Projet de recherche dédié à la détection automatisée des ombres dans les images satellites à haute résolution. Il permet d'identifier et de cartographier les zones d'ombre pour des applications en télédétection, urbanisme, gestion des risques naturels ou encore analyse environnementale. Le système utilise des modèles d'apprentissage profond entraînés sur un jeu de données dédié, offrant une solution robuste pour l'analyse des paysages urbains et naturels.

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 à l'analyse et à la visualisation des profils de vent et des données atmosphériques du SIRTA (Site Instrumental de Recherche par Télédétection Atmosphérique). Il permet aux chercheurs et météorologues de suivre les conditions atmosphériques en temps réel ou en historique pour des études climatiques ou environnementales.

Ce projet traite et analyse les données de concentration de gaz polluants (NOx et O3) mesurées par le SIRTA (Site Instrumental de Recherche par Télédétection Atmosphérique). Il permet de fusionner, nettoyer et transformer des données brutes en fichiers structurés pour des analyses scientifiques ou environnementales. Les résultats sont utilisés pour évaluer la qualité de l'air et contribuer à des études climatiques.

Collection d'outils dédiés au traitement et à l'analyse des données issues du lidar IPRAL (IPRAL est un instrument de télédétection atmosphérique). Ces scripts permettent de corriger les signaux lidar, de filtrer les profils contenant des nuages, et d'extraire des métadonnées essentielles pour la recherche en sciences de l'atmosphère. Utilisé principalement par des laboratoires et centres de recherche spécialisés en observation de l'atmosphère.

Ce projet fournit un modèle pour créer rapidement des structures de code Python dédiées à l'analyse et au traitement de données issues du SIRTA (Site Instrumental de Recherche par Télédétection Atmosphérique). Il facilite la mise en place de chaînes de traitement reproductibles et standardisées pour les chercheurs et ingénieurs en sciences de l'atmosphère, en s'appuyant sur des bibliothèques scientifiques reconnues.

Ce projet implémente le standard GeoDCAT-AP pour les métadonnées des données environnementales issues des infrastructures de recherche de Data Terra. Il permet de structurer, normaliser et publier les métadonnées des jeux de données géospatiaux issus de différentes disciplines (climat, hydrologie, télédétection, etc.) afin de faciliter leur découverte, leur partage et leur réutilisation par les communautés scientifiques et les acteurs publics.

Bibliothèque Python dédiée au traitement et à l'analyse de données issues de spectromètres de masse à réaction par transfert de protons (PTR-MS). Elle permet de traiter les données du SIRTA (Site Instrumental de Recherche par Télédétection Atmosphérique) pour en extraire des informations sur la composition chimique de l'atmosphère. Le projet inclut des outils de calibration, de correction temporelle et de visualisation pour faciliter l'interprétation des résultats.

Ce projet fournit une image Docker configurée pour exécuter des workflows liés au SIRTA (Site Instrumental de Recherche par Télédétection Atmosphérique). Il permet de traiter, analyser et visualiser des données météorologiques et climatiques issues de différentes sources, facilitant ainsi la recherche et l'étude des phénomènes atmosphériques pour les scientifiques et les institutions publiques.

HyIAM est une boîte à outils Matlab dédiée à la manipulation et l'analyse d'images hyperspectrales. Elle permet de traiter et d'analyser des données d'images multi-spectrales pour des applications variées telles que la recherche scientifique et la télédétection.