Catalogue
Le produit "relief ombré" est une représentation permettant une perception visuelle immédiate de la topographie du terrain. Il est généré à partir du modèle numérique de terrain (MNT) et simule un éclairage hypothétique de la scène pour un azimut et une élévation donnée du soleil. Ainsi la valeur du pixel de ce produit n'a pas de valeur altimétrique.
Logiciel de traitement : ESRI ArcGIS Pro - fonction raster "Ombrage" - Type d'ombrage : traditionnel - Azimut : 315° - Altitude : 45m
Le MNT "relief ombré" est une représentation permettant une perception visuelle immédiate de la topographie du terrain. Il est généré à partir du MNT et simule un éclairage hypothétique de la scène pour un azimut et une élévation donnée du soleil. Ainsi la valeur du pixel de ce produit n'a pas de valeur altimétrique.
Cet ombrage est généré a partir du MNT_AGGLO, résultat de l'agrégation d'une acquisition de 2013 sur la partie suisse et de 2014 sur la partie française du Grand Genève.
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.
Voir la fiche complète
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- Esri ArcGIS Rest : accéder au service
- WMS : accéder au service
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.
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NUAGES DE POINTS LIDAR 2005 (LiDAR)
| Produit
LIDAR (acronyme anglais de Light Detection And Ranging, détection et télémétrie par ondes lumineuses) est une technique de télédétection optique qui utilise la lumière laser en vue d'un échantillonnage dense de la surface de la Terre, et produit des mesures x, y, z d'une grande précision.
Les données LIDAR, essentiellement utilisées dans des applications de cartographie laser aéroportées, commencent à s'imposer en tant qu'alternative rentable face aux techniques d'arpentage traditionnelles, telles que la photogrammétrie. Les données LIDAR produisent des jeux de données de nuage de points cotés. (Source ESRI Inc.)
Les données LiDAR 2005 de l'Etat de Genève ont une densité de 1 point au mètre carré. La précision altimétrique est de +/- 20 cm sur surface dure et la précision planimétrique est estimée à 30 cm environ.
Chaque point est classifié selon une classe dont les principales sont :
- 0 - Non classifié
- 2 - Sol
- 4 - Basse végétation
- 5 - Haute végétation
- 6 - Bâtiments
- 9 - Eau
- 10 - Ponts, passerelles
NUAGES DE POINTS LIDAR 2009 (LiDAR)
| Produit
LIDAR (acronyme anglais de Light Detection And Ranging, détection et télémétrie par ondes lumineuses) est une technique de télédétection optique qui utilise la lumière laser en vue d'un échantillonnage dense de la surface de la Terre, et produit des mesures x, y, z d'une grande précision.
Les données LIDAR, essentiellement utilisées dans des applications de cartographie laser aéroportées, commencent à s'imposer en tant qu'alternative rentable face aux techniques d'arpentage traditionnelles, telles que la photogrammétrie. Les données LIDAR produisent des jeux de données de nuage de points cotés. (Source ESRI Inc.)
Les données LiDAR 2009 de l'Etat de Genève ont une densité de 5 points au mètre carré. La précision altimétrique est de +/- 20 cm sur surface dure et la précision planimétrique est estimée à 30 cm environ.
Date de vol : début juin 2009
Chaque point est classifié selon une classe dont les principales sont :
- 0 - Non classifié
- 2 - Sol
- 4 - Basse végétation
- 5 - Haute végétation
- 6 - Bâtiments
- 9 - Eau
- 10 - Ponts, passerelles
NUAGES DE POINTS LIDAR 2013 (LiDAR)
| Produit
LIDAR (acronyme anglais de Light Detection And Ranging, détection et télémétrie par ondes lumineuses) est une technique de télédétection optique qui utilise la lumière laser en vue d'un échantillonnage dense de la surface de la Terre, et produit des mesures x, y, z d'une grande précision.
