FR 3121769 A1 20221014 FR 2103644 A 20210409 Procédé de détermination de zones d’un territoire compatibles avec l’installation de panneaux photovoltaïques La présente invention concerne un procédé de détermination de zones d’un territoire, dites zones candidates, distinctes de bâtiments et compatibles avec l’installation de panneaux photovoltaïques, le procédé comprenant les étapes suivantes : la réception d’images d’un territoire vu du ciel, la classification, par un modèle de classification entraîné, de chaque image sur laquelle est imagée au moins une zone candidate dans une première classe d’images, le traitement, par un modèle de segmentation entraîné, de chaque image de la première classe de sorte à obtenir une image traitée sur laquelle la forme de chaque zone candidate est mise en évidence, et la caractérisation de chaque zone candidate par détermination, à partir de la forme de la zone mise en évidence, d’une caractéristique géométrique utile pour l’installation de panneaux photovoltaïques sur la zone candidate. Figure pour l'abrégé : 3 Procédé de détermination de zones d’un territoire compatibles avec l’installation de panneaux photovoltaïques La présente invention concerne un procédé de détermination de zones d’un territoire, compatibles avec l’installation de panneaux photovoltaïques. La présente invention concerne aussi un produit programme d’ordinateur associé. La production d’électricité à partir d’énergies renouvelables est un enjeu pour nos sociétés. A cet effet, des installations dédiées ont été développées, et notamment des panneaux photovoltaïques qui permettent de produire de l’électricité à partir de l’énergie solaire. Les panneaux photovoltaïques sont classiquement installés sur les toits d’habitations pour maximiser l’énergie récupérée. Le déploiement à grande échelle des panneaux photovoltaïques impose d’identifier d’autres zones d’un territoire, compatibles avec l’installation de tels panneaux. Or, l’identification de telles zones sur des cartographies n’est pas aisé. Il est possible de se baser sur des données communiquées par des utilisateurs indiquant la nature de zones présentes sur une cartographie. Toutefois, cela ne permet pas d’identifier de manière précise et exhaustive de telles zones. Il existe donc un besoin pour un outil permettant d’aider un opérateur à identifier des zones d’un territoire, compatibles avec l’installation de panneaux photovoltaïques. A cet effet, la présente description a pour objet un procédé de détermination de zones d’un territoire, dites zones candidates, distinctes de bâtiments et compatibles avec l’installation de panneaux photovoltaïques, les zones candidates étant formées d’une étendue d’un ou de plusieurs éléments de même nature sur plusieurs mètres de long et plusieurs mètres de large, les éléments étant propres à recevoir un rayonnement solaire direct, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant les étapes suivantes : l’entraînement d’un modèle de classification sur une base de données comprenant des images de zones candidates vues du ciel, pour obtenir un modèle de classification entraîné pour classer dans une même classe des images imageant au moins une zone candidate, l’entraînement d’un modèle de segmentation sur une base de données comprenant des images de zones candidates vues du ciel, pour obtenir un modèle de segmentation entraîné pour mettre en évidence les zones candidates imagées sur des images, la réception d’images d’un territoire vu du ciel, la classification, par le modèle de classification entraîné, de chaque image sur laquelle est imagée au moins une zone candidate dans une première classe d’images, le traitement, par le modèle de segmentation entraîné, de chaque image de la première classe de sorte à obtenir une image traitée sur laquelle la forme de chaque zone candidate est mise en évidence, et la caractérisation de chaque zone candidate par détermination, à partir de la forme de la zone mise en évidence, d’au moins une caractéristique géométrique utile pour l’installation de panneaux photovoltaïques sur la zone candidate. Suivant des modes de réalisation particuliers, le procédé comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - au moins une caractéristique géométrique est relative à l’emprise au sol, sur la zone candidate, d’éléments, tels que des bâtiments, extérieurs à la zone candidate ; - l’étape de caractérisation comprend la détermination de parties de chaque zone candidate, ombragées par des éléments extérieurs à la zone candidate, en fonction de l’emprise au sol desdits éléments extérieurs, les parties ombragées étant avantageusement mises en évidence sur l’image traitée ; - l’étape de caractérisation comprend la détermination de parties de chaque zone candidate, sur lesquelles se trouvent un élément parasite prédéfini masquant le rayonnement solaire direct, au moins une caractéristique géométrique étant relative à la forme de la