# Cartographie et analyse de changement des îlots de chaleur urbains au Québec

Yacine Bouroubi, Mathieu Varin, Fiston Nininahazwe, Marc-Antoine Genest, Batistin Bour, Richard Fournier

► To cite this version:

Yacine Bouroubi, Mathieu Varin, Fiston Nininahazwe, Marc-Antoine Genest, Batistin Bour, et al. Cartographie et analyse de changement des îlots de chaleur urbains au Québec. Journée Thématique Îlots de Chaleur en Milieu Urbain, Académie 3 - Espace, Environnement, Risques et Résilience; ESPACE - Université Côte d'Azur, Apr 2025, Nice, France. hal-05354385

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<figure><img src="image_1.png" /></figure>

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# Cartographie et analyse de changement des îlots de chaleur urbains au Québec

Yacine Bouroubi (1), Mathieu Varin (2), Fiston Nininahazwe (2), Marc-Antoine Genest (2), Batistin Bour (2) et Richard Fournier (1)

(1) Département de géomatique appliquée, Université de Sherbrooke, Sherbrooke, QC, Canada

(2) Centre d'enseignement et de recherche en foresterie (CERFO), Québec, QC, Canada

ICU 2025

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

UNIVERSITÉ
CÔTE D'AZUR

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

* Intérêt d'évaluer les îlots de chaleur urbains (ICU)

* Cartographie des ICU par imagerie satellite Landsat-8/9 et évaluation des changements entre 2013 et 2022

* Utilisation de la carte des ICU pour identifier les sites prioritaires pour le verdissement
# Intérêt d'évaluer les ICU

* L'effet des îlots de chaleur urbains : températures plus élevées dans les milieux urbains par rapport aux zones rurales avoisinantes

* L'écart de température peut atteindre:

* jusqu'à 19 °C entre le centre de l'agglomération urbaine et un point de référence en milieu forestier

* jusqu'à 13 °C entre 0 et 30 % de canopée

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>« Vivez-vous dans un îlot de chaleur? », Journal de Québec, 13 juillet 2016</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /></figure>
# Intérêt d'évaluer les ICU

* Ce phénomène entraine des problèmes de santé importants

* Décès dans les groupes de populations vulnérables

* Personnes ayant une maladie chronique

* Jeunes enfants

* Personnes âgées

* Populations socialement isolées

* Détérioration de la qualité de l'air extérieur et intérieur

* Hausse de la demande en énergie et en eau potable

Il est donc important de localiser les ICU et d'en assurer un suivi pour établir des plans de gestion et d'intervention pour les zones et les populations à risque.

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

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

<figure><img src="image_8.png" /></figure>
<figure><img src="image_9.png" /></figure>

Opportunité d'utiliser
les données satellites

# Intérêt d'évaluer les ICU

## Mesure de la température : T de l'air vs T de la surface

* Température de l'air

* Mesurée par des stations météo

* À 2 m du sol, à l'ombre et à l'abri du vent

* Précise et continue dans le temps

* Discontinue dans l'espace

* Reliée à température ressentie (+ facteurs humidité et vent)

* Température de la surface

* Mesurée par télédétection (satellitaire)

* Rayonnement IR thermique (bandes à ≈10 µm)

* Discontinue dans le temps (revisite et nuages)

* Continue dans l'espace (selon la résolution)

* Affectée par les propriétés de la surface et les conditions d'observation

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

Les deux températures sont très corrélées

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

<figure><img src="image_12.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## Zone et période d'étude

* Dans le Québec urbain

* Zones habitées – écoumène (400 habitants/km2, min 1 000 habitants)

* + 2 km de buffer

* Pour les années 2013 et 2022

* Afin d'effectuer une analyse de changement

<figure><img src="image_13.png" /></figure>
<figure><img src="image_14.png" /></figure>

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

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

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

# Cartographie des ICU

## Méthodologie – principales étapes

### 1. Données et prétraitements

Landsat-8/9
2022, 2021, 2020
2013, 2014, 2015

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

### Prétraitements

- Détection des nuages

- Fusion (pansharpening)

