Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020

Version 1.1
Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020
Lemettais, Louise; Bégué, Agnès; Luque, Sandra; Laques, Anne-Elisabeth; Alleaume, Samuel; Demagistri, Laurent; Delaitre, Eric, 2022, "Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020", https://doi.org/10.23708/LBGQQU, DataSuds, V1
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Description
La cartographie des paysages est cruciale pour le suivi et la compréhension d'un large éventail de processus, et pour relever des défis tels que l'aménagement du territoire, l'évaluation de la biodiversité, les interactions santé-environnement, et le suivi/évaluation des impacts des politiques de gestion de l'environnement et des ressources. Afin de développer une "reconnaissance de l'approche paysagère" opérationnelle, nous devons développer des cadres méthodologiques et des outils dédiés à la caractérisation et à la cartographie des paysages.

Le Centre d'Expertise Scientifique (CES) Paysage du Pôle Théia, auquel est rattaché ce projet TOSCA du même nom, a pour ambition de développer des produits et des services qui rendent robustes et transférables l’analyse des paysages dans une diversité de domaine nécessitant la prise en compte de l’activité humaine sur des milieux donnés et auprès des gestionnaires qui mobilisent déjà cet objet intégrateur en aménagement du territoire. Ce projet consiste à développer une méthode automatisée de délimitation des Unités Paysagères (UP) à partir de Variables Essentielles Paysagères (VEP) issues des données Copernicus.

