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18 avril 2018
17:18
L’open data et les barrières : la réalité de la diffusion des données !
sur Veille cartographie

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Augmenter la transparence des actions des gouvernements est un objectif de ces dernières années. Un des leviers pour atteindre ce but est la diffusion des données, dont les données géographiques. Néanmoins, les directives, lois et circulaires sur « la diffusion des données » oublient un élément important : les agents derrière la mission. L’ouverture des données dans l’Union […]

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13:56
Carte de France interactive "Tourisme & Handicap"
sur Chroniques Cartographiques

Tourisme & Handicap est une marque d’État octroyée aux professionnels du tourisme qui œuvrent en faveur de l'accessibilité pour tous.Cette marque a pour but d'améliorer l'information en faveur des personnes handicapées en leur fournissant des indications...
8:09
Tour de France des parcs d'attractions
sur Chroniques Cartographiques

En avril les beaux jours reviennent et la plupart des parcs d'attractions et de loisirs ouvrent de nouveau leurs portes. L'occasion pour moi de mettre à jour l'article réalisé en 2016, d'en faire une application à part entière sous forme de tour de France...

17 avril 2018
20:00
Le géomarketing facilement
sur Veille cartographie

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Besoin de se faire une idée du marché ? De connaître la population potentiellement impactée par un nouveau magasin ? De définir une zone de chalandise ? De connaître des lieux d’intérêt dans un espace donné ? Owlapps est là pour vous laisser accès à des outils géomarketing faciles d’utilisation. Ils permettent de : réaliser une zone de […]

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16 avril 2018
23:30
Reviewer un #mapfail : mosaïque de variantes
sur Carnet (neo)cartographique

Mots-clés : cartographie statistique, choroplèthe, représentation, sémiologie, grain, texture-structure. #cartostats #semio

————

Ce billet est le troisième et dernier d’une petite série présentant la review d’un #mapfail sur une carte, dont le procédé de représentation est incorrect, d’un point de vue sémiologique. Il vient à la suite de celui-ci et de celui-ci listant respectivement les problèmes de sémiologie identifiés et la principale solution : l’utilisation de la variable visuelle (v.v.) Valeur.

Ce billet présente les 56 possibilités minimales de variantes à la la carte d’origine : la 1ère possibilité de variante est un aplat en niveaux de gris – variation d’intensité de la teinte – sur fond blanc, la seconde étant la même carte sur un fond gris, et ainsi de suite.

Les variantes ne mobilisent que les v.v. choisies pour réaliser la carte d’origine. Le fond de la carte étant grisé, les variantes proposent donc systématiquement un fond gris et un fond blanc (choix personnel), sauf une d’entre elles (autre choix personnel qui constitue l’exception qui confirmera la règle).

Fig. 8. Mosaïque de variantes

Pour en savoir plus sur la construction de ces légendes, et visualiser des cartes combinant la Valeur et la Couleur, lire la suite en page 2/2.

Billets liés :

– Eviter un #mapfail : Tableau récapitulatif

– Reviewer un #mapfail : Le.s problème.s (1/3)

– Reviewer un #mapfail : Solution envisageable (2/3)

Françoise Bahoken
Géographe et cartographe, Chargée de recherches à l'IFSTTAR et membre-associée de l'UMR 8504 Géographie-Cités.
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14 avril 2018
16:29
La géomatique ça sert aussi à faire la guerre !
sur Veille cartographie

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En 1976, Yves Lacoste écrivait La géographie, ça sert, d'abord à faire la guerre, y dénonçant l'enseignement et l'orientation prise par la géographie à la seconde moitié du XXeme siècle. Il n'est cette fois-ci pas question de critique, mais de réflexion quant à l'importance de la géomatique dans le champ militaire... alors quelle place accorde-t-on aux SIG dans l'armée ?

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11:49
Enneigement au 1er avril 2018 dans les Pyrénées
sur Séries temporelles
Le 1er avril est le moment privilégié par les hydrologues pour caractériser le potentiel hydrologique du manteau neigeux. Dans le cadre de l'OPCC [1] nous avons compilé différents indicateurs [2] :
- L'équivalent en eau du manteau neigeux dans les sous-bassins pyrénéens du bassin de l'Ebre est calculé par la Confederación Hidrográfica del Ebro (agence de bassin) à partir d'observations MODIS, des données météorologiques, et un modèle de type "degré-jour" (la fonte est proportionnelle à la température de l'air).
- Du côté français l'équivalent en eau de la neige est calculé par Météo-France à l'aide de la chaîne Safran-Isba-Modcou qui contient un modèle à bilan d'énergie du manteau neigeux (la fonte est calculée en prenant en compte les différents apports de chaleur dont le rayonnement solaire).
- Enfin le Cesbio produit des chroniques journalières de la surface enneigée par interpolation spatio-temporelle des images MODIS.
Que nous montrent ces graphiques ? En France l'équivalent en eau du manteau neigeux au 1er avril dépasse de près de deux fois la moyenne 1981-2010 et se situe environ au 10e rang depuis 1959 (assez loin cependant de 2013 l'année record). En Espagne dans le bassin de l'Ebre l'équivalent en eau du manteau neigeux au 1er avril atteint le double de la moyenne des 5 dernières années. En fait, il s'agit de la valeur la plus haute enregistrée depuis la mise en place de ce système de suivi de l'enneigement en 2002 par l'agence de bassin. La télédétection montre que la surface enneigée a battu le record depuis 2000 dans les Pyrénées au 1er avril, mais la surface enneigée n'est qu'un indicateur partiel du stock de neige. L'effet du stock important de neige devrait devenir évident à la fin de la saison de fonte, comme en 2013 [3]. En effet, à conditions météo égales, la pente de la courbe de la surface enneigée durant la période de fonte reflète la quantité de neige initiale. Un avantage de la télédétection en revanche est que l'on peut appliquer une méthode qui ne dépend pas du côté de la frontière où l'on situe

En 2013 le stock de neige exceptionnel côté français avait contribué à déclencher la crue de Lourdes. Cette année, la fonte commence a provoquer des crues dans le nord de l'Espagne où l'Ebre est sorti de son lit (voir les photos sur El Pais).

Et depuis le 1er avril, la neige a continué à s'entasser côté français... On peut donc anticiper qu'il y aura de nouveau un risque de crue élevé dans les gaves cette année.

L'#enneigement dans les #Pyrénées reste très important pour une mi-avril. Le retour à 0 sera long sur les nivôses, en juillet à l'Ardiden ?
La photo a été prise hier par le gardien du refuge des Oulettes de Gaube, situé au pied du Vignemale. pic.twitter.com/iR37P7JPkc

— Gaétan Heymes (@GaetanHeymes) April 13, 2018

Mise à jour du 16 avril : comparaison de l'enneigement avec celui de l'an dernier d'après MODIS :

Notes

[1] "Observatoire Pyrénéen du Changement Climatique" (projet FEDER/Poctefa) https://opcc-ctp.org

[2] "Un enneigement particulièrement remarquable sur l’ensemble des Pyrénées" https://opcc-ctp.org/fr/actualites/489-un-enneigement-particulierement-remarquable-sur-lensemble-des-pyrenees

[3] "Crue du 18 juin 2013 en pays Toy" https://fr.wikipedia.org/wiki/Crue_du_18_juin_2013_en_pays_Toy

13 avril 2018
21:30
Qu’est-ce qu’un #mapfail ?
sur Carnet (neo)cartographique

Le blog Cartographie(s) numérique(s), principalement organisé autour d’un collectif d’enseignants en Histoire et Géographie, propose un long billet dédié au cumul de #mapfail dans l’analyse cartographique d’une information sensible, une pratique religieuse.

Le billet de Sylvain Genevois, intitulé La cartographie du monde musulman et ses nombreux « map fails » (ici), est organisé autour d’une carte du géoweb (voir Fig. 1) extraite de l’article D’où viennent les pèlerins de la Mecque ? publié en 2017 dans La Croix. Intéressant.

Fig. 1. Capture écran de la carte intitulée : « CARTE Plus de deux millions de musulmans, venus du monde entier, prennent part au pèlerinage à La Mecque, l’un des cinq piliers de l’islam, qui débute mercredi 30 août en Arabie saoudite ».

L’intérêt du billet réside, d’abord, dans la proposition suivante d’une définition du #mapfail qui désignerait « (…) toutes formes d’oubli, d’erreur ou d’approximation, en général involontaires mais pas obligatoirement, qui détournent le message de la carte. Ces cartes défectueuses ne sont pas propres au Géoweb, mais l’explosion du nombre de cartes sur Internet a rendu le problème particulièrement visible », ce d’autant plus qu’un certain nombre de cartographes s’amusent depuis quelques années maintenant à tagger de #mapfail ces cartes erronées.

Ensuite dans la lecture critique de la cartographie d’une pratique religieuse par différents auteurs, permettant de recenser quelques erreurs et, surtout, leurs répercussions sur la compréhension du phénomène. On apprécie particulièrement la présentation de la carte erronée, ainsi que les variantes sur le sujet proposées qui sont également, hélas, erronées (à l’exception d’une seule).

Au-delà de ces problèmes de sémiologie, le billet accorde une bonne place au lien entre le traitement graphique d’une information sensible, son analyse cartographique, l’interprétation de la vue, en particulier dans le cadre du développement d’Internet qui entraîne la prolifération d’images interactives de tous sortes.

Plus généralement, l’intérêt apparent pour le sujet du #mapfail devrait permettre d’ouvrir la voie vers une première typologie collective d’erreurs qui – à l’heure du Tous cartographes ! – devraient pouvoir être évitées à peu de frais.

Pour consulter le billet de Sylvain Genevois, c’est par ici.

Françoise Bahoken
Géographe et cartographe, Chargée de recherches à l'IFSTTAR et membre-associée de l'UMR 8504 Géographie-Cités.
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6:34
ArcHydro: determination of the watersheds of a territory (1)
sur Blog SIG & Territoires ---- Le blog SIG pour la gestion territoriale
We will use ArcHydro to calculate the different whatersheds of a given territory. It is not only important to know the different steps to achieve the desired result, but also the assumptions we will be using. Indeed, they are not privative of ArcHydro, however they are the only ones available.

In order to determine the watershed we must follow the following steps:
1. Determination of the direction of the flow
2. Determination of the network flow
3. Segmentation of the network flow
4. Determination of the watershed in each section of the network flow
5. Fusion of the watershed for each element in order to create the watersheds of the expected size.
1. Determination of the direction of the flow
Each cell of the DTM is surrounded by eight other cells.

ArcHydro establishes towards which cell the water is flowing to, from the central cell by calculating the slope between the central cell and the surrounding eight. It takes into consideration that the water flows to the cell with the steepest slope.

This hypothesis is one of the pillars of ArcHydro, but, by no means, universal. Other algorithms (not available through ArcGis) consider that, even if the larger flow is to the steeper cell, there will, anyway, a flow to all the cells steeper than the central one.

In order to follow the process, we will use the corrected DEM from previous articles articles ( ArcHydro : 2- Preparing a corrected DEM for hydrology – Part 1 and ArcHydro : Prepare a corrected DEM for hydrology – Part 2 ).

To calculate the flow direction clik on “Land preprocessing»->« Flow direction «

The result shows the different direction of the flow calculated from the TAM
1. Determination of the network flow
The second step consists in calculating how many cells flow upstream toward each of the cells of the DTM.

When no cell flows towards the considered cell, the value is zero. When several cells flow towards the considered cell, the value is equal to the sum of the flow values of these cells.

To calculate the direction of the flow, click on » Land Preprocessing »->« Flow accumulation «

The only field to fill are the raster input (Flow direction), and the name of the raster output.

The result is presented as follows:
1. Segmentation of the network flow
Why the watershed flow is not an hydrographic watershed? The hydrographic watershed lists the rivers/streams. The qualification of river/stream essentially rests in the following criteria:
- The presence and the permanence of a natural bed at the origin, distinguishing, therefore, a water course in a channel or ditch manmade.
- The permanence of the flow most part of the year. As for our case study, we will not take into consideration those criteria. We will build a watershed based on the accumulation data. We will create a watershed based on an accumulation threshold, for example 150. This means that when the accumulation reaches 150 cells, we consider that it constitutes a section of our hydrographic watershed. This is completely independent of the fact that this specific cell is or not located in the “official” watercourses. It is evident that that from a certain threshold, it will, undoubtedly, included in the “official” watercourses. The threshold definition does not follow any specific rule. It depends on the objective of the study, the size of the area being studied, the ground type, in short, depends on a lot of parameters. Putting it this way does not help you in anyway. Then, how to find the adequate value?
Let’s say that by the end of the data processing, you will obtain a photo of your overall territory. You will choose a value in order to create your hydrographic watershed according the quality of your photo. It is the smallest size that will give you information. According to your objective, and being aware that when you increase the definition of your photo, the more complicated becomes the process, you will have to find a suitable number. It is not worthwhile to increase the definition if you are not aiming for a global view, and it will equally inconvenient to decrease a lot the definition is your objective is to study the details of your chosen area.

To calculate the network flow click « Terrain Preprocessing »-> « Stream definition ». The definition window opens:

You can return the number of storage cells, the average surface watershed from which we consider that there exists a real one. It is very convenient that you can return just one of the values, and ArcHydro automatically calculates the other. In our example, we return 150 cells, which corresponds to a catchment area of about 0.84 sq km.

The result is the following :

In the next article we will use this network in order to calculate the watersheds.

0:11
“Head in the clouds”: the NASA Spring Cloud Observations Data Challenge will end this Sunday 15th April 2018
sur Veille cartographie

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The US space agency offers an opportunity to Internet users to participate in its work on climate. From March 15th to April 15th, people around the world are invited to participate in sky mapping in the framework of the du Spring Cloud Observations Data Challenge. 1. A free Application available This gigantic open data collection […]

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12 avril 2018
16:29
A bit of bad news regarding Sentinel-2 multi-temporal registration
sur Séries temporelles

The information gathered by Sentinel-2 system on Sentinel-2 orbit, attitude, date accuracy, and viewing directions of all detectors allows an excellent accuracy for the geolocation of all Sentinel-2 pixels. The overall geo-location accuracy is better than 11 or 12 meter, for about 97 % of the cases, which is about the size of one Sentinel-2 pixel. Such a performance is more or less equivalent to that obtained for Pleiades, but Pleiades has a resolution of 0.7m. It is therefore really an achievement, which is to be credited to ESA, to the satellite and instrument manufacturer, and to the image quality teams (including my CNES colleagues).

But even if it is excellent, it is not enough. The standard need for multi-temporal registration errors is 0.3 pixels, and the current performances show that for more than 50% of the cases, the performance does not meet that requirement.

From Sentinel-2 data quality report

For many users, I guess, these figures do not mean much, and it is not easy to figure out their impact on real life applications. The animation below (made by the twitter star Simon Gascoin) makes that much more concrete :

Time series of Sentinel-2 images of the construction of Nour solar power station near Ouarzazate in Morocco. (made by Simon Gascoin using Sentinelhub)

Now, you see the vibrations, I guess. As the scene can be observed from two different orbits, part of the tremor was due to a bias in the yaw calibration parameter, which was solved in May 2016. As time goes by, an improvement is therefore noticeable, even if the images still viber. Imagine now that you want to process a time series of data, for instance to produce a land cover map. These vibrations will result in a blurred result, and finally, the final resolution of your product will be much reduced. Using that rule of thumb of a resolution which is 3 times the registration error, we could say that the resolution of Sentinel-2 time series is 30m. Which is a pity, given the user needs as well as the additional costs to pass from a 30m resolution instrument to a 10m resolution instrument.

There is of course a solution for that, which is using ground control points, obtained using automatic image matching techniques to a Global Reference Image. The methodology to make this GRI was defined by colleagues from the French Cartographic Institute (IGN). It is a large scale triangulation method using Sentinel-2 cloud free data, continent by continent. Elaborating the GRI took a long time, with a difficulty related to the collection of almost cloud free images. The Europe and Australia reference images were ready one year after launch.

Still, the registration is not operational yet. My colleagues in CNES defined the methods, and even provided libraries to do that, but ESA decided to start the development from scratch with new industry providers. The software produced 3 years after launch still has performance issues. It is simply not able to process in real time all the data provided by Sentinel-2. As a result ESA just announced that using ground control points will only start next year.

Well that's easy to criticize (and I am known as an easy critic, this blog post will not help my reputation), but specialists know that Image matching techniques need very large computational resources, and therefore the task is really hard. Anyone who has already downloaded a Sentinel-2 image can imagine the data volume to process and reprocess and the computational resources it involves.

Speaking of reprocessing, what I am very concerned of is also that when I asked if the older Sentinel-2 data would be reprocessed, I was answered by Sentinel-2 project manager.

" there are no plans to reprocess the older data"

Archive data are really important, many users work on change detection, long term trends, compare crop development of the current year to older data. One of the reasons not to reprocess is that a very high percentage of all downloads concerns the most recent data. That's probably true, but if we tend to download the most recent data, isn't it just because we already have the older ones ? So, I think we should urge ESA and Copernicus EU to consider a major reprocessing of Sentinel-2 data as soon as the operational version of ortho-rectification with ground control points is available.

15:50
[Le blog SIG & URBA] DDU 2017
sur GeoRezo.net - Géoblogs
En 2017, je n'ai pas pu poursuivre mon engagement dans le groupe de travail "DDU" animé par le CEREMA, sous la houlette du CNIG. Au mois de mai je vous présentais d'ailleurs un rapide historique de ce groupe.

La lecture du compte-rendu de la réunion de février 2018 m'a fait replonger dans le sujet et je ne résiste pas à l'envie de vous proposer une synthèse, toute personnelle, de l'état d'avancement des sujets et débats auxquels j'ai collaboré pendant plusieurs années :
- L'année 2017 a été très largement consacrée à la mise en forme du standard 2017. Avec les dernières évolutions réglementaires du code de l'urbanisme c'était un gros chantier, en particulier du point de vue juridique ! Espérons un peu de stabilité pour que le groupe de travail puisse se consacrer aux autres sujets.
- Qui dit nouveau standard dit nouvelle proposition de symbologie et plusieurs membres du groupe de travail sont mis à contribution.
- Côté PSMV, la coordination avec le ministère de la culture devrait permettre d'aboutir bientôt, avec une codification spécifique, mais cohérente, avec celle des PLU accompagnée d'une symbologie correspondant à la légende nationale en cours de validation par la Commission Nationale du Patrimoine de l'Architecture.
- Côté SCOT, le standard se présentera sous une forme simplifiée du point de vue géométrique avec simplement le périmètre. Les divers documents réglementaires seront associés sous forme de documents compilés du type pdf.
- Côté SUP il n'y aura pas d'évolutions importantes pour l'instant : avec juste quelques corrections mineures, l'heure est à la stabilité.
- Côté perspectives, des réflexions sont lancées sur la structuration de la partie réglementaire des documents d'urbanisme. La présentation de 2 solutions a eu lieu au cours de cette réunion de février l'une orientée plutôt rédaction et organisation du règlement et l'autre permettant de visualiser ou simuler l'impact des diverses dispositions réglementaires. C'est d'ailleurs un sujet sur lequel je voudrais aller plus loin et pour lequel j'avais ouvert une discussion en novembre dernier : [Des applis pour l'urbanisme].
Toutes les ressources "DDU" :
- Les ressources du groupe de travail : [cnig.gouv.fr]
- Les compte-rendus de réunion : [cnig.gouv.fr]
- Discussion sur le forum géomatique du GeoRezo, [PLU_numerique] Nouvelles prescriptions nationales : [https:]]
- Index des principales questions posées sur le fil de discussion GeoRezo : https://georezo.net/wiki/main/urbanisme/urba_doc/index_faq. Cette page wiki a été réalisée fin 2016 et n'est plus mis à jour depuis, avis aux bonnes volontés !

11 avril 2018
13:36
Printemps 2018 : retour des pollens et allergies
sur Chroniques Cartographiques

Le réseau National de Surveillance Aérobiologique (RNSA) nous met en garde sur le risque allergique qui revient cette semaine pour une bonne partie de la France. Les pollens de bouleau, avec les vents et le beau temps vont voyager et recouvrir une bonne...

09 avril 2018
20:35
EscapeGIS : devenez le nouveau détective d’ESRI et plongez dans l’univers des SIG
sur Veille cartographie

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Le 6 avril dernier, ESRI France dévoilait sur ses comptes Linkedin et Twitter une nouveauté qui risque d’en satisfaire plus d’un. Passionnés d’enquêtes et/ou de systèmes d’information géographique (SIG), cette nouvelle production est pour vous. EscapeGIS est un jeu mêlant réflexion et manipulation des SIG, comme un jeu de société ou un jeu vidéo… mais cette […]

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08 avril 2018
18:50
Reviewer un #mapfail : Solution envisageable
sur Carnet (neo)cartographique
Mots-clés : cartographie statistique, choroplèthe, représentation, sémiologie, grain, texture-structure. #cartostats #semio

————

Bien que « l’Assemblée générale de l’ONU ait condamnée cette tradition mutilante, près de 30 millions de femmes pourraient être concernées dans les trente prochaines années ». Plus d’informations sont disponibles ici.