zone candidate après suppression des parties masquées, les parties masquées étant avantageusement filtrées ou mises en évidence sur l’image traitée ; - au moins une caractéristique géométrique est un coefficient relatif à la rectangularité de la zone candidate, le coefficient de rectangularité étant obtenu par comparaison de la surface de la zone candidate avec la surface de la plus petite forme rectangle encadrant la forme de la zone candidate mise en évidence sur l’image traitée ; - au moins une caractéristique géométrique est relative à l’orientation du plus grand côté de la zone candidate lorsque la zone candidate a une forme sensiblement rectangulaire, en vue de déterminer un agencement de panneaux photovoltaïques sur la zone candidate ; - le modèle de segmentation met en œuvre au moins deux algorithmes de segmentation adaptés pour la mise en évidence de zones candidates, les zones candidates mises en évidence sur les images traitées, par le modèle de segmentation entraîné, résultant de la fusion des résultats obtenus par les deux algorithmes, de préférence un algorithme étant un algorithme dit Mask R-CNN et un autre algorithme étant un algorithme dit DeepLab ; - le procédé comprend également une étape de détermination de l’irradiance d’au moins une zone candidate mise en évidence sur les images traitées ; - les zones candidates sont choisies dans le groupe constitué de : des parkings extérieurs, des étendues boisées et des plans d’eau. La présente description se rapporte également à un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme enregistrées sur un support lisible par ordinateur, pour l’exécution d’un procédé tel que décrit précédemment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté sur un ordinateur. La présente description concerne aussi un support lisible d’informations sur lequel est mémorisé un produit programme d’ordinateur tel que précédemment décrit. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit de modes de réalisation de l’invention, donnés à titre d’exemple uniquement et en référence aux dessins qui sont : , , une vue schématique d’un exemple d’ordinateur permettant la mise en œuvre d’un procédé de détermination de zones d’un territoire, compatibles avec l’installation de panneaux photovoltaïques, , , un organigramme d’un exemple de mise en œuvre d’un procédé de détermination de zones d’un territoire, compatibles avec l’installation de panneaux photovoltaïques, et , , une représentation schématique d’un exemple d’une image traitée sur laquelle des zones candidates pour l’installation de panneaux photovoltaïques sont mises en évidence. Un calculateur 10 et un produit programme d’ordinateur 12 sont illustrés par la figure 1. Le calculateur 10, est de préférence, un ordinateur. Plus généralement, le calculateur 10 est un calculateur électronique propre à manipuler et/ou transformer des données représentées comme des quantités électroniques ou physiques dans des registres de calculateur 10 et/ou des mémoires en d’autres données similaires correspondant à des données physiques dans des mémoires, des registres ou d’autres types de dispositifs d’affichage, de transmission ou de mémorisation. Le calculateur 10 est en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12. Comme illustré par la , le calculateur 10 comporte un processeur 14 comprenant une unité de traitement de données 16, des mémoires 18 et un lecteur 20 de support d’informations. Dans l’exemple illustré par la , le calculateur 10 comprend un clavier 22 et une unité d’affichage 24. Le produit programme d’ordinateur 12 comporte un support d’informations 26. Le support d’information 26 est un support lisible par le calculateur 10, usuellement par l’unité de traitement de données 16. Le support lisible d’informations 26 est un médium adapté à mémoriser des instructions électroniques et capable d’être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support d’informations 26 est une disquette ou disque souple (de la dénomination anglaise « Floppy disc »), un disque optique, un CD-ROM, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, une mémoire EPROM, une mémoire EEPROM, une carte magnétique ou une carte optique. Sur le support d’informations 26 est mémorisé le programme d’ordinateur 12 comprenant des instructions de programme. Le programme d’ordinateur 12 est chargeable sur l’unité de traitement de données 16 et est adapté pour entraîner la mise en œuvre d’un procédé de détermination de zones d’un territoire, compatibles avec l’installation de panneaux photovoltaïques, lorsque le programme d’ordinateur 12 est mis en œuvre sur l’unité de traitement 16 du calculateur 10. Le fonctionnement du calculateur 10 va maintenant être décrit en référence à la , qui illustre schématiquement un exemple de mise en œuvre d’un procédé de détermination de zones d’un territoire, compatibles avec l’installation de panneaux photovoltaïques (panneaux solaires), et