Club SIG - Fianarantsoa 301

Tsimaintsy manokatra ato isan'andro !
💚QGIS

Hydrogéologie kely 😊

Les roches qui abritent de l’eau sont dites aquifères. L’eau y forme des nappes qui s’écoulent lentement, parcourant parfois de longues distances, sous la surface. Les nappes interagissent avec les milieux aquatiques, qu’elles alimentent en eau douce.

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Sentinel-6 est une mission collaborative Copernicus, mise en œuvre et cofinancée par la Commission européenne, l’ESA, EUMETSAT et les États-Unis, par l’intermédiaire de la NASA et de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA).

Avec l’élévation du niveau moyen de la mer à l’échelle mondiale en raison du changement climatique, Copernicus Sentinel-6 Michael Freilich est la prochaine mission de référence altimétrique radar à prolonger l’héritage des mesures de la hauteur de la surface de la mer, au moins jusqu’en 2030.

Le lancement du satellite Sentinel-6 de la Nasa et de l'Esa, futur gardien du niveau de la mer Le satellite d'observation des océans Sentinel-6 Michael Freilich a été lancé depuis la Californie à bord d'une fusée SpaceX Falcon 9 le 21 novembre 2020. Le satellite recueillera des données sur le niveau de la mer et son évolution dans le temps, afin d'aider les scientifiques du monde entier à surveiller l'élévation du niveau de la mer, suivre les tendances climatiques, améliorer les prévisions d'ouragans, et surveiller et comprendre les courants océaniques. © NASA-JPL/Caltech

Any @ 2030 any vao Disponible !

les étapes d’évaluation de la gravité de la brûlure. Quel que soit le logiciel choisi, le flux de travail est le même, ainsi que les résultats obtenus.

Les bandes NIR et SWIR ont été utilisées pour calculer le rapport de combustion normalisé (NBR) pour les scénarios avant et après l’incendie. Le Delta NBR (dNBR) est ensuite déterminé par la différence entre le NBR avant et après l’incendie. Enfin, le dNBR est classé selon la norme de l’United States Geological Survey (USGS) pour l’évaluation de la gravité des brûlures.

❤️‍🔥Intensité du feu par rapport à la gravité des brûlures

L’intensité du feu représente l’énergie libérée par la matière organique pendant le processus de combustion (Keeley, 2009). Il fait également référence à l’intensité du feu lorsqu’il est actif. La gravité des brûlures, quant à elle, décrit comment l’intensité du feu affecte le fonctionnement de l’écosystème dans la zone qui a été brûlée. Les effets observés varient souvent à l’intérieur de la zone et entre les différents écosystèmes (Keeley, 2009). La gravité des brûlures peut également être décrite comme le degré auquel une zone a été modifiée ou perturbée par l’incendie. La figure 1 illustre la différence entre l’intensité du feu et la gravité des brûlures.

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Fa inona hono izany SIG zany ?
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30 ESSENTIAL QGIS PLUGINS EVERY GIS PROFESSIONAL SHOULD KNOW:

➡️ Clipper
➡️ mmqgis
➡️ Crayfish
➡️ RiverGIS
➡️ First Aid
➡️ qgis2web
➡️ Add to Felt
➡️ Data Plotly
➡️ SCP-Plugin
➡️ Profile Tool
➡️ SentinelHub
➡️ EnMAP-Box 3
➡️ TimeManager
➡️ Contour plugin
➡️ Digitizing Tools
➡️ Density Analysis
➡️ OSMDownloader
➡️ Geometry Paster
➡️ QuickMapServices
➡️ Calculate Geometry
➡️ NextGIS Points2One
➡️ Open LiDAR Toolbox
➡️ Virtual Raster Builder
➡️ GEE Timeseries Explorer
➡️ Google Street View Layer
➡️ Bunting Labs AI Vectorizer
➡️ Relief Visualization Toolbox
➡️ Azimuth and Distance Plugin
➡️ Freehand raster georeferencer
➡️ Semi-Automatic Classification Plugin

Ho atsika te haka image sentinel : https://browser.dataspace.copernicus.eu/

📌Utilisation des Modules Python pour la Télédétection et l'Apprentissage Automatique (Machine Learning et Deep Learning)

L'essor de la télédétection et des techniques d’apprentissage automatique, notamment le machine learning et le deep learning, a ouvert la voie à des analyses spatiales et environnementales plus précises et automatisées. Python, en tant que langage de programmation open source, offre une multitude de bibliothèques puissantes pour traiter les données de télédétection et appliquer des algorithmes d’apprentissage. Cet article explore quelques modules Python essentiels dans ces domaines, ainsi que leurs applications concrètes.

