Sauter la navigation

Aperçu de la technologie

Les cartes thermiques utilisent l'apprentissage automatique pour créer des visualisations puissantes à l'échelle de la ville qui montrent les zones de perte d'énergie des bâtiments.

Laissez-nous vous montrer comment ça marche : solutions@myheat.ca

Comment ça marche?


MyHEAT fournit des images infrarouges thermiques aériennes de villes entières. L'imagerie infrarouge thermique (IRT) à haute résolution est recueillie rapidement et économiquement, puis transformée à l'aide de notre technologie innovante utilisant des techniques d'apprentissage automatique pour obtenir des informations uniques sur l'efficacité thermique de tous les bâtiments d'une ville.

Pour notre collecte de données thermiques, MyHEAT s'appuie sur un capteur IRT de classe mondiale qui intègre les principaux avantages des caméras numériques de format large traditionnelles, offrant des capacités de pointe en matière de fidélité des données et d'acquisition de celles-ci par rapport aux caméras aéroportées traditionnelles.

Une fois que les données thermiques sont recueillies pour une ville, elles sont ensuite transformées à l'aide de nos techniques propriétaires d'apprentissage automatique pour révéler la perte de chaleur des bâtiments et des mesures d'efficacité comparables pour l'ensemble de la ville. Le pipeline de MyHEAT permet de corriger automatiquement les facteurs locaux. Cela signifie que tous les bâtiments sont évalués comme si leurs données étaient recueillies à un seul moment, ce qui permet de comparer les pertes de chaleur à plusieurs dates ainsi que d'une maison à l'autre, d'un quartier à l'autre et d'une ville à l'autre. Il en résulte des cartes thermiques et des cotes thermiques uniques pour tous les bâtiments de toute la ville.


Cartes HEAT

Les cartes thermiques montrent les zones potentielles de perte de chaleur à vol d'oiseau. Les images thermiques indiquent les points chauds, ou de perte de chaleur, en rouge et les zones plus froides en bleu.

Cotes HEAT

Offrez une mesure relative de la quantité de chaleur perdue par un bâtiment par rapport aux bâtiments similaires dans le quartier et dans la ville.

Publications

Rahman, M.M., Hay, G.J., Couloigner, I., Hemachandran, B., and Bailin, J. 2015. A Comparison of Four Relative Radiometric Normalization (RRN) Techniques for Mosaicking H-Res Multi-Temporal Thermal Infrared (TIR) Flightlines of a Complex Urban Scene (PHOTO-D-14-00266). The ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, pp. 41.

Rahman, M.M., Hay, G.J., Couloigner, I., Hemachandran, B., and Bailin, J. 2014. An Assessment of Polynomial Regression Techniques for the Relative Radiometric normalization (RRN) of High Resolution Multi-Temporal Airborne Thermal Infrared (TIR) Imagery. Remote Sensing Special Issue (ISSN 2072-4292): Recent Advances in Thermal Infrared Remote Sensing Remote Sens. 2014, 6(12), 11810-11828; doi:10.3390/rs61211810.

Rahman, M.M., Hay, G.J., Couloigner I., and Hemachandran, B. 2014. Transforming image-objects into multiscale fields: A GEOBIA Approach to Mitigate Urban Microclimatic Variability within H-Res Thermal Infrared Airborne Flight-Lines. Remote Sens. 2014, 6, 9435-9457.

Abdulkarim, B., Kamberov, R., and Hay, G.J. 2014. Supporting Urban Energy Efficiency with Volunteered Roof Information and the Google Maps API. Remote Sens. 6, no. 10: 9691-9711.

Rahman, M.M, Hay, G.J., Couloigner, I., Hemachandran, B., Bailin, J., Zhang, Y., and Tam, A. 2013. Geographic Object-Based Mosaicing (OBM) of High-Resolution Thermal Airborne Imagery (TABI-1800) to Improve the Interpretation of Urban Image-Objects. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters – (GEOBIA 2012 Special Issue) Vol 10, NO. 4, July. 918-922.

Hay G.J., Kyle, C., Hemachandran, B., Chen, G., Rahman, M.M., Fung, T.S., and Arvai, J.L. 2011. Geospatial Technologies to Improve Urban Energy Efficiency. Remote Sens. 3, no. 7: 1380-1405.

L'énergie rendue visible


CONTACTEZ-NOUS