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.

Date ( Revision ): 2022-05-17T19:10:24

Edition: 1.0

Edition date: 2015-01-01

Identifier: 59efa27f-449f-4d5c-96e2-9bc77c7fe793

Principal investigator

INRAE - UMR TETIS - Eric Barbe

Purpose: Cette donnée est destinée à aider les décideurs dans la mise en place de mesures d'aménagement.

Status: Completed

Principal investigator

INRAE - UMR TETIS - Eric Barbe

Maintenance and update frequency: Not planned

General ( Theme )

Urban sprawl

GEMET - INSPIRE themes, version 1.0 ( Theme )

Land cover

TETIS Thesaurus, version 1.0 21112019 ( Theme )

ArtiSols

Use limitation: This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License (CC BY 4.0, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 ).

Access constraints: License

Use constraints: License

Classification: Unclassified

User note: unclassified

Classification system: no classification in particular

Handling description: description

Spatial representation type: Grid

Metadata language: fr

Character set: UTF8

Topic category

Imagery base maps earth cover

Begin date: 2019-01-01T00:00:00Z

End date: 2019-12-31T00:00:00Z

Supplemental Information: some additional information

Reference system identifier: EPSG / 2154

Distribution format

GeoTIFF ( 1.0 )

OnLine resource: DOI Occupation du sol ( file for download )

OnLine resource: artisols_2019_definitive ( OGC:WMS )
WMS Service

Hierarchy level: Dataset

Conformance result

Alternate title: This is is some data quality check report

Date ( Publication ): 2022-05-17T19:10:24

Explanation: some explanation about the conformance

Pass: Yes

Conformance result

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

Explanation: See the referenced specification

Pass: Yes

Conformance result

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

Explanation: See the referenced specification

Pass: Yes

Statement: 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".