- Mosaique

Altitude
SRTM

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

Hydrographie
GRHQ, RHN

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

### 2. Calcul des variables

#### Spatio-temporelles

- Latitude

- Longitude

- Altitude

- Date d'acquisition

- Saison d'acquisition

#### Indices spectraux

- NDVI

- NDWI

- GI

- MBWI

- STI

#### Occupation du territoire

- 6 classes : random forest

- 4 classes : démixage spectral

#### Topologique

Distance par rapport à :

- Canopée

- Construction

- Lacs

- Lacs + rivières

### 3. Modèle de prédiction

#### Données d'entraînement et de validation

- Température (USGS)

- Point de référence (par image)

- Points entraînement / validation

- Calcul écarts de température

#### Entraînement et validation du modèle

- Random Forest

#### Prédiction des écarts de température

- Résolution 15 m

- Zone : Écoumène

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

### 4. Cartographie

#### Classement des écarts de température

- 9 classes

- Résolution : 15m

- Zone : centres de population

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

#### Indice d'intensité des îlots de chaleur urbains

- Pondération des classes

- Résolution : îlots de diffusion

- Zone : centres de population

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

### 5. Analyse de changement

#### Différence d'écart de température

- Résolution 15m

- Zone : centres de population

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

#### Ratio de l'indice d'intensité des îlots de chaleur urbains

- Résolution : îlot de diffusion

- Zone : centres de population

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

<figure><img src="image_27.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## Méthodologie
- étape 1

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

CERFO

Centre d'enseignement et de recherche
en foresterie de Sainte-Foy inc.

<figure><img src="image_29.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## 1. Données et prétraitements

* Images Landsat-8 et -9

* Été 2013 (aussi 2014 et 2015) et 2022 (aussi 2021 et 2020)

* Masquage des nuages et leurs ombres : algo de DL

* MNT et Hydrographie

* Variables utilisées dans la modélisation

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

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

Landsat-8/9
2013-2014

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

Altitude
SRTM

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

Hydrographie
GRHQ, RHN

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

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

RGB

Bande 10

élevé
bas

1 cm = 4 km

Température USGS

élevé
bas

1 cm = 4 km

$$M(\lambda) = \left( \frac{c_1}{\lambda^5} \right) \frac{1}{\left( \exp\left[ \frac{c_2}{\lambda T} \right] - 1 \right)}$$

Inversion de la loi
de Planck en tenant
compte des effets
atmosphériques et
de l'émissivité
# Cartographie des ICU

## 1. Données et prétraitements

### • Pansharpening

* Affiner les résolutions des bandes B V R PIR (30 m) à la résolution de la bande panchromatique (15 m)

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>Image fusionnée (15 m)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

### • Mosaïque

* En priorisant :

* Les images des années de référence 2013 et 2022

* L'homogénéité de la mosaïque (même date)

* Les images d'été : semaine la plus chaude (30°)

<figure><img src="image_38.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## Méthodologie
- étape 2

### 1. Données et prétraitements

Landsat-8/9
2022, 2021, 2020
2013, 2014, 2015

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

### Prétraitements

- Détection des nuages

- Fusion (pansharpening)

- Mosaique

Altitude
des SRTM

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

Hydrographie
GRHQ, RHN

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

### 2. Calcul des variables

#### Spatio-temporelles

- Latitude

- Longitude

- Altitude

- Date d'acquisition

- Saison d'acquisition

#### Indices spectraux

- NDVI

- NDWI

- GI

- MBWI

- STI

#### Occupation du territoire

- 6 classes : random forest

- 4 classes : démixage spectral

#### Topologique

Distance par rapport à :

- Canopée

- Construction

- Lacs

- Lacs + rivières

### 3. Modèle de prédiction

#### Données d'entraînement et de validation

- Température (USGS)

- Point de référence (par image)

