Decloud est un outil dédié au traitement d'images satellites optiques, notamment pour éliminer les nuages et améliorer la qualité des données. Il permet d'entraîner et d'utiliser des modèles de réseaux de neurones convolutifs afin de reconstruire des images claires à partir d'images partiellement obstruées. Utilisé principalement dans le domaine de la télédétection, il facilite l'analyse et l'exploitation des données géospatiales pour des applications scientifiques ou environnementales.

OTBONNX est un module complémentaire pour la boîte à outils OTB (Orfeo ToolBox), permettant d'intégrer des modèles d'apprentissage profond basés sur le format ONNX dans des chaînes de traitement d'images géospatiales. Il facilite l'utilisation de réseaux de neurones pour des tâches comme la classification, la segmentation ou la détection d'objets, en s'appuyant sur des bibliothèques performantes comme ONNX Runtime. Ce module est particulièrement utile pour des applications en télédétection, cartographie ou analyse d'images satellites.

Scenes est un outil conçu pour faciliter l'accès et l'utilisation des produits de télédétection fournis par Dinamis/Theia. Il simplifie la manipulation des images satellites comme Spot 6/7 et Sentinel-2, en offrant une interface intuitive pour les chercheurs, les institutions et les professionnels du secteur. Le projet permet de centraliser et de traiter efficacement ces données, réduisant ainsi les barrières techniques pour une analyse plus accessible et collaborative.

OTBTF est un module avancé de l'Orfeo ToolBox dédié au traitement d'images de télédétection par apprentissage profond. Il permet d'intégrer des modèles TensorFlow/Keras dans des chaînes de traitement d'images satellites ou aériennes, facilitant l'analyse automatisée de données spatiales pour des applications environnementales, agricoles ou urbaines. Le projet offre des outils pour extraire, classifier et analyser des motifs complexes dans des images à haute résolution.

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.

Pyotb est une bibliothèque Python qui encapsule les fonctionnalités de l'Orfeo ToolBox (OTB), un ensemble d'outils open source dédié au traitement d'images satellites et à la télédétection. Il permet aux développeurs d'utiliser facilement les applications OTB depuis Python, simplifiant ainsi l'analyse d'images géospatiales, la calibration optique, la classification ou encore la génération de produits dérivés. Grâce à son approche Pythonique et son interopérabilité avec des bibliothèques comme NumPy, pyotb rend accessible des traitements complexes tout en optimisant les performances.

ODEON (Object Delineation on Earth Observations with Neural network) est un ensemble d'outils en ligne de commande permettant la segmentation sémantique d'images de télédétection (aériennes et/ou satellites) avec autant de couches que souhaité.

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 propose un tutoriel mis à jour pour apprendre à utiliser l'apprentissage profond sur des images de télédétection avec des outils open source. Il s'appuie sur des logiciels évolutifs et des méthodes modernes pour faciliter l'analyse d'images satellites. Destiné aux chercheurs, étudiants et professionnels, il offre une documentation complète et des exemples pratiques pour maîtriser ces techniques.

GeoPatch est un outil dédié au traitement et à l'extraction de données issues d'images satellites ou de télédétection. Il permet de découper ces images en patches géographiques de tailles variables, facilitant ainsi leur utilisation dans des modèles d'apprentissage profond. Le logiciel gère à la fois les données d'entrée (images et labels) et les exporte sous forme de fichiers GeoTIFF ou de tableaux NumPy, adaptés à l'entraînement de modèles d'intelligence artificielle.