Ce billet est le second d’une petite série présentant la review d’un #mapfail sur la carte Épidémiologie des mutilations sexuelles féminines en Afrique, dont le procédé de représentation est incorrect, d’un point de vue sémiologique. Il vient à la suite de celui-ci listant les problèmes de sémiologie identifiés. En effet, vue la nature de l’information statistique à représenter, un caractère quantitatif continu, sa représentation par trois variables visuelles (v.v.) mises en œuvre comme s’il s’agissait d’un caractère qualitatif est, par définition, erronée.

Ce billet présente la principale solution envisageable, avant d’évoquer éventuellement des variantes.
Le choix de la Valeur
Rappelons tout d’abord la légende de la carte que nous examinons dans ce billet (la carte est reproduite sur la Fig. 1bis ci-dessous)

Fig. 2 bis. Légende de la carte d’origine

MSF : Mutilations sexuelles féminines.

Mettre en œuvre trois variables rétiniennes pour représenter un seul caractère est déjà, en soi, un problème. Le second problème est que le caractère en question est de type quantitatif continu (Part des MFS en %). La mise en œuvre des variables visuelles Couleur, Orientation, Grain – Texture-Structure est donc par définition erronée ; ces trois variables s’appliquant à des caractères qualitatifs nominaux, leur propriété est de permettre de différencier et non d’ordonner les unités spatiales.

Il convient donc d’utiliser une v.v. traduisant l’ordonnancement des classes de valeurs d’intensité des unités spatiales, en l’occurrence la Valeur.
Petit argumentaire
En présence d’un caractère de taux (ou de rapport), il convient de mobiliser la variable visuelle Valeur, en association ou non avec d’autres v.v., pour réaliser une carte correcte sur le plan sémiologique. -> Voir le tableau récapitulatif disponible ici.

La variable numérique (le taux en % de MFS par pays africain) – parce qu’elle est continue – doit être discrétisée pour pouvoir être représentée. Cette discrétisation entraîne le découpage de la série en classes de valeurs d’intensités, définies par des bornes. Pour la représenter, il convient également de segmenter les valeurs d’intensité de la teinte choisie.

Cela va conduire à la réalisation d’aplats présentant une nuance de teinte pour une classe de valeurs. C’est pourquoi la v.v. Valeur ne s’applique qu’aux caractères quantitatif continus.

La variable visuelle Valeur
Représenter des variations (de valeur) d’intensité de noir (en niveaux de gris) ou d’une teinte permet de conserver l’associativité des objets (géo)graphiques, la proximité des unités spatiales, tout en respectant leur différenciation liée à leurs valeurs numériques différentes.

A chaque classe de valeur numérique va ainsi correspondre une intensité de teinte correspondant à une quantité de noir (ou de la teinte) par rapport au blanc (ou à celle du fond).

Trois principales contraintes graphiques sont notables pour la mise en œuvre de la Valeur :
- le choix du nombre de (k) classes, issues d’une discrétisation des valeurs numériques. Elle résulte théoriquement de l’application de différentes formules (ce n’est pas le sujet ici) ;
- la longueur théorique illimitée de la v.v. Valeur, alors que le seuil de perception de l’œil humain est limité à 7-8 niveaux / paliers / classes différentes ;
- le choix de valeurs d’intensité de la teinte pour les classes de valeurs numériques.
Le principe général de mise en œuvre de la v.v. Valeur est présenté sur la Fig 5a).

Fig. 5a). Mise en œuvre de la Valeur en niveaux de gris

Source : D. Poitevin (1999)

La Fig. 5a) présente une légende en 7 postes, du plus clair au plus foncé. Il s’agit d’un nuancier en niveaux de gris (sur 4 colonnes, à partir de la gauche) et de poncifs (la dernière colonne de droite). Les teintes les plus foncées, qui correspondraient aux valeurs les plus fortes, sont placées à la base des barres et inversement pour les plus claires.

Ces différents (p) postes correspondent aux (k) différentes classes de valeur, le critère d’appartenance à une classe étant ici exclusif.
Modification de la légende d’origine (en niveaux de gris)
Pour corriger la carte, il convient donc de modifier sa légende d’origine (voir Fig. 2 ou ici) en substituant la Valeur aux v.v. utilisées.

La montée en intensité de la teinte noire est présentée en niveaux de gris, car les auteurs avait déjà pré-sélectionné le noir. La progression est exprimée en % de CMJN, sur la Fig. 6a). Pour en savoir plus, voir R. Brunet (1987) p. 165.

Fig. 6) Montée en intensité de la teinte en niveaux de gris, de la légende d’origine

La légende d’origine comptait 5 classes, auxquelles nous en avons rajouté une 6e, en blanc, pour décrire les zones de la carte » Non concernées (N.C.) » par la mesure et donc par la représentation.

Fig. 1 bis.) Rappel de la carte d’origine (reproduction de l’original)

Fig. 7) Proposition d’une version de la carte d’origine en niveaux de gris

7.a) … sur un fond gris

7. b) …. sur un fond blanc

Quelques modifications ont été apportées sur les versions proposées (Fig 7a et 7b) par rapport à la carte d’origine (Fig. 1bis).

L’échelle cartographique a été rajoutée, sa mention étant indispensable. Les autres modifications, toutes facultatives, sont les suivantes : l’alignement à gauche du titre, l’augmentation du nombre de pays du bassin méditerranéen représentés, le maintien des contours des pays en N.C., l’ajout d’un ombrage, la suppression de la mention » Combattre l’excision », l’éclaircissement du fond de la planche…

Reste à savoir laquelle de ces deux cartes pourrait convenir pour la communication envisagée…sachant que la carte a été réalisée en couleurs !

Pour rester dans le même esprit, il est possible de la colorer, et de substituer à ces niveaux de gris différentes modalités des v.v. préalablement choisies. Cela revient à combiner la Valeur avec soit la Couleur, soit avec la Texture-Structure avec sans variation d’Orientation.

Ces différentes combinaisons portent à 5-6 l’éventail minimal des possibilités de variantes envisageables de la carte d’origine corrigée (Fig. 7), sachant qu’il en existe bien d’autres ! A suivre … billet (3/3).

Références mentionnées :

Brunet R. (1987), La carte mode d’emploi, Fayard-Reclus, 269 p.

Poitevin D. (1999), La carte, moyen d’action. Guide pratique pour la conception et la réalisation de cartes, Ellipses, 200 p.

Zanin, C., Trémélo, M.-H. (2003), Savoir-faire une carte. Aide à la conception et à la réalisation d’une carte thématique univariée, Belin, Coll. Géographie, 200 p.

Billets liés :

– Eviter un #mapfail : Tableau récapitulatif

– Reviewer un #mapfail : Le.s problème.s (1/3)

– Reviewer un #mapfail : Mosaïque de variantes (3/3)

Françoise Bahoken
Géographe et cartographe, Chargée de recherches à l'IFSTTAR et membre-associée de l'UMR 8504 Géographie-Cités.
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07 avril 2018
20:07
MAJA now corrects thin cirrus clouds on LANDSAT-8 and Sentinel-2 images
sur Séries temporelles
=>
Thanks to our collaboration with DLR,, who developed the method [1], and with an ESA funding, we added within MAJA a correction for thin cirrus clouds that works for LANDSAT 8 and Sentinel-2. This correction uses the cirrus band at 1.38 µm, which allows to estimate cirrus reflectance, which is then subtracted from the other bands with an empiric factor derived from the images.

MAJA was made to automatically process large time series, it is therefore not interesting to control visually each image before deciding whether to apply or not cirrus correction. Yet, even if this correction usually provides good results, which sometimes appear magical, it is not perfectly reliable, pfor several reasons :
- some cirrus clouds are too thick to be corrected,
- others are too sharp (the cirrus band does not observe exactly in the same direction as the others, resulting in registration errors for high altitude clouds),
- when the cirrus is removed, its shadow often appears beneath
- the empirical factor can be inaccurate for highly non uniform images
Hence, we have decided to apply the correction only to pixels classified as cirrus clouds, as these pixels are not used by automatic processing. And we had to smooth a little the applied correction along the cloud borders to avoid discontinuities to appear [2]. Because of the unreliability of the method, we advise you to have a look at the image before deciding to use a corrected cirrus pixel in your application. But you can still use almost blindly the pixels not flagged as clouds.

There are a few samples of results. The animations below show alternatively MAJA results without (RUN2) and with (RUN3) cirrus correction. You can see that the modifications occur only for pixels where a cloud was detected, within the green contours.

A Landsat 8 sample. Cirrus clouds are well corrected but their shadows appear.

Same processing applied to a Sentinel-2B image. Results are good, although some thicker cirrus clouds do not disappear completely.

A few other samples for Sentinel-2. On the middle image, a thick cirrus was over corrected.

A few other examples for Landsat 8:

References
[1] Richter, Rudolf, Xingjuan Wang, Martin Bachmann, and Daniel Schläpfer. "Correction of cirrus effects in Sentinel-2 type of imagery." International journal of remote sensing 32, no. 10 (2011): 2931-2941.

[2] Olivier Hagolle, Mireille Huc, Camille Descardins, Stefan Auer, Rudolf Richter, MAJA Algorithm Theoretical Basis Document, [https:]]
18:42
Correction des cirrus sur les images de Sentinel-2 et Landsat 8
sur Séries temporelles
=>

Grâce à notre collaboration avec le DLR, qui a mis au point la méthode [1], nous avons mis en place dans MAJA une correction des cirrus fins pour LANDSAT 8 et Sentinel-2. Cette correction utilise la bande cirrus située à 1.38 µm, qui permet d'estimer la réflectance des cirrus qui est ensuite soustraite des autres bandes avec un facteur de proportionnalité calculé empiriquement.

La chaîne MAJA est faite pour traiter automatiquement de grandes séries de données, il n'est donc pas possible de contrôler visuellement ses sorties pour décider d'appliquer ou non, la correction des cirrus. Or, même si cette correction donne souvent de bons résultats, qui paraissent même parfois magiques, comme dans l'image ci-contre, elle n'est pas toujours fiable, pour plusieurs raisons :
- certains cirrus sont trop épais pour être corrigés,
- d'autres sont trop inhomogènes (car la bande cirrus n'observe pas sous le même angle que les autres bandes),
- lorsqu'on corrige le cirrus, l'ombre du nuage apparaît souvent en dessous
- le facteur empirique peut être imprécis
Nous avons donc décidé de n'appliquer la correction qu'aux pixels classés comme cirrus, que les traitements automatiques n'utilisent pas. Il nous a donc fallu lisser un peu le résultat au niveau des contours pour éviter que des discontinuités n'apparaissent [2]. Si vous souhaitez utiliser ces pixels correspondant à des cirrus après correction, nous recommandons de ne le faire qu'après avoir visualisé l'image.

Voici donc quelques exemples de résultats. Les animations ci-dessous alternent la sortie actuelle de MAJA, sans correction des cirrus (RUN2), avec celle que nous aurons dans quelques jours (RUN3). Vous pouvez remarquer que seuls les pixels situés à l'intérieur des contours verts changent.

Un exemple appliqué à LANDSAT8. Les cirrus sont bien corrigés, mais leurs ombres apparaissent.

Même traitement appliqué à une image Sentinel-2B. La correction est bonne mais quelques nuages plus épais ne disparaissent pas entièrement.

Quelques autres exemples issus de Sentinel-2. N'hésitez pas à cliquer pour voir les images à meilleure résolution. Sur l'image au centre, l'algo a tenté de corriger un nuage plutôt épais, et la correction laisse apparaître une zone sombre, qui n'est pas une réussite sur le plan esthétique. Mais pas de problème pour l'utilisation des données, la zone est bien marquée comme nuageuse.

Quelques autres exemples issus de Landsat-8 :

References
[1] Richter, Rudolf, Xingjuan Wang, Martin Bachmann, and Daniel Schläpfer. "Correction of cirrus effects in Sentinel-2 type of imagery." International journal of remote sensing 32, no. 10 (2011): 2931-2941.

[2] Olivier Hagolle, Mireille Huc, Camille Descardins, Stefan Auer, Rudolf Richter, MAJA Algorithm Theoretical Basis Document, [https:]]

06 avril 2018
19:22
Eviter un #mapfail : tableau récapitulatif
sur Carnet (neo)cartographique
Type d’implantation, type de caractère,
type de variable visuelle
Mots-clés : cartographie statistique, représentation, sémiologie, variables visuelles, variables attributaires (caractères) . #cartostats

Éviter un #mapfail, c’est bien gentil, encore faut-il savoir quelle variable visuelle attribuer à quel type de caractère, en fonction de son implantation (spatiale). Ce billet présente un tableau récapitulatif accessible à tou.te.s.

Christine Zanin et Marie-Laure Tremelo ont proposé, il y a de cela 15 ans, un tableau récapitulatif qui devrait, à mon avis, être placé entre toutes les mains.

Fig. 1. Type d’implantation, type de caractère, type de variable visuelle

Dans les sections suivantes, il ne s’agit pas de présenter toutes les cases de ce tableau, elles seront sûrement reprises dans les différents billets tagués #mapfail. Il s’agit seulement de dire ce à quoi correspondent les différentes rubriques.
Le type d’implantation
Le type d’implantation correspond à l’objet graphique élémentaire qui caractérise le fond de carte, à savoir le support physique (enfin vectoriel) de la représentation. L’implantation est spatiale lorsqu’elle est relative à des objets géographiques – localisés dans un espace géographique -, à des unités spatiales. On distingue traditionnellement trois primitives graphiques élémentaires : le point, la ligne et le polygone qui s’appliquent également à la cartographie (puisque c’est un type de graphique).

M. Goodchild et al. (2007), dans une présentation fort intéressante des aspects conceptuels de la représentation des objets géographiques et de leurs relations, en ajoutent deux autres que sont le volume et l’objet aux limites floues.
Le type de caractère
Le type de données correspond au type de caractère statistique, car c’est bien de cela dont il s’agit. Il est,
- qualitatif
  - nominal (exemple : le type de culture) ;
  - ordinal (exemple : le rang de classement d’un pays) ;
- quantitatif
  - discret (exemple :la population d’un pays, son PIB), il correspond à des effectifs (stocks, masses) ;
  - continu (exemple : la densité de population d’un pays), correspondant à des variables de taux (souvent exprimées en pourcentage) ou de rapport.
Le type de variable visuelle
Il s’agit des fameuses variables rétiniennes formalisées par Jacques Bertin (1967) dans son nom moins fameux ouvrage dédié aux Principes de sémiologie graphique. Bertin propose les six variables visuelles suivantes : la Valeur, la Taille, la Forme, le Grain (Texture-Structure), la Couleur et l’Orientation. La Fig.2 présente son tableau synoptique, que L. Jégou (2014) a récemment redessiné. A noter qu’à ces six variables est ajoutée par certains auteurs, la localisation (X,Y).

Fig. 2. Tableau synoptique des variables visuelles de Jacques Bertin (1967, p. 96)

L’avènement des supports-écran à logiquement conduit à l’extension de cette liste de variables visuelles (aujourd’hui) classiques. Deux directions principales peuvent être mentionnées.

La première consiste à l’extension des possibilités des v.v. classiques. Le cas de la couleur est assez révélateur de nombreux développements. Par exemple, l’introduction de l’opacité de la teinte en 1995 – du canal alpha – permet de nombreux développements y compris dans des directions inattendues, comme dans le cas des flux (voir Bahoken, 2014).

La seconde direction porte sur l’introduction de nouvelles variables, en particulier des variables visuelles dynamiques (par exemple, le clignotement) qui diffèrent des précédentes en ce sens qu’elles vont permettre de représenter les mêmes informations sous une forme non statique – en raison du changement du support -. La variable (classique ou non) sera alors animée ou interactive, dans l’optique d’intégrer le temps ou encore le mouvement (du phénomène) dans la représentation, dans la technologie mise en œuvre pour représenter le phénomène. Différentes typologies de ces nouveaux développements existent dans la littérature.

A noter les travaux du groupe de travail Cartomouv‘, Cartographie du changement, cartographies en mouvement, en particulier son Labo sémio accessible en ligne ici, proposant « d’explorer les potentialités de l’intégration du déroulement du temps dans une représentation cartographique, en partant de l’animation d’objets graphiques simples et génériques… Lire la suite »

Références mentionnées :

Bahoken F. (2014), Pour le renouvellement de la sémiologie de la carte de flux, in : Actes du Colloque, Rencontres « Enseigner la sémiologie graphique », Revue Cartes et Géomatique du Comité Français de Cartographie, Montpellier, Vol. 222, pp. 109-121. En ligne

Bertin J. (1967), Sémiologie graphique, Les diagrammes – Les réseaux – Les cartes, Editions Gauthier-Villar.

Goodchild M. F., Yuan M., Covas J. T. (2007), Towards a general theory of geographic representation, In : International Journal of Geographic Information Science, vol. 21, n°3, pp. 239-260.

Jegou L. (2004) Une approche esthétique pour l’enseignement de la composition de gradients colorés, in : Actes du Colloque, Rencontres « Enseigner la sémiologie graphique », Revue Cartes et Géomatique du Comité Français de Cartographie, Montpellier, Vol. 222, pp. 139-144. En ligne.

Zanin C., Trémélo M.-H. (2003), Savoir-faire une carte. Aide à la conception et à la réalisation d’une carte thématique univariée, Belin, Coll. Géographie, 200 p.

Françoise Bahoken
Géographe et cartographe, Chargée de recherches à l'IFSTTAR et membre-associée de l'UMR 8504 Géographie-Cités.
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05 avril 2018
14:12
La mobilisation étudiante contre le nouveau système d’entrée à l’université en cartes !
sur Veille cartographie

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Les mobilisations étudiantes sont nombreuses depuis quelques mois et ont pris un tournant ces dernières semaines avec de plus en plus d’étudiants concernés dans une dizaine d’universités. La mise en place de la sélection à l’entrée de l’Université avec la loi ORE (Orientation et Résussite des Etudiants) est la principale cause de ces mouvements, d’autres […]

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04 avril 2018
16:03
First delivery of Venµs images
sur Séries temporelles
A first set of 35 images (L1C) is available for download on the following CNES web site:
[https:]]

Venµs is now systematically acquiring data on all selected sites since January 2018, although a few acquisitions were missed from time to time for various technical reasons, which should become progressively less frequent.

The commissioning phase of the Venµs mission is not yet completed regarding image quality (radiometry and geometry). This delay is due to several issues, the most important of which are detailed hereafter. However, since these issues do not prevent the use of the data, CNES decided to process and distribute a first set of 35 Level-1 (L1) images for which the radiometric and geometric qualities are acceptable. Level 1 corresponds to orthorectified Top of the Atmosphere reflectances. This preliminary data set is intended to allow the users to familiarize with the data and their format.

These 35 images are only a subset of the data that are systematically acquired over the Venµs sites since January 2018. We plan to start the distribution of these L1 Venµs time series by April 2018. We expect to start the distribution of the Level-2 products (surface reflectances) by late May or beginning of June, 2018.

Main issues
1. The absolute calibrations of the spectral bands B1 (415 nm) and B2 (440 nm), both located in the blue, are less accurate than the calibration of the other spectral bands. This issue prevents the use of B1 and B2 for retrieving the aerosol optical depth (AOD) or for water color applications.
2. The accuracy of the satellite attitude restitution is for now lower than expected. Due to the fact that the different bands are not acquired simultaneously this has mainly impacts on the inter-band registration. For some sites with heavy cloud cover or uniform landscape, this issue also impacts the multi-temporal registration.
The characterization of radiometric and geometric performances is still ongoing. Efforts are also devoted to the improvement of the preprocessing algorithms.

As soon as significant progresses are made, the whole data set acquired since January 2018 will be reprocessed with the new parameters and algorithms.

The product format document is available here. A more complete version will soon be made available there.

The Venµs page on the Theia web site will keep you informed on the progress made.

Time series of Venµs images acquired over Oklahoma (USA) and processed at level 2A (with a first try of atmospheric effects correction applied)

03 avril 2018
15:04
Pour une cartographie honnête
sur Carnet (neo)cartographique

“On se plaint que les images manipulent. Oui, et alors ? Le texte ne manipulait pas ?”
(Jean-Luc Mélenchon, Le choix de l’insoumission, 2016)

Camarades cartographes, pourquoi faisons-nous des cartes puisque elles ne sont pas objectives ? Je pose ici quelques éléments de réflexion. A débattre, évidemment

Des cartes, pour quoi faire ?

La carte, c’est l’outil du géographe. Le point de départ et le point d’aboutissement du travail en géographie. Car il y a en réalité deux chemins de construction cartographique. Le premier est exploratoire. C’est la visualisation des données sans a priori, pour comprendre un phénomène géographique, se l’approprier, bâtir des hypothèses, les tester, les valider, construire un raisonnement. La carte est alors une méthode d’analyse qui permet, en spatialisant l’information statistique à travers (ou non) des méthodes d’analyses et de modélisation plus ou moins compliquées, d’extraire de l’intelligence d’une somme de données et d’en tirer des conclusions. En d’autres termes, la carte sert “à embrasser de vastes espaces et y lire des distributions qui restent invisibles à ras de terre” (P. Claval, 1995). Mais à la fin du processus exploratoire, une fois que certains faits géographiques ont été dévoilés, la carte change alors de fonction et devient un outil pour expliquer, montrer, donner à voir. On rentre alors dans un processus cartographique démonstratif. C’est le second chemin. Plutôt pédagogique, militant ou scientifique, la carte se construit alors en fonction de l’audience à laquelle elle est destinée : choix des mots, des couleurs, des tracés, etc. Par soucis de clarté, certaines informations sont alors mises en évidence tandis que d’autres sont minimisées ou tout simplement occultées. La construction d’une carte efficace est à ce prix.

