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.

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.

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)

Cette carte est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). Elle a été produite 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 3, le plus détaillé distinguant les types de cultures présente une précision globale de 86% et un indice de Kappa est de 0,85. Le niveau 2, distinguant les groupes de cultures présente une précision globale de 91% et un indice de Kappa est de 0,90. 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. (2019-06-12) La précision globale de la carte est de 88,71 % et l'indice de Kappa est de 86,47%. La chaine Moringa est mise au point au sein du CES Occupation des Sols du pôle THEIA pour cartographier l’occupation du sol dans les contextes variés des pays du Sud. Afin d’être plus facilement reproductible, elle est automatisée et son implémentation est réalisée avec des outils libres (Orfeo Toolbox, R, Python). (2019-03-26)

Les taches urbaines distribuées sont caractérisées par des formes très variées. Ces formes peuvent aller d’un aspect très compacte (proche d’un disque, forme de compacité maximale sur un plan) à celui de formes très digitées ou de filaments, s’approchant de lignes plus ou moins sinueuses. Le suivi de cette dimension de compacité morphologique permet d’estimer si l’artificialisation due aux taches urbaines suit des extensions homogènes ou des extensions hétérogènes. Cet indice est calculé à l'échelle des EPCI d'Occitanie et pour l'année 2019.

Le coefficient de dispersion représente le rapport entre la surface des espaces artificialisés (taches urbaines) morcelés, définis ici pour une emprise inférieure à 3 hectares, et celle des espaces artificialisés denses supérieurs ou égales à 3 hectares.Cet indicateur a été calculé par canton et pour les années 2015 à 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).

Hyperspectral data were obtained during an acquisition campaign led on Toulouse (France) urban area on July 2015 using Hyspex instrument which provides 408 spectral bands spread over 0.4 – 2.5 μ. Flight altitude lead to 2 m spatial resolution images. Supervised SVN classification results for 600 urban trees according to a 3 level nomenclature: leaf type (5 classes), family (12 and 19 classes) and species (14 and 27 classes). The number of classes differ for the two latter as they depend on the minimum number of individuals considered (4 and 10 individuals per class respectively). Trees positions have been acquired using differential GPS and are given with centimetric to decimetric precision. A randomly selected subset of these trees has been used to train machine SVM and Random Forest classification algorithms. Those algorithms were applied to hyperspectral images using a number of classes for family (12 and 19 classes) and species (14 and 27 classes) levels defined according to the minimum number of individuals considered during training/validation process (4 and 10 individuals per class, respectively). Global classification precision for several training subsets is given by Brabant et al, 2019 (https://www.mdpi.com/470202) in terms of averaged overall accuracy (AOA) and averaged kappa index of agreement (AKIA).

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.

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)