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36.8955163655748 37.93933322467784 -3.1850672970279814 -2.0130119052241593 TETIS:Amboseli_Indices_202405 Amboseli_Indices_202405 WCS GeoTIFF EPSG:32737 CRS:84 36.8955163655748 37.93933322467784 -3.1850672970279814 -2.0130119052241593 TETIS:BDDA_Tana_VF_totale_v6 features BDDA_Tana_VF_totale_v6 EPSG:32738 CRS:84 47.32278849586349 47.66427614462643 -19.119182838530932 -18.728576224703346 aware:BD_GABIR_2019_v02 Base de données de référence et de validation utilisée pour les travaux de cartographie de l'occupation du sol de la Réunion pour le millésime 2019. Pour utiliser ou référencer cette ressource préciser les mentions suivantes : Dupuy, Stéphane, 2021, "Reunion Island - 2019, reference spatial database", https://doi.org/10.18167/DVN1/T3GIW2, CIRAD Dataverse, V1 ; Occupation du sol EPSG:32740 CRS:84 55.212373324097236 55.83615433504526 -21.387723021414736 -20.865809775153284 other other other other text/xml other other TETIS:BD_JECAM_CIRAD_2023 features BD_JECAM_CIRAD_2023_feb EPSG:4326 CRS:84 -49.07604957467962 105.32243013066764 -25.013144382723766 15.193980777820911 TETIS:BD_Ref_971_2024_v3 Nous diffusons une base de données de référence créée pour entrainer un algorithme de classification supervisé d'images satellites pour la production de cartes d'occupation du sol de la Martinique en 2024. features BD_Ref_971_2024_v3 EPSG:32620 CRS:84 -61.8084840427504 -60.99874818918396 15.824162534925344 16.505009090204805 TETIS:BD_Ref_972_v10 Nous diffusons une base de données de référence créée pour entrainer un algorithme de classification supervisé d'images satellites pour la production de cartes d'occupation du sol de la Martinique en 2024. features BD_Ref_972_v10 occupation des terres EPSG:32620 CRS:84 -61.23714788190611 -60.805504309466755 14.38854910345579 14.882597422723848 cirad:BD_Reference_976_2023 features BD_Reference_976_2023 EPSG:32738 CRS:84 45.0185489925888 45.29956612045213 -13.00436731002486 -12.636707161718695 TETIS:BD_ref_Haiti_2020 features BD_ref_Haiti_2020 EPSG:32618 CRS:84 -73.45620153746945 -73.10516614197921 18.392948266336308 18.52644747713567 cirad:Binga_district Example de formation Cornu features binga_district EPSG:4326 CRS:84 26.85205590280513 28.25438935787603 -18.50726511575742 -16.87104480658278 text/xml text/html cirad:C3 Nombre d'enfants par femme features c3_1 EPSG:4326 CRS:84 -25.36047363275179 63.49871826193839 -46.6588745110497 37.53948974615503 text/xml text/html aware:CLASSIF_2016_17_Niv1_liss1_Ana_Ita_Vak Les cartes d'occupation du sol diffusées ici ont été produites, sur les communes étudiées par le projet DINAAMICC sur la période 2016-2017 (à partir de données collectées antérieurement dans le cadre d’autres projets). Elles couvrent la totalité de la région Itasy et partiellement les régions Analamanga et Vakinankaratra. Cette période a été choisie du fait de la disponibilité des relevés terrain nécessaires à l’entrainement et la validation des algorithmes de production de cartes d’occupation des sols. Le choix d'une nomenclature simplifiée décomposée de 2 niveaux hiérarchiques, à permis de constituer une base de données de 4245 polygones. Il s'agit ici de la carte produite au niveau 1. Les images utilisées sont les Sentinel-2 de niveau 2A distribuées par THEIA acquises entre le 1er septembre 2016 et le 23 juin 2017. La fiche descriptive des traitements est disponible sur le Dataverse : Dupuy, Stéphane; Lebourgeois, Valentine; Gaetano, Raffaele, 2023, "Analamanga, Itasy, Vakinankaratra - Madagascar - 2016-2017, Land cover map", https://doi.org/10.18167/DVN1/HPJMWJ, CIRAD Dataverse, V1 GeoTIFF WCS Sentinel2 IOTA² EPSG:32738 CRS:84 45.76173464799304 48.07216949496156 -20.286093768402555 -17.692568781910367 other other other other text/xml other other aware:CLASSIF_2016_17_Niv2_liss1_Ana_Ita_Vak Les cartes d'occupation du sol diffusées ici ont été produites, sur les communes étudiées par le projet DINAAMICC sur la période 2016-2017 (à partir de données collectées antérieurement dans le cadre d’autres projets). Elles couvrent la totalité de la région Itasy et partiellement les régions Analamanga et Vakinankaratra. Cette période a été choisie du fait de la disponibilité des relevés terrain nécessaires à l’entrainement et la validation des algorithmes de production de cartes d’occupation des sols. Le choix d'une nomenclature simplifiée décomposée de 2 niveaux hiérarchiques, à permis de constituer une base de données de 4245 polygones. Il s'agit ici de la carte produite au niveau 2. Les images utilisées sont les Sentinel-2 de niveau 2A distribuées par THEIA acquises entre le 1er septembre 2016 et le 23 juin 2017. La fiche descriptive des traitements est disponible sur le Dataverse : Dupuy, Stéphane; Lebourgeois, Valentine; Gaetano, Raffaele, 2023, "Analamanga, Itasy, Vakinankaratra - Madagascar - 2016-2017, Land cover map", https://doi.org/10.18167/DVN1/HPJMWJ, CIRAD Dataverse, V1 GeoTIFF WCS Sentinel2 IOTA² Occupation du sol EPSG:32738 CRS:84 45.76173464799304 48.07216949496156 -20.286093768402555 -17.692568781910367 other other other other text/xml other other cirad:COURS_D_EAU comme ça features cours_d_eau_1 EPSG:4326 CRS:84 314676.7 378860.9 7634550.0 7690952.9 text/xml text/html aware:Classif_2018_PL_final_Code3_communes Veuillez télécharger cette fiche : https://geode.cirad.fr/documents/306. Elle contient des informations plus détaillées sur la validation. Cette carte d'occupation du sol a été obtenue avec la chaine Moringa mise au point par l’équipe Cirad de l’UMR TETIS. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Pléiades acquises en 2018, d’indices de textures calculés à partir de cette image Pléiades et une série temporelle d'images Sentinel-2 et Landsat-8 acquises entre janvier et décembre 2018. Cette carte a été réalisée avec une base de donnée d’apprentissage remaniée par rapport à celle de 2017. Nous publions 3 cartes d’occupation du sol correspondant aux 3 niveaux de détail de la nomenclature utilisée. Il s’agit ici du niveau 3 (le plus détaillé). Cette carte est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). Un rapport méthodologique détaillé est disponible ici : http://agritrop.cirad.fr/594135/1/Rapport_carto_GABIR_2017-2018_v3.pdf Télédétection Approche objet EPSG:32740 CRS:84 55.20410875613496 55.8472427862283 -21.398725789599776 -20.86177850426548 other other other other text/xml other other TETIS:Classif_Niayes_2006 Classif_Niayes_2006 WCS GeoTIFF EPSG:32628 CRS:84 -17.41194509327894 -16.22722202332941 14.454311392682664 15.419524362671753 TETIS:Classif_Niayes_2014 Classif_2014 WCS GeoTIFF EPSG:32628 CRS:84 -17.41194509327894 -16.22722202332941 14.454311392682664 15.419524362671753 cirad:Corine Land Cover 2006 Vaucluse test d'upload avec datafeeder features test_clc EPSG:2154 CRS:84 4.5745292203361725 5.849220338976397 43.61171424579219 44.478129986365886 text/xml text/html aware:Dates_recolte_2020 La cartographie du suivi de la récolte de la canne à sucre a été réalisée en 2020 sur toute la sole cannière de La Réunion. 32 images satellites en optique (Sentinel-2A et 2B) et 14 images radar (Sentinel-1) du programme Copernicus de l’ESA ont été traitées. La cartographie présente les dates de début et de fin de récolte d’entités cannières obtenues par le croisement des couches de l’occupation du sol (Carte d’occupation du sol 2019 Spot-6/7 (niveau3) disponible sur Aware), du Registre Parcellaire Graphique 2017 et des routes. La chaîne de traitement automatique MASH (Mapping Sugarcane Harvest) cartographie l’avancement de la récolte de canne à sucre en temps semi-réel. La méthode consiste à traiter automatiquement des images satellitaires libres (radar et optique) acquises à haute fréquence (moins de 6 jours). Chaque pixel des parcelles en canne à sucre est classé selon son état de récolte. Canne à sucre Agriculture EPSG:32740 CRS:84 55.236021893919585 55.83464776977316 -21.385893521019213 -20.88924170131476 other other other other text/xml other other cirad:Eau_Reunion t features t EPSG:4326 CRS:84 55.21658226811657 55.83315608798119 -21.385771115150128 -20.874365167187523 text/xml text/html cirad:Eau_Reunion_1 Eau features eaureunion EPSG:4326 CRS:84 55.21658226811657 55.83315608798119 -21.385771115150128 -20.874365167187523 text/xml text/html TETIS:Gwad_Banane1997_epsg32620 features Gwad_Banane1997_epsg32620 EPSG:32620 CRS:84 -61.774192986593214 -61.22915206604324 15.955688159875416 16.426730793057 TETIS:LCMap2021_S2_North-Chin_Myanmar LandCoverMap2021_S2_10m_North-Chin_Myanmar features EPSG:32646 CRS:84 93.09145955557813 94.0670786048661 22.00472291591644 23.622939846210972 TETIS:LandCoverMap2020_S2_10m_North-Chin_Myanmar LandCoverMap2020_S2_10m_North-Chin_Myanmar features EPSG:32646 CRS:84 93.09145964194494 94.06703020306723 22.004857834575148 23.62289640448529 TETIS:LandCoverMap2020_SPOT67-S2_1-5m_North-Chin_Myanmar features LandCoverMap2020_SPOT67-S2_1-5m_North-Chin_Myanmar EPSG:32646 CRS:84 93.26174994283481 93.8280545230554 22.516546620762757 23.50781269892609 TETIS:LandCoverMap2021_SPOT67-S2_1-5m_North-Chin_Myanmar features LandCoverMap2021_SPOT67-S2_1-5m_North-Chin_Myanmar EPSG:32646 CRS:84 93.25977141433492 93.82683353549808 22.03081181186391 23.62271939432782 cirad:LandCoverMap_HAITI_2020_IOTA2_Code0 LandCoverMap_HAITI_2020_IOTA2_Code0 WCS GeoTIFF EPSG:32618 CRS:84 -73.46557840151769 -73.08571046487275 18.346651476668434 18.54016355476351 cirad:LandCoverMap_HAITI_2020_IOTA2_Code1 LandCoverMap_HAITI_2020_IOTA2_Code1 WCS GeoTIFF EPSG:32618 CRS:84 -73.46557840151769 -73.08571046487275 18.346651476668434 18.54016355476351 cirad:LandCoverMap_HAITI_2020_IOTA2_Code2 LandCoverMap_HAITI_2020_IOTA2_Code2 WCS GeoTIFF EPSG:32618 CRS:84 -73.46557840151769 -73.08571046487275 18.346651476668434 18.54016355476351 TETIS:LandCoverMap_HAITI_2020_PLEIADES_Code0 features LandCoverMap_HAITI_2020_PLEIADES_Code0 EPSG:32618 CRS:84 -73.45762690551136 -73.09932250665396 18.380933587416045 18.53200470096095 TETIS:LandCoverMap_HAITI_2020_PLEIADES_Code1 features LandCoverMap_HAITI_2020_PLEIADES_Code1 EPSG:32618 CRS:84 -73.45762690551136 -73.09932250665396 18.380933587416045 18.53200470096095 TETIS:LandCoverMap_HAITI_2020_PLEIADES_Code2 features LandCoverMap_HAITI_2020_PLEIADES_Code2 EPSG:32618 CRS:84 -73.45762690551136 -73.09932250665396 18.380933587416045 18.53200470096095 cirad:LandCoverMap_HAITI_2020_SPOT6_Code0 LandCoverMap_HAITI_2020_SPOT6_Code0 features EPSG:32618 CRS:84 -73.46402943065678 -73.08716056915351 18.348228715782867 18.538554137641523 cirad:LandCoverMap_HAITI_2020_SPOT6_Code1 features LandCoverMap_HAITI_2020_SPOT6_Code1 EPSG:32618 CRS:84 -73.46402943065678 -73.08716056915351 18.348228715782867 18.538554137641523 cirad:LandCoverMap_HAITI_2020_SPOT6_Code2 features LandCoverMap_HAITI_2020_SPOT6_Code2 EPSG:32618 CRS:84 -73.46402943065678 -73.08716056915351 18.348228715782867 18.538554137641523 TETIS:Land_cover_AmuDarya Land_cover_AmuDarya WCS GeoTIFF EPSG:32640 CRS:84 59.68297068337337 60.82659120923531 41.656522515342395 42.43246714203194 TETIS:Mayotte_DHM_2022_Stereo_Pleiades_v3 Mayotte_DHM_2022_Stereo_Pleiades_v3 WCS GeoTIFF EPSG:32738 CRS:84 45.03947376069512 45.30056860442266 -13.005565294246534 -12.650296129848945 TETIS:Mayotte_DHM_2025_Stereo_Pleiades_v1 Mayotte_DHM_2025_Stereo_Pleiades_v1 WCS GeoTIFF EPSG:32738 CRS:84 45.01816348088083 45.30056860442266 -13.005567666165533 -12.636306861416303 cirad:Myanmar_BD_2020_v3_epsg32646 features Myanmar_BD_2020_v3_epsg32646 EPSG:32646 CRS:84 93.29248224307403 93.82667147341135 22.515851761574964 23.50560187053738 cirad:Myanmar_BD_2021_v1_epsg32646 features Myanmar_BD_2021_v1_epsg32646 EPSG:32646 CRS:84 93.29168983564202 93.82629657525855 22.13522657734756 23.56694223037872 TETIS:Niayes_2018 features Niayes_2018 EPSG:32628 CRS:84 -17.411938219334957 -16.22722959509435 14.454409013986673 15.41952702265547 aware:OSM_RamsesII_residential_QuickOSM Les polygones de cette couche ont été extraits d'OpenStreetMap et filtrés sur l'attribut "Landuse" puis "residential". Occupation du sol EPSG:32628 CRS:84 -16.837471441575165 -16.307135180664247 14.340016671742386 14.933155796656129 other text/xml other other other other other aware:OS_2020_bd_Reunion_32740 Base de données de référence pour la classification et la validation utilisée pour les travaux de cartographie de l'occupation du sol de la Réunion pour le millésime 2020. Pour utiliser ou référencer cette ressource préciser les mentions suivantes : Le Mézo, Lionel; Dupuy Stéphane, 2021, "Occupation du sol 2020 à La Réunion Base de Données de référence", https://doi.org/10.18167/DVN1/GEFNIF, CIRAD Dataverse, V1 classif_gona_landcover Occupation du sol EPSG:32740 CRS:84 55.21260834853169 55.8313818057312 -21.38768960717247 -20.86581221371391 other other other other text/xml other other aware:OS_2021_SPOT_32740 Cette carte d'occupation du sol a été obtenue avec la chaîne Moringa mise au point par l’équipe Cirad de l’UMR TETIS. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Spot6/7 acquises en 2021, d’indices de textures calculés à partir de cette image Spot6/7 et de la série temporelle des 63 images Sentinel-2 de 2021 . Cette carte a été réalisée avec une base de données d’apprentissage actualisée en 2021. La carte présentée s'appuie sur le 3ème niveau (le plus détaillé); les données attributaires contiennent les niveaux 1 et 2. Les fichiers de style de ces niveaux sont associés à cette carte. Télédétection Sentinel2 Approche objet Spot6/7 EPSG:32740 CRS:84 55.20257858472984 55.84882590672831 -21.400240727571532 -20.86035385168208 other other text/xml other other other other aware:OS_SPOT_2020_32740 Cette carte d'occupation du sol a été obtenue avec la chaîne Moringa mise au point par l’équipe Cirad de l’UMR TETIS. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Spot6/7 acquises en Juin 2020, d’indices de textures calculés à partir de cette image Spot6/7 et de la série temporelle des 61 images Sentinel-2 de 2020 . Cette carte a été réalisée avec une base de donnée d’apprentissage actualisée en 2020. La carte présentée s'appuie sur le 3ème niveau (le plus détaillé); les données attributaires contiennent les niveaux 1 et 2. Les fichiers de style de ces niveaux sont associés à cette carte. SPOT6 Télédétection Sentinel2 Approche objet EPSG:32740 CRS:84 55.202663384064635 55.84869633997528 -21.400081750255165 -20.86040890401772 other other other other text/xml other other aware:OS_SPOT_2021_32740 Cette carte d'occupation du sol a été obtenue avec la chaîne Moringa mise au point par l’équipe Cirad de l’UMR TETIS. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Spot6/7 acquises en 2021, d’indices de textures calculés à partir de cette image Spot6/7 et de la série temporelle des 63 images Sentinel-2 de 2021 . Cette carte a été réalisée avec une base de donnée d’apprentissage actualisée en 2021. La carte présentée s'appuie sur le 3ème niveau (le plus détaillé); les données attributaires contiennent les niveaux 1 et 2. Les fichiers de style de ces niveaux sont associés à cette carte. Télédétection Sentinel2 Approche objet Spot6/7 EPSG:32740 CRS:84 55.20257858472984 55.84882590672831 -21.400240727571532 -20.86035385168208 other other other other text/xml other other cirad:PPR_suitability_index_Comoros blablabla features ppr_suitability_index_comoros EPSG:3857 CRS:84 43.228480369012885 44.54093100050327 -12.391901970586034 -11.363755929213458 text/xml text/html cirad:PPR_suitability_index_Comoros_1 jeu de données test features ppr_suitability_index_comoros EPSG:3857 CRS:84 43.228480369012885 44.54093100050327 -12.391901970586034 -11.363755929213458 text/xml text/html TETIS:Potentiel_Durable Potentiel_Durable WCS GeoTIFF EPSG:32615 CRS:84 -93.83281881296219 -90.25548202165646 17.03529483401026 19.172919847094906 text/html text/xml aware:Pouzet_50000_2002 classification des types de sol proposée par Denis Pouzet sur la base de la classification de Michel Raunet de 1991 Pédologie EPSG:32740 CRS:84 55.212452683004564 55.83941937297384 -21.3908128150828 -20.86932419953621 other other other other text/xml other other aware:RE_LCM_2019_level2 Veuillez télécharger cette fiche : https://geode.cirad.fr/documents/550. Elle contient des informations plus détaillées sur la validation. Cette carte d'occupation du sol a été obtenue avec la chaine Moringa mise au point par l’équipe Cirad de l’UMR TETIS. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Spot6/7 acquises en 2019, d’indices de textures calculés à partir de cette image Spot6/7, une série temporelle d'images Sentinel-2 et Landsat-8 acquises entre janvier et décembre 2019 et d’images radar Sentinel-1 de 2019. Cette carte a été réalisée avec une base de donnée d’apprentissage remaniée par rapport à celle de 2019. Nous publions 3 cartes d’occupation du sol correspondant aux 3 niveaux de détail de la nomenclature utilisée. Il s’agit ici du niveau 2 (le moins détaillé). Cette carte est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). Un rapport méthodologique détaillé est disponible ici : http://agritrop.cirad.fr/594135/1/Rapport_carto_GABIR_2017-2018_v3.pdf Approche objet EPSG:4326 CRS:84 55.20409634629125 55.847238014903844 -21.398730273006866 -20.861773859837353 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:RE_LCM_2019_level3 Veuillez télécharger cette fiche : https://geode.cirad.fr/documents/550. Elle contient des informations plus détaillées sur la validation. Cette carte d'occupation du sol a été obtenue avec la chaine Moringa mise au point par l’équipe Cirad de l’UMR TETIS. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Spot6/7 acquises en 2019, d’indices de textures calculés à partir de cette image Spot6/7, une série temporelle d'images Sentinel-2 et Landsat-8 acquises entre janvier et décembre 2019 et d’images radar Sentinel-1 de 2019. Cette carte a été réalisée avec une base de donnée d’apprentissage remaniée par rapport à celle de 2019. Nous publions 3 cartes d’occupation du sol correspondant aux 3 niveaux de détail de la nomenclature utilisée. Il s’agit ici du niveau 3 (le moins détaillé). Cette carte est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). Télédétection Approche objet EPSG:32740 CRS:84 55.20409634629125 55.847238014903844 -21.398730273006866 -20.861773859837353 other other other other text/xml other other other other text/xml other other other other cirad:Regions_BF_2 tralala 2 features tralala_2 EPSG:32630 CRS:84 -5.559856839669502 2.4718819546676882 9.370848163326233 15.097287753549963 text/xml text/html AIDA:Reunion_2005-2016_atlas_enherbement features Reunion_2005-2016_atlas_enherbement EPSG:32740 CRS:84 40.236582579843464 73.76341742015649 -80.01343130977126 0.0 aware:Reunion_2021_MASH_dates_recolte La cartographie du suivi de la récolte de la canne à sucre a été réalisée en 2021 sur toute la sole cannière de La Réunion. 32 images satellites en optique (Sentinel-2A et 2B) et 13 images radar (Sentinel-1) du programme Copernicus de l’ESA ont été traitées. La cartographie présente les dates de début et de fin de récolte d’entités cannières obtenues par le croisement des couches de l’occupation du sol (Carte d’occupation du sol 2020 Spot-6/7 (niveau3) disponible sur Aware), du Registre Parcellaire Graphique 2019 et des routes. La chaîne de traitement automatique MASH (Mapping Sugarcane Harvest) cartographie l’avancement de la récolte de canne à sucre en temps semi-réel. La méthode consiste à traiter automatiquement des images satellitaires libres (radar et optique) acquises à haute fréquence (moins de 6 jours). Chaque pixel des parcelles en canne à sucre est classé selon son état de récolte. Canne à sucre Agriculture EPSG:32740 CRS:84 55.23588808505828 55.83463605366193 -21.386096689358503 -20.889240354447626 other other other other other text/xml other aware:Reunion_est_dates_recolte_canne_2015 La cartographie du suivi de la récolte de la canne à sucre a été réalisée en 2015 sur la zone est de La Réunion. Pour cette année, seules les images radar de Sentinel-1 étaient disponibles pour ce suivi. La cartographie présente les dates de début et de fin de récolte d’entités cannières obtenues par le croisement des couches du registre parcellaire graphique (RPG), du cadastre et des routes. La chaîne de traitement MASH (Mapping Sugarcane Harvest) a été développée pour automatiser les traitements afin de cartographier l’avancement de la récolte de canne à sucre en temps semi-réel. La méthode consiste à traiter automatiquement des images satellitaires libres (radar et optique) acquises à haute fréquence (moins de 6 jours). Chaque pixel des parcelles en canne à sucre est classé selon son état de récolte. Réunion Canne à sucre EPSG:32740 CRS:84 55.4774414544798 55.83449319098952 -21.217211060192803 -20.89163130920214 other other other other text/xml other other AIDA:S2A_20231023 S2A_20231023 WCS GeoTIFF EPSG:32740 CRS:84 55.47821520685404 55.54574566511838 -21.36868678914214 -21.30613325183883 AIDA:S2B_20231023 S2B_20231023 WCS GeoTIFF EPSG:32740 CRS:84 55.47821520685404 55.54574566511838 -21.36868678914214 -21.30613325183883 AIDA:S2B_20231023b S2B_20231023 WCS GeoTIFF EPSG:32740 CRS:84 55.47821520685404 55.54574566511838 -21.36868678914214 -21.30613325183883 cirad:Senegal Carte du projet ALPHA, 2017 features senegal EPSG:4326 CRS:84 -17.53523999999743 -11.355890000006184 12.307274999999208 16.691629999986617 text/xml text/html aware:Tana_LCM_2022_version1_2 Veuillez télécharger ce rapport technique : https://agritrop.cirad.fr/602680. Il contient des informations détaillées sur la validation. Nous diffusons cette carte d'occupation des sols de la ville d'Antananarivo produite avec des données acquises en 2022 en utilisant une méthodologie combinant l'apprentissage automatique et l'analyse d'images basée sur les objets (OBIA). Ces travaux font suite à ceux ayant aboutis à une cartographie de la même zone en 2017. Pour utiliser ou référencer cette ressource préciser les mentions suivantes : Antananarivo - 2022 Land cover map Dupuy, Stéphane; Andriamanga, Andoniaina Valérie; Gaetano, Raffaele; Burnod, Perrine, 2022, "Antananarivo - 2022 Land cover map", https://doi.org/10.18167/DVN1/RE1MDM, CIRAD Dataverse, V3 Madagascar Sentinel2 Antananarivo Moringa Occupation du sol Agriculture Pléiades EPSG:32738 CRS:84 47.31133363839279 47.6633227860431 -19.117313996443656 -18.71525693894008 other other other other text/xml other other aware:Tana_evolution_2017_2022_v2 Carte d'occupation du sol, au format vecteur ESRI shape, des évolutions constatées entre 2017 et 2022 dans agglomération d'Antananarivo, capitale de Madagascar. Cette carte est issue du croisement de cartes produites avec des images satellites acquises en 2017 et 2022. features Tana_evolution_2017_2022_v2 EPSG:32738 CRS:84 47.323359852303284 47.65041435508805 -19.104589535642408 -18.727759994973965 other other other other text/xml other other aware:Tana_evolution_bati_2003_2017_2022_v2 Carte d'occupation du sol, au format vecteur ESRI shape, de l'évolution du bâti de l'agglomération d'Antananarivo, capitale de Madagascar, entre 2003, 2017 et 2022. Cette carte est issue du croisement de cartes produites avec des images satellites acquises en 2003, 2017 et 2022 sur l'agglomération d'Antananarivo, à Madagascar. Madagascar features Tana_evolution_bati_2003_2017_2022_v2 base de données spatiale Occupation du sol landcover Agriculture EPSG:32738 CRS:84 47.323361691229316 47.650413689618894 -19.104584998068272 -18.72776451747826 other other other other text/xml other other cirad:WestAfricaFull Données de reference projet Atlas AF features westafricafull EPSG:4326 CRS:84 30.217414855957315 40.839305877685604 -26.868694305419922 -10.4712495803833 text/xml text/html aware:a__2005_2016_temoin_essai_herbicide_Reunion1 Au cours des 12 années d’expérimentation (de 2005 à 2016), 108 essais d’efficacité des herbicides ont été implantés dans 17 des 24 communes de La Réunion couvrant ainsi l’ensemble de la sole cannière. Ce dispositif expérimental comporte pour chaque parcelle traitée des témoins adjacents non traités, qui servent d’éléments de comparaison pour évaluer le niveau d’efficacité des produits testés. L’étude des populations de mauvaises herbes des parcelles témoins permet de hiérarchiser les espèces et de caractériser leur comportement. témoin herbicide Canne à sucre Relevés de végétation EPSG:32740 CRS:84 55.23808725257425 55.82226471737879 -21.360179718115674 -20.903466258064043 other other other other other text/xml other aware:a__2005_2016_temoin_essai_herbicide_Reunion11 features a__2005_2016_temoin_essai_herbicide_Reunion1 EPSG:32740 CRS:84 55.23808725257425 55.82226471737879 -21.360179718115674 -20.903466258064043 aware:a__2012_2013_swb_sh Cartographie des SWB (Small Water Bodies) proches de zones d'élevage de chevaux entre Tana et Antsirabé pour identifier le niveau de circulation virale (West Nile). West Nile Small Water Bodies EPSG:4326 CRS:84 47.2298469543457 47.9519882202148 -19.3519973754883 -18.6668930053711 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:a__2012_2013_swb_ss Cartographie des SWB (Small Water Bodies) proches de zones d'élevage de chevaux entre Tana et Antsirabé pour identifier le niveau de circulation virale (West Nile). West Nile Small Water Bodies EPSG:4326 CRS:84 46.3085250854492 48.8268585205078 -20.3617973327637 -18.7150382995605 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:a__2013_2014_swb_sh Cartographie des SWB (Small Water Bodies) proches de zones d'élevage de chevaux entre Tana et Antsirabé pour identifier le niveau de circulation virale (West Nile). West Nile Small Water Bodies EPSG:4326 CRS:84 46.2650527954102 48.8286514282227 -20.3400096893311 -18.7097911834717 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:a__2013_2014_swb_ss Cartographie des SWB (Small Water Bodies) proches de zones d'élevage de chevaux entre Tana et Antsirabé pour identifier le niveau de circulation virale (West Nile). West Nile Small Water Bodies EPSG:4326 CRS:84 46.1660575866699 48.8416175842285 -20.1811656951904 -18.1970176696777 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:a__2014_2015_swb_ss Cartographie des SWB (Small Water Bodies) proches de zones d'élevage de chevaux entre Tana et Antsirabé pour identifier le niveau de circulation virale (West Nile). West Nile Small Water Bodies EPSG:4326 CRS:84 46.7195510864258 48.8287048339844 -20.3400707244873 -18.2138671875 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:a__2016_reunion_dates_recolte_canne features _2016_reunion_dates_recolte_canne EPSG:32740 CRS:84 55.231270611087325 55.83449319098952 -21.38608214554606 -20.88929229579054 aware:a__2016_reunion_dates_recolte_canne0 La cartographie du suivi de la récolte de la canne à sucre a été réalisée en 2016 sur la sole cannière de La Réunion. Les images optiques du satellite Sentinel-2 (ESA) ont complétées l'utilisation des images radar de Sentinel-1. La cartographie présente les dates de début et de fin de récolte d’entités cannières obtenues par le croisement des couches du registre parcellaire graphique (RPG), du cadastre et des routes. La chaîne de traitement MASH (Mapping Sugarcane Harvest) a été développée pour automatiser les traitements afin de cartographier l’avancement de la récolte de canne à sucre en temps semi-réel. La méthode consiste à traiter automatiquement des images satellitaires libres (radar et optique) acquises à haute fréquence (moins de 6 jours). Chaque pixel des parcelles en canne à sucre est classé selon son état de récolte. Réunion Canne à sucre EPSG:32740 CRS:84 55.231270611087325 55.83449319098952 -21.38608214554606 -20.88929229579054 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:a__2017_reunion_dates_recolte_canne La cartographie du suivi de la récolte de la canne à sucre a été réalisée en 2017 sur toute la sole cannière de La Réunion. Les images satellites radar et optique du programme Copernicau de l'ESA sont disponibles à haute fréquence de revisite pour ce suivi. La cartographie présente les dates de début et de fin de récolte d’entités cannières obtenues par le croisement des couches du registre parcellaire graphique (RPG), du cadastre et des routes. La chaîne de traitement MASH (Mapping Sugarcane Harvest) a été développée pour automatiser les traitements afin de cartographier l’avancement de la récolte de canne à sucre en temps semi-réel. La méthode consiste à traiter automatiquement des images satellitaires libres (radar et optique) acquises à haute fréquence (moins de 6 jours). Chaque pixel des parcelles en canne à sucre est classé selon son état de récolte. Réunion Canne à sucre EPSG:32740 CRS:84 55.23179808527201 55.83416706039904 -21.385939844419532 -20.88924351105075 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:a__2018_reunion_dates_recolte_canne La cartographie du suivi de la récolte de la canne à sucre a été réalisée en 2018 sur toute la sole cannière de La Réunion. 