- Points entraînement / validation

- Calcul écarts de température

#### Entraînement et validation du modèle

- Random Forest

#### Prédiction des écarts de température

- Résolution 15 m

- Zone : Écoumène

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

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

### 4. Cartographie

#### Classement des écarts de température

- 9 classes

- Résolution : 15m

- Zone : centres de population

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

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

#### Indice d'intensité des îlots de chaleur urbains

- Pondération des classes

- Résolution : îlots de diffusion

- Zone : centres de population

<figure><img src="image_46.png" /></figure>

<figure><img src="image_47.png" /></figure>

### 5. Analyse de changement

#### Différence d'écart de température

- Résolution 15m

- Zone : centres de population

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

<figure><img src="image_49.png" /></figure>

#### Ratio de l'indice d'intensité des îlots de chaleur urbains

- Résolution : îlot de diffusion

- Zone : centres de population

<figure><img src="image_50.png" /></figure>

<figure><img src="image_51.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## 2. Calcul des variables (pour la modélisation et pour l'analyse de priorisation du verdissement)

* Variables spatiotemporelles

• Position géographique (latitude X, longitude Y et altitude Z)

• Date d'acquisition de l'image

* Indices spectraux

<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>NDVI</figcaption></figure>

<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>GI (indice de verdure)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_54.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## 2. Calcul des variables

* Classifications d'occupation du territoire

<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>Urbain dense</figcaption></figure>

<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>Urbain mixte</figcaption></figure>

<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>Végétation basse</figcaption></figure>

<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>Végétation
arborescente</figcaption></figure>

<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>6 classes (random forest)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>4 classes (démixage spectral)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_61.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## 2. Calcul des variables

* Variables topologiques

<figure><img src="image_62.png" /><figcaption>Distance à la
végétation arborescente</figcaption></figure>

<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>Distance au bâti</figcaption></figure>

<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>Distance à l'eau
(lac, fleuve, mer)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_65.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## Méthodologie
- étape 3

### 1. Données et prétraitements

Landsat-8/9
2022, 2021, 2020
2013, 2014, 2015

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

### Prétraitements

- Détection des nuages

- Fusion (pansharpening)

- Mosaique

Altitude
SRTM

<figure><img src="image_67.png" /></figure>

Hydrographie
GRHQ, RHN

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

### 2. Calcul des variables

#### Spatio-temporelles

- Latitude

- Longitude

- Altitude

- Date d'acquisition

- Saison d'acquisition

#### Indices spectraux

- NDVI

- NDWI

- GI

- MBWI

- STI

#### Occupation du territoire

- 6 classes : random forest

- 4 classes : démixage spectral

#### Topologique

Distance par rapport à :

- Canopée

- Construction

- Lacs

- Lacs + rivières

### 3. Modèle de prédiction

#### Données d'entraînement et de validation

- Température (USGS)

- Point de référence (par image)

- Points entraînement / validation

- Calcul écarts de température

#### Entraînement et validation du modèle

- Random Forest

#### Prédiction des écarts de température

- Résolution 15 m

- Zone : Écoumène

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

### 4. Cartographie

#### Classement des écarts de température

- 9 classes

- Résolution : 15m

- Zone : centres de population

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

#### Indice d'intensité des îlots de chaleur urbains

- Pondération des classes

- Résolution : îlots de diffusion

- Zone : centres de population

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

### 5. Analyse de changement

#### Différence d'écart de température

- Résolution 15m

- Zone : centres de population

<figure><img src="image_72.png" /></figure>

#### Ratio de l'indice d'intensité des îlots de chaleur urbains

- Résolution : îlot de diffusion

- Zone : centres de population

<figure><img src="image_73.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## 3. Modèle de prédiction de l'écart de température

* Échantillonnage de température

* 37 364 points d'échantillonnage (T_L8)

* Distribution aléatoire stratifié par classe d'occupation du territoire

* Sélection d'un point de référence de la température en milieu forestier par scène (T_ref)

* Écart de température (ET) :

$$ET = T_{L8} - T_{ref}$$

<figure><img src="image_74.png" /><figcaption>Points d'échantillonnage (T_L8)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_75.png" /><figcaption>Image de température USGS</figcaption></figure>

<figure><img src="image_76.png" /><figcaption>Point de référence (T_ref)</figcaption></figure>
# Cartographie des ICU

