Base de données : Approche machine learning pour le suivi des changements de l'occupation / utilisation du sol des Zones humides littorales de Bretagne

Description de la base de données Cette base de données regroupe les résultats de cartographies automatiques de l’occupation et de l’utilisation du sol appliquées aux zones humides littorales de Bretagne, réalisées dans le cadre de la thèse :Approche machine learning pour le suivi des changements de l’occupation / utilisation du sol des zones humides littorales de Bretagne. ⚠️ Important : Les images satellitaires utilisées (SPOT, RapidEye, Pléiades, Sentinel-2) ne sont pas incluses dans ce dépôt, en raison de limitations de stockage et de contraintes liées aux droits d’utilisation. Seules les classifications dérivées, les styles et les données d’entraînement sont disponibles. Les cartographies sont produites à partir de trois méthodes d’apprentissage automatique : CNN (Convolutional Neural Networks) RF (Random Forest) M3-Fusion Contenu La base comprend : Les cartes classées au format GeoTIFF (.tif) Les styles associés au format QML (.qml) Les données d’entraînement au format Shapefile (.shp), constituées de polygones issus de la photo-interprétation, utilisés pour l’extraction de données matricielles ou de patches selon les algorithmes. Pour chaque classification, une matrice de confusion est fournie. Organisation de l’arborescence Zone d’étude → Année → Algorithme → Classification + Matrice de confusion Zones et périodes étudiées Les cartographies portent sur trois sites littoraux bretons, à quatre dates différentes : Sites d’étude : Presqu’île de Crozon Baie d’Audierne Zones humides littorales de Guissény Années disponibles : 2005 2011 2018 2021 Sources de données satellitaires Les classifications sont issues de l’intégration multi-capteurs : SPOT 2 / 3 / 4 / 5 / 6-7 RapidEye Pléiades Sentinel-2 Légende des classes La nomenclature comprend 12 classes thématiques : Eau profonde / océanique Vasière / Estran Prairie mésophile / Agriculture Forêt non humide Sable / Sol nu / Dune Lande Imperméable / Côte granitique Pré salé Eau continentale et estuarienne Prairie hydrophile Forêt hydrophile Tourbière et bas-marais Référence Toutes les combinaisons d’implémentations des images satellitaires et des méthodes de classification sont détaillées dans la thèse :Approche machine learning pour le suivi des changements de l’occupation / utilisation du sol des zones humides littorales de Bretagne.