Ce premier volet du projet TOSCA vise à déterminer des méthodes pour délimiter les paysages. Une première méthode est donc proposée dans ce jeu de données.
Vous pourrez retrouver les éléments suivants :
- un schéma général récapitulatif de la méthode ;
- l'ensemble des données mobilisées avec une série chronologique MODIS NDVI (produit MOD13Q1 pendant la période 2016-2020) et de données Sentinel-2 (2019) ;
- la cartographie des unités paysagères finale réalisée avec la méthode sur la zone test choisie ;
- un poster scientifique présenté au congrès INTECOL-2022 (cf. publication connexe).
Subject Earth and Environmental Sciences
Keyword Remote sensing, Landscape, Units, Stratification, PCA, Time series, Essential variables (ELV), Haralick, MODIS, Sentinel-2
Related Publication Lemettais Louise, Bégué Agnès, Alleaume Samuel, Luque Sandra, Laques Anne-Elisabeth. (2022). AN OPERATIONAL APPROACH TO MULTI-SOURCE LANDSCAPE MAPPING BASED ON ESSENTIAL LANDSCAPE VARIABLES (ELVs). doi: 10.13140/rg.2.2.21861.68329
Notes Data type: Analysis data
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CES-PAYSAGE_01_schema_general.pdf
CES-PAYSAGE_01_schema_general.pdf
CES-PAYSAGE/Adobe PDF - 264.1 KB
Published Sep 30, 2022
17 Downloads
MD5: ce73b51a4ae73697984e1eae1b1b4bb3
Schéma général de la méthode, présenté en 5 parties.
Documentation
CES-PAYSAGE_02_ACP_MODIS_NDVI_2016_2020.tif
CES-PAYSAGE_02_ACP_MODIS_NDVI_2016_2020.tif
CES-PAYSAGE/00_data/TIFF Image - 3.2 MB
Published Sep 30, 2022
11 Downloads
MD5: 283dd032588cfcfb61fae97abeb2e3f1
ACP des 4 premières composantes principales des données MODIS NDVI à la résolution spatiale 250 m sur la zone d'étude.
Data
CES-PAYSAGE_02_stack_8_bandes_250m.tif
CES-PAYSAGE_02_stack_8_bandes_250m.tif
CES-PAYSAGE/01_Segmentation/TIFF Image - 5.6 MB
Published Sep 30, 2022
9 Downloads
MD5: c6e959d1f4ef618c5b01d079dff6b43e
Concaténation (stack) des 4 composantes principales de l'ACP MODIS NDVI (2016-2020) et de 2 indices de texture Haralick (Entropy et Haralick's Correlation) de 2 images NDVI Sentinel-2 (obtenu en mars et novembre 2019). Cette concaténation est utilisée pour réaliser la segmentation de la zone d'étude.
Data
CES-PAYSAGE_03_segmentation_seuil_100.zip
CES-PAYSAGE/01_Segmentation/Shapefile as ZIP Archive - 295.4 KB
Published Sep 30, 2022
7 Downloads
MD5: aba51b64cbee7932dca058b76b250b40
Fichier .zip de la segmentation validée durant le projet au format Shapefile. La segmentation est réalisée à l'aide de données multi-sources (MODIS et Sentinel-2). C'est une combinaison de 8 bandes (4 composantes principales MODIS et 2 indices de texture Haralick sur 2 images NDVI Sentinel-2 mars et novembre 2019).
Data
CES-PAYSAGE_04_data_raster_NDVI_mars_2019_sortie_01.zip
CES-PAYSAGE/00_data/ZIP Archive - 386.2 MB
Published Sep 30, 2022
6 Downloads
MD5: 3cf32b08f8a618e40f1884cedad291b2
Fichier .zip du raster NDVI Sentinel-2 du mois de mars 2019 à une résolution de 10 m. Le NDVI S2 est mobilisé dans l'étude pour obtenir les indices de texture (Haralick et FOTOTEX). Le mois de mars à Madagascar est représentatif de la fin de la saison humide où la teneur en chlorophylle des plantes est très élevée.
Data
CES-PAYSAGE_04_data_raster_NDVI_novembre_2019_sortie_02.zip
CES-PAYSAGE/00_data/ZIP Archive - 396.3 MB
Published Sep 30, 2022
6 Downloads
MD5: 4c20c04af4aeb8951ea5c8d742b70815
Fichier .zip du raster NDVI Sentinel-2 du mois de novembre 2019 à une résolution de 10 m. Le NDVI S2 est mobilisé dans l'étude pour obtenir les indices de texture (Haralick et FOTOTEX). A l'inverse, le mois de novembre à Madagascar est représentatif du début de la saison froide où la teneur en chlorophylle des plantes est très faibles.
Data
CES-PAYSAGE_05_data_raster_methode_Haralick_NDVI_mars_2019_sortie_01.zip
CES-PAYSAGE/00_data/ZIP Archive - 628.0 MB
Published Sep 30, 2022
10 Downloads
MD5: 4f75fb402dd23ef4ed07b992fbba9525
Fichier .zip des indices de texture Haralick (entropy et Haralick's Correlation) du mois de mars 2019 avec le NDVI Sentinel-2 à une résolution de 10 m. Nous mobilisons ces données à la fois pour l'étape de segmentation (cf: le stack des données à la résolution 250 m) et pour l'étape de clustering. Paramètres : X_Y_raduis = 20 (la taille de la demi-fenêtre est de 200 m) ; X_Y_Offset = 1. La taille de fenêtre est obtenue avec un semi-variogramme et les deux indices avec une ACP.
Data
CES-PAYSAGE_05_data_raster_methode_Haralick_NDVI_novembre_2019_sortie_02.zip
CES-PAYSAGE/00_data/ZIP Archive - 909.1 MB
Published Sep 30, 2022
7 Downloads
MD5: 03465201e560d7f380917eaafe0b1119
Fichier .zip des indices de texture Haralick (entropy et Haralick's Correlation) du mois de novembre 2019 avec le NDVI Sentinel-2 à une résolution de 10 m. Nous mobilisons ces données à la fois pour l'étape de segmentation (cf: le stack des données à la résolution 250 m) et pour l'étape de clustering. Paramètres : X_Y_raduis = 20 (la taille de la demi-fenêtre est de 200 m) ; X_Y_Offset = 1. La taille de fenêtre est obtenue avec un semi-variogramme et les deux indices avec une ACP.
Data
CES-PAYSAGE_06_data_raster_methode_FOTO_sortie_1.tif
CES-PAYSAGE_06_data_raster_methode_FOTO_sortie_1.tif
CES-PAYSAGE/00_data/TIFF Image - 3.1 MB
Published Sep 30, 2022
10 Downloads
MD5: f6667d3bc2ae0f0fc9cf4ca074caf180
Image raster du NDVI du mois de mars Sentinel-2 avec la méthode FOTO. Données utilisées dans la méthode pour réaliser le clustering de la segmentation validée. Paramètres : FOTO_method=block_wsize=21_dc=True_image=ndvi_mars_2019_rgb.tif
Data
CES-PAYSAGE_06_data_raster_methode_FOTO_sortie_2.tif
CES-PAYSAGE_06_data_raster_methode_FOTO_sortie_2.tif
CES-PAYSAGE/00_data/TIFF Image - 3.1 MB
Published Sep 30, 2022
9 Downloads
MD5: 45ad3041cbab971ca57c87f877bfa5b0
Image raster du NDVI du mois de novembre Sentinel-2 avec la méthode FOTO. Données utilisées dans la méthode pour réaliser le clustering de la segmentation validée. Paramètres : FOTO_method=block_wsize=21_dc=True_image=ndvi_novembre_2019_rgb.tif
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