1. Télédétection avec Python : Bibliothèques Clés

La télédétection implique l'acquisition de données sur la surface de la Terre depuis des capteurs satellites ou aériens. Le traitement de ces données nécessite l’utilisation de bibliothèques spécifiques.

Rasterio : Ce module est essentiel pour lire et manipuler des images raster, qui sont souvent utilisées en télédétection. Il permet de charger des données satellite, d'appliquer des filtres, de découper ou de projeter des images géospatiales. Rasterio facilite également l'extraction d’informations telles que les bandes spectrales, cruciales pour l'analyse d'indices de végétation comme NDVI.

Geopandas : Pour la manipulation de données géospatiales vectorielles (shapefiles, GeoJSON), Geopandas est l'outil de choix. Il permet de gérer facilement les intersections de données géospatiales (par exemple, la superposition de polygones de couvert végétal avec des données raster satellite), ce qui est fondamental pour les analyses en télédétection.

SentinelHub-Py : Cette bibliothèque permet d'accéder aux données Sentinel (ESA) de manière simple. Elle permet de télécharger et de prétraiter les images satellite, ce qui est crucial pour une analyse à jour et à grande échelle des données environnementales.

2. Apprentissage Automatique et Deep Learning pour la Télédétection
L'apprentissage automatique et le deep learning révolutionnent l'analyse des images de télédétection, permettant des tâches comme la classification des types de couvert végétal, la détection de changements environnementaux ou la segmentation des paysages avec une précision sans précédent.

Scikit-learn : Il s'agit de la bibliothèque phare pour les algorithmes de machine learning en Python. Scikit-learn propose des algorithmes comme les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support (SVM), et le K-means pour la classification et la régression. Ces algorithmes peuvent être appliqués à des images satellite prétraitées pour identifier des types d’occupation du sol ou détecter des anomalies dans les données géospatiales.

TensorFlow et Keras : Ces bibliothèques de deep learning sont largement utilisées pour construire des réseaux de neurones profonds, y compris des modèles de classification d'images ou de segmentation sémantique. Par exemple, des réseaux de neurones convolutifs (CNN) peuvent être entraînés sur des images multispectrales pour détecter des objets spécifiques (bâtiments, forêts, etc.) ou segmenter des zones d’intérêt dans des images satellite.

3. Cas Pratiques : Applications de la Télédétection avec Machine Learning et Deep Learning
Classification d'occupation des sols : En utilisant des algorithmes de machine learning comme les forêts aléatoires (Random Forest) ou le SVM, il est possible de classifier les différents types de couvert végétal ou les zones urbaines à partir d'images satellite. L'intégration de modules comme Scikit-learn et Rasterio permet de traiter des images en haute résolution pour des classifications précises.

Détection de changements environnementaux : Les techniques de télédétection appliquées aux séries temporelles d'images satellite peuvent être améliorées par des modèles de machine learning pour détecter des changements environnementaux (par exemple, la déforestation, l'étendue des plans d'eau, ou la croissance urbaine). Cela peut être réalisé en combinant des algorithmes de détection d’anomalies avec des données de télédétection.

Segmentation d’images satellite avec CNN : En deep learning, les CNN sont utilisés pour la segmentation des images afin d'identifier précisément des objets dans une image satellite. Par exemple, en entraînant un modèle de réseau de neurones convolutifs sur des images annotées, on peut segmenter des zones de cultures ou des forêts pour en surveiller la santé ou la superficie.

4. Exemple de Code : Classification d’Images Satellite avec Scikit-learn
Voici un exemple de code simple pour effectuer une classification d’image satellite avec un algorithme de Random Forest dans Scikit-learn.