30 images satellites en optique (Sentinel-2A et 2B) et 12 images radar (Sentinel-1) du programme Copernicus de l’ESA ont été traitées. La cartographie présente les dates de début et de fin de récolte d’entités cannières obtenues par le croisement des couches de l’occupation du sol (Carte d’occupation du sol 2017 Spot-6/7 (niveau3) disponible sur Aware), du cadastre et des routes. La chaîne de traitement MASH (Mapping Sugarcane Harvest) a été développée pour automatiser les traitements afin de cartographier l’avancement de la récolte de canne à sucre en temps semi-réel. La méthode consiste à traiter automatiquement des images satellitaires libres (radar et optique) acquises à haute fréquence (moins de 6 jours). Chaque pixel des parcelles en canne à sucre est classé selon son état de récolte. Réunion Canne à sucre EPSG:32740 CRS:84 55.22881025927434 55.83414636677898 -21.38616553299406 -20.88920829318193 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other cirad:a_dataset_of_environmental__climatic_and_anthropogenic_varia A dataset of environmental, climatic and anthropogenic variables in Amboseli ecosystem, Kenya features a_dataset_of_environmental__climatic_and_anthropogenic_varia_1 EPSG:32737 CRS:84 36.86276117349221 37.9433385803531 -3.165401693007389 -1.9884272710279423 text/xml text/html cirad:a_dataset_of_large_herbivores_distribution_and_their_environ features a_dataset_of_large_herbivores_distribution_and_their_environ EPSG:32737 CRS:84 36.86276117349221 37.9433385803531 -3.165401693007389 -1.9884272710279423 text/xml text/html cirad:a_dataset_of_large_herbivores_distribution_in_amboseli_ecosy A dataset of large herbivores distribution in Amboseli ecosystem, Kenya features a_dataset_of_large_herbivores_distribution_in_amboseli_ecosy EPSG:32737 CRS:84 36.86276117349221 37.9433385803531 -3.165401693007389 -1.9884272710279423 text/xml text/html c2c:armoires Armoires électrique de chambery features armoires_de_chambery EPSG:4326 CRS:84 5.8881648 5.9362886 45.5552137 45.612534 text/xml text/html aware:bariere_corail_v3_epsg32738 Corail et rocher submergés issus d'une classification d'image. L'image utilisée a été acquise par le satellite SPOT4 le 16 juin 2002. Cette couche était destinée à illustrer la carte de la typologie des espaces boisés. Le traitement utilisé pour l'obtenir n'est donc pas fondé sur des relevés de terrain mais simplement de la photo-interprétation. Mayotte Milieu marin Barrière de corail EPSG:32738 CRS:84 44.80302282909278 45.52118598814626 -13.151339946636801 -12.52520991737878 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:bd_gabir_2017_v2_20 Base de données d'apprentissage et de validation utilisée pour les travaux de cartographie de l'occupation du sol de la Réunion pour le millésime 2017. Pour utiliser ou référencer cette ressource préciser les mentions suivantes :Dupuy, Stéphane, 2019, "Reunion Island - 2017, learning database", doi:10.18167/DVN1/TOARDN, CIRAD Dataverse, V1 ; Projet GABIR Occupation du sol EPSG:32740 CRS:84 55.212373324097236 55.83138360793073 -21.387689619816136 -20.865809775153284 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:bd_gabir_2018_v12 Base de données d'apprentissage et de validation utilisée pour les travaux de cartographie de l'occupation du sol de la Réunion pour le millésime 2018. Pour utiliser ou référencer cette ressource préciser les mentions suivantes :Dupuy, Stéphane, 2019, "Dupuy, Stéphane, 2019, "Reunion Island - 2018, learning spatial database", doi:10.18167/DVN1/8QJABD, CIRAD Dataverse, V1 ; Occupation du sol EPSG:32740 CRS:84 55.212373324097236 55.83615433504526 -21.387723021414736 -20.865809775153284 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:bd_terrain_gabir_2016_2017 Base de données d'apprentissage et de validation utilisée pour les travaux de cartographie de l'occupation du sol 2016-2017. Pour utiliser ou référencer cette ressource préciser les mentions suivantes : "Londoño Villegas, Mónica María, Le Mezo, Lionel, Dupuy, Stéphane, 2019, "Reunion Island - 2016-2017, learning spatial database", doi:10.18167/DVN1/HM9QNL, CIRAD Dataverse, V1" http://dx.doi.org/10.18167/DVN1/HM9QNL Sentinel2 Python Bd terrain France Raster Moringa Landsat8 OrfeoToolBox Télédétection Approche objet Spot6/7 EPSG:32740 CRS:84 55.21247182310544 55.83841301146436 -21.389626870224596 -20.867892772911343 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:besoinsms_troupeaux_2010 Estimation des besoins fourragers (en matière sèche) des ruminants présents dans les exploitations d'élevage à la Réunion en 2010. Cette estimation est basée sur les données du Recensement Général Agricole de 2010 et des besoins en fourrages des animaux estimés selon différentes sources (Réseaux de référence et dires d'expert) Elevage Besoin Fourrage EPSG:32740 CRS:84 55.21231760355595 55.83914598440506 -21.391140635961385 -20.869485404413716 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:bilanclim_annee_humide0 Le bilan climatique (différence Pluie-ETP) sur la zone cultivable de La Réunion a été calculé à partir des séries climatiques quotidiennes (10 années) de précipitations et d’ETP d’Octobre 2002 à Septembre 2012 de la base climatique MétéoR du CIRAD. Le calcul a été réalisé sur un semis de 6000 points équidistants de 500 mètres. Les valeurs de précipitation et d’ETP ont été interpolées sur chaque position. Une analyse fréquentielle des bilans climatiques annuels a permis de calculer le bilan climatique de chaque point en année médiane, quinquennale sèche et quinquennale humide. Le fichier grid résultant a été vectorisé par classes de 250 mm/an. Climatologie Réunion Agriculture EPSG:32740 CRS:84 55.21313934697318 55.83430922006927 -21.389887435838492 -20.871029115129645 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:bilanclim_annee_mediane0 Le bilan climatique (différence Pluie-ETP) sur la zone cultivable de La Réunion a été calculé à partir des séries climatiques quotidiennes (10 années) de précipitations et d’ETP d’Octobre 2002 à Septembre 2012 de la base climatique MétéoR du CIRAD. Le calcul a été réalisé sur un semis de 6000 points équidistants de 500 mètres. Les valeurs de précipitation et d’ETP ont été interpolées sur chaque position. Une analyse fréquentielle des bilans climatiques annuels a permis de calculer le bilan climatique de chaque point en année médiane, quinquennale sèche et quinquennale humide. Le fichier grid résultant a été vectorisé par classes de 250 mm/an. Climatologie Réunion Agriculture EPSG:32740 CRS:84 55.21313934697318 55.83430922006927 -21.389887435838492 -20.871029115129645 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:bilanclim_annee_seche0 Le bilan climatique (différence Pluie-ETP) sur la zone cultivable de La Réunion a été calculé à partir des séries climatiques quotidiennes (10 années) de précipitations et d’ETP d’Octobre 2002 à Septembre 2012 de la base climatique MétéoR du CIRAD. Le calcul a été réalisé sur un semis de 6000 points équidistants de 500 mètres. Les valeurs de précipitation et d’ETP ont été interpolées sur chaque position. Une analyse fréquentielle des bilans climatiques annuels a permis de calculer le bilan climatique de chaque point en année médiane, quinquennale sèche et quinquennale humide. Le fichier grid résultant a été vectorisé par classes de 250 mm/an. Climatologie Réunion Agriculture EPSG:32740 CRS:84 55.21313934697318 55.83430922006927 -21.389887435838492 -20.871029115129645 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other cirad:bos10_1 MOS features bos10_1 EPSG:32740 CRS:84 55.21960238367403 55.83485247145084 -21.387119519572263 -20.889041452760694 text/xml text/html aware:bte_26micro_zones Zonage pédo-climatique des périmètres irrigués ( 26 zones homogènes) et besoins optimaux en eau d'irrigation de la culture de canne à sucre selon 2 méthodes d'irrigation (goutte à goutte, aspersion) Irrigation Canne à sucre Périmètre irrigué EPSG:32740 CRS:84 55.28367752439147 55.59081453393899 -21.375244675634086 -21.18377195701337 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other AIDA:carte_pedo_raunet_1991 Cette carte est une version raster de la couche pédologique de Michel Raunet de 1991. carte_pedo_raunet_1991 WCS GeoTIFF EPSG:32740 CRS:84 55.212401845171996 55.89522210719093 -21.395382064188713 -20.86932691048402 cirad:carte_pedologique_de_l_ile_rodrigues__1985. vectorisation du document de l'IRD intitulé "Île Rodrigues : carte pédologique. Scale of 1:20 000. Date of publication: 1985." features carte_pedologique_de_l_ile_rodrigues__1985. EPSG:32741 CRS:84 63.29826690192663 63.50196775348977 -19.78592424981459 -19.66697112182782 text/xml text/html TETIS:carte_zimbabwe_murewa_2023 full_inf_v1_garden-planet-inferencemap WCS GeoTIFF EPSG:3857 CRS:84 31.50985387439802 32.1831411798456 -17.95738965606385 -17.31180756969696 aware:chiangklang Carte d'occupation du sol réalisée à partir d'un couple d'images SPOT-5 PAN et MS (23/04/2010), d'une scène SPOT-5 MS (12/02/2010) et d'un modèle numérique d'élévation (MNE) SPOT-DEM. Projet BiodivHealthSEA (ANR-11-CEPL-002-01). Images et MNE financés par le programme ISIS du CNES et le projet BiodivHealthSEA. Spot-5 Occupation du sol EPSG:32647 CRS:84 100.63004604863609 100.87926911172399 19.076028590700894 19.269918856854073 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:chiangrai Carte d'occupation du sol réalisée à partir d'un couple d'images SPOT-5 PAN et MS (05/11/2010), d'une scène SPOT-5 MS (17/04/2012) et d'un modèle numérique d'élévation (MNE) SPOT-DEM. Projet BiodivHealthSEA (ANR-11-CEPL-002-01). Images et MNE financés par le programme ISIS du CNES et le projet BiodivHealthSEA. Thaïlande Occupation du sol EPSG:32647 CRS:84 99.85038431868637 100.16646922594676 19.74242715957573 20.031328198185474 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other FORETS_SOCIETES:classif-foret-evi-150160-20-1_8bit_4326 Localisation des dix types de forêts de terre ferme d'Afrique centrale détectés à partir d'analyses croisées des données d'inventaires, des cartes de végétation et des cycles annuels moyens de l'indice de végétation EVI. GeoTIFF EPSG:4326 CRS:84 8.115531401 32.60237239 -8.381193868 7.54324127 text/html text/xml aware:classif_1950_2020 Dans le cadre du projet « Territoires Durables », une cartographie fine de l’occupation du sol a été réalisée de 1950 à 2020. Pour se faire, des images aériennes à résolution métrique ont été utilisées pour les dates les plus anciennes de 1950 à 1984, et des images satellites THRS pour les plus récentes. C’est l’approche orientée objet qui a été choisie pour la réalisation de ces cartes. Après une première phase de segmentation, des indices texturaux et spectraux ont été calculés sur chaque image et utilisés comme base de données d’apprentissages. L’algorithme Random Forest a ensuite été choisi comme algorithme de classification. Au total, 7 cartes ont été générées, soit environ une carte tous les 10 ans, entre 1950 et 2020 avec 7 classes d’occupation du sol : la forêt, les zones urbaines, la canne à sucre, le maraichage, les vergers, les prairies, et autres. Télédétection Canne à sucre Occupation du sol Petite-île EPSG:32740 CRS:84 55.53959194281991 55.58017784979262 -21.366755587420784 -21.309643744612245 1950-01-01T00:00:00.000Z,1961-01-01T00:00:00.000Z,1973-01-01T00:00:00.000Z,1984-01-01T00:00:00.000Z,1997-01-01T00:00:00.000Z,2008-01-01T00:00:00.000Z,2020-01-01T00:00:00.000Z other other other other other other text/xml aware:classif_2017_pleiades_code10 Veuillez télécharger cette fiche : https://geode.cirad.fr/documents/307 . Elle contient des informations plus détaillées sur la validation. Cette carte d'occupation du sol a donc été obtenue avec la chaine Moringa. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Pléiades acquises en 2017, d’indices de textures calculés à partir d’une mosaïque d’images Pléiades acquises en 2017 et une série temporelle d'images Sentinel-2 et Landsat-8 acquises entre janvier et décembre 2017. Pour ce millésime 2017 nous publions 3 cartes d’occupation du sol correspondant aux 3 niveaux de détail de la nomenclature utilisée. Il s’agit ici du niveau 1 (le moins détaillé). Cette carte est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). Pour utiliser ou référencer cette ressource préciser les mentions suivantes : Dupuy, Stéphane; Gaetano, Raffaele, 2019, "Reunion island - 2017, Land cover map (Pleiades)", doi:10.18167/DVN1/RTAEHK, CIRAD Dataverse, V3 Python Sentinel2 France Raster Moringa Landsat8 OrfeoToolBox Télédétection Approche objet Spot6/7 EPSG:32740 CRS:84 55.204108811277 55.84724609019547 -21.398721295793017 -20.86177850426548 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classif_2017_pleiades_code2 Veuillez télécharger cette fiche : https://geode.cirad.fr/documents/307 . 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 automatisée et son implémentation est réalisée avec des outils libres (Orfeo Toolbox, R, Python). Cette carte d'occupation du sol a donc été obtenue avec la chaine Moringa. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Pléiades acquises en 2017, d’indices de textures calculés à partir d’une mosaïque d’images Pléiades et une série temporelle d'images Sentinel-2 et Landsat-8 acquises entre janvier et décembre 2017. Pour ce millésime 2017 nous publions 3 cartes d’occupation du sol correspondant aux 3 niveaux de détail de la nomenclature utilisée. Il s’agit ici du niveau 2. Cette carte est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). Pour utiliser ou référencer cette ressource préciser les mentions suivantes : Dupuy, Stéphane; Gaetano, Raffaele, 2019, "Reunion island - 2017, Land cover map (Pleiades)", doi:10.18167/DVN1/RTAEHK, CIRAD Dataverse, V3 Python Sentinel2 France Raster Moringa Landsat8 OrfeoToolBox Télédétection Approche objet Spot6/7 EPSG:32740 CRS:84 55.204108811277 55.84724609019547 -21.398721295793017 -20.86177850426548 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classif_2017_pleiades_code3_v2 Veuillez télécharger cette fiche : https://geode.cirad.fr/documents/307 . 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 automatisée et son implémentation est réalisée avec des outils libres (Orfeo Toolbox, R, Python). Cette carte d'occupation du sol a donc été obtenue avec la chaine Moringa. