Présentation & objectifs

Variables & produits ^{section en cours de construction}

[DOI OSO 2018 | DOI OSO 2019 | DOI OSO 2020 | DOI OSO 2021] [Portail thématique] [Catalogue THEIA]

Le produit Occupation du Sol de la France métropolitaine (OSO) Theia est un produit automatique réalisé à partir de données Sentinel-2A et Sentinel-2B en utilisant la chaine Iota-2. Destinées au suivi des espaces naturels et semi-naturels, ces cartes offrent une résolution de 10 m. Depuis 2018, les millésimes utilisent une nomenclature en 24 classes, complètement compatible avec les 17 classes utilisées par les premières cartes automatiques produites en 2016 et 2017. Des cartes de millésimes historiques sur la base de données Landsat-5 sont également disponibles pour les années 2009, 2010, 2011 et 2014.

Principales caractéristiques :

• Données satellitaires sources : Sentinel‐2A et Sentinel-2B
• Données : Depuis juillet 2016
• Résolution : 10 m
• Format Raster et Vecteur

Licence Etalab 2.0

Ressources

Des fichiers de style QGIS sont disponibles pour l’intégration des données OSO

Références

Occupation des sols de 3 bassins versants 2016-2020, Haïti

[DOI des cartes réalisées avec Iota2] [DOI des cartes réalisées avec Moringa][Portail thématique en construction] [Catalogue THEIA]

Dans le cadre du projet Territoires Productifs Résilients (TPR), l’équipe Cirad de l’UMR TETIS a produit des cartes d’occupation du sol en Haïti, à l’aide des chaines de traitement Iota² et Moringa. La nomenclature retenue est constituée de 3 niveaux de précisions :

• un troisième niveau de nomenclature (dit « Niveau 0 ») comprenant 7 classes et regroupant tous les couverts ligneux cultivés ou non (une distinction entre ces différents types d’occupation du sol est assez peu probable à 10 m de résolution spatiale).
• un niveau moins détaillé (dit « Niveau 1 ») comprenant 8 classes, plutôt destiné à produire une classification avec la chaine Iota² qui n’utilise pas d’image THRS
• un niveau détaillé (dit « niveau 2 ») comprenant 12 classes (correspondant aux types d’occupation du sol potentiellement distinguables sur les images Pléiades et utiles au projet TPR)

Principales caractéristiques :

• Données satellitaires : données à très haute résolution spatiale (Pléiades et Spot 6/7) acquises dans le cadre du programme « Recovery Observatory (RO) in Haïti », données Copernicus Sentinel-2 de niveau 2A distribuées par le pôle de données THEIA
• Modèle Numérique de Terrain issu d’une acquisition LiDAR de 2014 réalisé par IGN-FI (résolution altimétrique de 20 cm et résolution spatiale de 1,5 m) pour calculer une couche de pentes.

Licence CC-BY 4.0

Ressources

Références

• Lelong C., Dupuy S. 2021. Guide technique. Constitution d’une base de données de référence dédiée à l’apprentissage et la validation des classifications d’images satellites : la vérité-terrain. Montpellier : CIRAD-ES-UMR TETIS, 16 p. http://agritrop.cirad.fr/597844
• Dupuy S., Lelong C., Gaetano R. 2021. Rapport méthodologique : Cartographie de l’occupation du sol sur le site des NIPPES à Haïti. Montpellier : CIRAD-ES-UMR TETIS, 45 p. http://agritrop.cirad.fr/597938
• Gaetano R., Lelong C., Dupuy S. 2021. Rapport méthodologique : Inter-comparaison des produits de cartographie de l’occupation du sol avec les chaines Iota2 et Moringa : cas d’étude de la région des Nippes en Haïti. Montpellier : CIRAD, 31 p. http://agritrop.cirad.fr/597991

Occupation des sols SPOT & Pléiades, 2017-2020, La Réunion

[DOI 2016 | DOI SPOT 2017 | DOI SPOT 2017 | DOI SPOT 2018 | DOI SPOT 2019 | DOI SPOT2020 |  DOI Pléiades 2017 | DOI Pléiades 2018] [Portail thématique en construction] [Catalogue THEIA]

Deux séries temporelles de cartes d’occupation du sol haute résolution ont été réalisées par l’équipe Cirad de l’UMR Tetis, dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l’Ile de la Réunion). Une série est basée sur des images SPOT 6/7 (2017-2020) à 1,5 m de résolution ; l’autre série utilise des images Pléiades (2017-2018) à 0,5 m de résolution. Une carte de référence (2016) a été réalisée en mêlant divers types de données (Spot, Sentinel, Landsat). L’ensemble a été traité sur la chaine Moringa.

