Végétation basse détectée par intelligence artificielle CMQuébec

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 de la CMQuébec. La résolution d'extraction est de 12 cm, mais les données ont été simplifiées pour réduire le nombre de sommets et l'espace de stockage.

Comprend la pelouse, l'herbacée, les arbustes et certains arbres de faible diamètre.

Données et ressources (1)

Données

cmquebec-vegetationbasse-2021.gpkgGPKG (2300 Mo)

Dernière modification : 2024-06-25

Fiche descriptive du jeu de données

Organisation	Communauté métropolitaine de Québec
Catégories	Environnement, ressources naturelles et énergie
Étiquettes	Arbustres Gazon Herbacée Ia Imagerie aérienne Intelligence artificielle Pelouse Télédétection
Licence	Attribution, pas d’utilisation commerciale, partage dans les mêmes conditions (CC-BY-NC-SA 4.0)
Citation recommandée	COMMUNAUTÉ MÉTROPOLITAINE DE QUÉBEC. Végétation basse détectée par intelligence artificielle CMQuébec, [Jeu de données], dans Données Québec, 2024, mis à jour le 25 juin 2024. [https://www.donneesquebec.ca/recherche/dataset/vegetation-basse-detectee-par-intelligence-artificielle-cmquebec], (consulté le 27 juin 2025).
Responsable	Communauté Métropolitaine de Québec
Courriel	geomatique@cmquebec.qc.ca
Fréquence de mise à jour	Bimensuel
Couverture géographique	Territoire de la communauté métropolitaine de Québec
Couverture temporelle	2021-06-15/2021-09-01
Informations complémentaires	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 de la CMQuébec. La résolution d'extraction est de 12 cm, mais les données ont été simplifiées pour réduire le nombre de sommets et l'espace de stockage. 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 0.949. Certaines végétation basse 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 du modèle. Par exemple, certaines végétations basses peuvent avoir été omises, ou d'autres objets peuvent avoir été incorrectement identifiés comme de la végétation basse. La précision XY correspond à celle de l'imagerie aérienne, avec x = 0,025 m et y = 0,024 m. Puisque ces données ont été produites à l'aide de l'orthoimagerie NIR de 2021, il peut y avoir une différence entre cette donnée et l'orthoimagerie RGB de 2021. Ce produit est évolutif, il peut être mis à jour régulièrement en fonction de l'amélioration des modèles IA.	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 de la CMQuébec. La résolution d'extraction est de 12 cm, mais les données ont été simplifiées pour réduire le nombre de sommets et l'espace de stockage. 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 0.949. Certaines végétation basse peuvent être obstruées ou partiellement obstruées par un autre objet (bâtiment, arbres). Bien que la classification réalisée par l'IA soit perfo…
Site internet de l'organisation ou de référence
Respect des lignes directrices	90.0%
Dernière modification (métadonnées ou ressources)	2024-06-25 15:11 EDT
Diffusion initiale	2024-06-25 15:08 EDT
Identifiant	e00bd5e8-c99c-460a-9a48-1d8e1215fa4f