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

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.

Producer

DataGrandEst

Latest update

3 de octubre de 2022

Licencia

License Not Specified

Metadata quality
44.44444444444444/100

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Etiquetas

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License Not Specified

ID

630ea6e78e0c888ac39c0168

Temporality

Creation

30 de agosto de 2022

Latest update

3 de octubre de 2022

Cobertura espacial

Territorial coverage

Territorial coverage granularity

Otro

Actions

Embed

Extras

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hub

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8.33

bbox-north-lat

50.05

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3.37

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contact@geograndest.fr

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Illustration

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guid

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.

metadata-date

2022-05-31T13:49:44.718Z

metadata-language

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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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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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"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

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