## 3. Modèle de prédiction de l'écart de température

### • Performance du modèle RF

* R2 : 0,81

* RMSE : 1,99

<figure><img src="image_77.png" /><figcaption>Écart de température préduit</figcaption></figure>

<table><thead><tr><td>Hyperparamètres</td><td>Valeur</td></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre d'arbres de régression</td><td>2000</td></tr><tr><td>Nombre de variables échantillonnées au hasard comme candidats à chaque nœud</td><td>31</td></tr><tr><td>Taille de nœud minimale</td><td>5</td></tr></tbody></table>

### • Importance des variables

* Spatio-temporelles

* Topologiques

* Indices spectraux

* Occupation du territoire

<figure><img src="image_78.png" /><figcaption>Corrélogramme des variables utilisées</figcaption></figure>

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Importance (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1 V</td><td>100</td></tr><tr><td>2 semaine</td><td>42,04</td></tr><tr><td>3 DistanceOccTerr_VegetationArborescente</td><td>24,48</td></tr><tr><td>4 X</td><td>14,93</td></tr><tr><td>5 ALT</td><td>13,64</td></tr><tr><td>6 DistanceDemix_Construction</td><td>10,53</td></tr><tr><td>7 GI</td><td>7,21</td></tr><tr><td>8 NBR</td><td>6,92</td></tr><tr><td>9 MBWI</td><td>5,13</td></tr><tr><td>10 DistanceOccTerr_UrbainPur</td><td>4,27</td></tr><tr><td>11 Construction</td><td>4,08</td></tr><tr><td>12 DistanceDemix_Sol_nu</td><td>3,25</td></tr><tr><td>13 ABDI1_B5_B6</td><td>3,16</td></tr><tr><td>14 DistanceOccTerr_SolAgricole</td><td>2,87</td></tr><tr><td>15 DistanceOccTerr_EauLac</td><td>2,32</td></tr><tr><td>16 DistanceOccTerr_VegetationBasse</td><td>2,22</td></tr><tr><td>17 DistanceOccTerr_UrbainMixte</td><td>2,19</td></tr><tr><td>18 MNDWI</td><td>2,03</td></tr><tr><td>19 NDVI</td><td>1,89</td></tr><tr><td>20 D_EAU_LIN</td><td>1,79</td></tr><tr><td>21 vegetation</td><td>1,73</td></tr><tr><td>22 NMDI3</td><td>1,53</td></tr><tr><td>23 Sol_nu</td><td>1,28</td></tr><tr><td>24 D_EAUmts</td><td>1,16</td></tr><tr><td>25 EauVoisinage5x5</td><td>1,09</td></tr><tr><td>26 DistanceDemix_Eau</td><td>0,99</td></tr><tr><td>27 DistanceDemix_Vegetation</td><td>0,84</td></tr><tr><td>28 EauVoisinage7x7</td><td>0,67</td></tr><tr><td>29 Eau</td><td>0,63</td></tr><tr><td>30 EauVoisinage</td><td>0,56</td></tr><tr><td>31 OccTerrVegetationArborescente</td><td>0,40</td></tr><tr><td>32 img_indexAUTOMNE</td><td>0,30</td></tr><tr><td>33 OccTerrUrbainPur</td><td>0,05</td></tr><tr><td>34 OccTerrUrbainMixte</td><td>0,02</td></tr><tr><td>35 OccTerrSolAgricole</td><td>0,01</td></tr><tr><td>36 OccTerrVegetationBasse</td><td>0</td></tr></tbody></table>
# Cartographie des ICU

## 3. Modèle de prédiction de l'écart de température

* Exemple de prédiction des écarts de température

* Les prédictions sont peu affectées par les différences entre les images (date d'acquisition)

<figure><img src="image_79.png" /><figcaption>Mosaïque Landsat-8/9</figcaption></figure>

<figure><img src="image_80.png" /><figcaption>Écart température prédit</figcaption></figure>

<figure><img src="image_81.png" /></figure>
<figure><img src="image_82.png" /></figure>