Le travail cartographique peut donc se prendre par les deux bouts. Soit dans une démarche exploratoire (cartes de travail, lues par moi), soit dans une démarche démonstrative (cartes d’édition, lues par d’autres). Dans ce second cas de figure, dès lors qu’il s’agit de convaincre, de démontrer ou d’expliquer, la carte ne peut plus être un objet objectif pur, mais incorpore les intentions du cartographe, ses affects, ses valeurs, ses choix, conscients ou inconscients. C’est inéluctable.

Pour une cartographie honnête

La cartographie objective est donc un leurre, car aucune carte ne saurait à elle seule représenter avec neutralité, la réalité du monde sous toutes ses facettes. Faire une carte, c’est toujours sélectionner, choisir, occulter. La carte “déforme la vérité pour aider l’utilisateur à voir ce qu’il a besoin de voir” (M. Monmonier, 1991). “Il n’existe aucune carte complètement adéquate car l’inadéquation est intrinsèque à la cartographie” (N. Goodman, 1972). Tri, hiérarchisation, sélection : il y a toujours une part de subjectivité.

Du coup, la question la plus importante quand on construit une carte, n’est pas de chercher à être objectif, mais plutôt de chercher à la concevoir honnêtement. Et aujourd’hui, à l’heure du numérique, de l’open data, de l’open source, de l’open science, ce travail est plus facile car il est désormais aisé de partager, en même temps que la carte, les données, les sources, les programmes, etc. Bref, livrer aux potentiels contradicteurs, tous les éléments inhérents à la construction de la carte, leur donnant la possibilité de réaliser une contre proposition. Car quand on réalise une carte, même lorsque on travaille en toute bonne foi (ce qui est évidemment indispensable), on a le droit de choisir un angle d’attaque, un point de vue particulier, un parti pris. Mais quand on fait cela, il faut accepter de s’exposer à la critique et au débat. Car il y aurait eu probablement mille et une façons de concevoir la carte autrement. Cartographier honnêtement, c’est donc se donner la possibilité d’utiliser entièreté du langage cartographique pour construire des images claires qui livrent un regard particulier (et partiel) sur le monde. Mais c’est faire cela, en jouant carte sur table (transparence sur les sources, données en libre accès, opérations statistiques traçables, etc.), c’est à dire, en offrant aux lecteurs la possibilité de contester ou de valider une proposition cartographique. Bref, « mentir » honnêtement et en toute transparence.

Nicolas Lambert
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02 avril 2018
12:48
[Sémio] Reviewer un #mapfail
sur Carnet (neo)cartographique
L’exemple d’une carte des mutilations féminines en Afrique
Mots-clés : cartographie statistique, choroplèthe, représentation, sémiologie, grain, texture-structure. #cartostats

————

L’autre jour, dans le cabinet d’un service parisien de vaccination international, je suis placée face à une carte décrivant la distribution spatiale des mutilations sexuelles en Afrique (voir Fig.1). Intéressant. Mais c’est hélas #mapfail !

Trois billets sont (vont être) proposés pour « reviewer » cette carte :

(1/3) : Identification de.s problème.s

(2/3) : Solutions envisageables

(3/3) : Mosaïque de variantes
(1/3) Identification de.s problème.s
J’ai commencé par prendre l’affiche en photo (après en avoir demandé l’autorisation) – voir Fig. 1 – dans l’idée d’alimenter la collection de #mapfail que quelques collègues et moi-même enrichissons depuis quelques années maintenant via Twitter.

Fig. 1. Carte « Épidémiologie des mutilations sexuelles féminines en Afrique »

Le contexte
Je me suis ravisée à tagger cette image, en raison du sujet. En effet, est-il plus important de tagger ce #mapfail peu classique (au regard des variables rétiniennes utilisées) ou bien de contribuer à diffuser l’information sur les dommages liés à ces pratiques douteuses en proposant une carte correcte, sur le plan sémiologique ?

J’ai effectué une courte recherche sur Internet pour identifier d’autres cartes portant sur le même sujet. Il en existe effectivement plusieurs exemplaires, focalisés sur les victimes, leur âge, etc. Voir par exemple [brisonslemythe.canalblog.com] La question n’étant pas là, revenons à nos moutons. Pourquoi cette carte ? Plusieurs éléments de la Fig. 1 ont d’emblée attiré mon attention : - Le fait que cette carte soit jolie, elle « saute aux yeux » ; - L’existence d’une carte sur le sujet de l’excision – que je ne connais absolument pas – pour montrer l’ampleur des violences féminines, des dégâts physiques et psychologiques sous-jacents liés à cette pratique ancestrale ; - Le mésusage des principes de sémiologie cartographique, pour une représentation pertinente ; - Le choix des variables visuelles mobilisées : la famille du Grain - Texture-structure, plutôt désuète à l’heure du « Tous cartographes ! » - Last but not least, le fait que cette carte soit difficile à lire, en raison du problème de sémiologie qui ne contribue pas à faciliter sa lecture, la compréhension rapide de la situation. L’image de la fig. 1 - manifestement réalisée par des graphistes, non cartographes – véhicule maladroitement une information sensible, si ce n’est qu’elle diffuse une information erronée. Compte tenu de la gravité du sujet, la tagger sur Twitter contribuerait vraiment à diffuser cette information en l’état, ce qui n’arrange personne : ni les principales concernées, ni les associations qui les soutiennent, ni les graphistes en question, qui ne sauront pas pourquoi elle est #mapfaillée, ni les cartographes qui ne dérideront pas. C’est pourquoi, plutôt que pointer du doigt cette image, il apparaît plus intéressant de la déconstruire pour justement montrer en quoi elle ne convient pas et, en toute modestie, proposer quelques pistes de conception de la même carte, avec la même information. Au préalable, rappelons quelques fondamentaux.">ici.

Pourquoi cette carte ?

Plusieurs éléments de la Fig. 1 ont d’emblée attiré mon attention :
- Le fait que cette carte soit jolie, elle « saute aux yeux » ;
- L’existence d’une carte sur le sujet de l’excision – que je ne connais absolument pas – pour montrer l’ampleur des violences féminines, des dégâts physiques et psychologiques sous-jacents liés à cette pratique ancestrale ;
- Le mésusage des principes de sémiologie cartographique, pour une représentation pertinente ;
- Le choix des variables visuelles mobilisées : la famille du Grain – Texture-structure, plutôt désuète à l’heure du « Tous cartographes ! »
- Last but not least, la difficulté de lecture instantanée, qui me semble imputable au problème de sémiologie cartographique.
L’image de la Fig. 1 – manifestement réalisée par des graphistes, non cartographes – véhicule maladroitement une information sensible, de manière erronée. Compte tenu de la gravité du sujet, la tagger sur Twitter contribuerait vraiment à diffuser cette information en l’état, ce qui n’arrange personne : ni les principales concernées, ni les associations qui les soutiennent, ni les graphistes en question, qui ne sauront pas pourquoi elle est #mapfaillée, ni les cartographes qui ne dérideront pas.

C’est pourquoi, plutôt que pointer du doigt cette image, il m’est apparu plus intéressant de la dé construire pour la re construire, pour justement montrer en quoi elle ne convient pas et, en toute modestie, proposer quelques pistes de conception de la même carte, avec la même information.

Au préalable, rappelons quelques fondamentaux.
Rappels sur quelques fondamentaux de la cartographique statistique
La réalisation d’une carte statistique, telle celle de la Fig. 1, dépend de l’articulation de trois données d’entrée, que sont :
- un type de caractère : ici, ce que l’on comprend être la part de mutilations par pays (en pourcentage de l’ensemble) ;
- un type d’implantation spatiale : il est ici, surfacique (en lien avec les polygones de pays), et correspond au fond de carte ;
- un type de variable visuelle : il y en a plusieurs, voir infra.
La connaissance du type de caractère est essentielle pour la réalisation de cette carte. Elle conditionne, d’une part, le choix de la méthode de traitement à appliquer à l’information (statistique, géographique) en amont de la représentation proprement dite ; d’autre part, le type de variable visuelle à mobiliser pour leur représentation, en fonction de l’implantation spatiale.

Le type de variable attributaire – qualitatif nominal ou ordinal, quantitatif discret (absolu) ou continu (relatif) – intervient donc à la fois dans les traitements réalisés en amont (calcul d’un indicateur, etc.) que dans la manière de représenter graphiquement les résultats. Ne pas en tenir compte conduit à ce que Jean-Pierre Müller (1987) qualifie « d’illogismes statistico graphiques », un autre sujet qui m’intéresse et sur lequel nous reviendrons, peut-être, un jour.

D’après la légende, le type de caractère de la Fig. 1 est quantitatif continu, Il s’agit d’une variable de taux exprimée en %. Pour examiner sa mise en œuvre dans l’image qui nous intéresse, décortiquons sa légende.
Examen de la légende
La légende d’une carte statistique est un élément fondamental, car elle permet de comprendre le phénomène représenté, de lire la carte. La légende est le lien entre le type d’information et les modalités de sa représentation : entre le choix des figurés et les v.v. associées aux variables attributaires, en fonction de la thématique (le fond de la carte) et de l’implantation spatiale (le fond de carte).

La légende proposée est reprise sur la Fig. 2.

Fig. 2. Légende de la carte d’origine

N’ayant pas accès à l’information statistique sous-jacente, nous allons reprendre le découpage en classes de valeurs proposé, en modifiant sa présentation pour les besoins de notre petite démonstration (fig. 3).

Fig. 3. Découpage en classes de la carte d’origine

Deux possibilités sont envisageables quant à la disposition des bornes de classes, selon que l’on souhaite attirer l’attention visuelle sur les valeurs les plus fortes (Fig. 3, à gauche) ou sur les plus faibles (Fig 3, à droite).On considère pour cela que le sens de lecture privilégié des pays de culture latine ou africaine francophone va de la gauche vers la droite (plus précisément : du coin en haut à gauche au coin en bas à droite).

Aussi allons-nous retenir pour la suite, la position des bornes de classes de la partie gauche de la Fig. 3. Nous allons aussi respecter les choix graphiques et esthétiques de.s auteur.s, de réaliser une carte colorée en utilisant du noir du blanc et du grenat.

Pour proposer une ou plusieurs variantes de cette carte, il nous faut au préalable identifier sur la légende présentée en Fig.2 les variables rétiniennes mobilisées.

En y regardant de plus près, trois (v.v.) sont mises en œuvre : la Couleur, le Grain-Texture structure et l’Orientation, tel que détaillé sur la fig. 4

Fig. 4. Variables visuelles associées aux classes de valeurs, dans la carte d’origine

La Couleur est mobilisée dans la variation de teintes des aplats, par trois tons différents – le noir, le grenat et le blanc –, c’est-à-dire dans son principe d’utilisation appliqué aux caractères qualitatifs nominaux (l’exemple classique est celui du type de culture, par exemple : le riz, en gris, le mil en jaune et le sorgho en vert).

La famille du Grain – Texture-structure est mise en œuvre sur les aplats, par des hachures et des points.
- La Texture correspond ici à la mise en œuvre de la (v.v.) Forme en implantation surfacique (qui consiste à changer la structure interne de la surface) – les lignes des hachures et les cercles des points correspondent à des formes géométriques – l’ensemble représentant un poncif (répétition régulière de figurés identiques).
- La Structure représente ici la répartition des figurés, selon un espacement plus ou moins important des hachures ou des points, en faisant varier leur espacement ou leur graisse.
- L’Orientation qui renseigne ici sur la direction générale du poncif (la Structure des figurés), est spécifique aux hachures.
Identification du #mapfail
Ces trois variables visuelles, telles qu’elles sont mises en œuvre, s’appliquent aux caractères qualitatifs nominaux – et non aux caractères quantitatifs continus. En effet, si l’information était qualitative nominale, alors Il serait possible de remplacer les variations de teintes et de texture-structure (hachures ou points) de l’aplat, par une variation de teinte ou encore de l’Orientation des hachures qui, toutes deux, permettent de décrire des différences qualitatives entre les objets. Faire cela est-exact (Fig. 4 bis)?

Fig. 4 bis. Exemples de variations de teintes et d’orientations de la structure interne (de l’aplat)

Il est important de comprendre que ce n’est pas tant le choix des variables visuelles qui pose problème, que leur leur mise en œuvre, inadaptée au type d’information à représenter. D’où le #mapfail.

Qu’aurait-il fallu faire ? Quelles sont les possibilités existantes (en respectant les choix préalables des auteur.es) ?

A suivre… Voir billet (2/3) : Solutions envisageables

Françoise Bahoken
Géographe et cartographe, Chargée de recherches à l'IFSTTAR et membre-associée de l'UMR 8504 Géographie-Cités.
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01 avril 2018
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sur Veille cartographie

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Qui n'a jamais été confronté à l'épineux problème d'expliquer le terme géomatique ? Le contexte est souvent le même un proche, votre boulanger, un membre de famille vous demande ce que vous faites dans la vie, vous répondez non sans assurance que vous travaillez dans la géomatique et vous lisez sur son visage l'incompréhension et le désarroi... Serait-il temps d'opter pour un terme plus évocateur ?

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28 mars 2018
10:55
Geomarketing: manufacturing commercial territories thanks to localized databases
sur Veille cartographie

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Nowadays, due to increasingly large amounts of rich data, geomarketing is becoming a major decision-making tool in business strategy. 1.The exploitation of localized databases Geomarketing analysis begins with the geocoding or geographic positioning of relevant targets (customers, prospects, points of sale, competitors, etc.). Geocoding consists in associating with an address a coordinate (X, Y) viewable […]

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27 mars 2018
23:14
Dust on snow in the Armenian Highlands
sur Séries temporelles

The ESA website featured this Sentinel-2 image of a large and thick plume of dust off Libya (click here to view in the Sentinel-Hub)

Contains modified Copernicus Sentinel data (2018), processed by ESA, CC BY-SA 3.0 IGO

This dust can be tracked up to 2000 km away from its source location towards the northeast, in the Armenian Highlands: the time series of Sentinel-2 images below show the region of Mount Artos (Artos Dağı, Արտոս) in eastern Turkey before, during and after the passage of the dust cloud.

This "orange snow" was also observed in ski resorts in Russia and Romania but I could not find clear-sky satellite images there (only Instagram imagery )

Une publication partagée par Alina Smurygina (@sinyaya_ptiza) le 23 Mars 2018 à 11 :55 PDT

edit: on March 31st, a new Sentinel-2 image was acquired after a snowfall

#orangesnow is not visible anymore! Bitlis Province East Turkey pic.twitter.com/gTalJIG4R2

— Simon Gascoin (@sgascoin) March 31, 2018

A few days later this snow layer has already melted and the orange dust has resurfaced!

18:21
[La Minute GeoRezo] [Trucs&Astuces] Accéder à vos derniers messages
sur GeoRezo.net - Géoblogs
Un petit zoom sur une fonctionnalité que j'apprécie particulièrement.

En bas de la page Forum, vous avez de nombreux liens pour partager sur facebook, linkedin, etc ...

Mais vous avez aussi une boite qui vous permet plusieurs choix :
- l’accès aux messages publiés depuis votre dernier passage,
- ou bien les messages publiés dans les dernières 24 heures,
- ou encore toutes les discussions auxquelles vous avez participé.
Ces fonctionnalités vous sont accessibles si vous êtes identifié.

Et pour plus d'aide à l'usage du GeoRezo : rendez-vous dans les pages d'aide de notre blog "La Minute" : https://georezo.net/blog/laminute/tout-sur-georezo/.

26 mars 2018
17:31
Développer la cartographie des espaces du monde : Nomad Maps, du voyage à la cartographie collaborative
sur Veille cartographie

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Depuis le 12 mars dernier, le projet Nomad Maps a franchi une nouvelle étape de sa concrétisation en rejoignant les réseaux sociaux. Une stratégie de communication bien pensée qui permettra à tous les curieux et amateurs de voyage, de cartographie, et de vélo, de suivre à distance Alban Vivert, […]

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16:52
Nouveau sur le site : formation PostGIS en présentiel
sur Sigea : actualités

Nouveau sur le site : formation PostGIS en présentiel

15:29
Quand les cartes deviennent accueillantes
sur Carnet (neo)cartographique

Camarades cartographes, parfois la carte n’est pas seulement là pour décrire le monde dans lequel nous vivons, mais peut également servir à le rendre plus accueillant. Bienvenue dans l’univers des “Welcome Maps”.

Les « Welcome Maps » sont des cartes interactives réalisées par des associations ou des militants, dans le but de de venir en aide aux réfugiés dans différentes villes en leur apportant des informations utiles. Ou trouver de la nourriture ? Ou prendre une douche ? Ou dormir ? Ou effectuer ses démarches administratives ? Etc. Toutes ces informations sont géolocalisées et accessibles à portée de mains, via une simple interface cartographique. Ces “cartes de bienvenue” sont disponibles dans plusieurs villes en France.

A Paris, une telle carte existe depuis près de deux ans. Créée en avril 2016 sous l’impulsion de Blandine Richard, une étudiante à la Sorbonne (aidée par “Pipof the Who” et “Ronan”), le projet fonctionne de façon collaborative en s’appuyant sur des contributions bénévoles. Le site est réalisé avec Open Street Map (OSM) et Umap (basé sur Django et Leaflet). La carte est disponible en Français, Anglais, Arabe, Farsi et Turc.

A Marseille, le principe est un peu le même. Ou trouver des colis alimentaires, des restos pas chers, ou se soigner, trouver des lieux de rencontre, des écrivains publics, etc ? Ici, la carte a été mise en place par le collectif migrants 13 “El Mamba” qui réunit des personnes “qui sont contre l’idée même de frontières et qui ne sont pas d’accords avec la façon dont l’État Français traite les migrants qui arrivent”. Dans cette démarche militante, l’outil cartographique (réalisé avec cartO) se veut donc un moyen pour “soutenir les personnes qui arrivent sur Marseille qu’elles soient de passage ici ou qu’elles souhaitent s’y installer”.

A Renne, le projet de cartographie interactive est porté par la Maison des Squares avec l’appui de l’association Bienvenue, du CDAD35, de la Cimade, de Langue & Communication, du Réseau Louis Guilloux, du Secours Catholique, du Secours Populaire, du SIAO35 et d’Un toit c’est un droit. Les différentes catégories (apprendre le français, entreposer des bagages, accès à internet, se soigner, toilettes publiques, etc) sont accessibles en cliquant sur “le petit tas de pancakes”

La carte, réalisée avec Umap, n’est malheureusement disponible qu’en Français pour l’instant (consultation le 26 mars 2018).

A l’échelle de la France, le collectif Sursaut citoyen propose également une carte recensant 1000 initiatives citoyennes de solidarité avec les migrants, sur la page d’accueil de son site web. Cette carte, un peu différente des précédentes, utilise la méthode des “clusters” rendus proportionnels (la surface des cercles est proportionnelle au nombre d’initiatives recensés dans le secteur à une échelle donnée). Sursaut citoyen, qui regroupe des bénévoles et salariés engagés auprès des migrants et réfugiés arrivés en France, propose ainsi une liste d’initiatives classées en différentes catégories : insertion, accompagnement juridique, formation, alimentation, interprétariat, etc. Les données affichées sur la carte ont étés collectées en crowdsourcing par plusieurs bénévoles et salariés du collectif. La carte est réalisée avec Leaflet et OpenStreetMap et est disponible en 5 langues (français, arabe, farsi, espagnol, anglais).

En définitive, si on dit encore souvent que la géographie ça sert d’abord à faire la guerre (Y. Lacoste, 1976), nous pouvons désormais rétorquer que la cartographie, dès lors qu’elle est appréhendée par les citoyens et les militants, se veut tout autant un outil au service de solidarités concrètes en faveur des populations les plus faibles. On progresse, non ?

Sources

PARIS : [welcomemap.fr]

MARSEILLE :� [welcomemapmarseill.wixsite.com]

RENNE :� [www.welcomemaprennes.org]

FRANCE :� [https:]

Nicolas Lambert
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25 mars 2018
23:59
Mapillary & Esri : une collaboration qui prospère
sur Veille cartographie

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Lorsque Mapillary a lancé son application en 2013, la société suédoise est rapidement devenue internationalement connue pour son approche neutre, indépendante et participative de la cartographie. Mapillary a combiné le cloud, la street view et la technologie mobile au bon moment pour créer une plate-forme de cartographie en ligne composée de millions d’images participatives provenant […]

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23:50
La cartographie collaborative des déchets sur les littoraux, où en est Mersea un an après ?
sur Veille cartographie

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La pollution des littoraux par les déchets n’est pas un phénomène nouveau. Qu’ils soient encombrants ou microscopiques, les déchets laissés en mer ou jetés dans un cours d’eau finissent en partie sur les plages dont celles de l’Atlantique. « Les marées noires sont très médiatisées, mais ne constituent que 5 % des pollutions maritimes », affirme Lionel Lucas, membre […]

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24 mars 2018
9:31
Carte des AOC viticoles
sur Chroniques Cartographiques

L'IGN met à disposition sur son Géoportail une carte des délimitations parcellaires des AOC viticoles, données fournies par l'INAO, l'organisme public en charge des appellations contrôlées. Attention, cette carte est donnée à titre indicatif mais l'INAO...

