Empreintes de bâtiments détectées par intelligence artificielle CMQuébec

DONNÉES NORMALISÉES

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. Les données d'empreintes de bâtiment sont des polygones 2D, extraites à partir d'une imagerie aérienne ortho rectifiée.

Données et ressources (2)

Fiche descriptive du jeu de données

Organisation Communauté métropolitaine de Québec
Catégories Infrastructures
Étiquettes Bâtiment
Ia
Intelligence artificielle
Télédétection
Licence Attribution, pas d’utilisation commerciale, partage dans les mêmes conditions (CC-BY-NC-SA 4.0)
Citation recommandée COMMUNAUTÉ MÉTROPOLITAINE DE QUÉBEC. Empreintes de bâtiments détectées par intelligence artificielle CMQuébec, [Jeu de données], dans Données Québec, 2024, mis à jour le 25 juin 2024. [https://www.donneesquebec.ca/recherche/dataset/batiments-detectes-par-intelligence-artificielle-cmquebec-2021], (consulté le 21 decembre 2024).
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 0,975.

Certains bâtiments peuvent être obstrués ou partiellement obstrués par une végétation dense. Bien que la classification réalisée par l'IA soit performante, il peut y avoir des erreurs de prédiction du modèle. Par exemple, certains bâtiments peuvent avoir été omis, ou d'autres objets peuvent avoir été incorrectement identifiés comme des bâtiments.

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.
Site internet de l'organisation ou de référence
Respect des lignes directrices 90.0%
Dernière modification (métadonnées ou ressources) 2024-06-25 10:50 EDT
Diffusion initiale 2024-06-07 12:21 EDT
Identifiant 1c56759e-a157-4c95-a3b1-387c1e8b3634