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Sep 30, 2022
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
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... |
Sep 30, 2022 -
Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020
Adobe PDF - 264.1 KB -
MD5: ce73b51a4ae73697984e1eae1b1b4bb3
Schéma général de la méthode, présenté en 5 parties. |
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Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020
TIFF Image - 3.2 MB -
MD5: 283dd032588cfcfb61fae97abeb2e3f1
ACP des 4 premières composantes principales des données MODIS NDVI à la résolution spatiale 250 m sur la zone d'étude. |
Sep 30, 2022 -
Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020
TIFF Image - 5.6 MB -
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 segmentatio... |
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Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020
Shapefile as ZIP Archive - 295.4 KB -
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 NDV... |
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Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020
ZIP Archive - 386.2 MB -
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 chlor... |
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Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020
ZIP Archive - 396.3 MB -
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 o... |
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Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020
ZIP Archive - 628.0 MB -
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'ét... |
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Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020
ZIP Archive - 909.1 MB -
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... |
Sep 30, 2022 -
Cartographie des unités paysagères à partir de données satellitaires à Madagascar entre 2016 et 2020
TIFF Image - 3.1 MB -
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 |