# L'utilisation de l'Intelligence Artificielle Pour la Cartographie des Ilots de Chaleur Urbains

Thomas Corpetti

► To cite this version:

Thomas Corpetti. L'utilisation de l'Intelligence Artificielle Pour la Cartographie des Ilots de Chaleur Urbains. Journée Thématique Ilots de Chaleur en Milieu Urbain, Académie 3 - Espace, Environnement, Risques et Résilience; Université Côte d'Azur, Apr 2025, Nice, France. hal-05354357

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Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
ICU 2025, îlots de chaleur urbain : mesures, impacts et perspectives

Nice, 3 et 4 avril 2025

# L'utilisation de l'Intelligence Artificielle Pour la Cartographie des îlots de Chaleur Urbains

Thomas Corpetti

Hiba Hamdi, Laure Roupioz, Xavier Briottet

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# Demi-journée thématique sur les ILOTS DE CHALEUR EN MILIEU URBAIN

## Mesures, Impacts et Perspectives

3 AVRIL 2025 – 14h-17h
Learning Center - IMREDD

UNIVERSITÉ
CÔTE D'AZUR

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

Initiative d'Excellence

UDS

Université de
Sherbrooke
PROGRAMME

**Thomas CORPETTI, Directeur de Recherche CNRS, Université de Rennes**
L'utilisation de l'Intelligence Artificielle Pour la Cartographie des Ilots de Chaleur Urbains

**Yacine BOUROUBI, Département d'environnement, agriculture et géographie, Bishop's University**
Cartographie des îlots de chaleur dans le Québec urbain à l'aide d'imagerie satellitaire Landsat-8/9

**Philippe APPARICIO, Département de géomatique appliquée, Université de Sherbrooke**
Equité environnementale et végétation urbaine: bilan et perspectives des recherches dans les villes nord-américaines

**Nicolas VIAUX, Maître de conférence, Laboratoire ESPACE, Université Côte d'Azur**
Données et méthodes pour évaluer les futurs climatiques des climats urbains

**Elodie BRICHE, Coordinatrice R&D Urbanisme durable et intrapreneure, ADEME**
Plus Fraiche Ma Ville

3 AVRIL 2025 – 14h-17h
Learning Center - IMREDD

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UNIVERSITÉ
CÔTE D'AZUR

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Initiative d'Excellence

UDS

Université de
Sherbrooke
# Ilot de chaleur

## The highs and lows of urban heat islands

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

SOURCE: V. MASSON ET AL / AR ENVIRONMENT AND RESOURCES 2020
FIGURE REPRODUCED WITH PERMISSION FROM MÉTÉO-FRANCE 2020; © MÉTÉO-FRANCE

KNOWABLE MAGAZINE
# Ilot de chaleur

## The highs and lows of urban heat islands

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<figure><img src="image_8.png" /></figure>

SOURCE: V. MASSON ET AL / AR ENVIRONMENT AND RESOURCES 2020
FIGURE REPRODUCED WITH PERMISSION FROM MÉTÉO-FRANCE 2020; © MÉTÉO-FRANCE

KNOWABLE MAGAZINE
# Ilot de chaleur

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## Morphologie urbaine

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

## Propriétés radiatives

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

## Occupation du sol

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

Crédits photos : APU

## The highs and lows of urban heat islands

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

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SOURCE: V. MASSON ET AL / AR ENVIRONMENT AND RESOURCES 2020

FIGURE REPRODUCED WITH PERMISSION FROM MÉTÉO-FRANCE 2020; © MÉTÉO-FRANCE

KNOWABLE MAGAZINE
# Compréhension du phénomène d'ICU

* Enjeux de recherche

* Fournir des cartes de simulation / estimation d'ICU
# Compréhension du phénomène d'ICU

* Enjeux de recherche

* Fournir des cartes de simulation / estimation d'ICU

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Se doter de techniques capables d'estimer la température de l'air en fonction de la situation climatique et de l'occupation du sol

<figure><img src="image_16.png" /></figure>
# Pour cartographier les ICU

* Méthodes basées sur

## Modèles physiques

* Simulation / résolution des équations physiques

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

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# Pour cartographier les ICU

* Méthodes basées sur

## Modèles physiques

* Simulation / résolution des équations physiques

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

Cohérence physique

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

Peut générer beaucoup de données

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

Paramétrisation réaliste complexe

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

Complexité calculatoire

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

Peu d'adéquation à la réalité en l'absence de données précises
# Pour cartographier les ICU

## Méthodes basées sur

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

* Cohérence physique
* Peut générer beaucoup de données

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

* Paramétrisation réaliste complexe
* Complexité calculatoire

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

* Peu d'adéquation à la réalité en l'absence de données précises

### Modèles physiques

* Simulation / résolution des équations physiques

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

### Données

* Spatialiser à partir de données locales

* Lien entre la température observée et le contexte local

<figure><img src="image_31.png" /></figure>
# Pour cartographier les ICU

## Méthodes basées sur

### Modèles physiques

* Simulation / résolution des équations physiques

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

Cohérence physique
Peut générer beaucoup de données

<figure><img src="image_34.png" /></figure>

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Paramétrisation réaliste complexe
Complexité calculatoire

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Peu d'adéquation à la réalité en l'absence de données précises

### Données

* Spatialiser à partir de données locales

* Lien entre la température observée et le contexte local

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

Mise en œuvre simple

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

Complexité calculatoire faible

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

Adéquation à la réalité dépend du nombre de données

<figure><img src="image_42.png" /></figure>

Pas de garantie de cohérence physique
# Pour cartographier les ICU

## Méthodes basées sur

<figure><img src="image_43.png" /></figure>

* Cohérence physique
* Peut générer beaucoup de données

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

<figure><img src="image_45.png" /></figure>

* Paramétrisation réaliste complexe
* Complexité calculatoire

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* Peu d'adéquation à la réalité en l'absence de données précises

### Modèles physiques

* Simulation / résolution des équations physiques

<figure><img src="image_48.png" /></figure>

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### Données

* Spatialiser à partir de données locales

* Lien entre la température observée et le contexte local

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* Mise en œuvre simple

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* Complexité calculatoire faible

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* Adéquation à la réalité dépend du nombre de données

<figure><img src="image_54.png" /></figure>

* Pas de garantie de cohérence physique
# Qu'est ce que l'IA ?

Larousse / Wikipedia : « réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine ».
# Qu'est ce que l'IA ?

Larousse / Wikipedia : « réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine ».

**IA Symbolique** : règles définies
« manuellement »
# Qu'est ce que l'IA ?

Larousse / Wikipedia : « réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine ».

**IA Symbolique** : règles définies
« manuellement »

<figure><img src="image_55.png" /></figure>
# Qu'est ce que l'IA ?

Larousse / Wikipedia : « réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine ».

**IA Symbolique** : règles définies « manuellement »

<figure><img src="image_56.png" /></figure>

<figure><img src="image_57.png" /></figure>

Couleur

Texture

NDVI
# Qu'est ce que l'IA ?

