L'Université agricole de Chine, en collaboration avec l'Institut des sciences géographiques et de recherche sur les ressources naturelles de l'Académie chinoise des sciences, a développé une méthode de cartographie à l'échelle nationale en réponse au manque de données open source à haute résolution sur la répartition des centrales photovoltaïques terrestres nationales en Chine. Cette méthode utilise la modélisation de partition et la technologie de classification de forêt aléatoire, combinées à une optimisation de la stratégie d'apprentissage actif, en utilisant des images multispectrales du satellite Sentinel-2 de l'Agence spatiale européenne.Le produit national de classification des centrales photovoltaïques au sol à résolution de 10 mètres de 2020 a été publié avec succès.Cette réalisation révèle non seulement avec précision les caractéristiques de distribution spatiale des centrales photovoltaïques de mon pays, mais fournit également des ressources de données précieuses pour la planification énergétique, l'utilisation des terres, la surveillance par télédétection et la recherche environnementale avec une précision de classification de 89%. Cette initiative comble le manque de données dans ce domaine en Chine et revêt une grande importance pour la recherche connexe.