Cartiflette-r est une bibliothèque R qui permet d'accéder aux fonds de carte officiels français (IGN, contours administratifs, IRIS, etc.) enrichis des métadonnées de l'Insee. Elle facilite la récupération et l'analyse de données géographiques (communes, départements, régions) via des requêtes SQL ou des filtres avancés. Les données sont disponibles en GeoParquet ou GeoJSON, optimisées pour des traitements rapides et une intégration dans des workflows d'analyse spatiale.

Projet dédié au traitement et à l'analyse de données géographiques à l'aide du langage R. Il propose des outils pour manipuler des jeux de données spatiales, réaliser des cartes thématiques et effectuer des analyses géostatistiques. Destiné aux chercheurs, étudiants et professionnels souhaitant exploiter des données géolocalisées pour des études environnementales, urbaines ou socio-économiques.

Ce projet est un package R dédié à la modélisation et à l'analyse de données limitées concernant les zones humides de traitement (TW). Il fournit des outils pour valider, sélectionner et entraîner des modèles prédictifs sur la concentration ou la charge de polluants entre l'entrée et la sortie de ces systèmes. Le package intègre des jeux de données compilés à partir de publications scientifiques et des données climatiques ou géographiques complémentaires pour enrichir les analyses.

Projet de traitement et d'analyse des données essentielles de la commande publique. Il permet de récupérer les données au format JSON, de les traiter et de les convertir au format CSV pour une meilleure utilisation. Il inclut également des fonctionnalités de visualisation de données géographiques.

Bibliothèque Python dédiée au traitement des données d'altitude issues de la mission SRTM4 (Shuttle Radar Topography Mission). Elle permet de récupérer l'altitude d'un point donné sur Terre à partir de ses coordonnées géographiques, en utilisant des données topographiques précises. Utilisée principalement par des professionnels de la géomatique, de la cartographie ou de la recherche pour des applications nécessitant des informations de relief.

Outil dédié à la gestion et au traitement des alertes et des données géographiques pour les acteurs de l'aménagement du territoire. Il permet de centraliser les remontées terrain, de configurer des cartes interactives, de transformer des données spatiales et d'extraire des zones spécifiques pour des analyses ciblées. Utilisé principalement par les collectivités et services publics pour optimiser la gestion des territoires.

Ce projet vise à fournir un environnement d'apprentissage pratique pour les étudiants de la filière GGMD (Génie Geographique, Mobilité et Données) de l'Université Lyon 1. Il est composé de plusieurs TPs couvrant différents aspects de la conception et du déploiement de bases de données réparties, l'optimisation des performances pour le traitement de grandes quantités de données, l'analyse de données astronomiques à l'aide d'Apache Spark, et le traitement de flux de données en temps réel avec Spark Streaming et Apache STORM.

Ce projet développe des plugins pour PDAL (Point Data Abstraction Library), une bibliothèque open source dédiée au traitement de données LiDAR. Il permet d'ajouter des filtres spécifiques pour décimer, assigner des rayons ou manipuler des nuages de points géospatiaux. Le plugin facilite l'intégration de données IGN (Institut National de l'Information Géographique et Forestière) dans des workflows de traitement automatisés, optimisant ainsi la gestion et l'analyse de données 3D pour des applications variées comme l'urbanisme, l'environnement ou l'archéologie.

L'algorithme AFA permet de cibler et caractériser la population française atteinte de maladies inflammatoires chroniques de l'intestin (MICI), notamment la maladie de Crohn et la rectocolite hémorragique. Il génère des tableaux de bord détaillés incluant la répartition géographique, les hospitalisations, les chirurgies digestives, les arrêts maladie, les traitements médicamenteux et les comorbidités associées. Les données sont issues du Système National des Données de Santé (SNDS) et analysées selon des critères standardisés pour faciliter les comparaisons avec les indicateurs de la CNAM.

Ce projet est un script de recalcul d'un calque de plantabilité pour la Métropole de Lyon. Il permet de calculer les indices de plantabilité sur l'ensemble du territoire en utilisant des données géospatiales. Il est basé sur Python et utilise plusieurs bibliothèques pour le traitement des données géographiques, telles que Fiona, Geopandas, Pyproj, Rtree.