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.

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.

Cette donnée raster résulte d'une classification par méthode d'apprentissage profond à partir d'imagerie très haute résolution spatiale (1.5m) SPOT 6/7. Des post-traitements ont été effectués afin de mieux caractériser les classes relatives à l'artificialisation.

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 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.

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 carte a été produite dans le cadre de la convention 2010 -- 0190 de l'Agence de l'Eau Rhône Méditerranée et Corse concernant l'optimisation d'une méthode de quantification du rôle des corridors rivulaires sur l'état écologique des cours d'eau.

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)

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).

The evolution of infrastructure networks such as roads and streets are of utmost importance to understand the evolution of urban systems. However, datasets describing these spatial objects are rare and sparse. The database presented here represents the road network at the french national level described in the historical map of Cassini in the 18th century. The digitalization of this historical map is based on a collaborative platform methodology that we describe in detail. These data can be used for a variety of interdisciplinary studies, covering multiple spatial resolutions and ranging from history, geography, urban economics to the science of network. (2015-01-15)