IDG TETIS
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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.
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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.
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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)
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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)
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Le projet ArtiSols s’inscrit dans une démarche d’évaluation et de qualification du processus d’artificialisation des sols en région Occitanie. L’accentuation de ce phénomène face à l’accroissement des enjeux liés au logement, à l’alimentation des populations, à la consommation énergétique et des ressources naturelles pose la question des impacts sur les sols, essentiels à la régulation des écosystèmes mais également à la production agricole. C’est pourquoi la caractérisation de l’artificialisation constitue un point de départ dans la maîtrise de politiques d’aménagement adaptées aux enjeux des territoires. Ce projet régional s’articule de façon complémentaire avec le projet national piloté par le Ministère de la Transition Écologique et Solidaire (DGALN) dans le cadre du Plan Biodiversité (Action 7, visant la mise en place d’un observatoire national sur l’artificialisation des sols).
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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.
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The evolution of infrastructure networks such as roads and streets are of utmost importance to understand the evolution of urban systems. However, datasets describing these spatial objects are rare and sparse. The database presented here represents the road network at the french national level described in the historical map of Cassini in the 18th century. The digitalization of this historical map is based on a collaborative platform methodology that we describe in detail. These data can be used for a variety of interdisciplinary studies, covering multiple spatial resolutions and ranging from history, geography, urban economics to the science of network. (2015-01-15)
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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.
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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.
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Full hyperspectral VNIR-SWIR ENVI standard image obtained from the coregistration of both VNIR and SWIR ones through a signal aggregation process that allowed to obtain a synthetic VNIR 1.6 m spatial resolution image, with pixels exactly corresponding to natif SWIR image ones. First, a spatially resampled 1.6 m VNIR image was built, where output pixel values were calculated as the average of the VNIR 0.8 m pixel values that spatially contribute to it. Then, ground control points (GCP) were selected over both images and SWIR one was tied to the VNIR 1.6 m image using a bilinear resampling method using ENVI tool. This lead to a 1.6 m spatial resolution full VNIR-SWIR image.