{"id":5040,"date":"2021-05-20T13:45:01","date_gmt":"2021-05-20T12:45:01","guid":{"rendered":"https:\/\/wip.geomatys.com\/?p=5040"},"modified":"2025-03-06T12:01:58","modified_gmt":"2025-03-06T11:01:58","slug":"datalakes-geospatiaux-augmentation-volumes-de-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/2021\/05\/20\/datalakes-geospatiaux-augmentation-volumes-de-donnees\/","title":{"rendered":"Datalakes geospatiaux : Un pas de plus pour faire face \u00e0 l\u2019augmentation des volumes de donn\u00e9es brutes"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"5040\" class=\"elementor elementor-5040\" data-elementor-settings=\"{&quot;ha_cmc_init_switcher&quot;:&quot;no&quot;}\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"has_eae_slider elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-ac725c2 elementor-section-full_width elementor-section-height-default elementor-section-height-default exad-glass-effect-no 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wpr-pointer-item\"><span>Softwares<\/span><i class=\"wpr-sub-icon fas\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/a>\n<ul  class=\"sub-menu wpr-sub-menu\">\n\t<li class=\"menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-8212\"><a target=\"_blank\" href=\"http:\/\/www.examind.com?utm_source=geomatys\" class=\"wpr-sub-menu-item\"><span>Examind Suite<\/span><\/a>\t<li class=\"menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-page menu-item-7250\"><a href=\"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/apache-sis\/\" class=\"wpr-sub-menu-item\"><span>Apache-SIS<\/span><\/a><\/ul>\n<\/li>\n<li class=\"menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-page menu-item-has-children menu-item-7253\"><a href=\"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/solutions-metier\/\" class=\"wpr-menu-item wpr-pointer-item\"><span>Services<\/span><i class=\"wpr-sub-icon fas\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/a>\n<ul  class=\"sub-menu wpr-sub-menu\">\n\t<li class=\"menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-page menu-item-9571\"><a href=\"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/vigiearth\/\" class=\"wpr-sub-menu-item\"><span>VigiEarth<\/span><\/a>\t<li class=\"menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-page menu-item-7254\"><a href=\"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/solutions-metier\/aqualit\/\" class=\"wpr-sub-menu-item\"><span>AQUALIT<\/span><\/a>\t<li class=\"menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-page menu-item-7830\"><a href=\"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/shoreint\/\" class=\"wpr-sub-menu-item\"><span>ShoreInt &#8211; OPAT<\/span><\/a>\t<li class=\"menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-page menu-item-7256\"><a href=\"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/solutions-metier\/epiwise\/\" class=\"wpr-sub-menu-item\"><span>EpiWise<\/span><\/a><\/ul>\n<\/li>\n<li class=\"menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-page menu-item-7259\"><a href=\"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/qui-sommes-nous\/\" class=\"wpr-menu-item wpr-pointer-item\"><span>The company<\/span><\/a><\/li>\n<li class=\"menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-page menu-item-8317\"><a href=\"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/rse\/\" class=\"wpr-menu-item wpr-pointer-item\"><span>CSR<\/span><\/a><\/li>\n<li class=\"menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-page menu-item-7258\"><a href=\"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/contact\/\" class=\"wpr-menu-item wpr-pointer-item\"><span>Contact Us<\/span><\/a><\/li>\n<li class=\"menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-page menu-item-8286\"><a href=\"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/blog\/\" class=\"wpr-menu-item wpr-pointer-item\"><span>Blog<\/span><\/a><\/li>\n<li class=\"trp-language-switcher-container menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-language_switcher current-language-menu-item