à la qui illustre un exemple d’une image obtenue lors de la mise en œuvre de ce procédé. Le procédé de détermination vise à déterminer des zones d’un territoire, dites zones candidates Z C , distinctes de bâtiments (notamment de toits de tels bâtiments) et compatibles avec l’installation de panneaux photovoltaïques. En d’autres termes, une zone candidate Z C présente des dimensions et une forme permettant l’installation de plusieurs panneaux photovoltaïques sur la zone. De telles zones candidates Z C sont, ainsi, formées d’une étendue d’un ou de plusieurs éléments de même nature sur plusieurs mètres de long et plusieurs mètres de large. Les éléments sont à ciel ouvert et propres à recevoir un rayonnement solaire direct. Dans un exemple de mise en œuvre, les zones candidates Z C sont choisies dans le groupe constitué de : des parkings extérieurs, des étendues boisées et des plans d’eau. Un parking extérieur est une zone destinée au stationnement de véhicules. Un parking extérieur comprend optionnellement un marquage au sol délimitant les emplacements de stationnement des véhicules. Dans le cas d’un parking extérieur, l’élément de même nature est, par exemple, le matériau de la surface au sol du parking (béton, terre). Une étendue boisée est une zone constituée d’une étendue d’arbres, d’arbustes ou d’abrisseaux, ainsi que de végétation. Une forêt est un exemple d’étendue boisée. Un plan d’eau est une masse d’eau dans un espace fermé. Un lac, un étang, une mare et un bassin sont des exemples de plans d’eau. Le procédé de détermination comprend une étape 100 d’entraînement d’un modèle de classification sur une base de données comprenant des images de zones candidates Z C vues du ciel. L’étape 100 permet d’obtenir un modèle de classification entraîné pour classer dans une même classe des images imageant au moins une zone candidate Z C (c’est-à-dire que les images des autres classes n’imagent pas de zone candidate Z C ). L’étape 100 est mise en œuvre par le calculateur 10 en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12, c’est-à-dire est mise en œuvre par ordinateur. Par le terme « vues du ciel », il est entendu que les images ont été prises d’un point de vue élevé permettant, par exemple, d’imager les toits de bâtiments. Les images de la base de données ont, par exemple, été acquises par un système satellite. En variante, les images de la base de données ont été acquises par un système d’acquisition (caméra) monté sur un aéronef. Les images de la base de données ont, par exemple, été acquises par un système satellite. En variante, les images de la base de données ont été acquises par un système d’acquisition (caméra) monté sur un aéronef. De préférence, les images sont des images en deux dimensions. Avantageusement, les images sont des images en couleur. De préférence, une ou plusieurs images de la base de données se recoupent, c’est-à-dire présentent des portions d’images communes. Optionnellement, les images de la base de données ont été préalablement filtrées de sorte à éliminer les images comprenant uniquement des éléments prédéterminés distincts des zones candidates Z C . Les éléments prédéterminés sont, par exemple, choisis dans le groupe constitué de : des forêts, des montagnes, des plans d’eau ou encore des champs. Cela permet de s’assurer que le modèle de classification est entraîné sur une base de données d’images imageant chacune au moins une zone candidate Z C . Dans un exemple de mise en œuvre, chaque image de la base de données est labellisée avec une classification, la classification indiquant au moins si l’image comprend une zone candidate Z C ou non. La classification a, par exemple, été déterminée par un opérateur. Dans un exemple de mise en œuvre, l’entraînement du modèle de classification est réalisé selon une technique d’apprentissage appliquée à la base de données. Le modèle de classification est, par exemple, un réseau de neurones. La technique d’apprentissage permet de configurer le réseau de neurones au fur et à mesure de son apprentissage réalisé sur la base de données. Dans un exemple, une partie de la base de données est utilisée pour configurer le réseau de neurones et l’autre partie pour valider la configuration. De préférence, le modèle de classification est un modèle binaire (présence ou non d’une zone candidate Z C ). En variante, le modèle de classification a été entraîné pour déterminer aussi des sous-catégories de zones candidates Z C (ex : distinction des parkings extérieurs et des forêts). Le procédé de détermination comprend une étape 110 d’entraînement d’un modèle de segmentation sur une base de données comprenant des images de zones candidates Z C vues du ciel. L’étape 110 permet d’obtenir un modèle de segmentation entraîné pour mettre en évidence les zones candidates Z C imagées sur des images. L’étape 110 est mise en œuvre par le calculateur 10 en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12, c’est-à-dire