Explorer les données et cartographier l’énergie solaire
Vous allez commencer par vous familiariser avec les données et la géographie. Vous allez ensuite créer une couche raster cartographiant la quantité d’énergie solaire qui atteint les toitures dans le quartier de Glover Park au cours d’une année type. Plus une surface de toit reçoit d’énergie solaire, plus il est possible de générer d’électricité si elle est équipée de panneaux solaires.
Ouvrir le projet
Tout d’abord, vous allez télécharger un projet qui contient toutes les données nécessaires à ce didacticiel et les ouvrir dans ArcGIS Pro.
- Téléchargez le paquetage de projet Solar_in_Glover.
- Accédez au fichier téléchargé et double-cliquez dessus pour ouvrir le projet dans ArcGIS Pro. Si nécessaire, connectez-vous via votre compte ArcGIS sous licence.
Remarque :
Si vous n’avez pas accès à ArcGIS Pro ou ne disposez pas d’un compte d’organisation ArcGIS, consultez les options disponibles pour accéder aux logiciels.
Le projet contient une carte du quartier de Glover Park.
Le projet comporte deux couches : les couches DSM (MNS) et Building_Footprints. Vous allez d’abord explorer la couche DSM (MNS).
La couche DSM (MNS), qui est activée par défaut, représente le quartier de Glover Park sous forme de modèle numérique de surface. Un MNS indique l’altitude du sol et les entités au sol, telles que les bâtiments et les arbres. Ce MNS est une couche raster qui représente des données dans une grille, dans laquelle chaque cellule contient une valeur numérique. Il est symbolisé de sorte que les cellules plus sombres possèdent des élévations plus basses et que les cellules plus claires en possèdent des plus élevées.
- Avec la molette de la souris, effectuez un zoom avant jusqu’à voir les cellules individuelles qui composent le raster MNS.
Dans ce raster, chaque cellule représente une surface de 0,5 par 0,5 mètre (environ 1,6 par 1,6 pied).
- Cliquez sur une cellule.
Une fenêtre contextuelle apparaît. Elle contient une valeur qui représente l’altitude (en mètres) de la cellule raster sélectionnée. Dans cet exemple, l’élévation de la cellule mise en évidence est d’environ 93,2 mètres (ou 305 pieds).
- Fermez la fenêtre contextuelle.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur DSM (MNS) et sélectionnez Zoom To Layer (Zoom sur la couche).
La carte repasse à l’étendue complète du quartier de Glover Park.
Créer un effet d’ombrage
Même si les modèles du MNS suggèrent les emplacements des bâtiments et la végétation, vous pouvez mieux visualiser la surface en créant un effet d’ombrage. Une couche raster d’ombrage utilise un effet d’ombrage réaliste pour représenter l’altitude. Vous allez en créer un avec la fonction raster Ombrage. Les fonctions raster sont des outils qui appliquent des calculs directement aux valeurs de pixels d’un raster sans qu’il soit nécessaire d’enregistrer de nouvelles données, ce qui les rend particulièrement efficaces.
- Dans le ruban, cliquez sur l’onglet Imagerie. Dans le groupe Analysis (Analyse), cliquez sur le bouton Raster Functions (Fonctions raster).
La fenêtre Fonctions raster apparaît.
- Dans la zone de recherche de la fenêtre Raster Functions (Fonctions raster), saisissez Ombrage. Dans la liste des résultats, sous Surface, cliquez sur Hillshade (Ombrage).
L’outil Hillshade (Ombrage) apparaît.
- Pour Raster, sélectionnez DSM (MNS).
Ne modifiez aucun autre paramètre.
- Cliquez sur Créer une nouvelle couche.
Une nouvelle couche, nommée Hillshade_DSM (Ombrage_MNS), est ajoutée à la carte. Pour un meilleur effet visuel, vous allez utiliser la transparence de la couche MNS pour afficher à la fois le MNS et l’ombrage simultanément.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), faites glisser la couche DSM (MNS) au-dessus de la couche Hillshade_DSM.
La couche DSM (MNS) est associée à une transparence de couche de 40 pour cent. Si elle est représentée au-dessus de l’ombrage, les deux couches sont visibles.
- Effectuez un zoom avant avec la molette de la souris jusqu’à voir les détails du paysage.
Un effet 3D s’ajoute à l’effet d’ombrage réaliste de la couche d’ombrage. Les bâtiments, les arbres et autres entités surfaciques sont davantage reconnaissables. Vous pouvez également distinguer si les bâtiments ont des toits plats ou pentus, ce qui est important pour les panneaux solaires de toiture.
Remarque :
Tandis que vous pouvez symboliser la couche DSM (MNS) avec un plus grand dégradé de couleurs, vous allez conserver les tons gris. Les tons sobres forment un bon arrière-plan qui permettra aux autres couches que vous produirez au cours de ce didacticiel d’être au centre de l’attention.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur DSM (MNS) et sélectionnez Zoom to Layer (Zoom sur la couche).
Remarque :
La couche d’ombrage que vous avez créée avec une fonction raster est calculée dynamiquement et non pas enregistrée sur le disque. Si vous la retirez de la fenêtre Contents (Contenu), elle disparaît et vous devrez la recréer.
Explorer les emprises de bâtiment
Le projet contient une couche appelée Building_Footprints, qui est désactivée par défaut. Vous allez maintenant explorer cette couche.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cochez la case en regard de la couche Building_Footprints pour l’activer.
La couche contient le contour de chaque bâtiment du quartier de Glover Park. Contrairement aux couches MNS et Ombrage, qui sont des couches raster, cette couche est une couche vectorielle, qui affiche les informations spatiales sous forme de polygones.
- Effectuez un zoom avant et déplacez-vous sur la carte pour explorer le quartier.
