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.

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.

Outil dédié à la transformation de données brutes issues de capteurs LIDAR en fichiers normalisés au format netCDF. Il permet aux chercheurs et scientifiques de traiter des données atmosphériques pour des analyses météorologiques ou environnementales. Le projet prend en charge plusieurs types d'instruments et propose des options pour un traitement en temps réel, facilitant ainsi l'intégration dans des workflows de recherche ou de surveillance.

Ce projet exploite les données du satellite Sentinel-5P pour analyser et surveiller la composition chimique de l'atmosphère à l'échelle mondiale. Il se concentre particulièrement sur la détection du méthane (CH4) et d'autres gaz comme le NO2, en utilisant des produits de niveau 2 (L2) dérivés des images hyperspectrales de niveau 1B (L1B). Les données, disponibles en temps quasi réel ou avec un traitement haute qualité, permettent d'évaluer les concentrations atmosphériques et d'étudier les tendances environnementales.

Projet dédié à l'analyse et au traitement des données de précipitations atmosphériques. Il permet de collecter, traiter et visualiser des mesures météorologiques pour des études scientifiques ou environnementales. Les données générées aident à comprendre les phénomènes météorologiques et climatiques.

Ce projet développe des outils pour analyser les données issues d'un radar UHF (Ultra Haute Fréquence) dédié à l'étude de l'atmosphère. Il permet de traiter et visualiser des profils de vent, des données de turbulence et d'autres paramètres météorologiques pour la recherche scientifique et la surveillance environnementale. Les résultats contribuent à améliorer la compréhension des phénomènes atmosphériques et à soutenir des études climatiques.

Projet de recherche et développement dédié à la simulation numérique et à l'analyse de données géophysiques. Il permet de modéliser des phénomènes climatiques, océaniques ou atmosphériques en utilisant des algorithmes avancés de calcul scientifique. Le projet intègre des outils pour le traitement parallèle et la visualisation des résultats, facilitant ainsi la compréhension des interactions complexes entre différents paramètres environnementaux.

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.

Outil open source conçu pour transformer les données brutes issues de capteurs LIDAR en fichiers netCDF standardisés, facilitant leur analyse et leur partage dans le cadre de recherches atmosphériques. Il permet de traiter des données provenant de divers instruments (VAISALA, JENOPTIK, CAMPBELL SCIENTIFIC) et offre des fonctionnalités pour un traitement en temps réel ou différé, adapté aux besoins des réseaux de surveillance environnementale comme ACTRIS ou TOPROF.

MAJA est un logiciel open source développé par le CNES, le CESBIO et CS GROUP pour le traitement d'images satellites. Il permet de corriger les effets atmosphériques, de détecter les nuages et d'estimer l'épaisseur optique des aérosols. Utilisé principalement pour les missions Sentinel-2, Landsat-8 et Venus, il améliore la qualité des données pour des applications en agriculture, environnement et gestion des territoires.