Catalogue
Le Modèle Numérique de Terrain (MNT) ou Modèle numérique d'Elévation (MNE) est un modèle tridimensionnel représentant, sous forme numérique, le relief d'une portion de territoire, incluant les bâtiments et la végétation.
Ce MNT est le résultat d'une acquisition lasergrammétrique aérienne datant de février 2017.
Le Modèle Numérique de Terrain (MNT) ou Modèle numérique d'Elévation (MNE) est un modèle tridimensionnel représentant, sous forme numérique, le relief d'une portion de territoire. Il représente l'altitude du terrain naturel. Il est à l'origine de plusieurs cartes dérivées : cartes des pentes, relief ombré, etc
Ce MNT est le résultat d'une acquisition lasergrammétrique aérienne réalisée pendant la nuit du 5 au 6 mars 2019.
Le MNT 2019 a une précision altimétrique de 15 cm environ sur surface dure et une précision planimétrique de 1 pixel soit 50 cm.
Le Modèle Numérique de Terrain (MNT) ou Modèle Numérique d'Elévation (MNE) est un modèle tridimensionnel représentant, sous forme numérique raster, le relief d'une portion de territoire. Il représente l'altitude du terrain naturel. Il est à l'origine de plusieurs cartes dérivées : cartes des pentes, relief ombré, etc
Ce MNT est le résultat d'une acquisition lasergrammétrique aérienne classifiée datant de mars 2023.
Les classes du LiDAR 2023 utilisées pour générer ce MNT sont : 2-9-31
L'interpolation entre les points est faite par une triangulation « Delaunay ».
Le MNT 2023 a une précision altimétrique de 10 cm environ sur surface dure et une précision planimétrique de 1 pixel soit 20 cm.
Une correction des rives a été appliquée pour le Rhône, l'Arve et le Lac Léman.
Le Modèle Numérique de Terrain (MNT) ou Modèle numérique d'Elévation (MNE) est un modèle tridimensionnel représentant, sous forme numérique, le relief d'une portion de territoire, incluant les bâtiments et la végétation.
Ce MNT est le résultat de l'agrégation d'une acquisition LiDAR datant de 2013 pour la partie Suisse du Grand Genève et de 2014 pour la partie Française. Cela peut expliquer certaines incohérence sur les zones proches de la frontière, par exemple sur les zones en chantier.
Représentation de la limite du toit des formations attribuées à l'Alluvion Ancienne.
Ce produit cartographique est issu d'un modèle matriciel, d'une résolution de 10 mètres et résulte d'interpolations de résultats de sondages, de relevés de surface et de mesures géophysiques fournis en majeure partie par les bureaux d'ingénieurs privés.
Elle ne peut prétendre à une délimitation exacte et résume de l'état des connaissances à la date de mise à jour du modèle.
Date de mise à jour : juillet 2021
Représentation de la limite du toit des formations attribuées à la Molasse.
Ce produit cartographique est issu d'un modèle matriciel, d'une résolution de 10m et résulte d'interpolations de résultats de sondages, de relevés de surface et de mesures géophysiques fournis en majeure partie par les bureaux d'ingénieurs privés.
Elle ne peut prétendre à une délimitation exacte et résume de l'état des connaissances à la date de mise à jour du modèle.
Date de mise à jour : juillet 2021
MODELE D'ALTITUDE DU TOIT DU RISS
| Raster
Représentation de la limite du toit des formations attribuées au Riss.
Ce produit cartographique est issu d'un modèle matriciel, d'une résolution de 10m et résulte d'interpolations de résultats de sondages, de relevés de surface et de mesures géophysiques fournis en majeure partie par les bureaux d'ingénieurs privés.
Elle ne peut prétendre à une délimitation exacte et résume de l'état des connaissances à la date de mise à jour du modèle.
Date de mise à jour : juillet 2021
Le Modèle Numérique de surface de Canopée (MNC) représente la surface au sol recouverte par le feuillage des arbres. Cette surface peut être utilisée pour calculer l'indice de canopée en % d'un territoire afin d'en évaluer le degré d'arborisation.