menu-item-8210\"><a href=\"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5040\" class=\"wpr-menu-item wpr-pointer-item\"><span><span data-no-translation><img data-recalc-dims=\"1\" 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href=\"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/rse\/\" class=\"wpr-mobile-menu-item\">CSR<\/a><\/li>\n<li class=\"menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-page menu-item-7258\"><a href=\"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/contact\/\" class=\"wpr-mobile-menu-item\">Contact Us<\/a><\/li>\n<li class=\"menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-page menu-item-8286\"><a href=\"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/blog\/\" class=\"wpr-mobile-menu-item\">Blog<\/a><\/li>\n<li class=\"trp-language-switcher-container menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-language_switcher current-language-menu-item menu-item-8210\"><a href=\"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5040\" class=\"wpr-mobile-menu-item\"><span data-no-translation><img data-recalc-dims=\"1\" decoding=\"async\" class=\"trp-flag-image\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geomatys.com\/wp-content\/plugins\/translatepress-multilingual\/assets\/images\/flags\/fr_FR.png?resize=18%2C12&#038;ssl=1\" 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:\u00a0<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:list --><\/p>\n<ul><!-- wp:list-item -->\n<li>La mise en place et l\u2019exploitation de Datalakes Geospatiaux (bas\u00e9 sur des infrastructure Cloud et exploitant des volumes massifs de donn\u00e9e)<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><!-- wp:list-item -->\n<li>La (Geo)Datascience<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><!-- wp:list-item -->\n<li>La visualisation de donn\u00e9es incluant la 3D et la r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Cet article pr\u00e9sente un retour d\u2019exp\u00e9rience sur la mise en place de traitements \u00e0 la vol\u00e9e sur un DataLake pour les besoins d\u2019une agence spatiale.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2bfcb797 exad-sticky-section-no exad-glass-effect-no elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2bfcb797\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" 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Les segments sols et centres de mission scientifiques, n\u2019\u00e9chappent pas \u00e0 cette tendance, en raison notamment des nouveaux instruments scientifiques avec de tr\u00e8s hautes r\u00e9solutions, entra\u00eenant des volumes de donn\u00e9es \u00e0 produire, stocker et transmettre toujours plus cons\u00e9quents.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Cependant, combien de donn\u00e9es seront r\u00e9ellement utilis\u00e9es au regard du volume de donn\u00e9es brutes acquises ? Si l\u2019on prend le cas du satellite optique Sentinel 2, une recherche sur la plateforme SciHub sur l\u2019ann\u00e9e 2020, indique que, tous types de produits confondus, un peu moins de 11 Millions de produits ont \u00e9t\u00e9 g\u00e9n\u00e9r\u00e9s cette ann\u00e9e l\u00e0 et qu\u2019 environ 1,7 millions poss\u00e8dent une couverture nuageuse sup\u00e9rieure \u00e0 95 % soit la quasi totalit\u00e9 de l\u2019image. Il est donc probable que plus de 15% des donn\u00e9es acquises en 2020 ne soient jamais utilis\u00e9es. Ce pourcentage peut varier en fonction du capteur \u00e0 l\u2019origine de la mesure (radar, optique\u2026) mais le constat reste valable pour tous, un nombre non n\u00e9gligeable de donn\u00e9es brutes ne sera pas utilis\u00e9 pour produire des analyses. A ce pourcentage de donn\u00e9es \u201cnon utilisables\u201d s\u2019ajoutent les donn\u00e9es pour lesquelles la mesure est exploitable mais qui ne seront simplement pas utilis\u00e9es par manque d\u2019utilisateurs pour la zone ou la p\u00e9riode.