Larousse / Wikipedia : « réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine ».

**IA Symbolique** : règles définies
« manuellement »

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# Qu'est ce que l'IA ?

Larousse / Wikipedia : « réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine ».

**IA Symbolique** : règles définies « manuellement »

<figure><img src="image_60.png" /></figure>

<figure><img src="image_61.png" /></figure>

<figure><img src="image_62.png" /></figure>

<figure><img src="image_63.png" /></figure>

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# Qu'est ce que l'IA ?

Larousse / Wikipedia : « réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine ».

**IA Symbolique** : règles définies
« manuellement »

**Apprentissage automatique**
(machine learning) : apprentissage
des règles à partir d'exemples)
# Qu'est ce que l'IA ?

Larousse / Wikipedia : « réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine ».

**IA Symbolique** : règles définies « manuellement »

**Apprentissage automatique** (machine learning) : apprentissage des règles à partir d'exemples)

Données en entrée

<figure><img src="image_66.png" /></figure>

Sorties attendues

<figure><img src="image_67.png" /></figure>
# Qu'est ce que l'IA ?

Larousse / Wikipedia : « réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine ».

**IA Symbolique** : règles définies « manuellement »

**Apprentissage automatique** (machine learning) : apprentissage des règles à partir d'exemples)

Données en entrée

<figure><img src="image_68.png" /></figure>

<figure><img src="image_69.png" /><figcaption>Couleur</figcaption></figure>

<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>Texture</figcaption></figure>

<figure><img src="image_71.png" /><figcaption>NDVI</figcaption></figure>

Sorties attendues

<figure><img src="image_72.png" /></figure>
# Qu'est ce que l'IA ?

Larousse / Wikipedia : « réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine ».

**IA Symbolique** : règles définies « manuellement »

**Apprentissage automatique** (machine learning) : apprentissage des règles à partir d'exemples)

<figure><img src="image_73.png" /></figure>

<figure><img src="image_74.png" /></figure>
# Qu'est ce que l'IA ?

Larousse / Wikipedia : « réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine ».

**IA Symbolique** : règles définies « manuellement »

**Apprentissage automatique** (machine learning) : apprentissage des règles à partir d'exemples)

<figure><img src="image_75.png" /><figcaption>Données en entrée</figcaption></figure>

<figure><img src="image_76.png" /><figcaption>Couleur</figcaption></figure>

<figure><img src="image_77.png" /><figcaption>Texture</figcaption></figure>

<figure><img src="image_78.png" /><figcaption>NDVI</figcaption></figure>

<figure><img src="image_79.png" /><figcaption>Sorties attendues</figcaption></figure>

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<figure><img src="image_81.png" /></figure>

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# Qu'est ce que l'IA ?

Larousse / Wikipedia : « réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine ».

**IA Symbolique** : règles définies
« manuellement »

**Apprentissage automatique**
(machine learning) : apprentissage
des règles à partir d'exemples)

**Apprentissage profond** (deep learning) :

- Modèles de réseaux de neurones

- Capacités d'apprentissage de relations complexes

- S'adaptent automatiquement à des situations variées grâce à un grand volume d'exemples.
# Qu'est ce que l'IA ?

Larousse / Wikipedia : « réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine ».

**IA Symbolique** : règles définies
« manuellement »

**Apprentissage automatique**
(machine learning) : apprentissage
des règles à partir d'exemples)

<figure><img src="image_83.png" /></figure>

**Apprentissage profond (deep learning)** :

- Modèles de réseaux de neurones

- Capacités d'apprentissage de relations complexes

- S'adaptent automatiquement à des situations variées grâce à un grand volume d'exemples.
# Qu'est ce que l'IA ?

Larousse / Wikipedia : « réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine ».

**IA Symbolique** : règles définies
« manuellement »

**Apprentissage automatique**
(machine learning) : apprentissage
des règles à partir d'exemples)

Données en entrée

<figure><img src="image_84.png" /></figure>

Sorties attendues

<figure><img src="image_85.png" /></figure>

**Apprentissage profond (deep learning)** :

- Modèles de réseaux de neurones

- Capacités d'apprentissage de relations complexes

- S'adaptent automatiquement à des situations variées grâce à un grand volume d'exemples.
# Qu'est ce que l'IA ?

Larousse / Wikipedia : « réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine ».

**IA Symbolique** : règles définies « manuellement »

**Apprentissage automatique** (machine learning) : apprentissage des règles à partir d'exemples)

Données en entrée

<figure><img src="image_86.png" /></figure>

Sorties attendues

<figure><img src="image_87.png" /></figure>

**Apprentissage profond (deep learning)** :

- Modèles de réseaux de neurones

- Capacités d'apprentissage de relations complexes

- S'adaptent automatiquement à des situations variées grâce à un grand volume d'exemples.
# Qu'est ce que l'IA ?

Larousse / Wikipedia : « réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine ».

**IA Symbolique** : règles définies
« manuellement »

**Apprentissage automatique**
(machine learning) : apprentissage
des règles à partir d'exemples)

<figure><img src="image_88.png" /></figure>

<figure><img src="image_89.png" /></figure>

<figure><img src="image_90.png" /></figure>

**Apprentissage profond** (deep learning) :

- Modèles de réseaux de neurones

- Capacités d'apprentissage de relations complexes

- S'adaptent automatiquement à des situations variées grâce à un grand volume d'exemples.
# Qu'est ce que l'IA ?

Larousse / Wikipedia : « réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine ».

**IA Symbolique** : règles définies « manuellement »

**Apprentissage automatique** (machine learning) : apprentissage des règles à partir d'exemples

<figure><img src="image_91.png" /></figure>

**Apprentissage profond (deep learning)** :

- Modèles de réseaux de neurones

- Capacités d'apprentissage de relations complexes

- S'adaptent automatiquement à des situations variées grâce à un grand volume d'exemples.
# Réseaux de neurones profonds : s'adaptent à des situations variées et complexes

* Nécessitent beaucoup de données d'apprentissage (au départ)

* Distillation, semi/auto/non – supervisé

* Longs à entrainer

<figure><img src="image_92.png" /></figure>
# Réseaux de neurones profonds : s'adaptent à des situations variées et complexes

* Nécessitent beaucoup de données d'apprentissage (au départ)

<figure><img src="image_93.png" /></figure>

* Distillation, semi/auto/non – supervisé

* Longs à entrainer

* Rapides à inférer

<figure><img src="image_94.png" /></figure>
# Réseaux de neurones profonds : s'adaptent à des situations variées et complexes

* Nécessitent beaucoup de données d'apprentissage (au départ)

* Distillation, semi/auto/non – supervisé

* Longs à entrainer

* Rapides à inférer

* Apprentissage de phénomènes / relations très complexes
# Réseaux de neurones profonds : s'adaptent à des situations variées et complexes

* Nécessitent beaucoup de données d'apprentissage (au départ)

* Distillation, semi/auto/non – supervisé

* Longs à entrainer

* Rapides à inférer

* Apprentissage de phénomènes / relations très complexes

* Très flexibles à adapter

* Fine tuning, transfert d'apprentissage, ...