Licence CC-BY 4.0

Ressources

Références

• Dupuy Stéphane, Gaetano Raffaele. 2019. Production des cartes de l’occupation du sol agricole à la Réunion à partir d’images satellites 2016 – 2019 – Rapport méthodologique. Saint Pierre : CIRAD-ES-UMR TETIS, 61 p. Rapport d’expertise http://agritrop.cirad.fr/59413

Occupation du sol 2022 pour l’agglomération d’Antananarivo, Madagascar

[DOI] [Portail thématique] [Catalogue THEIA]

La carte d’occupation du sol pour l’agglomération d’Antanarivo a été produite via une méthodologie combinant l’apprentissage automatique et l’analyse d’images basée sur les objets (OBIA). Elle combine une image Pléiades à très haute résolution spatiale (THSR), une série temporelle d’images Sentinel-2, un modèle numérique de terrain (MNT) et une base de données de référence. Ces travaux font suite à ceux ayant abouti à une cartographie de la même zone en 2017. L’ensemble produit par l’équipe du Cirad de l’UMR Tetis utilise la chaine Moringa, qui minimise les interactions avec les utilisateurs par l’automatisation de la plupart des processus d’analyse et traitement des images.

Les principales caractéristiques sont les suivantes :

• Données satellitaires sources : Pléiades, Sentinel-2
• 19 classes dans sa version la plus détaillée
• Résolution : 30 m

Licence CC-BY 4.0

Ressources

Références

Changements d’occupation des sols entre 2017 et 2022, agglomération de Antanarivo, Madagascar

[DOI] [Portail thématique] [Catalogue THEIA]

À partir de la cartographie automatisée de l’occupation des sols de l’agglomération présentée ci-dessus, l’équipe Cirad de l’UMR Tetis a travaillé à des produits thématiques dérivés, ici les changements d’occupation des sols entre 2017 et 2022.

Cette carte est une sélection des changements d’occupation du sol calculés à partir du croisement des cartes de 2017 et 2022 obtenues par classification supervisées d’images Satellitaires. Il s’agit des cartes d’occupation du sol suivantes :

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

Dupuy, Stéphane; Defrise, Laurence; Gaetano, Raffaele; Burnod, Perrine, 2019, « Antananarivo – 2017 Land cover map », https://doi.org/10.18167/DVN1/NHE34C, CIRAD Dataverse, V2

Évolution du bâti entre 2003, 2017 et 2022, agglomération de Antanarivo, Madagascar

[DOI] [Portail thématique] [Catalogue THEIA]

À partir de la cartographie automatisée de l’occupation des sols de l’agglomération présentée ci-dessus, l’équipe Cirad de l’UMR Tetis a travaillé à des produits thématiques dérivés, ici l’évolution du bâti urbain. Cette carte montre l’évolution du bâti de l’agglomération d’Antananarivo, capitale de Madagascar, entre 2003, 2017 et 2022. Au format vecteur ESRI shape, cette carte est issue du croisement des cartes d’occupation du sol suivantes :

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

Dupuy, Stéphane; Defrise, Laurence; Burnod, Perrine, 2019, « Antananarivo – Madagascar – Land use change map between 2003 and 2017 », https://doi.org/10.18167/DVN1/VQZZI0 , CIRAD Dataverse, V2

Licence CC-BY 4.0

Ressources

Bibliographie

Distribution spatiale de puces vectrices du typhus murin

[DOI] [Portail thématique] [Catalogue THEIA]

L’équipe CIRAD de l’UMR TETIS a produit une carte de risque d’infestation par les puces du rat du genre Xenopsylla, vectrices du typhus murin, une maladie zoonotique négligée qui a récemment émergé à l’Ile de la Réunion (2018). Cette cartographie permet de prédire l’incidence de ces vecteurs par mammifère porteur en tenant compte d’une série de facteurs environnementaux et climatiques (températures, relief, pluviométrie). Cet outil peut ainsi contribuer à établir des stratégies de lutte adaptées aux différentes micro-régions de l’île contre ces vecteurs.