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Pour le producteur (et le gestionnaire de DataLake) cela repr\u00e9sente une quantit\u00e9 de donn\u00e9es non n\u00e9gligeable (environ 1,7 PetaOctet de donn\u00e9es par an. dans le cas de Sentinel 2). Dans le cas de cha\u00eenes de production complexes telles que les segments sols de satellite ce nombre peut \u00eatre multipli\u00e9 par le nombre de post-traitements que subit la donn\u00e9e depuis la mesure brute (L0 ou L1) jusqu\u2019\u00e0 devenir un produit pr\u00eat \u00e0 l\u2019utilisation (L2 \u00e0 L4). Toujours dans le cas Sentinel 2, trois post-traitements sont appliqu\u00e9s (niveau L1A, L1B et L1C) \u00e0 la donn\u00e9e avant d\u2019obtenir une donn\u00e9e de niveau L2, produite syst\u00e9matiquement. Finalement, ce sont donc plusieurs dizaines de Po de donn\u00e9es qui ont \u00e9t\u00e9 trait\u00e9es et stock\u00e9es et qui ne serviront pas. Outre que cela ne s\u2019inscrit pas vraiment dans une d\u00e9marche \u201cGreenIT\u201d, cela impacte \u00e9galement le co\u00fbt de l\u2019infrastructure mat\u00e9rielle. Passer d\u2019un traitement syst\u00e9matique \u00e0 une donn\u00e9e pr\u00eate \u00e0 l\u2019emploi (dans la mouvance de la d\u00e9marche Analysis Ready Data) et produite \u00e0 la demande, permettrait d\u2019\u00e9viter cette sur-production inutile\u00a0<em>(note pour l\u2019aspect GreenIT : nous laissons au futur r\u00e9sultat d\u2019une \u00e9tude ACV le soin de d\u00e9terminer le point d\u2019\u00e9quilibre entre traiter deux fois une m\u00eame image ou mettre le r\u00e9sultat en cache apr\u00e8s la premi\u00e8re demande, l\u2019un consommant plus d\u2019\u00e9nergie ou l\u2019autre n\u00e9cessitant plus de disque dur).<\/em><\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->\n<p>Aujourd\u2019hui, cette approche \u201c\u00e0 la demande\u201d est de plus en plus mise en \u0153uvre pour des traitements \u00e0 partir des donn\u00e9es post-trait\u00e9s (production \u00e0 la demande d\u2019occupation des sols, de taux d\u2019humidit\u00e9 comme pour le projet europ\u00e9en Phidias sur lequel Geomatrys est impliqu\u00e9 au c\u00f4t\u00e9 de nombreux partenaires dont le\u00a0<a href=\"https:\/\/cnes.fr\/en\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">CNES<\/a>\u00a0le\u00a0<a href=\"https:\/\/www.cines.fr\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">CINES<\/a>\u00a0et l\u2019<a href=\"https:\/\/www.ird.fr\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">IRD<\/a>\u00a0\u2026), \u00e9vitant ainsi tout ou partie de la production syst\u00e9matique. Cependant, la plupart des segments sols (du niveau L0 au niveau L2 dans le cas de Sentinel 2) reste sur une approche syst\u00e9matique malgr\u00e9 les quantit\u00e9s de donn\u00e9es inutiles. Pourquoi ? Une raison possible, sans doute pas la seule, est qu\u2019un des post-traitements essentiels consiste \u00e0 projeter sur une grille r\u00e9guli\u00e8re les mesures d\u00e9riv\u00e9es du signal capt\u00e9 par le satellite.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->\n<p>La projection des donn\u00e9es consiste \u00e0 associer des valeurs du signal (le signal pour chaque pixels) de mani\u00e8re directe ou indirecte \u00e0 des coordonn\u00e9es g\u00e9ospatiales distribu\u00e9es selon une grille r\u00e9guli\u00e8re. Cela rend les donn\u00e9es beaucoup plus faciles \u00e0 exploiter que des valeurs distribu\u00e9es de mani\u00e8re irr\u00e9guli\u00e8re. Or, l\u2019algorithme de re-\u00e9chantillonage\u00a0 \u00e0 partir de ces simples valeurs est complexe et peut s\u2019av\u00e9rer co\u00fbteux en termes de performances. Depuis 2018,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.restec.or.jp\/en\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">RESTEC<\/a>\u00a0(Remote Sensing Technology Center of Japan) soci\u00e9t\u00e9 affili\u00e9e \u00e0 l\u2019Agence Spatiale Japonaise (<a href=\"https:\/\/global.jaxa.jp\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">JAXA<\/a>), travaille avec Geomatys sur l\u2019application de cette projection \u00e0 la vol\u00e9e pour les donn\u00e9es issues des satellites GCOM-C et W.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:image {\"id\":4664,\"linkDestination\":\"custom\"} --><!