23 mars 2018
17:38
[MUSCATE news] MAJA upgraded to version 2
sur Séries temporelles
Yesterday, the MUSCATE ground segment started delivering Sentinel-2A L2A products using the MAJA V2 processor, while MAJA V1 was used until now. MAJA V2 corrects for a few bugs (such as the pixels flagged as cloud or cloud shadow on the edge of the images) and adds three new features :
- We implemented a correction for directional effects for a better estimate of Aerosol optical thickness. As you probably know, MAJA uses multi-temporal criteria to detect clouds and estimate aerosol content. These criteria suppose that surface reflectance does not change much from one date to the next one. Over a given tile, we can combine data coming from two adjacent orbits, with slightly different viewing angles, and the directional effect can induce some variations in the surface reflectance of successive acquisitions, which would be interpreted as atmospheric effects. We are now using a simple directional correction to reduce this noise source (D.Roy et al). As this directional correction is not perfectly accurate, it is not applied to the surface reflectance we deliver at the end of MAJA processing.
Elsa Bourgeois, from Cap Gemini, compared the performances of processing with or without directional correction. In both cases (S2A, top, S2B, bottom), there is only a very slight improvement of performances.
- We implemented a cirrus correction, that comes from DLR works. This correction is not in production yet, as it needs more validation on a large data set. We simply parametrise MAJA with "cirrus_correction= false". A coming post will address this subject.
- We have started using the new high cloud threshold that was refined in this post. It will result in more cloud cover, with a large difference over mountains.
All these small improvements are now implemented in version 1.6. They do not justify a reprocessing of the Sentinel-2 archive, although the accumulation of successive slight improvement could justify it. We intend to start a reprocessing when MAJA V3 is put in production.
15:52
Speed-up downloads from PEPS S2 mirror site with peps_download.py
sur Séries temporelles

The French Sentinel mirror site, PEPS, has a very clever data management facility. All the products are stored on tapes, with a capacity of several PB, and there is some sort of cache made of disks. The products accessed recently are on disks, while the other products stay on tapes. The storage costs and also power consumption are therefore largely optimized.

The drawback is that before accessing a file on tape, some time is needed to get the tape, and read the file on tapes. This can take something like 2 to 10 minutes. My little tool, peps_download.py was designed when most of the products were on disks, and it was quite slow to download products on tapes. As I am not a patient person, I have tried to speed it up, and it works well, thanks to good advise from CNES peps colleagues (Christophe Taillan and Erwann Poupart).

The previous version was working like that :

Make catalog request

For all product in the request result :

- while product is not downloaded

- try to download the product

- if still on tape, wait for 2 minutes

As a result, for each product on tape, it was necessary to wait for 2 to 10 minutes.

Now, it works like that

Make catalog request

For all products on tape in the request result

- ask to read it on disks

While (still some products to download):

- Redo catalog request

- Download products on disk

- If some products are not on disk yet

- wait for 2 minutes

On my computer, it used to take more that 12 hours to download 2 years of Sentinel-2 data for a given tile. It has now been reduced to less that 3 hours (but my computer is on CNES network). I hope you will have similar results !

22 mars 2018
9:52
The spatial-temporal cube of ArcGis : 2- Hot and Cold Spots
sur Blog SIG & Territoires ---- Le blog SIG pour la gestion territoriale
In the previous article (Le Cube spatio-temporel d’ArcGis : 1- découverte) we discussed how to create a spatial-temporal cube from a cloud of XYZ points.

The points are grouped into » boxes » (bins) corresponding to 3D pixels.
We have discussed how to depict them in an ArcGis Pro 3D scene. In this article we will discuss how to analyze the temporal trends of the bins values, using the analysis of emerging hot spots.

The purpose of this tool is to identify the values grouping trends of the cube built from your data , the so-called « spatial aggregates « .

For the description of the mathematical method that this research tool relies on ( Getis -Ord Gi *) you can download télécharger ici l’article de Getis et Ords. Let’s just say here that the research method for the three axes is to determine wether the occurrence values of the points in your cube can be considered, statistically, as grouped (hot spots) or not grouped (cold spots).

The result of the method entails:
- a so called p-value which is the probability value for the spatial distribution of dots being due to hazard. If p-value is big, it means that it is very likely that the distribution of the 3D pixels around that point is simply the result of hazard. A low p-value, on the contrary, indicates that it is very likely that the grouping is not random, and therefore the result of a specific phenomenon.
- a so called value z-score which is a standard deviation value. This is not an independent value of the p-value but a complementary value.
If you find a weak p-value you would think that there is a strong probability that the observed phenomenon observed be significant.

OK, but how strong? The z-score indicates you than if this value is more than three standard deviations from the mean you have less than 1% chance of being mislead. If it is between 2 and 3, you will have 5% and if it is between 1 and 2 you will have 10%. So it is up to you depending of the subject and your knowledge, determine the acceptable risk level for your hypothesis.

We will keep working with the example of the previous article by using the cube. To perform the analysis; you launch the other command available in the toolbox ExplorationTools for spatial-temporal models, Analysis of emerging hot spots.

The first three fields are simple, input cube, output layer and, for the moment, in Analysis variable you only have one choice as COUNT.

However, the following two fields can be confusing. Indeed, during the construction of the cube, in the previous step, there were two similar fields. These fields made it possible to group the points by 3D pixel. We had defined pixels of 40km in X and Y and 12 hours in Z (time).

But now this is not the matter. Right now you must indicate (or let the control calculate by default) what is what you consider as neighbour of a 3D pixel. Do you consider pixels located 200 km apart as neighbours or not? Do you consider pixels separated by two days as neighbours or not?

Depending on your answer (or lack of it) the results will not be the same.

If you do not fill in the fields, the calculation by default of XY neighbourhood is a little obscure. On the other hand, time value by default is 1.

Once the request is completed, you will find the new layer displayed in your 2D view with the following classification :

To find the desired results you have two groups:
- a group of « hot spots », where something is happening
- a group of « cold spots », where nothing is happening.
- a third « group » that includes the 3D pixels which could not be classified either as hot or cold, the « No trend detected ».
Then, for each type (hot or cold) you‘ll find the 3D pixels classified according to:

New spot: the last 3D pixel of the temporal series appears as a hot or cold spot, while in all the rest of the temporal steps this location was not considered as either of them. These are the points to be monitored in the next temporal series to verify if they are truly significant points or not.

Consecutive Spot:A spot with a single uninterrupted run of statistically significant hot spot bins. Less than ninety percent of all bins are statistically significant hot spots.

Intensifying spot: More than 90% of time steps are significant and values increase as time increases. The last pixels are stronger than those of the beginning. The last time step is significant.

Persistent   Spot: more than 90% of time steps are significant but there is no increasing or decreasing trend in the temporal series.

Diminishing Spot: More than 90% of time steps are significant and values decrease with time. The last pixels are weaker than those of the beginning. The last time step is significant

Sporadic   Spot: less than 90% of time steps are significant. Significant time steps are inserted among not significant time steps. If the significant time steps are hot spots then there are no cold spots in the series, and vice versa.

Oscillating   Spot: less than 90% of time steps are significant. As in the previous category, non-significant time steps are intercalated among significant steps. However, in the significant time steps there are hot as well as cold spots.

Historical   Spot: The most recent period is not significant, but at least ninety percent of the time intervals have been hot or cold spots statistically significant.

These results apply to each temporal series of the cube, i.e. at each column of it. Therefore this representation is, inevitably in two dimensions.

On the other hand, each time series can be either significant or not, and with one, two or three standard deviations. So, we can visualize these results with the 3D visualization tool of the spatial-temporal cube (see previous article of this topic).

You must have a 3D window (Scene) in your project. If you do not, click

Insert ->-New Scene.

You must remove the reference to a layer of elevation. If you don’t, the cube columns will be displayed relative to the ground level and you will lose visibility of the correspondence of the different time steps.

In the geoprocessor window, launch the 3D display control.

Compared to the same order launched in previous article, we have made an analysis of the hot spots in the « Variable Display » window; in addition to COUNT we find and select « Hot and Cold Spot results”.

The result of the order is displayed:

And the window key let us see which are the displayed classes:

The hot spots in red, the cold spots in blue, and with different colour intensity that denotes the confidence of the results: one standard deviation = 90%, two standard deviations = 95%, three standard deviations = 99%.

With these two articles you have something to start trying the

spatial-temporal analysis. In a future article we will discuss the different pre-processing data techniques to be used with these two tools.

21 mars 2018
7:00
La géographie c'est aussi des maths et surtout de la géométrie
sur Chroniques Cartographiques

Arthur Schopenhauer, célèbre philosophe allemand, affirmait que notre perception de la réalité était biaisée par notre représentation. Il expliquait qu'il n'y avait pas une vérité mais des vérités en fonction des représentations du monde propre à chaque...

20 mars 2018
21:40
Les JO 2022, auront-ils lieux ?
sur Veille cartographie

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Cette année se sont déroulés les Jeux Olympiques d’hiver à PyeongChang en Corée du Sud, (et non pas avec Pyongyang…de la Corée du Nord), pour la 23e année. La neige était assez présente pour que l’on voit les compétiteurs internationaux de ski de fond, de luge, ou de snowboard se défier en plein poudreuse. Mais cela sera-t-il encore possible en 2022…et après ?

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19 mars 2018
11:25
Nouveau sur le site : Péd@goTICEA, les SIG au service des stages collectifs en STAV
sur Sigea : actualités
La couverture du territoire - Corine Land Cover :
- France métropolitaine (L93) et DOM (UTM)
- Année : 1990, 2000, 2006 révisé, 2012
- Emprise de téléchargement : départements
- Type de données : Shapefile et images raster (TIF)
En téléchargement directe depuis l'interface : sigea.educagri.fr/donnees/interface-de-telechargement-direct/

17 mars 2018

14:22

Validation systématique des produits Sentinel-2 de Theia

sur Séries temporelles

Camille Desjardins (du CNES (DSO/SI/MO)), qui s'occupe de la validation des produits de niveau 2A distribués par THEIA, a très récement mis en place une validation systématique des produits fournis par MAJA, avec l'aide d'un service d'exploitation du CNES (DNO.OT/PE). Le travail est effectué par Bruno Besson avec l'aide de Nicolas Guilleminot (de Thales Services), en utilisant des outils développés par Aurélie Courtois, elle aussi de Thales).

Systématiquement, tous les mois, les valeurs d'épaisseurs optiques d'aérosols et de vapeur d'eau, déterminées par MAJA, sont comparées avec celles du réseau Aeronet, à chaque fois qu'un produit om THEIA observe l'un de ses sites.

Les deux figures ci-dessous montrent les résultats obtenus pour le mois de Février, pour l'épaisseur optique, à gauche, et pour la vapeur d'eau (à droite). Les points bleus correspondent à des validations effectuées dans les conditions idéales pour une bonne comparaison (peu de nuages, pas de données interpolées, données Aeronet qualifiées au niveau 2 ). Les points rouges correspondent à des conditions dégradées, et pour la plupart d'entre eux, c'est dû au fait que les données Aeronet qualifiées ne sont pas encore disponibles. Dans ce cas, il est possible qu'elles soient dégradées, en raison d'une dérive de leur étalonnage... ou de la présence d'une araignée dans le tube du collimateur.


Validation des épaisseurs optiques d'aérosols des produits Sentinel-2 N2A de Theia pour toutes les observations conjointes avec Aeronet en février 2018	Validation de la vapeur d'eau des produits Sentinel-2 N2A de Theia pour toutes les observations conjointes avec Aeronet en février 2018

Les résultats sont très bons ! Pour la vapeur d'eau, ils sont comme d'habitude, avec une estimation très précise de la vapeur d'eau pour les faibles contenus, et une légère surestimation pour les forts contenus. Ces erreurs sont dues au modèle très simple que nous utilisons, qui suppose que la vapeur d'eau est située au-dessus des autres couches de l'atmosphère, alors qu'en fait, elle est principalement mélangée dans les basses couches. Mais cette manière d'estimer la vapeur d'eau est cohérente avec la manière dont nous corrigeons ses effets dans les autres bandes. Les erreurs résultantes sont donc très petites, d'autant que les absorptions sont très faibles.

Pour les aérosols, nos résultats s'améliorent fortement par rapport à ce que nous avions l'an dernier. C'est probablement lié aux améliorations progressives que nous apportons à nos méthodes, et notamment la détection des nuages, mais aussi à la meilleure répétitivité des observations due à la disponibilité récente des deux satellites Sentinel-2 qui fonctionnent à pleine capacité. Puisque notre méthode suppose que les réflectances de surface ne changent pas d'une image à l'autre, plus on observa souvent, meilleurs sont les résultats !

Mais ce n'est probablement pas la seule raison. Nos estimations d'épaisseurs optiques sont en général précise lorsque notre hypothèse de type d'aérosol continental est vérifiée. Quand l'hypothèse est fausse, par exemple dans le cas d'aérosols constitués de poussières, les épaisseurs optiques sont sous estimées par MAJA, ce qui correspond au cas observés dans la partie basse du diagramme. Ce problème apparaît moins souvent en hiver, car l'humidité plus forte empêche le vent de soulever les poussières.

D'ici quelques mois, la version 3 de MAJA sera installée dans MUSCATE. Cette version permet d'utiliser les prévisions de type d'aérosols fournies par le modèle météorologique Copernicus Atmosphère. Comme expliqué dans le billet de Bastien Rouquié, celà devrait encore améliorer nos résultats.

11:28
[Le blog SIG & URBA] L'importance de la carte
sur GeoRezo.net - Géoblogs
Voilà une journée à laquelle j'aurais bien voulu participer, tant le sujet m'intéresse. Mais pour moi la capitale est loin en ce moment ...

L'institut d'aménagement et d'urbanisme organisait le 6 février une rencontre, format "petit déjeuner", sur "la carte, un outil incontournable pour les décideurs".

Je reprends les questions formulées dans l'invitation :
- En quoi la carte est-elle le bon outil pour agir ?
  Quels choix de supports et de modes de représentation ?
- Comment ces choix facilitent-ils l’appropriation de la carte tout au long du processus de décision ?
- Comment s’organise le dialogue autour des cartes entre géomaticiens, experts et commanditaires ?
J'aime bien la conclusion de Laurie Gobled, géomaticienne à l’IAU :

Dans la présentation de Vincent Fouchier, Vincent FOUCHIER, DGA de la métropole Aix-Marseille Provence, on voit bien la large palette des représentations possibles avec une carte.

Dans celle de Thierry Joliveau, professeur à l’université Jean Monnet de Saint-Étienne, je retiens le message qui resitue la carte dans un processus complexe.

Pour moi, au final, la carte est un outil important de réflexion qui permet une représentation des données sous une forme géographique qui rajoute une information par rapport à une simple représentation statique ou statistique.
Mais elle ne doit pas non plus être le seul mode de représentation que l'on offre à nos décideurs. Elle peut, elle doit, être complétée par d'autres modes d'explication :
- les valeurs de référence,
- les principaux taux d'évolution,
- des éléments de représentation.
Et ce sous forme :
- de chiffres,
- de tableaux,
- d'images.
C'est finalement ce que permettent maintenant les "story map" et autres "cartoviz" que développe tout particulièrement l'institut d'aménagement et d'urbanisme d'île de France.

16 mars 2018

15:30

Systematic validation of Sentinel-2 THEIA L2A products

sur Séries temporelles

Very recently, Camille Desjardins (from CNES), who is handling the validation of the L2A products generated by THEIA, has set up a systematic validation of the products delivered by MAJA, with the help of an operational service from CNES (OT/PE) (Bruno Besson, and Nicolas Guilleminot from Thales Services, using tools developed by Aurélie Courtois, also from Thales)

Systematically, a comparison of AOT and water vapour is made for every Sentinel-2 L2A product from THEIA which observes one of the sites of the Aeronet network.

Both plots below show the results obtained during the month of February, for the Aerosol Optical Thickness (left), and for the water vapour content (right). Blue dots correspond to validations in ideal conditions (low cloud amount, no gap filling, and quality assured Aeronet data (Level 2.0). The red dots allow degraded conditions, and most of them correspond to the unavailability, yet, of version 2.0 Aeronet data. As data are processed in near real time, and level 2.0 data are made available a few months later, these plots rely mainly on Level 1.5 data, which are more prone to errors (such as a calibration drift... or the presence of a spider in the instrument tubes).


Aerosol optical thickness validation of Sentinel-2 L2A for all Aeronet match-ups gathered in February 2018	Water vapour validation of Sentinel-2 L2A for all Aeronet match-ups gathered in February 2018 (in g/cm2)

The results are pretty good ! The water vapour results are as usual, with a very accurate determination for low water vapour content, and an overestimation when there is too much water vapour. This is due to the very simple model we use, which supposes the water vapour is above the over atmospheric layers and not mixed. But as we use the same model to perform the atmospheric correction, these errors should be really small.

Regarding AOT, we are getting much enhanced results compared to what we had usually. It is probably related to the continuous improvements we bring to MAJA and its parameters, and to the increased repetitivity of observations due to the availability of S2A and S2B working at full capacity. As our multi-temporal methods assume that the surface reflectance does not change from one image to the next one, the more frequent observations, the better results.

But it is probably not the only reason. Our aerosol estimates are usually good when the aerosol type present in the atmosphere is the same as the one we specified in MAJA processor: a continental model. When the aerosol model is wrong, often in the case of dust, our AOT estimates are too low. These cases correspond to the points in the lower part of the AOT diagram. They are probably much less frequent in winter, as the ground is more wet, and the dust is less easily blown by the wind.

In a few months, the version 3 of MAJA will be installed in MUSCATE, and this version will use an aerosol type variable with time and location, thanks to the use of aerosol forecasts from Copernicus Atmosphere Monitoring Service. This was explained in Bastien Rouquié's post, and should significantly improve our results.

8:00
Interface de WebMapping : avec ou sans Serveur Cartographique? avec ou sans base de données?
sur GEOMATICK

Pièce jointe: [télécharger]
Créer une architecture SIG depuis la base de données jusqu’à l’interface de WebMapping demande d’analyser les besoins finaux des utilisateurs :
- Ces derniers interviennent-ils sur la donnée géographique par différentes opérations (création, modification, suppression) ou est-ce simplement une consultation des couches SIG?
- La mise en place de requêtes sur les géométries spatiales ou les données attributaires jouent un rôle important dans la structuration du SIG (Requêtes en backend ou en frontend).
- La problématique de diffusion des données doit également être considérée (Protocoles [HTTP,] API).
A titre d’exemple, prenons le cas de la création d’une interface de WebMapping créée avec OpenLayers sur laquelle chaque membre enregistré peut intervenir sur une couche SIG.
document.createElement('video'); [https:]]

Le contenu de cette vidéo est réalisé :
- soit avec la mise en place d’un serveur cartographique de type GeoServer.
- soit sans avoir recours au serveur.
Et pourtant les résultats avec l’enregistrement des opérations sur les couches SIG dans la base de données sont identiques dans les deux situations. Et de même, il est tout à fait possible de diffuser les data géo spatialisées, certes via des procédés différents mais toujours avec les normes et standards définis par l’Open Geospatial Consortium.

Par conséquent, avant de s’engager dans des heures de travail ou des milieux d’euros d’investissement, il est indispensable de définir les besoins réels, les outils à mettre en place et les évolutions futures de vos projets SIG.

Vous avez besoin d’une expertise SIG? Demandez conseil : contact@geomatick.com.

15 mars 2018
21:04
Les nouveaux défis de la cartographie routière pour les voitures autonomes
sur Veille cartographie

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Toute l’intelligence artificielle du monde ne suffira pas à ce qu’une voiture devienne pleinement autonome. Elle doit aussi disposer d’une cartographie ultra précise mise à jour en temps réel afin de rouler sans assistance humaine. Les entreprises qui récoltent les données clés pour la voiture autonome ont bien compris la valeur commerciale de cette base […]

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19:03
Gowo, le coworking connecté
sur Veille cartographie

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Ce nouveau réseau social dédié aux coworkers a vu le jour à Genève (Suisse) et facilite la communication et le partage de ressources entre les différents utilisateurs de l’outil. Le coworking, nouvelle manière de travailler Nouvelle manière de travailler à distance, le coworking est en pleine expansion. Actuellement près de 600 espaces dédiés existent d’ores et déjà en France. Mais qu’est […]

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14 mars 2018
18:10
Les Géomaticiens savent-ils draguer sur Internet?
sur GEOMATICK
Pour les géomaticiennes et géomaticiens qui ne savent pas comment s’y prendre, vous lisez le bon article pour apprendre à draguer sur Internet. On ne parlera pas de matching spatial comme certains auraient pu l’imaginer mais de translation de donnée vectorielle. En clair, un objet géographique n’est pas localisé au bon endroit sur la cartographie pour diverses raisons et il est indispensable de le situer précisément. A titre d’exemple, il arrive souvent que la géolocalisation ou encore le géocodage d’une adresse génèrent des coordonnées géographiques incorrectes. Pour corriger cette erreur, OpenLayers (v4) a implémenté la classe ol.interaction.Translate qui permet à l’utilisateur de déplacer un objet sélectionné grâce à la classe ol.interaction.Select. D’ailleurs, un exemple basique de translation de pays est mise à disposition sur le site d’OpenLayers.

