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    Dans la presse Dans la presse

    Le blog de Geomatys

    • 04 December 2023

    • sur Stages 2024

      Posted: 4 December 2023, 2:40pm CET by Isabelle Pelissier
      /*! elementor - v3.18.0 - 04-12-2023 */ .elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=".svg"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block} /*! elementor - v3.18.0 - 04-12-2023 */ .elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}Stages Geomatys pour 2024
      • 04/12/2023
      • Isabelle Pelissier
      Venez nous rejoindre pour découvrir Geomatys /*! elementor - v3.18.0 - 04-12-2023 */ .elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}

      Voici les 4 stages proposés en 2024 :

      Si l’un de ces thèmes vous interresse n’hésitez pas à postuler : isabelle.pelissier@geomatys.com

      Menu /*! elementor - v3.18.0 - 04-12-2023 */ .elementor-widget-social-icons.elementor-grid-0 .elementor-widget-container,.elementor-widget-social-icons.elementor-grid-mobile-0 .elementor-widget-container,.elementor-widget-social-icons.elementor-grid-tablet-0 .elementor-widget-container{line-height:1;font-size:0}.elementor-widget-social-icons:not(.elementor-grid-0):not(.elementor-grid-tablet-0):not(.elementor-grid-mobile-0) .elementor-grid{display:inline-grid}.elementor-widget-social-icons .elementor-grid{grid-column-gap:var(--grid-column-gap,5px);grid-row-gap:var(--grid-row-gap,5px);grid-template-columns:var(--grid-template-columns);justify-content:var(--justify-content,center);justify-items:var(--justify-content,center)}.elementor-icon.elementor-social-icon{font-size:var(--icon-size,25px);line-height:var(--icon-size,25px);width:calc(var(--icon-size, 25px) + 2 * var(--icon-padding, .5em));height:calc(var(--icon-size, 25px) + 2 * var(--icon-padding, .5em))}.elementor-social-icon{--e-social-icon-icon-color:#fff;display:inline-flex;background-color:#69727d;align-items:center;justify-content:center;text-align:center;cursor:pointer}.elementor-social-icon i{color:var(--e-social-icon-icon-color)}.elementor-social-icon svg{fill:var(--e-social-icon-icon-color)}.elementor-social-icon:last-child{margin:0}.elementor-social-icon:hover{opacity:.9;color:#fff}.elementor-social-icon-android{background-color:#a4c639}.elementor-social-icon-apple{background-color:#999}.elementor-social-icon-behance{background-color:#1769ff}.elementor-social-icon-bitbucket{background-color:#205081}.elementor-social-icon-codepen{background-color:#000}.elementor-social-icon-delicious{background-color:#39f}.elementor-social-icon-deviantart{background-color:#05cc47}.elementor-social-icon-digg{background-color:#005be2}.elementor-social-icon-dribbble{background-color:#ea4c89}.elementor-social-icon-elementor{background-color:#d30c5c}.elementor-social-icon-envelope{background-color:#ea4335}.elementor-social-icon-facebook,.elementor-social-icon-facebook-f{background-color:#3b5998}.elementor-social-icon-flickr{background-color:#0063dc}.elementor-social-icon-foursquare{background-color:#2d5be3}.elementor-social-icon-free-code-camp,.elementor-social-icon-freecodecamp{background-color:#006400}.elementor-social-icon-github{background-color:#333}.elementor-social-icon-gitlab{background-color:#e24329}.elementor-social-icon-globe{background-color:#69727d}.elementor-social-icon-google-plus,.elementor-social-icon-google-plus-g{background-color:#dd4b39}.elementor-social-icon-houzz{background-color:#7ac142}.elementor-social-icon-instagram{background-color:#262626}.elementor-social-icon-jsfiddle{background-color:#487aa2}.elementor-social-icon-link{background-color:#818a91}.elementor-social-icon-linkedin,.elementor-social-icon-linkedin-in{background-color:#0077b5}.elementor-social-icon-medium{background-color:#00ab6b}.elementor-social-icon-meetup{background-color:#ec1c40}.elementor-social-icon-mixcloud{background-color:#273a4b}.elementor-social-icon-odnoklassniki{background-color:#f4731c}.elementor-social-icon-pinterest{background-color:#bd081c}.elementor-social-icon-product-hunt{background-color:#da552f}.elementor-social-icon-reddit{background-color:#ff4500}.elementor-social-icon-rss{background-color:#f26522}.elementor-social-icon-shopping-cart{background-color:#4caf50}.elementor-social-icon-skype{background-color:#00aff0}.elementor-social-icon-slideshare{background-color:#0077b5}.elementor-social-icon-snapchat{background-color:#fffc00}.elementor-social-icon-soundcloud{background-color:#f80}.elementor-social-icon-spotify{background-color:#2ebd59}.elementor-social-icon-stack-overflow{background-color:#fe7a15}.elementor-social-icon-steam{background-color:#00adee}.elementor-social-icon-stumbleupon{background-color:#eb4924}.elementor-social-icon-telegram{background-color:#2ca5e0}.elementor-social-icon-thumb-tack{background-color:#1aa1d8}.elementor-social-icon-tripadvisor{background-color:#589442}.elementor-social-icon-tumblr{background-color:#35465c}.elementor-social-icon-twitch{background-color:#6441a5}.elementor-social-icon-twitter{background-color:#1da1f2}.elementor-social-icon-viber{background-color:#665cac}.elementor-social-icon-vimeo{background-color:#1ab7ea}.elementor-social-icon-vk{background-color:#45668e}.elementor-social-icon-weibo{background-color:#dd2430}.elementor-social-icon-weixin{background-color:#31a918}.elementor-social-icon-whatsapp{background-color:#25d366}.elementor-social-icon-wordpress{background-color:#21759b}.elementor-social-icon-xing{background-color:#026466}.elementor-social-icon-yelp{background-color:#af0606}.elementor-social-icon-youtube{background-color:#cd201f}.elementor-social-icon-500px{background-color:#0099e5}.elementor-shape-rounded .elementor-icon.elementor-social-icon{border-radius:10%}.elementor-shape-circle .elementor-icon.elementor-social-icon{border-radius:50%} Linkedin Twitter Youtube
    • 28 November 2023

    • sur LOG’AU voit le jour !