-- \/wp:image --><!-- wp:paragraph --><!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph --><!-- \/wp:paragraph -->\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-05d90bb exad-sticky-section-no exad-glass-effect-no elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"05d90bb\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"456\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geomatys.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Picture1-1-1.png?fit=800%2C456&amp;ssl=1\" class=\"attachment-large size-large wp-image-9374\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/www.geomatys.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Picture1-1-1.png?w=936&amp;ssl=1 936w, https:\/\/i0.wp.com\/www.geomatys.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Picture1-1-1.png?resize=300%2C171&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/www.geomatys.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Picture1-1-1.png?resize=768%2C438&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/www.geomatys.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Picture1-1-1.png?resize=18%2C10&amp;ssl=1 18w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Exemple de sortie d\u2019un service Analysis Ready Data \u2013 WMS via Examind<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-14a2f1b exad-sticky-section-no exad-glass-effect-no elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"14a2f1b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Dans l\u2019exemple du GCOM-W, la donn\u00e9e brute \u00e0 laquelle est appliqu\u00e9e la projection \u00e0 la vol\u00e9e correspond \u00e0 une partie cons\u00e9quente de l\u2019orbite du satellite. La position de chaque pixel est exprim\u00e9e en latitude et longitude pour chaque pixel, ainsi de l\u2019\u00e9quateur au p\u00f4le existe t\u2019il une tr\u00e8s grande variabilit\u00e9 dans la taille des pixels.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>L\u2019objectif est donc de fournir \u00e0 l\u2019utilisateur un acc\u00e8s \u00e0 la vol\u00e9e \u00e0 des donn\u00e9es pr\u00eates \u00e0 l\u2019emploi (approche Analysis Ready Data), moins d\u00e9pendant de la structure initiale des produits et, dans le cas de GCOM-W, de l\u2019orbite du satellite.\u00a0<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>Pour cela, l\u2019ensemble des donn\u00e9es est index\u00e9 comme une couche spatio-temporelle unique (ou cube de donn\u00e9es). Ainsi l\u2019utilisateur peut t\u00e9l\u00e9charger l\u2019emprise spatio-temporelle des donn\u00e9es qu\u2019il souhaite via des services standards (WCS ici) ind\u00e9pendamment de la structure des donn\u00e9es acquises par le satellite.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>Proposer un tel service \u00e0 la vol\u00e9e n\u00e9cessite de disposer d\u2019une op\u00e9ration de projection efficace. C\u2019est sur cet aspect que nous avons concentr\u00e9 le gros de nos travaux durant 2 ans.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>Il est assez facile de d\u00e9terminer les coordonn\u00e9es g\u00e9ographiques (latitude et longitude) de chaque pixel lorsque ces coordonn\u00e9es sont d\u00e9clar\u00e9es dans le fichier. Il est beaucoup plus difficile d\u2019effectuer le cheminement inverse, c\u2019est-\u00e0-dire de trouver le pixel auquel correspond des coordonn\u00e9es g\u00e9ographiques, lorsque ces pixels ne sont pas distribu\u00e9s sur une grille r\u00e9guli\u00e8re. L\u2019approche brute (inapplicable pour les grandes images) consisterait \u00e0 it\u00e9rer sur chaque pixel jusqu\u2019\u00e0 trouver le plus proche. L\u2019approche pr\u00e9sent\u00e9e ci-dessous, et mise en \u0153uvre par Geomatys permet de r\u00e9soudre la probl\u00e9matique \u00e0 la vol\u00e9e avec une pr\u00e9cision et des performances ma\u00eetris\u00e9es.<\/p>\n<p><!