Dans ce tutoriel, après le chargement de l’API d’OpenLayers, on code un script qui autorise l’utilisateur à draguer un objet géographique dessiné par ses soins.
1. Dessin d’une géométrie spatiale avec OpenLayers
Les géométries spatiales composant un vecteur peuvent être un point, une ligne, un polygone, des multi points, des multi lignes, des multi polygones, ou encore une mixité de ces différentes formes que l’on appelle collection de géométries. OpenLayers permet de dessiner ces différents types de géométries (hors collection) en précisant l’option type de la classe ol.interaction.Draw. A l’intérieur de cette dernière, on saisit également la source de donnée vectorielle prise en charge puis on ajoute l’interaction à l’objet associé à la classe ol.Map.
```
// Source de données et couche OpenStreetMap
var osm = new ol.layer.Tile({
	source: new ol.source.OSM(),
});

// Ajout d'un vecteur sans objet géographique dans sa source de donnée
var sourceVecteur = new ol.source.Vector();
var coucheVecteur = new ol.layer.Vector({
	source: sourceVecteur
});

// Déclaration de la carte
var map = new ol.Map({
	layers: [osm,coucheVecteur],
	target: 'map',
	view: new ol.View({
		center: [0,0],
		zoom: 2,
		minZoom: 1
	}),
});

// Interaction du dessin
var dessin = new ol.interaction.Draw({
	type: 'Point',
	source: sourceVecteur,
});
map.addInteraction(dessin);
```
A ce stade, le dessin des points sur la carte est fonctionnel.
2. Translation de la donnée vectorielle dessinée
On ajoute la possibilité de sélectionner l’objet géographique dessiné et cette interaction est ajoutée seulement lorsque le dessin est terminé. L’option condition indique la manière de sélectionner la donnée (clic, double clic, etc).
```
// Interaction de la sélection
var selection = new ol.interaction.Select({
	condition: ol.events.condition.doubleClick,
});

// Fin du dessin du Point
dessin.on('drawend', function(){
	map.removeInteraction(dessin);
	map.addInteraction(selection);
});
```
Puis, l’objet sélectionné peut être ensuite déplacé grâce à la classe ol.interaction.Translate. Dans l’objet lié à la translation et l’option features, on indique les données correspondantes aux objets géographiques sélectionnés par la méthode getFeatures :
```
// Interaction de la translation
var translation = new ol.interaction.Translate({
	features: selection.getFeatures()
});

// Fin du dessin du Point
dessin.on('drawend', function(){
	map.removeInteraction(dessin);
	map.addInteraction(selection);
	map.addInteraction(translation);
});
```
Et pendant le déplacement du vecteur dessiné, ses coordonnées peuvent être obtenues dans un tableau :
```
translation.on('translating', function(e){
	console.log(e.coordinate);
});
```
Et voici le script final :
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En conclusion, il est souvent utile de donner la possibilité de modifier la localisation d’un objet géographique sur une interface de WebMapping. A travers ce tutoriel, on a introduit trois types d’interactions intégrées à l’API d’OpenLayers : la sélection, le dessin et la translation d’une donnée vectorielle. Pour aller plus loin, on peut imaginer déclencher ces actions en cliquant sur un nouveau contrôle créé sur l’interface cartographique. Il serait aussi intéressant de montrer les coordonnées de l’objet géographique dans une infobulle via un overlay.

Vous avez besoin de vous former rapidement sur OpenLayers? N’hésitez pas à me contacter pour accéder à des formations en ligne à des prix très attractifs.

13 mars 2018
11:25
Nouveau sur le site : Les changements de couverture du territoire CLC
sur Sigea : actualités
La couverture du territoire - Corine Land Cover :
- France métropolitaine (L93) et DOM (UTM)
- Année : 1990, 2000, 2006 révisé, 2012
- Emprise de téléchargement : départements
- Type de données : Shapefile et images raster (TIF)
En téléchargement directe depuis l'interface : sigea.educagri.fr/donnees/interface-de-telechargement-direct/

12 mars 2018
23:24
La première carte de Rio “grâce” aux Français !
sur Veille cartographie

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Saviez-vous que c’était juste après une attaque de l’armée Française que les Portugais ont décidé de faire la première carte (à l’échelle) de Rio ?! Voyons un peu plus l’histoire de cette ville. Évidemment, les cartes sur le territoire brésilien existent depuis la colonisation portugaise (1500), mais c’est juste en 1713 qu’une vraie carte de […]

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08 mars 2018
15:51
La gamme ArcGis: produits,licences,extensions
sur Blog SIG & Territoires ---- Le blog SIG pour la gestion territoriale

Pièce jointe: [télécharger]

La gamme ESRI n’a jamais été simple à appréhender. Que ce soit au niveau des produits et de leur inter-relation, des extensions ou des niveaux de licence.

Mais la fâcheuse habitude d’ESRI de changer de nom dès que ça commence à être compris par la moyenne des utilisateurs n’arrange pas les choses!

Les licences qui passent d’ArcView à Basic, ArcGis Server qui devient ArcGis Enterprise, etc, etc…

Sans prétentions, voici une vidéo plus que basique pour faire le point à l’heure d’aujourd’hui sur les produits, les applications, les extensions et les niveaux de licence.

Si vous ne trouvez rien de nouveau sous le soleil ne m’en voulez pas.
document.createElement('video'); [www.nasca.ovh]

07 mars 2018
7:46
Carte de France des flux de transports et des mobilités professionnelles
sur Chroniques Cartographiques

En décembre dernier je publiais ici même une carte sur les flux de mobilités professionnelles (et étudiantes). Même si cette carte avait le mérite d'esquisser les contours des grandes mobilités nationales pour un motif travail, je restais quelque peu...

06 mars 2018
17:59
Nouveau sur le site : Les espaces naturels et protégés (Natura2000, ZNIEFF, ZICO)
sur Sigea : actualités
La couverture du territoire - Corine Land Cover :
- France métropolitaine (L93) et DOM (UTM)
- Année : 1990, 2000, 2006 révisé, 2012
- Emprise de téléchargement : départements
- Type de données : Shapefile et images raster (TIF)
En téléchargement directe depuis l'interface : sigea.educagri.fr/donnees/interface-de-telechargement-direct/
05 mars 2018
17:59
Nouveau sur le site : La couverture du territoire CLC
sur Sigea : actualités
La couverture du territoire - Corine Land Cover :
- France métropolitaine (L93) et DOM (UTM)
- Année : 1990, 2000, 2006 révisé, 2012
- Emprise de téléchargement : départements
- Type de données : Shapefile et images raster (TIF)
En téléchargement directe depuis l'interface : sigea.educagri.fr/donnees/interface-de-telechargement-direct/

10:53
Sentinel-2 goes global
sur Séries temporelles

Great news ! As announced in Sentinel-2 Mission status, laser links to geostationary relay satellites are now working, both for S2B (since last October) and S2B (since a few days ago). Sentinel-2 5 days repetitivity is now nominal above all lands, and that's cool ! A big thank you to ESA, Copernicus and all the engineers who strived to achieve that !

Map of S2A and S2B acquisition segments on the 28th of February. Almost all segments over continents were acquires, and are available on [https:]

Une grand nouvelle ! Comme annoncé dans le "Sentinel-2 Mission status", les liaisons par laser vers un satellite relais géo-stationnaire fonctionnent, à la fois pour S2B (depuis Octobre 2017) et S2A (depuis quelques jours). Les deux Sentinel-2 observent les 5 continents avec la répétitivité nominale de 5 jours, et c'est chouette ! Un grand merci à l'ESA, Copernicus et tous les ingénieurs qui ont permis cette réussite !

01 mars 2018
20:00
Mapstr, à chacun sa carte !
sur Veille cartographie

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Une application récente, Mapstr, permet depuis peu son Smartphone de créer des cartes personnalisées. Ainsi il est possible de choisir son fond de plan et d'enregistrer et de localiser ses propres lieux. Sur une même carte personnelle, sont alors présents tous les lieux favoris de l'utilisateur: associations, clubs de sport, monuments, bars préférés, amis ou lieux à voir !

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15:05
[MUSCATE News] Retraitement des données Sentinel-2B acquises de Juillet à Octobre 2017
sur Séries temporelles

=>

MUSCATE est en grande forme ces jours-ci, grâce aux efforts de l'équipe de développement (CNES et CAP GEMINI), qui ont résolu de nombreux problèmes récemment. Le compteur des produits de niveau 2A de Sentinel-2 vient de dépasser 70 000, juste un mois après avoir passé 60 000. Si on fait la somme de tous les produits distribués par THEIA, on arrive à plus de 99000. Theia distribue aussi des masques de neige sur les montagnes à partir de Sentinel-2, and des données Spot World Heritage (les anciennes données SPOT retraitées, ortho-rectifiées et disponibles gratuitement).

Cette grande forme nous permet d'augmenter les rythmes de production. Nous avons commencé à traiter les données Sentinel-2B acquises entre Juillet et Octobre 2017, car nous ne traitions S2B que depuis Novembre dernier. Mais comme MAJA est une méthode multi-temporelle, c'est un véritable retraitement que nous venons de lancer, en incluant à la fois S2A et S2B. La qualité des données S2A devrait elle aussi bénéficier de l'amélioration de la répétitivité des observations.

Ce retraitement va prendre quelques semaines. Il commence avec la France (ROM COM inclus), puis va s'étendre à nos voisins Européens. Puis viendra le tour du site sur le Maghreb, le reste des sites Africains, et enfin les autres sites répartis dans le monde.

Si vous avez que votre site soit traité de manière plus rapide, n'hésitez pas à demander ! (Bien sûr, cela ne s'applique qu'aux tuiles déjà présentes sur notre liste).
14:37
[MUSCATE News] Reprocessing of Sentinel-2B data aquired from July to October 2017
sur Séries temporelles

=>

MUSCATE is in a good shape these days thznkd to the continuous efforts of the development team (CNES and CAP GEMINI) who solved several issues. The counter of Sentinel-2 Level 2A products reached 70 000 products this night, just one month after reaching 60000. If we sum all the products delivered by MUSCATE, we are reaching 99 000 images. MUSCATE also distributes Sentinel-2 Snow masks over mountains, and Spot World Heritage data (old SPOT data reprocessed after ortho-rectification.and made available for free).

This good shape allows us to increase our production rhythm. We have started processing the Sentinel-2B data acquired between July and October 2017, as we had started processing S2B in November 2017 only. But since MAJA is a multi-temporal processor, we are in fact starting a complete reprocessing of the data, including S2A and S2B. The quality of S2A products should therefore also benefit from the improved repetitivity of observations.

This reprocessing will last several weeks. We are starting with data from France and will go on with our neighbouring European countries, then sites in Maghreb, the remaining sites of Africa, and finally, the rest of the sites in the world.

In case you have an urgent need for some tiles, please ask ! (of course, it is only applicable to the tiles already in our list)

28 février 2018
18:47
Les drones : nouvelle arme contre le braconnage
sur Veille cartographie

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Depuis plus de dix ans, le nombre de rhinocéros a subi un effondrement : leur présence seule sur le territoire d’Afrique du Sud a décroît de 9 000%. A ce rythme, dans 10 ans, la population de rhinocéros sera définitivement éteinte.

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10:47
Improvement of high cloud detection in MAJA for Sentinel-2 images.
sur Séries temporelles

=>

The research to improve the performances of our MAJA atmospheric correction processor relies on a very small team within CESBIO, with two persons, Bastien Rouquié, who is working at improving aerosol retrievals, and myself, who spend most of the time in meetings, or writing blog posts, and sometimes doing both simultaneously . This is why improvements take time.

Atmospheric absorption : in blue, the surface reflectance of a vegetation pixel, as a function of wavelength. In red, the reflectance of the same pixel at the top of atmosphere. For a wavelength of 1.38 µm, water vapour totally absorbs the light that comes from the earth surface at sea level.

Anyway, I recently found some time to work on improving cloud masks above water. And these last days, i worked at improving the detection of high cloud using the cirrus band, which is available on Sentinel-2 as well as Landsat 8. As explained in this post, the "cirrus" band is locates in a strong absorption band of water vapour, strong enough to prevent photons from going from the sun to the satellite via the earth surface at sea level. As most of the water vapour lies in the low layers of the atmosphere, the clouds situated higher in the atmosphere have more chances to reflect light to the satellite. As a result, this channel allows us to detect the high clouds.

The detection method looks simple : just use a threshold on the cirrus band. Well that's not that easy !

Mountains can also be above the absorbing layer and send light to the satellite. We have to account for earth surface altitude to detect cirrus clouds. Even if theory suggests an exponential law, we have been using so far a threshold that varies linearly with the altitude. We therefore need to determine the offset and gain of the linear law :

Threshold= S0 + G*h

To tune these values, one needs two steps. First determining the value of S0 using images in low altitude, an then determining the gain on images with higher altitude. Of course, you need to process hundred of images on different sites and different dates to accumulate different surface reflectance and atmospheric conditions.

The plot provided below shows our new threshold law, and compares it to samples of cirrus and cloud free observations from 6 different images, with and without clouds, from three sites, one at law altitude, near Toulouse (S2 tilename = 31TCJ), and two in altitude, on the high plateaux of Madagascar (S2 tilename is 38KPC) and on Atlas mountains in Morocco (S2 tilename is 29RPQ). The data set in this plot is just illustrative of the complexity of the detection.

Sentinel-2 cirrus band reflectance as a function of surface altitude for cirrus clouds (blue) and cloud free (red) pixels for 6 images from three sites in France(31TFJ), Madagascar (38KPC) and Morocco (29RPQ). The New Threshold line is in green, while the previous one (until product version 1.5 is in black).

The new thresholding will be included in version 1.6 of the products delivered by Theia, in a couple of weeks. The previous threshold law had been set to prevent classifying as clouds dry altitude regions, but had the drawback to miss detection of thin cirrus clouds. On the contrary, the new threshold will detect more clouds, but also sometimes classify high altitude regions with a dry atmosphere as clouds.

This is what we observe in the following example, over Atlas, on a dry day :

Old cirrus threshold

New cirrus threshold

We still can hope that these bright regions with a dry air are not often cloudy, and that only the driest dates will be wrongly classified as clouds.

This case excepted, the new threshold improves the detection of thin clouds. For instance for this other date over Atlas.

Old cirrus threshold New cirrus threshold

Or maybe over that date in Madagascar :

Old cirrus threshold New cirrus threshold

Really good observers will notice that we are still missing the thinnest parts of the cirrus clouds, but that's the price to pay not to declare as cloudy the dry mountains. MAJA cloud detection does not only rely on the cirrus bands and several other tests can also detect the thin clouds.

Some of you might also have noticed on the above plot the detection threshold of cirrus clouds could be lower to discard more of the blue cloud markers. However, some of the blue symbols were sampled on the image below (left, the cirrus band reflectance coded between 0 and 0.02). Cirrus clouds are present, but they do not disturb the values in the other channels. It would therefore be a pity to advise users not to use these pixels by classifying them as clouds. As I said, high cloud detection with the cirrus band is not that easy !

B10 band New cirrus threshold

27 février 2018
20:54
Comment ne pas devenir les chimpanzés du futur ?
sur Serial Mapper

Le collectif grenoblois Pièces et Main d'Oeuvre développe une critique radicale de la technologie. Après plusieurs ouvrages il viennent de publier un manifeste "Nos cerveaux Zone à Défendre prioritaire"
20:42
EM Lyon : Comment j'ai foiré ma Business School avec Wauquiez
sur Serial Mapper

L'affaire Wauquiez et l' "éthique" d'une Business School
20:37
[Tribune] Oui, l'intelligence artificielle appauvrit le réel... mais tout n'est pas perdu
sur Serial Mapper

Retrouvez notre tribune manifeste co-écrite avec Christophe Tricot en cliquant sur l'image :

18:34
Amélioration de la détection des nuages hauts dans MAJA pour les images de Sentinel-2
sur Séries temporelles

=>

La recherche pour l'amélioration des performances des méthodes de MAJA repose actuellement sur une toute petite équipe au CESBIO, composée de deux personnes, Bastien Rouquié, qui travaille sur l'amélioration des estimations d'aérosols, et moi, qui passe presque tout mon temps en réunions, ou a écrire des articles de blog (et parfois les deux en même temps). C'est pour cette raison que de nombreux points que nous aimerions améliorer sur MAJA ne s'améliorent que lentement.

Absorption atmosphérique. En bleu, la réflectance de surface pour un pixel couvert de végétation, en fonction de la longueur d'onde, en rouge la réflectance au sommet de l'atmosphère pour ce même pixel. A 1.38 µm, la vapeur d'eau absorbe totalement la lumière provenant de la surface au niveau de la mer.
J'ai pu récemment consacrer un peu de temps à l'amélioration de la détection des nuages, notamment au dessus de l'eau, et plus récemment, à améliorer la détection des nuages hauts, en utilisant la bande "cirrus" située à 1.38 µm, qui est disponible sur Sentinel-2 et Landsat 8. Comme précisé dans ce post, la bande "cirrus" est située dans une forte bande d'absorption de la vapeur d'eau, telle qu'au niveau de la mer, les photons ont très peu de chances de faire le parcours du soleil au satellite en passant par la surface de la terre sans être absorbés. Comme la majorité de la vapeur d'eau est située dans les basses couches de l'atmosphère, les nuages situés plus haut dans l'atmosphère ont davantage de chances de renvoyer de la lumière jusqu'au satellite. C'est donc un moyen de détecter les nuages hauts.

La méthode de détection parait donc très simple, il suffit de faire un seuillage sur la réflectance dans la bande 1.38 µm. Malheureusement, c'est plus compliqué que ça.

Les montagnes aussi peuvent dépasser de la couche absorbante, et donc renvoyer de la lumière vers le satellite. Il faut donc tenir compte de l'altitude de la surface dans la détection des cirrus.

Bien que la théorie indique une loi exponentielle, nous utilisons un seuil de détection qui évolue linéairement en fonction de l'altitude, ce qui ne nécessite que de régler deux paramètres, l'ordonnée à l'origine et le gain

Seuil= S0 + G*h

Le réglage de ces deux valeurs s'effectue en deux temps. Détermination de S0 sur des images de plaine, puis détermination de G sur des images en altitude. Bien évidemment, il est nécessaire d'utiliser différents sites et de nombreuses images pour laisser varier les réflectances de surface, les quantités de vapeur d'eau.

La courbe ci-dessous montre la nouvelle loi de seuillage à laquelle je suis arrivé, et la compare a des observations de cirrus que j'ai relevées avec mes petites mains sur 6 images différentes, avec et sans cirrus, une en plaine (tuile 31TCJ à Toulouse), et deux en altitude, sur les hauts plateaux de Madagascar (tuile 38KPC) et sur l'Atlas au Maroc (Tuile 20RPQ). Le jeu de données est bien sûr très insuffisant et ne sert que d'illustration de la complexité de cette détection.

Sentinel-2 cirrus band reflectance as a function of surface altitude for cirrus clouds (blue) and cloud free (red) pixels for 6 images from three sites in France(31TFJ), Madagascar (38KPC) and Morocco (29RPQ). The New Threshold line is in green, while the previous one (until product version 1.5 is in black).

Ce nouveau seuillage entrera en vigueur avec la version 1.6 des produits de Theia, d'ici quelques semaines. L'ancienne loi de seuillage, utilisée jusqu'à la version 1.5 des produits générés par Theia, avait été définie pour éviter de classer comme nuages des montagnes en atmosphère sèche. Cependant cette loi avait le défaut de ne pas détecter les cirrus les plus fins. La nouvelle loi choisie va détecter des nuages beaucoup plus fins, mais aussi faire de fausses détections de nuages en montagne, sur des zones sèches et brillantes.

C'est par exemple ce que nous observons dans le cas suivant, au dessus de l'Atlas, sur une image quasiment dépourvue de nuages :

Old cirrus threshold

New cirrus threshold

Nous pouvons toutefois espérer que ces zones fortement réfléchissantes avec un air très sec sont des zones peu nuageuses qui sont donc observées fréquemment et pour lesquelles on peut se passer de quelques dates d'observation.

Ceci dit, dans la plupart des cas, le nouveau seuillage améliore fortement la détection.

Old cirrus threshold New cirrus threshold

De même, sur cette image de Madagascar :

Old cirrus threshold New cirrus threshold

Les bons observateurs noteront que les cirrus les plus fins échappent toujours à la détection, mais c'est le prix à payer pour ne pas rendre nuageuses toutes les montagnes sèches. La détection des nuages par MAJA ne dépend pas que de la bande cirrus, et plusieurs autres tests, notamment le test multi-temporel, peuvent aussi détecter ces nuages.

Certains d'entre vous on peut-être aussi remarqué que d'après la courbe ci-dessus, le seuil de détection des cirrus pourrait être plus sévère à basse altitude pour éliminer un plus grand nombre de symboles bleus. Cependant, une partie de ces symboles bleus correspondent à l'image ci-dessous (à gauche, l'image de la bande B10 codée entre 0 et 0.02). On y voit bien des cirrus, mais ceux-ci ne perturbent quasiment pas l'image dans les autres canaux. Il serait donc bien dommage de conseiller aux utilisateurs de ne pas utiliser ces pixels en les classant comme nuageux. Finalement, ce n'est pas si simple, la détection des cirrus !

