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Les séances sont enregistrées et disponibles en ligne, vous permettant de revisualiser chaque partie pour une meilleure compréhension.
Offre de Formation
1 - Analyse Spatiale et Télédétection avec R/RStudio
📍 Public cible : Ingénieurs, Chercheurs, Analystes, étudiants en data science, environnementalistes, Géomaticiens
📅 Durée : 1 mois (week-ends)
▶️ Début : 01 juin
🏁 Fin : 31 juin
🎯 Objectifs pédagogiques :
- Introduction à la programmation avec R/RStudio.
- Comprendre les bases du langage R : syntaxe, structures de données, fonctions.
- Comprendre les concepts de base des SIG et de l’analyse spatiale.
- Manipuler et analyser des données spatiales vectorielles et rasters avec R.
- Créer des scripts reproductibles pour automatiser les processus d'analyse spatiale.
- Produire des cartes statiques et interactives, ainsi que des visualisations de données géospatiales.
- Acquisition et gestion de données géographiques.
📝 Inscription : 10 000 F CFA
💶 Frais Etudiants : 30 000 F CFA
💶 Frais Professionnels : 40 000 F CFA
📚 Modules :
- PARTIE 1 : Initiation à la programmation avec R/RStudio
- L'algorithmique
- La programmation
- Les langages de programmation et leurs utilités
- Le langage de programmation R
- Téléchargement et Installation des logiciels R et RStudio
- Aperçu de l'interface de RStudio
- Vos premiers pas avec R
- Phase pratique
- Manipulation de données avec dplyr et tidyverse
- Faire des graphiques avec ggplot2
- Exercices pratiques
- Correction de l'exercice pratique
- PARTIE 2 : Introduction aux SIG et analyse spatiale avec R/RStudio
- Définition du Système d’Information Géographique (SIG)
- Notions de systèmes de coordonnées (CRS) et reprojection
- Manipulation de données vecteur
- Extraction de vecteur dans un ensemble de vecteurs (polygones, lignes, points)
- Découpage de vecteurs avec R
- Intersection de deux (2) ou plusieurs vecteurs
- Union de deux (2) ou plusieurs vecteurs
- Lecture, écriture et affichage des métadonnées de vecteurs
- Opérations spatiales : buffer, jointures, extraction
- Cartographie simple avec `ggplot2`, `plot`
- Cartographie interactive avec `tmap`, `leaflet`
- Utilisation de Rshiny pour la cartographie web
- Phase pratique
- Exercices pratiques
- Correction de l'exercice pratique
- Partie 3 : Télédétection avec R/RStudio
- Définitions et concepts clés (capteurs, plateformes, résolutions)
- Types d’images satellites (optique, radar, thermique)
- Principales sources de données (Sentinel, Landsat, MODIS)
- Avantages de R en télédétection
- Packages utiles : terra, raster, sf, ggplot2, tidyverse, rgdal, leaflet, tmap, etc.
- Chargement et visualisation d’un raster
- Lecture, affichage et exploration des métadonnées
- Téléchargement d’images multi-temporelles (MODIS, Sentinel)
- Découpage, reprojection et mosaïquage
- Fusion de bandes multispectrales
- Extraction de bandes spécifiques
- Prétraitement (masque des nuages, corrections)
- Calcul d’indices (NDVI, SAVI)
- Classification non supervisée (K-means, PCA)
- Classification supervisée (Random Forest, SVM avec caret ou randomForest)
- Reclassification et traitement raster
- Évaluation de la classification : matrice de confusion, indice Kappa
- Analyse multi-temporelle d’occupation du sol
- Détection de changements
- Extraction de statistique d'un raster
- Export cartographique
- Exercices pratiques
- Correction de l'exercice pratique
2 - Télédétection avec Google Earth Engine (GEE)
📍 Public cible : Ingénieurs, Chercheurs, Environnementalistes, Géomaticiens, Etudiants en gestion durable, Ecologistes
📅 Durée : 1 mois (week-ends)
▶️ Début : 01 Août
🏁 Fin : 31 Août
🎯 Objectifs pédagogiques :
- Comprendre et utiliser des images satellites
- Comprendre les principes de la télédétection et du cloud computing appliqué aux données spatiales
- Comprendre l’intérêt de GEE pour le traitement d’images satellites à grande échelle
- Manipuler les images satellites sur GEE
- Appliquer des traitements (indices, classification, détection de changement)
- Développer des scripts JavaScript (ou Python) sur la plateforme
- Suivre l’évolution de l’environnement dans le temps
- Appliquer la télédétection à la gestion forestière et climatique
📝 Inscription : 10 000 F CFA
💶 Frais Etudiants : 20 000 F CFA
💶 Frais Professionnels : 30 000 F CFA
📚 Modules :
- Partie 1 : Introduction à la télédétection
- Définitions et concepts clés (capteurs, raster, résolutions)
- Types de capteurs des satellites (optique, thermique, radar, lidar)
- Résolutions spatiale, spectrale, radiométrique et temporelle
- Présentation des satellites et leurs résolutions (Landsat, Sentinel, MODIS, etc.)