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Pléiades acquises en 2017, d’indices de textures calculés à partir des images Pléiades et une série temporelle d'images Sentinel-2 et Landsat-8 acquises entre janvier et décembre 2017. Pour ce millésime 2017 nous publions 3 cartes d’occupation du sol correspondant aux 3 niveaux de détail de la nomenclature utilisée. Il s’agit ici du niveau 3 (le plus détaillé). Cette carte est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). Pour utiliser ou référencer cette ressource préciser les mentions suivantes : Dupuy, Stéphane; Gaetano, Raffaele, 2019, "Reunion island - 2017, Land cover map (Pleiades)", doi:10.18167/DVN1/RTAEHK, CIRAD Dataverse, V3 . Références bibliographiques : Data paper : https://doi.org/10.1016/j.dib.2019.104934 // Rapport : https://agritrop.cirad.fr/594135/ OrfeoToolBox Python Sentinel2 Moringa EPSG:32740 CRS:84 55.20410883992733 55.8472458695949 -21.398720047945492 -20.861779112022692 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classif_2018_beta_code1_post0 Veuillez télécharger cette fiche : https://geode.cirad.fr/documents/309. Elle contient des informations plus détaillées sur la validation. Cette carte d'occupation du sol a été obtenue avec la chaine Moringa mise au point par l’équipe Cirad de l’UMR TETIS. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Spot6/7 acquises en 2018, d’indices de textures calculés à partir d’une mosaïque d’images Pléiades acquises en 2018 et une série temporelle d'images Sentinel-2 et Landsat-8 acquises entre janvier et octobre 2018. Pour ce millésime 2018 nous publions 2 cartes d’occupation du sol correspondant à 2 des 3 niveaux de détail de la nomenclature utilisée. Il s’agit ici du niveau 1 (le moins détaillé). Il s’agit d’une version béta car elle est produite avant la fin de l’année avec une série temporelle et une base de données terrain incomplètes. Cette carte est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). Python Sentinel2 France Raster Moringa Landsat8 OrfeoToolBox Télédétection Approche objet Spot6/7 EPSG:32740 CRS:84 55.20410563250885 55.847241619231546 -21.39873481465163 -20.861773957181523 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classif_2018_beta_code2_post features classif_2018_beta_code2_post EPSG:32740 CRS:84 55.20410563250885 55.847241619231546 -21.39873481465163 -20.861773957181523 aware:classif_2018_beta_code2_post0 Veuillez télécharger cette fiche : https://geode.cirad.fr/documents/309. Elle contient des informations plus détaillées sur la validation. Cette carte d'occupation du sol a été obtenue avec la chaine Moringa mise au point par l’équipe Cirad de l’UMR TETIS. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Spot6/7 acquises en 2018, d’indices de textures calculés à partir d’une mosaïque d’images Pléiades acquises en 2018 et une série temporelle d'images Sentinel-2 et Landsat-8 acquises entre janvier et octobre 2018. Pour ce millésime 2018 nous publions 2 cartes d’occupation du sol correspondant à 2 des 3 niveaux de détail de la nomenclature utilisée. Il s’agit ici du niveau 2. Il s’agit d’une version béta car elle est produite avant la fin de l’année avec une série temporelle et une base de données terrain incomplètes. Cette carte est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). Python Sentinel2 France Raster Moringa Landsat8 OrfeoToolBox Télédétection Approche objet Spot6/7 EPSG:32740 CRS:84 55.20410563250885 55.847241619231546 -21.39873481465163 -20.861773957181523 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classif_2018_pl_final_code1_communes1 Veuillez télécharger cette fiche : https://geode.cirad.fr/documents/306. Elle contient des informations plus détaillées sur la validation. Cette carte d'occupation du sol a été obtenue avec la chaine Moringa mise au point par l’équipe Cirad de l’UMR TETIS. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Pléiades acquises en 2018, d’indices de textures calculés à partir de cette image Pléiades et une série temporelle d'images Sentinel-2 et Landsat-8 acquises entre janvier et décembre 2018. Cette carte a été réalisée avec une base de donnée d’apprentissage remaniée par rapport à celle de 2017. Nous publions 3 cartes d’occupation du sol correspondant aux 3 niveaux de détail de la nomenclature utilisée. Il s’agit ici du niveau 1 (le moins détaillé). Cette carte est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). ; OrfeoToolBox Python Sentinel2 Moringa EPSG:32740 CRS:84 55.20410875613496 55.8472427862283 -21.398725789599776 -20.86177850426548 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classif_2018_pl_final_code2_communes Veuillez télécharger cette fiche : https://geode.cirad.fr/documents/306. Elle contient des informations plus détaillées sur la validation. Cette carte d'occupation du sol a été obtenue avec la chaine Moringa mise au point par l’équipe Cirad de l’UMR TETIS. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Pléiades acquises en 2018, d’indices de textures calculés à partir de cette image Pléiades et une série temporelle d'images Sentinel-2 et Landsat-8 acquises entre janvier et décembre 2018. Cette carte a été réalisée avec une base de donnée d’apprentissage remaniée par rapport à celle de 2017. Nous publions 3 cartes d’occupation du sol correspondant aux 3 niveaux de détail de la nomenclature utilisée. Il s’agit ici du niveau 2. Cette carte est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). Python Sentinel2 LIDAR Télédétection Moringa Pléiades OrfeoToolBox EPSG:32740 CRS:84 55.20410875613496 55.8472427862283 -21.398725789599776 -20.86177850426548 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classif_2018_s67_final_code1_com Veuillez télécharger cette fiche : https://geode.cirad.fr/documents/306. Elle contient des informations plus détaillées sur la validation. Cette carte d'occupation du sol a été obtenue avec la chaine Moringa mise au point par l’équipe Cirad de l’UMR TETIS. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Spot6/7 acquises en 2018, d’indices de textures calculés à partir d’une mosaïque d’images Pléiades acquises en 2018 et une série temporelle d'images Sentinel-2 et Landsat-8 acquises entre janvier et décembre 2018. Pour ce millésime 2018 nous avions publié une version béta avec des données partielle avent la fin 2018. Il s’agit maintenant des versions définitives calculées avec une série temporelle complète et une BD d’apprentissage remaniée. Nous publions 3 cartes d’occupation du sol correspondant aux 3 niveaux de détail de la nomenclature utilisée. Il s’agit ici du niveau 1 (le moins détaillé). Cette carte est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). Python Sentinel2 France Raster Moringa Landsat8 OrfeoToolBox Télédétection Approche objet Spot6/7 EPSG:32740 CRS:84 55.204108509942834 55.84723951670704 -21.398721250034964 -20.861773985442646 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classif_2018_s67_final_code2_communes Veuillez télécharger cette fiche : https://geode.cirad.fr/documents/306. Elle contient des informations plus détaillées sur la validation. Cette carte d'occupation du sol a été obtenue avec la chaine Moringa mise au point par l’équipe Cirad de l’UMR TETIS. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Spot6/7 acquises en 2018, d’indices de textures calculés à partir d’une mosaïque d’images Pléiades acquises en 2018 et une série temporelle d'images Sentinel-2 et Landsat-8 acquises entre janvier et décembre 2018. Pour ce millésime 2018 nous avions publié une version béta avec des données partielle avent la fin 2018. Il s’agit maintenant des versions définitives calculées avec une série temporelle complète et une BD d’apprentissage remaniée. Nous publions 3 cartes d’occupation du sol correspondant aux 3 niveaux de détail de la nomenclature utilisée. Il s’agit ici du niveau 2. Cette carte est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). Python Sentinel2 France Raster Moringa Landsat8 OrfeoToolBox Télédétection Approche objet Spot6/7 EPSG:32740 CRS:84 55.204108509942834 55.84723951670704 -21.398721250034964 -20.861773985442646 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classif_2018_s67_final_code3_communes Veuillez télécharger cette fiche : https://geode.cirad.fr/documents/306. Elle contient des informations plus détaillées sur la validation. Cette carte d'occupation du sol a été obtenue avec la chaine Moringa mise au point par l’équipe Cirad de l’UMR TETIS. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Spot6/7 acquises en 2018, d’indices de textures calculés à partir d’une mosaïque d’images Pléiades acquises en 2018 et une série temporelle d'images Sentinel-2 et Landsat-8 acquises entre janvier et décembre 2018. Pour ce millésime 2018 nous avions publié une version béta avec des données partielle avent la fin 2018. Il s’agit maintenant des versions définitives calculées avec une série temporelle complète et une BD d’apprentissage remaniée. Nous publions 3 cartes d’occupation du sol correspondant aux 3 niveaux de détail de la nomenclature utilisée. Il s’agit ici du niveau 3 (le plus détaillé). Cette carte est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). Python Sentinel2 France Raster Moringa Landsat8 OrfeoToolBox Télédétection Approche objet Spot6/7 EPSG:32740 CRS:84 55.20410563250885 55.847241619231546 -21.39873481465163 -20.861773957181523 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classif_around_dete_2018_kmeans_6v_10 Land cover map of Dete study site derived from Sentinel-2 images (2018) TEMPO project (tempo.cirad.fr), fundings: i-site MUSE (ANR-16-IDEX-0006). landcover Sentinel2 Zimbabwe EPSG:32735 CRS:84 26.742427980220562 27.214691029543577 -18.748479600467558 -18.503194180650173 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classif_bur_20061111_20080117 Carte d'occupation du sol réalisée à partir d'un couple d'images SPOT-5 PAN et MS (17/01/2008), d'une scène SPOT-5 MS (11/11/2006) et d'un modèle numérique d'élévation (MNE) SPOT-DEM. Projet CERoPath (ANR 07 BDIV 012). Images et MNE financés par le programme ISIS du CNES et le projet CERoPath.; Thaïlande Occupation du sol EPSG:32648 CRS:84 102.96194866532338 103.22161748216705 14.813932204049847 15.107069887367443 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classif_gabir_2016_2017 En complément veuillez télécharger la fiche complémentaire relative à la validation de la donnée : https://geode.cirad.fr/documents/315. De grands changements sont intervenus récemment en matière d’accès aux données satellites d’observation de la terre. Ainsi l’USGS, l’ESA, le projet Equipex GEOSUD et le pôle THEIA permettent un accès facilité aux données. Sur certains territoires, dont La Réunion, le dispositif Kalideos permet également l’accès à des données brutes et pré-traitées constituées en séries temporelles inter-comparables. La problématique n’est donc plus de savoir comment accéder aux données mais plutôt de comment les exploiter pour en extraire l’information. Dans ce contexte l’équipe Cirad de l’UMR TETIS, au sein du CES Occupation des Sols du pôle THEIA, a mis au point un prototype de chaine de traitement pour cartographier l’occupation du sol dans les contextes variés des pays du Sud. Afin d’être plus facilement reproductible, elle est automatisée et son implémentation est réalisée avec des outils libres (Orfeo Toolbox, R, Python). Cette carte d'occupation du sol est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). Pour utiliser ou référencer cette ressource préciser les mentions suivantes : Dupuy, Stéphane, Londoño Villegas, Mónica María, Gaetano, Raffaele, 2019, "La Réunion - Carte d'occupation du sol, 2016-2017", doi:10.18167/DVN1/TLELPO, CIRAD Dataverse, V1 Python Sentinel2 France Raster Moringa Landsat8 OrfeoToolBox Télédétection Approche objet Spot6/7 EPSG:32740 CRS:84 55.20410705841408 55.84724158478569 -21.398716747908622 -20.861778485424736 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classif_gabir_2017_postclas_code1 Veuillez télécharger cette fiche : https://geode.cirad.fr/documents/312. 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 automatisée et son implémentation est réalisée avec des outils libres (Orfeo Toolbox, R, Python). Cette carte d'occupation du sol a donc été obtenue avec la chaine Moringa. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Spot6/7 acquises en 2017, d’indices de textures calculés à partir d’une mosaïque d’images Pléiades acquises en 2017 et une série temporelle d'images Sentinel-2 et Landsat-8 acquises entre janvier et décembre 2017. Pour ce millésime 2017 nous publions 3 cartes d’occupation du sol correspondant aux 3 niveaux de détail de la nomenclature utilisée. Il s’agit ici du niveau 1 (le moins détaillé). Cette carte est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). Pour utiliser ou référencer cette ressource préciser les mentions suivantes : Dupuy, Stéphane; Gaetano, Raffaele, 2019, "La Réunion - Carte d'occupation du sol, 2017 (Spot6/7)", doi:10.18167/DVN1/OMHZQL, CIRAD Dataverse, V1 Python Sentinel2 Télédétection Moringa Landsat8 OrfeoToolBox Spot6/7 EPSG:32740 CRS:84 55.20410563250885 55.847241619231546 -21.39873481465163 -20.861773957181523 other other other other text/xml other other aware:classif_gabir_2017_postclas_code2 Veuillez télécharger cette fiche : https://geode.cirad.fr/documents/312. 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 automatisée et son implémentation est réalisée avec des outils libres (Orfeo Toolbox, R, Python). Cette carte d'occupation du sol a donc été obtenue avec la chaine Moringa. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Spot6/7 acquises en 2017, d’indices de textures calculés à partir d’une mosaïque d’images Pléiades acquises en 2017 et une série temporelle d'images Sentinel-2 et Landsat-8 acquises entre janvier et décembre 2017. Pour ce millésime 2017 nous publions 3 cartes d’occupation du sol correspondant aux 3 niveaux de détail de la nomenclature utilisée. Il s’agit ici du niveau 2. Cette carte est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). Pour utiliser ou référencer cette ressource préciser les mentions suivantes : Dupuy, Stéphane, Gaetano, Raffaele, 2019, "La Réunion - Carte d'occupation du sol, 2017 (Spot6/7)", doi:10.18167/DVN1/OMHZQL, CIRAD Dataverse, V1 Python Sentinel2 France Raster Moringa Landsat8 OrfeoToolBox Télédétection Approche objet Spot6/7 EPSG:32740 CRS:84 55.20410563250885 55.847241619231546 -21.39873481465163 -20.861773957181523 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classif_gabir_2017_postclas_code3_cor0 Veuillez télécharger cette fiche : https://geode.cirad.fr/documents/312. 