B10 band New cirrus threshold

17:38
Brace yourselves, QGIS 3.0 is here !
sur Veille cartographie

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Ca y est ! La nouvelle génération de QGIS est parmi nous ! Si la version stable est encore la version 2.18 « Las Palmas », on peut déjà jouer un peu avec la version beta 3.0 « Girona ».

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11:43
QGis 3.0 est disponible
sur Blog SIG & Territoires ---- Le blog SIG pour la gestion territoriale

Pièce jointe: [télécharger]
La nouvelle version de QGis est disponible depuis le 23 février 2018.

Petit rappel des raisons de cette nouvelle mouture:
- Deux nouvelles versions majeures des bibliothèques de base Qt et Python sont sorties. L’ancienne version Qt4 (la base de QGIS) ne sera plus supportée par les nouveaux systèmes d’exploitation, en particulier Mac OS X. Ce passage à Qt5 et Python 3 aura été un sacré challenge pour le projet QGIS et ses développeurs.
- L’API de QGIS a été remaniée, de façon à implémenter différentes classes et méthodes de façon plus élégante. De ce fait, de nouvelles classes on été nécessaires et les anciennes seront dépréciées.
- L’utilisation de Qt5 amène beaucoup de nouvelles possibilités et de fonctionnalités : fonctions graphiques, widgets QML, graphiques et bien plus encore.
- Les terminaux mobiles seront bien mieux supportés par Qt5.
Mais comme tout cela est bien théorique, je vous propose quelques vidéos glanées sur le site de North Road pour voir du concret (et vous donner envie de télécharger la nouvelle version).

18 petites vidéos avec des nouveautés, juste pour donner un avant-goût.
De nouveaux outils de saisie de formes en utilisant les styles de DAO: [www.sigterritoires.fr] Édition interactive des étiquettes dans les projets: [www.sigterritoires.fr] Édition interactive des couleurs d’un raster de style valeurs uniques: [www.sigterritoires.fr] Le Gestionnaire des sources de données vous permet de charger facilement tout type de données: [www.sigterritoires.fr] Intégration complète du support de GeoPackage:
[www.sigterritoires.fr] Définissez les styles des annotations de votre carte en utilisant une combinaison de symboles de remplissage et d’effets de couleurs: [www.sigterritoires.fr] Disponibilité de nombreux traitements nouveaux: [www.sigterritoires.fr] Affichage des données avec un multi-fenêtrage lié: [www.sigterritoires.fr] Valeurs par défaut plus intelligentes pour les widgets de l’éditeur lors du chargement de couches, y compris les cases à cocher, les widgets de date et autres: [www.sigterritoires.fr] Prévisualisation des limites valides des projections cartographiques, pour valider facilement vos choix de SRC: [www.sigterritoires.fr] Exécuter des tâches complexes en arrière-plan, sans bloquer votre flux de travail: [www.sigterritoires.fr] Prise en charge complète des fichiers QLR, des modèles d’impression, des modèles de traitement et des scripts Python dans le navigateur: [www.sigterritoires.fr] Nouvelle barre de recherche « locator », permettant un accès rapide aux calques, aux fonctionnalités, aux actions, aux algorithmes: [www.sigterritoires.fr] Reprojection automatique des calques dans les algorithmes de traitement (plus besoin de créer des calques temporaires juste pour couper des calques dans un autre CRS): [www.sigterritoires.fr] Nouveaux widgets pour définir les polices et les symboles des éléments: [www.sigterritoires.fr] Des vues de cartes 3D interactives et entièrement intégrées: [www.sigterritoires.fr] Mise à jour automatique des valeurs de champ chaque fois qu’une entité est modifiée: [www.sigterritoires.fr] Valeurs des paramètres « Données définies » pour les paramètres de traitement ( Par exemple: fonction de tampon basée sur une expression) : [www.sigterritoires.fr]

24 février 2018
16:26
Anamorphoses cartographiques
sur Baptiste Coulmont » cartographie
Les bureaux de vote parisiens regroupent un nombre presque identique d’électeurs sur une surface approximativement de même taille. Mais le nombre d’inscrits varie de 1 à 2 et la surface varie aussi beaucoup.
La carte suivante, qui illustre où le vote Fillon fut fréquent à Paris, est donc trompeuse (comme toutes les cartes).

Trompeuse, parce qu’une bonne partie des bureaux où Fillon fait un score élevé sont des bureaux de grande surface et où relativement peu d’électeurs sont inscrits.
Il est possible de transformer la surface de chaque bureau afin que cette surface soit proportionnelle au nombre d’électeurs inscrits. La carte suivante illustre cette transformation par anamorphose :

Le huitième arrondissement disparaît presque entièrement, et le dix-huitième voit sa surface augmenter.

Pour celles que cela intéresserait, j’ai mis le code sur github.

Les différences entre les deux formes de cartes sont bien plus apparentes si l’on s’intéresse aux communes d’Île de France, car certaines (comme le 15e arrondissement) sont très peuplées alors que d’autres (en Seine et Marne par exemple) sont presque vides.

Sur un thème proche (sélectionné par l'ordinateur) :

21 février 2018
10:27
Another validation of CESBIO's 2016 France land-cover map
sur Séries temporelles
In this post, a validation of the land-cover map of France produced by CESBIO for the 2016 period was presented. This validation used independent data (that is data collected by different teams and using different procedures than the data used for the classifier training), but the validation procedure consisted in applying classical machine learning metrics which, as described in this other post, have some limitations.

A fully independent validation following a sound protocol is costly and needs skills and expertise that are very specific. SIRS is a company which is specialised in the production of geographic data from satellite or aerial images. Among other things, they are the producers of Corine Land Cover for France and they are also responsible for quality control and validation of other Copernicus Land products.

SIRS has recently performed a validation of the 2016 France land-cover map. The executive summary of the report reads as follows:
This report provides the evaluation results of the CESBIO OSO 2016 10m layer and the CESBIO OSO 2016 20m layer.

The thematic accuracy assessment was conducted in a two-stage process:
1. An initial blind interpretation in which the validation team did not have knowledge of the product’s thematic classes.
2. A plausibility analysis was performed on all sample units in disagreement with the production data to consider the following cases:
- Uncertain code, both producer and operator codes are plausible. Final validation code used is producer code.
- Error from first validation interpretation. Final validation used is producer code
- Error from producer. Final validation code used is from first validation interpretation
- Producer and operator are both wrong. Final Validation code used is a new code from this second interpretation.
Resulting to this two-stage approach, it should be noticed that the plausibility analysis exhibit better results than the blind analysis.

The thematic accuracy assessment was carried out over 1,428 sample units covering France and Corsica.
The final results show that the CESBIO OSO product meet the usually accepted thematic validation requirement, i.e. 85 % in both blind interpretation and plausibility analysis. Indeed, the overall accuracies obtained are 81.4 +/- 3.68% for the blind analysis and 91.7 +/- 1.25% for the plausibility analysis on the CESBIO OSO 10m layer. The analysis on the 20m layer shows us that the overall accuracy for the blind approach is 81.1 +/-3.65% and 88.2 +/-3.15% for the plausibility approach.
Quality checks of the validation points have been made by French experts. It should be noticed that for the blind analysis, the methodology of control was based mostly on Google Earth imagery, no additional thematic source of information that could provide further context was used such as forest stand maps, peatland maps, etc.
These results are very good news for us and for our users. The report also contains interesting recommendations that will help us to improve our algorithms. The full report is available for download.

20 février 2018
18:28
[La Minute GeoRezo] Contribuez à la biblio du GeoRezo
sur GeoRezo.net - Géoblogs
Notre portail GeoRezo est nourri par les contributions de chacun.

Alors n'hésitez pas, au gré de vos découvertes, à proposer de nouvelles lectures à tous nos utilisateurs :
- directement dans la rubrique biblio,
- ou en suivant le guide publié sur la minute.
18:13
[Le blog SIG & URBA] Géocodage facile pour les urbanistes
sur GeoRezo.net - Géoblogs
Je relaye ici une discussion du GeoRezo sur son forum géomatique et une question déjà ancienne de David qui travaille dans un bureau d'étude. La question posée sur le GeoRezo concernait le géoréférencement d'une base établissements sans numéro de voirie (le numéro dans la rue).

Les réponses données permettent de dresser un état des lieux des outils aujourd'hui disponibles en matière de géocodage, des outils en ligne qui paraissent bien pratiques pour des utilisations ponctuelles.

En préalable il faut généralement préparer les données :
- Un fichier CSV que l'on obtient facilement par export à partir de votre tableur préféré.
- Je vous conseille aussi de faire attention à bien enregistrer en format "UTF8" pour bien garder les caractéristiques du français.
- En général il faut respecter une certaine organisation des données.
Pour l'instant j'ai 3 outils à vous présenter tous issus de cette discussion :
- D'abord un outil basé sur la base adresse nationale : [https:]] . On y trouve un géocodeur en ligne sur la base d'un fichier à télécharger.
- Il y a aussi l'outil proposé par Dogeo, disponible ici : [https:]] , et les explications là : [https:]] . Il propose un géocodage à partir de plusieurs services pour comparer leur qualité respective ou cumuler les résultats pour arriver à la meilleur couverture.
- Et enfin il y a le géocodeur proposé par l'IGN sur la base du référentiel adresse de l'IGN.
Je ne pourrais pas vous décrire ici plus en détail les manipulations à réaliser pour arriver à bon port. N'hésitez pas à enrichir mon article de vos expériences ou d'autres exemples. En tous cas ces 3 outils me semblent faciles à prendre en main, en ligne, et sans ligne de code et c'est bien ce que je recherchais.

18:06
Theia produit au niveau 2A toute la bande côtière du Maghreb
sur Séries temporelles

Les tuiles en bleu viennent d'être ajoutées aux zones où Theia fournit des produits de niveau 2A.

=>

Depuis la découverte des récents bugs et la mise en place de moyens de les contourner, le rythme de production de MUSCATE s'est accru, et nous avons donc pu étendre un peu les zones où nous fournissons des données Sentinel-2 (A&B) corrigées des effets atmosphériques, avec un bon masque de nuages: il s'agit de produits de niveau 2A fournis par la chaîne MAJA.

Nous venons de mettre en ligne toutes les données acquises sur la zone côtière du Maghreb, du Maroc à la frontière entre Algérie et Tunisie. Quelques tuiles manquantes ont également été rajoutées au sud du Maroc, et sur le Cap Bon, en Tunisie. Avec cet ajout de 50 tuiles, toutes les terres qui bordent la méditerranée occidentale sont donc suivies pat les produits de Theia (enfin, il manque les Baléares).

Le traitement a démarré avec les images acquises au premier Novembre 2017 afin de couvrir la saison agricole 2017-2018. Il se poursuit en temps réel. Nous essaierons de fournir également les données acquises avant cette date, mais un peu plus tard.

Les données peuvent être téléchargées sur :
https://theia.cnes.fr

A titre d'exemple, une jolie série de données sur le détroit de Gibraltar. Les nuages sont entourés de vert, les ombres de jaune. On note que la chaîne MAJA réussit à détecter les nuages les plus fins et fait très peu de fausses détections de nuages. Pour les ombres, quelques sur-détections et omissions restent possibles, la détection est encore plus difficile que celles des nuages.

Il se trouve que l'ESA produit et diffuse les données de niveau 2A obtenues sur cette même zone avec la chaîne Sen2Cor. C'est l'occasion de faire une petite comparaison. Bizarrement, entre début Novembre 2017 et fin février, seules 6 images sont disponibles, alors que Theia en a produit une trentaine. L'image ci-dessous met en évidence les différences de qualité des masques de nuages et d'ombres. En revanche Sen2cor a soigné son masque d'eau, alors que celui de MAJA, réalisé à basse résolution n'est fourni qu'à titre indicatif.

Comparaison de produits de niveau 2A réalisés par MAJA (à gauche) et par Sen2cor (à droite). Les nuages sont soulignés en vert, et les ombres en jaune, le masque d'eau est entouré de bleu et le masque de neige de rose. Oui, il y a de la neige sur cette image dans le coin sud-est, bien détectée comme telle par MAJA.
18:00
[MUSCATE] Theia releases Sentinel-2 L2A products on the whole Maghreb coastal region
sur Séries temporelles

The blue tiles were just added to the zones where Theia provides level 2A products with MAJA.

=>

Since we understood the bugs which were slowing MUSCATE, and we found ways to mitigate them, the production rhythm of MUSCATE improved and we were able to extend the zones where we provide Sentinel-2 (A&B) L2A products. L2A products provide surface reflectances after correction of atmospheric effects and with a high quality cloud mask. The products we deliver are provided by MAJA processor.

We just released all the data acquired on the Maghreb coastal zone, from Morocco to Tunisia. A few missing tiles have also been added in South Morocco, and on Cap Bon in Tunisia. With these new tiles, we now monitor all the lands that surround the occidental part of Mediterranean sea, adding 50 tiles to those already processed.

The processing started with the images acquired on the 1st of November 2017, to allow the monitoring of 2017-2018 crop season. The processing will go on in real time. We will also try to provide the data acquired before that date, but a little later.

As always, this data set can be downloaded from :
https://theia.cnes.fr

As an example, here is the amazing time already available on Gibraltar strait. Detected clouds are circled in green, while cloud shadows are circled in yellow. We see that MAJA processor is able to detect the thinnest clouds and has a very little rate of commission errors. For the shadows, omissions and commissions are more frequent: the detection of cloud shadows is even more difficult than the detection of clouds.

ESA too is producing L2A products on the same tile with the Sen2cor processor. But strangely, only six images are available between beginning of November 2017 and mid February, while Theia produced about 30 images. The image below compares the surface reflectances and the cloud and shadow masks. Sen2cor tends to classify every bright pixel as a cloud, which is not the case for MAJA. Sen2cor water mask is of better quality, as MAJA's one in processed at 240m resolution and is not aimed at being used.

Comparaison de produits de niveau 2A réalisés par MAJA (à gauche) et par Sen2cor (à droite). Les nuages sont soulignés en vert, et les ombres en jaune, le masque d'eau est entouré de bleu et le masque de neige de rose. Oui, il y a de la neige sur cette image dans le coin sud-est, bien détectée comme telle par MAJA.

12:05
Une approche ludique de la Géographie : et si on jouait avec les projections ?
sur Veille cartographie

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La Géographie est une des sciences qui permet la mise en avant de l’imagination, de la créativité et de l’originalité. Les productions géographiques peuvent prendre des formes variées, de l’ordinaire carte d’édition aux constructions plus originales comme la carte topographique constituée de Lego (A Lego Map par Yann Slostowski) ou la carte du monde faite […]

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9:41
[Muscate news] Distribution server operational again
sur Séries temporelles

MUSCATE distribution server is back to operations. Hundreds of products are currently being uploaded, which should take several hours.

Le serveur de distribution de MUSCATE est de nouveau opérationnel. Quelques heures seront toutefois nécessaires pour importer toutes les données produites pendant la semaine écoulée.

17 février 2018
10:25
Carte de France des forêts
sur Chroniques Cartographiques

Forêt en hiver Tous les ans, l'IGN (Institut national de l'information géographique et forestière) nous livre les résultats de ses différentes campagnes de recensement sur le terrain permettant de connaitre l'étendue et la couverture de nos forêts. La...

15 février 2018
11:20
14-15 mai 2018 à Tours: les Ateliers Archéomatiques
sur archeomatic

Bonjour à tous j’ai l’honneur ici de vous annoncer la deuxième édition des Ateliers Archéomatiques qui auront lieu à la MSH Val de Loire à Tours. A vos plumes (pour l’inscription, limitée à 18 participants) et à vos jeux de données… et à bientôt ! Le principe des ateliers est simple: réunir durant une ou […]

13 février 2018
14:31
[Litto3D] Données LITTO3D® : Innovez dans les challenges numériques !
sur GeoRezo.net - Géoblogs

Le Pôle Mer Méditerranée, la Banque publique d’investissement, la Direction Générale Entreprise (DGE), TVT, en partenariat avec le Shom, vous invitent à candidater dès maintenant aux CHALLENGES NUMÉRIQUES : « Nouveaux usages des données Litto3D ».

Vous pouvez retirer les dossiers jusqu’au 2 Mars prochain en suivant ce lien.

Une réunion d'information sera organisée le 15 février par le pôle mer.

Pour toute information, veuillez contacter :
Hugo Blanchet
Chargé de mission environnement marin et littoral
Responsable Challenges Numériques
blanchet AT polemermediterranee.com – 06.40.92.57.60

9:58
[MUSCATE news] Distribution server in maintenance
sur Séries temporelles

New update: Muscate distribution server is back but you should use the following address until Monday: [https:]] . New products will be uploaded starting from Monday too. And since the week-end is there, it is not compulsary to downloard our L2A images until then (even if you can...)

Update : the server will also be down of Friday . Sorry for that

In order to solve the issue described in this post, MUSCATE distribution server is in maintenance. The distribution of new products should resume tomorrow (Wednesday) or Thursday. Meanwhile, the production is going on. Sorry for the inconvenience.

Le serveur de distribution de MUSCATE est en maintenance pour résoudre le problème décrit dans cet article. La distribution de nouveaux produits devrait reprendre demain (mercredi) ou jeudi. Pendant les travaux, la production continue. Veuillez nous excuser pour ces perturbations.
12 février 2018
12:12
Improvements of MAJA cloud masks in production
sur Séries temporelles

We are continuously working on improving the Sentinel-2 L2A products delivered by Theia. Since the 2nd of February, a new parametrization was put in production in order to improve two points of the cloud masks. There is a page which summarizes the variations of Theia product versions. Because of some error within Muscate production centre, we are not able to change the product version when we change a parameter. You have to look at the production date to know which version was used. This inconvenience will be corrected soon.
Clouds above water
Although MAJA is optimized for cloud detection and atmospheric correction over land, it is important to detect clouds well over water. For instance to detect the shadows of these clouds that are cast over land. But until now, the clouds mask was missing quite a lot of clouds over water. This was not a surprise as we had passed only a few hours determining the thresholds to apply. We recently found some more time to obtain a better tuning of the detection thresholds above water.

Thresholds in the SWIR have been halved (from 0.08 to 0.04), in the absence of sunglint. When sunglint is likely, due to the geometry of acquisition, the threshold is still higher (0.016, but it was 0.25 before).This means that when the sunglint flag is raised, the accuracy of cloud detection is reduced.

Impact of new cloud detection threshold over water : left, old threshold, right, new threshold.
Cloud dilation

The plane contrail illustrates the difference in observation angles of the spectral bands of Sentinel-2. The cumulus clouds above has the same effect, although lower because the cloud is at a lower altitude.

As it may be seen on the image above, the cloud limits are fuzzy, and except for the big and nice cumulus clouds, the pixel next to the cloud mask is also affected by clouds. Even if the cloud has sharp limits, it also changes the illumination of neighbouring pixels, and, in the case of Sentinel-2, as all the bands do not observe exactly in the same direction, there is a "parallax effect" which results in different cloud positions depending on the spectral band. For all these reasons, we need to dilate the cloud mask (by the way, this is an identified drawback of Sen2cor, which does not dilates its clouds).

Our dilation buffer was originally 480m. Following complaints from some users working in very cloudy countries, we had reduced the buffer to 240m in may 2017. But we recently figured out that the reduced dilation was degrading our estimates of aerosols, as undetected clouds are considered as aerosols. Due to this, the new version which runs since the2nd of February has once again a dilation of 480m.

Left, aerosol validation results with a dilation of 240m, right with a dilation of 480m. The new result brings a significant improvement (Merci à Bastien Rouquié pour ce résultat)

10 février 2018
8:53
Carte de France de la police de sécurité du quotidien
sur Chroniques Cartographiques

Gérard Collomb, le ministre de l'Intérieur a donné ses priorités cette semaine en matière de sécurité en dévoilant la carte des communes et des quartiers concernés par la nouvelle police de proximité appelée désormais police de sécurité du quotidien....

09 février 2018
10:52
[insolite] Une réunion pour préparer une réunion?
sur GEOMATICK

En cette fin de semaine, un sujet insolite vient à point nommé. Ce post est à la marge du domaine de la géomatique car il peut concerner de nombreux secteurs d’activité. C’est en travaillant avec un collaborateur que la problématique de la réunion de travail est réapparue. Vous avez certainement côtoyer ou travailler avec des personnes qui passaient leur vie à faire des réunions, réellement pour le meilleur de leur entreprise ou de leur service? On n’en doute pas! Force est de constater que parfois, cette « réunionite » aiguë est souvent la conséquence d’objectifs et de deadlines non définis. Au final, cumulé sur une période, le temps passé à se réunir pour aucun résultat vous aura fait perdre une grande productivité.

La vidéo humoristique suivante illustre parfaitement l’idée du « syndrome de la réunionite ».

D’autres maux comme écrire ou lire continuellement des mails et suivre les réseaux sociaux… ou lire ce post par exemple sont toujours une excuse pour se persuader d’avoir travaillé.

0:52
La neige de Pyeongchang
sur Séries temporelles

Connaissiez-vous ce dicton coréen "On n'est jamais trop prudent" ?