      Posted: 28 November 2023, 11:00am CET by Jordan Novais Serviere
      LOG'AU : Le Grand Départ !
      • 28/11/2023
      • Jordan Novais Serviere
      Une plateforme novatrice au service des producteurs d'eau

      Ça y est, c’est fait ! La nouvelle plateforme de Geomatys consacrée à la gestion et la surveillance de la qualité de l’eau est opérationnelle ! LOG’AU est une plateforme qui offre aux producteurs d’eau potable une solution complète pour surveiller en temps réel la qualité de l’eau à leurs différents points de captage, afin d’avoir une vue d’ensemble de leur territoire pour prendre des décisions éclairées et réactives pour garantir la sécurité sanitaire de leurs usagers.

      LOG’AU permet à ses utilisateurs :

      • D’avoir accès à leurs données détaillées pour chaque capteur…
      • …Et des rapports complets pour chaque BAC et Structures
      • D’accéder à module cartographique pour contextualiser géographiquement vos données
      • De paramétrer des alertes en cas de dépassement des seuils sanitaires

      Les quatre principaux modules de LOG’AU

      Lancé avec le soutien de ses partenaires, LOG’AU reflète une véritable avancée dans la gestion proactive des ressources hydriques, et met en avant la volonté de Geomatys d’agir dans des secteurs environnementaux et sanitaires. En permettant aux producteurs d’eau potable de prendre des mesures basées sur des données fiables et précises, cette plateforme devient un atout essentiel pour garantir la durabilité de nos ressources en eau ainsi que la santé des populations locales. 

      Pour en savoir encore plus sur LOG’AU, visitez le site dédié, afin de trouver des informations complémentaires concernant chaque fonctionnalité du produit.

      Vous souhaitez prendre contact avec nous ? Ou demander une démo de LOG’AU ? Contactez nous par mail : contact@logau.eu , ou par téléphone : +33 (0)4 84 49 02 26

      Menu Linkedin Twitter Youtube
    • 09 November 2023

    • sur Geomatys wins Cassini prize / Geomatys, lauréat du prix Cassini

      Posted: 9 November 2023, 9:55am CET by user
      Geomatys wins CASSINI prize - Geomatys lauréat du Prix CASSINI /*! elementor - v3.18.0 - 04-12-2023 */ .elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% / var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% / var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}

      Lire en Français

      Read in English

      CASSINI Prize for Digital Space Applications Geomatys and its project OPAT wins Horizon Europe's CASSINI Prize for Digital Space Applications for their contribution to the fight against plastic pollution at sea. /*! elementor - v3.18.0 - 04-12-2023 */ body.elementor-page .elementor-widget-menu-anchor{margin-bottom:0}

      08 November 2023, Montpellier

      Press Release

      Geomatys, a SME specializing in geospatial data processing, is proud to announce that its innovative OPAT (Ocean Plastic Alert & Tracking) project has won the prestigious Cassini Prize for Digital Space Applications. The award seeks innovative commercial solutions that leverage the EU’s space program to detect, monitor and remove plastics, microplastics and other waste from our oceans and waterways. With a total prize fund of 2.85 million euros, the top three proposals are eligible to win 0.95 million euros each, which can be used by the winners to further develop and market their solution. CASSINI is the European Commission’s initiative to support entrepreneurs, start-ups and SMEs developing innovative applications and services leveraging the EU space program. Dedicated to promoting the commercialization of Galileo, EGNOS and Copernicus data and services, EUSPA is actively involved in this initiative.

      The award will greatly accelerate the development of the OPAT system, designed to detect plastic waste at sea by satellite and predict its drift.

      The Geomatys team would like to express its deepest gratitude to all those who have contributed to the project’s success:

      • The Occitanie region, whose continued support and trust had been essential to OPAT’s progress.
      • The Communauté d’Agglomération Pays Basque for sharing its experience in collecting waste at sea and providing us with invaluable data.
      • Dr. Shungu Garaba of the University of Oldenburg, for his invaluable expertise and unfailing willingness to collaborate.
      • Joël Sudre of the DataTerra research infrastructure, whose commitment to our shared vision has been a fundamental pillar of our success.
      • CNES, via the Connect by CNES program, with a special mention to Mr. Eric Brel and Mr. Ariel Fuchs, for their decisive contribution to the realization of this ambitious project.
      • The European Space Agency (ESA), whose support, via an initial BASS feasibility grant, was crucial to the launch of OPAT.

      This prize, awarded by Horizon Europe, reinforces our determination to constantly innovate to protect our oceans. OPAT is an example of the positive impact that space technology can have on the environment, helping us to better understand and combat plastic pollution at sea. We look forward to continuing to work closely with our partners, and to tackling future challenges that will help to better preserve our precious marine ecosystems.

      About Geomatys

      Geomatys offers expertise in geodesy, the exploitation and processing of complex data, geospatial metadata and advanced representation modes. Our ability to innovate  allows us to contribute to creating ever more intelligent solutions to some of society’s biggest challenges across sectors such as Defense, Space, Research, and Risk Assessment.

