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Télédétection

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Products. Yannforget (Yann Forget) / Repositories. AppSpace 2020 - Vidéos. Mdl4eo. Mdl4eo. AppSpace 2020 - Présentations & visuels. New satellite images to allow anyone, anywhere, to monitor tropical deforestation – NICFI. “This will revolutionize global forest monitoring.

New satellite images to allow anyone, anywhere, to monitor tropical deforestation – NICFI

Better insight into what is happening in the rainforests will enhance efforts to protect these priceless ecosystems”, says Sveinung Rotevatn, Norway’s Minister of Climate and Environment. Better information saves rainforests Satellite images are available that are so detailed that one can see if a single tree has been cut down. However, such images are very expensive, and only a few private stakeholders have access to them. Through Norway’s International Climate and Forest Initiative (NICFI), the Government of Norway is now making the images accessible and free for everyone.

The high-resolution satellite images provide an overview of all the tropical forests around the world, and these images will be updated every month. “Small communities can now be seen and heard in their struggle with companies that steal their rightful territories. The images will be free of charge. Powerful tool for indigenous people. Technology is saving rainforests. Scale-up your eo-learn workflow using Batch Processing API. World Urban Database – World Urban Database and Access Portal Tools.

Data – Remote Sensing Group. SemCity Toulouse: A Benchmark for Building Instance Segmentation in Satellite Images. Enhancement of Sentinel-2 images at 1.5m – mdl4eo. Télédétection et Energie - Webinaire du 16 juin 2020. Webinaire Crise sanitaire oblige, c'est sous la forme d'un webinaire que s'est tenue la conférence du GT COWAL initutlée '"Thermo et ilots" : la télédétection au service de l'énergie" .

Télédétection et Energie - Webinaire du 16 juin 2020

Parmi les participants, une large représentation de l’administration régionale, des centres de recherche, des universités mais également une présence remarquée des acteurs locaux. Géodonnées et Energie : outils, règles, diffusion et bonnes pratiques. Cette conférence a donné la parole à. Un programme en Python pour télécharger les données Sentinel – Séries Temporelles. Note : L'interface APIHUB/SCIHUB présente de nombreuses restrictions d'accès, comme par exemple le fait de n'accepter que des comptes créés avant le 21 décembre 2015.

Un programme en Python pour télécharger les données Sentinel – Séries Temporelles

La plateforme PEPS, du CNES, fournit un accès beaucoup plus facile. J'ai créé un petit programme similaire à celui ci-dessous, pour télécharger des données sans cliquer. L'interface du serveur Scihub pour les données Sentinel vous permet de faire des recherches dans le catalogue ou de télécharger les données par de simples requêtes HTTPS. Par exemple, pour rechercher les produits de S2 présents dans le catalogue, essayez simplement les exemples ci-dessous : La routine Python, accessible par le lien à la fin de cet article, permet de récupérer sans un clic les données de Sentinel-1 et Sentinel-2 (et probablement bientôt Sentinel-3), depuis le site de distribution Scihub. Sentinel2FormationTP.

Tutoriel Sentinel2 AgroTIC. Lib.aua-toulouse.org/CarteDuMois/010720/indexjs_V2.html. Visualisez votre exposition aux chaleurs urbaines estivales...

lib.aua-toulouse.org/CarteDuMois/010720/indexjs_V2.html

En journée : Écart de température de surface en moyenne, par rapport à la température moyenne de la végétation limitrophe de la ville : Selon la thermographie satellitaire. Global forecast plots. Un catalogue complet, unique, dédié aux utilisateurs – THEIA-LAND. Landsat Data Moving to Public Cloud in Early 2020. Tuto 1 : la recherche par collection et emprise. Pourquoi fera-t-il si chaud en ville cet été ? Îlots de chaleur : comprendre le phénomène Pourquoi fait-il plus chaud en ville qu’à la campagne ?

Pourquoi fera-t-il si chaud en ville cet été ?

En centre-ville et dans les espaces urbanisés on observe une élévation des températures au sol et dans l’air par rapport aux périphéries, c’est ce que l’on appelle le phénomène d’îlot de chaleur urbain (ICU). Source : KERMAP® Îlots de chaleur (méthode des LCZ) sur l’Agglomération de Rennes Les différences de température entre le centre-ville et ses alentours peuvent atteindre les 10°C. Elles ont pour conséquences la création de dômes thermiques qui vont abriter des microclimats artificiels. COPERNICUS ET AGRICULTURE - Cours en Ligne. Accueil Formateurs : Estelle BOURGEOIS | Gérome FITOUSSI | Jean-Marc GILLIOT | Frédéric Emile Henri PORTET | Leslie RAMOS | Pierre-Yves VION | Sur le portail : 38 AgroParisTech 16 rue Claude Bernard F-75231 Paris Cedex 05 Tel: 33 (0)1 44 08 18 43 - Fax: 33 (0)1 44 08 16 00 Localiser sur une carte Liens divers www.agroparistech.fr Les Vidéos AgroParisTech Eduroam.