Cette donnée a été produite à partir de nuages de points LiDAR acquis en février 2017 et d'une densité de 20-40 pts/m2.
La production s'est déroulée en 4 principales étapes :
1) Rasterisation du nuage de points LiDAR afin de créer un Modèle Numérique de Hauteur de canopée (MNHC)
2) Vectorisation du MNHC (pixels à 3m et plus de hauteur) afin de créer le MNC
3) Optimisation du rendu (élimination des polygones de moins de 2.5 m2, simplification des contours)
4) Nettoyage manuel des polygones ne correspondant pas à du feuillage et issus d'une mauvaise classification du nuage de points LiDAR de départ.
Le produit final représente donc la surface au sol recouverte par le feuillage des arbres ayant au moins 2.5 m2 de surface de canopée à au moins 3m de hauteur à la fin du mois de février 2017. Il couvre tout le territoire du Canton de Genève.
Malgré le soin apporté à la qualité de la donnée des anomalies résiduelles sont encore possibles comme :
•Des erreurs sur la hauteur de la canopée,
•Un décalage dans la projection de la canopée,
•La non-détection de certains arbres,
•La détection d'arbres inexistants ou disparus,
•La détection de canopée sous serre.
Cette donnée a été actualisée en 2024.
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Le Modèle Numérique de surface de Canopée (MNC) représente la surface au sol recouverte par le feuillage des arbres. Cette surface peut être utilisée pour calculer l'indice de canopée en % d'un territoire afin d'en évaluer le degré d'arborisation.
Cette donnée a été produite à partir de nuages de points LiDAR acquis en mars 2019 et d'une densité de 20-40 pts/m2.
La production s'est déroulée en 4 principales étapes :
1) Rasterisation du nuage de points LiDAR afin de créer un Modèle Numérique de Hauteur de canopée (MNHC)
2) Vectorisation du MNHC (pixels à 3m et plus de hauteur) afin de créer le MNC
3) Optimisation du rendu (élimination des polygones de moins de 2.5 m2, simplification des contours)
4) Nettoyage manuel des polygones ne correspondant pas à du feuillage et issus d'une mauvaise classification du nuage de points LiDAR de départ.
Le produit final représente donc la surface au sol recouverte par le feuillage des arbres ayant au moins 2.5 m2 de surface de canopée à au moins 3m de hauteur au début du mois de mars 2019. Il couvre tout le territoire du Canton de Genève.
Malgré le soin apporté à la qualité de la donnée des anomalies résiduelles sont encore possibles comme :
•Des erreurs sur la hauteur de la canopée,
•Un décalage dans la projection de la canopée,
•La non-détection de certains arbres,
•La détection d'arbres inexistants ou disparus,
•La détection de canopée sous serre.
Cette donnée a été actualisée en 2024.
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La couche de couverture de canopé, état 2023, est disponible au SITG sous le nom SIPV_ICA_MNC_2023. Fruit d'une collaboration entre l'OCAN, la DIT, l'UniGE et la Ville, elle est intégrée au Système d'Informations du Patrimoine Vert (SIPV) cantonal et vient actualiser la série déjà disponible.
Cette donnée est extraite du vol LiDAR 2023 qui avait été mandaté par le Canton. La technologie LiDAR permet non seulement de produire d'excellents modèles numériques de surface et de terrain mais également d'extraire de nombreuses informations pour d'autres éléments du paysage grâce à la classification des différents points du nuage. Cette nouvelle donnée est produite sur avec une densité de 100 points au m2 et fait suite aux modèles de canopé 2017 et 2019.
La donnée est une couche de plus de 250'000 polygones couvrant le canton et une partie des zones frontalières. Pour ce jeu de donnée la végétation supérieure à 3m de hauteur pour des objets qui font plus de 2,5m2 de surface projetée au sol est considérée comme de la canopé. Chaque polygone propose quelques attributs comme la hauteur moyenne de la végétation, la hauteur maximale et deux indicateurs de forme (circulaire, linéaire, réticulé…).
Le taux de canopé est une mesure fiable pour suivre l'évolution du patrimoine arboré du canton, croisé à d'autres informations il permet de représenter le paysage urbain et de quantifier différents services rendus par les arbres dans le canton.