      You can contact us about OPAT by e-mail: opat@geomatys.com, or by phone:+33 4 84 49 02 26

      Further information, visit our website at www.geomatys.com/en/opat

      /*! elementor - v3.18.0 - 04-12-2023 */ .elementor-column .elementor-spacer-inner{height:var(--spacer-size)}.e-con{--container-widget-width:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer{width:var(--container-widget-width,var(--spacer-size));--align-self:var(--container-widget-align-self,initial);--flex-shrink:0}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container{height:100%;width:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer{height:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner{height:var(--container-widget-height,var(--spacer-size))}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer.elementor-widget-empty,.e-con>.elementor-widget-spacer.elementor-widget-empty{position:relative;min-height:22px;min-width:22px}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer.elementor-widget-empty .elementor-widget-empty-icon,.e-con>.elementor-widget-spacer.elementor-widget-empty .elementor-widget-empty-icon{position:absolute;top:0;bottom:0;left:0;right:0;margin:auto;padding:0;width:22px;height:22px} Geomatys avec son projet OPAT remportent le prix CASSINI d’Horizon Europe pour leur contribution à la lutte contre la pollution plastique en mer.

      À Montpellier, le 08 novembre 2023

      Communiqué de Presse

      Geomatys, PME spécialisée dans le domaine du traitement des données géospatiales, est fière d’annoncer que son projet innovant OPAT (Ocean Plastic Alert & Tracking), a remporté le prestigieux Prix CASSINI, for Digital Space Applications. Ce prix recherche des solutions commerciales innovantes qui tirent parti du programme spatial de l’UE pour détecter, surveiller et éliminer les plastiques, microplastiques et autres déchets de nos océans et voies navigables. Avec une dotation totale de 2,85 millions d’euros, les trois meilleures propositions sont éligibles pour remporter chacune 0,95 million d’euros, qui peuvent être utilisées pour aider les lauréats à développer et à commercialiser davantage leur solution. CASSINI est l’initiative de la Commission européenne visant à soutenir les entrepreneurs, les start-ups et les PME développant des applications et des services innovants tirant parti du programme spatial de l’UE. Dédiée à la promotion de la commercialisation des données et services Galileo, EGNOS et Copernicus, l’EUSPA est activement impliquée dans cette initiative.

      Cette récompense, qui célèbre les meilleures applications numériques maritimes ou marines pour la lutte contre la pollution plastique, témoigne de l’engagement que prend Geomatys vis-à-vis de la préservation de nos océans.

      La récompense associée à ce prix va permettre d’accélérer grandement le développement de la plateforme OPAT, conçue pour détecter par satellite les déchets plastiques en mer et prédire leur dérive.

      L’équipe de Geomatys tient évidemment à exprimer sa plus profonde gratitude à tous ceux qui ont contribué au succès du projet :

      • La région Occitanie, dont le soutien continu et la confiance ont été essentielles pour faire avancer OPAT.
      • La Communauté d’Agglomération Pays Basque pour nous avoir partagé son expérience dans la collecte des déchets en mer et de nous avoir fourni de précieuses données
      • Dr Shungu Garaba de l’Université d’Oldenburg, pour son expertise précieuse et sa collaboration sans faille.
      • Joël Sudre, de l’infrastructure de recherche Data Terra, dont l’engagement envers notre vision commune a été un pilier fondamental de notre succès.
      • Le CNES, via son programme Connect by CNES avec une mention spéciale à M. Eric Brel et M. Ariel Fuchs, pour leur contribution décisive à la réalisation de ce projet ambitieux.
      • L’ Agence Spatiale Européenne (ESA), dont le soutien, via un premier BASS faisabilité a été un élément crucial pour le lancement d’OPAT.

      Ce prix, décerné par Horizon Europe, renforce notre détermination à innover constamment pour la protection de nos océans. OPAT est un exemple de l’impact positif que la technologie spatiale peut avoir sur l’environnement, en nous aidant à mieux comprendre et à lutter contre la pollution plastique en mer. Nous sommes impatients de continuer à travailler en étroite collaboration avec nos partenaires, ainsi que de relever les défis futurs qui aideront à mieux préserver notre précieux écosystème marin.

      À propos de Geomatys

      Geomatys propose son expertise dans le domaine de la géodésie, l’exploitation et le traitement  de données complexes, des métadonnées géospatiales ou des modes de représentation avancés. Notre capacité à innover dans ce secteur nous positionne sur des secteurs d’activité tels que la Défense, le Spatial, la Recherche et plus généralement les projets en demande d’innovation.

      Vous pouvez nous contacter concernant OPAT ou Geomatys par mail : opat@geomatys.com, ou par téléphone : +33 4 84 49 02 26

      Plus d’infos : www.geomatys.com/solutions-metier/opat/

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    • 05 October 2023

    • sur GeoTIFF reader/writer performance comparison

      Posted: 5 October 2023, 4:17pm CEST by user

      Apache Spatial Information System (SIS) version 1.4 contains a Cloud Optimized GeoTIFF (COG) reader for raster data. The development branch of Apache SIS 1.5 (not yet released at the time of writing this blog) contains also a GeoTIFF writer. Those reader and writer are implemented in pure Java code for avoiding the difficulty of bindings to native libraries such as GDAL. Pure Java code also provides more flexibility for Java developers. For example, the Apache SIS reader accepts any implementation of the Java ReadableByteChannel standard interface as the source of bytes. Another reason for developing GeoTIFF reader and writer in Java was for prototyping the use of new GeoTIFF keys that are proposed in OGC TestBed-19 — Geospatial in space.