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 automatisée et son implémentation est réalisée avec des outils libres (Orfeo Toolbox, R, Python). Cette carte d'occupation du sol a donc été obtenue avec la chaine Moringa. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Spot6/7 acquises en 2017, d’indices de textures calculés à partir d’une mosaïque d’images Pléiades acquises en 2017 et une série temporelle d'images Sentinel-2 et Landsat-8 acquises entre janvier et décembre 2017. Pour ce millésime 2017 nous publions 3 cartes d’occupation du sol correspondant aux 3 niveaux de détail de la nomenclature utilisée. Il s’agit ici du niveau 3 (le plus détaillé). Cette carte est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). Pour utiliser ou référencer cette ressource préciser les mentions suivantes : Dupuy, Stéphane; Gaetano, Raffaele, 2019, "La Réunion - Carte d'occupation du sol, 2017 (Spot6/7)", doi:10.18167/DVN1/OMHZQL, CIRAD Dataverse, V1 Python Sentinel2 France Raster Moringa Landsat8 OrfeoToolBox Télédétection Approche objet Spot6/7 EPSG:32740 CRS:84 55.20410563250885 55.847241619231546 -21.39873481465163 -20.861773957181523 other other other other text/xml other other cirad:classif_gona_landscape Land cover map of Malipati study site, Gonarezhou National Park, derived from Sentinel-2 images (2018) classif_gona_landscape WCS GeoTIFF EPSG:32736 CRS:84 31.286856961168898 31.707826497597992 -22.215540139153777 -21.83537920959558 aware:classif_kruger_kta_kua_landcover2 Pas de résumé GeoTIFF WCS classif_kruger_kta_kua_landcover EPSG:32736 CRS:84 30.967663576105043 31.444676086843266 -22.6824210647555 -22.265066558291224 other other other other text/xml other other aware:classif_loei_20070113_20080419 Carte d'occupation du sol réalisée à partir d'un couple d'images SPOT-5 PAN et MS (13/01/2007), d'une scène SPOT-5 MS (19/04/2008) et d'un modèle numérique d'élévation (MNE) SPOT-DEM. Projet CERoPath (ANR 07 BDIV 012). Images et MNE financés par le programme ISIS du CNES et le projet CERoPath. Thaïlande Occupation du sol EPSG:32647 CRS:84 101.57866268381528 101.83519466441025 17.369938088939232 17.596631757421275 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classif_luang_20061031_20070103 Carte d'occupation du sol réalisée à partir d'un couple d'images SPOT-5 PAN et MS (31/10/2006), d'une scène SPOT-5 MS (03/01/2007) et d'un modèle numérique d'élévation (MNE) SPOT-DEM. Projet CERoPath (ANR 07 BDIV 012). Images et MNE financés par le programme ISIS du CNES et le projet CERoPath.; Occupation du sol EPSG:32648 CRS:84 101.99430297689833 102.18789135422502 19.575451257600385 19.762514684296033 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classif_mondolkiri_20080316 Carte d'occupation du sol réalisée à partir d'un couple d'images SPOT-5 PAN et MS (16/03/2008) et d'un modèle numérique de terrain (MNT) SRTM. Projet CERoPath (ANR 07 BDIV 012). Images financées par le programme ISIS du CNES et le projet CERoPath. Cambodge Occupation du sol EPSG:32648 CRS:84 106.70065238817354 107.0165152343301 12.036624498913794 12.346317474474008 other other other other text/xml other other other other other other other other text/xml aware:classif_nan_20061021_20070112 Carte d'occupation du sol réalisée à partir d'un couple d'images SPOT-5 PAN et MS (12/01/2007), d'une scène SPOT-5 MS (21/10/2006) et d'un modèle numérique d'élévation (MNE) SPOT-DEM. Projet CERoPath (ANR 07 BDIV 012). Images et MNE financés par le programme ISIS du CNES et le projet CERoPath.; Thaïlande Occupation du sol EPSG:32647 CRS:84 100.70775189451949 101.01063087921936 18.97191831360695 19.279236161019057 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classif_pakse_20070213 Carte d'occupation du sol réalisée à partir d'un couple d'images SPOT-5 PAN et MS (13/02/2007) et d'un modèle numérique de terrain (MNT) SRTM. Projet CERoPath (ANR 07 BDIV 012). Images financées par le programme ISIS du CNES et le projet CERoPath. Occupation du sol EPSG:32648 CRS:84 105.64049266675238 106.00120624824405 14.998497501769409 15.31597469124049 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classif_veal_20061219_20070322 Carte d'occupation du sol réalisée à partir d'un couple d'images SPOT-5 PAN et MS (19/12/2006), d'une scène SPOT-5 MS (22/03/2007) et d'un modèle numérique d'élévation (MNE) SPOT-DEM. Projet CERoPath (ANR 07 BDIV 012). Images et MNE financés par le programme ISIS du CNES et le projet CERoPath. "Occupation du sol" Cambodge EPSG:32648 CRS:84 103.75266752026727 103.93377559233001 10.636227432517295 10.805129867646913 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classification_tana_2017_cirad Veuillez télécharger cette fiche : https://geode.cirad.fr/documents/313. Elle contient des informations détaillées sur la validation. Carte d'occupation du sol obtenue en combinant une image Pléiades acquise le 8 janvier 2017 et une série temporelle d'images Sentinel-2 et Landsat-8 acquises entre octobre 2016 et septembre 2017. Il s'agit du résultat d'une classification supervisée calculée avec la chaine de traitement Moringa mise au point par le Cirad (UMR TETIS). Cette carte a été élaborée dans le cadre du projet « Légende » financé par le Métaprogramme conjoint INRA-CIRAD GloFoods –Transitions pour la sécurité alimentaire mondiale. Pour utiliser ou référencer cette ressource préciser les mentions suivantes : Dupuy, Stéphane; Defrise, Laurence; Gaetano, Raffaele; Burnod, Perrine, 2019, "Antananarivo - 2017 Land cover map", doi:10.18167/DVN1/NHE34C, CIRAD Dataverse, V2 . Références bibliographiques liées à la donnée : article : S. Dupuy, L. Defrise, V. Lebourgeois, R. Gaetano, P. Burnod, J.-P. Tonneau, Analyzing Urban Agriculture’s Contribution to a Southern City’s Resilience through Land Cover Mapping: The Case of Antananarivo, Capital of Madagascar, Remote Sensing. 12 (2020) https://doi.org/10.3390/rs12121962 // Data paper : S. Dupuy, L. Defrise, R. Gaetano, V. Andriamanga, E. Rasoamalala, Land cover maps of Antananarivo (capital of Madagascar) produced by processing multisource satellite imagery and geospatial reference data, Data in Brief. (2020). https://doi.org/10.1016/j.dib.2020.105952 Madagascar Sentinel2 Moringa Pléiades Landsat8 Occupation du sol EPSG:32738 CRS:84 47.31936723552151 47.66962729694577 -19.123465497335182 -18.713787710169317 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:classifkruger Land cover map of Pesvi study site derived from Sentinel-2 images (2018) TEMPO project (tempo.cirad.fr), fundings: i-site MUSE (ANR-16-IDEX-0006). GeoTIFF Sentinel2 Aires protégées Occupation du sol Zimbabwe EPSG:32736 CRS:84 30.967663576105043 31.444676086843266 -22.6824210647555 -22.265066558291224 other other other other text/xml other other cirad:couronnes_d_arbres_de_la_region_de_bambey_au_senegal_en_2017 Cette couche vectoriel est le résultat de la détection et de l'identification de certaines espèces d'arbres clés dans le parc à Faidherbia albida à Bambey, au Sénégal à partir d'images satellites à très haute résolution (Worldview-3 image (WV-3, DigitalGlobe, Inc.)). Les cimes des arbres sont délimitées par seuillage NDVI et filtrage consécutif. Une analyse factorielle discriminante est ensuite réalisée, indiquant que seules quatre des sept espèces les plus abondantes de la zone d'étude peuvent être distinguées : « Faidherbia albida », « Azadirachta indica », « Balanites aegyptiaca » et « Tamarindus indica ». couronnes_d_arbres_de_la_region_de_bambey_au_senegal_en_2017 features EPSG:32628 CRS:84 -16.647346221668304 -16.526182708719315 14.643064474236116 14.819567812524886 text/xml text/html cirad:cours_d_eau_de_la_reunion Cours d'eau features cours_d_eau_de_la_reunion EPSG:4326 CRS:84 55.21658226811657 55.83315608798119 -21.385771115150128 -20.874365167187523 text/xml text/html aware:dates_recolte_2019 La cartographie du suivi de la récolte de la canne à sucre a été réalisée en 2019 sur toute la sole cannière de La Réunion. 33 images satellites en optique (Sentinel-2A et 2B) et 14 images radar (Sentinel-1) du programme Copernicus de l’ESA ont été traitées. La cartographie présente les dates de début et de fin de récolte d’entités cannières obtenues par le croisement des couches de l’occupation du sol (Carte d’occupation du sol 2018 Spot-6/7 (niveau3) disponible sur Aware), du Registre Parcellaire Graphique 2017 et des routes. La chaîne de traitement automatique MASH (Mapping Sugarcane Harvest) cartographie l’avancement de la récolte de canne à sucre en temps semi-réel. La méthode consiste à traiter automatiquement des images satellitaires libres (radar et optique) acquises à haute fréquence (moins de 6 jours). Chaque pixel des parcelles en canne à sucre est classé selon son état de récolte. Canne à sucre Agriculture EPSG:32740 CRS:84 55.23382476981731 55.834648483224115 -21.386114846388356 -20.88928241028878 other other other other text/xml other other AMAP:de2__shapefile shapefile zone benin decrite par camille features DigitExtrait2 EPSG:404000 CRS:84 463288.5 465336.9 1035169.8 1036494.3 AMAP:de2__tiffile tif file de la zone benin decrite par camille DigitExtrait2_Image WCS GeoTIFF EPSG:32631 CRS:84 2.6663610234569335 2.682541494162034 9.366190111831088 9.375403489653618 AMAP:digit_extrait2_shapefile features DigitExtrait2 EPSG:404000 CRS:84 463288.5 465336.9 1035169.8 1036494.3 AMAP:digitextrait2image DigitExtrait2_Image WCS GeoTIFF EPSG:32631 CRS:84 2.6663610234569335 2.682541494162034 9.366190111831088 9.375403489653618 TETIS:dist_edge_2015 dist_edge_2015 WCS GeoTIFF EPSG:32738 CRS:84 42.99128186697079 50.97619108953781 -25.71479640305125 -11.865020378734606 text/html text/xml cirad:eau Réseau hydro features eau EPSG:4326 CRS:84 55.21658226811657 55.83315608798119 -21.385771115150128 -20.874365167187523 text/xml text/html aware:ecuries Localisation de l'élevage de chevaux principal d'une zone entre Tana et Antsirabé pour identifier le niveau de circulation virale (West Nile). West Nile Small Water Bodies Santé animale EPSG:4326 CRS:84 46.4639129638672 48.4144058227539 -19.9351406097412 -18.7466602325439 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other aware:edit Giroflières de la commune d'Ambatoharanana saisies par photo-interprétation des images Quickbird prisent les 3 et 11 Mars 2010. Les caractéristiques des images sont les suivantes : - Surface couvert : 233 km2 - Type de produit : Imagerie standard améliorée (Enhanced Standard Imagery) - Bandes : Composition colorée aux couleurs naturelles - Echantillonnage : 8bit - Format de fichier : Geotiff - Résolution spatiale : 50cm (Pansharpened) - Projection : UTM WGS-84 Zone 39S - Date d’acquisition : 03 et 11 Mars 2010. Il est à noter que les différentes bandes spectrales n'étaient pas disponibles sur ces images. Des compositions colorées (aux couleurs naturelles) de chaque image ont été utilisées pour le travail de photo-interprétation. Ambatoharanana Giroflière Girofle EPSG:32739 CRS:84 49.22085115035474 49.33010726687037 -17.410737427753375 -17.215909378872958 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other cirad:erreur-topo erreur features erreur-topo EPSG:4326 CRS:84 55.51539560613217 55.51897155829718 -21.345565442252052 -21.34333091442727 text/xml text/html aware:evolution2003_2017_v7 Veuillez télécharger la fiche suivante qui informe sur la qualité de la carte : https://geode.cirad.fr/documents/423 . Carte d'occupation du sol au format vecteur ESRI shape représentant l'évolution des espaces artificialisés de l'agglomération d'Antananarivo, capitale de Madagascar, entre 2003 et 2017. Cette carte est issue de traitement de télédétection réalisés à partir d'images satellites. Nous avons notamment utilisé des images Spot5 acquises le 14 février et le 4 juillet 2003. Ces images ont été mises à disposition par le CNES via le programme ISIS. Le traitement à consisté à utiliser la carte d'occupation du sol calculée sur la même emprise en 2017 (Référencée ci-dessous) comme un masque et de vérifier sur les images anciennes l'évolution des espaces bâtis. Nous avons également essayé de mesurer l'évolution des espaces agricoles pendant cette même période mais le résultat n'est pas très bon compte tenu de la difficulté à les distinguer sur les images d'archive des espaces naturels. Télédétection spatial database base de données spatiale remote sensing EPSG:32738 CRS:84 47.31936605082895 47.66962136095198 -19.1234655123489 -18.71378779438007 other other other other text/xml other other other other other other text/xml other other TETIS:full_inf_v1_garden-planet-inferencemap full_inf_v1_garden-planet-inferencemap WCS GeoTIFF EPSG:3857 CRS:84 -180.00000000000003 180.00000000000003 -85.06 85.06 aware:gbpai_region_coi_nbmois Pour savoir s’il est agronomiquement utile d’irriguer une culture, le bilan hydrique, en condition irriguée, permet de caractériser les consommations optimisées en eau d’irrigation (COI). Sur les dix-neuf zones homogènes, ces consommations optimisées ont été calculées avec l’outil Five-Core pour trois cultures : - la canne à sucre (récoltée en milieu de campagne), - le maraîchage (2 cycles consécutifs de tomate), - la prairie (Chloris gayana en culture permanente). Les besoins des cultures en eau d’irrigation sont exprimés: - en m3/ha /campagne pour la canne à sucre et le Chloris, - en m3/ha /an pour le maraîchage. Irrigation Prairie Canne à sucre Besoins en eau Maraîchage EPSG:32740 CRS:84 55.214889621789666 55.838638196333605 -21.38865807804365 -20.881406123953447 other other text/xml other other other other cirad:industrial Cadre de zoom features industrial EPSG:4326 CRS:84 47.3153198 47.6646686 -19.1010073 -18.7247403 text/xml text/html AIDA:iso_polygone_pluie_mediane_def features iso_polygone_pluie_mediane_def EPSG:4326 CRS:84 55.21652599769514 55.83665387473359 -21.38963076137323 -20.87179984012643 aware:iso_polygone_pluie_q20_4326_def Cette couche a été obtenu par krigeage des quinquennals sèche (2/10) de pluie annuelles calculées entre 1986 - 2016 Climatologie Pluviosité EPSG:4326 CRS:84 55.2165222167969 55.8366546630859 -21.3896312713623 -20.8717994689941 other other other other text/xml other other aware:iso_polygone_pluie_q80_4326_def Cette couche a été obtenu par krigeage des quinquennals humide (8/10) de pluie annuelles calculées entre 1986 - 2016. Climatologie Pluviosité EPSG:4326 CRS:84 55.2165222167969 55.8366546630859 -21.3896312713623 -20.871898651123 other other other other text/xml other other aware:isohyete_q20_86_2016 Cette couche présente les isohyètes des hauteurs de pluies atteintes ou dépassées en quinquennales sèches (2 année sur 10) à La Réunion entre 1986 et 2016. 