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A 5 m dataset of digital terrain model derivatives across mainland France

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique (LETG - Rennes ); Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2)-Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique UMR 6554 (LETG); Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (Nantes Univ - IGARUN); Nantes Université - pôle Humanités; Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Humanités; Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (Nantes Univ - IGARUN); Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ); Sol Agro et hydrosystème Spatialisation (SAS); Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Rennes Angers; Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro); Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN); Office français de la biodiversité (OFB); Patrimoine naturel (PatriNat); Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Direction surveillance, évaluation,données (OFB - DSUED); Office français de la biodiversité (OFB)-Office français de la biodiversité (OFB); French Ministry of Ecology (grant no. 2103207978).
    • بيانات النشر:
      HAL CCSD
      Elsevier
    • الموضوع:
      2023
    • Collection:
      Muséum National d'Histoire Naturelle (MNHM): HAL
    • نبذة مختصرة :
      International audience ; A dataset of three digital terrain model (DTM) derivatives was produced at 5 m spatial resolution across mainland France. This dataset includes (i) a topographic wetness index (TWI) that characterizes potential soil wetness as a function of the contributing area and local slope, (ii) a multi-scale topographic position color composite (MTPCC) that describes the position of a pixel relative to its neighborhood at three spatial scales, and (iii) a vertical distance to channel network index (VDCNI) that expresses the vertical height between the elevation of a pixel and the nearest channel. These three raster layers were derived from the French national airborne DTM at 5 m spatial resolution and the vector layer of the channel network of the national hydrological database. This unprecedented fine-scale dataset opens new insights for geomorphological analysis. It can be used for several purposes, such as environmental modeling, risk assessment, or water-resource management.
    • Relation:
      halshs-04158229; https://shs.hal.science/halshs-04158229; https://shs.hal.science/halshs-04158229/document; https://shs.hal.science/halshs-04158229/file/1-s2.0-S2352340923004869-main.pdf; WOS: 001039072400001
    • الرقم المعرف:
      10.1016/j.dib.2023.109369
    • Rights:
      http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/ ; info:eu-repo/semantics/OpenAccess
    • الرقم المعرف:
      edsbas.67D8A767