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Cartographie automatique de la tache artificialisée à partir d'images satellitaires - vecteur - Grand-Est - 2019
Description
Ce fichier vecteur correspond à la polygonisation du raster binaire avec un lissage pour réduire l’effet « escalier » des polygones vectorisés depuis les pixels
Producteur
Ce jeu de données provient d'un portail externe. Voir la source originale.
Dernière mise à jour
19 février 2024
Licence
License Not Specified
Qualité des métadonnées :
Description des données non renseignée
Documentation des fichiers manquante
Licence renseignée
Fréquence de mise à jour non renseignée
Formats de fichiers standards
Couverture temporelle non renseignée
Couverture spatiale renseignée
Certains fichiers ne sont pas disponibles
Qualité des métadonnées
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Informations
Tags
Licence
License Not Specified
ID
64d57c4ffa7ed8bb609f7210
Temporalité
Création
10 août 2023
Dernière mise à jour
19 février 2024
Couverture spatiale
Couverture territoriale
Granularité de la couverture territoriale
Autre
Actions
Intégrer sur votre site
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
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annually
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Illustration
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guid
FR-200052264-DGE-TA-REGION-GE-A2S-vecteur-2019
licence
["Source d'alerte pour analyser la dynamique du territoire. Ne permet pas de quantifier les surfaces artificialis\u00e9es entre produit/mill\u00e9sime"]
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
records_count
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"Mention obligatoire sur tout support de diffusion : TA-REGION-GE-A2S OCSGE2-GEOGRANDEST \u2013 www.datagrandest.fr"
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dataset
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{"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": ""}
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{"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"]}]
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RGF93 – Lambert 93 (EPSG:2154)
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grid
spatial_harvester
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themes
["imagerie_relief_et_occupation_du_sol"]
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"Source d'alerte pour analyser la dynamique du territoire. Ne permet pas de quantifier les surfaces artificialis\u00e9es entre produit/mill\u00e9sime"
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Moissonnage
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