- Sources de données satellitaires pour la foresterie
- Interaction rayonnement-énergie-végétation
- Signatures spectrales des couverts forestiers
- Visualisation et combinaison de bandes
- Bandes spectrales utiles pour les applications forestières
- Partie 2 : Introduction à la plateforme GEE
- Présentation de la Plateforme GEE
- Prise en main de la plateforme
- Types de données disponibles dans GEE
- Avantages de GEE pour les traitements en télédétection
- Importation de vecteurs dans GEE
- Importation de rasters dans GEE
- Recherche et importation d’images satellites (Landsat, Sentinel, MODIS, etc.)
- Manipulation de vecteurs et de rasters dans GEE
- Couper des rasters à partir d'un vecteur
- Visualisation et combinaison de bandes
- Filtrage spatial et temporel des données (filterBounds, filterDate)
- Introduction aux indices de végétation (NDVI, EVI, SAVI, etc.)
- Partie 3 : Traitement d’images satellites
- Acquisition d'images satellitaires avec GEE
- Mosaïquage, découpage (clip), reprojection
- Masquage des nuages et des ombres (QA_PIXEL, mask)
- Prétraitement : correction atmosphérique, géométrique
- Compositions colorées (vraie couleur, fausse couleur)
- Extraction de bandes et combinaisons personnalisées
- Calcul des indices de végétation (NDVI, EVI, SAVI, etc.)
- Classification non-supervisée (k-means, PCA, etc.)
- Classification supervisée (Random Forest, CART, SVM, etc.)
- Évaluation de la classification (matrice de confusion, kappa)
- Comparaison interannuelle
- Croisement SIG/Télédétection
3 - Cartographie interactive et Webmapping
📍 Public cible : Ingénieurs, Développeurs SIG, géomaticiens web, Etudiants, Analystes, Expert SIG
📅 Durée : 1 mois (week-ends)
▶️ Début : 01 Octobre
🏁 Fin : 31 Octobre
🎯 Objectifs pédagogiques :
- Comprendre les principes du webmapping et ses avantages
- Connaître les principales technologies utilisées pour publier des cartes interactives en ligne
- Intégrer des couches SIG (raster, vecteur) dans un environnement web
- Créer des cartes web interactives
- Publier des données SIG via des services web
- Développer une application cartographique complète
📝 Inscription : 10 000 F CFA
💶 Prix Etudiants : 30 000 F CFA
💶 Prix Professionnels : 40 000 F CFA
📚 Modules :
- Partie 1 : Introduction au webmapping
- Qu’est-ce que le webmapping ? Objectifs et cas d’usage
- Introduction à HTML, CSS, JavaScript pour la cartographie
- Introduction à Leaflet.js
- Qu’est-ce qu’un service OGC (WMS, WFS, WCS)
- Formats de données (GeoJSON, Shapefile, KML, WMS, WFS, TMS)
- Présentation des outils du webmapping (Leaflet, OpenLayers, GeoServer, QGIS Server, GEE)
- Intégration de couches WMS et GeoJSON
- Création de cartes interactives simples
- Ajout de popups, légendes et géolocalisation
- Exercice pratique
- correction de l'exercice pratique
- Partie 2 : Développement d’applications web SIG avec Leaflet.js et GeoServer
- Installation et configuration de GeoServer
- Prise en main de GeoServer
- Présentation de l'interface de GeoServer
- Publication via WMS, WFS, WCS
- Publication de couches depuis GeoServer en local
- Connexion à une base de données PostGIS
- Gestion des utilisateurs et sécurité
- Intégration dans Leaflet
- Intégration de fonds de carte (OpenStreetMap, Mapbox, etc.)