Le quartier contient de nombreux types de bâtiments, allant de maisons individuelles et d’immeubles résidentiels à de grandes structures commerciales. De nombreuses zones présentent également un niveau significatif de couverture végétale, ce qui a un impact sur la production d’énergie solaire.
- Retournez à la vue générale du quartier.
Créer une couche de rayonnement solaire
Pour créer la couche de rayonnement solaire, vous allez utiliser l’outil Rayonnement solaire du raster. Cet outil fait partie de l’Extension ArcGIS Spatial Analyst et prend un MNS comme entrée. Il calcule le rayonnement à partir d’un modèle sophistiqué qui prend en compte la position du soleil tout au long de l’année et à différentes heures de la journée, les obstacles susceptibles de bloquer l’ensoleillement, tels que les arbres ou bâtiments à proximité, et la pente et l’orientation de la surface. Vous pouvez en découvrir davantage sur la modélisation du rayonnement solaire sur les pages de documentation Modélisation du rayonnement solaire, Analyser le rayonnement solaire et Fonctionnement de l’outil Rayonnement solaire du raster.
Le MNS fournit les informations nécessaires sur les obstacles, l’orientation et la pente. La sortie est une couche raster dans laquelle chaque valeur de cellule correspond à la quantité de rayonnement solaire en kilowattheures par mètre carré (kWh/m2) à cette localisation.
- Sur le ruban, cliquez sur l’onglet Analysis (Analyse). Dans le groupe Geoprocessing (Géotraitement), cliquez sur Tools (Outils).
La fenêtre Geoprocessing (Géotraitement) s’affiche.
- Dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement), recherchez Raster Solar Radiation (Rayonnement solaire du raster). Dans la liste des résultats, cliquez sur l’outil Raster Solar Radiation (Rayonnement solaire du raster).
- Pour Input surface raster (Raster de surface en entrée), choisissez DSM (MNS). Pour Output Solar Radiation Raster (Raster de rayonnement solaire en sortie), saisissez Solar_Rad.
- Pour Start Date and Time (Date et heure de début), cliquez sur le bouton Select date and time (Sélectionner une date et une heure).
- Dans le calendrier, sélectionnez 1/1/2025 et cliquez sur Date.
- Cliquez n’importe où en dehors du calendrier pour le fermer.
- Pour End Date and Time (Date et heure de fin), cliquez sur le bouton Select date and time (Sélectionner une date et une heure). Définissez la date du 31/12/2025, cliquez sur Date et fermez le calendrier.
Vous allez choisir comme fuseau horaire celui de la zone d’étude et appliquer un masque aux résultats de sorte que seules les emprises de bâtiments apparaissent.
- Pour Time Zone (Fuseau horaire), choisissez Eastern Standard Time (Heure normale de l’Est). Pour Input Analysis Mask (Masque d’analyse en entrée), choisissez Building_Footprints.
- Pour Target Device for Analysis (Périphérique cible pour l’analyse), vérifiez que GPU then CPU (GPU, puis CPU) est sélectionné.
À partir de ces paramètres, l’outil calcule la quantité totale de rayonnement solaire pour l’année 2025 pour chaque pixel situé dans les polygones de la couche de bâtiments. L’outil utilise le processeur graphique (GPU) de votre ordinateur s’il en comporte un, ou à défaut, le CPU.
Remarque :
En savoir plus sur le traitement GPU avec Spatial Analyst.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
Au bout de quelques minutes, la couche de rayonnement solaire apparaît.
Vous n’aurez pas besoin de la couche Building_Footprints pour les étapes suivantes, aussi, veuillez la désactiver.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), désélectionnez Building_Footprints pour désactiver la couche.
- Effectuez un zoom avant pour mieux voir les toitures.
Les couleurs rouge et orange indiquent des quantités de rayonnement solaire plus importantes, tandis que les teintes jaune et bleue, indiquent des quantités plus faibles. (Les cellules en dehors des polygones Building_Footprints n’ont pas été calculées. Elles ont une valeur NoData et ne sont pas affichées.)
Les toitures orientées au nord ont des teintes bleues et jaunes, et ont tendance à recevoir moins d’énergie solaire que celles orientées au sud. En outre, les toitures bloquées par des arbres ou d’autres bâtiments reçoivent parfois très peu d’énergie solaire.
- Retournez à la vue générale du quartier.
- Dans Quick Access Toolbar (Barre d’outils Accès rapide), cliquez sur le bouton Save Project (Enregistrer le projet).
Vous avez exploré les données initiales du projet, qui incluent les données d’élévation et les emprises des bâtiments. Vous avez également créé une couche d’ombrage pour mieux visualiser les surfaces du quartier de Glover Park ainsi qu’une couche raster de rayonnement solaire pour cartographier l’énergie solaire annuelle reçue sur les toitures du quartier. Vous allez maintenant identifier les toitures pouvant accueillir des panneaux solaires.
Identifier les toitures appropriées
Pour identifier les toitures appropriées pour des panneaux solaires, vous allez prendre en compte trois critères :
- Les toitures appropriées doivent avoir une pente inférieure ou égale à 45 degrés car il est difficile d’installer des panneaux solaires sur un toit pentu. Pour déterminer la pente de la toiture, vous allez devoir créer une couche raster de pente.
- Les toitures appropriées doivent recevoir au moins 800 kWh/m2 de rayonnement solaire. Vous pouvez évaluer ce critère à l’aide de votre couche raster de rayonnement solaire.
- Les toitures appropriées ne doivent pas être orientées vers le nord car, dans l’hémisphère nord, ces toitures reçoivent moins d’ensoleillement. Pour déterminer l’orientation de la toiture, vous allez devoir créer une couche raster d’aspect.