# Cartographie des ICU

## Méthodologie
- étapes 4

1. Données et prétraitements

Landsat-8/9
2022, 2021, 2020
2013, 2014, 2015

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

### Prétraitements

- Détection des nuages

- Fusion (pansharpening)

- Mosaique

Altitude
SRTM

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

Hydrographie
GRHQ, RHN

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

2. Calcul des variables

### Spatio-temporelles

- Latitude

- Longitude

- Altitude

- Date d'acquisition

- Saison d'acquisition

### Indices spectraux

- NDVI

- NDWI

- GI

- MBWI

- STI

### Occupation du territoire

- 6 classes : random forest

- 4 classes : démixage spectral

### Topologique

Distance par rapport à :

- Canopée

- Construction

- Lacs

- Lacs + rivières

3. Modèle de prédiction

### Données d'entraînement et de validation

- Température (USGS)

- Point de référence (par image)

- Points entraînement / validation

- Calcul écarts de température

### Entraînement et validation du modèle

- Random Forest

### Prédiction des écarts de température

- Résolution 15 m

- Zone : Écoumène

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

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

4. Cartographie

### Classement des écarts de température

- 9 classes

- Résolution : 15m

- Zone : centres de population

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

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

### Indice d'intensité des îlots de chaleur urbains

- Pondération des classes

- Résolution : îlots de diffusion

- Zone : centres de population

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

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

5. Analyse de changement

### Différence d'écart de température

- Résolution 15m

- Zone : centres de population

<figure><img src="image_92.png" /></figure>

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

### Ratio de l'indice d'intensité des îlots de chaleur urbains

- Résolution : îlot de diffusion

- Zone : centres de population

<figure><img src="image_94.png" /></figure>

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

<figure><img src="image_96.png" /></figure>

<figure><img src="image_97.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## 4. Cartographie - Prédiction des écarts de température dans l'ensemble de l'écoumène

2013

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

Écart de température relative 2013

<figure><img src="image_99.png" /></figure>

2022

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

Écart de température relative 2022

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

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

Haut : 17

Bas : -2

<figure><img src="image_103.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## 4. Cartographie - Classification des écarts de température en 9 classes (k-means)

<figure><img src="image_104.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## 4. Cartographie - Classification des écarts de température en 9 classes (k-means)

### Différences d'écarts de températures

* Nord : -2 à 2 °C

* Sud : 0.3 à 19.2 °C

<figure><img src="image_105.png" /><figcaption>Classes par centres de population</figcaption></figure>

### Exemples : zone urbaine (haut) et zone rurale (bas)

<figure><img src="image_106.png" /><figcaption>Écart de température prédit</figcaption></figure>

<figure><img src="image_107.png" /><figcaption>Classes (9) d'ICU</figcaption></figure>

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

<figure><img src="image_109.png" /></figure>

<figure><img src="image_110.png" /></figure>

<figure><img src="image_111.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## 4. Cartographie - Indice d'intensité d'ICU (Surface Urban Heat Island Intensity – SUHII)

* Indice d'intensité d'îlots de chaleur urbains calculé par îlot de diffusion dans les centres de population

$$ SUHII = \frac{1}{W_i P_i} \sum_{i=1}^{m} $$

* m = nombre des classes = 9

* W = indice de pondération de la classe

* P = ratio de la surface couverte par les classes des îlots de chaleurs considérées par rapport à la surface de l'îlot de diffusion

### SUHII 2013 classes 1-9

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

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

### SUHII 2013 classes 1-9

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

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

### SUHII 2022 classes 1-9

<figure><img src="image_116.png" /></figure>
<figure><img src="image_117.png" /></figure>

<figure><img src="image_118.png" /></figure>

<figure><img src="image_119.png" /></figure>

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

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

# Cartographie des ICU

## Méthodologie
- étape 5

1. Données et prétraitements

Landsat-8/9
2022, 2021, 2020
2013, 2014, 2015

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

### Prétraitements

- Détection des nuages

- Fusion (pansharpening)

