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Utilisation de python dans le traitement d'images satellites
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Version 1
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Utilisation de python dans le traitement d'images satellites
Sommaire :
Utilisation de python dans le traitement d'images satellites
Utilisation de python dans le traitement d'images satellites
Chapitre 1 :
Version 1
Section 1 :
Modules à installer
Section 2 :
Prise en main des fonctionnalités basiques de python
Section 3 :
Le couple numpy/matplotlib : utilisation pour la manipulation et la visualisation de tableaux
Section 4 :
Images RGB et multispectrales : de simples tableaux en 3D
Section 5 :
Quelques sources de données libres d'accès : ouverture et affichage
Section 6 :
Manipulation d'images : extraire des zones d'intérêt et sous-échantillonner
Section 7 :
Export de données en CSV (ou directement en fichier tableur)
Section 8 :
Pour aller plus loin : GDAL outil plus complexe mais puissant pour combiner des images dans des repères différents
Section 9 :
Quelques défis
Bibliographie
Table des objets
Table des Figures
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Sommaire :
Utilisation de python dans le traitement d'images satellites
Chapitre 1 :
Version 1
Section 1 :
Modules à installer
Section 2 :
Prise en main des fonctionnalités basiques de python
Section 3 :
Le couple numpy/matplotlib : utilisation pour la manipulation et la visualisation de tableaux
3.1 :
Les listes de listes : des représentations de tableaux peu pratiques
3.1.1 :
Niveau 0 : Un tableau comme une liste de liste
3.1.2 :
Niveau 0 : Accès à un élément ou une ligne
3.1.3 :
Niveau 1 : Accès à une colonne
3.1.4 :
Niveau 1 : Opération sur les listes de listes
3.2 :
numpy : outil pour faciliter la manipulation de tableaux
3.2.1 :
Niveau 0 : Numpy array à partir d'une liste de listes
3.2.2 :
Niveau 0 : Accès à un élément, une ligne ou une colonne
3.2.3 :
Niveau 1 : Accès à des sous tableaux
3.2.4 :
Niveau 0 : opération sur les numpy array
3.3 :
matplotlib : outils de visualisation
3.3.1 :
[Niveau 0] imshow et la visualisation de tableaux
3.3.2 :
[Niveau 1] tables de couleurs, limites de couleurs et sous-graphiques
3.4 :
Opérations de base : booléens et indices
3.4.1 :
Niveau 0 : matrice de boléens
3.4.2 :
Niveau 0 : indices (lignes et colonnes des pixels répondant à une condition)
3.4.3 :
Niveau 1 : opérations sur matrices de boléens
Section 4 :
Images RGB et multispectrales : de simples tableaux en 3D
4.1 :
Images RGB classiques
4.1.1 :
[Niveau 0] Ouverture et affichage
4.1.2 :
[Niveau 1] Affichage des différentes couches
4.1.3 :
[Niveau 2] Histogramme des valeurs
4.2 :
Composition colorée d'images satellite sentinel
4.2.1 :
[Niveau 0] Composition colorée RGB image sentinel
4.2.2 :
[Niveau 1] Optimisation de l'affichage d'une composition colorée
4.2.3 :
[Niveau 0] Composition colorée IR R V image sentinel
4.2.4 :
[Niveau 1] Composition colorée hyperspectrale image sentinel
4.2.5 :
[Niveau 2] Composition complexe d'images hyperspectrales
4.3 :
Calcul d'un indice (NDVI) et export sous forme d'image RGB (ou float32)
4.3.1 :
[Niveau 0] Calcul du NDVI
4.3.2 :
[Niveau 1] Export sous forme d'une image RGB
4.4 :
Manipulation de haut niveau pour une belle mise en forme
4.4.1 :
[Niveau 2] Transparence et fusion d'un modèle numérique de terrain
4.4.2 :
[Niveau 2] Canal alpha et superposition d'images dans matplotlib, courbes de niveau
4.4.3 :
[Niveau 2] Canal alpha et superposition d'images dans matplotlib
Section 5 :
Quelques sources de données libres d'accès : ouverture et affichage
5.1 :
Ouverture d'images à partir d'un fichier et affichage (8 et 16 bits)
5.2 :
Ouverture d'images à partir d'un fichier et affichage : cas particulier des fichiers en float32 (32 bits)
5.3 :
Modèle Numérique de Terrain SRTM (global 90m, EPSG 4326)
5.4 :
Modèle Numérique de Terrain IGN (France 25m, EPSG 2154)
5.5 :
EO-Browser : Images sentinel (1,2,3,5,6) et landsat
5.6 :
Calage d'une image dans un repère et superposition d'information
Section 6 :
Manipulation d'images : extraire des zones d'intérêt et sous-échantillonner
6.1 :
Extraction d'une zone d'intérêt
6.2 :
Sous échantillonnage (version numpy)
6.3 :
Sous échantillonnage (version PIL)
Section 7 :
Export de données en CSV (ou directement en fichier tableur)
7.1 :
Ecriture d'un fichier csv contenant la valeur des pixels
7.2 :
Pandas : un module pratique pour la manipulation de fichier tableur
Section 8 :
Pour aller plus loin : GDAL outil plus complexe mais puissant pour combiner des images dans des repères différents
Section 9 :
Quelques défis
Bibliographie
Table des objets
Table des Figures