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Aperçu

LightPollutionToolbox est un plugin QGIS 3.

LightPollutionToolbox regroupe divers géotraitements pour caractériser et cartographier la pollution lumineuse. Développé initialement pour vérifier la conformité à la réglementation depuis des couches d'éclairage public, cet outil a vocation à évoluer et d'être augmenté de tout géotraitement pertinent sur la thématique pollution lumineuse et Trame noire.

LightPollutionToolbox a été développé par Mathieu Chailloux et Antoine Sensier (UMR TETIS / INRAE) pour le Centre de ressources Trame verte et bleue.

Documentation

Documentation disponible :

Algorithmes Indicateurs de Pollution Lumineuse

Les Algorithmes sont disponibles dans la boite à outils de traitements ou via le bouton "LightPollutionToolbox" du menu. Les 3 principaux indicateurs sont les suivants:

  • Contribution au halo lumineux (Radiance) Fichier : ./algs/statistics_radiance_grid.py
  • Emission dans le partie bleue du spectre Fichier : ./algs/statistics_blue_emission_grid.py
  • Visibilité des sources lumineuses : ce traitement est divisés en 3 sous-traitements :
    • 1 : Calcul du MNS (Modèle Numérique de Surface) avec le MNT, le bati et éventuellement la végétation (opitonnel) Fichier : ./algs/analyse_visibility_light_sources.py
    • 2 : Calcul du champ de visibilité (viewshed), une partie du code provient du plugin Viewshed analysis : https://www.zoran-cuckovic.from.hr/QGIS-visibility-analysis Fichier : ./algs/analyse_visibility_light_sources.py
    • 3 : Nombre moyen de sources lumineuses par maille Fichier : ./algs/analyse_visibility_light_sources.py

Il existe aussi 2 autres traitements dans le sous-menu "Utils Indicateurs de pollution lumineuse" de la bôite à outils :

  • create MNT from RGE Alti : permet de créer un MNT à partir d'une zone d'emprise, de la dalles et du dossier MNT ASC de RGE Alti Fichier : ./algs/create_MNT_from_RGEALTI.py
  • Pretreatments to remove dark zones : permet de mettre à 0 les pixels inférieurs à la médiane des pixels par bande Fichier : ./algs/pretreatments_dark_zones.py

Algorithmes DSFLI

Les 2 algorithmes principaux sont :

  • Classify lighting layer : vérifie la conformité d'une couche d'éclairage public à certains indicateurs de la réglementation (ULR, flux lumineux, température de couleur)
  • Light Flux Surfacic Density (from raw data) : calcul de la Densité Surfacique de Flux Lumineux Installé (DSFLI) depuis des données brutes

Le groupe Statistics a vocation à regrouper des traitements calculant des statistiques comme l'algorithme Radiance Zonal Statistics qui calcule la radiance par surface et par population depuis une image satellite (par exemple les Black Marble de la NASA ) et un découpage territorial (par exemple couche de communes).

Le groupe Light Flux Surfacic Density regrouper les traitements intermédiaires permettant le calcul de la DSFLI :

  • Add cadastre selection : ajoute une sélection manuelle de parcelles cadastrales à une couche de surface
  • Apply symbology to DSFL layer : applique une légende prédéfinie reprenant les seuils réglementaires à une couche de DSFLI
  • Light Flux surfacic density : calcule la DSFLI depuis une couche d'éclairage public, une couche de rapportage et une couche de surface
  • Light Flux surfacic density (from surface) : calcule la DSFLI depuis une couche d'éclairage public et une couche de surface
  • Reporting per roads : construit une couche de rapportage en appliquant des tampons autour de routes
  • Roads Extent (BDTOPO + Cadastre) : construit une couche de surface depuis une couche de route de la BDTOPO et une couche de parcelles cadastrales
  • Roads Extent (BDTOPO) : construit une couche de surface depuis une couche de route de la BDTOPO
  • Roads Extent (Cadastre) : construit une couche de surface depuis une couche de parcelles cadastrales

La description détaillée des paramètres est disponible dans chaque algorithme.

Contact

Développement : Mathieu Chailloux (mathieu.chailloux@inrae.fr) & Antoine Sensier (antoine.sensier@inrae.fr)

Coordination : Jennifer Amsallem (jennifer.amsallem@inrae.fr)

Citation

Chailloux, M. & Amsallem, J. (2021) LightPollutionToolbox : a QGIS plugin to characterize light pollution

Installation

Pour installer LightPollutionToolbox dans QGIS, aller dans le menu Extensions->Installer/Gérer les extensions->Installer depuis un zip et sélectionner l'archive LightPollutionToolbox.zip.

Les algorithmes apparaissent alors dans la boîte à outils de traitement.

Développeurs

LightPollutionToolbox dépend du sous-module qgis_lib_mc

Pour installer le git :

git clone https://github.com/MathieuChailloux/LightPollutionToolbox.git

cd LightPollutionToolbox

git clone https://github.com/MathieuChailloux/qgis_lib_mc.git

Sous Windows, le répertoire des plugins QGIS est C:/Users/user/AppData/Romaing/QGIS/QGIS3/profiles/default/python/plugins.