<figure><img src="image_95.png" /></figure>

<figure><img src="image_96.png" /></figure>
# Réseaux de neurones profonds : s'adaptent à des situations variées et complexes

* Nécessitent beaucoup de données d'apprentissage (au départ)

* Distillation, semi/auto/non - supervisé

* Longs à entrainer

<figure><img src="image_97.png" /></figure>

* Rapides à inférer

* Apprentissage de phénomènes / relations très complexes

* Très flexibles à adapter

* Fine tuning, transfert d'apprentissage, ...

<figure><img src="image_98.png" /></figure>

<figure><img src="image_99.png" /></figure>
# Réseaux de neurones profonds : s'adaptent à des situations variées et complexes

* Nécessitent beaucoup de données d'apprentissage (au départ)

* Distillation, semi/auto/non – supervisé

* Longs à entrainer

<figure><img src="image_100.png" /></figure>

* Rapides à inférer

* Apprentissage de phénomènes / relations très com

* Très flexibles à adapter

* Fine tuning, transfert d'apprentissage, ...

<figure><img src="image_101.png" /></figure>

<figure><img src="image_102.png" /></figure>

<figure><img src="image_103.png" /></figure>
# Réseaux de neurones profonds : s'adaptent à des situations variées et complexes

* Nécessitent beaucoup de données d'apprentissage (au départ)

* Distillation, semi/auto/non – supervisé

* Longs à entrainer

* Rapides à inférer

* Apprentissage de phénomènes / relations très com

* Très flexibles à adapter

* Fine tuning, transfert d'apprentissage, ...

<figure><img src="image_104.png" /></figure>

<figure><img src="image_105.png" /></figure>

<figure><img src="image_106.png" /></figure>
# Réseaux de neurones profonds : s'adaptent à des situations variées et complexes

* Nécessitent beaucoup de données d'apprentissage (au départ)

* Distillation, semi/auto/non – supervisé

* Longs à entrainer

<figure><img src="image_107.png" /></figure>

* Rapides à inférer

* Apprentissage de phénomènes / relations très com

* Très flexibles à adapter

* Fine tuning, transfert d'apprentissage, ...

<figure><img src="image_108.png" /></figure>

<figure><img src="image_109.png" /></figure>
# Réseaux de neurones profonds et températures de l'air en ville

* Rappel de l'objectif

<figure><img src="image_110.png" /></figure>
# Réseaux de neurones profonds et températures de l'air en ville

<figure><img src="image_111.png" /></figure>

1) **Besoin de données** : Simuler un grand nombre de situations (occupation du sol, conditions météorologiques variées, ...) à l'aide de modèles physiques (long, mais à ne fait qu'une seule fois)

Base de donnée riche et variée pour l'apprentissage
# Réseaux de neurones profonds et températures de l'air en ville

<figure><img src="image_112.png" /></figure>

• **1) Besoin de données** : Simuler un grand nombre de situations (occupation du sol, conditions météorologiques variées, ...) à l'aide de modèles physiques (long, mais à ne fait qu'une seule fois)

Base de donnée riche et variée pour l'apprentissage

<figure><img src="image_113.png" /></figure>

• **2) Capacité d'apprentissage de relations complexes, rapidité d'exécution** : Apprendre un réseau de neurone qui simule ce même modèle

Réseau plus rapide que la simulation physique
# Réseaux de neurones profonds et températures de l'air en ville

<figure><img src="image_114.png" /></figure>

* **1) Besoin de données** : Simuler un grand nombre de situations (occupation du sol, conditions météorologiques variées, ...) à l'aide de modèles physiques (long, mais à ne fait qu'une seule fois)

Base de donnée riche et variée pour l'apprentissage

<figure><img src="image_115.png" /></figure>

* **2) Capacité d'apprentissage de relations complexes, rapidité d'exécution** : Apprendre un réseau de neurone qui simule ce même modèle

Réseau plus rapide que la simulation physique

<figure><img src="image_116.png" /></figure>

* **3) Flexibilité d'adaptation** : adapter le modèle à une ville donnée à l'aide de quelques stations locales

Simulateur rapide d'ICU dédié à une ville donnée
En pratique

• Modèle physique : Urban Weather Generator (UWG)
# Modèle physique : Urban Weather Generator (UWG)

* Basé sur TEB (Town Energy Building), open source

<figure><img src="image_117.png" /></figure>

Paramètres météo
(T°, pression, ...)
# Modèle physique : Urban Weather Generator (UWG)

* Basé sur TEB (Town Energy Building), open source

<figure><img src="image_118.png" /></figure>
# Modèle physique : Urban Weather Generator (UWG)

<figure><img src="image_119.png" /><figcaption>* Basé sur TEB (Town Energy Building), open source</figcaption></figure>
# Modèle physique : Urban Weather Generator (UWG)

<figure><img src="image_120.png" /></figure>

+ paramètres de surface

Inspired from Jiachen Mao et al. "Global sensitivity analysis of an urban microclimate system under uncertainty: Design and case study". In: Building and Environment 124 (2017), pp. 153-170.issn: 0360-1323.
# Modèle physique : Urban Weather Generator (UWG)

<figure><img src="image_121.png" /></figure>

+ paramètres de surface

Inspired from Jiachen Mao et al. "Global sensitivity analysis of an urban microclimate system under uncertainty: Design and case study". In: Building and Environment 124 (2017), pp. 153-170.issn: 0360-1323.
# Modèle physique : Urban Weather Generator (UWG)

<figure><img src="image_122.png" /></figure>

Inspired from Jiachen Mao et al. "Global sensitivity analysis of an urban microclimate system under uncertainty: Design and case study". In: Building and Environment 124 (2017), pp. 153-170.issn: 0360-1323.
# Modèle physique : Urban Weather Generator (UWG)

<figure><img src="image_123.png" /></figure>

Inspired from Jiachen Mao et al. "Global sensitivity analysis of an urban microclimate system under uncertainty: Design and case study". In: Building and Environment 124 (2017), pp. 153-170.issn: 0360-1323.
# A l'aide de UWG

<figure><img src="image_124.png" /><figcaption>• 1) Création d'une base de données variée</figcaption></figure>

Paramètres météo réels

Paramètres de surface fictifs (mais réalistes)
# A l'aide de UWG

<figure><img src="image_125.png" /><figcaption>• 2) Validation sur Toulouse</figcaption></figure>
# Evaluation sur Toulouse