Voici une série d'images Sentinel-2 près du site olympique de Pyeongchang. On voit de la neige artificielle apparaître dès le mois de novembre !

Les images suivantes montrent qu'au cours du mois de janvier de la neige naturelle a finalement recouvert le site...

08 février 2018
14:23
Cartographie dynamique des camps en Europe
sur Carnet (neo)cartographique
Camarades cartographes, je vous propose dans ce billet une petite application de cartographie dynamique [voir le prototype] réalisée avec Leaflet. Celle-ci montre la répartition des centres de détention en Europe et dans les pays voisins. Les données sont issues du projet Close The Camps (projet du réseau Migreurop) et sont toujours en cours d’élaboration. La carte reflète donc l’état de la connaissance sur les questions de l’enfermement des migrants à un moment donné et dissimule un certain nombre de lieux importants (gendarmeries, commissariats, …) utilisés fréquemment dans certains pays à des fins de détention administrative [voir]. Pour en savoir plus, je vous recommande donc vivement les publications régulières du réseau Migreurop.

Pour en savoir plus
- L’association Migreurop [voir]
- Le projet Close the camps [voir]
- Atlas des migrants en Europe (3e édition) [voir]
- Lien vers l’application de cartographie dynamique [voir]
- Le code source de l’application [voir]
Nicolas Lambert
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06 février 2018
12:50
Nouveau sur le site : ArcGIS 10.5.1 Disponible
sur Sigea : actualités

Téléchargez la dernière version française de ArcGIS Desktop (10.5.1) à l'adresse suivante :

sigea.educagri.fr/logiciels/logiciels-adherents/arcgis-acces-reserve/

05 février 2018
19:55
La carte comme support de dénonciation : le mobilier anti-SDF à Toulouse
sur Veille cartographie

Cet article La carte comme support de dénonciation : le mobilier anti-SDF à Toulouse est apparu en premier sur Veille cartographique 2.0.

Le mobilier anti-SDF est un mobilier urbain visant à empêcher les personnes Sans Domicile Fixe d’occuper un espace public plus de quelques heures voir quelques minutes. Ce mobilier prend plusieurs formes : des accoudoirs installés sur un banc public, des reliefs (type cailloux) sur des surfaces planes, des picots le long d’une vitrine… L’objectif est alors […]

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10:55
Accidents nucléaires en France : carte de la zone d'exclusion
sur Chroniques Cartographiques

Aujourd'hui, avec la sortie du livre Nucléaire : danger immédiat, les auteurs Thierry Gadault et Hugues Demeude relance le débat sur la sûreté nucléaire et la transparence des autorités, notamment du gendarme du nucléaire : l'ASN (autorité de surêté nucléaire)....

04 février 2018
20:15
Using NDVI with atmospherically corrected data
sur Séries temporelles
NDVI

NDVI is by far the most commonly used vegetation index. NDVI was developed in the early seventies (Rouse 1973, Tucker 1979), and widely used with remote sensing in the nineties until now. It is computed from the surface reflectance in the red and near infra-red channels on each side of the red-edge.

$NDVI=\frac{\rho(NIR)-\rho(RED)}{\rho(NIR)+\rho(RED)}$ NDVI=\frac{\rho(NIR)-\rho(RED)}{\rho(NIR)+\rho(RED)}

where $\rho(NIR)$ \rho(NIR) and $\rho(RED)$ \rho(RED) are reflectances in the NIR and RED. Although several users still use top-of atmosphere reflectances (TOA), surface reflectances should be used to reduce sensitivity to variations of aerosol atmospheric content.

A time profile of surface reflectance from Sentinel2 satellite for the blue, green, red and NIR spectral bands for a summer crop in South East France. The observation under constant viewing angles minimizes directional effects.One can also notice that reflectance variations related to vegetation status are greater in the near infra-red, while the noise is usually lower. As a result, a vegetation index should rely more on the NIR than on the red.

I think NDVI is mainly used for the following reasons (but feel free to comment and add your reasons) :
- it has the large advantage of qualifying the vegetation status with only one dimension, instead of N dimensions if we consider the reflectances of each channel. Of course, by replacing N dimensions by only one, a lot of information is lost.
- it enables to reduce the temporal noise due to directional effects. But with the Landsat, Sentinel-2 or Venµs satellites, which observe under constant viewing angles, the directional effects have been considerably reduced.
I therefore tend to tell students that if NDVI is convenient, it is not the only way to monitor vegetation.

NDVI is quite sensitive to atmospheric effects, and time series of NDVI before atmospheric correction can be quite noisy if variations of aerosol atmospheric content are observed. At the time it was developed, it was not very frequent to access to data corrected for atmospheric effects. The situation has changed now, and we see much more users work with NDVI after atmospheric correction.

But it also turns out NDVI has some drawbacks when used after atmospheric correction, with surface reflectances instead of TOA reflectance. The issue is that red band surface reflectances are much lower than the TOA reflectances.

Comparison of NDVI obtained from simulated reflectances, with same NDVI computed adding a noise of 0.02 to the reflectances (which is the double of expected noise from atmospheric correction). A high number of NDVI values are close or equal to one.

As shown in the following Jupyter Notebook (my first one !), NDVI turns out to be very sensitive to noise when surface reflectances in the red are low. Because of the noise, the reflectances can be close or equal to zero, if not negative. In that case, the NDVI gets very close to 1 whatever the NIR reflectance.

And I receive quite often complaints about NDVI outliers due to very low reflectances. The usual consequence is that these users question the quality of the atmospheric correction, and even the necessity to perform atmospheric correction. Of course, atmospheric correction can be criticised, it is difficult and will never be perfect, there will always be some residual noise due to aerosol estimation errors, incomplete cloud masking, errors in adjacency effect estimates... That's why I think we should question the use of NDVI in its standard definition.

ACORVI

Anyway, there is a quite simple solution to solve the issue of red surface reflectances close to zero : just add a constant to the red band surface reflectance. This constant must be greater than the standard deviation of atmospheric correction noise. As this one is usually close to 0.01, the constant could be 0.05.

$NDVI=\frac{\rho_s(NIR)-(\rho_s(RED)+0.05)}{\rho_s(NIR)+(\rho_s(RED)+0.05)}$ NDVI=\frac{\rho_s(NIR)-(\rho_s(RED)+0.05)}{\rho_s(NIR)+(\rho_s(RED)+0.05)}

With such a definition of NDVI, we can see that the new version of the plot we had shown above looks much better below.

Same as above, but with the modified NDVI formula (ACORVI). The NDVI values close or equal to 1 have disappeared.

It is very probable that such a modified NDVI was already proposed in the litterature but I did not find it among the most famous ones (Bannary et al 1996), including the Atmospherically Resistant Vegetation Index (Kaufman et al, 1992).

So maybe should I call this one the Atmospheric COrrection Resistant Vegetation Index (ACORVI)

Now that I have defined my own vegetation index, I could retire happily ! I hope none of my neighbours in conferences remember that I used to say that defining a vegetation was really something of the past.
Conclusions
Let's summarise:
- There is much more information in reflectances than in NDVI
- But is you still find NDVI convenient, and if you are using atmospherically corrected reflectances, you will have better results with the ACORVI index.
References Rouse J.W., Haas R.H., Schell J.A., Deering D.W., 1973. Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS. Third ERTS Symposium, NASA SP-351. 1:309-317 Tucker C.J., 1979. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sens Environ 8:127-150 Kaufman Y. J., Tanre D., 1992. Atmospherically Resistant Vegetation Index (ARVI) for EOS-MODIS, I.E.E.E. T geosci remote 30(2):261-270 Bannari, A., Morin, D., Bonn, F., & Huete, A. R. (1995). A review of vegetation indices. Remote sensing reviews, 13(1-2), 95-120. See also this impressive database of remote sensing indexes : [https:]] PS
I found the nice graphs on top of this post from this site, sponsored by Eumetsat :

[www.eumetrain.org]

9:33
Carte de France des projets d'infrastructures prioritaires
sur Chroniques Cartographiques

Jeudi dernier le Conseil d'orientation des infrastructures (COI) a proposé au gouvernement plusieurs pistes et scénarios pour les investissements en matière de grandes infrastructures de transports pour les 20 prochaines années. Le COI présidé par Philippe...

02 février 2018
23:32
Sentinel-2 nous montre les dégâts causés par un camion à Nazca
sur Séries temporelles

La Dépêche 01/02/2018

En voyant ce titre dans la Dépêche, j'ai imaginé que les célèbres géoglyphes de Nazca avaient été complétement labourés. Peut-on utiliser Sentinel-2 pour constater l'ampleur des dégâts ?

La dernière image du site a justement été acquise le lendemain du drame. Dans cette région aride du Pérou, les nuages sont rares, si bien qu'on peut comparer avec l'image acquise 10 jours auparavant. Pourtant j'étais bien incapable de détecter la moindre différence dans les géoglyphes entre ces deux images ! En fouillant un peu sur le web j'ai trouvé ces photos prises par drone sur le site de l'agence de presse péruvienne. Cela m'a permis de localiser le lieu du méfait et donc de zoomer au maximum. En effet, on voit bien un petit quelque chose. De là à dire que les lignes de Nazca ont été "saccagées"...

Merci au programme européen Copernicus de fournir des images satellite gratuites à tous les citoyens du monde ! Et Merci à Erwan pour l'info

Autres posts dans la même veine :
La lettre à Elise
Sentinel-2 witnesses the Blood River in Siberia
13:32
Users of THEIA Sentinel2 products are welcome in Toulouse, 13-14th June 2018
sur Séries temporelles
This is Toulouse in mid-June last year. Isn't that a nice place and time to gather the users of Sentinel-2 products delivered by Theia ?

CNES and THEIA are very happy to invite you to provide your feedback on the Sentinel-2 products we have been delivering for more than one year, thanks to the MUSCATE ground segment and the MAJA processor.

All users of MACCS/MAJA procesor and of THEIA products are welcome to tell us their findings, suggestions, and share experiences on methods, applications, and results. We will also provide an update about the processing perspectives, validation results, description of new versions, and you will have the opportunity to influence us on the related choices.

Please register and send your abstract to the workshop site. Here are the important dates to remember :
- abstract submission deadline : March the 8th.
- registration deadline : June the 3rd (we only have 100 seats, so please register quickly)
- workshop dates 13-14th June 2018

12:12
Données géographiques des établissements en accès direct
sur Sigea : actualités

Pour répondre aux besoins d'association / jointures d'autres données, un service WFS a été activé :
data.sigea.educagri.fr/geoserver/schema/wfs?
(adresse à renseigner dans l'ajout de serveurs WFS d'un logiciel SIG; Détails sur la page sigea.educagri.fr/enseignement-agricole/donnees-de-lea/)
Pour les non-utilisateurs de logiciel SIG, les données restent téléchargeables dans d'autres formats tel que Excel à la même adresse.

NB. Le code RNE a aussi été ajouté dans la table attributaire des établissements accueillant du public, pour répondre à certaines demandes régionales.

01 février 2018
20:00
Jogging et données sensibles
sur Veille cartographie

Cet article Jogging et données sensibles est apparu en premier sur Veille cartographique 2.0.

Quand une application de jogging met à mal des données sensibles Strava est une application de jogging qui possède une carte mondiale des itinéraires empruntés par ses utilisateurs. Mais l’historisation des différents parcours a permis d’identifier des bases militaires, qui n’ont pas forcément « d’existence publique » et constituent des données sensibles. Cette information a été relayées […]

Cet article Jogging et données sensibles est apparu en premier sur Veille cartographique 2.0.

8:49
Le plugin Geoserver Explorer pour QGis(3):mode d’emploi
sur Blog SIG & Territoires ---- Le blog SIG pour la gestion territoriale
Suite des articles Le plugin Geoserver Explorer pour QGis(1):installation et configuration,et Le plugin Geoserver Explorer pour QGis(2):limitations, nous verrons ici le mode d’emploi détaillé du plugin.
GeoServer Explorer :Commandes et actions disponibles Actions du menu contextuel
Vous trouverez ci-dessous des informations sur les commandes disponibles en fonction du type d’élément sur lequel vous cliquez dans GeoServer Explorer, ainsi qu’une explication sur leur utilisation.
Élément du catalogue GeoServer.
- Clean (retirer les éléments inutilisés). Nettoie tous les styles du catalogue qui ne sont utilisés par aucune couche, et tous les entrepôts qui ne sont pas publiés à travers une couche.
- Remove. Supprime le catalogue de la liste des connectés. Cela le supprime également de la liste qui est conservée entre les sessions, de sorte qu’il n’apparaîtra plus la prochaine fois que QGIS est démarré et que l’explorateur GeoServer est exécuté.
- Publish layers to this catalog : Affiche la boîte de dialogue de publication des couches:
Cochez la case pour chaque couche que vous souhaitez publier parmi celles qui se trouvent actuellement dans votre projet QGIS. Sélectionnez ensuite l’espace de travail dans lequel chaque couche doit être importée et le nom de la couche dans le catalogue GeoServer. Par défaut, le nom de la couche dans le projet QGIs est utilisé, mais ce nom peut ne pas être un nom XML valide, et dans ce cas, il apparaîtra en rouge et vous devrez entrer un nom valide.
- Publish project to this catalog. Publie toutes les couches du projet. L’opération de publication est configurée via la boîte de dialogue suivante:
Toutes les couches seront publiées dans l’espace de travail sélectionné.

S’il y a des groupes dans le projet QGIS, ils seront également créés. Les groupes ne sont pas remplacés lors de la publication d’un projet. Si un groupe avec le même nom existe dans le catalogue, un message d’avertissement s’affichera et le groupe ne sera pas téléchargé.

Si vous souhaitez créer un groupe contenant toutes les couches publiées, entrez son nom dans la zone de texte Name du groupe global. Sinon, laissez-le vide et le groupe global ne sera pas créé.
élément Workspaces
- New workspace…. Ajoute un nouvel espace de travail.
- Clean (retirer les entrepôts inutilisés). Supprime tous les magasins de données qui ne sont publiés par aucune couche du catalogue.
élément Layers
- Add layer to QGIS project. Similaire à la commande Ajouter au projet QGIS pour les types d’entités ou les couvertures, mais elle utilise également les informations de style dans le cas des couches vectorielles. Le style est téléchargé en tant que fichier SLD et configuré pour la couche QGIS correspondante. Dans le cas de couches raster, les styles SLD ne sont pas pris en charge et, pour cette raison, la couche utilisera un style par défaut.
- Delete .Supprime la couche du catalogue. Le style associé sera supprimé s’il n’est utilisé par aucune autre couche et si le paramètre de configuration correspondant est défini. Un autre paramètre de configuration peut être défini pour supprimer automatiquement l’entrepôt de données sous-jacent lorsqu’une couche est supprimée. Si une couche GWC associée à cette couche existe, elle sera également supprimée.
- Add style to layer. Ajoute un nouveau style à la couche dans la liste des couches disponibles dans le catalogue. Le style est sélectionné dans la boîte de dialogue ci-dessous:
Cette opération est une autre forme, plus simple, de réaliser l’export du style QGis en SLD, puis le chargement du SLD dans GeoServer
Élément style
- New style from QGIS layer. Crée un nouveau style dans le catalogue GeoServer en utilisant le style d’une couche QGIS. La couche QGIS à utiliser et le nom du style à créer dans le catalogue GeoServer sont spécifiés dans la boîte de dialogue suivante:
- Clean(supprimer les styles inutilisés). Supprime tous les styles qui ne sont utilisés par aucun calque.
- Consolidate styles Recherche des couches dans le catalogue dont les styles correspondent à la même symbologie. Cela peut se produire lors du téléchargement de couches avec le même style, puisque chaque couche téléchargée aura son propre calque portant le même nom que la couche, et tous partageront le même code SLD. Cette commande recherche les styles qui représentent la même symbologie et, dans les couches qui les utilisent, remplace les styles correspondants par le premier style de la liste des styles redondants. Une fois la commande exécutée, seul un style de ceux qui sont identiques sera utilisé, tandis que les autres ne seront utilisés par aucune couche. Ces styles inutilisés ne sont pas supprimés, mais l’appel de la commande Clean(supprimer les styles inutilisés) sera supprimé du catalogue.
Élément de style.
- Edit…. Ouvre l’éditeur de symbologie QGIS pour modifier le style de la couche. Créez votre symbologie et acceptez la boîte de dialogue à fermer. Cela entraînera la mise à jour du style. Notez que l’interface QGIS pour définir une symbologie est utilisée pour éditer un style GeoServer, mais comme la couche qui utilise le style n’est pas disponible, certaines restrictions existent:
  - Si l’élément de style se trouve sous un élément de couche, l’explorateur obtiendra les noms d’attributs de la couche, de sorte que vous pouvez les utiliser pour définir vos règles de symbologie. Les valeurs min et max de ces attributs dans la couche ne sont cependant pas disponibles. Vous ne pourrez donc pas les utiliser pour définir des plages ou des catégories.
  - Si l’élément de style n’est pas sous l’élément de couche, l’explorateur essaiera de découvrir si le style est utilisé par une couche quelconque, et utilisera cette couche au cas où il pourrait la trouver. Si plusieurs couches utilisent un style, le premier d’entre eux sera utilisé. Si aucune couche n’est trouvée (aucune couche n’utilise ce style), le style sera ouvert pour l’édition, mais aucun nom de champ ne sera disponible. Vous allez modifier le style comme s’il correspondait à une couche QGIS sans attributs.
  - L’étiquetage n’est pas supporté dans ce cas lors de l’extraction du style SLD à éditer. Cela signifie que vous pouvez ajouter une étiquette au style que vous définissez et qu’il sera correctement téléchargé dans le catalogue, mais si le style que vous modifiez a un type d’étiquetage défini, il n’apparaîtra pas dans l’éditeur de style QGIS, qui sera toujours a l’étiquetage désactivé.
  - La modification d’un style à l’aide de l’éditeur de symbologie QGIS n’est prise en charge que pour les styles vectoriels. Si vous essayez de modifier un style raster de cette façon, l’Explorateur affichera un message d’avertissement vous indiquant que ces styles ne peuvent pas être modifiés.
- Edit SLD ... En cliquant dessus, vous pouvez éditer directement le contenu du SLD correspondant, en utilisant une boîte de dialogue avec un éditeur XML, tel que celui présenté ci-dessous:
Cliquer sur OK mettra à jour le corps SLD correspondant dans le catalogue, avec le texte actuel de l’éditeur. Aucune validation n’est effectuée côté client, mais si le contenu de l’éditeur n’est pas un SLD valide, GeoServer refusera de le mettre à jour. Le message d’erreur correspondant renvoyé par GeoServer sera affiché dans la barre de message QGIS.

Si le style est sous un élément de calque, les options supplémentaires suivantes sont disponibles:
- Set as default style. Définit le style en tant que style par défaut pour la couche.
- Add style to layer.. Un style peut être sélectionné dans la boîte de dialogue qui sera affichée, et il sera ajouté en tant que style supplémentaire pour la couche.
- Remove style from layer. Supprime un style de la liste des styles de remplacement de la couche. Non activé pour le style par défaut de la couche.
élément settings
L’élément Settings ne contient aucun enfant. Au lieu de cela, lorsque vous cliquez dessus, il affichera tous les paramètres configurables dans le panneau de description. Vous pouvez les éditer là et puis appuyez sur le bouton Enregistrer pour télécharger les modifications dans le catalogue correspondant et le mettre à jour.
élément GeoWebCache layers
- New GWC layer.. Ajoute une nouvelle couche GWC à partir d’une couche existante dans le catalogue GeoServer. Les propriétés de la couche mise en cache sont définies dans une boîte de dialogue comme celle illustrée ci-dessous:
élément Couche GeoWebCache
- Delete. Supprime le calque en cache
- Edit. Permet de modifier les propriétés de la couche GWC en ouvrant la même boîte de dialogue que celle utilisée pour les définir lors de la création de la couche.
- Seed …. Lance une opération de génération pour la couche mise en cache. L’opération est définie via le dialogue suivant:
La zone à générer doit être entrée dans le champ dans la partie inférieure de la boîte de dialogue, avec une chaîne de 4 valeurs séparées par des virgules (xmin, xmax, ymin, ymax). Si aucune valeur n’est entrée, l’étendue totale du calque à générer est utilisée.

Une autre façon de définir la région a générer est de cliquer sur le bouton Définir sur le canevas sur le côté droit de la boîte de dialogue. Cela provoquera la disparition temporaire de la boîte de dialogue et affichera la carte QGIS. Il suffit de cliquer et de faire glisser pour définir la région de génération souhaitée, et la boîte de dialogue apparaîtra à nouveau, contenant les coordonnées de la zone.
- Empty. Supprime toutes les données mises en cache pour une couche donnée.
Quand une opération de génération est démarrée, la boîte de description correspondant à la couche GWC en train d’être générée montrera l’état actuel de l’opération.

Étant donné que ces opérations peuvent être très longues, en fonction des niveaux de zoom sélectionnés et de la zone couverte par la couche, la progression n’est pas affichée à l’aide d’une barre de progression ou d’un sablier.

