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• dc04cf52-c727-4610-8c41-cc8d6b6fc8d0 description "Cette couche de données reprend la cartographie de l’occupation du sol de l’ensemble du territoire wallon pour l’année 2020. La donnée est présentée ici dans sa version conforme INSPIRE. Ce jeu de données dual (raster/vecteur) reprend la cartographie de l’occupation du sol de l’ensemble du territoire wallon pour l’année 2020 (WAL_OCS_IA_2020). L’occupation du sol se définit comme la « couverture physique et biologique de la surface terrestre, y compris les surfaces artificielles, les zones agricoles, les forêts, les zones (semi-)naturelles, les zones humides et les masses d'eau » (directive européenne INSPIRE 2007/2/CE, 2007). L’information sur l’occupation du sol est fournie, pour les deux types de représentation spatiale, dans le système de projection Lambert Belge 2008 (EPSG :3812 – Pour usage en LB72, voir information sur la grille NTV2 -http://geoportail.wallonie.be/home/ressources/outils/Lambert-belge-2008-LB08.html). La résolution spatiale de la donnée raster est de 1 m calé sur la grille INSPIRE de la Région Wallonne. La donnée vectorielle en est directement dérivée. La seule opération de généralisation appliquée à la couche vectorielle est la technique des coins cassés, qui consiste à joindre les milieux d’arêtes des pixels de bordure pour éviter un effet en escalier. Le jeu de données raster d'une résolution d'1m qui reprend, sous 11 classes principales, la cartographie de l’occupation du sol de l’ensemble du territoire wallon pour l’année 2020. WAL_OCS_IA__2020 est issu des prédictions de segmentation d’un modèle d’apprentissage profond entrainé sur les données de 2018 en utilisant comme réalité-terrain WAL_OCS__2018 et une version affinée de cette donnée. Le modèle se base sur les 4 bandes spectrales des orthophotos de 2020 et le MNH (dérivé de la soustraction entre le MNS photogrammétrique 2020 et le MNT issu de l’acquisition LiDAR 2013-2014). Le modèle est le résultat d’une approche agile et itérative avec le comité de suivi du projet. La mise en œuvre de la donnée WAL_OCS__2020 s’inscrit dans le cadre du projet WALOUS (2017-2020) subventionné par la région wallonne et réalisé par un consortium de deux universités (UCLouvain, ULB) et d’un centre de recherche public de type UAP (ISSeP)." @default.
• dc04cf52-c727-4610-8c41-cc8d6b6fc8d0 description "Deze gegevenslaag omvat het in kaart brengen van de bodembedekking van het gehele Waalse grondgebied voor het jaar 2020. De gegevens worden hier gepresenteerd in de INSPIRE-compatibele versie. Deze dubbele dataset (raster/vector) omvat het in kaart brengen van de bodembedekking van het gehele Waalse grondgebied voor het jaar 2020 (WAL_OCS_IA_2020). Landbedekking wordt gedefinieerd als de "fysieke en biologische dekking van het landoppervlak, met inbegrip van kunstmatige gebieden, landbouwgebieden, bossen, (semi-)natuurlijke gebieden, wetlands en waterlichamen" (Europese Inspire-richtlijn 2007/2/EG, 2007). Informatie over bodembedekking wordt voor beide soorten ruimtelijke representatie verstrekt in het Belgische Lambert-projectiesysteem 2008 (EPSG:3812 – Voor gebruik in LB72, zie informatie over raster NTV2 -http://geoportail.wallonie.be/home/resources/tools/Lambert-belge-2008-LB08.html). De ruimtelijke resolutie van de rastergegevens is 1 m op het INSPIRE-raster van het Waals Gewest. De vectorgegevens zijn hier direct uit afgeleid. De enige generalisatiebewerking die op de vectorlaag wordt toegepast, is de gebroken hoektechniek, die bestaat uit het verbinden van de randmedia van de randpixels om een trapeffect te voorkomen. De rasterdataset met een resolutie van 1m die, onder 11 hoofdklassen, het in kaart brengen van de landbedekking van het gehele Waalse grondgebied voor het jaar 2020 omvat. WAL_OCS_IA__2020 is afgeleid van de segmentatievoorspellingen van een deep learning-model dat is getraind op de gegevens van 2018 met behulp van WAL_OCS__2018 als veldrealiteit en een verfijnde versie van deze gegevens. Het model is gebaseerd op de vier spectrale banden van de 2020-orthofoto's en de MNH (afgeleid van de aftrekking tussen de 2020-fotogrammetrische MNS en de MNT als gevolg van de LiDAR-acquisitie 2013-2014). Het model is het resultaat van een wendbare en iteratieve aanpak met het projectmonitoringcomité. De uitvoering van de WAL_OCS__2020-gegevens maakt deel uit van het WALOUS-project (2017-2020) dat wordt gesubsidieerd door het Waalse Gewest en wordt uitgevoerd door een consortium van twee universiteiten (UCLouvain, ULB) en een openbaar onderzoekscentrum van het type UAP (ISSeP)." @default.