<figure><img src="image_126.png" /></figure>

Intéressant au niveau des motifs, mais manque de variabilité

Adapté aux milieux denses

Air temperatures at 00h00 August, 5th, 2020
# Réseaux de neurones et UWG

<figure><img src="image_127.png" /></figure>
# Réseaux de neurones et UWG

<figure><img src="image_128.png" /></figure>

1) Entrainé sur des simulations UWG
# Réseaux de neurones et UWG

<figure><img src="image_129.png" /></figure>

1) Entrainé sur des simulations UWG

2) Adapté à une ville donnée à l'aide de quelques données locales
# Réseaux de neurones et UWG

* Validation sur la ville de Toulouse

<figure><img src="image_130.png" /></figure>
# Réseaux de neurones et UWG

* Validation sur la ville de Toulouse

<figure><img src="image_131.png" /></figure>

**Expérimentations :**

1) Validation du modèle reproduisant UWG uniquement
# Réseaux de neurones et UWG

* Validation sur la ville de Toulouse

<figure><img src="image_132.png" /></figure>

**Expérimentations :**

1) Validation du modèle reproduisant UWG uniquement

2) Adaptation du modèle à l'aide d'une seule station de mesure

<figure><img src="image_133.png" /></figure>

Sabatier (zone urbaine moyenne)
# Réseaux de neurones et UWG

* Validation sur la ville de Toulouse

<figure><img src="image_134.png" /></figure>

**Expérimentations :**

1) Validation du modèle reproduisant UWG uniquement

2) Adaptation du modèle à l'aide d'une seule station de mesure

3) Adaptation du modèle à l'aide de deux stations de mesure

<figure><img src="image_135.png" /></figure>

Compans-Cafarelli (zone verte)

<figure><img src="image_136.png" /></figure>

Carmes (zone très dense)
# Réseaux de neurones et UWG

* Validation sur la ville de Toulouse

<figure><img src="image_137.png" /></figure>

## Expérimentations :

1) Validation du modèle reproduisant UWG uniquement

2) Adaptation du modèle à l'aide d'une seule station de mesure

3) Adaptation du modèle à l'aide de deux stations de mesure

4) Adaptation du modèle à l'aide de trois stations de mesure

<figure><img src="image_138.png" /></figure>

Compans-Cafarelli (zone verte)

<figure><img src="image_139.png" /></figure>

Carmes (zone très dense)

<figure><img src="image_140.png" /></figure>

Sabatier (zone urbaine moyenne)
# Réseaux de neurones et UWG

* Validation sur la ville de Toulouse

<figure><img src="image_141.png" /></figure>

**Expérimentations :**

1. Validation du modèle reproduisant UWG uniquement

2. Adaptation du modèle à l'aide d'une seule station de mesure

3. Adaptation du modèle à l'aide de deux stations de mesure

4. Adaptation du modèle à l'aide de trois stations de mesure

5. Adaptation du modèle à l'aide de toutes les stations de mesure
# Réseaux de neurones et UWG

* Validation sur la ville de Toulouse

<figure><img src="image_142.png" /></figure>

## Expérimentations :

1. Validation du modèle reproduisant UWG uniquement

2. Adaptation du modèle à l'aide d'une seule station de mesure

3. Adaptation du modèle à l'aide de deux stations de mesure

4. Adaptation du modèle à l'aide de trois stations de mesure

5. Adaptation du modèle à l'aide de toutes les stations de mesure

Validation sur 2 périodes de 48h (nuit / jour) avec de forts ICU au cours des étés 2020 et 2022
<table><thead><tr><th>Tested on</th><th>Trained on<br>(data points)</th><th>Metrics (°C)</th><th>Simulated<br>data only</th><th>Fine-tuned<br>with Sabatier</th><th>Carmes &<br>Compans<br>-Cafarelli</th><th>Fine-tuned<br>with Carmes,<br>Cafarelli &<br>Sabatier</th><th>All stations</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Valade<br>LCZ 2 - Compact high-rise</td><td rowspan="3"></td><td>MAE</td><td><b>1.52</b> (0.05)</td><td>1.09 (0.02)</td><td>0.81 (0.02)</td><td>0.81 (0.02)</td><td>0.78 (0.02)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td><b>1.98</b> (0.09)</td><td>1.50 (0.02)</td><td>1.21 (0.04)</td><td>1.21 (0.03)</td><td>1.18 (0.04)</td></tr><tr><td>STD</td><td><b>1.97</b> (0.11)</td><td>1.50 (0.02)</td><td>1.21 (0.03)</td><td>1.21 (0.03)</td><td>1.18 (0.04)</td></tr><tr><td rowspan="3">Basso-Cambo<br>LCZ 8 - Large low-rise</td><td rowspan="3"></td><td>MAE</td><td><b>1.39</b> (0.03)</td><td>0.97 (0.02)</td><td>0.89 (0.01)</td><td>0.82 (0.01)</td><td>0.79 (0.01)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td><b>1.86</b> (0.06)</td><td>1.38 (0.03)</td><td>1.26 (0.01)</td><td>1.21 (0.02)</td><td>1.18 (0.01)</td></tr><tr><td>STD</td><td><b>1.85</b> (0.06)</td><td>1.37 (0.03)</td><td>1.26 (0.01)</td><td>1.21 (0.02)</td><td>1.18 (0.01)</td></tr><tr><td rowspan="3">Av. Gd Bretagne<br>LCZ 3 - Compact low-rise</td><td rowspan="3"></td><td>MAE</td><td><b>1.42</b> (0.03)</td><td>0.91 (0.03)</td><td>0.86 (0.04)</td><td>0.81 (0.02)</td><td>0.78 (0.02)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td><b>1.81</b> (0.04)</td><td>1.29 (0.03)</td><td>1.24 (0.04)</td><td>1.12 (0.02)</td><td>1.10 (0.02)</td></tr><tr><td>STD</td><td><b>1.72</b> (0.06)</td><td>1.25 (0.02)</td><td>1.16 (0.02)</td><td>1.12 (0.02)</td><td>1.10 (0.02)</td></tr><tr><td rowspan="3">Cote Pavee<br>LCZ 6 - Open low-rise</td><td rowspan="3"></td><td>MAE</td><td><b>1.38</b> (0.03)</td><td>0.98 (0.03)</td><td>0.88 (0.02)</td><td>0.81 (0.02)</td><td>0.78 (0.02)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td><b>1.85</b> (0.06)</td><td>1.38 (0.03)</td><td>1.25 (0.02)</td><td>1.19 (0.02)</td><td>1.17 (0.02)</td></tr><tr><td>STD</td><td><b>1.85</b> (0.06)</td><td>1.36 (0.03)</td><td>1.24 (0.02)</td><td>1.18 (0.01)</td><td>1.16 (0.02)</td></tr><tr><td rowspan="3">Blagnac Mairie<br>LCZ 5 - Open midrise</td><td rowspan="3"></td><td>MAE</td><td><b>1.53</b> (0.02)</td><td>1.06 (0.02)</td><td>0.92 (0.02)</td><td>0.91 (0.03)</td><td>0.84 (0.02)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td><b>1.94</b> (0.04)</td><td>1.45 (0.03)</td><td>1.29 (0.03)</td><td>1.28 (0.03)</td><td>1.23 (0.03)</td></tr><tr><td>STD</td><td><b>1.89</b> (0.08)</td><td>1.44 (0.03)</td><td>1.28 (0.02)</td><td>1.27 (0.03)</td><td>1.22 (0.03)</td></tr><tr><td rowspan="3">Parc Maourine<br>LCZ 11 - Dense trees</td><td rowspan="3"></td><td>MAE</td><td><b>1.70</b> (0.11)</td><td>1.23 (0.09)</td><td>1.19 (0.08)</td><td>1.02 (0.02)</td><td>1.03 (0.05)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td><b>2.22</b> (0.13)</td><td>1.73 (0.09)</td><td>1.67 (0.09)</td><td>1.49 (0.02)</td><td>1.50 (0.04)</td></tr><tr><td>STD</td><td><b>2.22</b> (0.13)</td><td>1.65 (0.04)</td><td>1.65 (0.09)</td><td>1.48 (0.02)</td><td>1.49 (0.05)</td></tr><tr><td rowspan="3">Mean ± std</td><td rowspan="3"></td><td>MAE</td><td><b>1.49</b> ± 0.12</td><td>1.04 ± 0.12</td><td>0.93 ± 0.13</td><td>0.86 ± 0.09</td><td>0.83 ± 0.10</td></tr><tr><td>RMSE</td><td><b>1.94</b> ± 0.15</td><td>1.06 ± 0.17</td><td>1.32 ± 0.17</td><td>1.26 ± 0.12</td><td>1.24 ± 0.13</td></tr><tr><td>STD</td><td><b>1.92</b> ± 0.17</td><td>1.43 ± 0.15</td><td>1.30 ± 0.18</td><td>1.25 ± 0.13</td><td>1.22 ± 0.14</td></tr></tbody></table>