      Coding yet another GeoTIFF reader and writer seems a duplication of work, since most of the geospatial world uses the popular GDAL library for that purpose. But actually, from Apache SIS perspective, there is not so much duplication. The most difficult part in a GeoTIFF reader and writer is to handle tiling and compression efficiently. But this task is largely format-independent, and SIS needs also to handle netCDF and other formats. The Apache SIS library shares code internally, thus reducing the task of GeoTIFF support to header parsing. By contrast, GDAL is largely an aggregation of independent libraries such as libtiff and libpng, each with their own ways to resolve common problems.

      Nevertheless, coding GeoTIFF support in Java raises questions about how its performances compare to GDAL. There is a widespread belief that Java programs are slower than their C/C++ counterpart. In reality, it depends a lot on the kind of application and how the libraries were coded. Differences in algorithms can play a bigger role than differences in the programming languages. This blog will not answer that debate, because the benchmarks presented here depend a lot on native code, either for I/O operations or for DEFLATE compression (the latter is handled by native code in the java.util.zip standard package). However, the benchmarks in this blog demonstrate the capability of a Java program to avoid adding overhead. The result is that Apache SIS, at least in those benchmarks, compares favorably with GDAL.

      Method

      The benchmarks reported in this blog are very limited and only scratch the surface on the topic of raster data handling:

      • All benchmarks were tested with a single image (in two variants).
      • Only one compression method tested (in two variants), together with uncompressed raster.
      • No sub-regions and no sub-samplings tested (there is no technical reasons for this omission).
      • Multi-thread parallelization not tested (would have required some more developments in Apache SIS).

      Sub-regions and requests for reduced resolutions on COG images should be handled efficiently by Apache SIS, but benchmarking those features would have required a more complex setup, especially if we want to test in a cloud environment. The simple benchmarks in this blog used a single image which was always read fully, from a local file on a laptop. The image was a single non-COG raster with the following properties:

      Raster Thumbnail Raster Properties GeoTIFF
      Producer:DigitalGlobe
      Image date:2014/06/16
      File size:192 Mb
      Image size:8192 × 8192 pixels
      Strip size:8192 × 128 pixels
      Sample model:banded (3 separated arrays of red, green and blue).
      Sample type:bytes, values ranging from 2 to 255.
      Compression:None
      CRS:WGS 84 / UTM zone 31N

      The image was read and rewritten using three libraries: gdal_translate, Java Image I/O and Apache SIS. For each library, the read/write operations were repeated 10 times in order to allow the Java Virtual Machine to warmup. The two first iterations were ignored, and execution time of the remaining 8 iterations were recorded. Average times and standard deviations are reported in this blog. In the particular case of the GDAL library, the execution time of gdalinfo has also been measured and its average value has been subtracted from all gdal_translate times. The intend is to take in account the time needed for loading the GDAL binary, or at least the parts required for reading the image header (it also incidentally includes the time for parsing that header). We apply this correction because our benchmark code relaunches the GDAL command in each iteration, contrarily to Image I/O and Apache SIS libraries which are loaded only during their first iteration. The benchmark code is available on GitHub in the GeoTIFF.java file. The processor of the test machine was Intel Core i7-8750H and the operating system was Fedora Linux 38 (Workstation Edition). Read and write operations were performed in the /tmp/ directory, which uses the tmpfs file system. It means that the raster files reside partially in RAM, so the benchmarks have less delay caused by I/O operations.

      Method with deflate compression

      The same tests were executed again with the DEFLATE compression. That compression is performed by the zlib library, accessible in standard Java thought the java.util.zip package. However, the zlib performance varies greatly depending on the data to compress. For fair comparisons, we must ensure that all the tested libraries write the same data. It is not the case by default because:

      • GDAL and Java Image I/O change the sample model from “banded” to “pixel interleaved”.
      • GDAL changes the strip height from 128 pixels to 1 pixel, thus writing strips of 8 kb.
      • Java Image I/O changes the strip height from 128 pixels to 8 pixels, thus writing strips of 64 kb.
      • Apache SIS keeps the sample model and strips height as they were in the image that was read.

      For avoiding those differences, the input image has been rewritten by Apache SIS with a “pixel interleaved” sample model and strips of 8 pixels in height. In addition, the -co BLOCKYSIZE=8 option has been passed to gdal_translate. A DEFLATE compression has been applied, so the tests will include decompression times in addition of compression times.

      Results

      First, we tested reading the uncompressed image and rewriting it uncompressed too. Average execution times are reported below. The “GDAL (reduced)” label means that the average execution time of gdalinfo has been subtracted from the execution time of gdal_translate.

      Apache SIS appears faster than other libraries for this particular benchmark. It may be because Apache SIS does not reorganize the pixel layout: it writes the image with banded sample model (called “planar configuration” in TIFF), as it was in the image that SIS has read. By contrast, GDAL and Image I/O reorganize the pixels into the pixel interleaved sample model. Note that for a Java application, the Java2D architecture around the Raster, SampleModel and ColorModel classes provides a great level of abstraction, generally making unnecessary to restructure the image data.

      Results with deflate compression

      The next benchmark involves reading the same image but with pixel interleaved sample model and deflate compression, then rewriting that image. First, the compression was tested without predictor. The average execution times are reported below. The same gdalinfo measurement than in the previous benchmark is reused for the “GDAL (reduced)” column. No attempt was made for instructing GDAL to use libdeflate (see below):

      The benchmark has been repeated many times and Java Image I/O was consistently slightly faster than other libraries. One hypothesis may be that, by default, Image I/O reads the whole image as one single tile, while the other libraries does tiling. We have not tried to adjust Image I/O parameters for testing that hypothesis.

