Surfaces minérales et végétales - Site web des données ouvertes de la Ville de Montréal
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Représentation matricielle des matériaux de surfaces par photographies aériennes RVBI. Identification des surfaces végétalisées et minéralisées pour fins de planification et gestion du territoire.

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QML
Légende RGB de la classification des surfaces
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Surfaces classifiées - Ahunstic-Cartierville
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Surfaces classifiées - Anjou
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Surfaces classifiées - Côte-des-Neiges–Notre-Dame-de-Grâce
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34.4 MB
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Surfaces classifiées - Lachine
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Surfaces classifiées - LaSalle
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Surfaces classifiées - Le Plateau-Mont-Royal
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Surfaces classifiées - Le Sud-Ouest
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Surfaces classifiées - L'Île-Bizard–Sainte-Geneviève
Last Changed: 2 years ago
20.2 MB
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Surfaces classifiées - Mercier–Hochelaga-Maisonneuve
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39.6 MB
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Surfaces classifiées - Montréal-Nord
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19.3 MB
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Surfaces classifiées - Outremont
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8.6 MB
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Surfaces classifiées - Pierrefonds-Roxboro
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Surfaces classifiées - Rivière-des-Prairies–Pointe-aux-Trembles
Last Changed: 2 years ago
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Surfaces classifiées - Rosemont–La Petite-Patrie
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Surfaces classifiées - Saint-Laurent
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Surfaces classifiées - Saint-Léonard
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Surfaces classifiées - Verdun
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Surfaces classifiées - Ville-Marie
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Surfaces classifiées - Villeray–Saint-Michel–Parc-Extension
Last Changed: 2 years ago
22.9 MB
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Surfaces classifiées - Baie-d'Urfé
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7.1 MB
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Surfaces classifiées - Beaconsfield
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Surfaces classifiées - Côte-Saint-Luc
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9 MB
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Surfaces classifiées - Dollard-des-Ormeaux
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20.9 MB
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Surfaces classifiées - Dorval
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Surfaces classifiées - Hampstead
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Surfaces classifiées - Kirkland
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Surfaces classifiées - L'ÎIe Dorval
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Surfaces classifiées - Montréal-Est
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Surfaces classifiées - Montréal-Ouest
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Surfaces classifiées - Mont-Royal
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Surfaces classifiées - Pointe-Claire
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Surfaces classifiées - Sainte-Anne-de-Bellevue
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Surfaces classifiées - Senneville
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Surfaces classifiées - Westmount
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Surfaces Orthophoto - Ahunstic-Cartierville
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Surfaces Orthophoto - Anjou
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Surfaces Orthophoto - Côte-des-Neiges–Notre-Dame-de-Grâce
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Surfaces Orthophoto - Lachine
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Surfaces Orthophoto - Montréal-Nord
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Surfaces Orthophoto - Saint-Laurent
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Surfaces Orthophoto - Kirkland
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LYRX
Légende RGB de la classification des surfaces
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Methodology

L’identification des surfaces par imagerie RVBI est une technique informatique qui utilise la luminosité et les couleurs des pixels. Une faible luminosité et/ou une similitude des couleurs peut occasionner des erreurs de classements de pixels. Les zones ombragées occasionnent des faibles luminosités produisant des absences d’identifications. Par conséquent, elles sont converties en données non classifiées. Les pixels localisés sur les aires de l’actif de la voirie sont identifiés selon la base de données de la voirie. De ceci, une validation terrain a précédemment été faite à l’identification des surfaces.

• Les pixels localisés à l’extérieur des aires de la voirie et des bâtiments sont identifiés par un moteur de classements nommé ISO Cluster.

• Les bâtiments et l’hydrographie proviennent de bases de données cartographiques réalisées par photogrammétrie.

• Les pixels non classifiés sont regroupés en trois classements : Type 1, les zones ombragées. Type 2, trouées (données manquantes) dans l’image. Type 3, territoires d’arrondissement ou des villes au-delà de la limite littorale du Fleuve Saint-Laurent.

• Géoréférence planimétrique : NAD83 SCRS

• Exactitude des éléments modélisés : Planimétrie : ±50 cm

• Résolution de l’imagerie : 20 cm/pixel

• Aucune validation terrain ne fut pratiquée.

• Source : Photos aériennes de la CMM

• Traitement : Aérotriangulation (CMM)

• Captage photogrammétrique du MNT d’origine 2009 (VdM)

• Mise à jour du MNT (CMM)

• Orthorectification et mosaïque (CMM)

• Diffusion : Matricielle

Territories

Additional Information

Publisher

Service des infrastructures du réseau routier

Temporal coverage

2016-04-13/2016-04-21

Update frequency

Not planned

Descriptive Information Last Updated
2 months ago
Date the dataset was first added
2 years ago

Ville de Montréal

Montréal estime que les données ouvertes sont un élément central dans l’atteinte des objectifs en matière de transparence et de développement économique, mais aussi dans la résolution des défis urbains. Plus ces données sont rendues publiques et partagées avec la communauté, plus elles seront exploitées à leur plein potentiel dans un écosystème montréalais en pleine effervescence.

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