est mise en œuvre par ordinateur. Le modèle de segmentation vise à délimiter les zones candidates Z C des autres éléments imagés sur une image. La base de données est, par exemple, la même que celle de l’étape 100 d’entraînement du modèle de classification. En variante, la base de données est spécifique au modèle de classification. Dans un exemple de mise en œuvre, l’entraînement du modèle de segmentation est réalisé selon une technique d’apprentissage appliquée à la base de données. Le modèle de classification est, par exemple, un réseau de neurones. La technique d’apprentissage permet de configurer le réseau de neurones au fur et à mesure de son apprentissage réalisé sur la base de données. Dans un exemple, une partie de la base de données est utilisée pour configurer le réseau de neurones et l’autre partie pour valider la configuration. De préférence, le modèle de segmentation met en œuvre au moins un algorithme parmi un algorithme dit Mask R-CNN (en anglais « Mask Region Based Convolutional Neural Networks » traduit en français par « Masque par réseaux de neurones convolutifs basés sur la région ») et un algorithme dit DeepLab (par exemple DeepLab V2). De préférence, le modèle de segmentation met en œuvre au moins deux algorithmes de segmentation adaptés pour la mise en évidence de zones candidates Z C . Dans ce cas, les zones candidates Z C mises en évidence sur les images traitées IM T , par le modèle de segmentation entraîné, résultent de la fusion des résultats obtenus par les deux algorithmes. Par exemple, un algorithme est un algorithme dit Mask R-CNN et un autre algorithme est un algorithme dit DeepLab (par exemple DeepLab V2). Le procédé de détermination comprend une étape 120 de réception d’images IM d’un territoire vu du ciel. Le territoire est un espace dans lequel il est souhaité installer des panneaux photovoltaïques. Le territoire comprend typiquement différents types d’environnements, par exemple, des éléments urbains et de la végétation. L’étape 120 est mise en œuvre par le calculateur 10 en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12, c’est-à-dire est mise en œuvre par ordinateur. Le procédé de détermination comprend une étape 130 de classification, par le modèle de classification entraîné, de chaque image IM sur laquelle est imagée au moins une zone candidate Z C dans une première classe d’images. L’étape 130 est mise en œuvre par le calculateur 10 en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12, c’est-à-dire est mise en œuvre par ordinateur. Ainsi, dans le cas où le modèle de classification entraîné effectue une classification binaire, il est obtenu deux classes d’images : une première classe d’images sur lesquelles au moins une zone candidate Z C est visible et une deuxième classe d’images sur lesquelles aucune zone candidate Z C n’est visible. Le procédé de détermination comprend une étape 140 de traitement, par le modèle de segmentation entraîné, de chaque image IM de la première classe de sorte à obtenir une image traitée IM T sur laquelle la forme de chaque zone candidate Z C est mise en évidence. L’étape 140 est mise en œuvre par le calculateur 10 en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12, c’est-à-dire est mise en œuvre par ordinateur. L’étape 140 permet, ainsi, de mettre en évidence chaque zone candidate Z C (au moins le contour) par rapport aux autres éléments imagés sur les images. La illustre un exemple d’une image IMT d’un territoire sur laquelle les zones candidates ZC sont mises en évidence (en tramage). Dans cet exemple, les zones candidates ZC sont des parkings extérieurs. Le procédé de détermination comprend une étape 150 de caractérisation de chaque zone candidate Z C par détermination, à partir de la forme de la zone mise en évidence, d’au moins une caractéristique géométrique utile pour l’installation de panneaux photovoltaïques sur la zone candidate Z C . L’étape 150 est mise en œuvre par le calculateur 10 en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12, c’est-à-dire est mise en œuvre par ordinateur. Une caractéristique géométrique utile pour l’installation de panneaux photovoltaïques sur la zone candidate Z C est une caractéristique permettant d’organiser la répartition des panneaux photovoltaïques sur la zone candidate Z C . Une telle caractéristique permet, par exemple, de déterminer l’un du nombre, des dimensions ou encore de l’orientation des panneaux photovoltaïques installables sur la zone candidate Z C . Une telle caractéristique permet, par exemple, d’aider à la sélection d’une zone candidate Z C plutôt qu’une autre car permettant, par exemple, l’installation d’un plus grand nombre de panneaux photovoltaïques. Dans un exemple de mise en œuvre, l’étape de caractérisation 150 permet la détermination d’une ou plusieurs caractéristiques géométriques parmi les caractéristiques décrites dans ce qui suit. Un exemple de caractéristique géométrique