Créer une couche de pente
Vous allez d’abord utiliser l’outil Surface Parameters (Paramètres de surface) pour créer une couche raster de pente en fonction de votre MNS.
- Dans la fenêtre Géotraitement, cliquez sur le bouton Retour.
- Recherchez Surface Parameters (Paramètres de surface). Ouvrez l’outil Surface Parameters (Spatial Analyst Tools) (Paramètres de surface [Outils Spatial Analyst]).
Remarque :
Veillez à bien ouvrir la version de l’outil dans la boîte à outils Spatial Analyst Tools et non dans la boîte à outils 3D Analyst Tools (Outils 3D Analyst).
- Définissez les paramètres suivants de l’outil :
- Pour Input surface raster (Raster de surface en entrée), choisissez DSM (MNS).
- Pour Output raster (Raster en sortie), saisissez Slope_DSM.
- Pour Input analysis mask (Masque d’analyse en entrée), vérifiez que DSM (MNS) est sélectionné.
- Pour Parameter type (Type de paramètre), vérifiez que Slope (Pente) est sélectionné.
Il n’est pas nécessaire de modifier les autres paramètres, qui déterminent la manière dont une pente est mesurée et calculée.
Remarque :
Un avertissement indiquant que le MNS n’a pas d‘unité verticale apparait en regard du paramètre Input surface raster (Raster de surface en entrée). Vous pouvez ignorer cet avertissement.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
L’outil s’exécute et la nouvelle couche raster est ajoutée à la carte.
Chaque cellule de cette couche contient une valeur de pente comprise entre 0 et 90 degrés. Les tons de jaune et de vert plus clair représentent les pentes plus raides, tandis que les tons de violet et de bleu foncé représentent les pentes plus douces.
Créer une couche d’aspect
Pour déterminer l’orientation de la toiture, vous allez créer une couche raster d’exposition à l’aide de l’outil Surface Parameters (Paramètres de surface). Vous allez ajuster les paramètres de l’outil avant de l’exécuter à nouveau.
- Dans la fenêtre de l’outil Surface Parameters (Paramètres de surface), modifiez les paramètres suivants :
- Pour Output raster (Raster en sortie), saisissez Aspect_DSM.
- Pour Parameter type (Type de paramètre), sélectionnez Aspect (Exposition).
Vous n’avez pas besoin de modifier la méthode de calcul de l’aspect par l’outil.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
L’outil s’exécute et le nouveau raster est ajouté à la carte.
Chaque cellule contient une valeur exprimant l’orientation en degrés. 0, 90, 180 et 270 représentent respectivement le nord absolu, l’est absolu, le sud absolu et l’ouest absolu.
Remarque :
Il est possible de générer les couches de pente et d’exposition plus tôt dans le processus et de les utiliser comme entrée facultative dans l’outil Raster Solar Radiation (Rayonnement solaire du raster) (sous Topographic parameters [Paramètres topographiques]). Cela améliore les performances, car l’outil n’a pas besoin de calculer les valeurs de pente et d’exposition à la volée. Cela est particulièrement utile si vous utilisez une grande étendue.
Supprimer les zones dont les pentes sont raides
Vous allez ensuite utiliser vos couches raster pour rechercher les zones qui répondent aux critères des panneaux solaires. Tout d’abord, vous allez supprimer les zones de votre couche raster de rayonnement solaire dont la pente est plus raide que 45 degrés.
Toutes vos couches raster utilisent la même grille de cellules. Vous pouvez donc comparer les valeurs des couches de rayonnement solaire et de pente. Vous allez créer une expression dans l’outil Con qui vérifie si chaque valeur de pente est inférieure ou égale à 45. Si la pente d’une cellule est supérieure à 45 degrés, sa valeur est remplacée par NoData dans la couche en sortie. Sinon, la valeur reçoit sa valeur de rayonnement solaire correspondante. Il en résulte une couche raster de rayonnement solaire qui n’inclut pas les pentes de plus de 45 degrés.
- Dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement), cliquez sur le bouton Back (Retour).
- Recherchez Con. Ouvrez l’outil Con (Spatial Analyst Tools) (Con [Outils Spatial Analyst]).
- Pour Input conditional raster (Raster de condition en entrée), sélectionnez Slope_DSM.
- Sous Expression, construisez l’expression Where VALUE is less than or equal to 45 (Où VALEUR est inférieure ou égale à 45).
Cette expression sera appliquée à chacune des cellules du raster de pente. Si une cellule possède une valeur inférieure ou égale à 45, elle est considérée comme vraie. Sinon, elle est considérée comme fausse.
Vous allez ensuite choisir la couche raster qui fournira les valeurs des cellules en sortie des cellules vraies. Enfin, vous souhaitez calculer le potentiel du rayonnement solaire des toits, aussi vous allez faire en sorte que la couche en sortie utilise les valeurs des cellules de rayonnement solaire.
- Pour Input true raster or constant value (Raster ou valeur constante en entrée), sélectionnez Solar_Rad.
Pour les valeurs de cellule indiquées comme fausses, vous avez le choix d’opter pour une couche raster ou de définir une valeur constante. Cependant, vous allez laisser ce paramètre vide, de telle sorte que les cellules fausses reçoivent la valeur NoData.
- Pour Output raster (Raster en sortie), modifiez le nom en sortie en Solar_Rad_S (S pour slope).
- Cliquez sur Run (Exécuter).
Le nouveau raster est ajouté à la carte. Avant d’explorer la nouvelle couche, vous allez en désactiver d’autres afin de simplifier la vue cartographique.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), décochez les cases situées en regard de Aspect_DSM et Slope_DSM pour désactiver ces couches.
Vous allez aussi réduire les légendes de ces couches.
