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Résumé :
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L'agriculture verticale est essentielle pour faire face à la pression sur les ressources agricoles due à l'urbanisation croissante. Avec près de 70 % de la population mondiale prévue pour habiter en zone urbaine d'ici 2050 (BM, 2018), les chercheurs accordent une attention croissante aux technologies géospatiales dans le but d'identifier les toits adaptés à l'agriculture en milieu urbain. La présente étude se concentre sur l’apport de ces technologies pour détecter avec précision les toits appropriés pour l'installation de systèmes de culture verticale. La réalisation du travail s’est déroulée suivant deux échelles : globale (groupement de bâtiments) et locale (un seul bâtiment). Au niveau de l’échelle globale, nous avons commencé par l'extraction des toits à partir de l’imagerie satellitaire à très haute résolution en utilisant trois méthodes : la classification orientée objet par SVM, le modèle d’apprentissage profond préentraîné et optimisé (Footprint Building Extraction-USA), et le modèle des bâtiments de Mapflow basé également sur l’apprentissage profond. Nous avons constaté que l’extraction par les deux dernières méthodes présente les résultats les plus performants, avec des valeurs F-Factor supérieures à 77%. Ensuite, nous avons développé un modèle géospatial qui fournit des informations sur les projets, les technologies et les cultures adaptées aux toits de bâtiments. Ce modèle repose sur un flux de traitements géospatiaux, dont nous mettons en avant le modèle d'ensoleillement qui nous a permis de calculer le nombre d'heures d'ensoleillement pour chaque toit. De plus, nous avons évalué le potentiel agricole de l'ensemble des toits en établissant un système de classement allant du très faible au très fort en utilisant l'analyse multicritère. Enfin, nous avons développé un géoportail interactif pour la visualisation des résultats. Pour l’échelle locale, nous avons procédé par le même flux de traitements présenté par le modèle géospatial, puis nous avons réalisé la conception d’une ferme verticale sur le toit du modèle 3D d’un bâtiment.
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