Téléchargement du document de cours
Le document complet du cours SAR (Module M232) est disponible en téléchargement dans les fichiers joints de cette leçon. Il contient les 9 chapitres, figures, tableaux, équations et le QCM d’évaluation.
- Format : Microsoft Word (.docx)
- Contenu : Chapitres 1–9, 8 figures, tableaux, QCM
- Langue : Français
Article publié – Référence principale
L’article scientifique de référence pour ce module est :
Hamdi, I., et al. (2021). Change Detection in Sentinel-1 SAR Images using Deep Learning.
Computer Optics, Vol. 45, No. 2, pp. 280–289.
DOI : 10.18287/2412-6179-CO-814
Données GeoTIFF pour le TP
Les données Sentinel-1 prétraitées utilisées dans les TPs sont disponibles au format GeoTIFF :
| Fichier | Date | Description | Résolution |
|---|---|---|---|
pre_flood_sigma0_VV.tif |
11 sept. 2018 | Image pré-inondation, polarisation VV calibrée | 10 m |
post_flood_sigma0_VV.tif |
23 sept. 2018 | Image post-inondation, polarisation VV calibrée | 10 m |
pre_flood_sigma0_VH.tif |
11 sept. 2018 | Image pré-inondation, polarisation VH calibrée | 10 m |
post_flood_sigma0_VH.tif |
23 sept. 2018 | Image post-inondation, polarisation VH calibrée | 10 m |
flood_mask_eddahbi.tif |
— | Masque binaire d’inondation (vérité terrain) | 10 m |
Toutes les images sont projetées en WGS84 (EPSG:4326) et couvrent la zone : 30°55’N–30°58’N, 6°41’W–6°51’W (Barrage El Mansour Eddahbi, Ouarzazate).
Ressources logicielles
- ESA SNAP Toolbox (gratuit) — traitement SAR complet : step.esa.int
- Python packages :
rasterio,numpy,matplotlib,geopandas,scikit-learn - Google Colab — exécution des notebooks du TP sans installation locale
- Copernicus Open Access Hub — téléchargement des images Sentinel-1 : scihub.copernicus.eu