Licence CC-by-CC

Ressources

Références

• Tran A., Le Minter G., Balleydier E., Etheves M.A., Laval M., Boucher F., Guernier V., Lagadec E., Mavingui P., Cardinale E., Tortosa P.. 2021. Describing fine spatiotemporal dynamics of rat fleas in an insular ecosystem enlightens abiotic drivers of murine typhus incidence in humans. PLoS Neglected Tropical Diseases, 15 (2) : 16 p.. https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0009029

Occupation du sol Cambodge, Laos, Thaïlande pour l’étude des relations santé-environnement

Les experts Santé Theia ont réalisé des couches géographiques de l’occupation du sol, dérivée d’imagerie SPOT, pour différents sites d’étude situés en Asie du Sud Est (Cambodge, Laos, Thaïlande), entre 2006 et 2016. L’occupation du sol et la structure des paysages sont en effet des déterminants de la distribution des rongeurs et de leurs pathogènes en Asie du Sud Est. La même typologie a été adoptée pour l’ensemble des sites, ce qui permet d’étudier les relations entre paysage, biodiversité et risques infectieux.

Produits	Zone	Période	Licence	Accès
Occupation du sol	Thaïlande, Buriram	2006-2008	CC BY-NC 4.0	aware.cirad.fr
Occupation du sol	Thaïlande, Loei	2007-2008	CC BY-NC 4.0	aware.cirad.fr
Occupation du sol	Laos, Luang Prabang	2006-2007	CC BY-NC 4.0	aware.cirad.fr
Occupation du sol	Cambodge, Mondolkiri	2008	CC BY-NC 4.0	aware.cirad.fr
Occupation du sol	Thaïlande, Nan	2006-2007	CC BY-NC 4.0	aware.cirad.fr
Occupation du sol	Laos, Champasak	2007	CC BY-NC 4.0	aware.cirad.fr
Occupation du sol	Cambodge, Preah Sihanouk	2006-2007	CC BY-NC 4.0	aware.cirad.fr
Occupation du sol	Thaïlande, Chiang Rai	2010-2012	CC BY-NC 4.0	aware.cirad.fr
Occupation du sol	Thaïlande, Kalasin	2011-2013	CC BY-NC 4.0	aware.cirad.fr
Occupation du sol	Laos, Lapsik	2010-2012	CC BY-NC 4.0	aware.cirad.fr
Occupation du sol	Thaïlande, Prachuap Khiri Khan	2011-2013	CC BY-NC 4.0	aware.cirad.fr
Occupation du sol	Thaïlande, Tha Wang Pha	2016	CC BY-NC 4.0	aware.cirad.fr
Occupation du sol	Cambodge, Tonle Sap Lake	2012-2014	CC BY-NC 4.0	aware.cirad.fr
Occupation du sol	Thaïlande, Kanchanaburi	2011-2013	CC BY-NC 4.0	aware.cirad.fr
Occupation du sol	Cambodge, Kandal	2014-2015	CC BY-NC 4.0	aware.cirad.fr

