Catalogue GéoSAS
Catalogue GéoSAS (UMR SAS - INRAE - Institut Agro)
Continents, countries, sea regions of the world.
Projet Artisols - Indice de fragmentation des espaces non artificialisés - Occitanie - 2019
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).
L'indice de fragmentation des milieux non artificialisés est construit à partir des zones qui ne sont ni des taches artificialisées à 100 mètres ni du réseau routier. Cette grandeur est ici exprimée en km². Le calcul de la taille effective de maille nécessite de construire une couche géographique des ilots non urbains et non routiers. En mode vectoriel, cela est établie en faisant l’union des polygones de taches urbaines, des routes (qui ont été transformées en polygones par zones tampons) et de l’emprise de la Région Occitanie. L’union produit l’ensemble des polygones présents dans la région, dont ceux taches urbaines, ceux en zones tampons routiers, et ceux en reliquat dans la région. Ce sont ces derniers qui sont les ilots non urbains et non routiers. Une formule de taille effective de maille est ensuite calculée.Cet indice est calculé par commune et pour l'année 2019. Plus il est faible, plus les espaces non artificialisés sont fragmentés.
Toulouse 2015 Hyperspectral 1.6 spatial resolution VNIR - SWIR image
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.
An Unexpectedly Large Count of Trees in the West African Sahara and Sahel - Bassin Arachidier au Sénégal
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.
The mapping of woody plants at the level of single trees was achieved by the use of satellite data at very high spatial resolution (0.5 m) from DigitalGlobe satellites, combined with modern machine-learning techniques. More than 50,000 DigitalGlobe multispectral images from the QuickBird-2, GeoEye-1, WorldView-2 and WorldView-3 satellites, were collected from 2005–2018 (in November to March) from 12° to 24° N latitude within Universal Transverse Mercator zones 28 and 29 (provided under the NextView license from the National Geospatial Intelligence). Normalized difference vegetation index (NDVI) images were used to distinguish tree crowns from the non-vegetated background because the images were taken from a period during which only woody plants are photosynthetically active in the study area. A set of decision rules was applied to select images for the mosaic, consisting of 25 × 25 km tiles. This resulted in 11,128 images that were used for the study. The neural network model (UNet; publicly available at https://doi.org/10.5281/zenodo.3978185) was used to automatically segment the tree crowns—that is, to detect tree crowns in the input images. The segmented areas were then converted to polygons for counting the trees and measuring their crown size. Using machine learning coupled to training data of 89,899 manually delineated and annotated trees, the location of individual trees over 1,300,000 km2 and their crown area were determined from the input images. Every tree with a crown area >3 m2 was enumerated resulting in 1,837,565,501 trees.
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).
ObjectivesThe hyperspectral images (HI) is at the moment still too poorly considered; nevertheless its specificities make a weighty auxiliary for the monitoring of the elements of the urban area. The HYEP project has for objective to propose a panel of methods and processes designed for hyperspectral imaging. We take into account other existing sensors in order to compare the performances. If the IH is complementary to the sensors HRS and VHRS due to its better radiometric richness, it allows to identify and to characterize the natural or anthropogenic elements in a complementary perspective. To this end methods for the extraction of information had to be adapted, created even. The methodological part of the project articulated at the same time in the solidification of the current approaches and the design of new methods. Results have been presented along the project duration to scientific community and local authorities. One of the milestones of the works was the comparison of the results to various spatial resolutions to specify the contribution of such a hyperspectral sensor with regard to those existing or to come. Data and data processing Methods: existing or adapted The methods were chosen among all the existing methods by adapting them to the signal, among spectral ranges and to the