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 :
    Manipulation d'images : géoréférencement et sous-échantillonner
  • Section 6 :
    Quelques sources de données libres d'accès : ouverture et affichage
  • Section 7 :
    Export d'une image en CSV (ou directement en fichier tableur)
  • Section 8 :
    Documents de référence
  • Section 9 :
    Pour aller plus loin : GDAL outil plus complexe mais puissant pour combiner des images dans des repères différents
  • Section 10 :
    Quelques défis
• Bibliographie
• Table des objets
  • Table des Figures

• 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 :
    Manipulation d'images : géoréférencement et sous-échantillonner
    • 5.1 :
      Récupérer les informations de géoréférencement et affichage
      • 5.1.1 :
        [Niveau 0] Récupération des informations de géoréférencement
      • 5.1.2 :
        [Niveau 0] : Affichage géoréférencé
      • 5.1.3 :
        [Niveau 1] Superposition d'images géoréférencées
    • 5.2 :
      Re-échantillonnage et extraction de région d'intérêt (version scipy)
      • 5.2.1 :
        [Niveau 1] grille d'interpolation
      • 5.2.2 :
        [niveau 1] effet de la méthode d'interpolation
    • 5.3 :
      Exercice
  • Section 6 :
    Quelques sources de données libres d'accès : ouverture et affichage
    • 6.1 :
      Ouverture d'images à partir d'un fichier et affichage (jpg, png, bmp : 8 et 16 bits)
    • 6.2 :
      Ouverture d'images à partir d'un fichier et affichage : cas particulier des fichiers en float32 (32 bits)
    • 6.3 :
      Modèle Numérique de Terrain SRTM (global 90m, EPSG 4326)
    • 6.4 :
      Modèle Numérique de Terrain IGN (France 25m, EPSG 2154)
    • 6.5 :
      EO-Browser et sentinelhub : MNT, Images sentinel (1,2,3,5,6) et landsat
      • 6.5.1 :
        Chercher des données et les visualiser avec EO Browser
      • 6.5.2 :
        Télécharger des données avec EO-Browser
      • 6.5.3 :
        Télécharger des données sentinel et landsat directement depuis un script
  • Section 7 :
    Export d'une image en CSV (ou directement en fichier tableur)
  • Section 8 :
    Documents de référence
  • Section 9 :
    Pour aller plus loin : GDAL outil plus complexe mais puissant pour combiner des images dans des repères différents
  • Section 10 :
    Quelques défis
• Bibliographie
• Table des objets
  • Table des Figures