COPERNICUS ET AGRICULTURE - Cours en Ligne

CEREMA/dterso.pluginQgis3.CeremaCartEau3: Plugin Qgis3 d'aide à l'extraction des zones en eau sur les images satellites. Diffusion en Open Source de la chaine de traitement d'images satellites du Pôle Satellitaire du Cerema. Issue de plusieurs années de développement sur des thématiques de l'aménagement du territoire et des risques, la chaine de traitement d'images satellites du Pôle Satellitaire du Cerema vient d'être publiée en Open Source sur Github.

Diffusion en Open Source de la chaine de traitement d'images satellites du Pôle Satellitaire du Cerema

Le code des outils de traitement d'imagerie satellitaire, développés par le Cerema, a été mis en ligne en open source sur Github au printemps 2020 : retrouvez-le ici! Cette chaine de traitement sous python s'articule en 3 niveaux : La chaine est mise en oeuvre dans les travaux du Pôle Satellitaire, en particulier sur les thématiques de suivi d'aménagement à l'échelle urbaine ou régionale, de gestion des risques d'inondation ou encore de suivi du littoral. Géoportail de la Wallonie. Infos et inscription jusqu’au 10 juin (cliquez sur la bannière).

Géoportail de la Wallonie

La conférence sera organisée sous la forme d'un webinaire. Ces dernières années, l'Europe a mis en place de nombreux projets liés à l'Observation de la Terre et à la Télédétection. De son côté, la Wallonie œuvre également à la promotion de ces formidables outils et vise, via sa participation à 2 groupes de travail et la réalisation d'une enquête, à coordonner et mieux connaître les besoins et usages en la matière. Lancé en 2015 par l'Institut Scientifique de Service Public (ISSeP) et le pôle de compétitivité Skywin, le premier Groupe de travail appelé GT EO rassemble les acteurs wallons (privé, public, académique) investis dans l'Observation de la Terre. Le second groupe de travail, objet de la présente page, s'appelle GT CoWal, il a été crée dans la foulée du GT EO et rassemble les services publics wallons intéressés par l'observation de la terre.

Rapid Action on coronavirus and EO. Visualiser les inondations avec Sentinel-2. L'Organisation Météorologique Mondiale publiait en septembre 2019 un bilan du climat sur la période 2015-2019.

Visualiser les inondations avec Sentinel-2

Sans surprise, le réchauffement climatique semble s'accélérer et s'accompagne de son lot de catastrophes naturelles. Ainsi, 90% des catastrophes naturelles recensées sur cette périodes sont d'origine climatique et météorologique. Parmi celles-ci, les plus fréquentes sont des tempêtes et inondations.

Comment réussir son projet de machine learning ? Aujourd'hui, de nombreux projets de machine learning se lancent.

Comment réussir son projet de machine learning ?

Si vous aussi vous prévoyez d'intégrer un peu de machine learning dans votre fonctionnement, voici quelques conseils ou retours d'expérience sur ce sujet. Les différentes phases d'un projet de machine learning Contrairement à ce qu'on pense, la phase purement algorithmique n'est pas forcément le plus importante du projet. En effet, la partie la plus importante concerne la récupération et le traitement des données. D'abord, regardez les données ! Notamment, ne vous lancez pas à l'improviste, commencez par visualiser les données pour vous faire une idée de ce qu'il sera possible de réaliser dans vos modèles : Pour cette étape, la bibliothèque Matplolib est souvent utilisée ou des surcouches comme Seaborn qui propose notamment la fonction pairplot(), qui compare deux à deux les variables pour estimer les corrélations, distributions et éventuelles clusterisations de ces variables :

KERMAP next-geoservices - solutions innovantes pour faciliter la transition écologique des territoires. Urban Remote Sensing Contest – JURSE 2019. Projects - MDL4EO Carto server. Prototype - Tosca UA 2020 - MDL4EO Carto server. Occitanie_map - Occitanie buildings map [#Deep learning, #OTBTF] - MDL4EO Carto server. TElédétection du Milieu Urbain, TEMU 2020 - Sciencesconf.org. – Pauline Crombette. Les belles promesses du Deep Learning – THEIA-LAND.

