STRATfinder est un outil scientifique dédié à l'analyse fine de la structure verticale de l'atmosphère, notamment la détection des hauteurs de la couche limite atmosphérique (ABLH et MLH) et du mélange turbulent. Il exploite des données lidar haute résolution pour tracer des couches atmosphériques avec une précision temporelle d'une minute, en utilisant des algorithmes avancés comme le 'pathfinder'. Développé par des chercheurs du CNRS et de l'IPSL, il est utilisé dans des programmes de recherche internationaux comme ACTRIS et ICOS pour améliorer la compréhension des processus atmosphériques.

Projet dédié à la collecte, l'analyse et la modélisation de données issues de satellites pour étudier l'atmosphère, le climat et l'environnement. Il permet de suivre les polluants, les variations climatiques et d'autres indicateurs environnementaux essentiels pour la recherche scientifique et les politiques publiques.

Ce projet héberge les données brutes collectées par le banc d'essai photovoltaïque du SIRTA (Site Instrumental de Recherche par Télédétection Atmosphérique) situé à Palaiseau, en France. Il fournit des mesures environnementales et de production d'énergie solaire de cinq panneaux photovoltaïques de technologies variées, accompagnées de codes de pré-traitement et d'analyse pour la recherche scientifique. Les données couvrent la période de 2019 à 2022 et sont destinées à des études sur l'efficacité énergétique et la dégradation des modules solaires.

Ce projet automatise le contrôle qualité des données atmosphériques de niveau L2A pour générer des données L2B exploitables. Il applique des filtres empiriques basés sur l'analyse des hauteurs de couche limite (MLH) dérivées de STRATfinder, en tenant compte des seuils temporels relatifs au lever et coucher du soleil. Les algorithmes détectent et corrigent les anomalies comme les couches résiduelles nocturnes ou les valeurs bloquées, garantissant des données fiables pour l'analyse climatologique et la recherche environnementale.

Ce projet développe des outils pour analyser les données issues d'un radar UHF (Ultra Haute Fréquence) dédié à l'étude de l'atmosphère. Il permet de traiter et visualiser des profils de vent, des données de turbulence et d'autres paramètres météorologiques pour la recherche scientifique et la surveillance environnementale. Les résultats contribuent à améliorer la compréhension des phénomènes atmosphériques et à soutenir des études climatiques.

Ce projet vise à détecter et analyser les cyclones en utilisant les données fournies par l'instrument IASI (Interféromètre Atmosphérique de Sondage Infrarouge) embarqué sur des satellites. Grâce à des modèles avancés d'intelligence artificielle, notamment des réseaux de neurones comme YOLO, il permet une identification précise et en temps réel des phénomènes cycloniques, facilitant ainsi la prévention et la gestion des risques naturels.

Ce projet open source propose une implémentation initiale des algorithmes de base pour la récupération de données DOAS (Differential Optical Absorption Spectroscopy). Il s'agit d'un travail exploratoire visant à fournir des outils fondamentaux pour l'analyse spectroscopique, souvent utilisée dans la surveillance environnementale et atmosphérique. Le dépôt est en phase de développement actif et accueille des contributions de plusieurs développeurs.

Ce projet exploite les données du satellite Sentinel-5P pour analyser et surveiller la composition chimique de l'atmosphère à l'échelle mondiale. Il se concentre particulièrement sur la détection du méthane (CH4) et d'autres gaz comme le NO2, en utilisant des produits de niveau 2 (L2) dérivés des images hyperspectrales de niveau 1B (L1B). Les données, disponibles en temps quasi réel ou avec un traitement haute qualité, permettent d'évaluer les concentrations atmosphériques et d'étudier les tendances environnementales.

Plateforme dédiée à l'analyse et à la visualisation des données géostatistiques environnementales. Elle permet aux acteurs publics et privés de modéliser les risques naturels, suivre la qualité de l'air et cartographier les pollutions atmosphériques. L'outil facilite la prise de décision pour la gestion des risques et la protection de l'environnement en s'appuyant sur des données scientifiques et des modèles prédictifs.

Ce projet traite et analyse des données environnementales issues de capteurs atmosphériques, notamment pour le projet SIRTA. Il permet de transformer des flux de données brutes en informations exploitables pour la recherche climatique et météorologique. Les outils développés facilitent la visualisation et l'interprétation des données, aidant les scientifiques à comprendre les phénomènes atmosphériques et leurs évolutions.