Détection automatique des changements sur des images mensuelles Sentinel-1/2 sans nuages, livrées sous forme de couches SIG aux autorités mettant à jour les cartes d'occupation des sols et PCRS

Créez un compte gratuit pour découvrir des solutions liées à celle-ci.
Inscription gratuiteVous avez déjà un compte ? Se connecter
Créez un compte gratuit pour découvrir des solutions liées à celle-ci.
Inscription gratuiteVous avez déjà un compte ? Se connecter
Les collectivités locales françaises doivent maintenir à jour leurs bases de données d'occupation des sols (OCS) ainsi que leur PCRS, la carte aérienne de base très haute résolution utilisée pour localiser les réseaux souterrains. La connaissance des changements repose généralement sur des rapports de terrain et administratifs qui peuvent être incomplets ou erronés, et les relevés aériens sont coûteux.
Le service de détection de changements de Kermap détecte automatiquement les changements visibles tels que les chantiers, les nouveaux aménagements et les nouvelles infrastructures. Il fonctionne sur la série temporelle mensuelle sans nuages que la plateforme Nimbo de Kermap produit à partir des images Copernicus Sentinel-1 et Sentinel-2, et utilise la super-résolution par IA pour atteindre l'équivalent de 2,5 m par pixel à partir des images sources de 10 m. Kermap annonce une détection à partir de 5 m², à toute échelle, d'une seule commune à une région entière, avec une production jusqu'à mensuelle et une livraison trimestrielle ou annuelle. Chaque changement est livré sous forme d'une couche SIG prête à l'emploi indiquant sa localisation, sa surface et sa trajectoire de changement, permettant ainsi aux autorités de vérifier les rapports de terrain, de prioriser les mises à jour cartographiques et de cibler les vols d'acquisition aérienne.
Dans un pilote du Copernicus Challenge 2024 soutenu par le CNES, le GIP ATGeRi l'a utilisé sur Mont-de-Marsan et a identifié 47 zones supplémentaires à mettre à jour, soit une augmentation de 45 % de la surface à actualiser. Kermap annonce une précision moyenne de 85 %. Un pilote en 2022 pour la Région Hauts-de-France a détecté un peu plus de 13 000 changements dans la région avec une précision moyenne de 87 %, ce qui a conduit à un contrat de suivi 2024–2026. Kermap rapporte 35 000 km² analysés en 2025. Un pilote sur une intercommunalité (EPCI) coûte 6 000 € HT, dont la moitié est déduite si un service complet suit ; le service complet commence à 6 000 € HT.
KermapVous évaluez cette solution ?
Créez un compte gratuit pour enregistrer des solutions, comparer des alternatives et demander une mise en relation avec les fournisseurs.
Inscription gratuiteUnique
Paiement unique initial pour un accès à vie.
Sur devis
Les tarifs ne sont pas publiés ; le fournisseur établit un devis par client ou par projet (contacter le service commercial, demander un devis).
Capacité spatiale
Traitement
Génération d'Insights
Convertit l'analyse en informations exploitables et riches en contexte.
Livré sous forme de
Intégration Système
Couverture géographique

Kermap
Kermap est une entreprise française d’intelligence artificielle géospatiale, fondée en 2017 et basée à Cesson-Sévigné (Bretagne), qui transforme les images satellites et aériennes en informations géographiques grâce à l’apprentissage profond. Elle produit des données d’occupation des sols, de végétation, de cultures et de changements, des analyses spatiales ainsi que des plateformes cartographiques interactives, notamment Nimbo (cartes de base satellitaires mondiales mensuelles sans nuages et analyses des cultures) et Nos Villes Vertes (arbres urbains). Ses clients incluent des collectivités régionales et locales telles que la Région Grand Est et Rennes Métropole, des organismes publics comme le ministère français de l’agriculture et l’INRAE, ainsi que des entreprises telles que Nestlé France et McCain, dans les secteurs de l’agriculture, de l’environnement et de l’urbanisme.
2017
Fondée en
11-50
Taille de l'équipe
France
Pays
Intègre des données et des analyses dans les systèmes et flux de travail existants.