Les données LIDAR, essentiellement utilisées dans des applications de cartographie laser aéroportées, commencent à s'imposer en tant qu'alternative rentable face aux techniques d'arpentage traditionnelles, telles que la photogrammétrie. Les données LIDAR produisent des jeux de données de nuage de points cotés. (Source ESRI Inc.)
Les données LiDAR 2013 de l'Etat de Genève ont une densité de 15 points au mètre carré. La précision altimétrique est de +/- 10 cm sur surface dure et la précision planimétrique est estimée à 20 cm environ.
Dates de vol : mai et juin 2013
Chaque point est classifié selon une classe dont les principales sont :
- 0 - Non classifié
- 2 - Sol
- 4 - Basse végétation
- 5 - Haute végétation
- 6 - Bâtiments
- 9 - Eau
- 10 - Ponts, passerelles
NUAGES DE POINTS LIDAR 2017 (LiDAR)
| Produit
LIDAR (acronyme anglais de Light Detection And Ranging, détection et télémétrie par ondes lumineuses) est une technique de télédétection optique qui utilise la lumière laser en vue d'un échantillonnage dense de la surface de la Terre, et produit des mesures 3D d'une grande précision.
Les données LIDAR produisent des jeux de données de nuage de points cotés.
Les données LiDAR 2017 de l'Etat de Genève ont une densité de 25 points au mètre carré. La précision altimétrique est de +/- 10 cm sur surface dure et la précision planimétrique est estimée à 20 cm environ.
Dates de vol : du 16 au 25 février 2017
Chaque point est classifié selon une classe dont les principales sont :
- 0 - Non classifié
- 2 - Sol
- 4 - Basse végétation (<50cm)
- 5 - Haute végétation (>50cm)
- 6 - Bâtiments
- 7 - Points bas ou isolés
- 9 - Eau
- 13 - Ponts, passerelles
- 15 - Sol (points complémentaires)
- 16 - Bruit
- 19 - Points mesurés hors périmètre de l'acquisition
NUAGES DE POINTS LIDAR 2019 (LiDAR)
| Produit
LIDAR (acronyme anglais de Light Detection And Ranging, détection et télémétrie par ondes lumineuses) est une technique de télédétection optique qui utilise la lumière laser en vue d'un échantillonnage dense de la surface de la Terre, et produit des mesures 3D d'une grande précision.
Les données LIDAR produisent des jeux de données de nuage de points cotés.
Les données LiDAR 2019 de l'Etat de Genève ont une densité de 25 points au mètre carré. La précision altimétrique est de +/- 10 cm sur surface dure et la précision planimétrique est estimée à 20 cm environ.
Date de vol : 5 mars 2019
Chaque point est classifié selon une classe dont les principales sont :
- 1 - Non classifié
- 2 - Sol
- 3 - Basse végétation (<50cm)
- 5 - Haute végétation (>50cm)
- 6 - Bâtiments
- 7 - Points bas ou isolés
- 9 - Eau
- 13 - Ponts, passerelles
- 15 - Sol (points complémentaires)
- 16 - Bruit
- 19 - Points mesurés hors périmètre de l'acquisition
LIDAR (acronyme anglais de Light Detection And Ranging, détection et télémétrie par ondes lumineuses) est une technique de télédétection optique qui utilise la lumière laser en vue d'un échantillonnage dense de la surface de la Terre, et produit des mesures 3D d'une grande précision.
Les données LIDAR produisent des jeux de données de nuage de points cotés.
Les données LiDAR 2021 de l'Etat de Genève sont issues d'un mandat de recherche sur une zone restreinte aux communes de Thônex et de Chêne-Bourg.
Elle ont la particularité d'avoir une haute densité de 175-220 points au mètre carré. La précision altimétrique est de +/- 4 cm sur surface dure et la précision planimétrique est estimée à 8cm environ.
Date de vol : 10 mars 2021
Une classification succincte a été réalisée automatiquement à partir des données LiDAR 2019.
