52449c23-a5dd-42b7-9c3e-3f5eba9a6ad2 dataset Thierry Hengen SIG-GR - Ministère du Logement et de l'Aménagement du territoire - Département de l'aménagement du territoire 24786945 4, Place de l'Europe Luxembourg 1499 Luxembourg thierry.hengen@mat.etat.lu 2025-04-09T09:46:13 ISO 19115:2003/19139 1.0 http://www.opengis.net/def/crs/EPSG/0/3857 EPSG Regiowood: Types de forêts 2021 Regiowood: Types de forêts 2021 Regiowood: Forest types 2021 Regiowood: Waldtypenkarte 2021 2023-12-05T00:00:00 756d6e00-0ec6-47a1-ab15-78b62e3069aa Cartes des types de forêts en Grande Région 2021 (Lorraine: 2020) - Source: Projet INTERREG VA Regiowood II (https://www.regiowood2.info/) - Données: Sentinel-2 à partir de l'été 2020 (Grand-Est), du printemps 2021 (Rhénanie-Palatinat, Sarre, Luxembourg) et du début de l'été 2021 (Wallonie). Bien que la classification repose sur des méthodologies différentes selon les régions, le résultat final est une carte transfrontalière cohérente. La précision globale de la classification est de 88%. - Méthodes de classification La zone classée forêt (masque forestier) est inchangée depuis le départ du projet ; il se construit sur base d’une classification orientée objet (France et Belgique) en utilisant des données différentes d’une région à l’autre : • France : images SPOT4-5 acquises en 2005 et de la couche « Végétation » issue de la BD Topo de l'IGN. Traîtement: ICube-SERTIT Université de Strasbourg (https://sertit.unistra.fr); • Belgique : couverture d’images aériennes de 2009, 2012 et 2016, Couverture LiDAR 2014. Traîtement: Gembloux Agro-Bio Tech Université de Liège (https://www.gembloux.ulg.ac.be/gestion-des-ressources-forestieres); • Rhénanie-Palatinat, Sarre : utilisation des données cadastrales (ATKIS) pour délimiter la zone forestière. Traîtement: Umweltfernerkundung & Geoinformatik Université de Trèves (https://www.uni-trier.de/universitaet/fachbereiche-faecher/fachbereich-vi/faecher/erdbeobachtung-und-klimaprozesse/umweltfernerkundung-und-geoinformatik); • Luxembourg : utilisation des données „arrondissements forestiers“ de l‘ANF. Traîtement: Umweltfernerkundung & Geoinformatik Université de Trèves (https://www.uni-trier.de/universitaet/fachbereiche-faecher/fachbereich-vi/faecher/erdbeobachtung-und-klimaprozesse/umweltfernerkundung-und-geoinformatik) Veuillez noter que date des données de la carte de fond "Images aériennes" peut être différente des données Regiowood selon la sous-entité de la Grande Région. Cartes des types de forêts en Grande Région 2021 (Lorraine: 2020) - Source: Projet INTERREG VA Regiowood II (https://www.regiowood2.info/) - Données: Sentinel-2 à partir de l'été 2020 (Grand-Est), du printemps 2021 (Rhénanie-Palatinat, Sarre, Luxembourg) et du début de l'été 2021 (Wallonie). Bien que la classification repose sur des méthodologies différentes selon les régions, le résultat final est une carte transfrontalière cohérente. La précision globale de la classification est de 88%. - Méthodes de classification La zone classée forêt (masque forestier) est inchangée depuis le départ du projet ; il se construit sur base d’une classification orientée objet (France et Belgique) en utilisant des données différentes d’une région à l’autre : • France : images SPOT4-5 acquises en 2005 et de la couche « Végétation » issue de la BD Topo de l'IGN. Traîtement: ICube-SERTIT Université de Strasbourg (https://sertit.unistra.fr); • Belgique : couverture d’images aériennes de 2009, 2012 et 2016, Couverture LiDAR 2014. Traîtement: Gembloux Agro-Bio Tech Université de Liège (https://www.gembloux.ulg.ac.be/gestion-des-ressources-forestieres); • Rhénanie-Palatinat, Sarre : utilisation des données cadastrales (ATKIS) pour délimiter la zone forestière. Traîtement: Umweltfernerkundung & Geoinformatik Université de Trèves (https://www.uni-trier.de/universitaet/fachbereiche-faecher/fachbereich-vi/faecher/erdbeobachtung-und-klimaprozesse/umweltfernerkundung-und-geoinformatik); • Luxembourg : utilisation des données „arrondissements forestiers“ de l‘ANF. Traîtement: Umweltfernerkundung & Geoinformatik Université de Trèves (https://www.uni-trier.de/universitaet/fachbereiche-faecher/fachbereich-vi/faecher/erdbeobachtung-und-klimaprozesse/umweltfernerkundung-und-geoinformatik) Veuillez noter que date des données de la carte de fond "Images aériennes" peut être différente des données Regiowood selon la sous-entité de la Grande Région. Forest types in the Greater Region 2021 (Lorraine: 2020) - Source: INTERREG VA project Regiowood II (https://www.regiowood2.info/en) - Data: Sentinel-2 from summer 2020 (Grand-Est), spring 2021 (Rhineland-Palatinate, Saarland, Luxembourg) and early summer 2021 (Wallonia). Although the classification is based on different methodologies in different regions, the final result is a consistent cross-border map. The accuracy of the classification is 88%. - Classifications methods: - France: SPOT4-5 