Microsoft a publicat în regim open data o hartă globală în format GIS care inventariază instalațiile solare fotovoltaice de mari dimensiuni și turbinele eoliene onshore detectate în imagini satelitare pentru perioada 2017 T4 – 2024 T2. Proiectul se numește Global Renewables Watch și este construit împreună cu Planet Labs și The Nature Conservancy ca un „living atlas” al energiei regenerabile – o hartă care nu stă pe loc, ci se actualizează în timp, astfel încât poți urmări cum se construiește efectiv tranziția energetică, nu doar să citești cifre agregate în rapoarte. 

Din punct de vedere tehnic, ce a lansat acum Microsoft este un set de două GeoPackage-uri globale, unul pentru solar și unul pentru eolian. Fiecare înregistrează poziția exactă a instalațiilor, tipul lor și câteva atribute extrem de utile: data estimată a construcției și tipul de utilizare a terenului înainte ca proiectul să fie construit. La nivel global, datasetul numără 375 197 turbine eoliene individuale și 86 410 instalații solare PV, pentru care s-au rulat modele de învățare profundă pe peste 13 trilioane de pixeli de imagini PlanetScope, trimestrial, din 2017 până în 2024 Q2. 

Cum funcționează, în linii mari. Echipa Microsoft a pornit de la etichete existente în OpenStreetMap pentru parcuri solare și turbine eoliene, pe care le-a curățat printr-un pipeline data-centric, tocmai pentru a evita erorile inevitabile din datele colaborative. Pe baza acestor etichete curate au antrenat două modele de segmentare semantică: unul pentru panouri solare, unul pentru turbine eoliene. Modelele rulează peste mozaicurile PlanetScope, cu rezoluție de circa 4,7 m, generate trimestrial la nivel global. Pentru solar, sunt detectate doar instalațiile comerciale/industriale de peste 10 000 m², iar pentru eolian sunt captate turbinele cu rotor de minimum 47 m – adică, în practică, majoritatea proiectelor construite în ultimele decenii. 

Rezultatul nu este doar o fotografie statică. Pentru fiecare obiect detectat, se analizează toate mozaicurile trimestriale și se caută momentul în care apare pentru prima dată în imagini. Astfel, fiecărei instalații i se poate atașa un „an de naștere”: construită deja înainte de 2017 Q4 sau apărută în unul dintre trimestrele dintre 2018 și 2024. Apoi, fiecare poligon sau punct este intersectat cu un strat global de acoperire a terenului (Copernicus/ESA), astfel încât să știm dacă un parc solar a înlocuit teren agricol, pajiști, pădure sau alte categorii de utilizare a solului. Dincolo de geometriile în sine, asta transformă datasetul într-un instrument puternic pentru a discuta despre compromisuri și impact asupra terenurilor, nu doar despre megawați instalați. 

Partea frumoasă pentru comunitatea GIS este că totul vine într-un format foarte simplu de folosit. Din pagina de GitHub a proiectului poți descărca direct cele două fișiere GeoPackage. În orice software GIS modern – QGIS, ArcGIS Pro, GeoPandas – le poți deschide ca pe orice layer vectorial, filtra după atribute, le poți intersecta cu alte seturi de date și le poți agrega la nivel de județ, regiune sau țară. Codul de inferență este și el public: dacă ai imagini satelit proprii, poți rula modelele Microsoft pentru a detecta noi instalații sau pentru a re-estima statusul unor proiecte. 

Mai mult, datele au ajuns deja și în ecosistemul Google Earth Engine prin GEE Community Catalog. Există două colecții de tip FeatureCollection, una pentru solar și una pentru eolian, pe care le poți încărca în câteva linii de cod și combina cu orice altă bază de date globală din Earth Engine. Asta înseamnă că, fără să descarci gigabytes de GeoPackage-uri, poți rula direct în cloud analize la nivel mondial: suprapuneri cu zone protejate, cu hărți de biodiversitate, cu modele de cerere de energie sau cu scenarii climatice. 

Întrebarea firească pentru noi este dacă și Republica Moldova este „pe hartă”. Din descrierea metodologiei și din faptul că au rulat modelele pe mozaicuri globale PlanetScope, rezultă că întreaga suprafață a Terrei este acoperită, deci și teritoriul Moldovei. Datasetul nu lucrează însă cu liste predefinite de țări, ci pornește de la imagini globale și extrage orice semnal de parcuri solare mari sau turbine eoliene care apare în ele. Practic, dacă există proiecte eoliene sau fotovoltaice la scară utilitară în Moldova, acestea ar trebui să apară în layer, iar dacă vrei să lucrezi strict pe țară, poți decupa setul global cu un shapefile cu frontiera Moldovei sau cu NUTS/raioane și să analizezi ce rămâne în interior. Important este să ții cont că nu vei vedea micro-instalații și nici panouri de pe acoperișuri: pragul de >1 hectar pentru solar lasă în afara analizei o mare parte din fotovoltaicul distribuit, dar surprinde bine parcurile industriale. 

Există, evident, și limitări. Autorii discută despre faptul că, deși au un r² foarte bun când compară capacitatea estimată pe țări cu statisticile oficiale IRENA, la nivel local pot exista atât fals pozitive (de exemplu sere sau aeroporturi confundate cu parcuri solare) cât și fals negative, mai ales în zone cu nori frecvenți sau imagini de calitate mai slabă. Datasetul este gândit ca un punct de plecare robust, nu ca o „adevăr absolut” la nivel de fiecare turbină sau panou. Tocmai de aceea faptul că este public și licențiat open source (MIT) este esențial: comunitatea poate valida, corecta și extinde aceste date în timp. 

Pentru Moldova, dar și pentru țările din regiune, un astfel de dataset deschide discuții foarte aplicate: cât din potențialul eolian și solar este deja utilizat, unde se concentrează proiectele mari, cum arată distribuția lor față de localități, infrastructură de transport sau arii protejate, ce tipuri de teren sacrificăm pentru kilowați regenerabili și unde ar exista spațiu pentru „renewables acceleration areas” cu impact minim asupra naturii. Toate acestea pot fi analizate cu date deschise, fără acces la baze de date confidențiale ale operatorilor.