Chaque point est classifié selon une classe dont les principales sont :
- 1 - Non classifié
- 2 - Sol
- 3 - Basse végétation (<50cm)
- 5 - Haute végétation (>50cm)
- 6 - Bâtiments
- 7 - Points bas ou isolés
- 9 - Eau
- 13 - Ponts, passerelles
- 15 - Sol (points complémentaires)
- 16 - Bruit
- 19 - Points mesurés hors périmètre de l'acquisition
NUAGES DE POINTS LIDAR 2023 (LiDAR)
| Produit
LIDAR (acronyme anglais de Light Detection And Ranging, détection et télémétrie par ondes lumineuses) est une technique de télédétection optique qui utilise la lumière laser en vue d'un échantillonnage dense de la surface de la Terre, et produit des mesures 3D d'une grande précision.
Les données LIDAR produisent des jeux de données de nuage de points cotés.
- Format de fichier : LAS version 1.4 (Point Data Record Format 1)
- Horodateur : GPS Standard Time
- Tuiles : 250 x 250 m, désignation par la coordonné minimale
- Capteur LiDAR : Riegl VQ-1560II-S
Dates d'acquisition : en nocturne - 16, 18 et 21 mars 2023
Les données LiDAR 2023 de l'Etat de Genève ont une densité minimum de 100 points au mètre carré. La précision altimétrique est de +/- 10 cm sur surface dure et la précision planimétrique est estimée à 20 cm environ.
Classification (semi-automatique avec TerraScan et TerraModeler):
- 1 - Non classifié
- 2 - Sol
- 3 - Basse végétation (<50cm)
- 4 - Moyennevégétation (0.5-3m)
- 5 - Haute végétation (>3m)
- 6 - Bâtiments
- 7 - Points bas ou isolés / erreurs
- 9 - Eau
- 11 - Piles de matériel naturelle (bois, terre, fumure …)
- 13 - Ponts, passerelles
- 14 - Câbles (lignes électriques etc.)
- 15 - Mâts, antennes
- 17 - Ponts, passerelles
- 18 - Bruit
- 21 - Voitures
- 22 - Facades (y inclus des petits balcons)
- 25 - Grues, trains, objets temporaires
- 26 - Objets sur les toits (cheminées etc.)
- 29 - Murs
- 31 - Points de sol additionnels
Une photo aérienne conventionnelle comporte des décalages qui proviennent de l'inclinaison de la caméra et du relief du terrain.
Elle n'a pas d'échelle uniforme. Il n'est pas possible d'y mesurer une distance comme sur une carte.
Ce n'est en aucun cas une carte.
Une orthophoto est une image aérienne dont les influences de l'inclinaison de la chambre de prise de vue et du relief du terrain sont neutralisés à l'aide d'une ortho-rectification nécessitant un modèle numérique de terrain. Une orthophoto a une échelle uniforme, des distances peuvent être mesurées comme sur une carte.
Il est possible de superposer sur une orthophoto d'autres données géographiques. Il ne devrait pas avoir de décalage.
Une orthophoto proche infrarouge exploite ce spectre de longueur d'onde habituellement invisible par l'oeil humain. Pour rendre visible ces longueurs d'onde, le spectre de couleur est ainsi ajusté pour représenter l'infrarouge en rouge (ainsi visible par l'oeil humain). Cette orthophoto IR permet ainsi de faire apparaître des informations supplémentaires comme les différences de végétation ou l'humidité des sols. Par exemple, un terrain de football synthétique va apparaitre très différemment en orthophoto IR, alors qu'il semblera similaire sur l'orthophoto classique en vraie couleurs.
http://ge.ch/sitg/geodata/SITG/CATALOGUE/INFORMATIONS_COMPLEMENTAIRES/ORTHOPHOTOS_PROCHE_INFRAROUGE.pdf
Date d'acquisition : Juin 2005