Comportement similaire à
UWG mais 3 fois plus
rapide
<table><thead><tr><th>Trained on<br>(data points)</th><th>Metrics (°C)</th><th>Simulated<br>data only</th><th>Fine-tuned<br>with Sabatier</th><th>Carmes &amp;<br>Compans<br>-Cafarelli</th><th>Fine-tuned<br>with Carmes,<br>Cafarelli &amp;<br>Sabatier</th><th>All stations</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Valade<br>LCZ 2 - Compact high-rise</td><td>MAE</td><td>1.52 (0.05)</td><td>1.09 (0.02)</td><td>0.81 (0.02)</td><td>0.81 (0.02)</td><td>0.78 (0.02)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.98 (0.09)</td><td>1.50 (0.02)</td><td>1.21 (0.04)</td><td>1.21 (0.03)</td><td>1.18 (0.04)</td></tr><tr><td>STD</td><td>1.97 (0.11)</td><td>1.50 (0.02)</td><td>1.21 (0.03)</td><td>1.21 (0.03)</td><td>1.18 (0.04)</td></tr><tr><td rowspan="3">Basso-Cambo<br>LCZ 8 - Large low-rise</td><td>MAE</td><td>1.39 (0.03)</td><td>0.97 (0.02)</td><td>0.89 (0.01)</td><td>0.82 (0.01)</td><td>0.79 (0.01)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.86 (0.06)</td><td>1.38 (0.03)</td><td>1.26 (0.01)</td><td>1.21 (0.02)</td><td>1.18 (0.01)</td></tr><tr><td>STD</td><td>1.85 (0.06)</td><td>1.37 (0.03)</td><td>1.26 (0.01)</td><td>1.21 (0.01)</td><td>1.16 (0.01)</td></tr><tr><td rowspan="3">Av. Gd Bretagne<br>LCZ 3 - Compact low-rise</td><td>MAE</td><td>1.42 (0.03)</td><td>0.91 (0.03)</td><td>0.86 (0.04)</td><td>0.86 (0.04)</td><td>0.77 (0.02)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.81 (0.04)</td><td>1.29 (0.03)</td><td>1.24 (0.04)</td><td>1.24 (0.04)</td><td>1.16 (0.01)</td></tr><tr><td>STD</td><td>1.72 (0.06)</td><td>1.25 (0.02)</td><td>1.16 (0.02)</td><td>1.16 (0.02)</td><td>1.07 (0.02)</td></tr><tr><td rowspan="3">Cote Pavee<br>LCZ 6 - Open low-rise</td><td>MAE</td><td>1.38 (0.03)</td><td>0.98 (0.03)</td><td>0.88 (0.02)</td><td>0.88 (0.02)</td><td>0.77 (0.02)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.85 (0.06)</td><td>1.38 (0.03)</td><td>1.25 (0.02)</td><td>1.19 (0.02)</td><td>1.17 (0.02)</td></tr><tr><td>STD</td><td>1.85 (0.06)</td><td>1.36 (0.03)</td><td>1.24 (0.02)</td><td>1.18 (0.01)</td><td>1.16 (0.02)</td></tr><tr><td rowspan="3">Blagnac Mairie<br>LCZ 5 - Open midrise</td><td>MAE</td><td>1.53 (0.02)</td><td>1.06 (0.02)</td><td>0.92 (0.02)</td><td>0.91 (0.03)</td><td>0.84 (0.02)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.94 (0.04)</td><td>1.45 (0.03)</td><td>1.29 (0.03)</td><td>1.28 (0.03)</td><td>1.23 (0.03)</td></tr><tr><td>STD</td><td>1.89 (0.08)</td><td>1.44 (0.03)</td><td>1.28 (0.02)</td><td>1.27 (0.03)</td><td>1.22 (0.03)</td></tr><tr><td rowspan="3">Parc Maourine<br>LCZ 11 - Dense trees</td><td>MAE</td><td>1.70 (0.11)</td><td>1.23 (0.09)</td><td>1.19 (0.08)</td><td>1.02 (0.02)</td><td>1.03 (0.05)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>2.22 (0.13)</td><td>1.73 (0.09)</td><td>1.67 (0.09)</td><td>1.49 (0.02)</td><td>1.50 (0.04)</td></tr><tr><td>STD</td><td>2.22 (0.13)</td><td>1.65 (0.04)</td><td>1.65 (0.09)</td><td>1.48 (0.02)</td><td>1.49 (0.05)</td></tr><tr><td rowspan="3">Mean ± std</td><td>MAE</td><td>1.49 ± 0.12</td><td>1.04 ± 0.12</td><td>0.93 ± 0.13</td><td>0.86 ± 0.09</td><td>0.83 ± 0.10</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.94 ± 0.15</td><td>1.46 ± 0.17</td><td>1.32 ± 0.17</td><td>1.26 ± 0.12</td><td>1.24 ± 0.13</td></tr><tr><td>STD</td><td>1.92 ± 0.17</td><td>1.43 ± 0.15</td><td>1.30 ± 0.18</td><td>1.25 ± 0.13</td><td>1.22 ± 0.14</td></tr></tbody></table>

