Cartographie automatique de la tache artificialisée à partir d'images satellitaires - raster binaire 10m - Grand-Est - 2018

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.

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Additional Info

Field Value
Last Updated October 11, 2024, 16:22 (UTC)
Created October 11, 2024, 16:22 (UTC)
GUID FR-200052264-DGE-TA-REGION-GE-A2S-raster-binaire-2018
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 []
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equivalent-scale {10000}
frequency-of-update annually
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harvest_source_title geograndest
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
progress
resource-constraints-1 "Mention obligatoire sur tout support de diffusion : TA-REGION-GE-A2S OCSGE2-GEOGRANDEST \u2013 www.datagrandest.fr"
resource-type dataset
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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": ""}
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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 {"type": "Polygon", "coordinates": [[[3.37, 47.38], [8.33, 47.38], [8.33, 50.05], [3.37, 50.05], [3.37, 47.38]]]}
spatial-data-service-type
spatial-reference-system RGF93 – Lambert 93 (EPSG:2154)
spatial-representation-type grid
spatial_harvester true
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"