@ARTICLE{10.21494/ISTE.OP.2025.1293, TITLE={Données dérivées et classifications standards pour les modèles de simulation climatique urbaine et l’analyse territoriale}, AUTHOR={Francois Leconte , Julien Bouyer , Julia Hidalgo, }, JOURNAL={Risques urbains}, VOLUME={8}, NUMBER={Numéro 1}, YEAR={2025}, URL={https://openscience.fr/Donnees-derivees-et-classifications-standards-pour-les-modeles-de-simulation}, DOI={10.21494/ISTE.OP.2025.1293}, ISSN={2516-1857}, ABSTRACT={Les données dérivées sont des données construites à partir d’un traitement sur des données géospatiales brutes pour une utilisation thématique identifiée. Cet article vise à présenter les éléments relatifs à ces objets largement utilisés dans les domaines de la climatologie urbaine et de l’analyse territoriale. Plusieurs concepts liés aux données dérivées sont d’abord définis, dont la notion d’unité spatiale de référence. Une liste non exhaustive de données dérivées est présentée, notamment des indicateurs morphologiques et physiques. Une sélection de typologies et classifications de tissus urbains à différentes échelles spatiales sont également introduites. Les applications et les utilisations de ces données dérivées sont détaillées, notamment concernant la création de données d’entrée pour les modèles de simulation climatique, l’analyse climatique et le diagnostic territorial. L’article pointe en conclusion les limites des données dérivées, et les répercussions de ces dernières sur la qualité de l’information produite.}}