Des scientifiques de l’école d’ingénieurs des Mines Paris-PSL, en France, ont mis en place une base de données comprenant des images aériennes, des masques de segmentation et des métadonnées sur les installations de panneaux photovoltaïques en toiture. Ils ont conçu cette base de données pour créer des registres d’installation grâce à l’extraction de métadonnées de PV à petite échelle à partir d’images aériennes.
« Notre base de données fournit des données de terrain sur des masques d’installation pour 13 303 images provenant de Google Earth et 7 686 images provenant de l’Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) », précisent les chercheurs en soulignant que les métadonnées incluent la puissance installée, la surface, l’inclinaison et les angles d’azimut. « Pour pallier les différences architecturales, les chercheurs peuvent soit recourir à la localisation sommaire inclue dans notre base de données, soit utiliser cette dernière en association avec d’autres bases de données d’apprentissage qui ont cartographié d’autres zones. »
La base de données fournit des vignettes d’une résolution de 400 × 400 pixels centrées sur la localisation des systèmes PV. Ces vignettes se réalisées à partir de la géolocalisation d’une base de données apprentissage profond PV (BDAPPV).
L’utilisateur commence par effectuer une classification des images en cliquant sur une photo contenant un panneau photovoltaïque, puis des annotateurs délimitent des panneaux PV sur les images.
« Une fois nos polygones de panneaux PV générés, nous les associons aux métadonnées sur les installations saisies dans la base de données BDPV », indiquent les chercheurs français en ajoutant que cette étape exige une cohérence interne, une adéquation unique et une cohérence externe.
Le fichier contenant les métadonnées sur les installations PV ainsi que les dossiers utilisés pour générer les masques sont disponibles dans deux bases de données distinctes. La base de données fournit des métadonnées sur l’installation de plus de 28 000 dispositifs et des masques de segmentation pour plus de 13 000 dispositifs.
« Parmi les applications de cette base de données, citons la constitution de A à Z d’un registre de PV, la cartographie solide des installations PV ainsi que l’analyse d’ensemble de données issues de productions participatives (crowdsourcing) », précisent les chercheurs.
Leur base de données est détaillée dans « A crowdsourced dataset of aerial images with annotated solar photovoltaic arrays and installation metadata », récemment paru dans Scientific Data.
« À notre connaissance, c’est la première fois qu’une base de données d’apprentissage rassemble à la fois des images de panneaux PV, des annotations vérifiées sur le terrain et des métadonnées sur les installations », concluent-ils.
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