Google Earth Engine - Perfectionnement : analyses avancees et applications
Series temporelles, machine learning, traitement a grande echelle et publication d'applications interactives avec Earth Engine.
Overview
Vous connaissez les bases et souhaitez traiter des problematiques reelles a grande echelle. Cette formation aborde les series temporelles longues, la classification avancee, la detection de changements robuste, l'API Python et la publication d'applications Earth Engine consultables par vos partenaires.
What you will be able to do
- Construire et analyser des series temporelles longues
- Maitriser la classification supervisee et non supervisee avancee
- Detecter et quantifier des changements de maniere robuste
- Optimiser ses traitements a grande echelle
- Utiliser l'API Python d'Earth Engine
- Publier une application Earth Engine interactive
Day-by-day programme
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1
Jour 1 - Series temporelles et donnees massives
Construction de series temporelles longues. Reducteurs et statistiques temporelles. Harmonisation entre capteurs. Bonnes pratiques de performance et gestion des quotas.
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2
Jour 2 - Classification avancee et changements
Strategies d'echantillonnage. Random Forest, SVM, classification non supervisee. Validation croisee et matrices de confusion. Detection de changements : methodes et pieges. Cas d'usage : urbanisation, deforestation, agriculture.
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3
Jour 3 - API Python et applications
L'API Python d'Earth Engine et l'integration dans une chaine de traitement. Combiner Earth Engine et l'IA generative. Creer et publier une application Earth Engine interactive. Projet fil rouge complet.
Audience and prerequisites
Who is it for?
Utilisateurs d'Earth Engine, chercheurs, ingenieurs et analystes traitant des problematiques environnementales ou territoriales.
Prerequisites
Pratique d'Earth Engine (niveau Initiation ou equivalent).
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