- Ajout de couches vectorielles (GeoJSON) : polygones, points, lignes
- Interactions avancées (recherche, filtres, animations)
- Ajout de contrôle de zoom, échelle, coordonnées, barre de recherche
- Connexion d’un service WMS à Leaflet
- Visualisation de données raster (occupation du sol, NDVI, déforestation)
- Exercice pratique
- correction de l'exercice pratique
- Partie 3 : Mise en ligne d’une application web SIG (avec lien public)
- Présentation de la solution RailWay pour la publication
- Présentation de la solution AcuGIS pour la publication
- Présentation de la solution QGIS Server
- Présentation de la solution Google Earth Engine (GEE)
4 - Fondamentaux et maîtrise des SIG avec QGIS (Introduction à PyQGIS)
📍 Public cible : Agents forestiers, Urbanistes, Ingénieurs, Géomaticiens, Techniciens territoriaux, Etudiants
📅 Durée : 1 mois (week-ends)
▶️ Début : 01 Décembre
🏁 Fin : 31 Décembre
🎯 Objectifs pédagogiques :
- Maîtriser les bases du SIG et du logiciel QGIS
- Comprendre les concepts de base des SIG et de l’analyse spatiale.
- Manipuler et analyser des données spatiales vectorielles et rasters avec QGIS.
- Créer des scripts reproductibles pour automatiser les processus d'analyse spatiale avec Python via PyQGIS
- Produire des cartes thématiques professionnelles
- Réaliser des traitements spatiaux (vecteur/raster)
- Automatiser les tâches répétitives via des scripts
📝 Inscription : 10 000 F CFA
💶 Frais Etudiants : 20 000 F CFA
💶 Frais Professionnels : 30 000 F CFA
📚 Modules :
- Partie 1 : Introduction aux SIG avec QGIS
- Définition du Système d’Information Géographique (SIG)
- Présentation de l'interface de QGIS
- Prise en main de QGIS
- Types de données spatiales : vecteur vs raster
- Concepts de base : données spatiales, projections, couches raster/vecteur
- Format de données : SHP, GeoJSON, CSV, TIF
- Exercices pratiques
- Correction de l'exercice pratique
- Partie 2: Gestion et manipulation de données vecteurs avec QGIS
- Création de nouvelles couches vectorielles (points, lignes, polygones)
- Édition d'entités : ajout, suppression, déplacement
- Requêtes spatiales et attributaires
- Table attributaire : jointures, champs calculés, expressions
- Outils de sélection, filtrage (SQL, expressions), géotraitement (intersection, union, tampon…)
- Géotraitements avancés (buffer, intersection, union)
- Analyses multicritères
- Étude de cas : zonage écologique, accessibilité, planification
- Gestion de données géographiques
- Numérisation et jointures
- Création de cartes thématiques
- Mise en page avec le Composer de QGIS
- Export en PDF, PNG, GeoTIFF
- Exercices pratiques
- Correction de l'exercice pratique
- Partie 3 : Traitement des données raster avec QGIS
- Définitions et concepts clés (capteurs, plateformes, résolutions)
- Types d’images satellites (optique, radar, thermique)
- Principales sources de données (Sentinel, Landsat, MODIS)
- Importation et affichage d’un raster
- Découpage, reprojection et mosaïquage
- Traitement de raster (reclassification, extraction)
- Fusion de bandes multispectrales
- Extraction de bandes spécifiques
- Prétraitement (masque des nuages, corrections)
- Calcul d’indices (NDVI, SAVI)
- Classification non supervisée (K-means, PCA)
- Classification supervisée (Random Forest, SVM avec caret ou randomForest)
- Reclassification et traitement raster
- Évaluation de la classification : matrice de confusion, indice Kappa
- Analyse multi-temporelle d’occupation du sol
- Détection de changements
- Extraction de statistique d'un raster
- Export cartographique
- Mise en page avec le Composer de QGIS
- Export en PDF, PNG, GeoTIFF
- Exercices pratiques
- Correction de l'exercice pratique
- Partie 4 : Automatisation avec PyQGIS
- Introduction à Python et à la console Python de QGIS
- Manipulation de couches avec PyQGIS (chargement, sélection, attributs)
- Création de scripts pour automatiser les traitements
- Scripts de traitement : ajout de champ, modification d’attributs, export
- Accès aux couches, manipulations attributaires
- Génération de cartes automatiques (layout, atlas)
- Déploiement de scripts réutilisables
- Exercices pratiques
- Correction de l'exercice pratique