- Cliquez sur les flèches en regard de Aspect_DSM et Slope_DSM pour les réduire.
Vous allez maintenant modifier la symbologie de la couche Solar_Rad_S pour la faire correspondre à celle de la couche Solar_Rad.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez sur le dégradé de couleurs Solar_Rad_S.
La fenêtre Symbology (Symbologie) apparaît.
- Dans la fenêtre Symbology (Symbologie), cliquez sur le bouton Options et sélectionnez Import from layer (Importer depuis la couche).
- Dans la fenêtre de l’outil Apply Symbology From Layer (Appliquer la symbologie d’une couche), pour Symbology Layer (Couche de symbologie), sélectionnez Solar_Rad.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
La couche Solar_Rad_S est mise à jour avec la nouvelle symbologie.
- Fermez la fenêtre Symbology (Symbologie).
Vous allez maintenant utiliser l’outil Swipe (Balayer) pour comparer les deux couches.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), veillez à ce que les couches Solar_Rad et Solar_Rad_S soient activées. Cliquez sur la couche Solar_Rad pour la sélectionner.
- Sur le ruban, cliquez sur l’onglet Raster Layer (Couche raster). Dans le groupe Compare (Comparer), cliquez sur Swipe (Balayer).
- Sur la carte, effectuez un zoom avant pour voir plus en détail certains des bâtiments. Faites glisser le pointeur Swipe (Balayer) du haut vers le bas pour retirer la couche Solar_Rad et révéler les zones qui ont été retirées dans la couche Solar_Rad_S.
Les zones supprimées sont les toitures avec des pentes supérieures à 45 degrés.
- Retournez à la vue générale du quartier.
Supprimer les zones dont le rayonnement solaire est faible
Vous allez ensuite étudier le deuxième critère permettant de déterminer les toitures appropriées. Les surfaces des toitures doivent recevoir au moins 800 kWh/m2 de rayonnement solaire. Vous allez utiliser l’outil Con sur la couche Solar_Rad_S pour supprimer les zones recevant un faible rayonnement solaire.
Vous allez ouvrir la fenêtre History (Historique) pour accéder à nouveau à l’outil Con.
- Sur le ruban, cliquez sur l’onglet Analysis (Analyse). Dans le groupe Géotraitement, cliquez sur Historique.
La fenêtre History (Historique) répertorie tous les outils que vous avez utilisés jusqu’ici.
- Dans la fenêtre History (Historique), double-cliquez sur Con.
L’outil apparait.
- Dans la fenêtre de l’outil Con, définissez les paramètres suivants :
- Pour Input conditional raster (Raster de condition en entrée), sélectionnez Solar_Rad_S.
- Sous Expression, définissez l’expression sur Where VALUE is greater than or equal to 800 (Où VALEUR est supérieure ou égale à 800).
- Pour Input true raster or constant value (Raster ou valeur constante en entrée), sélectionnez Solar_Rad_S.
- Pour Output raster (Raster en sortie), modifiez le nom en sortie par Solar_Rad_S_HS (HS pour high solar).
- Cliquez sur Run (Exécuter).
La nouvelle couche raster est ajoutée à la carte. Vous allez la symboliser de la même manière que vous avez symbolisé les autres couches de rayonnement solaire.
- Au bas de la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement), cliquez sur l’onglet History (Historique).
- Dans la fenêtre History (Historique), double-cliquez sur Apply Symbology From Layer (Appliquer la symbologie d’une couche).
- Dans l’outil Apply Symbology From Layer (Appliquer la symbologie d’une couche), pour Input Layer (Couche en entrée), sélectionnez Solar_Rad_S_HS. Pour Symbology Layer (Couche de symbologie), vérifiez que Solar_Rad est sélectionné.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
La symbologie est appliquée à la couche.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez la couche Solar_Rad. Cliquez sur la couche Solar_Rad_S pour la sélectionner.
- Si nécessaire, dans le ruban, sous l’onglet Raster Layer (Couche raster), cliquez sur Swipe (Balayer).
Remarque :
L’outil Swipe (Balayer) doit toujours être actif.
- Avec l’outil Swipe (Balayer), étudiez les différences entre les couches Solar_Rad_S et Solar_Rad_S_HS.
Davantage de zones inappropriées ont été supprimées. Ces zones recevaient un rayonnement solaire trop faible, ce qui les rendait inadéquates pour des panneaux solaires.
- Si nécessaire, retournez à la vue générale du quartier.
Supprimer les zones orientées au nord
Le troisième critère des toitures appropriées est l’orientation au nord des surfaces de toit. Dans l’hémisphère nord, les surfaces orientées au nord reçoivent normalement moins de rayonnement solaire que celles orientées autrement. (Dans l’hémisphère sud, les surfaces orientées au sud reçoivent moins de rayonnement solaire.)
Un grand nombre de surfaces de toit orientées au nord ont déjà été éliminées lorsque vous avez supprimé les zones dont le rayonnement solaire était faible, mais il en reste certaines. Selon la légende Aspect_DSM (Aspect_MNS), les pentes exposées au nord ont une valeur inférieure à 22,5 degrés ou supérieure à 337,5 degrés. En d’autres termes, il est judicieux de conserver uniquement les pentes dont la valeur est supérieure à 22,5 degrés et inférieure à 337,5 degrés. En outre, vous souhaitez conserver les pentes presque à plat, quel que soit leur aspect. Si un toit est presque plat, son exposition importe peu. Vous allez considérer que les pentes de 10 degrés ou moins sont à plat ou presque à plat.
Pour remplir ces deux conditions, vous allez utiliser Aspect_DSM et Slope_DSM. Vous allez exécuter deux fois l’outil Con, d’abord pour déterminer les zones dont les pentes sont faibles, puis pour déterminer celles qui ne sont pas orientées au nord.