Une seule station : meilleure performances globales
<table><thead><tr><th rowspan="2">Tested on</th><th rowspan="2">Metrics (°C)</th><th colspan="3">NUWG-Sim</th><th colspan="3">NUWG-City</th><th rowspan="2">All stations</th></tr><tr><th>Simulated data only</th><th>Fine-tuned with Sabatier</th><th>Carmes & Compans -Cafarelli</th><th>Fine-tuned with Carmes, Cafarelli & Sabatier</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Valade<br>LCZ 2 - Compact high-rise</td><td>MAE</td><td>1.52 (0.05)</td><td>1.09 (0.02)</td><td>0.81 (0.02)</td><td>0.81 (0.02)</td><td>0.78 (0.02)</td><td></td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.98 (0.09)</td><td>1.50 (0.02)</td><td>1.21 (0.04)</td><td>1.21 (0.03)</td><td>1.18 (0.04)</td><td></td></tr><tr><td>STD</td><td>1.97 (0.11)</td><td>1.50 (0.02)</td><td>1.21 (0.03)</td><td>1.21 (0.03)</td><td>1.18 (0.04)</td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">Basso-Cambo<br>LCZ 8 - Large low-rise</td><td>MAE</td><td>1.39 (0.03)</td><td>0.97 (0.02)</td><td>0.89 (0.01)</td><td>0.82 (0.01)</td><td>0.79 (0.01)</td><td></td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.86 (0.06)</td><td>1.38 (0.03)</td><td>1.26 (0.01)</td><td>1.21 (0.02)</td><td>1.18 (0.01)</td><td></td></tr><tr><td>STD</td><td>1.85 (0.06)</td><td>1.37 (0.03)</td><td>1.26 (0.01)</td><td>1.21 (0.01)</td><td>1.18 (0.01)</td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">Av. Gd Bretagne<br>LCZ 3 - Compact low-rise</td><td>MAE</td><td>1.42 (0.03)</td><td>0.91 (0.03)</td><td>0.86 (0.04)</td><td>0.78 (0.01)</td><td>1.18 (0.01)</td><td></td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.81 (0.04)</td><td>1.29 (0.03)</td><td>1.24 (0.04)</td><td>1.12 (0.02)</td><td>1.18 (0.01)</td><td></td></tr><tr><td>STD</td><td>1.72 (0.06)</td><td>1.25 (0.02)</td><td>1.16 (0.02)</td><td>1.12 (0.02)</td><td>1.16 (0.02)</td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">Cote Pavee<br>LCZ 6 - Open low-rise</td><td>MAE</td><td>1.38 (0.03)</td><td>0.98 (0.03)</td><td>0.88 (0.02)</td><td>0.81 (0.01)</td><td>1.19 (0.02)</td><td></td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.85 (0.06)</td><td>1.38 (0.03)</td><td>1.25 (0.02)</td><td>1.18 (0.01)</td><td>1.16 (0.02)</td><td></td></tr><tr><td>STD</td><td>1.85 (0.06)</td><td>1.36 (0.03)</td><td>1.24 (0.02)</td><td>1.27 (0.03)</td><td>1.22 (0.03)</td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">Blagnac Mairie<br>LCZ 5 - Open midrise</td><td>MAE</td><td>1.53 (0.02)</td><td>1.06 (0.02)</td><td>0.92 (0.02)</td><td>0.91 (0.03)</td><td>0.84 (0.02)</td><td></td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.94 (0.04)</td><td>1.45 (0.03)</td><td>1.29 (0.03)</td><td>1.28 (0.03)</td><td>1.23 (0.03)</td><td></td></tr><tr><td>STD</td><td>1.89 (0.08)</td><td>1.44 (0.03)</td><td>1.28 (0.02)</td><td>1.27 (0.03)</td><td>1.22 (0.03)</td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">Parc Maourine<br>LCZ 11 - Dense trees</td><td>MAE</td><td>1.70 (0.11)</td><td>1.23 (0.09)</td><td>1.19 (0.08)</td><td>1.02 (0.02)</td><td>1.03 (0.05)</td><td></td></tr><tr><td>RMSE</td><td>2.22 (0.13)</td><td>1.73 (0.09)</td><td>1.67 (0.09)</td><td>1.49 (0.02)</td><td>1.50 (0.04)</td><td></td></tr><tr><td>STD</td><td>2.22 (0.13)</td><td>1.65 (0.04)</td><td>1.65 (0.09)</td><td>1.48 (0.02)</td><td>1.49 (0.05)</td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">Mean ± std</td><td>MAE</td><td>1.49 ± 0.12</td><td>1.04 ± 0.12</td><td>0.93 ± 0.13</td><td>0.86 ± 0.09</td><td>0.83 ± 0.10</td><td></td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.94 ± 0.15</td><td>1.46 ± 0.17</td><td>1.32 ± 0.17</td><td>1.26 ± 0.12</td><td>1.24 ± 0.13</td><td></td></tr><tr><td>STD</td><td>1.92 ± 0.17</td><td>1.43 ± 0.15</td><td>1.30 ± 0.18</td><td>1.25 ± 0.13</td><td>1.22 ± 0.14</td><td></td></tr></tbody></table>

