Cartographie de l'occupation du sol de la zone des Niayes (Sénégal) en 2006 et 2014 (30m de résolution)
La zone d'étude se situe au nord ouest du Sénégal et s'étale sur 5 100km². Elle inclue la ville de Thiès et une partie de la ville de Dakar, et remonte jusqu'à Kébémer, aux portes du désert de Loumpoul.<br /> Chaque carte d'occupation du sol a été réalisée à partir de deux images satellite Landsat (30m de résolution) : une acquise en saison sèche et l'autre en saison humide : <br /> - 2006/2007 : Landsat5 du 02/01/2007 et 15/11/2006<br /> - 2014 : Landsat8 du 27/04/2014 et 20/10/20014.<br /> Les bandes spectrales utilisées sont le bleu, le vert, le rouge, le proche infrarouge et le moyen infrarouge.<br /> Des indices ont été calculés à partir de ces images : NDVI, indices de textures (« contrast », « correlation », « energy » et « variance ») à deux tailles de fenêtre (3 et 7 pixels). La pente a été calculée à partir du SRTM à 30m.<br /> La méthodologie utilisée se base sur une Segmentation Orientée Objet de l'image acquise en saison humide puis d'une classification de chaque polygone (algorithme Random Forest) utilisant les bandes spectrales et NDVI des saisons sèches et humides, les indices de textures et la pente.<br /> Les polygones d'apprentissage ont été réalisés par photo-interprétation. Des corrections manuelles par photo-interprétation ont été réalisées afin d'améliorer le résultat.<br /> La précision globale est de 88% et l'indice de Kappa est de 0.86 pour les deux années. <br /> La classification contient 10 classes d'occupation du sol : culture irriguée, culture pluviale, eau, savane, sol nu, sol faiblement végétalisé, végétation naturelle basse, sol inondable, végétation naturelle dense et urbain (cf pdf pour plus de détails sur les classes).
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| Main Author: | |
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| Format: | Dataset biblioteca |
| Language: | French |
| Published: |
CIRAD Dataverse
|
| Subjects: | Agricultural Sciences, Computer and Information Science, Earth and Environmental Sciences, Social Sciences, Cartographie de l'occupation du sol, land cover mapping, Classification des sols, soil classification, télédétection, remote sensing, Environnement, Environment, Landsat, |
| Online Access: | https://doi.org/10.18167/DVN1/PA53SW |
| Tags: |
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Dataverse |
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dat-cirad-10.18167DVN1PA53SW2023-11-21T00:00:04ZCartographie de l'occupation du sol de la zone des Niayes (Sénégal) en 2006 et 2014 (30m de résolution)https://doi.org/10.18167/DVN1/PA53SWJolivot, AudreyCIRAD DataverseLa zone d'étude se situe au nord ouest du Sénégal et s'étale sur 5 100km². Elle inclue la ville de Thiès et une partie de la ville de Dakar, et remonte jusqu'à Kébémer, aux portes du désert de Loumpoul.<br /> Chaque carte d'occupation du sol a été réalisée à partir de deux images satellite Landsat (30m de résolution) : une acquise en saison sèche et l'autre en saison humide : <br /> - 2006/2007 : Landsat5 du 02/01/2007 et 15/11/2006<br /> - 2014 : Landsat8 du 27/04/2014 et 20/10/20014.<br /> Les bandes spectrales utilisées sont le bleu, le vert, le rouge, le proche infrarouge et le moyen infrarouge.<br /> Des indices ont été calculés à partir de ces images : NDVI, indices de textures (« contrast », « correlation », « energy » et « variance ») à deux tailles de fenêtre (3 et 7 pixels). La pente a été calculée à partir du SRTM à 30m.<br /> La méthodologie utilisée se base sur une Segmentation Orientée Objet de l'image acquise en saison humide puis d'une classification de chaque polygone (algorithme Random Forest) utilisant les bandes spectrales et NDVI des saisons sèches et humides, les indices de textures et la pente.<br /> Les polygones d'apprentissage ont été réalisés par photo-interprétation. Des corrections manuelles par photo-interprétation ont été réalisées afin d'améliorer le résultat.<br /> La précision globale est de 88% et l'indice de Kappa est de 0.86 pour les deux années. <br /> La classification contient 10 classes d'occupation du sol : culture irriguée, culture pluviale, eau, savane, sol nu, sol faiblement végétalisé, végétation naturelle basse, sol inondable, végétation naturelle dense et urbain (cf pdf pour plus de détails sur les classes).Agricultural SciencesComputer and Information ScienceEarth and Environmental SciencesSocial SciencesCartographie de l'occupation du solland cover mappingClassification des solssoil classificationtélédétectionremote sensingEnvironnementEnvironmentLandsatFrenchJolivot, AudreyAudrey, JolivotMohamadou, DieyeCamille, JahelJérémy, BourgoinDataset |
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En linea En linea |
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Europa del Oeste |
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Centre de coopération internationale en recherche agronomique pour le développement |
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Agricultural Sciences Computer and Information Science Earth and Environmental Sciences Social Sciences Cartographie de l'occupation du sol land cover mapping Classification des sols soil classification télédétection remote sensing Environnement Environment Landsat Agricultural Sciences Computer and Information Science Earth and Environmental Sciences Social Sciences Cartographie de l'occupation du sol land cover mapping Classification des sols soil classification télédétection remote sensing Environnement Environment Landsat |
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La zone d'étude se situe au nord ouest du Sénégal et s'étale sur 5 100km². Elle inclue la ville de Thiès et une partie de la ville de Dakar, et remonte jusqu'à Kébémer, aux portes du désert de Loumpoul.<br />
Chaque carte d'occupation du sol a été réalisée à partir de deux images satellite Landsat (30m de résolution) : une acquise en saison sèche et l'autre en saison humide : <br />
- 2006/2007 : Landsat5 du 02/01/2007 et 15/11/2006<br />
- 2014 : Landsat8 du 27/04/2014 et 20/10/20014.<br />
Les bandes spectrales utilisées sont le bleu, le vert, le rouge, le proche infrarouge et le moyen infrarouge.<br />
Des indices ont été calculés à partir de ces images : NDVI, indices de textures (« contrast », « correlation », « energy » et « variance ») à deux tailles de fenêtre (3 et 7 pixels). La pente a été calculée à partir du SRTM à 30m.<br />
La méthodologie utilisée se base sur une Segmentation Orientée Objet de l'image acquise en saison humide puis d'une classification de chaque polygone (algorithme Random Forest) utilisant les bandes spectrales et NDVI des saisons sèches et humides, les indices de textures et la pente.<br />
Les polygones d'apprentissage ont été réalisés par photo-interprétation. Des corrections manuelles par photo-interprétation ont été réalisées afin d'améliorer le résultat.<br />
La précision globale est de 88% et l'indice de Kappa est de 0.86 pour les deux années.
<br />
La classification contient 10 classes d'occupation du sol : culture irriguée, culture pluviale, eau, savane, sol nu, sol faiblement végétalisé, végétation naturelle basse, sol inondable, végétation naturelle dense et urbain (cf pdf pour plus de détails sur les classes). |
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