Date (Revision)

2022-05-17T19:10:24

Edition

1.0

Edition date

2015-01-01

Citation identifier

59efa27f-449f-4d5c-96e2-9bc77c7fe793

Cited responsible party

Organisation name	Individual name	Electronic mail address	Role
INRAE - UMR TETIS	Eric Barbe	eric.barbe@inrae.fr	Principal investigator

Purpose

Cette donnée est destinée à aider les décideurs dans la mise en place de mesures d'aménagement.

Status

Completed

Point of contact

Organisation name	Individual name	Electronic mail address	Role
INRAE - UMR TETIS	Eric Barbe	eric.barbe@inrae.fr	Principal investigator

Maintenance and update frequency

Not planned

General

• Urban sprawl

GEMET - INSPIRE themes, version 1.0

• Land cover

TETIS Thesaurus, version 1.0 21112019

• ArtiSols

Use limitation

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License (CC BY 4.0, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0).

Access constraints

License

Use constraints

License

Classification

Unclassified

User note

unclassified

Classification system

no classification in particular

Handling description

description

Spatial representation type

Grid

Language

Français

Character set

UTF8

Topic category

• Imagery base maps earth cover

Begin date

2019-01-01T00:00:00Z

End date

2019-12-31T00:00:00Z

Supplemental Information

some additional information

Reference system identifier

EPSG / 2154

Distribution format

Name	Version
GeoTIFF	1.0

OnLine resource

Protocol	Linkage	Name
file for download	https://doi.org/10.15454/TGHBLR	DOI Occupation du sol
OGC:WMS	http://idg-tetis-gs.teledetection.fr:8080/geoserver/idg-tetis/wms/idg-tetis	artisols_2019_definitive

Hierarchy level

Dataset

Statement

Basée sur des outils et méthodes d’intelligence artificielle, et plus précisément d’apprentissage profond (Deep Learning en anglais), une chaîne de traitement automatisée de classification a été finalisée afin de produire cette donnée. Elle a mobilisé 44 images satellitaires Spot 6/7 à très haute résolution spatiale (1.5 et 6 m) ainsi qu'un jeu de données de référence nécessaire à l’apprentissage et la validation des résultats. Afin de recouvrir de manière exhaustive le territoire d’Occitanie, soit environ 73 500 km², cette vérité terrain a été élaborée à partir de données d'occupation du sol d’OpenStreetMap et de données nationales délivrées par l’IGN (BD Topo®, BD Forêt®, OCS GE®, Registre Parcellaire Graphique®). Le réseau de neurones ainsi entraîné sur ces données terrain a ensuite été appliqué sur l'ensemble des images satellitaires (2015 à 2019). A l'issue de ce processus, tous les pixels des images ont été classifiés et nous disposons donc d'une carte d'occupation du sol.Des post-traitements ont ensuite été effectués : 1. présentant des confusions, les cimetières ont été associés à la classe "Artificialisation autre", 2. les routes ont été dissociées de cette dernière et ajoutées à partir des données de l'IGN (OCS GE® 2013/2015 et BD Topo® 2016/2018), 3. la végétation urbaine a été distinguée des classes "Végétation autre" et "Forêt".

Metadata

File identifier

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Metadata language

English

Character set

UTF8

Parent identifier

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Hierarchy level

Dataset

Date stamp

2022-05-17T19:22:03

Metadata standard name

ISO 19115:2003/19139

Metadata standard version

1.0

Metadata author

Organisation name	Individual name	Electronic mail address	Role
INRAE - UMR TETIS	Kenji Ose	kenji.ose@inrae.fr	Point of contact
INRAE - UMR TETIS	Eric Barbe	eric.barbe@inrae.fr	Principal investigator
INRAE - UMR TETIS	Alexia Cornic	alexia.cornic@inrae.fr	Publisher
INRAE - UMR TETIS	Kenji Ose	kenji.ose@inrae.fr	coAuthor
INRAE - UMR TETIS	Alexia Cornic	alexia.cornic@inrae.fr	coAuthor
INRAE - UMR TETIS	Remi Cresson	remi.cresson@inrae.fr	coAuthor