- Accédez à la fenêtre History (Historique) et double-cliquez sur Con (l’une des deux instances).
- Dans la fenêtre de l’outil Con, définissez les paramètres suivants :
- Pour Input conditional raster (Raster de condition en entrée), sélectionnez Slope_DSM.
- Créez l’expression Where VALUE is less than or equal to 10 (Où VALEUR est inférieure ou égale à 10).
- Pour Input true raster or constant value (Raster ou valeur constante en entrée), sélectionnez Solar_Rad_S_HS.
- Pour Output raster (Raster en sortie), remplacez le nom de la sortie par Solar_Rad_Low_Slope.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
La nouvelle couche raster est ajoutée à la carte. Elle contient uniquement les surfaces dont les pentes sont faibles. Vous allez exécuter l’outil Con une deuxième fois pour déterminer les surfaces qui ne sont pas exposées au nord. Certaines pentes ont une valeur supérieure à 22,5 et inférieure à 337,5. Votre expression requiert deux clauses pour remplir ces deux conditions. Vous allez également utiliser le paramètre Input false raster (Raster de valeurs fausses) pour conserver les surfaces exposées au nord si leur pente est faible.
- Dans la fenêtre de l’outil Con, définissez les paramètres suivants :
- Pour Input conditional raster (Raster de condition en entrée), sélectionnez Aspect_DSM.
- Créez l’expression Where VALUE is greater than 22.5 (Où VALEUR est supérieure à 22,5).
- Cliquez sur Add Clause (Ajouter une clause) et créez la deuxième expression And VALUE is less than 337.5 (Et VALEUR est inférieure à 337,5).
- Pour Input true raster or constant value (Raster ou valeur constante en entrée), vérifiez que Solar_Rad_S_HS est sélectionné.
- Pour Input false raster or constant value (Raster de valeurs fausses ou valeur constante en entrée), sélectionnez Solar_Rad_Low_Slope.
- Pour Output raster (Raster en sortie), saisissez Solar_Rad_S_HS_NN (NN pour no north).
Comme précédemment, vous utilisez Solar_Rad_S_HS comme raster vrai, mais cette fois, avec les clauses conditionnelles, seules les surfaces non exposées au nord sont conservées. Vous ajoutez également la couche Solar_Rad_Low_Slope comme raster faux. Ainsi, les cellules fausses (celles orientées au nord) seront remplacées par les valeurs de la couche de pente faible. En d’autres termes, la couche en sortie contiendra les surfaces qui ne sont pas exposées au nord, mais également les surfaces dont la pente est faible (même si elles sont exposées au nord).
- Cliquez sur Run (Exécuter).
La nouvelle couche raster est ajoutée à la carte. Vous allez la symboliser de la même manière que vous avez symbolisé les autres couches de rayonnement solaire.
- Passez à la fenêtre History (Historique) et double-cliquez sur Apply Symbology From Layer (Appliquer la symbologie d’une couche).
- Pour Input Layer (Couche en entrée), sélectionnez Solar_Rad_S_HS_NN. Pour Symbology Layer (Couche de symbologie), vérifiez que Solar_Rad est sélectionné.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez et réduisez les couches Solar_Rad_Low_Slope et Solar_Rad_S. Sélectionnez la couche Solar_Rad_S_HS.
- Utilisez l’outil Swipe (Balayer) pour comparer les couches Solar_Rad_S_HS et Solar_Rad_S_HS_NN.
De nombreuses surfaces orientées au nord ayant été supprimées lorsque vous avez supprimé les zones dont le rayonnement solaire était faible, le changement entre ces couches n’est pas si considérable. Toutefois, certaines zones ont été supprimées et la couche Solar_Rad_S_HS_NN contient uniquement les surfaces de toit appropriées pour des panneaux solaires.
Remarque :
Pour l’installation en soi des panneaux solaires, il serait nécessaire d’examiner plus en détail chaque toiture, mais, dans le cadre de votre analyse, cette approximation suffit.
- Sur le ruban, cliquez sur l’onglet Map (Carte). Dans le groupe Navigate (Naviguer), cliquez sur Explore (Explorer).
L’outil Swipe (Balayer) est désactivé.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez et réduisez Solar_Rad_S_HS.
Pour plus de clarté, vous allez renommer la couche Solar_Rad_S_HS_NN.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez une fois sur la couche Solar_Rad_S_HS_NN pour la sélectionner Cliquez dessus une deuxième fois pour passer en mode de mise à jour, saisissez Suitable_Cells et appuyez sur Entrée.
- Si nécessaire, retournez à la vue générale du quartier.
- Enregistrez le projet.
En partant du raster de rayonnement solaire initial, vous avez supprimé toutes les zones qui ne sont pas adaptées aux panneaux solaires. Vous avez maintenant un raster de surface adapté que vous allez utiliser pour votre analyse.
Calculer la puissance par bâtiment
Votre carte montre la quantité de rayonnement solaire reçue par chaque cellule raster appropriée. Vous allez maintenant agréger les données afin de déterminer la quantité de rayonnement solaire que chaque bâtiment reçoit pendant une année classique. Vous convertirez ensuite ce rayonnement solaire en potentiel de production électrique et examinerez les résultats.
Agréger les cellules par bâtiment
Tout d’abord, pour chaque bâtiment, vous allez calculer la zone couverte par ses cellules appropriées (en m2) et leur rayonnement solaire moyen (en kWh/m2). Vous allez effectuer le calcul à l’aide de l’outil Zonal Statistics as Table (Statistiques zonales [table]). Cet outil observe chaque polygone d’emprise de bâtiment et agrège les cellules appropriées qu’il contient.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez les couches DSM (MNS) et Hillshade_DSM (Ombrage_MNS). Activez la couche Building_Footprints.
