Fermer

Green Urban Sat

L’objectif du projet Green Urban Sat est de développer, à partir de l’exploitation d’images satellitaires, les méthodes et outils permettant de générer une base de données géospatiale de description fine de la végétation adaptée à l'évaluation des services écosystémiques, d’en produire un démonstrateur sur une agglomération et d’en tester la reproductibilité sur d’autres territoires.

PRÉSENTATION

Les acteurs de l'aménagement des territoires doivent désormais faire face à de nombreux défis de transition comme l’adaptation aux changements climatiques, le maintien de la biodiversité, l'efficacité et la sobriété énergétique et le maintien d'un cadre de vie sain et confortable pour leurs usagers. Dans les zones fortement urbanisées, il est admis que l’intégration, voire la préservation de solutions fondées sur la nature (SFN) constituent un levier essentiel pour répondre à ces enjeux. Ces ouvrages, dispositifs ou espaces naturels, souvent caractérisés par une composante végétale, contribuent à la résilience des villes, qu’il s’agisse de stratégie d'atténuation locale des îlots de chaleurs urbains amplifiés lors des épisodes caniculaires, ou de désimperméabilisation pour limiter notamment les inondations dues aux précipitations intenses dont la fréquence sera radicalement accrue à horizon 2100.

Les bénéfices que l’on peut tirer des SFN sont qualifiés de services écosystémiques (SE) et ont été inventoriés par la communauté scientifique. Il est admis que les outils existants pour évaluer ces SE sur un territoire donné, avec une vision multicritère et intégrée, ne sont pas encore matures pour des applications opérationnelles, en particulier pour des petites unités spatiales et des milieux complexes et hétérogènes comme les espaces urbains. Green Urban Sat s’attachera à pallier cette faiblesse.

Les projets Des hommes et des arbres et nature4cities constituent le cadre conceptuel et thématique de Green Urban Sat.

Services ecosystemiques de la végétation en ville

© Cerema

Green Urban Sat fournira une description fine de la végétation, à l’échelle d’une agglomération. Cette description embarquera un ensemble d’attributs et d’indicateurs quantitatifs permettant in-fine l’alimentation d’une seconde famille d’indicateurs d’aide à la décision s’appuyant objectivement sur les services écosystémiques : régulation du climat local, régulation de la qualité de l’air, contribution aux continuités écologiques, bénéfices socio-culturels.

Une classification des formes végétales (péri-)urbaines sera produite ainsi que des indicateurs structurels morphologiques 2D et 3D quantitatifs associés aux typologies de formes végétales qui correspondent à une description de l’implantation de la végétation et à une qualification des agencements et des configurations spatiales des différentes formes de végétation.

Les indicateurs sont construits à partir de l’imagerie multi-temporelle et stéréoscopique Pléiades et Pléiades Neo et les produits 3D associés. Les méthodes s’appuieront sur des cubes de données exploités grâce à des algorithmes d’intelligence artificielle.

Le démonstrateur produit sur le territoire de la métropole du Grand Nancy prendra la forme d’une interface dédiée aux utilisateurs permettant de visualiser et d'interagir avec les indicateurs proposés.

Le partenariat est constitué d’une équipe pluridisciplinaire en capacité de traiter tous les volets nécessaires à la réussite du projet. Les compétences mobilisées portent sur les aspects scientifiques relatifs à la télédétection urbaine, aux solutions basées sur la nature, la connaissance des services écosystémiques, la capacité à produire et implémenter des méthodologies basées sur l’imagerie et l’industrialisation de processus. Les utilisateurs finaux prescripteurs des besoins de terrain seront fortement impliqués dans le projet.

Site(s) d’application

  • Nancy : ville partenaire principale
  • Strasbourg : terrain de validation

DONNÉES

Images Pléiades and Pléiades Neo et modèles 3D associés

RÉSULTATS ATTENDUS

Projet SCO liés

Les actus du projet

Contact

En cochant cette case, je reconnais avoir pris connaissance et accepte les Mentions légales.
CAPTCHA
Cette question sert à vérifier si vous êtes un visiteur humain ou non afin d'éviter les soumissions de pourriel (spam) automatisées.