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.

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.

La densité de bâti est calculée par maille de 150 mètres de côté et 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.

Cette carte a été produite dans le cadre du projet FUI-2012 SIRHYUS (Services d'Information pour la gestion des Ressources HYdriques et de leurs USages) et a bénéficié d'une aide de l'Etat gérée par l'Agence Nationale de la Recherche au titre du Programme Investissements d'Avenir pour le projet EQUIPEX GEOSUD ANR-10-EQPX-20.

Le territoire régional est composé de taches urbaines de différentes tailles et formes, distribuées de manière variée. Les espaces urbains sont reliés les uns aux autres par le réseau routier, en particulier le réseau composé des routes primaires et secondaires. Cet espace urbain et routier ainsi composé est fortement artificialisé avec une forte composante d’imperméabilisation qui perdure au fil du temps. La dynamique spatiale et temporelle de cet espace peut être évaluée par les surfaces qui deviennent artificialisées, par la consommation des surfaces interstitielles, généralement agricoles ou naturelles. Ces surfaces à faible imperméabilisation, moins artificialisées, sont ainsi des îlots séparés les uns des autres par la trame urbaine et routière. Ces ilots sont de tailles variées et composent une structure fragmentée.Cet indice prend la forme d'une taille effective de maille, à savoir une grandeur qui exprime « la probabilité que deux points choisis au hasard dans un territoire [...] ne soient pas séparés par des obstacles tels que les voies de communication ou des zones bâties » (J. Jaeger, 2007).

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)

L'atlas cartographique offre un aperçu des données produites et traitées dans le cadre du projet Artisols. Ce dernier, soutenu par la Région Occitanie et le Fonds Européen de Développement Régional (FEDER), s’inscrit dans une démarche d’évaluation et de qualification du processus d’artificialisation des sols en région Occitanie.Neuf grandes thématiques y sont développées : - Les bâtiments résidentiels et d’activité- L’occupation du sol - La densité de bâti par maille de 150 m de côté - L'évolution de la densité de bâti entre 2017 et 2019- Les taches urbaines - La densité de bâti au sein des taches urbaines- Le coefficient de dispersion- L'indice de fragmentation des espaces non artificialisés- L'indice de compacité des taches urbaines

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)

Le coefficient de dispersion représente le rapport entre la surface des espaces artificialisés (taches urbaines) morcelés, définis ici pour une emprise inférieure à 3 hectares, et celle des espaces artificialisés denses supérieurs ou égales à 3 hectares.Cet indicateur a été calculé par canton et pour les années 2015 à 2019.

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.