Plateforme publique dédiée à la publication et à l'analyse des données environnementales et territoriales de la région Île-de-France. Elle permet aux acteurs publics, aux chercheurs et au grand public d'accéder à des jeux de données structurés sur l'aménagement du territoire, l'environnement, les transports et l'urbanisme. L'objectif est de favoriser la transparence, l'innovation et la prise de décision éclairée grâce à des données ouvertes et accessibles.

Outil dédié à l'analyse et à la visualisation de données géospatiales et environnementales pour les acteurs publics. Permet de collecter, traiter et interpréter des données issues de capteurs, de relevés terrain ou de bases de données existantes afin d'aider à la prise de décision dans des domaines comme l'agriculture, l'environnement ou l'aménagement du territoire.

Ce projet permet de reproduire et analyser les mécanismes d'adaptation du sorghum à partir de données génétiques et environnementales. Il s'appuie sur des méthodes statistiques avancées pour étudier les variétés de sorghum issues d'un croisement back-cross, en intégrant des données d'envirotypage. Les résultats contribuent à améliorer la compréhension des traits génétiques liés à la résistance et à la productivité des cultures.

Ce projet consiste à analyser les émissions de CO2 et de polluants des véhicules commercialisés en France. Il repose sur la collecte, le nettoyage et l'intégration de données ouvertes issues du gouvernement. L'objectif est de fournir une base de données structurée pour faciliter l'étude des impacts environnementaux des véhicules, en s'appuyant sur un entrepôt de données relationnel.

DoNuts est une base de données PostgreSQL/PostGIS dédiée à la collecte et à l'analyse de données environnementales, notamment sur les compartiments environnementaux et les réseaux hydrographiques. Elle couvre actuellement la France et plusieurs pays d'Europe de l'Ouest. Les données mesurées concernent principalement la qualité des rivières et des milieux aquatiques, avec des informations géolocalisées pour faciliter les analyses spatiales.

Ce projet réalise une analyse exploratoire des données acoustiques collectées par l'application mobile Noisecapture entre 2017 et 2020. Il permet d'étudier les niveaux sonores en France à partir de contributions citoyennes, en produisant des visualisations et des rapports pour la recherche environnementale. Les travaux s'inscrivent dans le cadre du projet LASSO, porté par l'UMRAE (Univ. Gustave Eiffel/CEREMA), et visent à mieux comprendre les nuisances sonores urbaines.

Outil développé pour l'INERIS permettant d'identifier et caractériser des composés chimiques dans différents milieux (eau, air, sols). Il utilise des modèles d'intelligence artificielle pour analyser des données environnementales et détecter des sources de pollution. La plateforme permet aux experts de visualiser les résultats, de lancer des analyses et de gérer les accès sécurisés. Elle s'appuie sur des bases de données relationnelles et des services cloud pour le stockage et le traitement des données.

Ce projet génère un jeu de données à grande échelle pour la détection d'ombres en télédétection. Il assemble des images satellites haute résolution, des modèles numériques de surface (DSM) issus de scans LiDAR, et des masques d'ombres calculés géométriquement. Les données proviennent de sources publiques comme l'USGS et sont destinées à des applications en reconstruction 3D, analyse urbaine ou environnementale.

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.

Projet dédié au traitement et à l'analyse de données géographiques à l'aide du langage R. Il propose des outils pour manipuler des jeux de données spatiales, réaliser des cartes thématiques et effectuer des analyses géostatistiques. Destiné aux chercheurs, étudiants et professionnels souhaitant exploiter des données géolocalisées pour des études environnementales, urbaines ou socio-économiques.