143 postes de mesures ont été utilisé sur la Réunion. La série la plus courte était composé de 13 ans de mesures. Les plus longues avaient 30 ans. Climatologie Réunion Météorologie EPSG:32740 CRS:84 55.212188530651716 55.83904280505412 -21.391049586381676 -20.869542757492916 other other other other text/xml other other aware:isohyete_q80_1986_2016 Cette couche présente les isohyètes des hauteurs de pluies atteintes ou dépassées en quinquennales humides (8 années sur 10) à La Réunion entre 1986 et 2016. 143 postes de mesures ont été utilisé sur la Réunion. La série la plus courte était composé de 13 ans de mesures. Les plus longues avaient 30 ans. Climatologie Réunion Météorologie EPSG:32740 CRS:84 55.21235726991031 55.83904280505412 -21.391049586381676 -20.869544508770204 other other other other text/xml other other aware:isotherme_temp_max Cette couche d'information propose des iso lignes des températures moyennes annuelles avec un pas de +0.5°C entre chaque isoligne. La période de référence utilisée est comprise entre 1997 et 2017. L'ensemble des stations sélectionnées sont réparti uniformément sur La Réunion. Chaque station météorologique fourni la moyenne annuelle des températures maximums. Cette couche a été réalisé grâce aux données produites par le réseau Météo-France / CIRAD. Météorologie Réunion Température EPSG:32740 CRS:84 55.21235726991031 55.83904280505412 -21.391049586381676 -20.869544508770204 other other text/xml other other other other aware:isotherme_temp_mini Cette couche d'information propose des iso lignes des températures minimums annuelles avec un pas de +0.5°C entre chaque isoligne. La période de référence utilisée est comprise entre 1997 et 2017. L'ensemble des stations sélectionnées sont réparti uniformément sur La Réunion. Chaque station météorologique fourni la moyenne annuelle des températures moyennes. Cette couche a été réalisé grâce aux données produites par le réseau Météo-France / CIRAD. Météorologie Réunion Température EPSG:32740 CRS:84 55.21235726991031 55.83904280505412 -21.391049586381676 -20.869544508770204 other other text/xml other other other other aware:isotherme_temp_moy Cette couche d'information propose des iso lignes des températures moyennes annuelles avec un pas de +0.5°C entre chaque isoligne. La période de référence utilisée est comprise entre 1997 et 2017. L'ensemble des stations sélectionnées sont réparti uniformément sur La Réunion. Chaque station météorologique fourni la moyenne annuelle des températures moyennes. Cette couche a été réalisé grâce aux données produites par le réseau Météo-France / CIRAD. Météorologie Réunion Température EPSG:32740 CRS:84 55.21235726991031 55.83904280505412 -21.391049586381676 -20.869544508770204 other other text/xml other other other other cirad:itasy__vakinankaratra_-_madagascar_-_2023_-_land_cover_refer features itasy__vakinankaratra_-_madagascar_-_2023_-_land_cover_refer EPSG:32738 CRS:84 46.62802735921507 47.57963606310814 -20.072161250358366 -18.82966291232582 cirad:itasy__vakinankaratra_-_madagascar_-_2023__base_de_donnees_s Nous publions une base de données de référence sur les régions Itashy et Vakinankaratra (Madagascar) au format vecteur, utilisée pour entrainer un algorithme de classification supervisée. Cette donnée est en libre accès (licence CC-BY) sous réserve de citer cette référence : "Andriamampianina, Zaka; Rajaonson Nosy, Vokatsoa Lahatra; Andriamampionona, Lôla; Dupuy, Stéphane; Muller, Bertrand, 2023, "Itasy, Vakinankaratra - Madagascar - 2023 - Land cover reference spatial database", https://doi.org/10.18167/DVN1/5GHE96, CIRAD Dataverse, V1" features itasy__vakinankaratra_-_madagascar_-_2023__base_de_donnees_s EPSG:32738 CRS:84 46.62802735921507 47.57963606310814 -20.072161250358366 -18.82966291232582 text/xml text/html aware:kalasin Carte d'occupation du sol réalisée à partir d'un couple d'images SPOT-5 PAN et MS (03/11/2013), d'une scène SPOT-5 MS (20/12/2011) et d'un modèle numérique d'élévation (MNE) SPOT-DEM. Projet BiodivHealthSEA (ANR-11-CEPL-002-01). Images et MNE financés par le programme ISIS du CNES et le projet BiodivHealthSEA. Thaïlande Occupation du sol EPSG:32648 CRS:84 103.43299026672577 103.62226845437525 16.586724152884226 16.778126663554442 other other other other text/xml other other aware:kanchanaburi2 Carte d'occupation du sol réalisée à partir d'un couple d'images SPOT-5 PAN et MS (03/11/2013), d'une scène SPOT-5 MS (20/12/2011) et d'un modèle numérique d'élévation (MNE) SPOT-DEM. Projet BiodivHealthSEA (ANR-11-CEPL-002-01). Images et MNE financés par le programme ISIS du CNES et le projet BiodivHealthSEA. Thaïlande Occupation du sol EPSG:32647 CRS:84 99.02778752380648 99.22715108989733 14.061140974700534 14.282770579928135 other other other other text/xml other other centre_international_d_agriculture_tropicale:land_use_map_of_the_niayes_region_in_senegal_2017 The land use mapping of the southern part of the Niayes area in Senegal was conducted using expert visual photointerpretation and ground control points, based on a Pleiades satellite image acquired in March 2017. The study area spans 550.46 km2 (or 55 046 ha), stretching from Niaga and Sindia in the south to Mboro in the north (Fig. 1). The primary aim of this study was to identify mango and citrus orchards, categorize them into four distinct cropping systems, and determine their tree densities. The dataset is provided in Json format and uses the UTM coordinate system (zone 28N, datum WGS84), with a file size of 34 MB. The 19 657 mapped objects are distributed into 6 classes including Orchard, Vegetable Crop, Shrub, Urban Area, Water Network, and Sandpit. Orchards are further classified into four cropping systems: Low Tree Density, Traditional, Diversified, and Intensive Export. A detailed description of each cropping system is provided below. features land_use_map_of_the_niayes_region_in_senegal_2017 EPSG:32628 CRS:84 -17.27232868999548 -16.861765565396762 14.576172216010933 15.154987793525056 text/xml text/html aware:lapsik Carte d'occupation du sol réalisée à partir d'un couple d'images SPOT-5 PAN et MS (22/04/2010), d'une scène SPOT-5 MS (28/10/2012) et d'un modèle numérique d'élévation (MNE) SPOT-DEM. Projet BiodivHealthSEA (ANR-11-CEPL-002-01). Images et MNE financés par le programme ISIS du CNES et le projet BiodivHealthSEA. Occupation du sol Laos EPSG:32648 CRS:84 102.05226156710003 102.28035813284974 19.757468493322925 19.979255699042294 other other other other text/xml other other aware:limites_foret_dep_dom_976_epsg32738 features limites_foret_dep_dom_976_epsg32738 EPSG:32738 CRS:84 45.06389324078697 45.204198896949144 -12.980236294666083 -12.674282989884203 aware:limon_final Emplacements ponctuels des exploitations de limon (citron galet) à Rodrigues. Fruits Agriculture Citron EPSG:4326 CRS:84 63.3411865234375 63.4966163635254 -19.7490215301514 -19.6710929870605 other other other other text/xml other other cirad:localisation_sites_terri4sol fjvj features localisation_sites_terri4sol EPSG:4226 CRS:84 -7.6390861999999995 -3.2195522 4.746066603030204 7.74497796563734 text/xml text/html AIDA:mash_run24 features mash_run24 EPSG:4326 CRS:84 55.236587186493495 55.832599670418524 -21.384349978480902 -20.892208456477356 text/html text/xml TETIS:mayotte_2023_final_map mayotte_2023_final_map features EPSG:32738 CRS:84 45.01697655988141 45.30163706454806 -13.006804963526465 -12.635074756284936 aware:mayotte_typo_espaces_naturels_2008_brut_32738 Typologie des espaces boisés réalisées par le Cirad - UMR TETIS et UPR BSEF (Consortium AGRIFORT Consult) pour le compte du Conseil Général de Mayotte. Financement Fond Européen de Développement (9ème FED). Cette carte a fait l’objet d’un article disponible via ce lien : https://doi.org/10.1016/j.jag.2013.04.001 Pour utiliser ou référencer cette ressource préciser les mentions suivantes : Dupuy, Stéphane, Lainé, Gérard, Tassin, Jacques, Sarrailh, Jean-Michel, 2019, "Mayotte - Typologie des espaces boisés - 2010 - (donnée brute)", doi:10.18167/DVN1/CTZX7T, CIRAD Dataverse, V2 Canopy height OBIA Horizontal structure Tropical forest LIDAR EPSG:32738 CRS:84 45.01533599063253 45.30577944730717 -13.006069719632778 -12.632317585462078 other other other other text/xml other other aware:meren_unites_pedoclim_mediane Etude MEREN, estimation des besoins en eau d'irrigation pour une culture de canne à sucre pour une année médiane et du gain de rendement pour cette culture, région Nord et Est de l'Ile de la Réunion Irrigation Canne à sucre Besoins en eau EPSG:32740 CRS:84 55.49939348760664 55.838475458627734 -21.182635095320407 -20.882960500463213 other other other other text/xml other other aware:meren_unites_pedoclim_qh Etude MEREN, estimation des besoins en eau d'irrigation pour une culture de canne à sucre pour une année quinquennale humide et du gain de rendement pour cette culture, région Nord et Est de l'Ile de la Réunion Irrigation Canne à sucre Besoins en eau EPSG:32740 CRS:84 55.49939348760664 55.838475458627734 -21.182635095320407 -20.882960500463213 other other other other text/xml other other aware:meren_unites_pedoclim_qs Etude MEREN, estimation des besoins en eau d'irrigation pour une culture de canne à sucre pour une année quinquennale sèche et du gain de rendement pour cette culture, région Nord et Est de l'Ile de la Réunion Irrigation Canne à sucre Besoins en eau EPSG:32740 CRS:84 55.49939348760664 55.838475458627734 -21.182635095320407 -20.882960500463213 other other other other text/xml other other aware:miel_final Emplacements ponctuels des exploitations de miel à Rodrigues. Agriculture Emplacements EPSG:4326 CRS:84 63.3622360229492 63.4934043884277 -19.7548427581787 -19.6726913452148 other other other other text/xml other other aware:morpho_pedo_ouest_run Couche morpho_pédologique du littoral Ouest de la Réunion réalisée en 1989 au 1/10000ème. Auteur: Michel Raunet Périmètre irrigué Pédologie Réunion EPSG:32740 CRS:84 55.21462913625556 55.35926595401092 -21.186165199037685 -20.95595032721361 other other text/xml other other other other aware:morpho_pedologie_sud_reunion Couche morpho_pédologique des périmètres irrigués du Bras de Cilaos et du Bras de la Plaine réalisée en 1991 au 1/10000ème. Michel Raunet Irrigation Pédologie Réunion EPSG:32740 CRS:84 55.27870324211816 55.593322513426166 -21.376584442607967 -21.18276884385419 other other text/xml other other other other cirad:morphopedologie_de_mayotte_d_apres_ed._latrille__1981 Mayotte, inventaire des terres cultivables et de leurs aptitudes culturales features morphopedologie_de_mayotte_d_apres_ed._latrille__1981 EPSG:32738 CRS:84 45.01821870680361 45.30038045853312 -13.005903401561142 -12.63633817383822 text/xml text/html aware:nan_change_land_cover_1993_1997_shapes Carte des changements d'occupation du sol réalisée à partir d'images SPOT-3 (29/12/1993), SPOT-1 (01/12/1997), d'images SPOT-5 PAN et MS (12/01/2007), d'une scène SPOT-5 MS (21/10/2006) et d'un modèle numérique d'élévation (MNE) SPOT-DEM. Projet CERoPath (ANR 07 BDIV 012). Images et MNE financés par le programme ISIS du CNES et le projet CERoPath.; Thaïlande Occupation du sol EPSG:32647 CRS:84 100.71754378779224 101.01060011457247 18.971884571706205 19.27759707068833 other other other other text/xml other other aware:nigeria_adminboundaries_adm0_32631 EPSG:32631 Limites administratives EPSG:32631 CRS:84 2.6617481757373787 14.749974173867765 4.19391297681801 13.943211200533183 other other other other text/xml other other aware:nigeria_adminboundaries_adm1_32631 EPSG:32631 States of Nigeria: 36 Limites administratives EPSG:32631 CRS:84 2.6617481757373787 14.749974173867765 4.19391297681801 13.943211200533183 other other other other text/xml other other aware:nigeria_adminboundaries_adm2_20170222_32631 EPSG:32631 Local Government Area: 774 Limites administratives EPSG:32631 CRS:84 2.6617481757373787 14.749974173867765 4.19391297681801 13.943211200533183 other other other other text/xml other other aware:occsol_kandal Carte d'occupation du sol réalisée à partir de la classification supervisée d'un couple d'images Landsat-8 (avril 2015 et novembre 2014) Occupation du sol Végétation Landsat8 EPSG:32648 CRS:84 104.78272542629985 105.33229456714243 10.928218045032402 11.47048758433386 other other other other text/xml other other cirad:occupation_du_sol_-_la_reunion_-_base_de_donnees_reference_2 Base de données de référence pour la classification et la validation utilisée pour les travaux de cartographie de l'occupation du sol à La Réunion pour le millésime 2021. features occupation_du_sol_-_la_reunion_-_base_de_donnees_reference_2 EPSG:32740 CRS:84 55.212373411983684 55.83615404812192 -21.387721938407577 -20.86581355977721 text/xml text/html cirad:occupation_su_sol_a_petite-ile__la_reunion__en_2022 Les cartes d’occupation du sol de 2022 et 2023 sur la zone d’étude de Petite-île ont été obtenues par la mobilisation et la fusion de trois types de carte d’occupation du sol distinctes de sources différentes. Pour l’année 2022, quatre couches thématiques au format vecteur ont été intersectées pour couvrir l’emprise de la zone d’étude. Ces quatre couches vectorielles ont été extraites, puis intersectées dans l’ordre de priorité suivant : 1) les bâtiments, puis 2) le réseau des routes et des chemins issues de la carte d’occupation du sol de l’IGN de 2002 (https://geoservices.ign.fr/ocsge#telechargement) ; 3) les parcelles de canne à sucre issues du Registre Parcellaire Graphique de l’IGN de 2022 (https://geoservices.ign.fr/rpg#telechargementrpg2022) ; et enfin 4) la végétation naturelle et semi-naturelle issues de la carte de l’Office National des Forêts à La Réunion (communication interne). L’intersection des quatre types d’occupation du sol ont permis d’obtenir la une carte finale avec les 18 classes d’occupation du sol suivantes : - Pelouse amendée (pâturage) - Falaise et trottoir rocheux littoraux sans végétation - Prairie temporaire - Forêt humide de moyenne altitude sous le vent - Fourré secondaire semi-sec - Canne à sucre - Verger - Autre culture industrielle - Gel (surfaces gelées sans production) - Prairie permanente - Mais grain et ensilage - Bâti, route, chemin - Aménagement - Fourré secondaire humide de basse et moyenne altitude - Végétation arbustive des côtes rocheuses sèches - Fourrage - Légume ou fleur - Divers Afin d’homogénéiser le niveau de précision des classes