Plus de durabilité dans les bâtiments industriels grâce à l'IA

Introduction au projet

L'idée du projet est d'identifier la durabilité des bâtiments industriels et de déterminer, à l'aide de l'intelligence artificielle, des idées sur la manière dont les bâtiments peuvent être réaménagés de manière durable. Les calculs qui transforment l'adresse en informations nécessaires à l'évaluation de la durabilité sont décrits ci-dessous.

Collecte de données et premières étapes

La première étape consiste à déterminer les coordonnées, c'est-à-dire la longitude et la latitude, de l'adresse saisie. Ensuite, des coordonnées sont calculées, qui décrivent environ la surface d'un kilomètre carré autour du centre de l'adresse saisie. Ces coordonnées environnementales sont utilisées pour rechercher des données satellites susceptibles de fournir des informations sur le bâtiment. Il existe différents satellites qui enregistrent des cartes de la surface de la terre (appelés remote sensing), mais les enregistrements diffèrent sur plusieurs points. Un point qui est important pour ce projet est l'indication de la résolution spatiale, c'est-à-dire le nombre de mètres que mesure un pixel de la carte, c'est-à-dire la quantité de données que l'on peut voir sur la carte. Un autre point intéressant et important pour les images satellites qui n'observent pas seulement dans le domaine optique est l'indication de la résolution spectrale, c'est-à-dire le nombre de longueurs d'onde observées.

Analyse des données satellites

Présentation des satellites pertinents et de la qualité de leurs données

Trois satellites envisagés pour ce projet sont présentés ci-dessous :

Les données Sentinel-2A ont une résolution spatiale de 10 m dans le domaine des longueurs d'onde optiques et de 60 m dans le domaine des longueurs d'onde infrarouges. Les petits bâtiments industriels ne sont donc représentés que par quelques pixels. L'avantage des données Sentinel est toutefois qu'elles sont disponibles dans l'infrarouge, ce qui permet de calculer l'albédo, c'est-à-dire le pouvoir réfléchissant d'une surface, à l'aide du spectre enregistré (voir encadré). Cette donnée indique dans quelle mesure la surface du toit, et donc le bâtiment, se réchauffe sous l'effet du rayonnement solaire.

Des données à plus haute résolution spatiale sont enregistrées entre autres par les satellites Pléiades et SPOT. Ces cartes doivent être achetées, il existe plusieurs fournisseurs qui vendent des cartes complètes ou seulement des extraits de cartes individuelles. Les cartes Pléiades ont une résolution spatiale de 0,5 m (données NEO de 0,3 m) et les données SPOT de 1,5 m. Les bâtiments sont ainsi bien représentés dans l'espace et il est possible de reconnaître des objets sur le toit du bâtiment, comme par exemple des fenêtres. Cependant, ces satellites n'enregistrent pas ou pas suffisamment d'informations dans l'infrarouge, de sorte que l'albédo ne peut pas être calculé. Dans ce cas, les conclusions sur le réchauffement du bâtiment sont tirées à partir de la luminosité de la surface du toit.

Les cartes satellites sont disponibles sous forme de fichiers tif qui contiennent des informations géographiques, ce qui signifie que des pixels ou des surfaces individuelles peuvent être trouvés à l'aide de coordonnées géographiques.

Intégration de cartes OSM pour préciser les données

Pour une analyse, d'autres informations sont nécessaires et ce, sous la forme d'une carte supplémentaire contenant les contours des bâtiments. Il s'agit de cartes Open Street Map (OSM), qui peuvent être téléchargées librement. Les coordonnées de l'adresse sont utilisées pour trouver le bâtiment correct sur la carte OSM et le contour du bâtiment est lu à l'aide des fichiers "buildings". Ces informations sont transférées sur la carte satellite, de sorte que le bâtiment peut être découpé sur la carte satellite. Pour examiner l'environnement proche d'un bâtiment, par exemple s'il y a des espaces verts, des arbres ou des zones principalement asphaltées, un nombre nécessaire de pixels autour du bâtiment détecté est découpé de la carte satellite et mis à disposition pour analyse.

