Projet Artisols - Occupation du sol - Occitanie - 2019

Cette donnée raster résulte d'une classification par méthode d'apprentissage profond à partir d'imagerie très haute résolution spatiale (1.5m) SPOT 6/7. Des post-traitements ont été effectués afin de mieux caractériser les classes relatives à l'artificialisation.
 
Citation proposal
. Projet Artisols - Occupation du sol - Occitanie - 2019. https://idg-tetis.teledetection.fr/geonetwork/srv/api/records/59efa27f-449f-4d5c-96e2-9bc77c7fe793
 

INSPIRE

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59efa27f-449f-4d5c-96e2-9bc77c7fe793   XML
Hierarchy level
Dataset
Online resource
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Protocol
OGC:WMS
Resource identifier
code
59efa27f-449f-4d5c-96e2-9bc77c7fe793
Metadata language
French
Spatial representation type
Grid
Encoding
Format
GeoTIFF
Version
1.0
Projection
code
2154
 

Classification of data and services

Topic category
  • Imagery base maps earth cover
 

Classification of data and services

Coupled resource
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Classification of data and services

Coupled resource
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Keywords

General ( Theme )
  • Urban sprawl
GEMET - INSPIRE themes, version 1.0 ( Theme )
TETIS Thesaurus, version 1.0 21112019 ( Theme )
Other keywords
 
 

Geographic coverage

N
S
E
W


 

Temporal reference

Temporal extent
Begin
2019-01-01T00:00:00Z
End
2019-12-31T00:00:00Z
Temporal extent
Date ( Revision )
2022-05-17T19:10:24
 

Quality and validity

Lineage
Basée sur des outils et méthodes d’intelligence artificielle, et plus précisément d’apprentissage profond (Deep Learning en anglais), une chaîne de traitement automatisée de classification a été finalisée afin de produire cette donnée. Elle a mobilisé 44 images satellitaires Spot 6/7 à très haute résolution spatiale (1.5 et 6 m) ainsi qu'un jeu de données de référence nécessaire à l’apprentissage et la validation des résultats. Afin de recouvrir de manière exhaustive le territoire d’Occitanie, soit environ 73 500 km², cette vérité terrain a été élaborée à partir de données d'occupation du sol d’OpenStreetMap et de données nationales délivrées par l’IGN (BD Topo®, BD Forêt®, OCS GE®, Registre Parcellaire Graphique®). Le réseau de neurones ainsi entraîné sur ces données terrain a ensuite été appliqué sur l'ensemble des images satellitaires (2015 à 2019). A l'issue de ce processus, tous les pixels des images ont été classifiés et nous disposons donc d'une carte d'occupation du sol.Des post-traitements ont ensuite été effectués : 1. présentant des confusions, les cimetières ont été associés à la classe "Artificialisation autre", 2. les routes ont été dissociées de cette dernière et ajoutées à partir des données de l'IGN (OCS GE® 2013/2015 et BD Topo® 2016/2018), 3. la végétation urbaine a été distinguée des classes "Végétation autre" et "Forêt".
 

Conformity

Conformity
Conformity
 

Conformity

Conformity
Conformity
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Date stamp
2022-05-17T19:22:03
Metadata language
English
Character set
UTF8
 
 

SDS

Conformance class 1: invocable

Access Point URL
Endpoint URL
Technical specification
 

Conformance class 2: interoperable

Coordinate reference system
 
Quality of Service
 
Access constraints
Limitation
 
Use constraints
Limitation
 
Responsible custodian
Contact for the resource
 
 

Conformance class 3: harmonized

 
 

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