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Titre : Implementation of a service solution to automate the storage and retrieval of satellite data used by Geotree : Scaling and refining Earth Observation data processing for nature-based solutions development Type de document : Mémoire Auteurs : Maeve Blarel, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2023 Importance : 97 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de fin d'étude, cycle des Ingénieurs diplômés de l’ENSG 3ème année, Spécialité TSILangues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] carbone
[Termes IGN] gaz à effet de serre
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] système de gestion de base de données
[Termes IGN] télédétectionMots-clés libres : Cloud CO2 Docker Gaz à Effet de Serre Git Marché du carbone Python Serviced’API SGBD Standard STAC Télédétection Traitement des données Index. décimale : MTSI Mémoires du Master Technologies des Systèmes d'Information Résumé : Carried out at Geotree, in Austria, and in collaboration with Mantle Labs, this Final Year Project (FWP) is part of the problem of scaling up and perfecting the processing of Earth observation data for the development of nature-based solutions. Geotree and MantleLabs are working together on Earth monitoring projects as part of the carbon market. With its extensive expertise in remote sensing, Geotree deploys a digital twin of the Earth that unlocks nature-based solutions.For its part, Mantle Labs is contributing its extensive experience in the use of satellite data, with the help of an international team. Through its cutting-edge tools for monitoring and verifying carbon sinks, Geotree provides scientific support for this market. The aim of this internship was to implement a service solution to automate the storage and retrieval of satellite data, central to Geotree. Indeed, quick and easy access to a large amount of data is becoming a common need. After an analysis phase of the STAC data standard, the work on this project consisted of developing an IT solution for the management and storage of satellite data. There are a number of prospects for this project. Finalising the deployment of the API on the Cloud receiving the solution is essential for its future use by the company’s team of data scientists. On the other hand, this API will be able to accommodate more different data (not standardised by STAC) and other functions (read function). Note that the Python codes, functional and commented, implemented during the internship is accessible via the Github continuous integration platform, but remains the property of Geotree. Con?sequently, no script from the source code will be presented in this report. Note de contenu : Introduction
1. Internchip presentation
2. STAC standard
3. Solution architecture
4. Project management
ConclusionNuméro de notice : 24172 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Geotree / Mantle Labs (Vienne) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103729 
Titre : Preparation of the VENµS satellite data over Israel for the input into the GRASP data treatment algorithm Type de document : Mémoire Auteurs : Maeve Blarel, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 73 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] aérosol
[Termes IGN] conversion de données
[Termes IGN] correction atmosphérique
[Termes IGN] correction géométrique
[Termes IGN] correction radiométrique
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image Venµs-VSSC
[Termes IGN] Israël
[Termes IGN] microsatellite
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] traitement de données localiséesIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Réalisé au sein du laboratoire de télédétection de l’Institut Jacob Blaustein pour la recherche sur le désert (BIDR) de l’Université Ben-Gourion du Négev, en Israël, et financé par une mission du CNRS, ce stage a pour objectif l’adaptation d’un driver dédié à la conversion des données satellites VENµS et à leur préparation pour le traitement par l’algorithme GRASP. VENµS (Vegetation and Environment monitoring New Micro-Satellite) est un microsatellite, fruit d’une collaboration franco-israélienne pour l’observation de la Terre à l’aide d’une caméra super spectrale. Les visées de la mission scientifique sont déterminées par le CESBIO et le CNES, en France, et l’Université Ben-Gourion du Néguev, en Israël. Son objectif est de fournir des observations à haute résolution spatiale pour la recherche scientifique portant sur la surveillance, l’analyse et la caractérisation du fonctionnement de la surface terrestre, sous les effets de facteurs environnementaux et des activités humaines. Plus particulièrement, ces données sont dédiées à des applications dans l’agriculture de précision, l’urbanisation et la surveillance des masses d’eau. Les images acquises au-dessus d’Israël ont un format différent de celles prises à travers le monde pour une gestion distincte des données. Aujourd’hui, les recherches israélienne et française souhaitent une caractérisation des aérosols atmosphériques sur Israël et un traitement des données par GRASP. La problématique rencontrée est la conversion des données sur Israël pour leur entrée dans cet algorithme. Après une phase de découverte et de compréhension des données satellites VENµS et celles requises à l’entrée de GRASP, le travail de ce présent stage consiste à développer une solution d’adaptation du programme informatique pour la conversion des données VENµS sur Israël. Des perspectives existent pour ce projet. Pour observer la Terre, on souhaite des données de plus en plus précises par des améliorations de l’acquisition et du traitement des images. Concernant l’acquisition de données, les intervalles de temps de revisite limitent actuellement l’avantage multi-pixel. D’un autre côté, l’un des objectifs de cette mission satellitaire est le développement des algorithmes pour exploiter des séries temporelles de données, incluant les corrections géométriques et radiométriques. Pour GRASP, la gestion du masque des nuages doit être perfectionnée et concernant le driver adapté, les observations directionnelles demandent une exploitation plus grande. L’ensemble des codes Python, fonctionnels et commentés, implémenté au cours du stage est confidentiel et reste à la propriété de GRASP. Par conséquent, aucun script provenant du code source ne sera présenté au cours de ce rapport. Note de contenu : Introduction
1. Internship presentation
1.1 Context
1.2 Issues and Objectives
1.3 State of current research
2. Technical study
2.1 Driver architecture
2.2 Language, libraries and software in use
2.3 The data
3. Achievement
3.1 Implementation
3.2 Progress of internship
3.3 Difficulties encountered and Solutions adopted
ConclusionNuméro de notice : 26872 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Laboratoire de télédétection de l’Institut Jacob Blaustein (Université Ben-Gourion du Négev) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101702 Documents numériques
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