Cartographie automatique de la tache artificialisée à partir d'images satellitaires - raster binaire 10m - Grand-Est - 2019
Description
Raster à 10m de résolution, version binarisée du fichier de fréquence d'apparition d'urbain. La binarisation est effectuée avec un seuil à 50% et permet de définir 2 classes non-urbain (0) et urbain (1). Chaque pixel a été imagé entre 7 et 62 fois.
Producer
This dataset come from an external portal. View the original source.
Latest update
October 13, 2024
License
License Not Specified
Metadata quality:
Data description filled
Files documentation missing
License filled
Update frequency not set
File formats are open
Temporal coverage not set
Spatial coverage filled
Some files are unavailable
Metadata quality
Files documentation missing
Update frequency not set
Temporal coverage not set
Some files are unavailable
There are no reuses for this dataset yet.
There are no discussions for this dataset yet.
There are no community resources for this dataset yet.
Information
Tags
License
License Not Specified
ID
670b0dd4c38cf5576f3ecdb6
Temporality
Creation
October 12, 2024
Latest update
October 13, 2024
Spatial coverage
Territorial coverage
Territorial coverage granularity
Other
Actions
Embed
Extras
FTP_API
hub
access_constraints
["Pas de restriction d'acc\u00e8s public"]
bbox-east-long
8.33
bbox-north-lat
50.05
bbox-south-lat
47.38
bbox-west-long
3.37
contact-email
contact@datagrandest.fr
coupled-resource
[]
dataset-reference-date
[{"type": "creation", "value": "2022-05-01"}, {"type": "publication", "value": "2021-05-17"}]
date_moissonnage_last_modification
2024-10-12T03:18:41.387676
display_versionning
false
edition_security
{"roles":["administrator"],"users":["*88*","*1*","*138*","*1387*","*1853*","*2305*","*140*","*2612*","*331*","*2701*"]}
equivalent-scale
{10000}
features
geo
frequency-of-update
annually
graphic-preview-description
Illustration
graphic-preview-file
https://www.datagrandest.fr/metadata/geograndest/FR-200052264-DGE-TA-REGION-GE-A2S-raster-binaire-2019/FR-200052264-DGE-TA-REGION-GE-A2S-raster-binaire-2019.png
graphic-preview-type
png
guid
FR-200052264-DGE-TA-REGION-GE-A2S-raster-binaire-2019
licence
["Ces caract\u00e9ristiques en font un produit d\u2019Alertes qui permet de D\u00e9tecter visuellement des changements avec un produit comparable dans le temps (T0 = 2018) mais pas de les qualifier ou de les quantifier en raison de la r\u00e9solution spatiale des images utilis\u00e9es comme donn\u00e9es d\u2019entr\u00e9e"]
lineage
La production est réalisée par un calcul massif et automatisé, réalisé sur la base de méthodes d’Intelligence Artificielle par la plateforme A2S, avec des chaines de traitement dédiées sur calculateur Haute Performance. Les données de bases (matière première) utilisées pour la production de la tache artificialisée sont constituées principalement par des séries temporelles pluriannuelles d’images satellitaires issues de la constellation européenne Sentinel. Les images utilisées sont celles à haute résolution spatiale (10m), et à haute fréquence temporelles (acquisition tous les 5 jours) et gratuites.
metadata-date
2022-05-31T13:49:44.718Z
metadata-language
fre
nb_views
00000017
records_count
0
resource-constraints-1
"Mention obligatoire sur tout support de diffusion : TA-REGION-GE-A2S OCSGE2-GEOGRANDEST \u2013 www.datagrandest.fr"
resource-type
dataset
responsible-organisation-1
{"contact-info": {"city": "Strasbourg", "phone": "", "address": "1 place Adrien Zeller BP 91006", "online-resource": "", "postal-code": "67070", "email": "contact@datagrandest.fr"}, "role": "owner", "organisation-name": "R\u00e9gion Grand Est", "individual-name": "R\u00e9gion Grand Est /DIMAP/ Service Management et Valorisation de la Donn\u00e9e", "position-name": ""}
responsible-organisation-2
{"contact-info": {"city": "Strasbourg", "phone": "", "address": "5 Place de la R\u00e9publique", "online-resource": "", "postal-code": "67073", "email": "psig2d.scdd.dreal-grand-est@developpement-durable.gouv.fr"}, "role": "owner", "organisation-name": "Etat Pr\u00e9fecture de r\u00e9gion Grand Est", "individual-name": "Etat Pr\u00e9fecture de r\u00e9gion Grand Est", "position-name": ""}
responsible-organisation-3
{"contact-info": {"city": "Metz", "phone": "", "address": "1 Rue Augustin Fresnel", "online-resource": "", "postal-code": "57071", "email": "psig2d.scdd.dreal-grand-est@developpement-durable.gouv.fr"}, "role": "owner", "organisation-name": "DREAL Grand Est", "individual-name": "DREAL Grand Est", "position-name": ""}
responsible-organisation-4
{"contact-info": {"city": "", "phone": "", "address": "", "online-resource": "", "postal-code": "", "email": "plateforme-a2s@unistra.fr"}, "role": "principalInvestigator", "organisation-name": "CNRS/THEIA/LIVE/A2S", "individual-name": "", "position-name": ""}
responsible-party
[{"name": "DREAL Grand Est", "roles": ["owner"]}, {"name": "CNRS/THEIA/LIVE/A2S", "roles": ["principalInvestigator"]}, {"name": "R\u00e9gion Grand Est", "roles": ["owner"]}, {"name": "Etat Pr\u00e9fecture de r\u00e9gion Grand Est", "roles": ["owner"]}]
spatial-reference-system
RGF93 – Lambert 93 (EPSG:2154)
spatial-representation-type
grid
spatial_harvester
true
themes
["imagerie_relief_et_occupation_du_sol"]
use-constraints-1
"Ces caract\u00e9ristiques en font un produit d\u2019Alertes qui permet de D\u00e9tecter visuellement des changements avec un produit comparable dans le temps (T0 = 2018) mais pas de les qualifier ou de les quantifier en raison de la r\u00e9solution spatiale des images utilis\u00e9es comme donn\u00e9es d\u2019entr\u00e9e"
Harvest
uri
None
dct_identifier
None
archived_at
None
archived
None
backend
CKAN
created_at
2024-10-12 00:00:00
modified_at
2024-11-16 00:00:00
source_id
624be3edf4eb99f8d96a8fe1
remote_id
e8d736b1-3cf5-496b-867d-74190dfa50f2
domain
grandestprod-backoffice.data4citizen.com
last_update
2024-11-22 00:00:23.395000
remote_url
https://datagrandest.fr/data4citizen/visualisation/information/?id=fr-200052264-dge-ta-region-ge-a2s-raster-binaire-2019
ckan_name
fr-200052264-dge-ta-region-ge-a2s-raster-binaire-2019
Statistics for the year
Views
186
Downloads
179
Reuses of this dataset
0
Followers
0