À propos
L'auteur
Lorenzo Becchi est un ingénieur italien spécialisé en génie agricole pour les pays tropicaux. Après avoir travaillé dans le développement rural et l'aide humanitaire au Brésil, en Équateur, en Colombie, à Cuba et au Maroc, il s'est tourné vers la technologie géospatiale, collaborant avec la FAO sur des systèmes de cartographie web.
Actuellement basé à Barcelone, Lorenzo se concentre sur le calcul haute performance, les logiciels géospatiaux et les applications de télédétection. Il a précédemment travaillé à l'Institut de recherche contre la leucémie Josep Carreras sur le développement d'interfaces HPC.
Méthodologie
Le Green City Index mesure la couverture végétale urbaine à l'aide d'images satellitaires de la mission Sentinel-2 de l'Agence spatiale européenne. Nous calculons l'Indice de Végétation par Différence Normalisée (NDVI) pour chaque ville et déterminons quel pourcentage de la zone urbaine possède une végétation saine.
Source de données : Sentinel-2
Nous utilisons les produits Sentinel-2 Level-2A (L2A), qui sont des images de réflectance de surface corrigées atmosphériquement. Spécifications clés :
- Résolution spatiale : 10 mètres (pour les bandes rouge et NIR)
- Temps de revisite : 5 jours (avec Sentinel-2A et 2B)
- Couverture : Toutes les surfaces terrestres entre 56°S et 84°N de latitude
Data is accessed through the Copernicus Data Space Ecosystem.
Processus de traitement
1. Sélection des granules
Pour chaque ville, nous identifions quelles tuiles Sentinel-2 (grille MGRS) couvrent ses limites. Nous recherchons ensuite tous les granules disponibles pendant la saison estivale (juin-août) avec moins de 10% de couverture nuageuse.
2. Calcul du NDVI
L'Indice de Végétation par Différence Normalisée est calculé pour chaque pixel :
Où NIR est la bande proche infrarouge (B8) et Red est la bande rouge visible (B4). Les valeurs NDVI vont de -1 à +1, où les valeurs plus élevées indiquent une végétation plus saine.
3. Masque de nuages
Nous utilisons la couche de classification de scène (SCL) des produits Sentinel-2 L2A pour masquer :
- Nuages (probabilité haute, moyenne et basse)
- Ombres de nuages
- Plans d'eau
- Neige/glace
4. Composition temporelle
Pour réduire le bruit et combler les lacunes dues aux nuages, nous créons un composite médian de toutes les observations valides pendant la saison. Cela fournit une vue représentative de la végétation pendant le pic de la saison de croissance.
5. Découpage par ville
Le composite est découpé selon les limites officielles de la ville depuis GADM (Base de Données des Aires Administratives Mondiales) version 4.1.
6. Classification de la végétation
Nous classifions les pixels comme "végétalisés" si leur valeur NDVI dépasse 0.40. Ce seuil capture la végétation saine et activement photosynthétique, excluant :
- Sol nu (typiquement NDVI 0.1-0.2)
- Surfaces bâties (typiquement NDVI < 0.1)
- Végétation éparse ou stressée (NDVI 0.2-0.4)
Métriques calculées
| Metric | Description |
|---|---|
| Indice de végétation | Pourcentage de la surface de la ville classée comme végétalisée (NDVI > 0.40). Cela indique quelle proportion de la ville est verte. |
| Verdure moyenne | Valeur moyenne du NDVI sur tous les pixels de la ville (échelle 0-1). Cela indique à quel point la ville est verte dans l'ensemble, y compris les zones non végétalisées. Des valeurs plus élevées indiquent une végétation plus dense ou plus saine. |
| Surface verte (km²) | Surface végétalisée totale en kilomètres carrés |
| Surface totale (km²) | Surface administrative totale de la ville |
Exemple : Deux villes pourraient avoir toutes deux un indice de végétation de 10% (même quantité d'espace vert), mais une verdure moyenne différente si l'une a des parcs plus denses tandis que l'autre a des pelouses clairsemées.
Limitations
- Variation saisonnière: Les résultats reflètent uniquement les conditions estivales. Les arbres à feuilles caduques et la végétation saisonnière peuvent montrer des modèles différents dans d'autres saisons.
- Canopée arborée urbaine: Les arbres dans les rues étroites peuvent être partiellement masqués par les bâtiments en raison de l'angle de vue du satellite.
- Pixels mixtes: Avec une résolution de 10m, les pixels contiennent souvent un mélange de végétation et de surfaces bâties, entraînant des valeurs NDVI intermédiaires.
- Sensibilité au seuil: Le seuil NDVI de 0.40 est quelque peu arbitraire ; différents seuils produiraient des pourcentages différents.
Comparison with Morgenpost (2016)
| Aspect | Morgenpost | Green City Index |
|---|---|---|
| Satellite | Landsat 5/7/8 | Sentinel-2 |
| Resolution | 30 meters | 10 meters |
| NDVI Threshold | 0.45 | 0.40 |
| Time Period | 2005-2015 composite | Annual (2024+) |
| Coverage | 79 German cities | European cities (expanding) |
Attribution et licence des données
Licence des données de sortie
Toutes les données de sortie de ce projet (statistiques, GeoJSON, cartes, rapports) sont sous licence CC BY 4.0. Vous êtes libre de partager et d'adapter les données à toute fin, y compris commerciale, à condition de fournir une attribution :
Données sources
Images satellitaires : Contient des données Copernicus Sentinel modifiées 2024. La mission Copernicus Sentinel-2 est opérée par l'Agence spatiale européenne (ESA) pour le compte de la Commission européenne.
Limites administratives : GADM version 4.1 (gadm.org), sous licence CC BY 4.0.
Données des villes : GeoNames (geonames.org), sous licence CC BY 4.0.
