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

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 6 et 64 fois.

Producteur

DataGrandEst

Dernière mise à jour

3 octobre 2022

Licence

License Not Specified

Qualité des métadonnées
55.55555555555556/100

Documentation des fichiers manquante

Fréquence de mise à jour non renseignée

Couverture temporelle non renseignée

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Informations

Mots-clés

Licence

License Not Specified

ID

630ea6e563a5916faa49e2db

Temporalité

Création

30 août 2022

Dernière mise à jour

3 octobre 2022

Couverture spatiale

Couverture territoriale

Granularité de la couverture territoriale

Autre

Actions

Intégrer sur votre site

Extras

FTP_API

hub

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["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

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contact@datagrandest.fr

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FR-200052264-DGE-TA-REGION-GE-A2S-raster-frequence-2020

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

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fre

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"Mention obligatoire sur tout support de diffusion : TA-REGION-GE-A2S OCSGE2-GEOGRANDEST \u2013 www.geograndest.fr"

resource-type

dataset

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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": ""}

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)

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grid

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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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2022-10-11 02:15:26.816000

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