La carte d'occupation des sols Scalgo Live s'étend à la France
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La France est le prochain pays à faire l'objet de notre déploiement régulier de cartes d'occupation du sol à l'échelle nationale. Avec une résolution de 25 cm et 11 classes distinctes, il s'agit de la carte d'occupation du sol la plus détaillée disponible pour la France.
Début 2024, nous avons publié la carte de couverture du sol Scalgo pour l'Allemagne, en nous appuyant sur des travaux antérieurs au Danemark, en Suède, en Finlande et en Norvège. Le lancement de la carte de couverture du sol en France montre de nouvelles avancées dans notre modèle d'IA, qui fait l'objet d'un développement continu depuis 2019.
Une carte détaillée de la couverture du sol est désormais disponible pour l'ensemble de la France hexagonale.
« Notre modèle d'IA est très puissant car il apprend et s'améliore à chaque fois que nous l'appliquons », explique Jonas Tranberg, data scientist chez Scalgo. « Les premiers résultats que nous avons obtenus pour la France, en utilisant un modèle formé sur les pays nordiques et l'Allemagne, étaient déjà très précis. Le nouvel élément que nous avons appris au modèle à identifier est la végétation sèche, car la végétation du sud de la France s'assèche en été à un degré qui n'est pas courant dans le nord de l'Europe. »
La couverture du sol a un impact considérable sur la quantité d'eau de ruissellement, et la description précise de plusieurs types de couverture du sol à haute résolution fournie par la carte constitue une contribution précieuse à l'analyse locale et régionale, permettant en fin de compte d'améliorer la gestion des eaux de surface et des risques d'inondation.
Notre modèle d'IA est maintenant formé pour identifier la végétation sèche, ce qui sera très utile lorsque nous nous déplacerons vers le sud à partir des pays nordiques.
Une méthodologie d'IA puissante
La carte de couverture du sol de Scalgo distingue 11 classes de couverture du sol à une résolution de 25 cm.
Pour créer ces cartes, nous utilisons l'intelligence artificielle (IA), plus précisément une variante du modèle UNET, qui a été utilisé pour résoudre de nombreux problèmes de segmentation, notamment la détection de tumeurs dans les IRM et les incendies de forêt à partir d'images satellite.
Comme l'explique Jonas, « nous créons les résultats de l'IA en alternant les phases d'entraînement et d'évaluation. Nous commençons par un modèle entraîné sur des orthophotos hors de France pour identifier les zones où les performances sont insuffisantes. Ensuite, nous ajoutons de nouvelles données d'entraînement provenant de ces zones et nous procédons à un nouvel entraînement. Nous répétons le processus jusqu'à ce que le modèle soit suffisamment précis, ce qui implique une précision d'au moins 95 % sur des sites échantillonnés de manière aléatoire. »
Le modèle AI crée quatre classes de couverture du sol : les zones imperméables, le sol nu (par exemple, le sable et le gravier), la végétation peu profonde et la végétation dense. Enfin, les résultats de l'IA sont combinés avec des données auxiliaires, en particulier les données BD TOPO et le Registre Parcellaire Graphique (RPG) de l'Institut National de l'Information Géographique et Forestière (IGN). Il en résulte un plus grand nombre de classes de couverture du sol, y compris les bâtiments, les routes, les voies ferrées, l'eau et les champs agricoles.
La carte de la couverture du sol est très précise et permet de distinguer les différents types de surfaces naturelles et artificielles.
Utiliser la carte pour améliorer les évaluations
Au cours des dernières décennies, le degré d'artificialisation des surfaces a augmenté, bien que de nombreuses politiques aient été mises en place pour arrêter ou inverser cette tendance. En France, nous avons combiné la carte de la couverture du sol avec les cartes officielles des limites administratives pour fournir des statistiques détaillées sur la couverture du sol. Vous pouvez ainsi connaître le degré d'artificialisation actuel de votre arrondissement, de votre commune, de votre département ou de votre région.
Quelle est la commune la plus boisée ? Où se trouve la plus grande densité de bâtiments ? Comment les régions les plus performantes sur le plan environnemental sont-elles planifiées ? La carte de la couverture du sol vous permet de répondre à ces questions et à bien d'autres encore.
Des calculs ont été effectués pour chaque commune de France. À Bordeaux, les surfaces artificielles couvrent 53 % du territoire.
En outre, les statistiques sur la couverture du sol sont désormais incluses dans la boîte d'information sur les bassins versants. Cliquez n'importe où en France avec l'outil interactif bassin versant pour obtenir une couverture du sol détaillée dans le bassin versant.
Les informations sur la couverture du sol sont intégrées dans l'outil d'interrogation des bassins versants. Voici un exemple de bassin versant avec un pourcentage élevé de surfaces imperméables à Paris.
Pour affiner la carte des inondations pluvials dans Scalgo Live, vous pouvez désormais attribuer une fonction de ruissellement à chacune des classes de couverture du sol ou à des groupes de classes à l'aide du module d'infiltration. Il est également facile d'ajouter vos propres classes de couverture du sol pour des cas particuliers comme, par exemple, un toit vert ou un parking perméable. Regardez cette vidéo de démarrage pour une description détaillée de la façon d'inclure des fonctions de ruissellement dans Scalgo Live.
Les fonctions d'infiltration ont un impact sur la quantité de ruissellement de surface dans la carte des inondations pluviales.
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