d’occupation du sol, nous avons été contraints d’agréger certaines classes d’occupation du sol et ainsi obtenus une carte d’occupation du sol en 8 classes : canne à sucre , verger, maraîchage, forêt et milieu semi-naturel, prairie/fourrage, bâtiment/route/chemin, divers (i.e., espace vert, sol nu, jachère) et aménagement. Une expertise géométrique (corrections topologiques et fusion d’objets) et thématique (reclassement et fractionnement d’objets) sur la base de l’ortho-photographie de l’IGN de 2022 ont été nécessaires avant toute exploitation de la carte. Pour l’année 2023, la carte de 2022 été réutilisée avec une actualisation du parcellaire cannier à partir du RPG 2023 (https://geoservices.ign.fr/rpg#telechargementrpg2023) et une vérification géométrique et thématique manuelle à partir d’une image Pléiades acquise le 09/05/2023 (Pléiades©CNES) et les images de la série chronologique de Google Earth de 2023. occupation_su_sol_a_petite-ile__la_reunion__en_2022 features EPSG:32740 CRS:84 55.531533039715015 55.58787803078553 -21.36832121463742 -21.302349412325196 text/xml text/html cirad:occupation_su_sol_a_petite-ile__la_reunion__en_2023 Les cartes d’occupation du sol de 2022 et 2023 sur la zone d’étude de Petite-île ont été obtenues par la mobilisation et la fusion de trois types de carte d’occupation du sol distinctes de sources différentes. Pour l’année 2022, quatre couches thématiques au format vecteur ont été intersectées pour couvrir l’emprise de la zone d’étude. Ces quatre couches vectorielles ont été extraites, puis intersectées dans l’ordre de priorité suivant : 1) les bâtiments, puis 2) le réseau des routes et des chemins issues de la carte d’occupation du sol de l’IGN de 2002 (https://geoservices.ign.fr/ocsge#telechargement) ; 3) les parcelles de canne à sucre issues du Registre Parcellaire Graphique de l’IGN de 2022 (https://geoservices.ign.fr/rpg#telechargementrpg2022) ; et enfin 4) la végétation naturelle et semi-naturelle issues de la carte de l’Office National des Forêts à La Réunion (communication interne). L’intersection des quatre types d’occupation du sol ont permis d’obtenir la une carte finale avec les 18 classes d’occupation du sol suivantes : - Pelouse amendée (pâturage) - Falaise et trottoir rocheux littoraux sans végétation - Prairie temporaire - Forêt humide de moyenne altitude sous le vent - Fourré secondaire semi-sec - Canne à sucre - Verger - Autre culture industrielle - Gel (surfaces gelées sans production) - Prairie permanente - Mais grain et ensilage - Bâti, route, chemin - Aménagement - Fourré secondaire humide de basse et moyenne altitude - Végétation arbustive des côtes rocheuses sèches - Fourrage - Légume ou fleur - Divers Afin d’homogénéiser le niveau de précision des classes d’occupation du sol, nous avons été contraints d’agréger certaines classes d’occupation du sol et ainsi obtenus une carte d’occupation du sol en 8 classes : canne à sucre , verger, maraîchage, forêt et milieu semi-naturel, prairie/fourrage, bâtiment/route/chemin, divers (i.e., espace vert, sol nu, jachère) et aménagement. Une expertise géométrique (corrections topologiques et fusion d’objets) et thématique (reclassement et fractionnement d’objets) sur la base de l’ortho-photographie de l’IGN de 2022 ont été nécessaires avant toute exploitation de la carte. Pour l’année 2023, la carte de 2022 été réutilisée avec une actualisation du parcellaire cannier à partir du RPG 2023 (https://geoservices.ign.fr/rpg#telechargementrpg2023) et une vérification géométrique et thématique manuelle à partir d’une image Pléiades acquise le 09/05/2023 (Pléiades©CNES) et les images de la série chronologique de Google Earth de 2023. features occupation_su_sol_a_petite-ile__la_reunion__en_2023 EPSG:32740 CRS:84 55.531533039715015 55.58787803078553 -21.36832121463742 -21.302349412325196 text/xml text/html cirad:os_2022_run_32740 Base d'occupation des sols à La Réunion en 2022 avec plus d'informations features os_2022_run_32740 EPSG:32740 CRS:84 55.20264160302647 55.84870517856866 -21.39873919818247 -20.86040005721055 text/xml text/html aware:os_2022_run_32740 Cette carte d'occupation du sol a été obtenue avec la chaîne Moringa mise au point par l'équipe Cirad de l'UMR TETIS. Il s'agit du résultat d'une classification supervisée combinant une mosaïque d'images Spot6/7 acquises en 2022, d'indices de textures calculés à partir de cette image Spot6/7 et de la série temporelle de l'année 2022 des images Sentinel-2 (1 images tous les 5 jours) . Cette carte a été réalisée avec une base de données d'apprentissage actualisée en 2022. La carte présentée s'appuie sur le 3à¨me niveau (le plus détaillé), les données attributaires contiennent les niveaux 1 et 2. Le fichier de style associée à cette carte s'appuie sur le niveau 3 avec 29 classes. Télédétection Sentinel2 Approche objet Occupation du sol Spot6/7 EPSG:32740 CRS:84 55.2026415055042 55.84870541951865 -21.398740356329593 -20.86039947356961 other other other other text/xml other other cirad:p_ile_2022_4326 2022 features p_ile_2022_4326 EPSG:4326 CRS:84 55.53163100165572 55.546376217230744 -21.36620270298828 -21.34675062232716 text/xml text/html cirad:p_ile_avec_qmd_2022_4326 occup sol features p_ile_avec_qmd_2022_4326 EPSG:4326 CRS:84 347748.6928770271 349272.29902343755 7636620.742126749 7638769.11962149 text/xml text/html aware:padzas_epsg32738 Délimitation des zones érodées de Mayotte (padzas). Couche obtenue par photo-interprétation de l'orthophotographie de l'IGN acquise en 2008. Travail réalisé dans le cadre de la production de la typologie des espaces boisés de Mayotte. Cette délimitation ne fait pas de distinction de la couverture des padzas (sol nu, végétation herbacée ou boisée). Padzas Zones érodées EPSG:32738 CRS:84 45.05234740313729 45.21054161957137 -12.989453416607985 -12.686820530025733 other other other other text/xml other other aware:parcellaire_agrocanne_2011 Pas de résumé Parcellaire EPSG:32740 CRS:84 55.22489766387372 55.83449319098952 -21.38627184578776 -20.88922669065604 other other other other text/xml other other cirad:pedologie_de_la_reunion_au_1_50000_selon_d._pouzet___2002 Caractériser les sols de La Réunion features pedologie_de_la_reunion_au_1_50000_selon_d._pouzet___2002 EPSG:32740 CRS:84 55.21245278715558 55.83941911185597 -21.39080920072336 -20.869326910223997 text/xml text/html aware:piment_rodrigues Emplacements ponctuels des exploitations de ti piment à Rodrigues. Agriculture Emplacements EPSG:4326 CRS:84 63.3411483764648 63.4926490783691 -19.7524490356445 -19.6698780059814 other other other other text/xml other other aware:plantations_forestieres_32738 Délimitation des plantations forestières de Mayotte. Couche obtenue par photo-interprétation de l'orthophotographie de l'IGN acquise en 2008. Travail réalisé dans le cadre de la production de la typologie des espaces boisés de Mayotte. Foresterie EPSG:32738 CRS:84 45.070726916347084 45.20397179865299 -12.975948271565578 -12.691229513106515 other other other other text/xml other other aware:pluie_median_1986_2016 Cette couche présente les isohyètes des hauteurs de pluies médians observées à La Réunion entre 1986 et 2016. 143 postes de mesures ont été utilisé sur la Réunion. La série la plus courte était composé de 13 ans de mesures. Les plus longues avaient 30 ans. Climatologie Réunion Météorologie EPSG:32740 CRS:84 55.21235726991031 55.83904280505412 -21.391049586381676 -20.869544508770204 other other other other text/xml other other aware:potentiel_rd_canne_thermoradiatif Cette carte est le résultat d'une étude du potentiel de rendement de canne à sucre par simulations de croissance selon différents scénarios climatiques et culturaux. Cette couche présente le rendement médian de 10 cycles culturaux (2002-2012) de la canne à sucre au potentiel thermo- radiatif soit sans contrainte hydrique. Rendement EPSG:32740 CRS:84 55.21312789689093 55.83435244789958 -21.389887742748986 -20.871110278930686 other other other other text/xml other other aware:prachuap Carte d'occupation du sol réalisée à partir d'un couple d'images SPOT-5 PAN et MS (09/01/2013), d'une scène SPOT-5 MS (29/11/2011) et d'un modèle numérique d'élévation (MNE) SPOT-DEM. Projet BiodivHealthSEA (ANR-11-CEPL-002-01). Images et MNE financés par le programme ISIS du CNES et le projet BiodivHealthSEA. Thaïlande Occupation du sol EPSG:32647 CRS:84 99.5366739021854 99.78053198622719 11.634662397259216 11.89771733973046 other other other other text/xml other other aware:rdcan_irrigation80 Cette carte est le résultat d'une étude du potentiel de rendement de canne à sucre par simulations de croissance selon différents scénarios climatiques et culturaux. Cette couche présente le rendement médian de 10 cycles culturaux (2002-2012) de la canne à sucre avec une irrigation où 80% de la réserve utile est remplie. Canne à sucre Rendement EPSG:32740 CRS:84 55.21313934697318 55.83430922006927 -21.389887435838492 -20.871029115129645 text/xml other other other other other other aware:rdcan_irrigation80_old Cette carte est le résultat d'une étude du potentiel de rendement de canne à sucre par simulations de croissance selon différents scénarios climatiques et culturaux. Cette couche présente les besoins en eau d'irrigation médians de 10 cycles culturaux (2002-2012) de la canne à sucre où la réserve utile es tremplie à 80% Irrigation Canne à sucre Besoins en eau EPSG:32740 CRS:84 55.21313934697318 55.83430922006927 -21.389887435838492 -20.871029115129645 other other text/xml other other other other aware:rdcanne_irrigation50 Etude spatialisée du potentiel de rendement de canne à sucre par simulations de croissance selon différents scénarios climatiques et culturaux. Cette couche présente les besoins en eau d'irrigation médians de 10 cycles culturaux (2002-2012) de la canne à sucre avec une réserve utile maintenue à 50% Irrigation Canne à sucre Besoins en eau EPSG:32740 CRS:84 55.21313934697318 55.83430922006927 -21.389887435838492 -20.871029115129645 other other text/xml other other other other aware:rdcanne_irrigation500 Cette carte est le résultat d'une étude du potentiel de rendement de canne à sucre par simulations de croissance selon différents scénarios climatiques et culturaux. Cette couche présente le rendement médian de 10 cycles culturaux (2002-2012) de la canne à sucre avec une irrigation remplissant 50% de la réserve utile. Canne à sucre Rendement EPSG:32740 CRS:84 55.21313934697318 55.83430922006927 -21.389887435838492 -20.871029115129645 other other other text/xml other other other aware:rdcanne_pluvial Cette carte est le résultat d'une étude du potentiel de rendement de canne à sucre par simulations de croissance selon différents scénarios climatiques et culturaux. Cette couche présente le rendement médian de 10 cycles culturaux (2002-2012) de la canne à sucre en condtion pluviale stricte. Canne à sucre Rendement EPSG:32740 CRS:84 55.21313934697318 55.83430922006927 -21.389887435838492 -20.871029115129645 other other other other text/xml other other aware:re_lcm_2019_level1 Veuillez télécharger cette fiche : https://geode.cirad.fr/documents/550. Elle contient des informations plus détaillées sur la validation. D'autres cartes de 2019 sont disponibles via ce lien : http://dx.doi.org/10.18167/DVN1/YZJQ7Q Cette carte d'occupation du sol a été obtenue avec la chaine Moringa mise au point par l’équipe Cirad de l’UMR TETIS. Il s’agit du résultat d’une classification supervisée combinant une mosaïque d’images Spot6/7 acquises en 2019, d’indices de textures calculés à partir de cette image Spot6/7, une série temporelle d'images Sentinel-2 et Landsat-8 acquises entre janvier et décembre 2019 et d’images radar Sentinel-1 de 2019. Cette carte a été réalisée avec une base de donnée d’apprentissage remaniée par rapport à celle de 2019. Nous publions 3 cartes d’occupation du sol correspondant aux 3 niveaux de détail de la nomenclature utilisée. Il s’agit ici du niveau 1 (le moins détaillé). Cette carte est issue de travaux de recherche menés dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). OrfeoToolBox Python Sentinel2 Moringa LIDAR EPSG:32740 CRS:84 55.20410207164078 55.847245789834815 -21.398730327084625 -20.86177843518267 other other other other text/xml other other cirad:recette_datafeeder Simplement features recette_datafeeder EPSG:4326 CRS:84 55.21658226811657 55.83315608798119 -21.385771115150128 -20.874365167187523 text/xml text/html cirad:recette_dev_c2c Difficilement features recette_dev_c2c EPSG:4326 CRS:84 55.21658226811657 55.83315608798119 -21.385771115150128 -20.874365167187523 text/xml text/html aware:relveget1a660 Couche composée de 660 relevés de végétation effectués sur une zone comprise entre : - à l'ouest : Sakay (long 46,36° E) - à l'est : Andasibe (long 48,47° E) - au nord : nord de Antananarivo (lat -18,78°) - au sud : Antsirabe (lat -19,93°) Relevés classés en 13 classes d'occupation du sol : 1) bati, 2) cultures, 3) cultures et rizières, 4) eau, 5) formation herbeuse, 6) formation herbeuse boisee, 7) ravines boisées, 8) ravines non boisées, 9) rivieres, 10) rizières, 11) route, 12) sol nu et 13) formation boisée West Nile Madagascar Occupation du sol Relevés de végétation Santé animale EPSG:4326 CRS:84 46.3701019287109 48.4696311950684 -19.9312000274658 -18.7839164733887 other other other other text/xml other other aware:risque_pente7pc_ile Degenne, Pascal, 2021, "Risque de ruissellement selon des pentes à 7% sur l'île de La Réunion", https://doi.org/10.18167/DVN1/FSSY6B, CIRAD Dataverse, V1 Estimation d'un risque de ruissellement vers les cours d'eau du Domaine Public Fluvial de l'île de La Réunion selon des pentes supérieures ou égales à 7%. Le calcul de risque de ruissellement est effectué de manière itérative, en partant des cours d'eau et en progressant le long des pentes jusqu'à une distance de 200m de part et d'autre de ces cours d'eau. Le calcul est effectué sur une grille de cellules de 5m de résolution spatiale. A chaque itération, on calcule la pente par rapport aux points voisins déjà explorés et si cette pente est supérieure ou égale à 7% on marque les cellules concernées. Si la pente est inférieure, la progression à partir de ces cellules ne va pas plus loin. Ce que l'on obtient est une estimation de ce risque de ruissellement qui n'est basée que sur les différences d'altitudes entre les points. Il n'est donc pas tenu compte de la couverture du sol, de sa capacité d'infiltration, de sa rugosité ou autres facteurs de surface