Projet Artisols - Espaces bâtis - Occitanie - 2015 à 2019

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)

Date (Revision): 2022-05-17T19:10:19

Edition: 1.0

Edition date: 2015-01-01

Identifier: f0955d67-32b9-41f5-b584-bf13b9759ba7

Principal investigator

INRAE - UMR TETIS - Eric Barbe

Purpose: Cette carte est destinée à aider les décideurs dans la mise en place de mesures d'aménagement

Status: Completed

Principal investigator

INRAE - UMR TETIS - Eric Barbe

Maintenance and update frequency: Not planned

General

machine learning

GEMET - INSPIRE themes, version 1.0

Land cover

TETIS Thesaurus, version 1.0 21112019

ArtiSols

Use limitation: This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License (CC BY 4.0, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0).

Access constraints: License

Use constraints: License

Classification: Unclassified

User note: unclassified

Classification system: no classification in particular

Handling description: description

Spatial representation type: Vector

Metadata language: Français

Character set: UTF8

Topic category

Imagery base maps earth cover

Begin date: 2015-01-01T00:00:00Z

End date: 2019-12-31T00:00:00Z

Supplemental Information: some additional information

Reference system identifier: EPSG / 2154

Distribution format

GPKG ( 1.0 )

OnLine resource: DOI Espaces Bâtis ( file for download )

OnLine resource

bati-2019 ( OGC:WMS )

WMS Service

Hierarchy level: Dataset

Conformance result

Alternate title: This is is some data quality check report

Date (Publication): 2022-05-17T19:10:19

Explanation: some explanation about the conformance

Pass: Yes

Conformance result

Date (Publication): 2010-12-08T12:00:00

Explanation: See the referenced specification

Pass: Yes

Conformance result

Date (Publication): 2008-12-04T12:00:00

Explanation: See the referenced specification

Pass: Yes

Statement: Basée sur des outils et méthodes d’intelligence artificielle, et plus précisément d’apprentissage profond (Deep Learning en anglais), une chaîne de traitement automatisée de classification a été finalisée afin de produire cette donnée. Elle a mobilisé 44 images satellitaires Spot 6/7 à très haute résolution spatiale (1.5 et 6 m) ainsi qu'un jeu de données de référence nécessaire à l’apprentissage et la validation des résultats. Afin de recouvrir de manière exhaustive le territoire d’Occitanie, soit environ 73 500 km², cette vérité terrain a été élaborée à partir de données d'occupation du sol d’OpenStreetMap et de données nationales délivrées par l’IGN (BD Topo®, BD Forêt®, OCS GE®, Registre Parcellaire Graphique®). Le réseau de neurones ainsi entraîné sur ces données terrain a ensuite été appliqué sur l'ensemble des images satellitaires (2015 à 2019). A l'issue de ce processus, tous les pixels des images ont été classifiés et nous disposons donc d'une carte d'occupation du sol. Seuls les bâtiments (classes "bâti résidentiel" et "bâti activité" de la nomenclature) ont ensuite été extraits afin d'obtenir la présente carte des espaces bâtis.