DOI: 10.18167/dvn1/ctnrhw
title: Occupation du sol - Mayotte - Carte de 2023
title: Mayotte - 2023 - Land Cover Map

description: Nous diffusons des cartes d'occupation des sols de l'ile de Mayotte produites en 2023 en utilisant une méthodologie combinant l'apprentissage automatique et l'analyse d'images satellites basée sur les objets (OBIA). Ces travaux ont été réalisé dans le cadre du projet BIOTAMAYA (financement OFB : Office Français de la Biodiversité). Les cartes sont produites à l'aide de la chaîne de traitement Moringa développée dans notre laboratoire. Nous utilisons une image Pléiades à très haute résolution spatiale (THRS), une série temporelle d'images Sentinel-2, un modèle numérique de hauteur (MNH) produit à partir d'images Pléiades stéréoscopiques, un modèle numérique de terrain (MNT) et une base de données de référence de l'occupation du sol.
&lt;br&gt;
L'image Pléiades est utilisée pour générer une couche d'objets en utilisant un algorithme de segmentation. Chaque objet est ensuite classé à l'aide des variables issues des différentes données mobilisées. La nomenclature hiérarchique retenue est constituée de 3 niveaux avec un nombre de classes allant de 10 à 33. Nous diffusons, au format vecteur (shape), la carte la plus détaillée (niveau 3) qui contient cependant, dans la table attributaire, les informations des autres niveaux de la nomenclature. Nous diffusons également au format image (raster) les cartes correspondant aux 3 niveaux de la nomenclature.
&lt;br&gt;
Les précisions globales des cartes vont de 94% à 90%. 
&lt;br&gt;
Un rapport détaillé décrivant les données et méthodes utilisées est disponible (Cf. lien ci-dessous)
&lt;br&gt;
Ces données sont en libre accès (licence CC-BY) pour qu’elles soient utilisables par les gestionnaires du territoire et les chercheurs.
description: &lt;br&gt;
We are publishing land cover maps of the island of Mayotte produced in 2023 with a methodology combining machine learning and object-based satellite image analysis (OBIA). This work was achieved as part of the BIOTAMAYA project (funded by the OFB, the French Biodiversity Office). These maps were produced using the Moringa processing chain developed in our laboratory. We use a very high spatial resolution (VHSR) Pleiades image, a time series of Sentinel-2 images, a digital height model (DHM) produced from stereoscopic Pleiades images, a digital terrain model (DTM) and a land cover reference spatial database.
&lt;br&gt;
The Pleiades image is used to generate a layer of objects using a segmentation algorithm. Each object is then classified using variables derived from the data. The hierarchical nomenclature consists of 3 levels with a number of classes ranging from 10 to 33. We distribute the most detailed map (level 3) in vector (shape) format, although it contains information from the other levels in the attribute table. In image format (raster), We distribute the maps corresponding to the 3 levels of the nomenclature.
&lt;br&gt;
The overall accuracy of the maps is between 90% and 94%. 
&lt;br&gt;
A detailed report describing the data and methods is available (see link below).
&lt;br&gt;
We have therefore decided to make them freely available (CC-BY licence) so that they can be used by land managers and researchers.
description: Orfeo ToolBox
description: Python
description: Moringa, v2
description: <b>Pour télécharger ou visualiser la carte sur le catalogue géographique
 GeoDE 
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<b>To download or visualize the maps on the 
 GeoDE Geographic Catalog 
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Ces travaux sont une contribution versée au Centre d'Expertise Scientifique (CES) occupation des terres du pôle THEIA de l’Infrastructure de Recherche DATA TERRA.</b></b>