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Python pour l'analyse géospatiale

Vous avez des données géolocalisées à traiter mais vous ne savez pas comment faire ? Il n'est pas nécessaire de passer par un Système d'Informations Géographiques (SIG). Cette formation vous permettra d'acquérir les bases de la géomatique, et vous donnera des outils simples pour travailler avec vos données. A la fin de ces trois jours, vous serez en mesure d'explorer et de représenter vos données géospatiales à l'aide de l'écosystème scientifique du langage Python. Les concepts théoriques étudiés seront accompagnés d'exemples pratiques, utilisant des données issues de problèmes réels et de domaines variés (géophysique, climatologie, épidémiologie, gestion de réseaux, géomarketing, etc).

Objectifs pédagogiques

  • Découvrir les principales librairies Python qui permettent de travailler avec les données géospatiales
  • Comprendre les spécifités des données géospatiales
  • Être à l'aise avec les notions de système de coordonnées, vecteurs et rasters
  • Savoir représenter des données géolocalisées
  • Savoir extraire de l'information à partir de données géospatiales

Programme

1 - Qu'est-ce qu'une donnée géospatiale ?

  • Raster / Vecteur
  • Système de coordonnées
  • Description d'une géométrie
  • Les principaux formats d'échange
  • Les données Open-Source

2 - Pourquoi choisir Python pour l'analyse géospatiale ?

  • Python est un langage open-source et multiplateforme.
  • Python dispose d'une large communauté et des bibliothèques dans de nombreuses disciplines. L'analyse géospatiale et la cartographie ne sont pas en reste.
  • La toolbox Python pour l'analyse géospatiale :
    • GDAL/OGR - Import/export de fichiers, transformations de coordonnées, opérations géométriques sur rasters et vecteurs
    • GeoPandas & geoplot - l'extension géospatiale de Pandas et son outil de cartographie
    • PyShp - lecture et écriture de fichiers shapefile
    • Shapely - effectuer tous les traitements géométriques « à la PostGIS » en Python
    • PyProj - interface python de la librairie PROJ.4 qui gère les systèmes de coordonnées
    • rasterio - lecture/écriture de rasters et opération sur ces rasters
    • rasterstats - calculs statistiques sur l'intersection de rasters et vecteurs
    • cartopy - représentation cartographique simple (principalement sur planisphère)
    • folium - génération de cartes Leaflet
    • matplotlib (basemap) - extension de matplotlib pour la génération de cartes
    • geoviews - explore et visualise les données climatologiques/océaniques au format NetCDF
    • fiona - permet la gestion de fichiers de données géospatiales dans des objets python (listes, dictionnaires)
    • OSMnx - extraction de graphes depuis OpenStreetMap

3 - Explorer les données

  • Importer des données
    • depuis un CSV
    • depuis un shapefile
    • depuis un geoJSOn
    • depuis un WFS (geoserveur)
    • depuis une base de données PostgreSQL/PostGIS
  • Représenter ces données.
  • Créer des cartes statiques et dynamiques.

4 - Transformations géodésiques

  • Identifier le système de coordonnées
  • Écrire et échanger le système de coordonnées dans différents formats (EPSG, WKT, Proj.4)
  • Changer le système de coordonnées d'un jeu de données
  • Afficher les indicatrices de Tissot sur une projection
  • Mesurer des distances

5 - Travailler avec des données vecteur

  • Opérations géométriques
    • Enveloppe, union, buffer, centroïde
    • Transformations affines : translations, rotations, facteur d'échelle
  • Statistiques geospatiales
    • Numpy - bibliothèque de calcul scientifique
    • Geopandas - bibliothèque d'analyse de données
    • PySAL (Python Spatial Analysis Library) - bibliothèque pour l'analyse spatiale

6 - Travailler avec des données raster

  • Que contient un raster ?
  • Histogrammes
  • Visualisation
  • Extraction / Reprojection
  • Cartes de relief et calcul d'un profil altimétrique
  • Vectorisation, Extraction de formes

7 - Créer et exporter de nouvelles données

  • Définir une géométrie
  • Géocodage
  • Ecriture de fichiers
    • csv
    • geojson
    • shapefile

8 - Opérations avancées

  • Interpolation spatiale
  • Classification spatiale avec scikit-learn
  • Exploration de graphes avec NetworkX et OSMnx

Sessions (Toulouse, Nantes, Paris)

Nous contacter

Public

  • Toutes personnes travaillant avec des données géolocalisées (informaticiens, scientifiques, chercheurs et ingénieurs)

Pré-requis

  • Connaître l'algorithmie
  • Avoir une première expérience du langage Python (une première expérience avec l'écosystème scientifique de Python est un plus)

Durée

3 jour(s) soit 21 heures

Prix

1500 € par personne

Moyens pédagogiques et techniques

  • les supports de cours (slides) seront disponibles en ligne et distribués en début de formation (à l'aide d'un lien vers notre outil interne ou d'une version numérisée), puis fournis au format électronique à la fin de la formation

  • une salle de formation équipée d'une connexion Internet, d'un vidéoprojecteur, paperboard...

  • un ordinateur par stagiaire avec un système d'exploitation installé et les outils nécessaires

Modalités de suivi de l'exécution du programme

  • durant la formation : alternance d'apports théoriques et d’exercices pratiques sous forme de travaux pratiques corrigés avec l’expert-formateur

  • en fin de formation : évaluation à chaud sur l'atteinte des objectifs pédagogiques sous forme de tour de table et de test de connaissances, d'exercices, de QCM

Moyens d'encadrement

  • Formation assurée par un expert SIG utilisant Python au quotidien