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Cartographie automatique de la tache artificialisée à partir d'images satellitaires - raster binaire 10m - Grand-Est - 2020

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Updated on 3 de octubre de 2022 — License Not Specified

DataGrandEst

Pour améliorer la connaissance des territoires, l'Etat et la Région Grand Est ont mis en place une démarche partenariale d'échange de données avec les acteurs publics de l'aménagement du territoire, intitulée "DataGrandEst". Cette dynamique s'inscrit dans la poursuite de la mise en oeuvre de…

220 datasets

Informations

Licencia
License Not Specified
ID
630ea6e78e0c888ac39c0168

Temporality

Fecha de creación
30 de agosto de 2022
Latest resource update
3 de octubre de 2022

Geographic dimensions

Territorial coverage granularity
Otro
Extras
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hub
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["Pas de restriction d'acc\u00e8s public"]
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8.33
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50.05
bbox-south-lat
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3.37
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FR-200052264-DGE-TA-REGION-GE-A2S-raster-binaire-2020
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.
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2022-05-31T13:49:44.718Z
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"Mention obligatoire sur tout support de diffusion : TA-REGION-GE-A2S OCSGE2-GEOGRANDEST \u2013 www.geograndest.fr"
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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": "", "phone": "", "address": "", "online-resource": "", "postal-code": "", "email": "plateforme-a2s@unistra.fr"}, "role": "principalInvestigator", "organisation-name": "CNRS/THEIA/LIVE/A2S", "individual-name": "", "position-name": ""}
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[{"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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spatial_harvester
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["imagerie_relief_et_occupation_du_sol"]
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"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"
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2022-10-03 02:08:41.128000
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2022-10-11 02:15:28.472000
archived
not-on-remote

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Permalink

Descripción

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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