      Apache SIS appears slightly faster than GDAL in this benchmark, but we should not make general conclusion from this observation because the Java profiler measured that SIS spend about 95% of its time in the java.util.zip native code. We presume that a similar proportion applies to GDAL as well, so 95% of this benchmark is probably comparing the same code. We have no certain explanation for the slight difference nevertheless measured between GDAL and SIS. One hypothesis may be that the startup time estimation based on gdalinfo is not good enough. Another hypothesis may be that Apache SIS‘s efforts payoff. SIS tries hard, sometime at the cost of code complexity, to transfer data as directly as possible (i.e. avoid copy operations from one buffer to other temporary buffers before the final destination).

      Note that GDAL has the capability to use libdeflate instead of zlib, with a reported performance gain of 35-50%. This acceleration has not been tested in this benchmark.

      Results with horizontal differentiating predictor

      Adding the horizontal differentiating predictor at writing time has the same effect on the two tested libraries. The difference between them are within margin errors, so no conclusion can be made. The “Time increase” column is the difference between the time measured here and the time measured in the benchmark without predictor. The majority of this increase is probably caused by time spent in zlib instead of time spent in applying the predictor. Note that the file sizes also increase. The image used in this test is a case where applying a differentiating predictor is counter-productive.

      Conclusion

      Because the benchmarks spent 95% of their time in the zlib library (except for the uncompressed case), we cannot make conclusion about the performance of the Java code in Apache SIS compared to the C/C++ code in GDAL. However, the benchmarks suggest that Apache SIS is successful in its attempt to avoid adding overhead. The interfacing between Apache SIS and java.util.zip and java.nio packages (e.g. using direct buffers) seems as efficient as the interfacing between GDAL and the native libraries that it uses. The benchmark measurements were slightly in favor of Apache SIS, but close to margin errors. Furthermore, a bias may exist despite our effort to apply a correction for GDAL startup time.

      The benchmarks reported in this blog are a bit superficial and could be improved in many ways: benchmarks should be run on a lot of different images with different sizes, tilings, sample models and color models, benchmarks should request various sub-regions, enable parallelization, measure raster reprojection times, measure memory consumption, etc. However, doing fair performance comparisons of the writers is time-consuming, because it requires making sure that each library compresses the same data. They usually don’t, because of different choices in sample models and tile sizes. Adjusting the parameters of each library for comparing the same things may need to be done on a case-by-case basis.

      However, we can probably conclude one thing: the widely spread belief that a C/C++ library such as GDAL will surely be faster than an equivalent Java library such as Apache SIS is not always grounded in reality. It is true in some circumstances (e.g. startup time of a Java application stay longer), but should not be generalized. Slow Java codes are often due to poor algorithms rather than the language. More benchmarks between libraries written carefully in both languages are needed before to make conclusions.

    • 20 December 2022

    • sur Geomatys labellisé CNES PME

      Posted: 20 December 2022, 2:58pm CET by user

      Depuis juin 2022, Geomatys est titulaire du label CNES PME pour une durée de trois ans, en récompense de son expertise en “standardisation de système d’information géospatiaux interopérables”. Attribué depuis 2020, et comme son nom l’indique, ce label est attribué aux PME innovantes et crédibles agissant dans le domaine du spatial.

    • 28 October 2022

    • sur Geomatys se développe et recrute un(e) full stack développeur (se)

      Posted: 28 October 2022, 5:12pm CEST by user

      Nous sommes à la recherche d’un(e) développeur(euse) Full Stack (Bac+5 ou Ecole d’ingé.) dans l’univers Java avec une première expérience (ou stage) réussie en Java/Spring et/ou Javascript/Angular

      Ce que nous cherchons chez vous :

      • De la curiosité. En veille permanente sur l’évolution des technologies 
      • Autonomie et pragmatisme dans vos prises de décisions
      • Une capacité et un plaisir à travailler en équipe 
      • De la rigueur. La lisibilité du code/des Api est fondamentale. Les tests font partie intégrante de votre process de dev.
      • Une envie de travailler sur des technologiques riches
      • Attentif à l’architecture avec réflexion sur les performances de gestion de données volumineuses et de leur traitements

      Si vous avez de l’enthousiasme, une appétence pour la cartographie / les problématiques spatiales, et une envie de travailler dans un domaine ultra-innovant, envoyez-nous votre CV (isabelle.pelissier@geomatys.com), pas besoin de lettre de motivation, rien de tel que des projets concrets pour juger de vos compétences (liens Github… ou autre)

      Poste à pourvoir sur Montpellier

      Salaire selon expérience

      Qui sommes-nous ?

      GEOMATYS est un éditeur de logiciel qui  développe depuis 15 ans des produits et des nouveaux systèmes d’informations permettant de traiter l’information géographique. Notre activité d’édition logicielle nous conduit à développer des bibliothèques dédiées au traitement de gros volume d’information géographique, des Geo-Webservices et des frameworks cartographiques, que nous intégrons ensuite pour les besoins de nos clients.

      Nous sommes une société influencée par la forte culture technique de ses dirigeants, développant des projets innovants au service d’industriels et de scientifiques dans des domaines aussi variés que l’Environnement, le Spatial ou la Défense.

      Grâce à un travail reconnu en recherche et développement, notre société, GEOMATYS, a gagné une expertise lui permettant de travailler désormais auprès de grands comptes (Naval Group, Airbus, Le CNES ….).