images acquired in 2005 from the vegetation layer of the BD Topo (IGN). Data processing: ICube-SERTIT University of Strasbourg (https://sertit.unistra.fr) - Belgium: aerial image coverage from 2009, 2012 and 2016, LiDAR coverage 2014. Data processing: Gembloux Agro-Bio Tech University of Liège (https://www.gembloux.ulg.ac.be/gestion-des-ressources-forestieres) - Rhineland-Palatinate and Saarland: use of cadastral data (ATKIS). Data processing: Umweltfernerkundung & Geoinformatik University of Trier (https://www.uni-trier.de/universitaet/fachbereiche-faecher/fachbereich-vi/faecher/erdbeobachtung-und-klimaprozesse/umweltfernerkundung-und-geoinformatik) - Luxembourg: use of the dataset "arrondissements forestiers" from ANF. Data processing: Umweltfernerkundung & Geoinformatik University of Trier (https://www.uni-trier.de/universitaet/fachbereiche-faecher/fachbereich-vi/faecher/erdbeobachtung-und-klimaprozesse/umweltfernerkundung-und-geoinformatik) Please note that the date of the "Aerial Imagery" background map data may differ from the Regiowood data depending on the sub-entity of the Greater Region. Waldtypenkarte der Großregion 2021 (Lothringen: 2020) - Quelle: INTERREG VA Projekt Regiowood II (https://www.regiowood2.info/de) - Daten: Sentinel-2 aus dem Sommer 2020 (Grand-Est), bzw. Frühjahr 2021 (Rheinland-Pfalz, Saarland, Luxemburg) und Frühsommer 2021 (Wallonie). Obgleich der Klassifikation je nach Region eine unterschiedliche Methodik zugrunde liegt, ist das Endergebnis dennoch eine konsistente grenzüberschreitende Karte. Die Klassifikationsgenauigkeit liegt bei 88 %. - Klassifikationsmethodik Der als Wald klassifizierte Bereich (Waldmaske) ist von Beginn an unverändert; er basiert auf einer objektorientierten Klassifikation (Frankreich und Belgien), wobei von Region zu Region unterschiedliche Daten verwendet wurden: • Frankreich: SPOT4-5 von 2005 und der Vegetationslayer aus dem BD Topo des IGN. Bearbeitung: ICube-SERTIT Universität Strasbourg (https://sertit.unistra.fr). • Belgien: Luftbilder von 2009, 2012 und 2016, LiDAR von 2014. Bearbeitung: Gembloux Agro-Bio Tech Universität Liège (https://www.gembloux.ulg.ac.be/gestion-des-ressources-forestieres/). • Rheinland-Pfalz, Saarland: Nutzung von verfügbaren Landesvermessungsdaten (ATKIS). Bearbeitung: Umweltfernerkundung & Geoinformatik Universität Trier (https://www.uni-trier.de/universitaet/fachbereiche-faecher/fachbereich-vi/faecher/erdbeobachtung-und-klimaprozesse/umweltfernerkundung-und-geoinformatik). • Luxemburg: Nutzung des Datensatzes „arrondissements forestiers“ vom ANF. Bearbeitung: Umweltfernerkundung & Geoinformatik Universität Trier (https://www.uni-trier.de/universitaet/fachbereiche-faecher/fachbereich-vi/faecher/erdbeobachtung-und-klimaprozesse/umweltfernerkundung-und-geoinformatik). Bitte beachten Sie, dass das Datum der Daten aus der Hintergrundkarte "Luftbild" je nach Teileinheit der Großregion von den Regiowood-Daten abweichen kann. Thierry Hengen SIG-GR - Ministère du Logement et de l'Aménagement du territoire - Département de l'aménagement du territoire 4, Place de l'Europe Luxembourg 1499 Luxembourg thierry.hengen@mat.etat.lu https://geocatalogue.geoportail.lu/geonetwork/gis-gr/api/records/52449c23-a5dd-42b7-9c3e-3f5eba9a6ad2/attachments/Regiowood_types_forets_2021.PNG Occupation des sols, forêts, feuillus, résineux, coupe Occupation des sols, forêts, feuillus, résineux, coupe Land cover, forest, hardwood, softwood, clear cutting Landnutzung, Wald, Laubwald, Nadelwald, Kahlschlag Grande Région Grande Région Greater Region Großregion Entités dans la Grande Région Entités dans la Grande Région 2019-10-11 geonetwork.thesaurus.external.place.gis-gr.eu_places Occupation des sols Occupation des sols Land cover Landnutzung gis-gr.eu themes gis-gr.eu themes 2019-10-04 geonetwork.thesaurus.external.theme.gis-gr.eu_themes Occupation des sols>Forêt Occupation des sols>Forêt Land cover>forest Landnutzung>Wald gis-gr.eu structure gis-gr.eu structure 2020-07-13 gis-gr.eu gis-gr.eu gis-gr.eu gis-gr.eu 10 imageryBaseMapsEarthCover 2.84 8.68 47.75 51.04 PDF PDF JPEG JPEG SHAPE SHAPE https://ws.geoportail.lu/wss/service/GR_land_cover_WMS/guest OGC:WMS-1.3.0-http-get-map WMS Forest_types_Regiowood_2021 Forest_types_Regiowood_2021 Forest_types_Regiowood_2021 Forest_types_Regiowood_2021 https://www.regiowood2.info/en WWW:LINK-1.0-http--related Projet Regiowood II Projet Regiowood II Project Regiowood II Projekt Regiowood II http://g-o.lu/gg/L8RA WWW:LINK-1.0-http--samples Carte interactive Carte interactive Interactive map Interaktive Karte https://ws.geoportail.lu/wss/service/GR_land_cover_WFS/guest OGC:WFS land_cover:Forest_types_Regiowood_2021 land_cover:Forest_types_Regiowood_2021 Forest_types_Regiowood_2021 Forest_types_Regiowood_2021 https://data.public.lu/fr/datasets/regiowood-forest-types-2021-2/ WWW:LINK-1.0-http--link Open data Open data Open data Open data