est une caractéristique géométrique relative à l’orientation du plus grand côté (longueur) de la zone candidate Z C lorsque la zone candidate Z C a une forme sensiblement rectangulaire. Cela permet de déterminer un agencement de panneaux photovoltaïques sur la zone candidate Z C . Typiquement, lorsque les zones candidates Z C sont des parkings extérieurs, les places de parkings sont disposées dans la longueur du parking, ce qui permet d’optimiser le nombre de places. Ainsi, la connaissance de l’orientation du plus grand côté (longueur) de la zone candidate Z C permet de disposer les panneaux photovoltaïques dans la longueur du parking, et ainsi de maximiser le nombre de panneaux photovoltaïques. Un autre exemple de caractéristique géométrique est la surface de la zone candidate Z C . Cette caractéristique permet de déterminer la surface et/ou le nombre de panneaux photovoltaïques installables sur la zone candidate Z C . Encore un autre exemple de caractéristique géométrique est un coefficient relatif à la rectangularité de la zone candidate Z C . Le coefficient de rectangularité est, par exemple, obtenu par comparaison de la surface de la zone candidate Z C avec la surface de la plus petite forme rectangle encadrant la forme de la zone candidate Z C mise en évidence sur l’image traitée IM T . Une telle caractéristique permet d’évaluer la surface utile de la zone candidate Z C pour l’installation de panneaux photovoltaïques, les panneaux solaires étant classiquement de forme rectangulaire. Encore un autre exemple de caractéristique géométrique est une caractéristique géométrique relative à l’emprise au sol, sur la zone candidate Z C , d’éléments, tels que des bâtiments, extérieurs à la zone candidate Z C . L’emprise au sol est la projection verticale des éléments extérieurs à la zone candidate Z C sur ladite zone candidate Z C . L’emprise au sol permet donc de déterminer les parties de la zone candidate Z C masquées (ombragées) par des éléments extérieurs, c’est-à-dire qui ne recevront pas de rayonnement solaire direct. Avantageusement, l’étape de caractérisation comprend la détermination de parties de chaque zone candidate Z C , ombragées par des éléments extérieurs à la zone candidate Z C , en fonction de l’emprise au sol desdits éléments extérieurs. Les parties ombragées sont avantageusement mises en évidence sur l’image traitée IM T . Encore un autre exemple de caractéristique géométrique est une caractéristique géométrique relative à la forme de la zone candidate Z C après suppression de parties de chaque zone candidate Z C , masquées par des éléments parasites. Un élément parasite est un élément prédéfini masquant le rayonnement solaire direct. Les parties masquées sont avantageusement filtrées ou mises en évidence sur l’image traitée IM T . Typiquement, une telle caractéristique géométrique permet d’être plus précis dans l’évaluation de la surface de la zone candidate Z C utile pour l’installation de panneaux photovoltaïques. Les éléments parasites sont, par exemple, des zones recouverte d’eau dans le cas où les zones candidates Z C sont des parkings extérieurs, de telles zones recouvertes d’eau étant plus difficilement exploitables pour l’installation de panneaux photovoltaïques. Optionnellement, le procédé de détermination comprend une étape 160 de détermination de l’irradiance d’au moins une zone candidate Z C mise en évidence sur les images traitées IM T . L’étape 160 est, par exemple, mise en œuvre par le calculateur 10 en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12, c’est-à-dire est mise en œuvre par ordinateur. L’irradiance, exprimée en Watt par mètre carré (W/m²) est le flux rayonnant incident (puissance) reçu par une surface par unité de surface. L’irradiance est, par exemple, déterminée au moyen d’une cartographie d’irradiances du territoire considéré. Optionnellement, le procédé de détermination comprend une étape 170 de fabrication de panneaux photovoltaïques et/ou d’installation de panneaux photovoltaïques sur des zones candidates de l’environnement, en fonction de la ou des caractéristiques géométriques déterminées pour chaque zone, et éventuellement de l’irradiance déterminée pour chaque zone. Ainsi, le présent procédé permet de déterminer des zones d’un environnement, compatibles avec l’installation de panneaux solaires, ces zones étant différentes de bâtiments. En particulier, l’étape de caractérisation permet de caractériser géométriquement les zones candidates Z C déterminées en vue d’évaluer la comptabilité de telles zones avec les contraintes d’installation de panneaux solaires. Cela permet, ainsi, d’évaluer la faisabilité et l’intérêt d’installer de panneaux solaires sur cette zone (surface suffisante, agencement optimal). L’homme du métier comprendra que les modes de réalisation et variantes précédemment décrits peuvent être combinés pour former de nouveaux modes de réalisation pourvu qu’ils soient compatibles