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    découpage du département du Gard en bassins forestiers pour la défense de la forêt contre les incendies

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    Localisation des points de départ de feux de forêts (quelle que soit la superficie de ces feux)

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    Couche issue d'un croisement d'analyse d'images satellite (sentinel-2) et de la Bd forêt de l'IGN V1 et V2. Le qml associé catégorise les peuplements en fonction des occurrences de la colonne 'type_couve'. Pour obtenir une catégorisation plus précise, vous pouvez utiliser la colonne 'type_essen' (33 occurrences différentes) ou encore la colonne 'label' (85 occurrences différentes). La description de la méthode d'élaboration de cette donnée est associée au téléchargement (Téléchargement simple (Atom) du jeu et des documents associés via internet ). La taille du pixel est de 30 m.

  • Fonds cartographiques du Scan 25 sur la Guadeloupe (IGN 2008)

  • Fond cartographique IGN de la Guadeloupe au 1/100000ème

  • Collection de mosaïques numériques d'orthophotographies en projection Lambert 93 pour chaque département d'Occitanie. --- ![Bannière FDS EUROPEEN FEDER] (https://www.openig.org/sites/default/files/logos_banniere/FDS_EUROPEEN_FEDER.JPG) ---

  • Base de données de référence de l'occupation des sols du département des Gard, réalisée par traitement d'orthophotos de 2015, de données existantes extraites des bases de données de l’IGN, et de toutes autres données mobilisables issues de référentiels nationaux ou locaux. Elle est basé sur la nomenclature nationale préconisée par le conseil national de l’information géographique (CNIG) décrivant l'occupation du sol en 2 dimensions : couverture et usage.

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    Cette métadonnée présente les liens pour télécharger les données départementales relatives au projet Garvemip (géologie harmonisée sur le périmètre de l'ex Midi-Pyrénées) qui ont été produites par le BRGM. Nous vous invitons à consulter notre espace thématique pour plus de précisions : https://catalogue.picto-occitanie.fr/accueil/thematiques/geologie_harmonisee/page_de_telechargement_des_cartes Voici les liens des données départementales : 09 : https://catalogue.picto-occitanie.fr/upload/gedit/1/espaces_thematiques/Geologie/09/09_DATA_ARIEGE.zip 12 : https://catalogue.picto-occitanie.fr/upload/gedit/1/espaces_thematiques/Geologie/12/12_DATA_AVEYRON.zip 31 : https://catalogue.picto-occitanie.fr/upload/gedit/1/espaces_thematiques/Geologie/31/31_DATA_HAUTE_GARONNE.zip 32 : https://catalogue.picto-occitanie.fr/upload/gedit/1/espaces_thematiques/Geologie/32/32_DATA_GERS.zip 46 : https://catalogue.picto-occitanie.fr/upload/gedit/1/espaces_thematiques/Geologie/46/46_DATA_LOT.zip 65 : https://catalogue.picto-occitanie.fr/upload/gedit/1/espaces_thematiques/Geologie/65/65_DATA_HAUTE_PYRENEES.zip 81 : https://catalogue.picto-occitanie.fr/upload/gedit/1/espaces_thematiques/Geologie/81/81_DATA_TARN.zip 82 : https://catalogue.picto-occitanie.fr/upload/gedit/1/espaces_thematiques/Geologie/82/82_DATA_TARN_ET_GARONNE.zip

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    Trois prises de vues spécifiques sont disponibles partiellement dans le cadre de la gestion de crise, suite aux phénomènes de crues ayant provoqué des inondations : * en octobre 2012, sur Lourdes * en juin 2013, le long du Gave de Pau, et du Bastan.

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    Grâce aux nombreuses images acquises par Sentinel-2, une carte d’occupation du sol de la France métropolitaine est produite chaque année depuis 2016. Fruit de processus entièrement automatiques mis au point au Cesbio, elle offre une vision globale des surfaces naturelles, agricoles et artificialisées. Depuis 2016, OSO couvre chaque année l’ensemble de la France métropolitaine (des travaux sont en cours pour adapter les chaînes de production aux territoires ultramarins) avec une unité minimale de collecte allant de 100 à 400 m2 selon les catégories et une nomenclature en 17 postes (2016 et 2017), étendue à 23 postes en 2018. Certaines classes sont mieux reconnues que d’autres. Ainsi, à cause principalement de la faible résolution spatiale des capteurs (de 10 m à 60 mètres selon les longueurs d’onde), la décomposition selon les différents postes urbains est plus ou moins fiable : un pixel dans l’urbain diffus a des chances d’être confondu avec de l’urbain dense. En revanche, les surfaces artificialisées prises dans leur ensemble, sans les décomposer en sous-catégories, sont bien discriminées. Pour en savoir plus : https://www.applisat.fr/fiches-produits/theia-oso