- Mosaique

Altitude
SRTM

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

Hydrographie
GRHQ, RHN

<figure><img src="image_124.png" /></figure>

2. Calcul des variables

### Spatio-temporelles

- Latitude

- Longitude

- Altitude

- Date d'acquisition

- Saison d'acquisition

### Indices spectraux

- NDVI

- NDWI

- GI

- MBWI

- STI

### Occupation du territoire

- 6 classes : random forest

- 4 classes : démixage spectral

### Topologique

Distance par rapport à :

- Canopée

- Construction

- Lacs

- Lacs + rivières

3. Modèle de prédiction

### Données d'entraînement et de validation

- Température (USGS)

- Point de référence (par image)

- Points entraînement / validation

- Calcul écarts de température

### Entraînement et validation du modèle

- Random Forest

### Prédiction des écarts de température

- Résolution 15 m

- Zone : Écoumène

<figure><img src="image_125.png" /></figure>

4. Cartographie

### Classement des écarts de température

- 9 classes

- Résolution : 15m

- Zone : centres de population

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

### Indice d'intensité des îlots de chaleur urbains

- Pondération des classes

- Résolution : îlots de diffusion

- Zone : centres de population

<figure><img src="image_127.png" /></figure>

5. Analyse de changement

### Différence d'écart de température

- Résolution 15m

- Zone : centres de population

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

### Ratio de l'indice d'intensité des îlots de chaleur urbains

- Résolution : îlot de diffusion

- Zone : centres de population

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

<figure><img src="image_130.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## 5. Analyse des changements

### Méthode 1

* Différence entre les écarts de température (par pixel)

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

2013

2022

Changement
# Cartographie des ICU

## 5. Analyse des changements

### Méthode 2

* Ratio entre les indices d'intensité d'îlots de chaleur urbains (par îlot de diffusion)

$$SUHII \text{ variation ratio} = \frac{SUHII \text{ 2022}}{SUHII \text{ 2013}} * 100$$

SUHII : Surface Urban Heat Island Intensity

Classes
d'écart de
température

Indice
SUHII

2013

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

2022

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

Changement

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

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

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

Classes

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

SUHII

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

% changement
SUHII

<figure><img src="image_139.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## 5. Analyse des changements

* Différence d'écart de température entre 2013 et 2022

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

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

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

<figure><img src="image_143.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## 5. Analyse des changements

* Différence de classes d'écart de température

Îlots de chaleur (classes 8-9) :
augmentation de 7 % en 2022
par rapport à 2013

<figure><img src="image_144.png" /><figcaption>Classes de température 2013</figcaption></figure>

<figure><img src="image_145.png" /></figure>

<figure><img src="image_146.png" /></figure>

<figure><img src="image_147.png" /><figcaption>Classes de température 2022</figcaption></figure>

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

<figure><img src="image_149.png" /></figure>

<figure><img src="image_150.png" /><figcaption>Changement entre les classes d'écart de température 2013-2022</figcaption></figure>

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

<figure><img src="image_152.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## 5. Analyse des changements

* Ratio entre les indices d'intensité d'îlots de chaleur urbains (SUHII)

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

<figure><img src="image_154.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## 5. Analyse des changements

<figure><img src="image_155.png" /></figure>

### Deux exemples

<figure><img src="image_156.png" /></figure>

<figure><img src="image_157.png" /></figure>

<figure><img src="image_158.png" /></figure>
# Cartographie des ICU

## 5. Analyse des changements

<figure><img src="image_159.png" /></figure>

* Deux autres exemples

<figure><img src="image_160.png" /></figure>

<figure><img src="image_161.png" /></figure>
# Identification des sites prioritaires de verdissement

## Application de la cartographie des ICU : priorisation des sites de verdissement en milieu urbain

* Zone d'analyse : centres urbains de la Capitale-Nationale et Chaudière-Appalaches

* Échelle d'analyse : l'îlot de diffusion

<figure><img src="image_162.png" /></figure>
# Identification des sites prioritaires de verdissement

## Indice de priorisation des sites de verdissement en milieu urbain

* Variable 1 : ratio des îlots de chaleur (classes 8 et 9)

