Les taches urbaines distribuées sont caractérisées par des formes très variées. Ces formes peuvent aller d’un aspect très compacte (proche d’un disque, forme de compacité maximale sur un plan) à celui de formes très digitées ou de filaments, s’approchant de lignes plus ou moins sinueuses. Le suivi de cette dimension de compacité morphologique permet d’estimer si l’artificialisation due aux taches urbaines suit des extensions homogènes ou des extensions hétérogènes. Cet indice est calculé à l'échelle des EPCI d'Occitanie et pour l'année 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.

Hyperspectral data were obtained during an acquisition campaign led on Toulouse (France) urban area on July 2015 using Hyspex instrument which provides 408 spectral bands spread over 0.4 – 2.5 μ. Flight altitude lead to 2 m spatial resolution images. Supervised SVN classification results for 600 urban trees according to a 3 level nomenclature: leaf type (5 classes), family (12 and 19 classes) and species (14 and 27 classes). The number of classes differ for the two latter as they depend on the minimum number of individuals considered (4 and 10 individuals per class respectively). Trees positions have been acquired using differential GPS and are given with centimetric to decimetric precision. A randomly selected subset of these trees has been used to train machine SVM and Random Forest classification algorithms. Those algorithms were applied to hyperspectral images using a number of classes for family (12 and 19 classes) and species (14 and 27 classes) levels defined according to the minimum number of individuals considered during training/validation process (4 and 10 individuals per class, respectively). Global classification precision for several training subsets is given by Brabant et al, 2019 (https://www.mdpi.com/470202) in terms of averaged overall accuracy (AOA) and averaged kappa index of agreement (AKIA).

Les taches artificialisées sont calculées sur la base d'une extraction du bâti à partir d'imagerie très haute résolution spatiale (1.5m) SPOT 6/7, pour les années 2015 à 2019. Deux distances de connexion sont proposées, à 50m et 100m.

Cette carte a été produite dans le cadre de la convention 2010 -- 0190 de l'Agence de l'Eau Rhône Méditerranée et Corse concernant l'optimisation d'une méthode de quantification du rôle des corridors rivulaires sur l'état écologique des cours d'eau.

Les cartographies des espaces bâtis sur la région Occitanie résultent d'une extraction automatique par méthode d'apprentissage profond (deep learning) à partir d'imagerie très haute résolution spatiale (1.5m) SPOT 6/7, pour les années 2015 à 2019. Fichiers fournis sous forme vectorielle. (2021-09-09)

Les données de nodata par année (entre 2015 et 2019) correspondent aux zones de nuages et de leurs ombres portées sur les images satellites SPOT 6/7 utilisées pour la classification d'occupation du sol, donnée source pour les analyses géographiques qui ont suivi (extraction des espaces bâtis, des taches urbaines, indicateurs spatialisés)

Hyperspectral ENVI standard simulated images. Spatial and spectral configurations generated correspond to ESA SENTINEL-2 instrument that was lunched on 2015, and HYPXIM sensor which was under study at that time.

This dataset provides georeferenced polygon vectors of individual tree canopy geometries for dryland areas in West African Sahara and Sahel that were derived using deep learning applied to 50 cm resolution satellite imagery. More than 1.8 billion non-forest trees (i.e., woody plants with a crown size over 3 m2) over about 1.3 million km2 were identified from panchromatic and pansharpened normalized difference vegetation index (NVDI) images at 0.5 m spatial resolution using an automatic tree detection framework based on supervised deep-learning techniques. Combined with existing and future fieldwork, these data lay the foundation for a comprehensive database that contains information on all individual trees outside of forests and could provide accurate estimates of woody carbon in arid and semi-arid areas throughout the Earth for the first time.