La Réunion, Carte d'occupation du sol 2019

Ce jeu de données concerne les cartes produites, pour l'année 2019, en utilisant une mosaïque d'images Spot6/7 pour calculer la segmentation (extraction d'objets homogènes à partir de l'image). Nous utilisons une base de données terrain ayant une nomenclature emboitée avec 3 niveaux de précision nous permettant de produire une classification par niveau. Le niveau le plus détaillé distinguant les types de cultures présente une précision globale de 88% et un indice de Kappa est de 0,86. Le niveau 2, distinguant les groupes de cultures présente une précision globale de 92% et un indice de Kappa est de 0,93. Le niveau 1, distinguant les grands groupes d'occupation du sol présente une précision globale de 97% et un indice de Kappa est de 0,95. Une fiche détaillée présentant la méthode et les résultats de validation est téléchargeable (2020-04-30)

Date ( Révision ): 2022-05-17T19:09:42

Edition: 1.0

Date d'édition: 2015-01-01

Identificateur: 3e29bf8e-86a2-4e28-b894-83626553eb97

Point de recherche

CIRAD - Stephane Dupuy

But: Cette carte est produite comme appui aux politiques publiques.

Etat: Finalisé

Point de recherche

CIRAD - Stephane Dupuy

Fréquence de mise à jour: Annuelle

General ( Thème )

remote sensing
Agricultural Sciences
Computer and Information Science
Social Sciences
spatial database
primary forests
environment
Landsat
Pleiades
Sentinel-2

GEMET - INSPIRE themes, version 1.0 ( Thème )

Land use

GEMET - Concepts ( Thème )

agriculture

GCMD Keywords viewer ( Thème )

LAND USE/LAND COVER CLASSIFICATION

TETIS Thesaurus, version 1.0 21112019 ( Thème )

Limitation d'utilisation: Pour utiliser ou référencer cette ressource préciser les mentions suivantes : Dupuy, Stéphane, 2019, 'La Réunion - Carte d'occupation du sol, 2016-2017', doi:10.18167/DVN1/TLELPO, CIRAD Dataverse,V1. Ce travail a utilisé des images acquises dans le cadre du dispositif CNES Kalideos (site La Réunion). Ce travail a bénéficié d'une aide de l'État gérée par l'Agence Nationale de la Recherche au titre du Programme Investissements d'Avenir pour le projet EQUIPEX GEOSUD portant la référence ANR-10-EQPX-20. Ce travail a bénéficié de la contribution financière du compte d’affectation spéciale « Développement agricole et rural » du Ministère de l’agriculture.

Contraintes d'accès: Licence

Contraintes d'utilisation: Licence

Restrictions de manipulation: Non classifié

Explications sur les restrictions: unclassified

Système de classification: no classification in particular

Description de manipulation: description

Type de représentation spatiale: Vecteur

Distance de résolution: 1.5 m

Langue: fr

Jeu de caractères: Utf8

Catégorie ISO

Environment
Imagery base maps earth cover

Date de début: 2019-01-01T00:00:00Z

Date de fin: 2019-12-01T00:00:00Z

Informations supplémentaires: some additional information

Nom du système de référence: EPSG / 4326

Format (encodage)

ESRI Shapefile ( 1.0 )

Ressource en ligne: DOI Link ( file for download )

Ressource en ligne: re_lcm_2019_level1 ( OGC:WMS )
WMS Service

Ressource en ligne: RE_LCM_2019_level2 ( OGC:WMS )
WMS Service

Ressource en ligne: re_lcm_2019_level3 ( OGC:WMS )
WMS Service

Niveau: Jeu de données

Résultat de conformité

Autres appellations ou acronymes: This is is some data quality check report

Date ( Publication ): 2022-05-17T19:09:42

Explication: some explanation about the conformance

Degré de conformité: Oui

Résultat de conformité

Date ( Publication ): 2010-12-08T12:00:00

Explication: See the referenced specification

Degré de conformité: Oui

Résultat de conformité

Date ( Publication ): 2008-12-04T12:00:00

Explication: See the referenced specification

Degré de conformité: Oui

Généralités sur la provenance: Dans le cadre du Centre d’Expertise Scientifique Occupation des Sols de THEIA, l’UMR TETIS du CIRAD développe une méthode de cartographie automatisée fondée sur la chaine Moringa qui minimise les interactions avec les utilisateurs par l’automatisation de la plupart des processus d’analyse et de traitement des images.La méthodologie utilise conjointement une image à Très Haute Résolution Spatiale (Spot6/7 ou Pléiades) et une ou plusieurs séries temporelles d’images optiques à Haute Résolution Spatiale type Sentinel-2, Landsat-8 et Sentinel-1 pour une classification combinant segmentation et classification objet (utilisation de l’algorithme Random Forest) entrainée par une base de données d’apprentissage constituée à partir de collecte in situ et de photo-interprétation.Les cartes d'occupation du sol, diffusées au format vecteur Esri Shape, sont réalisées dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l'Ile de la Réunion) et sont toutes diffusées sur le catalogue de données spatiales du Cirad à la Réunion : http://aware.cirad.fr/