• dc04cf52-c727-4610-8c41-cc8d6b6fc8d0 description "Diese Datenschicht enthält die Kartierung der Bodenbedeckung des gesamten wallonischen Gebiets für das Jahr 2020. Die Daten werden hier in der INSPIRE-konformen Version dargestellt. Dieser duale Datensatz (Raster/Vektor) enthält die Kartierung der Bodenbedeckung des gesamten wallonischen Gebiets für das Jahr 2020 (WAL_OCS_IA_2020). Bodenbedeckung ist definiert als „die physische und biologische Bedeckung der Landfläche, einschließlich künstlicher Flächen, landwirtschaftlicher Flächen, Wälder, (halb-)natürlicher Gebiete, Feuchtgebiete und Wasserkörper“ (EU-Richtlinie INSPIRE 2007/2/EG, 2007). Informationen zur Bodenbedeckung werden für beide Arten der räumlichen Darstellung im Projektionssystem Lambert Belge 2008 bereitgestellt (EPSG:3812 – Zur Verwendung in LB72 siehe Informationen im Raster NTV2 – http://geoportail.wallonie.be/home/ressources/outils/Lambert-belge-2008-LB08.html). Die räumliche Auflösung der Rasterdaten beträgt 1 m nach dem INSPIRE-Gitter der Wallonischen Region. Die Vektordaten werden direkt daraus abgeleitet. Der einzige Verallgemeinerungsvorgang, der auf die Vektorschicht angewendet wird, ist die Technik der gebrochenen Ecken, bei der die Kantenmedien der Randpixel miteinander verbunden werden, um einen Treppeneffekt zu vermeiden. Der Rasterdatensatz mit einer Auflösung von 1 m, der in 11 Hauptklassen die Kartierung der Bodenbedeckung des gesamten wallonischen Gebiets für das Jahr 2020 enthält. WAL_OCS_IA__2020 basiert auf den Segmentierungsvorhersagen eines Deep-Learning-Modells, das auf Daten aus dem Jahr 2018 unter Verwendung von WAL_OCS__2018 und einer verfeinerten Version dieser Daten als Feldrealität trainiert wurde. Das Modell basiert auf den 4 Spektralbändern der Orthofotos von 2020 und dem MNH (abgeleitet von der Subtraktion zwischen dem photogrammetrischen MNS 2020 und dem NCD aus der LiDAR-Übernahme 2013-2014). Das Modell ist das Ergebnis eines agilen und iterativen Ansatzes mit dem Projektbegleitausschuss. Die Umsetzung der Daten WAL_OCS__2020 erfolgt im Rahmen des von der Region Wallonien geförderten Projekts WALOUS (2017-2020), das von einem Konsortium aus zwei Universitäten (UCLouvain, ULB) und einem öffentlichen Forschungszentrum vom Typ UAP (ISSeP) durchgeführt wird." @default.
• dc04cf52-c727-4610-8c41-cc8d6b6fc8d0 description "This data layer includes the mapping of the land cover of the entire Walloon territory for the year 2020. The data is presented here in its INSPIRE compliant version. This dual dataset (raster/vector) includes the mapping of the land cover of the entire Walloon territory for the year 2020 (WAL_OCS_IA_2020). Land cover is defined as the "physical and biological cover of the land surface, including man-made areas, agricultural areas, forests, (semi-)natural areas, wetlands and water bodies" (European INSPIRE Directive 2007/2/EC, 2007). Information on land cover is provided, for both types of spatial representation, in the Belgian Lambert projection system 2008 (EPSG:3812 – For use in LB72, see information on grid NTV2 -http://geoportail.wallonie.be/home/resources/tools/Lambert-belge-2008-LB08.html). The spatial resolution of the raster data is 1 m set on the INSPIRE grid of the Walloon Region. The vector data is directly derived from it. The only generalisation operation applied to the vector layer is the broken corner technique, which consists of joining the edge media of the border pixels to avoid a stair effect. The raster dataset with a resolution of 1m which includes, under 11 main classes, the mapping of the land cover of the entire Walloon territory for the year 2020. WAL_OCS_IA__2020 is derived from the segmentation predictions of a deep learning model trained on the 2018 data using WAL_OCS__2018 as field reality and a refined version of this data. The model is based on the four spectral bands of the 2020 orthophotos and the MNH (derived from the subtraction between the 2020 photogrammetric MNS and the MNT resulting from the 2013-2014 LiDAR acquisition). The model is the result of an agile and iterative approach with the project monitoring committee. The implementation of the WAL_OCS__2020 data is part of the WALOUS project (2017-2020) subsidised by the Walloon region and carried out by a consortium of two universities (UCLouvain, ULB) and a public research centre of the type UAP (ISSeP)." @default.
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