@Article{rig.2021.00112,
AUTHOR = {Urcel Kalenga Tshingomba, Magali Jouven, Lucile Sautot
,
Imad Shaqura, Maguelonne Teisseire},
TITLE = {Cartographie des surfaces pastorales à l’aide des données Sentinel 2 L3A et des données ouvertes<br/><br/>Promesses et réalités},
JOURNAL = {Revue Internationale de Géomatique},
VOLUME = {30},
YEAR = {2020},
NUMBER = {2},
PAGES = {245--277},
URL = {http://www.techscience.com/RIG/v30n2/52775},
ISSN = {2116-7060},
ABSTRACT = {Dans cet article, les auteurs expérimentent une démarche permettant de produire une
cartographie cohérente de l’occupation des sols des surfaces des parcours en zones
périméditerranéennes françaises représentées par les régions Occitanie et Provence-AlpesCôte d’Azur. Quatre différentes sources de données sont utilisées : l’occupation des sols
millésime OSO (OSO), le Registre parcellaire graphique (RPG), la BD-Forêt V.2.0 et les données
satellites Sentinel 2 L3A. Le RPG de 2019 et la BD-Forêt actualisée en 2018 ont été utilisés comme
principale source de données de référence pour l’entraînement des modèles en vue de classifier les
objets OSO 2019 de faible F-score, après extraction des variables spectrales, et des indices
spectraux et texturaux issus des données Sentinel 2 L3A. Trois différentes tailles de données de
référence ont été constituées. Ensuite 6 modèles ont été entraînés en utilisant l’algorithme Random
Forest (RF) dont 3 modèles à partir des 3 jeux de données, intégrant toutes les variables extraites
(98) et 3 modèles en reprenant uniquement les variables importantes (30) définies par le RF. Les
résultats montrent des précisions globales stables pour tous les jeux de données utilisés et produisent
une meilleure discrimination de 3 classes sur 4 : les pelouses, les cultures pérennes et les forêts. Les
landes ne sont pas bien discriminées à cause de leur forte hétérogénéité spatiale.},
DOI = {10.3166/rig.2021.00112}
}