Fiche détaillée
| Id | 428 |
| Auteur | Zuccone Victor |
| Titre | Localisation des îlots de chaleur |
| Sous-titre | Une nouvelle technique de classification pour détecter les îlots de chaleur |
| Résumé | Un îlot de chaleur urbain (ICU) est une portion de territoire de la ville présentant une différence importante de température, que ce soit en journée ou durant la nuit, en comparaison à la campagne périphérique. Les conséquences de ces îlots sur la santé des habitants peuvent être multiples. Il est donc important de pouvoir les éliminer et pour cela il faut les localiser. Ce travail propose de développer une nouvelle classification et une technique pour détecter les îlots de chaleur avec l’aide d’images satellites. Le développement de cette nouvelle technique se base sur d’autres techniques existantes comme la Local Climate Zone (LCZ), la Land Surface Temperature (LST) et le logiciel GeoClimate. Cette nouvelle classification intègre également des données des utilisateurs du territoire étudié. Le terrain d’étude est l’agglomération de Fribourg et le Lac de Schiffenen. Nous avons choisi cette zone pour sa proximité ville-campagne. Finalement, cette technique de classification, pour détecter les îlots de chaleur, reprend la technique de base de la LCZ et utilise de nouvelles classes axées sur les îlots de chaleur et le besoin d’action : 1. Îlots de chaleur non accessibles, sans intervention nécessaire 2. Îlots de chaleur accessibles, intervention recommandée 3. Zone non considérée comme un îlot de chaleur selon la définition, mais qui nécessiterait une intervention dû au ressenti de la température 4. Zone non considérée comme un îlot de chaleur selon la définition et où l’action n’est pas nécessaire Cette classification utilise une combinaison de toutes les bandes produites par les satellites Landsat 8 ou 9 et la méthode de classification « Random Forest Classifier ». En conclusion, cette nouvelle classification fonctionne bien, mais demande encore quelques ajustements, car certains pixels sont encore classés dans les mauvaises classes. Ainsi, l’utilisation d’images avec une meilleure résolution, d’autres données et/ou de l’aide de l’IA permettraient d’améliorer la classification du territoire. |
| Summary | An urban heat island (UHI) is a portion of city territory with a significant difference in temperature , both during the day or at night, compared to the surrounding countryside. The consequences of these islands on the health of residents can be manifold. It is therefore important to be able to eliminate them, and to do so it is necessary to localize them. This work proposes to develop a new classification and a new technique for detecting heat islands using satellite images. The development of this technique is based on other existing ones such as Local Climate Zone (LCZ), Land Surface Temperature (LST) and GeoClimate software. This new classification also incorporates data from users of the area under study. The study area is the conurbation of Fribourg and Lake of Schiffenen. We chose this area for its urban-rural proximity. Finally, this classification technique for detecting heat islands is based on the basic LCZ technique, and uses new classes focusing on heat islands and the need for action : 1. Heat islands not accessible, no intervention required 2. Heat islands accessible, intervention recommended 3. Area not considered a heat island according to the definition, but which would require intervention due to the way the temperature is perceived. 4. Area not considered a heat island according to the definition, for which action is not necessary. This classification uses a combination of all the spectral bands produced by the Landsat 8 or 9 satellites and the "Random Forest Classifier" classification methodology. In conclusion, this new classification works well, but still requires some fine-tuning, as some pixels are still classified in the wrong classes. The use of images with better resolution, of other data and/or the help of AI would therefore enable us to improve the overall classification of the territory. |
| Volee | 2022 |
| Soutenance | 2023-06-20 |
| Sujet | Ilots de chaleur, image satellite, télédétection, Nouvelle classification, Locale Climate Zone, GeoClimate, Land Surface Temperature, Ressenti des utilisateurs, Fribourg, Lac de Schiffenen |
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