FLCD est une méthode innovante dédiée à la détection des perturbations forestières à petite échelle à partir de séries temporelles radar (Sentinel-1). Elle permet de produire des cartes précises des impacts forestiers, comme les coupes sélectives ou les dégradations, en analysant les variations brutales du signal. Utilisée dans des projets de recherche et de conservation, elle s'appuie sur des algorithmes de régression et des techniques de traitement d'images pour identifier les changements environnementaux.

RainNet est un réseau de neurones convolutif conçu pour prédire les précipitations à court terme (5 minutes) à partir de données radar. Entraîné sur plusieurs années de composites radar de haute qualité fournis par le service météorologique allemand (DWD), il transforme des scans radar en prévisions précises. Son architecture inspirée des modèles U-Net et SegNet permet une analyse fine des motifs spatiaux et temporels des précipitations, offrant ainsi un outil puissant pour la gestion des risques hydrométéorologiques et la planification des activités sensibles au climat.