Malgré le soin apporté à la qualité de la donnée des anomalies résiduelles sont encore possibles comme :
•Des erreurs sur la hauteur de la canopée,
•Un décalage dans la projection de la canopée,
•La non-détection de certains arbres,
•La détection d'arbres inexistants ou disparus,
•La détection de canopée sous serre.
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Le modèle régional profond (2019) est le résultat d'un travail de modélisation géologique à l'échelle régionale des unités principales de l'intervalle du Mésozoïque, réalisé par l'Université de Genève.
Ce modèle a été établi sur la base de l'état des connaissances du moment et s'appuie sur les données géophysiques (sismique réflexion) acquises sur le territoire jusqu'en 2016, ainsi que sur les données de forage disponibles jusqu'en 2018.
Différentes cartes ont été générées depuis ce modèle régional tridimensionnel et sont à disposition sur le portail du SITG. 2 types de produits y sont proposés:
1. Les données de bases (ayant servi à la construction du modèle géologiques 3D)
2. Les cartes géologiques (produits cartographiques extraits du modèle géologique 3D)
Le produit "Données de base" est constitué des couches suivantes :
- Forages utilisés dans le cadre du projet
- Lignes sismiques 2D
- Zone modélisée.
Par définition, un modèle géologique propose une vision et interprétation non-unique de la réalité qui, selon la sensibilité du modélisateur ainsi que la quantité, répartition et qualité des données et connaissances sur lesquelles il s'appuie, peut varier d'un auteur à l'autre.
Par ailleurs, ce type de modèle et les produits cartographiques qui en découlent sont inévitablement emprunts d'un certain degré d'incertitude inhérent au processus de modélisation géologique. Celui-ci résulte principalement du cumul des sources d'incertitude liées à la qualité et répartition des données de base, à leur interprétation et interpolation en 3 dimensions, ainsi qu'à la conversion en profondeur des objets modélisés.
Moustique tigre : zone de lutte
| Polygone
Le moustique tigre est une espèce exotique envahissante dont les observations se multiplient dans le canton de Genève depuis sa découverte en 2019. Pour limiter les nuisances pour les habitants et prévenir l'apparition de maladies exotiques comme la Dengue, le Chikungunya, ou le virus du Zika, le canton de Genève vise à maintenir les populations de moustiques tigres à un niveau aussi bas que possible. Des zones de lutte sont établies sur la base des signalements de moustiques tigres effectués par la population sur la plateforme moustiques-suisse.ch ou Faune Genève. Ces zones sont établies 150 à 200m autour des signalements, correspondant à la distance maximale parcourue par un moustique tigre. Dans ces zones de lutte, il est fortement conseillé d'éliminer tout point d'eau stagnante, propice à la reproduction du moustique tigre, et de traiter tous les foyers d'eau stagnante que l'on ne peut pas vider à l'aide d'un anti-larve biologique non nocif pour l'environnement (exemple : bouches d'évacuation).
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MOUVEMENT PERMANENT
| Polygone
C'est sur la base de la carte des zones instables représentant les phénomènes géologiques d'instabilité du canton et souvent des observations complémentaires de longues durée, qu'ont été définis les territoires en mouvement permanent décrits dans les article 660a du code civil suisse et 71A de la loi d'application du code civil et du code des obligations.
Les zones appelées mouvement permanent sur la carte des zones instables correspondent ainsi à l'alinéa 2, article 71A Glissements de terrain . C'est-à-dire que les immeubles situés dans ces zones seront mentionnés au registre foncier.
Ces territoires en mouvement permanent correspondent aux glissements les plus importants du canton de Genève. En effet, ces vastes zones sont généralement suivies depuis des décennies et ont toujours montré des mouvements susceptibles de provoquer le déplacement de tout un secteur foncier et, dès lors, nécessitent la mention zone instable.
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Cartographie des murs antibruit mis en oeuvre comme mesure d'assainissement du bruit routier
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MUSEES
Consultation par géoservices | PointLocalisation des Musées, Collections, Vivariums etc..
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