Solarstatistik aus der Luft
Mit maschinellem Lernen lassen sich Solaranlagen auf Luftbildern erkennen. Das Resultat hier zeigt einen Ausschnitt der Stadt Basel mit rot eingezeichneten Photovoltaikanlagen und gelb markierten solarthermischen Anlagen.
Quelle: FHNW
Auf einen Blick
Wie viele Solaranlagen sind in der Schweiz installiert? Wie viel Strom und Wärme produzieren diese? Solche Zahlen werden heute aufgrund von Markterhebungen und durchschnittlichen Jahreserträgen geschätzt. Doch sie sind mit Unsicherheiten behaftet. Unter anderem wird aus Verkaufszahlen nicht klar, wo und mit welcher Ausrichtung und Neigung die Photovoltaikmodule und solarthermischen Kollektoren installiert sind. Dies hat einen erheblichen Einfluss auf die Jahresproduktion. Liessen sich diese Daten dank Digitalisierung genauer erfassen? Forschende der FHNW hatten zusammen mit dem BFE die Idee, Photovoltaikanlagen und thermische Solarkollektoren auf Luftbildern automatisch zu detektieren und daraus die Fläche zu berechnen.
Möglich ist eine automatische Erkennung nur dank hochauflösender Luftbilder des Bundesamts für Landestopografie swisstopo. Die von Verzerrungen befreiten Bilder (Orthobilder) decken die ganze Schweiz mit einer Auflösung von 10 cm im Flachland sowie 25 cm in den Alpen ab und werden in einem Zyklus von drei Jahren aktualisiert. Zudem verfügt swisstopo über 3D-Modelle aller Schweizer Gebäude. Daraus lassen sich Orientierung und Neigung der Dächer auslesen, um die Fläche von Solaranlagen zu berechnen, in einem weiteren Schritt auch deren Produktion.
Für die Analyse der Luftbilder greifen die Forschenden auf Methoden des maschinellen Lernens zurück. Anhand von Luftbildern, auf denen Solaranlagen von Hand markiert und zugeordnet wurden, «lernt» der Computer, die Solarflächen als solche zu erkennen. Dabei sucht der Algorithmus die Luftbilder nicht einfach nach vorgegebenen Bildern ab, sondern er leitet aus den Trainingsdaten eigene Muster und Gesetzmässigkeiten ab.
Je mehr Lernstoff der Algorithmus erhält, desto besser wird er. Die Software der FHNW, die mit 30 000 Trainingsdaten gefüttert wurde, erreicht schon eine beachtliche Leistung: 92 Prozent der ausgewiesenen Photovoltaikanlagen waren wirklich solche. Etwas mehr Schwierigkeiten hat der Algorithmus mit solarthermischen Kollektoren: 88 Prozent werden richtig zugeordnet. Noch erkennt der Algorithmus aber nicht alle Solarflächen. Die Quote wird umso schlechter, je genauer der Algorithmus bestimmen soll, ob es sich um photovoltaische oder solarthermische Module handelt. Absolute Flächendaten lassen sich mit dem Verfahren deshalb noch nicht ganz genau ableiten. Möglich sind jedoch Aussagen zur geografischen Verteilung der Solaranlagen oder zur zeitlichen Veränderung, wenn die Analyse regelmässig wiederholt wird.
Kontakt und Team
Projektleitung
Martin Christen
Fachhochschule Nordwestschweiz
Institut Energie am Bau
St.Jakobs-Strasse 84
CH-4132 Muttenz