      Vous intégrerez une équipe dédiée au développement d’applications à fortes dominantes géographiques, constituée de développeurs fullstack principalement orientés Java et angular, pour des environnements Docker/Kubernetes, combinés à de nombreux produits open-sources tel que la suite Elastic (ELK), ou PostGreSQL/PostGIS.

    • 15 September 2022

    • sur Recrutement: IE en Télédétection

      Posted: 15 September 2022, 10:41am CEST by user

      La Tour du Valat est un institut de recherche pour la conservation des zones humides méditerranéennes basé en Camargue, sous le statut d’une fondation privée reconnue d’utilité publique. Fondée en 1954 par le Dr Luc Hoffmann, elle est à la pointe dans les domaines de la recherche multidisciplinaire, l’établissement de ponts entre science, gestion et politiques publiques et l’élaboration de plans de gestion. Elle s’est dotée d’une mission ambitieuse : « Les zones humides méditerranéennes sont préservées, restaurées et valorisées par une communauté d’acteurs mobilisés au service de la biodiversité et des sociétés humaines ».

      La Tour du Valat a développé une expertise scientifique reconnue internationalement ; elle apporte des réponses pratiques aux problèmes de conservation et de gestion durable des ressources naturelles. La Tour du Valat emploie environ 80 personnes dont une quinzaine de chercheurs et autant de chefs de projets. Elle accueille également sur son site plusieurs autres structures, ainsi que de nombreux doctorants, post-doctorants, stagiaires et/ou volontaires en saison estivale. Plus de détail sur http://www.tourduvalat.org

      La Tour du Valat recrute un/e Ingénieur d’étude en analyse de données pour le suivi des zones humides à l’aide des outils d’Observation de la Terre (OT)

      Contexte

      Le Bassin Méditerranéen est un des 32 Hotspots mondiaux de biodiversité. Ceci grâce, notamment, à la présence d’une grande diversité de zones humides, considérées comme les écosystèmes les plus riches et les plus productifs de la région. Cependant, malgré leur importance pour l’Homme et la nature, ces milieux sont également les plus menacés par les activités humaines. En effet, selon une étude récente réalisée par l’Observatoire des Zones Humides Méditerranéennes (OZHM), on estime que près de la moitié des habitats humides naturels ont disparus depuis les années 1970 au sein de cette région. Une des principales causes de ce déclin rapide serait leur perte directe, avec leur conversion vers d’autres formes d’usage des sols.

      Face à cette situation alarmante, il est donc crucial de rassembler un maximum d’informations pertinentes sur l’état des zones humides méditerranéennes et d’analyser les tendances de leurs habitats naturels ainsi que celles des principales menaces qui pèsent sur eux. C’est dans ce contexte que l’OZHM, coordonné par la Tour du Valat dans le cadre de l’Initiative MedWet, développe depuis une dizaine d’année un ambitieux programme de suivi de ces écosystèmes, basé sur les outils et technologies d’Observation de la Terre (OT). Parallèlement, de nouvelles approches d’analyse des images satellitaires ont prouvé leur capacité à extraire de l’information pertinente. Principalement basées sur des méthodes d’apprentissage profond (Deep Learning) et pour les plus récentes sur le transfert de domaine. Elles permettent, par exemple, d’appliquer des modèles, appris sur une zone donnée, sur d’autres zones pour lesquelles il existe peu ou pas de données d’apprentissage. Ce poste d’Ingénieur d’Étude en Télédétection proposé ici, vient donc répondre à ce besoin d’amélioration des connaissances sur les zones humides à l’aide des outils d’OT. Il s’agit d’une part, de mettre en place une chaine de traitements basée sur des algorithmes développés en collaboration avec divers partenaires scientifiques de la Tour du Valat, tels que le laboratoire ICube de l’Université de Strasbourg ou encore l’UMR Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique (LETG) de l’Université Rennes II et, d’autre part, de valider celles-ci sur des données réelles fournies par l’OZHM. La personne retenue devra donc contribuer à la mise en œuvre de différents projets en cours, notamment le projet AIonWetlands (appuyé par le programme Space Climate Observatory), ainsi qu’un projet de R&D porté par le Ministère de la Transition Ecologique et visant à développer une modélisation nationale des milieux humides en France métropolitaine et de leurs fonctions.

      Missions

      • Contribuer, avec d’autres partenaires techniques de la Tour du Valat, à la mise en œuvre d’outils d’analyse et de traitement des images satellites (essentiellement optiques), notamment ceux intégrant des algorithmes d’Intelligence Artificielle (Deep Learning et Machine Learning)
      • Extraire, à l’aide de ces outils, des informations pertinentes sur l’état et les tendances des zones humides suivies, leurs fonctions, ainsi que les principales pressions qu’elles subissent 
      • Contribuer au développement et à l’application de protocoles de validation de ces résultats cartographiques
      • Automatiser, le plus possible, les chaines de traitement et les intégrer dans les protocoles de suivi de l’OZHM, notamment en lien avec les indicateurs spatialisés
      • Contribuer, au développement et à la gestion des bases de données spatialisées de l’OZHM (indicateurs de suivi des zones humides)
      • Contribuer à la rédaction des rapports techniques des différents projets dans lesquels il/elle sera impliqué(e), en particulier les deux mentionnés plus haut 
      • Participer à l’élaboration des différents produits de l’OZHM, notamment les rapports sur l’état et les tendances des zones humides méditerranéennes 

      Profil et compétences recherchées

      Indispensables :