25 Great Articles and Tutorials on Classification Methods. When Deep Learning meets Urban Complexity – UCL Connected Environments. City Models are Too Simple Cities are complex. Yet, we don’t think about them that way. For centuries we have looked for simple abstractions of cities, such as Price’s analogy of the city to three types of egg: boiled, poached and scrambled — in that chronological order. Recherche et développement d’indicateurs pour l’aménagement d’un territoire. J'ai participé durant mon stage à des travaux sur la création et la représentation d’indicateurs d’aménagement du territoire à partir de données open source. L’objectif de ces travaux a été de comparer les résultats obtenus à partir de l’analyse des données OpenStreetMap avec ceux obtenus à partir d’images satellitaires ou aériennes. Les données d’OpenStreetMap (OSM) La première étape a été de récupérer les données d'OSM, accessibles via l’API Overpass.

Cette API permet d’obtenir une sélection des données extraites de la base de données OSM grâce à des requêtes. Pour cela, il suffit de spécifier la zone d’intérêt, le type d’objets recherchés et le format de réception des données. Mviewer. Earth Observation - Home. Copernicus Land Monitoring Service. Earth Observation - Land Surface Temperature product catalogue. Presentation du portefeuille de produits du service Copernicus de surveillance des terres — Copernicus Land Monitoring Service. Dans cette rubrique, vous trouverez une brève présentation du portefeuille de produits du service Copernicus de surveillance des terres.

Afin de faciliter la consultation, les produits sont classés dans les catégories suivantes: Pour plus d’informations sur les produits, y compris sur les options d’accès disponibles (telles que la vue cartographique en ligne, les téléchargements et les services WMS/WFS), veuillez cliquer sur le lien du produit et consulter les pages web de chaque produit. Remarque: les produits prochainement disponibles apparaissent en gris. Cartographie de l’occupation et de l’utilisation des sols. Green City Lab. Été 2019 [Produit démo - en cours de développement] Welcome to Mapping Learning’s documentation! — Mapping Learning documentation. Joint Polar Satellite System. Transforming Satellite Imagery Classification with Deep Learning. ArcGIS Web Application. EC MAQUETTE FR. OneAtlas Data Content Preview.

Nighttime Light. Cómo montar múltiples vistas en Google Earth Engine - Gis&Beers. Enhancement of Sentinel-2 images at 1.5m – mdl4eo. Radiance light trends. Ajouter Orfeo Toolbox dans QGis 3.X. Si vous avez utilisé le fournisseur de traitements Orfeo TB avec QGis 2.X et que vous le cherchez dans la nouvelle version 3, vous serez déçus. En effet, la réécriture du plugin Orfeo a pris un peu plus de temps que prévu et il ne fait plus partie des plugins installés par défaut. Il reviendra, une fois tous les tests effectués. Mais en attendant, vous n’êtes pas obligés de vous en passer. Vous pouvez installer Orfeo dans la version 3, mais manuellement. Voici la démarche à suivre. Téléchargez la bibliothèque Orfeo. Modéliser l’évolution de l’occupation du sol pour mieux décider. Le Cerema est partenaire du projet européen "Alpine Smart Transport and Urbanism Strategies" (ASTUS).

Au sein de ce projet le Cerema a mené une expérimentation portant sur la modélisation de l’évolution de l’occupation du sol au regard des projets stratégiques et de planification de ces territoires. L’objectif est de tester des logiciels de modélisation de l’étalement urbain pour voir si ceux-ci peuvent être utilisés comme outils d’aide à la décision. Une expérimentation réalisée dans le cadre du projet européen ASTUS Le projet européen "Alpine Smart Transport and Urbanism Strategies" (ASTUS) vise à identifier les enjeux de mobilité et d’aménagement dans les territoires de montagne pour proposer des solutions moins émettrices de CO2, il se décline en différentes tranches ou "workpackage" [1]. Cette démarche exploratoire a permis de réaliser plusieurs modélisations de l’évolution de la tâche urbaine en essayant de représenter : Mapping platform for quick publishing of zoomable maps online – MapTiler.

Agricultural OneSoil Map with AI detected fields and crops. Cómo instalar y configurar las herramientas de Orfeo Toolbox (OTB) en QGIS 3.x. Theia - Pôle de données et de services surfaces continentales. Index. Powerful new map depicts environmental degradation across Earth. Land Cover Classification with eo-learn: Part 1 – Sentinel Hub Blog. Theia - Pôle de données et de services surfaces continentales. [Tutorial] Pansharp Data Citra Satelit Resolusi Sangat Tinggi Menggunakan QGIS.

Microsoft/USBuildingFootprints: Computer generated building footprints for the United States. Spaceclimateobservatory. Spaceclimateobservatory. Space Climate Observatory - CNES. Présentation — a2s. Accueil - Spatial IGN. Dinamis.