Archived
Occupation des sols à grande échelle par télédetection 2011 : département de la Haute-Savoie
Descripción
Attention : seule la couverture du sol est traitée dans cette livraison.
Il s'agit de l'occupation du sol du département de la Haute-Savoie.
Le CEREMA a travaillé en 2013, dans le cadre d'une étude exploratoire pour la DREAL Rhône Alpes, la DRAAF Rhône-Alpes et la Conseil Régional d'Auvergne-Rhône-Alpes (Région Auvergne-Rhône-Alpes) sur la mise en place semi-automatique d'une couche d'occupation des sols de premier niveau sur 3 territoires test à partir d'images satellites. L'objectif de la méthode est d'aider les services en charge de la planification des territoires à calculer les indicateurs chiffrés caractérisant l'occupation des sols et son évolution afin de répondre aux exigences règlementaires en la matière.
La méthode de construction de la couche consiste à combiner une extraction automatique d'informations à partir d'images satellites (classifications supervisées) et des informations post-traitées de bases de données existantes (BD Topo, RPG...). Si le procédé de construction diffère du procédé de l'IGN pour la mise en place de la future couche OCS Grande Echelle, et si les spécification de la couche sont moins ambitieuses, l'objectif est d'avoir une couche cohérente avec le référentiel national: nomenclature compatible, utilisation du même squelette structurant du territoire, même unité minimale de collecte etc...
L'intérêt de telles données réside dans les points suivants :
- homogénéité temporelle de l'information source (les images satellites utilisées - Images RapidEye à 5m de résolutions issues du programme GEOSUD) sont acquises sur le territoire national à quelques mois d'intervalle ;
- possibilité de mise à jour annuelle, du fait de l'actualisation annuelle de la couverture satellitaire nationale, et de l'utilisation de procédés automatisés ;
- coûts limités (les images satellites sont disponibles gratuitement pour les utilisateurs institutionnels, et l'automatisation des procédés réduit le temps humain nécessaire à des méthodes de photo-interprétation par exemple) ;
- réponse à un premier niveau de besoins (état zéro de la "charpente naturelle" et de "l'armature urbaine", quantification de la répartition des surfaces urbaines ou naturelles, quantification de l'efficacité de différentes mesures d'aménagement prises, etc...)
Il se présente en 7 classes de couverture du sol : Surfaces anthropisées, Infrastructures de transport, Sols nus, Surfaces en eau, Neiges éternelles et glaciers, Végétation Ligneuse et Végétation non Ligneuse.
Le produit est livré au format vecteur avec une unité minimale de collecte (UMC, taille des plus petits polygones) de 500 m². Ce passage d'une image de résolution 5 m à une UMC 500 m² implique une généralisation de la géométrie des objets représentés qui est en particulier perceptible sur les éléments linéaires du paysage (discontinuité du réseau routier notamment).
Lorsqu'elle est disponible, l'information d'usage est également précisée dans une couche raster à 25 m². Elle est déclinée en 6 classes : Agriculture, Mines et carrières, Production secondaire, territaire ou usage résidentiel, Routier, Ferré, Aérien.
Le produit est livré par département, selon l'emprise définie dans la BD CARTO®.
Origine
Téledetection à partir d'images Rapideyes 2011 + apport de données exogènes BDTopo, Casier viticole, RPG, fichiers fonciers.
La méthode de construction de la couche consiste à combiner une extraction automatique d'informations à partir d'images satellites (classifications supervisées sur image Rapideye de 2011) et des informations post-traitées de bases de données existantes (BD Topo®, RPG, Casier viticole...).Ce résultat est une sortie relativement brute du processus de télédetection. Des corrections complémentaires sont réalisées afin de minimiser les erreurs locales que le procédé automatique engendre, ainsi que pour enrichir la nomenclature.
Il nous serait très utile d'avoir des retours "utilisateurs" de cette couche. Est-ce que ce type de produit est pertinent au regard de vos besoins de caractérisation de l'occupation des sols ? Quelles sont les améliorations indispensables / prioritaires à apporter au résultat? Comment ce type d'approche pourrait s'intégrer dans vos travaux en cours? En effet, la mise en place de la couverture régionale est en cours. Vos retours nous permettrons d'orienter la méthodologie afin de répondre au mieux aux besoins.
Ce travail a bénéficié d'une aide de l'État gérée par l'Agence Nationale de la Recherche au titre du Programme Investissements d'Avenir pour le projet EQUIPEX GEOSUD portant la référence ANR-10-EQPX-20 et d'une subvention de la région Auvergne-Rhône-Alpes.
Organisations partenaires
Cerema, Direction Régionale de l’Environnement de l’Aménagement et du Logement d'Auvergne-Rhône-Alpes (DREAL Auvergne-Rhône-Alpes)
Liens annexes
Producer
⚠️ This dataset is handled by the geo.data.gouv.fr platform. This platform is not actively maintained and as a result, you may find some bogus data or metadata. More information about the shutdown of geo.data.gouv.fr is available here.
Latest update
21 de enero de 2021
Licencia
Licence Ouverte / Open Licence version 2.0
Metadata quality:
Data description filled
Files documented
License filled
Update frequency not set
File formats are open
Temporal coverage not set
Spatial coverage not set
All files are available
Metadata quality
Update frequency not set
Temporal coverage not set
Spatial coverage not set
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
Etiquetas
ID
6009987c43e4591b6f829746
Temporality
Creation
21 de enero de 2021
Frequency
Desconocido
Latest update
21 de enero de 2021
Actions
Embed
Extras
inspire:identifier
8958e8ed-69f5-4784-830c-7171766cef49
geop:dataset_id
5840dfab2fb7d0be19bb0e30b3669343a0f702b2
inspire:resource_identifier
https://www.datara.gouv.fr/geonetwork/srv/8958e8ed-69f5-4784-830c-7171766cef49
geop:archived
shutdown-phase-2
Statistics for the year
Views
493
Downloads
1,9k
Reuses of this dataset
0
Followers
1