<figure><img src="image_163.png" /></figure>

* Variable 2 : ratio de la canopée (2 mètres et plus)

<figure><img src="image_164.png" /></figure>

Exemple : ville de Québec
# Identification des sites prioritaires de verdissement

## Indice de priorisation des sites de verdissement en milieu urbain

* Variable 3 : ratio des surfaces imperméables (50% selon le démixage spectral)

<figure><img src="image_165.png" /></figure>

<figure><img src="image_166.png" /></figure>

* Variable 4 : indice combiné de défavorisation matérielle et sociale (INSPQ)

<figure><img src="image_167.png" /></figure>

<figure><img src="image_168.png" /><figcaption>Indice de défavorisation</figcaption></figure>

4 Kilomètres

Exemple : ville de Québec
# Identification des sites prioritaires de verdissement

## Indice de priorisation des sites de verdissement en milieu urbain

* Indice de priorisation de sites de verdissement

Exemple : ville de Québec

<figure><img src="image_169.png" /></figure>
# Identification des sites prioritaires de verdissement

## Indice de priorisation des sites de verdissement en milieu urbain

* Indice de priorisation de sites de verdissement

Exemple : ville de Québec
(Saint-Sauveur et Montcalm)

<figure><img src="image_170.png" /></figure>

<figure><img src="image_171.png" /></figure>

<figure><img src="image_172.png" /></figure>

0 0,125 0,25 0,5 Kilomètres

Îlots de chaleur

<figure><img src="image_173.png" /></figure>

Îlots de chaleur

0 0,125 0,25 0,5 Kilomètres

Canopée

<figure><img src="image_174.png" /></figure>

Canopée

0 0,125 0,25 0,5 Kilomètres

<figure><img src="image_175.png" /></figure>

Indice d'imperméabilité

<figure><img src="image_176.png" /></figure>

I. d'imperméabilité

0 0,125 0,25 0,5 Kilomètres

<figure><img src="image_177.png" /></figure>

Indice de défavorisation

<figure><img src="image_178.png" /></figure>

I. de défavorisation

0 0,125 0,25 0,5 Kilomètres

<figure><img src="image_179.png" /></figure>

Indice de priorisation

<figure><img src="image_180.png" /></figure>

I. de priorisation

0 0,125 0,25 0,5 Kilomètres
# Limites et perspectives

## Limites/applicabilité

* On se base sur la température de surface et non ambiante ➔ les écarts de températures calculés ne sont pas forcément ceux ressentis

* L'approche s'applique presque à n'importe quel site d'étude (période d'étude, jusqu'à 1984 avec Lsat-5)

* Problématique pour les régions à couverture nuageuses persistante (zones tropicales)

## Améliorations

* Implémentation de la méthode en mode « infonuagique » : notebook Colab - importation des données à partir de GEE - librairies Python (modélisation et classification par DL) - etc.

<figure><img src="image_181.png" /></figure>

JavaScript

<figure><img src="image_182.png" /></figure>

<figure><img src="image_183.png" /></figure>

<figure><img src="image_184.png" /></figure>

* Analyse spatiale plus poussée : croisement avec d'autres données socio-économiques

<figure><img src="image_185.png" /></figure>
# Données disponibles sur le portail « Données Québec »

https://www.donneesquebec.ca/recherche/dataset/ilots-de-chaleur-fraicheur-urbains-et-ecarts-de-temperature-relatifs-2020-2022/resource/143e5ecd-fbbf-4536-b4b7-563af63d3698

<figure><img src="image_186.png" /></figure>
<figure><img src="image_187.png" /></figure>

# Questions?

Merci de votre
attention

ICU 2025

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UNIVERSITÉ
CÔTE D'AZUR

Yacine Bouroubi

<figure><img src="image_189.png" /></figure>

Yacine.Bouroubi@usherbrooke.ca.com

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https://www.usherbrooke.ca/geomatique/

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Yacine Bouroubi, Mathieu Varin, Fiston Nininahazwe, Marc-Antoine Genest, Batistin Bour et Richard Fournier