Avec deux stations extrêmes : très bonne généralisation
<table><thead><tr><th rowspan="2">Tested on</th><th rowspan="2">Metrics (°C)</th><th colspan="4">Trained on<br>(data points)</th><th rowspan="2">All stations</th></tr><tr><th>Simulated<br>data only</th><th>Fine-tuned<br>with Sabatier</th><th>Carmes &<br>Compans<br>-Cafarelli</th><th>Fine-tuned<br>with Carmes,<br>Cafarelli &<br>Sabatier</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Valade<br>LCZ 2 - Compact high-rise</td><td>MAE</td><td>1.52 (0.05)</td><td>1.09 (0.02)</td><td>0.81 (0.02)</td><td>0.81 (0.02)</td><td>0.78 (0.02)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.98 (0.09)</td><td>1.50 (0.02)</td><td>1.21 (0.04)</td><td>1.21 (0.03)</td><td>1.18 (0.04)</td></tr><tr><td>STD</td><td>1.97 (0.11)</td><td>1.50 (0.02)</td><td>1.21 (0.03)</td><td>1.21 (0.03)</td><td>1.18 (0.04)</td></tr><tr><td rowspan="3">Basso-Cambo<br>LCZ 8 - Large low-rise</td><td>MAE</td><td>1.39 (0.03)</td><td>0.97 (0.02)</td><td>0.89 (0.01)</td><td>0.82 (0.01)</td><td>0.79 (0.01)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.86 (0.06)</td><td>1.38 (0.03)</td><td>1.26 (0.01)</td><td>1.21 (0.02)</td><td></td></tr><tr><td>STD</td><td>1.85 (0.06)</td><td>1.37 (0.03)</td><td>1.26 (0.01)</td><td>1.21 (0.01)</td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">Av. Gd Bretagne<br>LCZ 3 - Compact low-rise</td><td>MAE</td><td>1.42 (0.03)</td><td>0.91 (0.03)</td><td>0.86 (0.04)</td><td>0.78 (0.01)</td><td></td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.81 (0.04)</td><td>1.29 (0.03)</td><td>1.24 (0.04)</td><td>1.18 (0.01)</td><td></td></tr><tr><td>STD</td><td>1.72 (0.06)</td><td>1.25 (0.02)</td><td>1.16 (0.02)</td><td>1.12 (0.02)</td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">Cote Pavee<br>LCZ 6 - Open low-rise</td><td>MAE</td><td>1.38 (0.03)</td><td>0.98 (0.03)</td><td>0.88 (0.02)</td><td>0.81 (0.02)</td><td></td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.85 (0.06)</td><td>1.38 (0.03)</td><td>1.25 (0.02)</td><td>1.19 (0.02)</td><td></td></tr><tr><td>STD</td><td>1.85 (0.06)</td><td>1.36 (0.03)</td><td>1.24 (0.02)</td><td>1.18 (0.01)</td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">Blagnac Mairie<br>LCZ 5 - Open midrise</td><td>MAE</td><td>1.53 (0.02)</td><td>1.06 (0.02)</td><td>0.92 (0.02)</td><td>0.91 (0.03)</td><td>0.84 (0.02)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.94 (0.04)</td><td>1.45 (0.03)</td><td>1.29 (0.03)</td><td>1.28 (0.03)</td><td>1.23 (0.03)</td></tr><tr><td>STD</td><td>1.89 (0.08)</td><td>1.44 (0.03)</td><td>1.28 (0.02)</td><td>1.27 (0.03)</td><td>1.22 (0.03)</td></tr><tr><td rowspan="3">Parc Maourine<br>LCZ 11 - Dense trees</td><td>MAE</td><td>1.70 (0.11)</td><td>1.23 (0.09)</td><td>1.19 (0.08)</td><td>1.02 (0.02)</td><td>1.03 (0.05)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>2.22 (0.13)</td><td>1.73 (0.09)</td><td>1.67 (0.09)</td><td>1.49 (0.02)</td><td>1.50 (0.04)</td></tr><tr><td>STD</td><td>2.22 (0.13)</td><td>1.65 (0.04)</td><td>1.65 (0.09)</td><td>1.48 (0.02)</td><td>1.49 (0.05)</td></tr><tr><td rowspan="3">Mean ± std</td><td>MAE</td><td>1.49 ± 0.12</td><td>1.04 ± 0.12</td><td>0.93 ± 0.13</td><td>0.86 ± 0.09</td><td>0.83 ± 0.10</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.94 ± 0.15</td><td>1.46 ± 0.17</td><td>1.32 ± 0.17</td><td>1.26 ± 0.12</td><td>1.24 ± 0.13</td></tr><tr><td>STD</td><td>1.92 ± 0.17</td><td>1.43 ± 0.15</td><td>1.30 ± 0.18</td><td>1.25 ± 0.13</td><td>1.22 ± 0.14</td></tr></tbody></table>

Avec trois stations (deux extrêmes et une moyenne) : très bonnes performances
<table><thead><tr><th rowspan="2">Tested on</th><th rowspan="2">Metrics (°C)</th><th colspan="5">NUWG-City</th></tr><tr><th>Simulated data only</th><th>Fine-tuned with Sabatier</th><th>Carmes & Compans -Cafarelli</th><th>Fine-tuned with Carmes, Cafarelli & Sabatier</th><th>All stations (6 stations)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Valade<br>LCZ 2 - Compact high-rise</td><td>MAE</td><td>1.52 (0.05)</td><td>1.09 (0.02)</td><td>0.81 (0.02)</td><td>0.81 (0.02)</td><td>0.78 (0.02)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.98 (0.09)</td><td>1.50 (0.02)</td><td>1.21 (0.04)</td><td>1.21 (0.03)</td><td>1.18 (0.04)</td></tr><tr><td>STD</td><td>1.97 (0.11)</td><td>1.50 (0.02)</td><td>1.21 (0.03)</td><td>1.21 (0.03)</td><td>1.18 (0.04)</td></tr><tr><td rowspan="3">Basso-Cambo<br>LCZ 8 - Large low-rise</td><td>MAE</td><td>1.39 (0.03)</td><td>0.97 (0.02)</td><td>0.89 (0.01)</td><td>0.82 (0.01)</td><td>0.79 (0.01)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.86 (0.06)</td><td>1.38 (0.03)</td><td>1.26 (0.01)</td><td>1.21 (0.02)</td><td>1.18 (0.01)</td></tr><tr><td>STD</td><td>1.85 (0.06)</td><td>1.37 (0.03)</td><td>1.26 (0.01)</td><td>1.21 (0.01)</td><td>1.18 (0.01)</td></tr><tr><td rowspan="3">Av. Gd Bretagne<br>LCZ 3 - Compact low-rise</td><td>MAE</td><td>1.42 (0.03)</td><td>0.91 (0.03)</td><td>0.86 (0.04)</td><td>0.78 (0.01)</td><td>0.79 (0.02)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.81 (0.04)</td><td>1.29 (0.03)</td><td>1.24 (0.04)</td><td>1.18 (0.01)</td><td>1.18 (0.01)</td></tr><tr><td>STD</td><td>1.72 (0.06)</td><td>1.25 (0.02)</td><td>1.16 (0.02)</td><td>1.12 (0.02)</td><td>1.11 (0.02)</td></tr><tr><td rowspan="3">Cote Pavee<br>LCZ 6 - Open low-rise</td><td>MAE</td><td>1.38 (0.03)</td><td>0.98 (0.03)</td><td>0.88 (0.02)</td><td>0.81 (0.02)</td><td>0.77 (0.02)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.85 (0.06)</td><td>1.38 (0.03)</td><td>1.25 (0.02)</td><td>1.19 (0.02)</td><td>1.17 (0.02)</td></tr><tr><td>STD</td><td>1.85 (0.06)</td><td>1.36 (0.03)</td><td>1.24 (0.02)</td><td>1.18 (0.01)</td><td>1.16 (0.02)</td></tr><tr><td rowspan="3">Blagnac Mairie<br>LCZ 5 - Open midrise</td><td>MAE</td><td>1.53 (0.02)</td><td>1.06 (0.02)</td><td>0.92 (0.02)</td><td>0.91 (0.03)</td><td>0.84 (0.02)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.94 (0.04)</td><td>1.45 (0.03)</td><td>1.29 (0.03)</td><td>1.28 (0.03)</td><td>1.23 (0.03)</td></tr><tr><td>STD</td><td>1.89 (0.08)</td><td>1.44 (0.03)</td><td>1.28 (0.02)</td><td>1.27 (0.03)</td><td>1.22 (0.03)</td></tr><tr><td rowspan="3">Parc Maourine<br>LCZ 11 - Dense trees</td><td>MAE</td><td>1.70 (0.11)</td><td>1.23 (0.09)</td><td>1.19 (0.08)</td><td>1.02 (0.02)</td><td>1.03 (0.05)</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>2.22 (0.13)</td><td>1.73 (0.09)</td><td>1.67 (0.09)</td><td>1.49 (0.02)</td><td>1.50 (0.04)</td></tr><tr><td>STD</td><td>2.22 (0.13)</td><td>1.65 (0.04)</td><td>1.65 (0.09)</td><td>1.48 (0.02)</td><td>1.49 (0.05)</td></tr><tr><td rowspan="3">Mean ± std</td><td>MAE</td><td>1.49 ± 0.12</td><td>1.04 ± 0.12</td><td>0.93 ± 0.13</td><td>0.86 ± 0.09</td><td>0.83 ± 0.10</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>1.94 ± 0.15</td><td>1.46 ± 0.17</td><td>1.32 ± 0.17</td><td>1.26 ± 0.12</td><td>1.24 ± 0.13</td></tr><tr><td>STD</td><td>1.92 ± 0.17</td><td>1.43 ± 0.15</td><td>1.30 ± 0.18</td><td>1.25 ± 0.13</td><td>1.22 ± 0.14</td></tr></tbody></table>