      • Bac+5 (M2 ou Ingénieur) en informatique, en télédétection ou en géomatique ou toute autre discipline dans les sciences de l’environnement intégrant une forte composante en traitement d’imagerie satellitaires (géographie, aménagement du territoire/littoral, écologie, etc.)
      • Maîtrise des outils SIG et de traitement des données d’Observation de la Terre
      • Connaissances en analyse de données et apprentissage. Une bonne pratique des algorithmes d’apprentissage profond, sans être obligatoire, sera un plus indéniable
      • Autonomie, esprit d’initiative et bonnes capacités d’analyse, de synthèse et rédactionnelles
      • Capacité à travailler en équipe, notamment avec des partenaires externes
      • Anglais scientifique et de communication en milieu professionnel fortement souhaité

      Constitueraient des atouts :

      • Connaissance des indicateurs pour le suivi des écosystèmes (état, tendances et pressions)
      • ·Maitrise des outils statistiques pour l’analyse des données
      • Connaissance et/ou expérience en méditerranée

      Encadrement

      L’Ingénieur d’Etude sera intégré(e) au sein de l’équipe du Thème « Dynamiques des Zones Humides et Gestion de l’Eau » et placé(e) sous la supervision du responsable de l’Axe « Dynamique Spatiale des Zones Humides », M. Anis Guelmami guelmami@tourduvalat.org.

      Type de contrat : Le poste est à pourvoir en Contrat à Durée Déterminée de 18 mois.
      Rémunération : 2300€ à 2600€ brut mensuel, selon expérience professionnelle.
      Date de prise de poste : Le poste est à pourvoir dès que possible.
      Lieu de travail : Tour du Valat, Le Sambuc, 13200 Arles avec la possibilité de télétravailler 2j/semaine.

      Comment postuler

      Envoi des candidatures à Johanna Perret : perret@tourduvalat.org
      (Référence à indiquer : TdV-2022-Suivi Spatialisé ZH) avant le 16 octobre 2022, comportant :

      • Une lettre de motivation
      • Un curriculum vitae 
      • Deux contacts de référents

      Les candidat(es) présélectionné(es) seront convoqué(es) pour un entretien en visio-conférence ou en présentiel en fonction des contraintes géographiques.

      Pour toute question sur le processus de soumission de candidatures, merci de vous adresser à Johanna Perret perret@tourduvalat.org.

    • 04 October 2021

    • sur Modélisation de la distribution des espèces next-level

      Posted: 4 October 2021, 10:16am CEST by user
      Enclosure: [download]

      Les modèles de répartition des espèces (MDS) sont des modèles statistiques et mécanistes utilisés pour définir la répartition géospatiale des espèces en fonction de la combinaison de variables écologiques (telles que l’environnement biotique et abiotique) offrant des conditions et des possibilités favorisant leur présence.

      En projetant les MDS sur des environnements futurs, les scientifiques peuvent déterminer où et quand ces conditions seront réunies pour fournir une prédiction de la répartition future des espèces. Ces prédictions sont souvent prévues des mois, des années ou des décennies à l’avance, et sont statiques en ce qui concerne à la fois l’algorithme et les occurrences prédites.

      Cependant, les facteurs qui affectent les espèces et leurs déplacements ne sont pas statiques. Imaginez que vous puissiez appliquer ces modèles à un monde en évolution en temps réel ! C’est précisément l’aide que nous apportons aux scientifiques en utilisant la technologie de traitement géospatial et de science des données à la volée EXAMIND de Geomatys. 

      Lorsque les conditions environnementales changent, ou sont affectées par des perturbations telles qu’un ouragan ou des projets de développement qui perturbent les habitats actuels, des MDS à échelle fine peuvent être appliqués pour prédire comment les animaux se disperseront. En collaboration avec nos partenaires de la recherche et de l’industrie, nous travaillons à l’application de cette technologie en développement pour, par exemple, gérer les populations animales. Cette capacité deviendra essentielle dans presque tous les domaines, y compris la gestion de la biodiversité, car le changement climatique déstabilise les écosystèmes et les habitudes, et ainsi il perturbe les connaissances sur lesquelles nous nous appuyons actuellement pour prendre des décisions.

      Un projet dans lequel la technologie de Geomatys facilite ce travail est celui fait pour l’association française pour la gestion et la conservation du cheval de Przewalski, une espèce menacée (TAKH). L’association a présenté son portail Web alimenté par EXAMIND pour visualiser et analyser les populations de chevaux de Przewalski, appelé Shamane, lors du Congrès mondial de la nature de l’UICN de cette année, le 8 septembre 2021 à Marseille.

      Explorer le platform Shamane ( [https:]] )

      Bien que l’objectif soit de former des algorithmes d’apprentissage automatique qui puissent aider à prédire le comportement des chevaux en réponse à des facteurs environnementaux variant dans le temps, un travail préliminaire que nous ayons effectué pour faciliter ce projet a été de construire la base de données, en rassemblant des sources de données vastes et disparates, en assurant l’interopérabilité et en les rendant accessibles à l’utilisateur dans un seul environnement. 

      Grâce aux nouvelles fonctionnalités disponible sur son socle EXAMIND en réponse aux besoins des chercheurs TAKH, les utilisateurs peuvent suivre des animaux individuels à travers le temps, basculer leur histoire et leur pedigree, explorer leurs habitats en 4D, interroger des ensembles de données connexes et lancer des analyses, le tout dans l’environnement de l’infrastructure de données spatiales de Shamane. L’outil permet donc non seulement d’analyser les données, mais aussi de fournir des renseignements permettant de prendre des décisions en temps réel en matière de surveillance et de gestion des populations.