- Dans la fenêtre Géotraitement, cliquez sur le bouton Retour.
Remarque :
Si vous cliquez sur le bouton Back (Retour), vous revenez à la fenêtre History (Historique) où vous pouvez cliquer sur l’onglet Geoprocessing (Géotraitement) pour revenir à la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement).
- Recherchez et ouvrez l’outil Zonal Statistics as Table (Spatial Analyst Tool) (Statistiques zonales (table) (outils Spatial Analyst)).
![Recherche de l’outil Zonal Statistics as Table (Statistiques zonales [table])](GUID-2A9AEF36-B6B8-4B51-BB8F-751A40D15582-web.png "Recherche de l’outil Zonal Statistics as Table (Statistiques zonales [table])")
Vous pouvez calculer plusieurs types de statistiques. Vous allez calculer la valeur Mean (Moyenne) afin de déterminer le rayonnement solaire moyen par mètre carré pour chaque bâtiment.
- Dans la fenêtre de l’outil Zonal Statistics as Table (Statistiques zonales [table]), définissez les paramètres suivants :
- Pour Input Raster or Feature Zone Data (Données raster ou vecteur de zones en entrée), choisissez Building_Footprints.
- Pour Zone field (Champ de zone), vérifiez que Building_ID est sélectionné.
- Pour Input Value Raster (Raster de valeurs en entrée), choisissez Suitable_Cells.
- Pour Output Table (Table en sortie), saisissez Solar_Rad_Table.
- Dans Statistics Type (Type de statistique), sélectionnez Mean (Moyenne).
Remarque :
Le champ Building_ID est un identifiant unique pour chaque emprise de bâtiment. Utiliser ce champ en tant que champ de zone garantit que chaque emprise de bâtiment est clairement identifiée.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
L’outil est exécuté et la nouvelle table est ajoutée dans la partie inférieure de la fenêtre Contents (Contenu), sous Standalone Tables (Tables autonomes).
Conseil :
Votre fenêtre Contents (Contenu) contient de nombreuses couches, aussi vous devrez peut-être faire défiler vers le bas pour voir la table.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur Solar_Rad_Table et sélectionnez Open (Ouvrir).
La table s’ouvre.
Chaque ligne représente un bâtiment, identifié de façon unique par son Building_ID. Chaque bâtiment contient les attributs suivants :
- COUNT (NOMBRE) donne le nombre de cellules appropriées pour ce bâtiment.
- AREA (ZONE) indique la zone couverte par les cellules appropriées (en m2).
- MEAN (MOYENNE) précise le rayonnement solaire moyen (en kWh/m2) que ces cellules reçoivent.
Cette table étant autonome, elle n’est pas connectée aux données spatiales de votre carte. Vous allez joindre les champs d’intérêt, AREA (ZONE) et MEAN (MOYENNE) à la couche Building_Footprints avec l’outil Join Field (Champ de jointure). Le champ correspondant pour cette jointure sera Building_ID.
- Fermez la table.
- Dans la fenêtre Géotraitement, cliquez sur le bouton Retour. Recherchez et ouvrez l’outil Join Field (Champ de jointure).
- Définissez les paramètres suivants :
- Pour Input Table (Table en entrée), sélectionnez Building_Footprints.
- Pour Input Field (Champ en entrée), sélectionnez Building_ID.
- Pour Join Table (Table de jointure), sélectionnez Solar_Rad_Table.
- Pour Join Field (Champ de jointure), sélectionnez Building_ID.
- Pour Transfer Fields (Champs de transfert), sélectionnez AREA (ZONE) et MEAN (MOYENNE).
- Cliquez sur Run (Exécuter).
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur Building_Footprints et sélectionnez Attribute Table (Table attributaire).
Les champs AREA (ZONE) et MEAN (MOYENNE) ont été ajoutés à la fin de la table.
- Fermez la table.
Rechercher des bâtiments appropriés
Maintenant que vous connaissez la taille de la zone appropriée sur chaque toiture de bâtiment, vous allez appliquer un dernier critère pour déterminer l’adéquation des panneaux solaires. Vous allez considérer que si un bâtiment a moins de 30 mètres carrés de surface de toiture adéquate, il ne convient généralement pas à l’installation de panneaux solaires, car l’investissement nécessaire à l’installation ne sera pas rentabilisé. Vous allez sélectionner des bâtiments dont la surface de toiture appropriée est suffisante à l’aide de l’outil Sélectionner une couche par attributs.
- Sur le ruban, sous l’onglet Map (Carte), dans le groupe Selection (Sélection), cliquez sur Select By Attributes (Sélectionner selon les attributs).
- Dans la fenêtre Select By Attributes (Sélectionner selon les attributs), définissez les paramètres suivants :
- Pour Input Rows, sélectionnez Building_Footprints.
- Sous Expression, l’expression Where AREA is greater than or equal to 30 (Où ZONE est supérieure ou égale à 30).
- Cliquez sur OK.
La sélection est appliquée. De nombreux bâtiments sont sélectionnés (de couleur cyan), mais certains ne le sont pas. Le nombre exact d’entités sélectionnées est indiqué en bas de la carte.
Remarque :
Votre nombre de bâtiments sélectionnés peut être légèrement différent de celui figurant sur l’image d’exemple.
- Effectuez un zoom avant pour voir plus en détail certains des bâtiments.
De nombreux bâtiments qui n’étaient pas sélectionnés sont particulièrement petits, tels que des abris de jardin. D’autres sont plus grands, mais ils ne disposent pas d’une toiture appropriée pour les panneaux solaires, sans doute en raison de l’ombre engendrée par les arbres ou d’autres bâtiments à proximité.
