Une approche sémantique pour représenter l'indice de végétation d'images Sentinel-2 et son évolution

Jordane Dorne (1, 2) , Nathalie Aussenac-Gilles (1, 3) , Catherine Comparot (1, 4) , Romain Hugues (2) , Jean-Guy Planès (2) , Cassia Trojahn dos Santos (1, 4)

1 IRIT-MELODI - MEthodes et ingénierie des Langues, des Ontologies et du DIscours
2 TAS - Thales Alenia Space [Toulouse]
3 CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique
4 UT2J - Université Toulouse - Jean Jaurès

Cet article propose une représentation sémantique (en RDF) d'indices de végétation calculés sur des images Sentinel-2. Cette représentation s'appuie sur une ontologie qui intègre la notion de tuile définie par l'ESA, i.e. une zone fixe de la surface terrestre. A chaque tuile, nous associons des indices de végétation calculés à partir des images dont l'emprise au sol correspond. Nous présentons cette ontologie et montrons comment ces représentations permettent d'étudier l'évolution de ces indices à partir de requêtes sur les données RDF.

Mots clés: Evolution; Indice de végétation; Images satellites; Modèle sémantique

Domaines: Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

Jordane Dorne, Nathalie Aussenac-Gilles, Catherine Comparot, Romain Hugues, Jean-Guy Planès, et al.. Une approche sémantique pour représenter l'indice de végétation d'images Sentinel-2 et son évolution. Spatial Analytics and GEOmatics (SAGEO 2018), Nov 2018, Montpellier, France. pp.49-54. ⟨hal-02181917⟩