-- \/wp:list --><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>Les tests de performances r\u00e9alis\u00e9s par RESTEC sur l\u2019infrastructure de la JAXA ont permis de qualifier et valider la viabilit\u00e9 de l\u2019outil et de l\u2019approche, qui entrera\u00a0<strong>en production en 2021<\/strong>. Bien conscient que la probl\u00e9matique li\u00e9 au satellite GCOM est applicable \u00e0 d\u2019autre sources de donn\u00e9es, Geomatys s\u2019est employ\u00e9 au cours des deux derni\u00e8res ann\u00e9es \u00e0 mettre en place un process g\u00e9n\u00e9rique via le logiciel\u00a0<a href=\"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/2019\/10\/21\/examind-datacube\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Examind DataCube<\/a>\u00a0qui capitalisent cette exp\u00e9rience et permettront d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer les prochaines mises en oeuvre de la solution.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"has_eae_slider elementor-element elementor-element-9594aac e-con-full e-flex wpr-particle-no wpr-jarallax-no wpr-parallax-no wpr-sticky-section-no wpr-equal-height-no e-con e-child\" data-eae-slider=\"51062\" data-id=\"9594aac\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;,&quot;_ha_eqh_enable&quot;:false}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2907e69 exad-sticky-section-no exad-glass-effect-no elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2907e69\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>D\u2019un point de vue technique, la d\u00e9marche est la suivante :<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<ol>\n<li>Tout d\u2019abord, les coordonn\u00e9es g\u00e9ographiques de chaque pixels sont projet\u00e9es vers une projection Mercator universelle (UTM). La zone de la projection UTM est s\u00e9lectionn\u00e9e de mani\u00e8re \u00e0 contenir le pixel qui se trouve au centre de l\u2019image. Cette projection est appliqu\u00e9e parce que la distribution des pixels des images GCOM se rapproche grandement d\u2019une grille r\u00e9guli\u00e8re lorsqu\u2019on utilise cette projection.<br \/><br \/><\/li>\n<li>Ensuite, les coefficients d\u2019une transformation affine sont calcul\u00e9s par la m\u00e9thode des moindres carr\u00e9es moyens. Cette transformation affine est un ensemble d\u2019\u00e9quations lin\u00e9aires permettant de convertir les coordonn\u00e9es UTM de chaque pixel par une estimation de ses coordonn\u00e9es pixels dans le fichier GCOM. Les transformations affines \u00e9tant lin\u00e9aires alors que la relation entre les coordonn\u00e9es pixels et les coordonn\u00e9es g\u00e9ospatiales dans un fichier GCOM est non-lin\u00e9aire, l\u2019utilisation d\u2019une transformation affine induit une erreur. Le Datacube calcule les coefficients qui font que la moyenne de (<em>coordonn\u00e9es pixels r\u00e9elles<\/em>\u00a0\u2212\u00a0<em>coordonn\u00e9es pixels estim\u00e9es<\/em>)\u00b2 soit le plus petit possible.<br \/><br \/><\/li>\n<li>Une grille des r\u00e9sidus est construite. Cette grille contient, pour chaque pixel, la valeur de (<a href=\"https:\/\/www.ngs.noaa.gov\/NADCON5\/index.shtml\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>coordonn\u00e9es pixels r\u00e9elles<\/em>\u00a0\u2212\u00a0<em>coordonn\u00e9es pixels estim\u00e9es<\/em><\/a>). Pour rappel, les \u00e9tapes 1 et 2 ci-haut ont chacune contribu\u00e9 \u00e0 ce que les r\u00e9sidus soient les plus petits possibles.<br \/><br \/><\/li>\n<li>Pour calculer les coordonn\u00e9es du pixel correspondant \u00e0 des coordonn\u00e9es UTM donn\u00e9es, on applique d\u2019abord la transformation affine pour avoir une premi\u00e8re estimation puis on calcule les coordonn\u00e9es UTM r\u00e9elles de cette premi\u00e8re estimation en ajoutant les r\u00e9sidus. On trouvera une erreur par rapport aux coordonn\u00e9es sp\u00e9cifi\u00e9es. Cette erreur, exprim\u00e9e en unit\u00e9s de la projection UTM, est convertie en erreur exprim\u00e9e en unit\u00e9s pixels en multipliant le vecteur repr\u00e9sentant l\u2019erreur par l\u2019inverse de la matrice Jacobienne de la fonction repr\u00e9sent\u00e9e par la grille des r\u00e9sidus; \u00e0 la position du pixel estim\u00e9e multipli\u00e9e par la matrice Jacobienne de la transformation