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

Qualité des métadonnées : 0.6666666666666666/1
Qualité des métadonnées :
Description des données renseignée
Documentation des ressources manquante
Licence renseignée
Fréquence de mise à jour non respectée
Formats de fichiers standards
Couverture temporelle non renseignée
Couverture spatiale renseignée
License Not Specified
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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…

228 jeux de données

Informations

Licence
License Not Specified
ID
62bce9aef07a171e97538362
Source originale
Source originale

Temporalité

Date de création
29 juin 2022
Dernière mise à jour de ressource
30 juin 2022

Dimensions géographiques

Granularité de la couverture territoriale
Autre
Extras
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cartographie-automatique-de-la-tache-artificialisee-a-partir-dimages-satellitaires-raster-2018
FTP_API
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["Pas de restriction d'acc\u00e8s public"]
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3.37
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contact@datagrandest.fr
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Illustration
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guid
FR-200052264-DGE-TA-REGION-GE-A2S-raster-frequence-2018
licence
["Source d'alerte pour analyser la dynamique du territoire. Ne permet pas de quantifier les surfaces artificialis\u00e9es entre produit/mill\u00e9sime"]
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
resource-constraints-1
"Mention obligatoire sur tout support de diffusion : TA-REGION-GE-A2S OCSGE2-GEOGRANDEST \u2013 www.geograndest.fr"
resource-type
dataset
responsible-organisation-1
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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": ""}
responsible-organisation-3
{"contact-info": {"city": "Metz", "phone": "", "address": "1 Rue Augustin Fresnel", "online-resource": "", "postal-code": "57071", "email": "psig2d.scdd.dreal-grand-est@developpement-durable.gouv.fr"}, "role": "owner", "organisation-name": "DREAL Grand Est", "individual-name": "DREAL Grand Est", "position-name": ""}
responsible-organisation-4
{"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": ""}
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"]}]
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RGF93 – Lambert 93 (EPSG:2154)
spatial-representation-type
grid
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true
themes
["imagerie_relief_et_occupation_du_sol"]
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"Source d'alerte pour analyser la dynamique du territoire. Ne permet pas de quantifier les surfaces artificialis\u00e9es entre produit/mill\u00e9sime"
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not-on-remote
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2022-08-12 02:12:20.778000

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URL stable

Description

Raster à 10m de résolution dont la valeur de chaque pixel correspond à une fréquence (en %) d’apparition de l’urbain dans les différents résultats de classification associés à chaque image sans nuage disponible au cours de l’année t. Le nombre d’images disponibles est différent selon chaque zone d’étude. Chaque pixel a été imagé entre 7 et 62 fois.

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