Licence CC BY-NC 4.0

Ressources

Références

• Morand S., Blasdell K.R., Bordes F., Buchy P., Carcy B., Chaisiri K., Chaval Y., Claude J., Cosson J.F., Desquesnes M., Jittapalapong S., Jiyipong T., Karnchanabanthoen A., Pornpan P., Rolain J.M., Tran A.. 2019. Changing landscapes of Southeast Asia and rodent-borne diseases: decreased diversity but increased transmission risks. Ecological Applications, 29 (4) : 15 p.. doi.org/10.1002/eap.1886
  Data : https://doi.org/10.5061/dryad.s6s9p58
• Blasdell K.R., Morand S., Henttonen H., Tran A., Buchy P.. 2016. Hantavirus seropositivity in rodents in relation to habitat heterogeneity in human-shaped landscapes of Southeast Asia. Spatial and Spatio-Temporal Epidemiology, 17 : p. 27-35. doi.org/10.1016/j.sste.2016.04.002
• Della Rossa P., Tantrakarnapa K., Sutdan D., Kasetsinsombat K., Cosson J.F., Supputamongkol Y., Chaisiri K., Tran A., Supputamongkol S., Binot A., Lajaunie C., Morand S.. 2016. Environmental factors and public health policy associated with human and rodent infection by leptospirosis: a land cover-based study in Nan province, Thailand. Epidemiology and Infection, 144 (7) : p. 1550-1562. doi.org/10.1017/S0950268815002903
• Blasdell K.R., Bordes F., Chaisiri K., Chaval Y., Claude J., Cosson J.F., Latinne A., Michaux J., Morand S., Pagès M., Tran A.. 2015. Progress on research on rodents and rodent-borne zoonoses in South-east Asia. Wildlife Research, 42 (2) : p. 98-107. doi.org/10.1071/WR14201
• Pumhom P., Morand S., Tran A., Jittapalapong S., Desquesnes M.. 2015. Trypanosoma from rodents as potential source of infection in human-shaped landscapes of South-East Asia. Veterinary Parasitology, 208 (3-4) : p. 174-180. doi.org/10.1016/j.vetpar.2014.12.027
• Bordes F., Morand S., Pilosof S., Claude J., Krasnov B.R., Cosson J.F., Chaval Y., Ribas A., Chaisiri K., Blasdell K.R., Herbreteau V., Dupuy S., Tran A.. 2015. Habitat fragmentation alters the properties of a host-parasite network: rodents and their helminths in South-East Asia. Journal of Animal Ecology, 84 (5) : p. 1253-1263.
  doi.org/10.1111/1365-2656.12368
  Données doi.org/10.5061/dryad.bf63c
• Morand S., Bordes F., Blasdell K.R., Pilosof S., Cornu J.F., Chaisiri K., Chaval Y., Cosson J.F., Claude J., Feyfant T., Herbreteau V., Dupuy S., Tran A.. 2015. Assessing the distribution of disease-bearing rodents in human-modified tropical landscapes. Journal of Applied Ecology, 52 (3) : p. 784-794. doi.org/10.1111/1365-2664.12414
• Bordes F., Herbreteau V., Dupuy S., Chaval Y., Tran A., Morand S.. 2013. The diversity of microparasites of rodents: A comparative analysis that helps in identifying rodent-borne rich habitats in Southeast Asia. Infection Ecology and Epidemiology, 1 (20178) : 10 p.. doi.org/10.3402/iee.v3i0.20178
• Dupuy S., Herbreteau V., Feyfant T., Morand S., Tran A.. 2012. Land-cover dynamics in Southeast Asia: Contribution of object-oriented techniques for change detection. In : Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro (PUC-Rio) ; Brazilian National Institute for Space Research (INPE). 4th International Conference on GEographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA 2012), Rio de Janeiro, Brésil, 07- 09 may 2012. s.l. : s.n., p. 217-222. International Conference on GEographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA 2012). 4, 2012-05-07/2012-05-09, Rio de Janeiro (Brésil).
  http://mtc-m18.sid.inpe.br/col/sid.inpe.br/mtc-m18/2012/05.31.23.00/doc/goto-/sid.inpe.br/mtc-m18/2012/05.14.18.46

Unités paysagères à l’échelle nationale (Brésil, Burkina Faso, France)

[DOI] [Portail thématique] [Catalogue THEIA]

La délimitation semi-automatique d’unités paysagères à partir de séries temporelles d’images d’indices de végétation (via les composantes principales des séries temporelles et, éventuellement, un indice de texture) constitue une approche robuste, générique (un test statistique est utilisé pour sélectionner l’échelle de segmentation) et facilement transférable. Cette approche a été testée à l’échelle de la France (Bisquert et al., 2015), du Burkina Faso (Bellon, 2018) et de l’Etat du Tocantins (Bellon et al., 2017) à partir de séries temporelles MODIS (NDVI ou EVI). Dans le cas de la France (Bisquert et al., 2017) et du Tocantins (Bellon et al., 2017), la pertinence de ces unités en termes de variables environnementales et/ou anthropiques a pu être montrée.

Licence

Ressources

Références

Services & algorithmes ^{section en cours de construction}

MORINGA

MORINGA | algorithme de production de cartes d’occupation des sols à partir d’imagerie haute résolution

Iota²

Iota² – Infrastructure pour l’Occupation des sols par Traitement Automatique Incorporant les Orfeo Toolbox Applications

Fototex

lidarHD | un package R pour télécharger et gérer les fichiers lidar HD

ALBORUN

ALBORUN | Modèle de la dynamique de population des moustiques Aedes albopictus à la Réunion

ARBOCARTO

ARBOCARTO | Outil de cartographie prédictive des densités de populations d’Aedes vecteurs