Formation en présentiel : 28 jours - 196 heures
- Type : Formation certifiante
- Durée : 28 jours, soit 196 heures
- Modalité : Formation présentielle
- Versions : Toutes versions
- Validation : évaluation du stagiaire, attestation de suivi de stage, attestation individuelle de fin de formation
- Prè-requis : Des notions minimum en informatiques sont indispensables.
- Public : Tout public
- Niveau : Standard
- Moyens : Un ordinateur par stagiaire, des travaux pratiques proposés pendant la formation,des intervenants universitaires spécialisés, support de cours offert à chaque stagiaire, une clé USB offerte et une tablette tactile .
- Pèdagogie : Des notions minimum en informatiques sont indispensables
• Comprendre les notions de base du Système d’Information Géographique et de la
télédétection,
• Maîtriser les outils et les méthodes du SIG Open Source,
• Gérer les bases de données en lien avec le SIG,
• Maîtriser les outils et les méthodes Open Source du traitement d’image aérospatiale,
satellitaire et Radar Open Source : de l’acquisition de l’image à la modélisation,
• Comprendre et utiliser les techniques d’Intelligence artificielle (IA) dans le traitement
d’image en s’appuyant sur les outils et moyens de QGIS.
Introduction aux SIG et à la Télédétection
- Qu’est – ce qu’un Système d’Information Géographique ?
- Les fonctionnalités
- Typologie des SIG et applications
- Les modes de représentation de l’information géographique dans un SIG
- Les systèmes de coordonnées
- Source de données pour un S.I.G
- Bases de la production cartographique
- Qu’est – ce que la télédétection?
QGIS Niveau 1
- Présentation du logiciel QGIS et des données
- Manipulations de base
- Les références spatiales
- Analyses thématiques, étiquettes
- Mise en page et diffusion de données
- Importer des données / jointure
- Les sélections et requêtes
- Création et modification de données
- Manipulations des images Raster et MNT
- Introduction aux géotraitements
- Les extensions
QGIS Niveau 2
- Configuration avancée
- Numérisation avancée dans QGIS
- Utiliser des outils de géotraitements vecteur poussés
- Les outils de géotraitements Raster poussés
- Réaliser des opérations d’analyse spatiale pour répondre à une problématique donnée
- SQL et bases de données relationnelles spatiales dans QGIS
- Modeleur graphique QGIS
Grass
- Présentation de l’interface GRASS
- Bases de données et création d’un projet Grass
- Alimenter Grass
- Géoréférencement
- Manipulation et analyse de données vecteur
- Manipulation et analyse de données Raster
- Transformation de données
- Interpolation de données
- Exportation de données
Utilisation d’un GPS et liens avec les SIG
- Les systèmes GNSS
- Méthodes d’utilisation
- Présentation des systèmes de référence et transformations de coordonnées
- Collecte et traitement des données GPS
- Intégration des données GPS dans un SIG
- Travaux pratiques
PostgreSQL
- Les bases de données
- Le modèle relationnel
- Concevoir une base de données relationnelle
- Découvrir PostgreSQL
- Administration du SGBDR Postgresql
- Création d’un modèle
- Notions de création d’utilisateurs
- Utilisation PostgreSQL
- Import / export de données et backup / restauration
PostGIS
- Les bases de données spatiales
- Installation
- Notions SQL
- Créer une base de données spatiale
- Manipuler les données
- Les requêtes
- Analyse spatiale
- Gérer les projections
- Gérer les données Raster
Introduction au WebMapping
Présentation générale du webmapping
Composants d’une application cartographique
Gestion des données spatiales (PostgreSQL et Postgis)
Les moteurs cartographiques
Les interfaces cartographiques côté client
Panorama des techniques de mise en ligne
Télédétection et Traitement d’images optique
satellitaire et de drones avec QGIS
- Bases de télédétection et du traitement
d’image (Rappel) - Prétraitements des données images
- Traitement d’images
- Classification d’images multispectrales
- Classifications avancées
- Post-traitement
- Evaluation des résultats et restitution
cartographique - Détection et analyse du changement
- Applications
L’intelligence artificielle (IA) et traitement d’images avec QGIS
- Les concepts clés de l’Intelligence Artificielles
- L’intelligence artificielle et Machine Learning dans QGIS
- Le Deep Learning dans QGIS
- Évaluer l’apport des techniques de l’Intelligence Artificielle
- Applications
Traitement d’images Radar avec SNAP (Sentinel
Application Platform)
- Introduction
- Principes généraux
- Présentation du logiciel SNAP (SentinelApplication Platform) (ESA)
- Prétraitements des images sentinel-1 (SAR)
- Automatisation des traitements
(Graph Builder et Batch Processing) - Traitements des images RADAR
- Intégrer les résultats dans QGIS
- Logiciels de traitement d’image radar Open
source
Lieux :
- En France : Cesson-sévigné, Paris et Marseille (selon la demande)
- A l’étranger : Sénégal, Tunisie.
