Mise à jour des couvertures mondiales d'occupation des sols
Les couches Esri Land Cover du Living Atlas sont les meilleures dans le domaine selon cette évaluation indépendante réalisée lors de l'annonce de la version "001" en 2021. Malgré tout, Esri continue à mettre à jour et à améliorer ces couches de la couverture terrestre mondiale avec de nouvelles données et fonctionnalités. En juin 2023, grâce à son partenariat continu avec Impact Observatory, Esri a publié la version "003" de cette série chronologique mondiale, qui va désormais de 2017 à 2022. Je reviens rapidement sur les apports de cette mise à jour.
Mise à jour des couches, cartes et applications existantes
Tout d'abord, on notera que la structure globale et les désignations des classes des nouvelles données sont les mêmes que les précédentes. Cela signifie que la nouvelle version a remplacé de manière transparente la version précédente et qu'il n'y a aucune modification fonctionnelle des éléments existants trouvés dans ArcGIS Living Atlas. La série temporelle Sentinel-2 Land Use/Land Cover à 10m est la couche temporelle du Living Atlas où vous pouvez trouver chaque carte annuelle de la série. Dans la page de description des couches, vous trouverez des informations sur les cartes, y compris les classes LULC désignées et leurs descriptions. L'application Sentinel-2 Land Cover Explorer utilise cette même couche de série chronologique dynamique et a été mise à jour de manière transparente avec les nouvelles cartes.
Si vous aviez précédemment téléchargé l'une des données pour une utilisation hors ligne, vous devrez actualiser votre copie locale en téléchargeant à nouveau via le mode de téléchargement dans l'application Explorer. Là, vous pouvez télécharger des tuiles individuelles par année, ou des années entières à la fois.
Les principales améliorations
Des changements plus crédibles
Un aspect fondamental des cartes mondiales LULC (Land Use/Land Cover) est la capacité de détecter et d'évaluer les changements de couverture terrestre au fil du temps. Pour améliorer encore la précision de l'ensemble de ces cartes annuelles, Impact Observatory a intégré de nouvelles fonctionnalités et méthodologies dans son modèle propriétaire de classification par Deep Learning, ce qui se traduit par une meilleure cohérence temporelle sur l'ensemble de la série chronologique.
Un changement entre deux cartes LULC peut potentiellement signifier un changement important et en développement dans une zone d'intérêt. Cependant, dans certains cas, les résultats de la classification peuvent varier d'un cycle annuel à l'autre en raison d'insuffisances de modélisation, de la variabilité des observations saisonnières et/ou de l'ambiguïté des classes à une résolution de 10 mètres. De tels cas peuvent conduire à des résultats de changement faux ou fallacieux lors de la réalisation d'une analyse de changement temporel. Comme le montre l'exemple ci-dessous, les améliorations récentes peuvent réduire considérablement les modifications parasites.
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| Ci-dessus, un exemple de la cohérence améliorée entre les différentes années. Avec moins de changements parasites, le développement de la "zone bâtie" est beaucoup plus visible dans la carte des différences mise à jour. |
Grâce aux améliorations apportées à la cohérence temporelle, les utilisateurs qui évaluent les changements temporels dans la série chronologique peuvent être plus sûrs que ce qu'ils voient représente des évolutions réelles.
Aligné avec le système MGRS
Une autre amélioration notable de cette mise à jour est l'alignement des cartes LULC avec le Military Grid Reference System (MGRS). L'imagerie source Sentinel-2 Level-2A, à partir de laquelle la couverture terrestre est dérivée, est désormais alignée sur le MGRS. Bien que les cartes LULC aient toujours été alignées de manière cohérente les unes avec les autres, il y avait un décalage de sous-pixel entre elles et l'imagerie source. Désormais, l'imagerie source et chacune des cartes LULC annuelles sont parfaitement alignées.
Des résultats plus pertinents
Comme pour chaque génération du produit, Impact Observatory a mené une évaluation de validation rigoureuse pour mesurer la précision et les taux de changement. Selon leur rapport de validation de produit, la version "003" de la série chronologique LULC permet aux utilisateurs d'étudier plus facilement des changements significatifs avec une série chronologique améliorée et stabilisée dans le temps sans compromettre les performances statistiques de l'une des cartes annuelles individuelles.
"Avec le soutien d'Esri, Impact Observatory a pu encore améliorer ces cartes du monde entièrement automatisées, qui ont déjà été évaluées de manière indépendante comme étant les cartes d'occupation du sol mondiales les plus précises disponibles", a déclaré Steve Brumby, PDG d'Impact Observatory. "Ces cartes fournissent des informations importantes sur les modèles à grande échelle de notre planète en mutation."
Esri continue de tirer parti de partenariats stratégiques pour relever les défis de la conservation et de la durabilité dans le monde entier. L'expérience d'Impact Observatory dans la fourniture d'algorithmes avancés pour l'IA/ML contribue à accélérer les progrès dans ces domaines.
Mise à jour de l'application
Coïncidant avec cette mise à jour des données, Esri a ajouté une nouvelle fonctionnalité à l'application Sentinel-2 Land Cover Explorer. Désormais, vous pouvez exporter les séries temporelles de la couverture terrestre vers une carte web vers ArcGIS Online pour une analyse plus approfondie ou peut-être comme élément de base d'une application personnalisée rapide et facile via ArcGIS Instant Apps.
Sentinel-2 Land Cover Explorer fait partie d'une suite d'applications dans ArcGIS Living Atlas qui démontrent chacune les capacités et les modèles d'utilisation au sein du système ArcGIS. Si vous souhaitez exploiter ou étendre les capacités démontrées autour de ces couches Sentinel-2 Land Cover Explorer, n'hésitez pas à accéder au référentiel de code sur GitHub.
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