pouvant affecter ce ruissellement. Ces calculs on été réalisés à l'aide d'un programme écrit en langage Ocelet. (2021-09-30) Degenne, Pascal (CIRAD, UMR TETIS, France) - ORCID: 0000-0003-0062-8511 Ocelet ruissellement agricole risk agricultural runoff EPSG:32740 CRS:84 55.21990037812646 55.832657904095626 -21.38797896844352 -20.872905174012082 other other other other text/xml other other ASTRE:roadl_vnm features roadl_vnm CRS:84 CRS:84 102.22198383200005 109.44869117300004 8.641907737000075 23.372756932000037 text/html text/xml cirad:roadl_vnm Réseau routier du VietNam features roadl_vnm EPSG:4326 CRS:84 102.22198383200005 109.44869117300004 8.641907737000075 23.372756932000037 text/xml text/html cirad:roadl_vnm_1 Routes Vietnam Routes Vietnam features roadl_vnm_1 EPSG:4326 CRS:84 102.22198383200005 109.44869117300004 8.641907737000075 23.372756932000037 text/xml text/html cirad:roadl_vnm_2 Carte features routes_vietnam EPSG:4326 CRS:84 102.22198383200005 109.44869117300004 8.641907737000075 23.372756932000037 text/xml text/html cirad:rpg_2023_topo erreur features rpg_2023_topo EPSG:4326 CRS:84 55.51175671240855 55.53964108375637 -21.359179553022443 -21.33082831648893 text/xml text/html ECO_SOL:rubber_classification_monoculture-jungle_central-west-south-kalimantan_2020 rubber_classification_monoculture-jungle_central-west-south-kalimantan_2020 WCS GeoTIFF EPSG:4326 CRS:84 108.37275587617907 116.7809869355378 -4.199623953258763 2.333104455915221 text/plain aware:rubus_fev Cette couche est issue d'une photo-interprétation manuelle, des orthophotos de la BD Topo IGN 2008, réalisée entre autres par P. Turpin dans le cadre d'un projet co-financé par la DEAL. Elle contient donc des polygones représentant les zones envahies par Rubus alceifolius à la Réunion, avec parfois un pourcentage d'envahissement. Lutte biologique Rubus alceifolius DEAL EPSG:2975 CRS:84 55.28539885604786 55.838548962135775 -21.388956336479072 -20.8966459271673 other other other other text/xml other other aware:slopenandegrees Slope map (degrees) of Nan province, Thailand, derived from Shuttle Radar Topographic Mission Digital Elevation Model (USGS/NASA) in the framework of FUTUREHEALTHSEA project ("Scénarios de la santé en Asie du Sud-Est : changements d'utilisation des terres, changement climatique et maladies infectieuses", Référence ANR-17-CE35-0003-01). Topographie EPSG:32647 CRS:84 100.3333981949232 101.36469918119322 18.001457390465113 19.63983518751648 other other other other text/xml other other cirad:suivi_mash23_reunion La chaine de traitement MASH a été utilisé pour assurer le suivi de la récolte 2023 à La Réunion. Des images de la constellation Sentinel-1 et 2 ont été utilisé pour faire le suivi de l'avancement de la récolte. suivi_mash23_reunion features EPSG:4326 CRS:84 55.236587186493495 55.832599670418524 -21.38451596989387 -20.89220845647736 text/xml text/html aware:suivi_mash23_reunion suivi_mash23_reunion features EPSG:4326 CRS:84 55.236587186493495 55.832599670418524 -21.38451596989387 -20.89220845647736 cirad:suivi_mash23_reunion_1 Suivi de récolte 2023 - MASH features suivi_mash23_reunion_1 EPSG:4326 CRS:84 55.236587186493495 55.832599670418524 -21.38451596989387 -20.89220845647736 text/xml text/html aware:suivi_recolte_2014_cor Suivi temporel des parcelles de canne à sucre récoltées en 2014. L'état d'avancement de la coupe de la canne à sucre en 2014 a été élaboré à partir d'images de RADARSAT-2. Canne à sucre EPSG:4326 CRS:84 55.4057807922363 55.6525382995605 -21.3844566345215 -21.2174263000488 2014-07-16T00:00:00.000Z,2014-08-09T00:00:00.000Z,2014-09-02T00:00:00.000Z,2014-09-26T00:00:00.000Z,2014-10-20T00:00:00.000Z other other other other text/xml other other aware:surfacewater_hwange_201812_1_sfjV34j Monthly surface water maps, Hwangue National Park, Zimbabwe, derived from Sentinel-2 images (2018) TEMPO project (tempo.cirad.fr), fundings: i-site MUSE (ANR-16-IDEX-0006). Small Water Bodies EPSG:32735 CRS:84 25.76729616198438 27.466105628090396 -19.88930413750149 -18.485365192368203 other other other other text/xml other other aware:swb_2014_2015_sh Cartographie des SWB (Small Water Bodies) proches de zones d'élevage de chevaux entre Tana et Antsirabé pour identifier le niveau de circulation virale (West Nile). West Nile Small Water Bodies EPSG:4326 CRS:84 46.290699005127 48.7736968994141 -20.3410301208496 -18.7247104644775 other other other other text/xml other other cirad:tache_arti_1997_2009_ttes_routes_v3_2_epsg32361 features tache_arti_1997_2009_ttes_routes_v3_2_epsg32361 EPSG:32631 CRS:84 1.6502868112489835 4.8635634265987235 42.32047333517679 44.97606343078371 cirad:temp_amboseli temp amboseli features temp_amboseli EPSG:32737 CRS:84 36.86276117349221 37.9433385803531 -3.165401693007389 -1.9884272710279423 text/xml text/html aware:temperature_maxi_polygone_def Cette couche d'information propose des iso thermes minimum annuelles par bande de température homogène. La température dans chaque bande prend en compte l'altitude. Climatologie Température EPSG:2975 CRS:84 55.21235696858612 55.8390428050516 -21.39104958703891 -20.869544506286317 other other other other text/xml other other aware:temperature_mini_polygone_def Cette couche d'information propose des iso thermes minimum annuelles par bande de température homogène. La température dans chaque bande prend en compte l'altitude. Climatologie Température EPSG:2975 CRS:84 55.21235696858612 55.8390428050516 -21.39104958703891 -20.869544506286317 other other other other text/xml other other aware:temperature_moyenne_poly Cette couche d'information propose des iso thermes minimum annuelles par bande de température homogène. La température dans chaque bande prend en compte l'altitude. Climatologie Température EPSG:2975 CRS:84 55.21235696858612 55.8390428050516 -21.39104958703891 -20.869544506286317 other other other other text/xml other other cirad:titre Description features titre EPSG:32738 CRS:84 46.62802735921507 47.57963606310814 -20.072161250358366 -18.82966291232582 text/xml text/html aware:tonlesap Carte d'occupation du sol réalisée à partir d'un couple d'images SPOT-5 PAN et MS (30/05/2014), d'une scène SPOT-5 MS (14/05/2012) et d'un modèle numérique d'élévation (MNE) SPOT-DEM. Projet BiodivHealthSEA (ANR-11-CEPL-002-01). Images et MNE financés par le programme ISIS du CNES et le projet BiodivHealthSEA. Cambodge Occupation du sol EPSG:32648 CRS:84 103.86850048627957 104.3085756010005 12.426337956926432 12.70783262090999 other other other other text/xml other other aware:tree_crown_cover_per_ha_sen_ramsesII Dans le cadre du projet RAMSESII « Rôles de l’agroforesterie dans l’intensification durable des petites exploitations et la sécurité alimentaire des sociétés en Afrique de l’Ouest », une cartographie des arbres du parc agroforestier a été réalisée sur la région de Bambey à l’est de Dakar par télédétection à partir d’images Pléiades. Acquises entre fin Décembre et mi-Mars 2021, la classification des images sur le NDVI (Normalized Difference vegetation Index) aboutit à la délimitation de plus d’ 1.2 millions de couronnes d’arbres sur les 2500 km² de la zone d’étude. Deux cartes thématiques ont ensuite été générées : densité du nombre d’arbres par maille d’1 hectare et densité de surface couverte par les couronnes d’arbre par maille d’1 hectare. Couronnes Arbres EPSG:32628 CRS:84 -16.839455009007654 -16.27915607835447 14.335667494597471 14.94132556798373 other other other other text/xml other other aware:tree_crown_density_area_sen_ramsesII Dans le cadre du projet RAMSESII « Rôles de l’agroforesterie dans l’intensification durable des petites exploitations et la sécurité alimentaire des sociétés en Afrique de l’Ouest », une cartographie des arbres du parc agroforestier a été réalisée sur la région de Bambey à l’est de Dakar par télédétection à partir d’images Pléiades. Acquises entre fin Décembre et mi-Mars 2021, la classification des images sur le NDVI (Normalized Difference vegetation Index) aboutit à la délimitation de plus d’ 1.2 millions de couronnes d’arbres sur les 2500 km² de la zone d’étude. Deux cartes thématiques ont ensuite été générées : densité du nombre d’arbres par maille d’1 hectare et densité de surface couverte par les couronnes d’arbre par maille d’1 hectare. Couronnes Arbres EPSG:32628 CRS:84 -16.839455009007654 -16.27915607835447 14.335667494597471 14.94132556798373 other other other other text/xml other other aware:tree_crown_sen_ramsesII2 Dans le cadre du projet RAMSESII « Rôles de l’agroforesterie dans l’intensification durable des petites exploitations et la sécurité alimentaire des sociétés en Afrique de l’Ouest », une cartographie des arbres du parc agroforestier a été réalisée sur la région de Bambey à l’est de Dakar par télédétection à partir d’images Pléiades. Acquises entre fin Décembre et mi-Mars 2021, la classification des images sur le NDVI (Normalized Difference vegetation Index) aboutit à la délimitation de plus d' 1.2 millions de couronnes d’arbres sur les 2500 km² de la zone d’étude. Deux cartes thématiques ont ensuite été générées : densité du nombre d’arbres par maille d’1 hectare et densité de surface couverte par les couronnes d’arbre par maille d’1 hectare. Couronnes Aires protégées Arbres EPSG:32628 CRS:84 -16.839566027211315 -16.27942445628887 14.33695779871227 14.94112750046013 other other other other text/xml other other aware:typo_mayotte0 Typologie des espaces boisés réalisées par le Cirad - UMR TETIS et BSEF ( Consortium AGRIFORT Consult) pour le compte du Conseil Général de Mayotte. Financement Fond Européen de le Développement (9ème FED). Cette carte est issue d'une classification orientée objet et utilise des MNS et MNT issus des acquisitions LiDAR pour caractériser la structure horizontale de différents faciès d’espaces boisés. Les données LiDAR sont des données acquises par un LiDAR aéroporté à retours discrets et à petite empreinte mis en oeuvre dans le cadre du projet de cartographie du littoral « Litto3D ». Elles ont été utilisées pour créer un Modèle Numérique de Hauteur (MNH) à 1m de résolution spatiale puis un Modèle Numérique de Canopée (MNC) par filtrage médian. L’utilisation de deux segmentations successives à des échelles différentes nous a permis d’ajuster les paramètres de segmentation à la structure locale du paysage et du couvert. Référence : Lainé Gérard, Dupuy Stéphane, Tassin Jacques, Sarrailh Jean-Michel. 2010. Étude de la typologie forestière de Mayotte : Rapport final, juillet 2010. Contrat Cadre EuropeAid/119860/C/SV/Multi. Montpellier : CIRAD, 120 p. http://agritrop.cirad.fr/557465/1/document_557465.pdf Canopy height OBIA Horizontal structure Tropical forest LIDAR EPSG:32738 CRS:84 45.01533627838918 45.30577944730717 -13.006069719615729 -12.632317585462078 other other text/xml other other other other aware:water_gona Monthly surface water maps, Gonarezhou National Park, Zimbabwe, derived from Sentinel-2 images (2018) water_gona features EPSG:32736 CRS:84 31.412643829042697 31.48018208549983 -22.08404890133731 -21.9490516372518 other other other other text/xml other other aware:water_kruger Monthly surface water maps, North Kruger National Park, Zimbabwe, derived from Sentinel-2 images (2018) water_kruger features EPSG:32736 CRS:84 30.96787963512821 31.401303064883106 -22.680533400056987 -22.265245568353155 other other other other other text/xml other geor:xenopsyllagfix10 xenopsyllagfix10 WCS GeoTIFF EPSG:32740 CRS:84 55.21242632753459 55.83770988640519 -21.390967547085907 -20.87031688337347 text/xml aware:xenopsyllagfix10 Map of predicted Xenopsylla Genus Flea Index (GFI) based on climatic and environmental variables, Reunion Island. Xenopsylla cheopis and Xenopsylla brasiliensis are known vectors of Rickettsia typhi, a pathogenic bacterium causing murine typhus, a neglected zoonotic disease. GFI is an estimation of the number of Xenopsylla spp. fleas per mammal host. TIFF format. (2020-06-18) zoonosis fleas EPSG:32740 CRS:84 55.21242632753458 55.83770988640519 -21.390967547085904 -20.870316883373473 other other other other text/xml other other cirad:zoneamento_participativo_da_agricultura_familiar_do_planalto Zoneamento participativo da agricultura familiar em um contexto de expansão do agronegócio com representantes comunitários do Planalto Santareno features zoneamento_participativo_da_agricultura_familiar_do_planalto EPSG:4326 CRS:84 -55.28585354856208 -54.17698839959355 -3.5617201656416286 -2.4058449723585196 text/xml text/html aware:zones_production_arbo1 Cartographie à dire d'experts des zones de production fruitières en fonction des cultures majoritaires pratiquées. Les consommations en azote ainsi que les rendements ont été estimés pour un hectare cultivé moyen, correspondant à une surface où les différentes cultures fruitières majoritaires sont pondérées en fonction de leur prévalence dans chaque zone de production. Les consommations en azote correspondent à des apports recommandés en azote ammoniacal (kg/an/hectare moyen). Les rendements sont en tonnes/an/hectare moyen. Pour chaque espèce, les apports recommandés et les rendements sont calculées à partir de données de la littérature. Dans le cadre du même projet, deux cartes ont été produites : une carte pour le maraichage et une carte pour les cultures fruitières. Rendement zones_production_arbo Besoin en azote EPSG:32740 CRS:84 55.21823950296503 55.83477944460925 -21.386901781019322 -20.89130290964729 other other other other text/xml other other aware:zones_production_maraichage0 Cartographie à dire d'experts des zones de production maraichères en fonction des cultures majoritaires pratiquées. Les consommations en azote ainsi que les rendements ont été estimés pour un hectare cultivé moyen, correspondant à une surface où les différentes cultures maraichères majoritaires sont pondérées en fonction de leur prévalence dans chaque zone de production. Les consommations en azote correspondent à des apports recommandés en azote ammoniacal (kg/an/hectare moyen). Les rendements sont en tonnes/an/hectare moyen. Pour chaque espèce, les apports recommandés et les rendements sont calculées à partir de données de la littérature. Dans le cadre du même projet, deux cartes ont été produites : une carte pour le maraichage et une carte pour les cultures fruitières. Rendement zones_production_maraichage Besoin en azote EPSG:32740 CRS:84 55.22054870381524 55.83482330581513 -21.38401562677522 -20.885645687592326 other other other other text/xml other other