- Retournez à la vue générale du quartier.
Vous allez exporter les bâtiments sélectionnés dans une nouvelle classe d’entités.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur Building_Footprints, pointez sur Data (Données) et sélectionnez Export Features (Exporter des entités).
- Dans la fenêtre Export Features (Exporter les entités), pour Input Features (Entités en entrée), vérifiez que Building_Footprints (Emprises_bâtiment) est sélectionné. Pour Output Feature Class (Classe d’entités en sortie), saisissez Suitable_Buildings.
Remarque :
L’option Use the selected records (Utiliser les enregistrements sélectionnés) est activée par défaut. Cette option garantit que seuls les bâtiments actuellement sélectionnés seront copiés dans la nouvelle couche.
- Cliquez sur OK.
La nouvelle couche est créée et ajoutée à la carte.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez et réduisez la couche Building_Footprints d’origine.
Vous avez maintenant une carte de tous les bâtiments adaptés, de la zone appropriée qu’ils contiennent pour les panneaux solaires et de leur rayonnement solaire moyen par mètre carré.
Créer un champ pour le rayonnement solaire
À présent, vous allez créer un champ dans la table attributaire Suitable_Buildings qui contiendra la quantité totale annuelle de rayonnement solaire reçu par la surface exploitable de chaque bâtiment. Vous allez calculer la valeur de ce champ en multipliant la surface exploitable de chaque bâtiment par son rayonnement solaire moyen par mètre carré. Pour éviter d’obtenir des nombres trop grands, vous allez également convertir le rayonnement solaire de kilowatts-heures en mégawatts-heures en divisant par 1 000. La formule correspondante est : (Area * Mean) / 1000.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur Suitable_Buildings et sélectionnez Attribute Table (Table attributaire).
- Sur le ruban de la table attributaire, cliquez sur le bouton Calculate (Calculer).
Les options permettant de calculer un champ s’affichent. Commencez par définir le type de données du champ. Vous allez utiliser le type de données Double qui stocke les nombres décimaux.
- Cliquez sur le bouton Text Field Type (Type de champ Texte) et sélectionnez Double.
- Pour Target Field (Existing or New) (Champ cible [existant ou nouveau]), saisissez Usable_SR_MWh.
Vous allez maintenant calculer les valeurs du champ en fonction de celles des champs AREA (ZONE) et MEAN (MOYENNE).
- Dans la fenêtre Enter an expression to calculate field values (Saisissez une expression pour calculer les valeurs de champ), saisissez (ou copiez-collez) l’expression suivante :
(!AREA! * !MEAN!) / 1000
- Cliquez sur Calculer.
Le champ est créé et calculé.
Les résultats sont exprimés en mégawatts-heures.
Vous avez maintenant une estimation du rayonnement solaire reçu par chaque bâtiment au cours de chaque année sur les surfaces appropriées pour les panneaux solaires. Étant donné que le calcul d’un champ implique de mettre à jour une table, vous allez enregistrer vos modifications avant de continuer.
- Sur le ruban, cliquez sur l’onglet Edit (Modifier). Dans le groupe Manage Edits (Gérer les mises à jour), cliquez sur Save (Enregistrer).
- Si nécessaire, dans la fenêtre Save Edits (Enregistrer les mises à jour), cliquez sur Yes (Oui).
Le champ est enregistré et ajouté à la table attributaire.
Convertir le rayonnement solaire en puissance
Vous allez ensuite convertir les valeurs du rayonnement solaire exploitable en potentiel de production électrique. La puissance que les panneaux solaires peuvent générer dépend non seulement du rayonnement solaire, mais également de l’efficacité des panneaux solaires et du ratio de performance de l’installation.
Vous allez utiliser les valeurs de 21,6 % pour l’efficacité et de 83 % pour le ratio de performance. Cela signifie que les panneaux solaires sont capables de convertir 21,6 % de l’énergie solaire reçue en électricité, et que 83 % de cette électricité est conservée tout au long de l’installation.
Remarque :
Les ratios d’efficacité et de performance ne sont pas des nombres constants. De façon générale, ils s’améliorent au fil du temps à mesure que la technologie photovoltaïque progresse. En outre, ils varient également en fonction du type de panneau solaire utilisé et des conditions d’installation. Les valeurs choisies dans ce didacticiel proviennent d’un rapport de 2024 rédigé par le Fraunhofer Institute for Solar Energy Systems, un centre de recherche réputé dans le domaine des technologies liées aux énergies solaires et photovoltaïques. D’après ce rapport, l’efficacité moyenne actuelle des unités photovoltaïques en silicium cristallin (le type de panneau solaire le plus répandu) est de 21,6 pour cent (page 33) et le ratio de performance standard actuel est de 83 pour cent (page 34).
Si vous décidez d’appliquer ce processus à votre propre zone d’intérêt, vous pouvez choisir des valeurs légèrement différentes selon votre connaissance de la situation locale.
Pour déterminer le potentiel de production électrique, vous allez créer un champ et le calculer en multipliant vos valeurs de rayonnement solaire exploitable par les valeurs des ratios d’efficacité et de performance. La formule correspondante est : Usable_SR_MWh * 0.216 * 0.83.
- Dans la table Suitable_Buildings, dans la barre d’outils permettant de calculer un nouveau champ, remplacez le nom du champ par Elec_Prod_MWh.
- Pour l’expression, saisissez (ou copiez/collez) l’expression suivante :
!Usable_SR_MWh! * 0.216 * 0.83
- Cliquez sur Calculer.
Le champ est créé et calculé.
- Sur le ruban, dans le groupe Manage Edits (Gérer les mises à jour), cliquez sur Save (Enregistrer). Si nécessaire, dans la fenêtre Save Edits (Enregistrer les mises à jour), cliquez sur Yes (Oui).
