Ce projet fournit une carte interactive des radars en France, y compris les départements d'outre-mer. Il offre des informations sur les différents types de radars et leur répartition dans chaque région. La carte est régulièrement mise à jour avec les données les plus récentes.

Ce service public permet aux usagers de signaler les emplacements de radars routiers pour améliorer la sécurité et la prévention des excès de vitesse. Il contribue à une conduite plus responsable et à la réduction des accidents liés à la vitesse excessive.

RadarTech est une application web permettant de créer, déployer et analyser des questionnaires en ligne. Elle offre une interface conviviale pour les utilisateurs, une gestion avancée des réponses et des fonctionnalités de visualisation de données.

Le projet radar-tech-form est un formulaire permettant de collecter et de structurer des informations sur les compétences techniques de personnes travaillant dans le domaine des technologies de l'information. Il vise à fournir une ressource centralisée pour les recruteurs et les responsables de projets techniques à la recherche de compétences spécifiques.

Ce projet fournit des outils pour la co-registration d'images radar SLC en utilisant des polynômes quadratiques pour les offsets en portée et azimuth. Il inclut également des programmes pour modifier des fichiers d'entrée pour la simulation radar et pour la rectification d'images radar.

Ce projet vise à améliorer la qualité des images radar en réduisant le bruit de speckle grâce à des méthodes variationales basées sur la stratégie plug-and-play. Le débruitage est effectué à l'aide d'un dénoiseur gaussien entraîné pour restaurer des scènes radar corrompues par un bruit gaussien coloré avec des structures de corrélation typiques de divers capteurs radar.

Le projet operadar permet de calculer des variables radar (Z_H, Z_DR, K_DP, Rho_HV) dans un maillage 3D pour les modèles Arome ou MesoNH en utilisant des tables T-matrix existantes. Les entrées comprennent les tables T-matrix et un fichier de modèle Arome ou MesoNH. Les sorties sont des fichiers netcdf contenant les variables radar calculées ainsi que des informations sur la latitude/longitude (ou X/Y), l'altitude et la température pour chaque niveau du modèle.

Ce projet centralise les règles de construction des dockers S1Tiling, qui sont des conteneurs logiciels permettant de gérer les dépendances du logiciel S1Tiling utilisé pour le traitement de données radar, la création de mosaïques SAR et l'analyse d'images radar.

MERLIN est un framework de réduction de bruit pour les images radar syntétiques à haute résolution. Il utilise une stratégie d'apprentissage auto-supervisé pour former des réseaux neuronaux profonds à la réduction du bruit speckle, sans besoin de données de référence. MERLIN prend en compte les corrélations spatiales spécifiques à chaque capteur et mode d'imagerie radar.

SAR2SAR est un algorithme d'apprentissage profond conçu pour réduire le bruit de speckle affectant les images radar synthétiques. Il s'appuie sur une stratégie d'auto-supervision en utilisant des séries temporelles multi-temporelles et en adaptant le framework noise2noise. Ce framework permet à l'algorithme d'apprendre à restaurer des images radar en ne regardant que des acquisitions bruitées.