Étendue de la superficie rizicole saisonnière à Telangana (Inde du Sud) - Données vectorielles

Seasonnal Rice Growing Area Extent in Telangana (South-India) - Vector data

L'étendue saisonnière de la zone de culture du riz est une variable agro-hydrologique cruciale en Inde, fortement liée aux fluctuations des eaux de surface et des eaux souterraines, elles-mêmes liées à la variabilité du climat et aux extractions d'eau antérieures pour l'irrigation. La zone de culture peut être considérée comme une stratégie d'adaptation à court et à long terme des agriculteurs à la variabilité du climat. Ces données vectorielles ont été produites à l'issu de missions de terrain pour chaque saison de croissance de riz pour permettre l'utilisation d'une approche de machine learning pour la classification d'observations multi-temporelle des satellites Sentinel-2 pendant la saison sèche (période sans nuages, Rabi, déc. à avr.) et de Sentinel-1 pendant la saison des moussons (Kharif, juil. à oct.), comme décrit dans le premier article de Ferrant et al., 2017. (2024-05-05)

Seasonal rice growing area extent is a crucial agro-hydrological variable in India, highly linked to surface and groundwater fluctuation, itself related to climate variability and previous water extractions for irrigation. The growing area can be seen as a short and long term farmer adaptation strategy to climate variability. This vector data has been produced during each rice growing season field work to use a supervised classification approach of Sentinel-2 satellites multi-temporal observations during the dry season (cloud free period, Rabi, Dec. to Apr.) and Sentinel-1 during monsoon season (Kharif, Jul. to Oct.), as described in the early paper Ferrant et al., 2017. (2024-05-05)

Date (Publication) Date (Publication): 2024-05-06

Edition: IRD

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Code: 10.23708/dab0b558-ef5f-4df1-ba7c-714dff15b6ec

Presentation form Forme de la présentation: Digital map

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But Purpose: apprentissage validation pour la production de cartes de riz

learning and validation samples for Sentinel-2 classification

Status Etat: Completed

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Keywords

Theme Thème

regional rice maping

cartographie régionale du riz

Place Localisation

Telangana (South-India)

Timor oriental, Atauro

Thématiques NumeriSud

Access constraints Contraintes d'accès: Other restrictions

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Autres contraintes Other constraints: CC BY 4.0

Ce(tte) œuvre est mise à disposition selon les termes de la Licence Creative Commons Attribution 4.0 International : https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

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Spatial representation type Type de représentation spatiale: Vector

Vecteur

Spatial resolution

Résolution spatiale

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Language Langue de la ressource: Français

Character set Encodage des caractères: UTF8

Utf8

Begin date: 2016-01-01

End date: 2019-04-30

Informations supplémentaires: India, Telangana

Reference system identifier Nom du système de référence: WGS 1984 - EPSG 4326

WGS 1984 - EPSG 4326

Geometric object type Type de géométries des objets: Surface

Polygone

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DataSuds-geo DataSuds-geo		data@ird.fr data@ird.fr	Publisher Editeur (publication)

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DOI	https://doi.org/10.23708/dab0b558-ef5f-4df1-ba7c-714dff15b6ec	Digital Object Identifier (DOI)

Hierarchy level Niveau: Dataset

Jeu de données

Généralités sur la provenance Statement: La première version est le RGAE pendant les quatre saisons sèches 2016-2019, en utilisant le classificateur Random Forest sur 28 tuiles Sentinel-2 couvrant l'État du Telangana. Des enquêtes saisonnières sur les champs de riz ont été réalisées avec le NGRI, le BRGM et l'IFCGR deux fois par an entre 2016 et 2019. Elles ont permis de produire 8 échantillons d'apprentissage aléatoire pour construire 8 modèles Random Forest afin de classifier 8 cartes pour chaque saison de culture. Le raster publié contient pour chaque pixel Sentinel-2 un nombre entier entre 0 et 8 correspondant au nombre de fois où le pixel a été classé comme riz. Elle a été produite à l'aide du logiciel IOTA2 ( https://docs.iota2.net/master/), un logiciel libre sous la licence publique générale GNU Affero v3.0 sur le cluster HAL du CNES (maintenant TREX) en utilisant les données Sentinel-2 L2A (distribuées par Theia https://www.theia-land.fr/en/homepage-en/).

UMR CESBIO

First version is the RGAE during the four dry seasons 2016-2019, using Random Forest classifier over 28 Sentinel-2 tiles covering the Telangana state. Seasonal rice field surveys have been performed with NGRI, BRGM and IFCGR twice a year between 2016 and 2019. It was used to produce 8 random learning samples to build 8 Random Forest models to classify 8 maps for each growing season. The raster published contains for each Sentinel-2 pixels an integer between 0 to 8 as the number of time the pixel was classified as rice. It was produced using the IOTA2 software, ( https://docs.iota2.net/master/) a free software under the GNU Affero General Public License v3.0 on the CNES cluster HAL (now TREX) using Sentinel-2 L2A data (distriuted by Theia https://www.theia-land.fr/en/homepage-en/).

Metadata

File identifier Identifiant de la fiche: dab0b558-ef5f-4df1-ba7c-714dff15b6ec XML

Metadata language Langue: Français

Character set Jeu de caractères: UTF8

Utf8

Hierarchy level Type de ressource: Dataset

Jeu de données

Date stamp Date des métadonnées: 2025-05-15T13:36:49.329528Z

Metadata standard name: ISO 19115:2003/19139

Metadata standard version: 1.0

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UMR CESBIO - Université Toulouse III – Paul Sabatier, CNES, CNRS, IRD - France UMR CESBIO - Université Toulouse III – Paul Sabatier, CNES, CNRS, IRD - France	Sylvain Ferrant Sylvain Ferrant	sylvain.ferrant@ird.fr sylvain.ferrant@ird.fr	Author Auteur