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Projet Artisols - Espaces bâtis - Occitanie - 2015 à 2019

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)

Simple

Date ( Revision )
2022-05-17T19:10:19
Edition
1.0
Edition date
2015-01-01
Identifier
f0955d67-32b9-41f5-b584-bf13b9759ba7
Principal investigator
INRAE - UMR TETIS - Eric Barbe

Purpose
Cette carte 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 )
  • machine learning
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
Vector
Metadata language
fr
Character set
UTF8
Topic category
  • Imagery base maps earth cover
N
S
E
W
thumbnail


Begin date
2015-01-01T00:00:00Z
End date
2019-12-31T00:00:00Z
Supplemental Information
some additional information
Reference system identifier
EPSG / 2154
Distribution format
  • GPKG ( 1.0 )

OnLine resource
DOI Espaces Bâtis ( file for download )
OnLine resource
bati-2019 ( OGC:WMS )

WMS Service

Hierarchy level
Dataset

Conformance result

Alternate title
This is is some data quality check report
Date ( Publication )
2022-05-17T19:10:19
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. Seuls les bâtiments (classes "bâti résidentiel" et "bâti activité" de la nomenclature) ont ensuite été extraits afin d'obtenir la présente carte des espaces bâtis.

gmd:MD_Metadata

File identifier
f0955d67-32b9-41f5-b584-bf13b9759ba7 XML
Metadata language
en
Character set
UTF8
Parent identifier
ArtiSols Project 0f2bb3f7-7094-407c-9082-184b667aa577
Hierarchy level
Dataset
Date stamp
2022-05-17T19:21:21
Metadata standard name
ISO 19115:2003/19139
Metadata standard version
1.0
Point of contact
INRAE - UMR TETIS - Kenji Ose

Principal investigator
INRAE - UMR TETIS - Eric Barbe

Publisher
INRAE - UMR TETIS - Alexia Cornic

coAuthor
INRAE - UMR TETIS - Remi Cresson

coAuthor
INRAE - UMR TETIS - Kenji Ose

coAuthor
INRAE - UMR TETIS - Alexia Cornic

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