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.

Bibliothèque Python dédiée à l'analyse et à la modélisation de données géospatiales. Elle permet aux scientifiques et ingénieurs de traiter des ensembles de données complexes pour étudier des phénomènes naturels, optimiser l'utilisation des ressources ou simuler des processus environnementaux. Intégrant des outils avancés de calcul et de visualisation, elle facilite la prise de décision dans des domaines comme l'urbanisme, l'écologie ou la gestion des risques.

Ce projet open source permet de comparer et évaluer différents pipelines de modélisation numérique de terrain (DSM). Il facilite l'analyse statistique des reconstructions 3D générées par diverses méthodes (NASA ASP, CNES CARS, s2p-hd, IGN Micmac) et compare ces résultats à des vérités terrain. Les outils intégrés permettent de quantifier les performances des algorithmes pour des applications en cartographie, télédétection ou gestion des risques naturels.

Renextra est un package R développé pour renforcer les capacités du package Renext, initialement financé par l'IRSN (Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire). Il permet d'améliorer l'analyse des extrêmes hydrologiques, notamment via des graphiques avancés et des méthodes statistiques dédiées aux seuils de dépassement. Les outils proposés aident à modéliser les crues, estimer les niveaux de retour et visualiser les données pour des applications en gestion des risques naturels et en recherche environnementale.

Ce projet vise à développer des outils pour détecter, analyser et modéliser les cyclones à partir de données météorologiques. Il permet aux chercheurs et météorologues d'améliorer la compréhension des phénomènes cycloniques et d'anticiper leur trajectoire. Les résultats peuvent être utilisés pour renforcer les systèmes d'alerte et de prévention des risques naturels.

Ce projet développe un outil de simulation numérique pour modéliser les coulées de débris dans des terrains escarpés. Il permet d'étudier l'érosion et les mouvements de terrain en intégrant des paramètres physiques réalistes. Les résultats aident à évaluer les risques naturels et à concevoir des mesures de prévention adaptées aux zones montagneuses ou instables.

Le projet NSGEV est un package R dédié à la modélisation de données météorologiques extrêmes, en particulier les séries de maxima annuels. Il permet d'analyser l'impact du réchauffement climatique et de prévoir les risques naturels associés.