Évaluation détaillée de l'environnement du bâtiment

Analyse des matériaux par évaluation spectrale

Selon la carte satellite, les étapes d'analyse qui déterminent les luminosités du toit et des environs diffèrent. Avec Sentinel, plusieurs longueurs d'onde sont mesurées pour chaque pixel enregistré, celles-ci se situant dans le domaine optique mais aussi dans le domaine infrarouge, de sorte qu'un spectre peut être établi pour chaque pixel. Ces spectres permettent de déterminer la composition des matériaux de la zone observée. Pour ce faire, on utilise les spectres de différents matériaux mesurés en laboratoire et on les compare aux spectres observés. Il est ainsi possible de déterminer des informations sur les matériaux pour chaque pixel, c'est-à-dire également pour le toit du bâtiment sélectionné et les alentours du bâtiment. La faible résolution spatiale constitue toutefois un inconvénient. Étant donné qu'un pixel mesure une zone de 10×10 m ou 60×60 m, on peut supposer que différents matériaux se trouvent également dans cette zone et se mélangent pour former un spectre. La composition exacte des matériaux ne peut malheureusement pas être déterminée clairement à l'aide de cette méthode, car la résolution spectrale n'est pas non plus assez élevée, mais il est possible de reconnaître des zones vertes. Les spectres conviennent toutefois bien pour calculer l'albédo des surfaces, c'est-à-dire le pouvoir réfléchissant d'une surface. Cette valeur permet de déterminer dans quelle mesure le toit, et donc le bâtiment, se réchauffe sous l'effet du rayonnement solaire.

Les cartes Pléiades et SPOT ne permettent pas de calculer l'albédo, faute d'informations suffisantes dans l'infrarouge. Dans ce cas, la luminosité est calculée à l'aide des données dans le domaine des longueurs d'onde optiques. Pour ce faire, une image grise est créée et la luminosité est lue. Comme la résolution de ces images est parfois très élevée, il est possible de découper le toit avec précision, de reconnaître éventuellement des ombres ou de détecter des fenêtres, ce qui permet de tirer des conclusions sur le chauffage et la ventilation.

Détection et analyse des espaces verts

Une autre approche, qui ne concerne que le domaine optique et qui est donc la même pour toutes les données satellites, consiste à reconnaître les espaces verts par leur couleur. Pour ce faire, les cartes dans les plages de longueurs d'onde optiques sont combinées en une seule carte et la couleur verte est sélectionnée. Cela permet de déterminer la proportion de zones vertes sur le bâtiment et autour du bâtiment. On part du principe que les zones vertes sont de la végétation, c'est-à-dire des arbres et des surfaces herbeuses. Dans le cadre de ce projet, des photos du bâtiment prises dans les quatre directions du vent seront également examinées. Pour chaque photo, le bâtiment est d'abord découpé à l'aide de la reconnaissance d'objets. La détection des fenêtres peut également être effectuée par reconnaissance d'objet ou par une autre approche qui consiste à détecter les bords du bâtiment (edge detection), ce qui permet de déterminer les fenêtres. 

Pour cette dernière approche, les cartes optiques sont converties en images en gris et la détection des bords est effectuée. Il est conseillé de répéter ce processus avec différentes représentations d'images en gris et avec des inverses des images en gris. Ensuite, les fenêtres trouvées sur chacune de ces images grises sont comparées entre elles. La proportion de fenêtres sur le mur de la maison est ainsi déterminée. Cela permet d'obtenir des informations supplémentaires sur les possibilités d'aération et le réchauffement du bâtiment. Le calcul de la luminosité des murs de la maison est effectué sur les sections du bâtiment sans fenêtres. Contrairement à la détection de la luminosité du toit, les couleurs principales de la façade sont détectées pour les photos. La luminosité est ensuite déterminée sur la base de la couleur principale, qui doit occuper plus de 50% de toutes les couleurs, ou sur la moyenne proportionnelle de toutes les couleurs. 

Évaluation détaillée de l'environnement du bâtiment

Avec ces informations calculées, il est possible de donner une estimation de la durabilité du bâtiment et de fournir des informations sur la manière dont il peut être rendu plus durable.
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