Couverture du sol en format matriciel générée par intelligence artificielle CMQuébec

Cette donnée a été extraite à l'aide d'un modèle de segmentation sémantique basé sur l'apprentissage profond, entraîné sur des images aériennes NIR (bandes proche infrarouge, rouge, vert) de 2021 et 2024 de la CMQuébec, avec une résolution d'extraction de 12 cm. Il est important de noter que la matrice peut présenter certaines divergences géométriques, telles que des décalages en XY ou des inclinaisons, lorsqu'elle est superposée à d'autres images aériennes

À noter que les surfaces imperméables détectées au sein de cette matrice sont différentes de l'indicateur imperméabilité mise en place par la CMQuébec.

Données et ressources (3)

Fiche descriptive du jeu de données

Organisation Communauté métropolitaine de Québec
Catégories Environnement, ressources naturelles et énergie
Infrastructures
Transport
Étiquettes CMQ
Couverture des sols
Couverture du sol
Ia
Imagerie aérienne
Intelligence artificielle
Télédection
Licence Attribution, pas d’utilisation commerciale, partage dans les mêmes conditions (CC-BY-NC-SA 4.0)
Citation recommandée COMMUNAUTÉ MÉTROPOLITAINE DE QUÉBEC. Couverture du sol en format matriciel générée par intelligence artificielle CMQuébec, [Jeu de données], dans Données Québec, 2024, mis à jour le 18 mars 2026. [https://www.donneesquebec.ca/recherche/dataset/couverture-matricielle-des-sols-generee-par-intelligence-artificielle-cmquebec], (consulté le 26 mars 2026).
Responsable Communauté Métropolitaine de Québec
Courriel geomatique@cmquebec.qc.ca
Fréquence de mise à jour Semi-annuel
Couverture géographique Territoire de la communauté métropolitaine de Québec
Couverture temporelle 2021-06-15/2024-09-01
Informations complémentaires

Informations sur les données extraites

Cette donnée a été extraite à l'aide d'un modèle de segmentation sémantique (apprentissage profond) entraîné sur l'imagerie aérienne NIR (Bandes Proche infrarouge, Rouge, Vert) de 2021 et 2024 de la CMQuébec. La résolution d'extraction est de 12 cm.

Valeurs des pixels possibles (classes)

  • 1 - Bâtiment : Bâtiment principal et secondaire, cabanon, garage
  • 3 - Arbre
  • 4 - Véhicule : Voiture, camion, train, remorque, bâteau entreposé, avion au sol
  • 5 - Objets divers : Objets d'arrière-cour, modules de jeux, trampolines, et objets d'entreposage dans les secteurs industriels
  • 6 - Eau visible
  • 7 - Piscine
  • 8 - Surfaces minérales : Gravier, sol nu, roc, roche, galet de rivière, poussière de roche, etc.
  • 11- Surfaces imperméables : Asphalte, béton, pavé
  • 12 - Végétation basse : Herbacée et arbustive
  • 15 - Haie : D'origine anthropique et bien taillée

Scores par classe : entraînement / validation

  • Bâtiment : IoU = 0,978 / 0,942
  • Arbre : IoU = 0,976 / 0,903
  • Véhicule : IoU = 0,894 / 0,815
  • Eau : IoU = 0,991 / 0,913
  • Piscine : IoU = 0,957 / 0,913
  • Surface minérale autre : IoU = 0,956 / 0,863
  • Surface imperméable : IoU = 0,967 / 0,892
  • Végétation basse : IoU = 0,960 / 0,897
  • Haie : IoU = 0,883 / 0,641
  • Autre : IoU = 0,900 / 0,467

Scores globaux : entraînement / validation

  • F1 : 0,972 / 0,8961
  • mIoU : 0,9463 / 0,8248
  • mIoU (excluant la classe Autre) : - / 0,8921

La métrique de performance Intersection over Union (IoU), utilisée pour évaluer la précision de l'identification et de la localisation des objets dans une image par le modèle, est de 0,8921 (excluant la classe Autre).

Observations

Certaines classes peuvent être obstruées ou partiellement obstruées par un autre objet (bâtiment, arbres). Bien que la classification réalisée par l'IA soit performante, il peut y avoir des erreurs de prédiction et des confusions du modèle.

Précision des données

  • La précision XY correspond à celle de l'imagerie aérienne :
  • x = 0,012 m
  • y = 0,012 m
  • Pour 2021, puisque ces données ont été produites à l'aide de l'orthoimagerie NIR, il peut y avoir une différence entre cette donnée et l'orthoimagerie RGB de 2021.

Évolutivité

Ce produit est évolutif, il peut être mis à jour régulièrement en fonction de l'amélioration des modèles IA.
Site internet de l'organisation ou de référence www.cmquebec.qc.ca
Respect des lignes directrices 85.0%
Dernière modification (métadonnées ou ressources) 2026-03-18 09:44 EDT
Diffusion initiale 2024-08-13 19:43 EDT
Identifiant numérique d'objet (DOI)
Identifiant 0f9b6c91-579c-4c5d-a5bf-64c3bc5f0d0a