characteristics of urban areas. Since data arose from airborne platforms, the first developments were realized to counter the effects of the atmosphere on the IH (atmospheric correction - 3 tested methods) and a database of spectral signature for diverse elements of land use in town (roofs, roads, the vegetation etc.) was established. It allowed encircling better the spectral values of materials. It was set up based simultaneously on the literature, in situ and laboratory measurements. Its contributions in various classification processing were tested. Methods for information, extraction, pansharpening or classification purposes were used for various spatial and spectral resolutions to highlight its interest towards other sensors and also its benefits for a spatial mission. Classification and unmixing methods have been adapted and spatial pattern indicators for urban areas defined.Outcomes- 3 atmospheric correction methods have been tested; it leads to a specific code development by ONERA.- Methods adaptation : pansharpening and unmixing- Transfer: a complete design of the study has been transfered to Kaunas (Lituania) teams- Algorithms: Depository on http://openremotesensing.net/- One of the major results is the extraction and the identification of photovoltaic panel- CNRS Summer school 2017Scientific productionThe team has presented at ISPRS Geospatial Week 2015, GeoHyper (2015), Jurse 2017, IGARSS 2016-2017, SFPT or workshops TEMU, AFIGEO and to GdR Session (MaDics and ISIS) or within the framework of the Hypxim mission. The team organized special conference sessions at the national level, SFPT hyperspectral (2016) and international level IGARSS 2018 and WHISPERS 2018. A thematic CNRS summer school (2017 August 28 - September 1st - 25 participants) has been set up.The project gave rise to 10 publications Rang A and 38 communications, 4 chapters and a special issue for the RemoteSensing journal.
Very High spatial resolution optical imagery
DOI Indice de fragmentation des espaces non artificialisés
CEVA - Centre d'Étude et de Valorisation des Algues
Laboratoire Écologie Fonctionnelle et Environnement (CNRS, INTP)
Direction del’Aménagement, du Foncier et de l’Urbanisme Occitanie
The Geoffrey's Tube Z3950 Server (Sample Record - Please Delete!)
This catalog is for registering all metadata records held by the Geofffrey's Tube Palace Hotel Ballroom.
Projet Artisols - Densité du bâti - Occitanie - 2015 à 2019
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 donnée a été générée selon un maillage régulier (mailles de 150 x 150 m) dans lequel a été calculée la densité de bâti à partir des données sur le bâti résidentiel et d’activité uniquement (résolution spatiale de 1.5m). Ce calcul a donc été obtenu en faisant le rapport entre le nombre de pixels bâtis et celui de pixels total dans chacune des mailles.
Cartographie de l'occupation du sol de la zone des Niayes (Sénégal) en 2018 (1.5 m de résolution)
La zone d'étude se situe au nord ouest du Sénégal et s'étale sur 5 100km². Elle inclue la ville de Thiès et une partie de la ville de Dakar, et remonte jusqu'à Kébémer, aux portes du désert de Loumpoul. La carte d'occupation 2018 a été réalisée à partir d'une image à Très Haute Résolution Spatiale (THRS) à 1.5m Spot6 acquise le 15/10/2010 et une série temporelle d'images Sentinel2 (résolution 10m) acquises entre le 01/01/2018 et le 31/12/2018. Le traitement a été réalisé via la chaine de traitement Moringa développée dans l'UMR TETIS. La méthodologie s'appuie sur une Segmentation Orientée Objet de l'image THRS puis d'une classification de chaque polygone (algorithme Random Forest) s'appuyant sur l'image SPOT6, la série temporelle Sentinel2, le SRTM à 30m et de nombreux indices calculés à partir de ces images (NDVI, indices de texture, pente,...). L’algorithme a été entrainé via un jeu de données acquises sur le terrain complété de données obtenues par photo-interprétation. Des corrections manuelles par photo-interprétation ont été réalisées afin d'améliorer le résultat. La précision globale est de 93%. La classification contient 13 classes d'occupation du sol : culture irriguée hors bas-fond, culture irriguée de bas-fond, culture pluviale, plantation, dune sable - arbustes, eau, savane arbustive, savane herbacée, sol nu, sol inondable, sol faiblement végétalisé, végétation naturelle dense et zone urbaine.
Cette carte a été produite avec la chaîne de traitement Moringa