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CoSIA

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La couverture du sol par intelligence artificielle, une donnée d’entrée pour décrire le territoire.

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Les cartes CoSIA décrivent la couverture du sol, soit la nature du sol, selon 16 classes (bâtiment, surface d’eau, conifère, culture, broussaille...). Cette description du sol est produite pour tout le territoire français (métropole et DROM) et avec une haute résolution de 20 cm par pixel.
 
Les cartes CoSIA sont un produit de l’IGN qui interviennent actuellement dans la conception de l'OCSGE. Leur résolution spatiale et leur finesse sémantique peuvent également aider dans la production d’autres cartographies et au calcul d’autres indicateurs comme la végétation en ville, les haies & bocages, les trames vertes & bleues ou encore intervenir dans la réalisation de MOS locaux ou d’un OCS GE plus fin.
 
Pour produire ces cartes, on utilise des processus d’intelligence artificielle dont des méthodes d’apprentissage profond (deep learning). Ces cartes sont alors dites de “prédiction” car elles sont obtenues à partir d’un modèle numérique d’IA qui estime statistiquement pour chaque pixel son appartenance à une classe, et peuvent ne pas refléter de manière exhaustive la réalité du terrain. Il existe des marges d’erreurs qui sont référencées pour chaque département et chaque classe (voir documentation).
 

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Accès

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Pour découvrir et tester dès à présent CoSIA sur votre territoire, consultez notre site dédié : cosia.ign.fr

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Téléchargement

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Pour télécharger la donnée en format raster ou vecteur : cosia.ign.fr/info#export
 
Vous y trouverez l’ensemble des départements disponibles ainsi que le calendrier de diffusion pour les départements en cours de production.

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Documentation

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Pour accéder à la nomenclature et à la documentation technique de la donnée : cosia.ign.fr/info#descriptif
 
Consultez également notre comparatif sur l'OCSGE et CoSIA pour mieux comprendre les données disponibles sur la couverture du sol.

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Modèles

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Pour accéder aux modèles IA qui ont permis de produire la donnée et aux défis techniques FLAIR : ignf.github.io/FLAIR/index_fr

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