Au lieu de cela, vous pouvez utiliser QGIS comme d’habitude pendant que l’opération s’exécute en arrière-plan, et pour mettre à jour le statut, cliquez simplement sur le lien de mise à jour dans la boîte de description pour obtenir le nombre actuel de tuiles traitées. Si vous voulez arrêter l’opération de génération, cliquez simplement sur le lien kill.

31 janvier 2018
14:02
The operational production of the Theia Snow collection has started
sur Séries temporelles

Great news, we can announce that the operational production of the Theia snow collection has started well. It means that maps of the snow cover area are now constantly added to the Theia portal. These maps are automatically generated from Sentinel-2 observations and have a spatial resolution of 20 m. The Snow collection will progressively cover most mountain regions in west Europe, but also the Atlas in Morocco, eastern Canada... The Snow collection can be freely downloaded from [theia.cnes.fr] by any registered user.

Today's front page of the Theia website featured this nice example in Sierra de Ancares (western end of the Cantabrian Mountains, Spain). In the southeast, snow was also detected on the Montes Aquilanos, including the small ski resort El Morredero. The image was captured yesterday! It illustrates well the value of multispectral imagery to discriminate the snow cover from the cloud. There is a cloud which looks alike snow but it is actually a valley fog confined by local topography.

Theia Sentinel-2 level 2A and snow product in the region de los Ancares, Spain. Image captured by Sentinel-2A on 30 Jan 2018.

This product can be downloaded here:
[https:]] , but many others are available, including in the Alps.

Screenshot of the Theia distribution website

Since the previous release of the 1300 snow products [1], we have improved the snow detection in shaded slopes [2]. In some cases, cold and low elevation clouds can be wrongly classified as snow. This snow product is not reliable in areas of dense forest canopies. We will publish additional validation of the Theia snow product in the forthcoming weeks.

Notes
[1] ❄ Powder alarm on Theia / Avalanche de produits neige sur Theia ❄
[2] Validation et amélioration des produits Theia Surfaces Enneigées à partir d'images haute résolution

Related links
Theia snow product/produit neige (documentation)
Yesterday's snow cover area in the Pyrenees

Acknowledgements
This was made possible thanks to the hard work by the Muscate development and exploitation teams at Cnes and Capgemini. Thanks to all of you!
13:05
The operational production of the Theia Snow collection has started
sur Séries temporelles

Great news, we can announce that the operational production of the Theia snow collection has started well. It means that maps of the snow cover area are now constantly added to the Theia portal. These maps are automatically generated from Sentinel-2 observations and have a spatial resolution of 20 m. The Snow collection will progressively cover most mountain regions in west Europe, but also the Atlas in Morocco, eastern Canada... The Snow collection can be freely downloaded from [theia.cnes.fr] by any registered user.

Today's front page of the Theia website featured this nice example in Sierra de Ancares (western end of the Cantabrian Mountains, Spain). In the southeast, snow was also detected on the Montes Aquilanos, including the small ski resort El Morredero. The image was captured yesterday! It illustrates well the value of multispectral imagery to discriminate the snow cover from the clouds. There is a cloud which looks alike snow but it is actually a valley fog confined by local topography.

Theia Sentinel-2 level 2A and snow product in the region de los Ancares, Spain. Image captured by Sentinel-2A on 30 Jan 2018.

This product can be downloaded here:
[https:]] , but many others are available, including in the Alps.

Screenshot of the Theia distribution website

Since the previous release of the 1300 snow products [1], we have improved the snow detection in shaded slopes [2]. In some cases, cold and low elevation clouds can be wrongly classified as snow. We are working on this issue to improve the next release. This snow product is not reliable in areas of dense forest canopies. We will publish additional validation of the Theia snow product in the forthcoming weeks.

Notes
[1] ❄ Powder alarm on Theia / Avalanche de produits neige sur Theia ❄
[2] Validation et amélioration des produits Theia Surfaces Enneigées à partir d'images haute résolution

Related links
Theia snow product/produit neige (documentation)
Yesterday's snow cover area in the Pyrenees
A script in Python for batch download

Acknowledgements
This was made possible thanks to the hard work by the Muscate development and exploitation teams at Cnes and Capgemini. Thanks to all of you!

8:32
Le plugin Geoserver Explorer pour QGis(2):limitations
sur Blog SIG & Territoires ---- Le blog SIG pour la gestion territoriale

Suite de l’article Le plugin Geoserver Explorer pour QGis(1):installation et configuration, nous verrons ici les limitations du plugin.
Limitations du plugin
Voici une liste des limitations et problèmes connus pouvant apparaître.

Limitations liées au SRC. GeoServer peut rencontrer des problèmes lorsqu’un système SRC personnalisé est utilisé dans QGIS. La définition de SRC qui fonctionne correctement lors du rendu de la couche dans QGIS peut ne pas fonctionner lors de l’importation de la couche dans GeoServer. Habituellement, cela se traduit par une couche qui est publiée mais qui n’a pas de jeu SRC et n’est pas activée. Vous pouvez corriger cela manuellement en sélectionnant la couche dans l’arborescence de l’Explorateur et en modifiant son SRC.

Notez que les couches sont importées en utilisant le SRC défini dans la source de données d’origine (c’est-à-dire, le fichier prj si vous utilisez un fichier de formes). Définir un SRC différent à l’aide de l’option Set Layer CRS dans la table des matières QGIS n’aura aucun effet lors de l’importation de la couche dans GeoServer, sauf si vous enregistrez la couche avec ce SRC et donc, que la définition SRC est stockée avec les données de couche.

Limitations liées aux Noms de couches . GeoServer Explorer utilise l’API REST de GeoServer pour obtenir la liste des couches dans le catalogue. L’API REST décrit les couches sans espace de travail, ce qui signifie que si vous avez deux couches avec le même nom et dans différents espaces de travail (par exemple, ws1: macouche et ws2: macouche), elles seront affichées comme une seule (macouche dans ce cas) .

Lorsque cela se produit, la situation est ambiguë et GeoServer Explorer ne peut pas différencier les couches portant le même nom mais appartenant à des espaces de travail différents. La couche, telle que décrite par l’API REST, est ajoutée à l’arborescence de l’explorateur, mais elle ne représente que l’une des plusieurs couches partageant le même nom. Pour l’indiquer, la couche est affichée avec une icône d’avertissement et un message d’avertissement s’affiche dans la description de la couche.
Limitations de style
Une autre limitation importante est due aux différentes versions de la norme SLD supportées par QGIS et GeoServer.
L’explorateur GeoServer permet d’éditer le style d’une couche GeoServer directement à partir de l’interface QGIS. Il peut convertir un style défini dans QGIS en un style à télécharger dans un catalogue GeoServer et utiliser des styles GeoServer pour les couches QGIS. Cette conversion bidirectionnelle est cependant limitée. Ceci est principalement dû aux différentes versions de la norme SLD supportées par QGIS et GeoServer, ainsi qu’à certaines limitations de GeoServer et de QGIS. Le SLD est utilisé comme format commun par GeoServer Explorer pour décrire les styles dans les couches QGIS et GeoServer, mais certaines incompatibilités existent. Pour augmenter la compatibilité entre eux, des routines spécifiques ont été ajoutées à l’explorateur GeoServer. Cependant, dans certains cas, un style défini dans QGIS peut ne pas être compatible avec les éléments supportés par GeoServer, et la publication d’une couche sera fait avec un style modifié, ou même en utilisant un style par défaut si cela n’est pas possible.

Ce problème existe même lors de l’utilisation de la version la plus récente de GeoServer, mais les anciennes versions de GeoServer peuvent présenter plus d’incompatibilités et ne pas valider une grande partie du SLD produit par l’explorateur GeoServer.

En règle générale, le style de base pour les couches vectorielles devrait fonctionner sans problème dans les deux sens, mais une symbologie plus complexe pourra être partiellement ou complètement incompatible, conduisant à des différences entre, par exemple, le style que vous définissez dans QGIS et le style que la couche GeoServer aura. Les couches raster ont un support plus limité.

A titre d’anecdote, il m’est arrivé de définir un style dans le projet QGis et le charger dans Geoserver avec le plugin. Le style était bien servi par Geoserver, et on pouvait le constater avec l’option Prévisualiser les couches. Mais quand on essayait de recharger la couche dans QGis, le style n’était pas pris en charge par QGis…

Voici une liste des limitations connues dans la gestion SLD:
Couches raster
Le style raster est pris en charge uniquement de QGIS vers GeoServer. Cela signifie qu’un style raster peut être créé en utilisant l’interface utilisateur QGIS et téléchargé vers GeoServer, mais un style raster à partir de GeoServer ne peut pas être utilisé pour une couche QGIS. Lorsqu’une couche GeoServer est ajoutée au projet QGIS en cours à l’aide de GeoServer Explorer, elle utilisera sa symbologie uniquement s’il s’agit d’une couche vectorielle, mais sera ignorée dans le cas d’une couche raster et le style QGIS par défaut sera utilisé.
Seuls les rendus pseudo-couleur Single Band Gray et Singleband sont pris en charge. Dans ce dernier cas, l’interpolation de couleur exacte n’est pas prise en charge, mais les modes Linéaire et Discret sont pris en charge.

L’utilisation du plugin est une alternative très intéressante para rapport au processus classique de chargement d’un style dans Geoserver.
Couches vectorielles
Lors de la conversion d’un style GeoServer vers un style QGIS, le style est toujours défini en tant que style basé sur des règles. Cela signifie que, même si le style est créé à l’aide d’un autre type, tel que Gradué, quand il est téléchargé dans un catalogue GeoServer puis modifié de nouveau à partir de QGIS, il n’apparaîtra pas comme un style Gradué. Cela est dû à la manière dont QGIS gère les styles SLD, en les interprétant toujours comme une symbologie de type Rule-based.
L’étiquetage de base est pris en charge, mais tous les libellés (les étiquettes) ne seront pas exportés de QGIS vers SLD et téléchargés sur GeoServer. En particulier, l’étiquetage avancé dépendant des données n’est pas pris en charge.
L’importation d’une couche de points avec un style SVG de QGIS vers Geoserver génère une couche WMS qui respecte ce symbole SVG. La même chose n’est pas supportée pour le moment si la couche est réimportée en tant que couche WFS.

Dans le prochain article nous verrons comment utiliser le plugin Geoserver Explorer.
30 janvier 2018
9:24
Le plugin Geoserver Explorer pour QGis(1):installation et configuration
sur Blog SIG & Territoires ---- Le blog SIG pour la gestion territoriale
Ce plugin pour QGis sert à configurer et gérer les catalogues GeoServer, agissant comme une interface graphique pour GeoServer.

Le plug-in GeoServer Explorer intègre également certaines fonctionnalités de QGIS permettant d’effectuer des opérations qui vont au-delà des capacités de l’API REST de Geoserver et d’effectuer facilement des workflows plus complexes:
- Par exemple, le téléchargement d’une couche dans un format non pris en charge par l’API REST s’effectue de la même manière que le téléchargement d’un fichier de formes (shapefile) simple. Le plugin se chargera de convertir son format avant le téléchargement, sans que l’utilisateur ne s’en aperçoive.
- Les hooks de pré-chargement peuvent être configurés pour traiter toutes les couches avant qu’ils ne soient publiées (par exemple, en exécutant une vérification de topologie ou une routine de simplification de la géométrie).
- Le style peut être défini dans QGIS à l’aide de ses propres outils de symbologie et sera converti en SLD lors de la publication d’une couche. Cela permet à une couche d’être publiée avec le même style que celui qui a été utilisé pour l’afficher dans le cadre d’un projet QGIS. Particulièrement intéressant pour simplifier le processus classique de chargement d’un style pour un raster dans Geoserver.
- Le plugin GeoServer Explorer s’intègre avec d’autres plugins QGIS, comme le gestionnaire de traitement. Cela permet d’automatiser facilement des tâches telles que la publication d’un ensemble de couches. Les tâches peuvent également être intégrées dans les flux de travail à l’aide du modeleur graphique de QGIS.
Il existe une documentation très détaillée en anglais ( [boundlessgeo.github.io] ), mais pas en français. La suite est une traduction commentée de cette documentation. Pour ceux qui cherchent en espagnol, l’article de MappingGIS [https:] apporte toute l’information nécessaire.

Le plugin s’installe de manière classique à partir du gestionnaire d’extensions.

Une fois, installé le plugin, l‘explorateur GeoServer est lancé à partir du menu Internet / GeoServer :

La fenêtre principale du plugin s’ouvre:

L’élément Catalogs contient les catalogues auxquels vous êtes connecté et avec lesquels vous pouvez interagir depuis l’explorateur. Il est vide lorsque vous démarrez l’explorateur, mais vous pouvez ajouter autant de connexions que vous le souhaitez.
Ajout d’un catalogue au plugin
Les catalogues GeoServer sont définis à l’aide de l’option New catalog… dans la fenêtre de droite ( Catalogues). Un catalogue est défini à l’aide de la boîte de dialogue suivante:

L’authentification de base est prise en charge, ainsi que l’authentification par certificat, si votre version de QGIS est suffisamment récente. Sélectionnez l’onglet correspondant (dans le cas où l’authentification de base et les certificats sont disponibles) et entrez les paramètres requis. L’onglet actif dans la fenêtre définira le type d’authentification à utiliser, même si l’autre onglet contient des données dans ses zones de texte.

Dans la partie inférieure de la fenêtre de l’explorateur GeoServer, vous verrez un panneau qui affiche la description de l’élément actuellement sélectionné.

Lorsque la fenêtre de l’explorateur est ancrée, le panneau de description se trouve sur sa partie inférieure.

Si vous passez en mode flottant,le panneau description sera placé sur le côté droit afin de mieux utiliser l’espace disponible. L’image ci-dessous montre la configuration non ancrée.

Le panneau de description affiche des informations sur l’élément actuellement sélectionné, mais contient également des liens vers des actions qui affectent ou sont liées à l’élément en cours: Available actions. A titre d’exemple, vous pouvez voir ci-dessous le panneau de description correspondant à une couche GeoServer.

Utilisez les liens hypertexte pour effectuer les actions correspondantes en fonction de l’élément en cours.

Le panneau de description peut également afficher des tableaux où les paramètres peuvent être modifiés. Celui montré ci-dessous correspond à l’élément Settings d’un catalogue GeoServer.

La plupart des fonctionnalités de l’explorateur sont accessibles via les menus contextuels, en cliquant avec le bouton droit sur les éléments de l’arborescence de l’Explorateur.

Configuration
En plus de l’entrée de menu qui lance l’explorateur, vous trouverez une entrée qui ouvre la fenêtre de configuration :

Utilisez les paramètres de cette boîte de dialogue pour configurer l’explorateur selon vos besoins particuliers. Les propriétés pouvant être configurées sont décrites en détail ci-dessous.
- - Keep a list of previous catalog connections
    (Garder une liste des connexions précédentes de GeoServer):
    Si vous activez cette option, chaque fois que vous vous connectez à un catalogue, les informations qui définissent ces connexions sont conservées entre les sessions. La prochaine fois que vous démarrez QGIS et l’explorateur GeoServer, vous verrez l’élément catalogues rempli avec toutes les connexions précédentes.
    La récupération des informations de chaque connexion peut prendre beaucoup de temps et provoquer un démarrage trop long de QGIS. Pour cette raison, les données du catalogue sont récupérées sur demande et pas automatiquement lors du démarrage de GeoServer Explorer. Vous devez actualiser(Refresh) l’élément de catalogue pour le peupler. Les catalogues non peuplés sont affichés avec une icône grise.Si le catalogue utilise une authentification de base et que le nom d’utilisateur et le mot de passe sont introduits à l’aide de l’onglet d’authentification de base, le mot de passe n’est pas stocké. Vous serez invité à l’entrer lorsque vous vous reconnecterez au catalogue. Si l’onglet « Configurations » est utilisé, les données de connexion (que ce soit le mot de passe ou le certificat) seront stockées dans la base de données d’authentification QGIS cryptée. Vous serez invité à entrer le mot de passe principal si vous n’avez pas utilisé la base de données d’authentification dans la session QGIS en cours.Pour supprimer un catalogue de la liste des connexions précédentes, utilisez l’option Delete (Supprimer) de l’élément de catalogue dans l’arborescence de l’Explorateur.
  - Track layers and publish styles automatically when they change
    ( Mise à jour automatique des styles):
    Si la propriété correspondante est activée, le plug-in GeoServer Explorer prendra soin de mettre à jour les styles sur le serveur chaque fois qu’une couche qui a été précédemment téléchargée avec le plugin change sa symbolique.
    
    Quand une couche est téléchargée dans un catalogue GeoServer, le plugin commencera à le suivre. Si la symbologie d’une couche change, vous verrez un message comme celui-ci dans la barre de message.
    
    Sélectionnez Update pour télécharger le nouveau style. Cliquez sur Stop tracking this layer pour éviter de voir les messages comme celui-ci lorsque les couches changent de symbologie. Typiquement, quand vous ne souhaitez pas modifier la symbologie stockée dans Geoserver en fonction des modifications que vous ferez dans votre projet.
    
    La mise à jour de style fonctionne également si l’explorateur GeoServer n’est pas ouvert ou si le catalogue correspondant n’est pas actif ou même pas listé dans l’arborescence de l’Explorateur.
    
    Le suivi des couches est basé sur la propriété source de la couche (le chemin de fichier dans le cas des couches basées sur des fichiers). Par conséquent, si vous renommez ou déplacez la couche, le mécanisme de suivi de cette couche sera désactivé. Le suivi des couches persiste entre les sessions QGIS et n’est pas lié au projet QGIS auquel la couche peut appartenir.
    Notez bien que cette fonctionnalité ne s’applique pas à des couches chargées dans Geoserver par d’autres moyens que le plugin. Si vous créez des couches Geoserver avec l’interface Geoserver, même si le message apparaît et que vous cliquez Update, la symbologie de la couche dans Geoserver ne sera pas actualisée.
  - Vector (ou Raster) pre-upload hook file
    (Pré-traitement des couches avant téléchargement)
    Si vous devez pré-traiter vos données avant qu’elles ne soient téléchargées dans Geoserver, vous pouvez configurer un hook de pré-chargement qui sera exécuté sur n’importe quelle couche avant qu’elle ne soit envoyée à GeoServer. Au lieu de la couche d’origine, ce sera le résultat de ce traitement qui sera téléchargé.
    
    Les hooks de pré-chargement sont définis séparément pour les couches raster et vectorielles. Dans les deux cas, ils sont définis comme le chemin vers un fichier de modèle de traitement (.model) ou de script (.py). L’algorithme défini par ce fichier hook sera chargé et exécuté pour obtenir la couche finale à télécharger.
    
    Dans le cas de couches raster, l’algorithme du hook doit avoir une seule entrée de type raster layer et une seule sortie, également de type raster layer. Dans le cas de couches vectorielles, l’entrée et la sortie doivent être de type couche vectorielle. Si le modèle sélectionné n’existe pas ou n’a pas les caractéristiques requises, il sera simplement ignoré et la couche d’origine sera téléchargée sans aucun prétraitement.
  - Delete style when deleting layer
    (Supprimer le style lors de la suppression du calque)
    Si une couche GeoServer est supprimée et qu’elle est la seule couche utilisant un style donné, le style sera également supprimé si ce paramètre est coché.
  - Delete resource when deleting layer
    (Supprimer la ressource lors de la suppression de la couche)
    Si ce paramètre est coché, la ressource qui fait partie d’une couche sera également supprimée de son entrepôt correspondant si la couche est supprimée.
  - Overwrite layers when uploading group
    (Écraser les couches lors du téléchargement du groupe)
    Lors du téléchargement d’un groupe, si cette option n’est pas activée, l’Explorateur tentera de réutiliser les couches qui existent déjà dans le catalogue. Si une couche portant le même nom existe déjà, elle sera utilisée pour le groupe et la couche QGIS correspondante ne sera pas téléchargée. Vérifiez-le si vous souhaitez que toutes les couches soient importées, en écrasant les couches avec le même nom que celui existant dans le catalogue.
    
    Dans le prochain article nous verrons les limitations du plugin Geoserver Explorer, puis, le mode d’emploi de celui-ci.

29 janvier 2018
16:47
[MUSCATE News] Production still on, but distribution stalled again
sur Séries temporelles

Update January 31st, 10h00 : Distribution was just restarted, a few hundreds of images will be added today, and meanwhile, data are processed in Near Real Time.

This January was a nightmare for MUSCATE. Following database issues to send data to the distribution server, our production system was stopped during the Christmas break and unstable the weeks after.

After understanding the issues, the MUSCATE team stopped the automatic sending of products, resumed the production, and started to update the production server manually. We were nearly back on track last Thursday, when the distribution server refuse to accept any new product. The explanation was found, a directory in the High Performance Storage System (a robot that handles tapes and disks) had 65535 files and could not accept a new one. We need a little reorganisation of the folder structure to overcome that, and meanwhile, the distribution is stalled again.

Still, more than 60 000 L2A products are now available, and we have started distributing the snow cover products, in NRTWD ("Near real time with delay"). We hope to be soon really in NRT.

9:51
Le plan du métro : réalité vs. visualisation
sur Veille cartographie

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Le réseau de transport consiste à un entrelac de chemins prédéterminés dans une ville. Quand on parle du métro, c’est encore pire : à la fois souterrain ou aérien, il est difficile de voir le vrai tracé d’une ligne : on rentre par un trou et on sort par un autre, presque comme dans les […]

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