      Vidéo teaser crée pour le TAKH par Les Fées Spéciales

      La vidéo teaser du projet Shamane ci-dessus illustre comment l’utilisateur peut suivre le mouvement de chevaux individuels génétiquement distincts (représentés par des couleurs différentes, souvent regroupés en troupeaux) dans une vue 3D du paysage. À l’aide du curseur situé en bas de la page, il peut suivre les changements de position des animaux ainsi que l’évolution de l’habitat dans le temps. Cela permet aux chercheurs de déterminer, par exemple, quels types de barrières d’habitat peuvent influencer les déplacements. 

      Dans un prochain temps, ils vont pouvoir également superposer d’autres données, telles que des données météorologiques à cette vue et effectuer des analyses dans la barre latérale de gauche à l’aide d’un notebook de datascience. A priori, ces analyses visent à identifier les facteurs écologiques qui déterminent les comportements de déplacement des animaux afin de soutenir les stratégies de gestion des populations et d’autres efforts de conservation.

      Le futur de l’environnement interactif de visualisation de données 4D de Shamane, alimenté par EXAMIND.

      Bien que l’outil soit disponible via un portail web, l’accès est limité aux utilisateurs autorisés, sécurisé avec la même technologie que celle utilisée par Geomatys dans le domaine de la défense. Ceci est important pour traiter des données sensibles, telles que la localisation précise d’espèces menacées. Cet outil fournit donc une plateforme performante et sécurisée pour gérer la conservation de ces populations fragiles.

    • 01 October 2021

    • sur Visualisation des conditions météo à la volée en réalité augmenté

      Posted: 1 October 2021, 12:02pm CEST by user

      Depuis quelques mois les équipes R&D de Geomatys travaillent sur l’exploitation de données GHOM (Géographiques, Hydrographiques, Océano et météo ) en réalité augmentée.

      L’enjeu étant de convertir, côté serveur à l’aide d’Examind-Server, des formats complexes tel que GRIB, NetCDF ou encore S-57, pour les servir en 3D sur un client Unity et de visualiser ces données à la volée avec des HolloLens.

      Voici donc un exemple de visualisation de vecteurs de vent issus de fichiers GRIB en réalité augmentée.

      D’autres cas d’usages arrivent en particulier pour le monde maritime, nous vous les présenterons bientôt.

    • 02 July 2021

    • sur Dataviz : “voir et donner à voir”

      Posted: 2 July 2021, 2:32pm CEST by user

      Dans le cadre de ses activités Geomatys s’est structuré selon trois axes :

      1.La mise en place et l’exploitation de Datalakes Geospatiaux (basé sur des infrastructure Cloud et exploitant des volumes massifs de donnée)

      2. La (Geo)Datascience

      3.  La visualisation de données incluant la 3D et la réalité augmentée.

      Cet article présente un retour d’expérience sur la mise en place de traitements à la volée sur un DataLake pour les besoins d’une agence spatiale.

      Les masses de données brutes et les résultats de leurs analyses disponibles pour la prise de décision humaine sont un challenge pour les outils de visualisation. Ainsi si les masses de données actuelles permettent l’émergence des Jumeaux Numériques, pour la Dataviz elle peuvent parfois ressembler à Janus :

      • Agréger les données afin de produire un indicateur pour l’aide  à la décision ou un tableau de bord synthétique est une solution pragmatique, mais elle a le défaut de masquer la complexité des données sources.
      • Donner accès en visualisation à toutes les données est transparent mais difficilement analysable pour l’opérateur.

      Autrement dit et pour paraphraser René Char qui s’interroge quand même un peu sur ce qu’il vient faire là, pour les outils de Dataviz conduisant à une prise de décision, “l’essentiel est toujours menacé par l’insignifiant” .

      C’est en cherchant à dépasser cette ambivalence que nous tâchons de concevoir notre environnement d’exploration et de visualisation de la donnée : EXAMIND Playground dont nous faisons ici une petite revue d’inventaire.

      S’appuyant sur les capacités de notre socle logiciel à diffuser de large volume de données géospatiaux, le cas échéant en streaming, EXAMIND Playground est conçu comme un ensemble de modules de visualisation cartographique mobilisable et configurable à façon qui s’appuie sur un moteur de visualisation géographique 4D (3D plus la dimension temporelle) sur lequel viennent se greffer des outils d’exploration de la donnée.

      Ainsi à partir d’une vue d’ensemble contextuelle à son besoin, l’utilisateur va  pouvoir se concentrer et zoomer sur des zones spécifiques et éventuellement en observer la dynamique temporelle (cf infra). L’utilisateur va également pouvoir forer sa donnée et examiner l’évolution de plusieurs variables dernière le long d’une trajectoire ou en un point donné.

      L’outil de visualisation interagit avec le serveur de données ainsi, si le cas d’usage le nécessite, l’utilisateur peut ajouter des objets à l’environnement cartographique et simuler leurs impacts. Comme ici, dans le cas de la simulation de l’impact de la circulation des flamands roses après un ajout de linéaire de haies.

      Enfin, la donnée géographique pouvant venir enrichir notre perception du monde réel, EXAMIND Playground est utilisable avec des casques de réalité augmentée afin de proposer à l’usager de voir directement son univers enrichi.

      EXAMIND Playground propose donc toute une panoplie d’outils de visualisation cartographique mobilisables en fonction du besoin et du cas d’usage traité afin de pouvoir explorer au mieux toute la richesse de ses données. Le seul risque à trop bien voir ses données étant d’ « avoir la surprise de trouver un lion dans un placard là où l’on était sûr [au départ] d’y trouver des chemises. »(Frida Kahlo)

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