- Fermez la table attributaire.
Symboliser les données
Votre analyse est terminée. Avant d’explorer les résultats, vous allez symboliser la couche en fonction du champ que vous avez créé. Pour ce faire, vous allez appliquer un fichier de couche comprenant une symbologie prédéfinie incluse dans les données de projet que vous avez téléchargées. Vous ajouterez également un fond de carte pour le contexte.
- Passez à la fenêtre History (Historique). Double-cliquez sur Apply Symbology From Layer (Appliquer la symbologie d’une couche).
- Dans l’outil Apply Symbology From Layer (Appliquer la symbologie d’une couche), pour Input Layer (Couche en entrée), sélectionnez Suitable_Buildings. Dans Couche de symbologie, cliquez sur le bouton Parcourir.
- Dans la fenêtre Symbology Layer (Couche de symbologie), double-cliquez sur Folders (Dossiers), Solar_in_Glover, commondata et userdata. Sélectionnez Suitable_Buildings.lyrx.
- Cliquez sur OK.
- Dans la fenêtre Géotraitement, cliquez sur Exécuter.
La symbologie de la couche est mise à jour.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez toutes les couches sauf Suitable_Buildings.
- Sur le ruban, cliquez sur l’onglet Map (Carte). Dans le groupe Layer (Couche), cliquez sur Basemap (Fond de carte) et choisissez Dark Gray Canvas (Nuances de gris foncé).
Le fond de carte est ajouté à la carte.
On constate immédiatement que les bâtiments plus grands ont tendance à posséder un potentiel de production électrique supérieur à celui des habitations individuelles. Cette tendance est normale puisque les bâtiments plus grands possèdent une toiture plus imposante. Notez que les besoins en électricité des bâtiments plus grands sont également plus élevés.
- Cliquez sur l’une des maisons individuelles (petits bâtiments).
Une fenêtre contextuelle affichant les valeurs attributaires de ce bâtiment apparait. Dans l’image d’exemple suivante, le potentiel de production électrique est d’environ 13,35 MWh par an.
- Cliquez sur d’autres maisons individuelles pour afficher leur potentiel de production électrique.
En 2022 aux États-Unis, un foyer moyen consommait 12 194 kWh par an, soit 12,194 MWh par an. Est-il possible que de nombreux foyers du quartier de Glover Park couvrent une partie importante de leurs besoins en électricité avec des panneaux solaires ?
Vous pouvez également vérifier la puissance totale que le quartier peut générer.
- Si nécessaire, fermez les fenêtres contextuelles.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur Suitable_Buildings et sélectionnez Attribute Table (Table attributaire).
- Dans la table attributaire, cliquez avec le bouton droit sur le nom de colonne Elec_Prod_MWh et sélectionnez Visualize Statistics (Visualiser les statistiques).
Un diagramme apparaît, affichant la distribution des valeurs de champ sous la forme d’un diagramme à barres, ainsi qu’une fenêtre Chart Properties (Propriétés du diagramme). Cette fenêtre contient des statistiques et notamment le potentiel de production électrique totale de l’ensemble des bâtiments. Dans la fenêtre Chart Properties (Propriétés du diagramme), sous Statistics (Statistiques), la ligne Sum (Somme) affiche le potentiel total à produire pour le quartier.
Remarque :
Vos statistiques peuvent différer légèrement de l’image en exemple.
Le quartier tout entier a la capacité de générer presque 29 000 MWh par an.
- Fermez la fenêtre Chart Properties (Propriétés du diagramme), le diagramme et la table attributaire.
- Enregistrez le projet.
Dans ce didacticiel, vous avez déterminé le potentiel d’énergie solaire du quartier de Glover Park à Washington, D.C. Pour ce faire, vous avez utilisé un MNS pour créer une couche raster de rayonnement solaire ainsi que des couches de pente et raster d’aspect. Vous avez ensuite identifié les toitures appropriées pour les panneaux solaires et calculé la puissance que pouvaient générer ces toitures.
Vos résultats représentent une estimation moyenne annuelle. Toutefois, la production électrique solaire varie en fonction de la saison, avec la durée des journées et les heures d’ensoleillement. Vous pouvez également effectuer le processus de ce didacticiel pour des journées spécifiques de l’année, telles que les solstices d’hiver et d’été et les équinoxes d’automne et de printemps, pour déterminer les valeurs de production d’énergie solaire la plus élevée, la plus basse et moyenne.
Remarque :
Pour obtenir une estimation plus rapide du rayonnement solaire par bâtiment, vous pouvez utiliser l’outil Rayonnement solaire des entités, qui calcule le rayonnement solaire directement pour chaque polygone d’une couche d’entités. Ce processus plus court ne vous permet pourtant pas de distinguer les zones appropriées des zones inappropriées sur chaque toit.
Vous pouvez répliquer ce processus pour toute communauté aussi longtemps que vous disposez d’une couche d’emprises de bâtiments et d’un modèle numérique de surface (MNS). De nombreuses communautés offrent des données SIG ouvertes. Les données de ce didacticiel proviennent du site Web Open Data DC. La couche d’emprises de bâtiments a été téléchargée depuis le site et découpée le long de la zone d’intérêt. Un jeu de données Nuage de points lidar téléchargé depuis le site a été utilisé pour déduire le MNS. Pour savoir comment déduire un MNS à partir d’un nuage de points lidar, consultez le didacticiel Extraire des bâtiments 3D à partir de données lidar.
Vous trouverez d’autres didacticiels comme celui-ci dans la collection de didacticiels Présentation de l’imagerie et de la télédétection.
Vous trouverez d’autres didacticiels dans la bibliothèque des didacticiels.
