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dc.contributor.authorSBAA, Malek-
dc.date.accessioned2026-07-06T13:29:42Z-
dc.date.available2026-07-06T13:29:42Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.urihttps://ds.univ-oran2.dz:8443/jspui/handle/123456789/10093-
dc.descriptionL’énergie solaire est devenue incontournable dans les débats actuels sur la transition énergétique. Pour faire face au réchauffement climatique, il est urgent de réduire les émissions de gaz à effet de serre et de limiter notre dépendance aux énergies fossiles comme le pétrole ou le gaz. Parmi les solutions disponible, le solaire s’impose comme une évidence car c’est une ressource propre, inépuisable et disponible partout. À l'échelle internationale, les énergies renouvelables couvrent environ 10% de la production d'énergie. La part du photovoltaïque reste encore faible (entre 2 et 3%), mais les prévisions montrent qu'elle devrait dépasser les 5% d'ici 2030.Cette progression est portée par la baisse rapide du prix des panneaux et par les améliorations du stockage de l'électricité .[((IEA), 2011); ((IRENA), 2025)]en_US
dc.description.abstractCette étude vise à identifier les sites favorables à l'implantation de panneaux solaires photovoltaïques dans la commune d'Es-Senia, wilaya d'Oran, en s'appuyant sur une approche géomatique hybride combinant les Systèmes d'Information Géographique, la télédétection et l'analyse multicritère AHP. La chaîne de traitement s'organise de manière progressive. Tout commence par la sélection de sept critères fondamentaux issus de la littérature, englobant le rayonnement GHI, la pente, l’exposition, l’occupation du sol, le NDVI, la température de l'air et la température de surface (LST). Les données brutes, issues de sources d'autorité comme SoDa-CAMS, Sentinel-2, Landsat 8, ALOS PALSAR ou Dynamic World, ont d'abord été traitées sous Google Earth Engine pour exécuter les opérations de filtrage, de découpage et de rééchantillonnage systématique à une maille fine de 10 mètres. C'est à partir de ces couches propres qu'un diagnostic microclimatique a permis de modéliser les îlots de chaleur urbains, avant d'ajuster localement les classes sous ArcMap 10.8.1 et de faire tourner la matrice de comparaison par paires pour valider la cohérence des poids. L'analyse spatiale finale montre que les zones affichant une aptitude forte à maximale se regroupent massivement dans les périphéries nord et ouest de la commune. Ces secteurs rassemblent en effet des conditions optimales, associant un excellent ensoleillement, un relief subhorizontal et des températures modérées. À l'inverse, le noyau urbain dense et le complexe aéroportuaire se détachent par une aptitude faible. Enfin, l'ensemble de ces résultats a été valorisé à travers le codage complet de la plateforme WebGIS SolarGIS, transformant ce diagnostic en un véritable outil interactif d'aide à la décision pour piloter la planification énergétique de la commune.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité d’Oran 2en_US
dc.subjectGéomatiqueen_US
dc.subjectSIG, AHP,Énergie solaire photovoltaïque, Google Earth Engine, WebGIS, Es-Senia.en_US
dc.subject: GIS, AHP, Photovoltaic solar energy, Google Earth Engine, WebGIS, Es-Seniaen_US
dc.subject:نظم المعلومات الجغرافية , الطاقة الشمسية , بلدية السانيةen_US
dc.titleL'utilisation des SIG pour le placement des panneaux solaires dans la commune d'Es-SeniaOran.en_US
dc.typeThesisen_US
dc.number.totalPage103Pen_US
Collection(s) :Master Géographie et Aménagement du Territoire

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