Title
Carte d'occupation du sol 2017 Spot6-7 (niveau 3) - CIRAD
Abstract

Veuillez télécharger cette fiche : http://aware.cirad.fr/documents/826. Elle contient des informations plus détaillées sur la validation.
L’équipe Cirad de l’UMR TETIS, au sein du CES Occupation des Sols du pôle THEIA, a mis au point le prototype de chaine de traitement Moringa pour cartographier l’occupation du sol dans les contextes variés des pays du Sud. Afin d’être plus facilement reproductible, elle est automatisé...

Publication date
Aug. 8, 2018, 7:28 a.m.
Type
Vector Data
Keywords
Sentinel2 , Moringa , R , Télédétection , Python , OrfeoToolBox , approche objet , Spot6/7 , Landsat8
Category
Imagery Base Maps Earth Cover
base maps. Examples: land cover, topographic maps, imagery, unclassified images, annotations
Regions
La Réunion
Owner
CIRAD
Restrictions
Préciser, en crédits de cette carte lorsqu’elle est utilisée ou référencée : « Lié à l’usage de données SPOT6/7 acquises dans le cadre du dispositif Kalideos auprès de l’EQUIPEX GEOSUD) : « Carte d'occupation du sol 2017 – CIRAD » ; « Ce travail a utilisé des images acquises dans le cadre du dispositif CNES Kalideos (site La Réunion)» ; « Ce travail a bénéficié d'une aide de l'État gérée par l'Agence Nationale de la Recherche au titre du Programme Investissements d'Avenir pour le projet EQUIPEX GEOSUD portant la référence ANR-10-EQPX-20 » ; « Ce travail a bénéficié de la contribution financière du compte d’affectation spéciale « Développement agricole et rural » du Ministère de l’agriculture ». Licence Creative Commons Cette œuvre est mise à disposition selon les termes de la Licence Creative Commons Attribution - Pas d’Utilisation Commerciale 4.0 International.
Language
French
Temporal Extent
Jan. 1, 2017, midnight - Dec. 31, 2017, midnight
Data Quality
La précision globale obtenue est de 86,28 % et l'indice de Kappa est de 0,87. Pour des informations plus détaillées sur la validation, veuillez télécharger la fiche complémentaire relative à la validation de la donnée. Disponible via ce lien : http://aware.cirad.fr/documents/826
Supplemental Information

Compte tenu des besoins en information de l’occupation du sol agricole à la Réunion, nous utilisons le prototype de chaine de traitement mis au point par le Cirad (Cf. résumé) pour cartographier les principales cultures à l’échelle de l’ile. La méthode consiste en l’utilisation conjointe d'une image à Très Haute Résolution Spatiale Spot6/7 (il s’agit d’une mosaïque d’images acquises en 2017 par le dispositif Kalideos) et de séries temporelles d’images à Haute Résolution Spatiale Sentinel-2 et Landsat-8 (pour une période allant de janvier à décembre 2017) dans une approche de classification combinant approche objet et fouille de données (Random Forest) entrainée par une base de données d’apprentissage collectée in situ. Afin de rendre la méthode plus facilement reproductible, son implémentation est réalisée avec des outils libres (Orfeo Toolbox, R, Python).
Pour cette carte, la BD terrain est issue : (i) pour les classes agricoles : des informations du RPG2016 diffusé par IGN (les contours des parcelles et le type de culture ont été vérifiés par photo-interprétation d’une mosaïque d’images Pléiades acquises en 2017 par le dispositif Kalideos), pour l’arboriculture des connaissance du terrain de nos collègues de l’UMR Hortsys (notamment P...


Language
French
Temporal Extent
Jan. 1, 2017, midnight - Dec. 31, 2017, midnight
Data Quality
La précision globale obtenue est de 86,28 % et l'indice de Kappa est de 0,87. Pour des informations plus détaillées sur la validation, veuillez télécharger la fiche complémentaire relative à la validation de la donnée. Disponible via ce lien : http://aware.cirad.fr/documents/826
Supplemental Information

Compte tenu des besoins en information de l’occupation du sol agricole à la Réunion, nous utilisons le prototype de chaine de traitement mis au point par le Cirad (Cf. résumé) pour cartographier les principales cultures à l’échelle de l’ile. La méthode consiste en l’utilisation conjointe d'une image à Très Haute Résolution Spatiale Spot6/7 (il s’agit d’une mosaïque d’images acquises en 2017 par le dispositif Kalideos) et de séries temporelles d’images à Haute Résolution Spatiale Sentinel-2 et Landsat-8 (pour une période allant de janvier à décembre 2017) dans une approche de classification combinant approche objet et fouille de données (Random Forest) entrainée par une base de données d’apprentissage collectée in situ. Afin de rendre la méthode plus facilement reproductible, son implémentation est réalisée avec des outils libres (Orfeo Toolbox, R, Python).
Pour cette carte, la BD terrain est issue : (i) pour les classes agricoles : des informations du RPG2016 diffusé par IGN (les contours des parcelles et le type de culture ont été vérifiés par photo-interprétation d’une mosaïque d’images Pléiades acquises en 2017 par le dispositif Kalideos), pour l’arboriculture des connaissance du terrain de nos collègues de l’UMR Hortsys (notamment P...


Attribute Name Label Description
ID
Niveau_3
Code3

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