中国農業大学と中国科学院地理科学天然資源研究所は、中国では高解像度のオープンソースの全国地上太陽光発電所分布データが不足していることを考慮して、協力して全国的な地図作成手法を開発した。この方法では、パーティション モデリング、ランダム フォレスト分類技術を使用し、ESA Sentinel-2 衛星からのマルチスペクトル画像を使用して最適化のためのアクティブ ラーニング戦略を組み合わせます。2020年国家解像度10メートル地上太陽光発電所分類製品のリリースに成功しました。この結果は、我が国の太陽光発電所の空間分布特性を正確に明らかにするだけでなく、89%の分類精度により、エネルギー計画、土地利用、リモートセンシングモニタリング、環境研究、その他の分野に貴重なデータリソースを提供します。この動きは、この分野における国内データのギャップを埋めるものであり、関連研究にとって非常に重要です。