Toutes les stations

Petite amélioration
<figure><img src="image_143.png" /><figcaption>Cartes de températures (05/08/2020, 00h00)</figcaption></figure>
Cartes de températures (05/08/2020, 00h00)

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Cartes de températures (05/08/2020, 00h00)

<figure><img src="image_148.png" /></figure>

+35%
précision par
rapport à
UWG

précision
 globale < 1°C

+33%
Plus rapide
# Conclusion

* Approche basée réseaux de neurones pour l'estimation de températures de l'air

* Simulations physiques et mesures sur le terrain.

* Pré-entraînement d'un réseau de neurones sur des données simulées

* Mise au point avec des stations au sol réelles

* Cohérence physique implicite
# Conclusion

* Approche basée réseaux de neurones pour l'estimation de températures de l'air

* Simulations physiques et mesures sur le terrain.

* Pré-entraînement d'un réseau de neurones sur des données simulées

* Mise au point avec des stations au sol réelles

* Cohérence physique implicite

* Validations sur Toulouse

* Quantitatives et qualitatives
# Conclusion

* Approche basée réseaux de neurones pour l'estimation de températures de l'air

* Simulations physiques et mesures sur le terrain.

* Pré-entraînement d'un réseau de neurones sur des données simulées

* Mise au point avec des stations au sol réelles

* Cohérence physique implicite

* Validations sur Toulouse

* Quantitatives et qualitatives

* Création d'un jeu de données de simulations de températures de l'air

* En train d'être proposé en open source
# Travaux actuels

<figure><img src="image_149.png" /></figure>
# Travaux actuels

<figure><img src="image_150.png" /></figure>
# Travaux actuels

<figure><img src="image_151.png" /></figure>

- Validations sur d'autres villes

- Aide au positionnement de stations

- Prise en compte de données ponctuelles

- Prise en compte de données citoyennes
COLLEGE MATHS, TELECOMS

DOCTORAL INFORMATIQUE, SIGNAL

BRETAGNE SYSTEMES, ELECTRONIQUE

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<figure><img src="image_153.png" /></figure>

Université
de Rennes

<figure><img src="image_154.png" /></figure>

## THÈSE DE DOCTORAT DE

L'UNIVERSITÉ RENNES 2

DÉLIVRÉE CONJOINTEMENT AVEC

L'UNIVERSITÉ DE RENNES

ÉCOLE DOCTORALE N° 601

Mathématiques, Télécommunications, Informatique, Signal, Systèmes,

Électronique

Spécialité : Informatique

Par

Hiba HAMDI

### Estimation des températures d'air en milieu urbain à l'aide de modèles physiques et de réseaux de neurones

### Air temperature estimation in urban areas using physical models and deep neural networks

Thèse présentée et soutenue à Rennes, le 11 Février 2025

Unité de recherche : UMR 6554 Littoral - Environnement - Télédétection - Géomatique (LETG)

Thèse N° : « si pertinent »

### Rapporteurs avant soutenance :

Pierre GANÇARSKI Professeur, Université de Strasbourg

Olivier CANTAT Maître de Conférences HDR, Université de Caen

### Composition du Jury :

Attention, en cas d'absence d'un des membres du Jury le jour de la soutenance, la composition du jury doit être revue pour s'assurer qu'elle est conforme et devra être répercutée sur la couverture de thèse

Président :

Prénom NOM

Fonction et établissement d'exercice (à préciser après la soutenance)

Examinateurs :

Pierre GANÇARSKI

Professeur, Université de Strasbourg

Olivier CANTAT

Maître de Conférences HDR, Université de Caen

Salem DAHECH

Professeur, Université de Paris Diderot

Auline RODLER

Chargée de recherche, CEREMA, BPE, Nantes

Dir. de thèse :

Thomas CORPETTI

Directeur de Recherche CNRS, Rennes

Co-dir. de thèse :

Laure ROUPIOZ

Chargée de recherche ONERA/DOTA, Toulouse

Encadrant :

Xavier BRIOTTET

Directeur de recherche, ONERA/DOTA, oulouse

## Merci

thomas.corpetti@univ-rennes2.fr thomas.corpetti@cnrs.fr

hiba.hamdi@kerman.com

laure.roupioz@onera.fr

xavier.briottet@onera.fr
LETG : Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique

* UMR CNRS de Géographie Physique

* 3 sites : Rennes, Brest et Nantes
# LETG : Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique

* UMR CNRS de Géographie Physique

* 3 sites : Rennes, Brest et Nantes

* **Systèmes côtiers et continentaux**

* Dynamique des systèmes côtiers et continentaux (impacts climatiques, des changements d'utilisation des sols et les défis de gouvernance)

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# LETG : Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique

* UMR CNRS de Géographie Physique

* 3 sites : Rennes, Brest et Nantes

* **Systèmes côtiers et continentaux**

* Dynamique des systèmes côtiers et continentaux (impacts climatiques, des changements d'utilisation des sols et les défis de gouvernance)

* **Observations multi-échelles**

* Techniques de télédétection telles que l'analyse d'images, l'analyse spatiale

* De l'échelle locale à l'échelle globale et temporelle

* Des données en temps réel aux périodes de l'Holocène

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# LETG : Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique

* UMR CNRS de Géographie Physique

* 3 sites : Rennes, Brest et Nantes

* **Systèmes côtiers et continentaux**

* Dynamique des systèmes côtiers et continentaux (impacts climatiques, des changements d'utilisation des sols et les défis de gouvernance)

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<figure><img src="image_162.png" /></figure>

* **Observations multi-échelles**

* Techniques de télédétection telles que l'analyse d'images, l'analyse spatiale

* De l'échelle locale à l'échelle globale et temporelle

* Des données en temps réel aux périodes de l'Holocène

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* **Modélisation et simulation**

* Approches prospectives

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