techniquement. En outre, l’ordre des étapes du procédé est donné à titre d’exemple, les différentes étapes pouvant être mises en œuvre dans un autre ordre (par exemple, étape 110 avant l’étape 100 ou encore étape 160 avant l’étape 150). Procédé de détermination de zones d’un territoire, dites zones candidates (Z C ), distinctes de bâtiments et compatibles avec l’installation de panneaux photovoltaïques, les zones candidates (Z C ) étant formées d’une étendue d’un ou de plusieurs éléments de même nature sur plusieurs mètres de long et plusieurs mètres de large, les éléments étant propres à recevoir un rayonnement solaire direct, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant les étapes suivantes : l’entraînement d’un modèle de classification sur une base de données comprenant des images de zones candidates (Z C ) vues du ciel, pour obtenir un modèle de classification entraîné pour classer dans une même classe des images imageant au moins une zone candidate (Z C ), l’entraînement d’un modèle de segmentation sur une base de données comprenant des images de zones candidates (Z C ) vues du ciel, pour obtenir un modèle de segmentation entraîné pour mettre en évidence les zones candidates (Z C ) imagées sur des images, la réception d’images (IM) d’un territoire vu du ciel, la classification, par le modèle de classification entraîné, de chaque image (IM) sur laquelle est imagée au moins une zone candidate (Z C ) dans une première classe d’images, le traitement, par le modèle de segmentation entraîné, de chaque image (IM) de la première classe de sorte à obtenir une image traitée (IM T ) sur laquelle la forme de chaque zone candidate (Z C ) est mise en évidence, et la caractérisation de chaque zone candidate (Z C ) par détermination, à partir de la forme de la zone mise en évidence, d’au moins une caractéristique géométrique utile pour l’installation de panneaux photovoltaïques sur la zone candidate (Z C ). Procédé selon la revendication 1, dans lequel au moins une caractéristique géométrique est relative à l’emprise au sol, sur la zone candidate (Z C ), d’éléments, tels que des bâtiments, extérieurs à la zone candidate (Z C ). Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’étape de caractérisation comprend la détermination de parties de chaque zone candidate (Z C ), ombragées par des éléments extérieurs à la zone candidate (Z C ), en fonction de l’emprise au sol desdits éléments extérieurs, les parties ombragées étant avantageusement mises en évidence sur l’image traitée (IM T ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel l’étape de caractérisation comprend la détermination de parties de chaque zone candidate (Z C ), sur lesquelles se trouvent un élément parasite prédéfini masquant le rayonnement solaire direct, au moins une caractéristique géométrique étant relative à la forme de la zone candidate (Z C ) après suppression des parties masquées, les parties masquées étant avantageusement filtrées ou mises en évidence sur l’image traitée (IM T ). Procédé selon l’une quelconque des revendication 1 à 4, dans lequel au moins une caractéristique géométrique est un coefficient relatif à la rectangularité de la zone candidate (Z C ), le coefficient de rectangularité étant obtenu par comparaison de la surface de la zone candidate (Z C ) avec la surface de la plus petite forme rectangle encadrant la forme de la zone candidate (Z C ) mise en évidence sur l’image traitée (IM T ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel au moins une caractéristique géométrique est relative à l’orientation du plus grand côté de la zone candidate (Z C ) lorsque la zone candidate (Z C ) a une forme sensiblement rectangulaire, en vue de déterminer un agencement de panneaux photovoltaïques sur la zone candidate (Z C ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le modèle de segmentation met en œuvre au moins deux algorithmes de segmentation adaptés pour la mise en évidence de zones candidates (Z C ), les zones candidates (Z C ) mises en évidence sur les images traitées (IM T ), par le modèle de segmentation entraîné, résultant de la fusion des résultats obtenus par les deux algorithmes, de préférence un algorithme étant un algorithme dit Mask R-CNN et un autre algorithme étant un algorithme dit DeepLab. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le procédé comprend également une étape de détermination de l’irradiance d’au moins une zone candidate (Z C ) mise en évidence sur les images traitées (IM T ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel les zones candidates (Z C ) sont choisies dans le groupe constitué de : des parkings extérieurs, des étendues boisées et des plans d’eau. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme enregistrées sur un support lisible par ordinateur, pour l’exécution d’un procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque le programme d’ordinateur est exécuté sur un ordinateur.