Couverture du sol en format matriciel générée par intelligence artificielle CMQuébec
Données et ressources (3)
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cmquebec-couverturesol-2021.tifGeoTIFF
(4200 Mo)
Dernière modification : 2024-08-13
Cette couverture du sol en format matriciel ne contient pas les classes voitures et objets d'arrière-cour. Cette...
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cmquebec-couverturesol-vehiculeobjet-2021.tifGeoTIFF
(4700 Mo)
Dernière modification : 2024-08-16
Cette couverture du sol en format matriciel contient les classes voitures et objets d'arrière-cour. Cette donnée a...
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MétadonnéesTXT
(1 Mo)
Dernière modification : 2024-09-20
Métadonnées (valeurs des pixels, scores, etc.)
Données
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 29 novembre 2024. [https://www.donneesquebec.ca/recherche/dataset/couverture-matricielle-des-sols-generee-par-intelligence-artificielle-cmquebec], (consulté le 25 avril 2025). |
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 | 2021-06-15/2021-09-01 |
Informations complémentaires |
Informations sur les données extraitesCette 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. Scores par classe en validation
Scores globaux
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. ObservationsCertaines 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
ÉvolutivitéCe produit est évolutif et peut être mis à jour régulièrement en fonction de l'amélioration des modèles IA. |
Site internet de l'organisation ou de référence | https://www.arcgis.com/home/webmap/viewer.html?url=https%3A%2F%2Fwww.sig.cmquebec.qc.ca%2Fgspvega%2Frest%2Fservices%2F80000_Indicateurs%2F71000_CouvertureSol_2021_v0%2FMapServer&source=sd |
Respect des lignes directrices |
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Dernière modification (métadonnées ou ressources) | 2024-11-29 13:43 EST |
Diffusion initiale | 2024-08-13 19:43 EDT |
Identifiant | 0f9b6c91-579c-4c5d-a5bf-64c3bc5f0d0a |