Comment nous citer :

LSCE. (2025): FORMS-T: Forest Multiple Source height, wood volume, and biomass time-series (2018-present) in France at 10 to 30 m resolution. Data Terra. (Collection)

doi:10.71961/0ts1-zz77
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Description

Cette collection contient des cartes d'attributs des forêts à l'échelle de la France (2018 - présent) dérivées d'un cadre d'apprentissage profond qui s'appuie sur les données issues des satellites Sentinel-1, Sentinel-2 et GEDI.

Les produits sont organisés en 3 jeux de données:

- Forms-T Biomass: carte de la biomasse avec une résolution de 30 m. Les unités sont exprimées en mégagrammes par hectare (Mg.ha⁻¹)
- Forms-T Height: carte de la hauteur de la canopée avec une résolution de 10 m. Les unités sont exprimées en centimètres (10⁻² m)
- Forms-T Volume: carte du volume de bois sur pied avec une résolution de 30 m (fichiers WVD). Les unités sont exprimées en mètres cubes par hectare (m³.ha⁻¹)

Utilisation recommandée : les produits peuvent également être visualisés et consultés dans Python sans téléchargement, via le catalogue STAC suivant : https://browser-theia.stac.teledetection.fr/. Un extrait de code Python permettant d'accéder aux données et de les utiliser via STAC est disponible ici.

Les produits peuvent également être visualisés dans QGIS en suivant les instructions fournies dans le catalogue CDS Theia Montpellier ou en ajoutant directement des tuiles XYZ.
Les produits peuvent également être téléchargés sous forme de fichiers .tif directement à partir de ce dépôt Zenodo.

Pour plus de détails sur la méthodologie et la validation, veuillez vous reporter à la publication associée Schwartz & al., 2025[1]

Licence

Les produits sont sous licence open source Creative Commons License - Attribution Non Commercial 4.0 International (CC-BY-NC 4.0)

Accès aux produits

La collection est diffusée, en utilisant des principes FAIR, par l'Infrastructure de Recherche Data Terra (Pôle de données et de services pour les surfaces contientales - THEIA) via le service de diffusion CDS-MTD (https://browser-theia.stac.teledetection.fr/) hébergé à la Maison de la Télédétection.

Pour aller plus loin

  1. Schwartz, M., Ciais, P., Sean. E., de Truchis, A., Vega, C., Besic, N., Fayad, I., Wigneron, J-P., Brood, S., Pelissier-Tanon, A., Pauls, J., Belouze, G., Xu, Y., (2025). Retrieving yearly forest growth from satellite data: A deep learning based approach, Remote Sensing of Environment, Volume 330, 114959 https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.114959, HTML