affine. On obtient une nouvelle estimation des coordonn\u00e9es pixels, que l\u2019on convertit \u00e0 nouveau en coordonn\u00e9es UTM afin de v\u00e9rifier l\u2019erreur et on r\u00e9p\u00e8te le processus jusqu\u2019\u00e0 ce que l\u2019erreur soit suffisamment faible. Cet algorithme est le m\u00eame que celui appliqu\u00e9 pour les changements de r\u00e9f\u00e9rentiels utilisant les grilles NADCON, except\u00e9 qu\u2019on y ajoute l\u2019utilisation des matrices Jacobiennes pour mieux prendre en compte l\u2019aspect non-lin\u00e9aire de la transformation. A titre de comparaison, l\u2019algorithme employ\u00e9 par NADCON suppose implicitement que les matrices Jacobiennes sont tr\u00e8s proches de la matrice identit\u00e9e. C\u2019est une approximation raisonnable pour NADCON mais pas pour les images GCOM.<br \/><br \/><\/li>\n<li>Les \u00e9tapes d\u00e9crites ci-dessus fournissent un m\u00e9canisme n\u00e9cessaire pour projeter l\u2019image sur une grille r\u00e9guli\u00e8re. Il nous reste \u00e0 choisir une grille r\u00e9guli\u00e8re. La transformation affine calcul\u00e9e \u00e0 l\u2019\u00e9tape 2 fournit un bon point de d\u00e9part puisqu\u2019elle cherchait \u00e0 se rapprocher le plus possible de la r\u00e9partition des donn\u00e9es originales. On prend l\u2019inverse de cette matrice comme source des coefficients du fichier .TFW qui accompagne les images au format TIFF. IlN ne reste plus qu\u2019\u00e0 projeter les pixels de l\u2019image GCOM vers le syst\u00e8me de r\u00e9f\u00e9rence d\u00e9termin\u00e9e \u00e0 l\u2019\u00e9tape 1 sur une grille inf\u00e9r\u00e9e par le fichier TFW d\u00e9termin\u00e9 \u00e0 cette \u00e9tape 5 en utilisant la transformation non-lin\u00e9aire d\u00e9crite \u00e0 l\u2019\u00e9tape 4.<\/li>\n<\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f79d628 exad-sticky-section-no exad-glass-effect-no elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f79d628\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"czr-wp-the-content\">\n<p>Les tests de performances r\u00e9alis\u00e9s par RESTEC sur l\u2019infrastructure de la JAXA ont permis de qualifier et valider la viabilit\u00e9 de l\u2019outil et de l\u2019approche, qui entrera\u00a0<strong>en production en 2021<\/strong>. Bien conscient que la probl\u00e9matique li\u00e9 au satellite GCOM est applicable \u00e0 d\u2019autre sources de donn\u00e9es, Geomatys s\u2019est employ\u00e9 au cours des deux derni\u00e8res ann\u00e9es \u00e0 mettre en place un process g\u00e9n\u00e9rique via le logiciel\u00a0<a href=\"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/2019\/10\/21\/examind-datacube\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Examind DataCube<\/a>\u00a0qui capitalisent cette exp\u00e9rience et permettront d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer les prochaines mises en oeuvre de la solution.<\/p>\n<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<section class=\"has_eae_slider elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-2b2862d1 elementor-section-full_width elementor-section-height-default elementor-section-height-default exad-glass-effect-no wpr-particle-no wpr-jarallax-no wpr-parallax-no wpr-sticky-section-no wpr-equal-height-no exad-sticky-section-no\" 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r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e \u00a0 Cet article pr\u00e9sente un retour d\u2019exp\u00e9rience sur la mise en place de traitements \u00e0 la vol\u00e9e sur un DataLake pour les besoins d\u2019une agence spatiale. Que l\u2019on soit en charge de la production et la collecte de donn\u00e9es o\u00f9 en charge d\u2019un DataLake et de l\u2019analyse ult\u00e9rieure de ces m\u00eames donn\u00e9es, force est de constater que la quantit\u00e9 d\u2019information produite ne cesse d\u2019augmenter. Les segments sols et centres de mission scientifiques, n\u2019\u00e9chappent pas \u00e0 cette tendance, en raison notamment des nouveaux instruments scientifiques avec de tr\u00e8s hautes r\u00e9solutions, entra\u00eenant des volumes de donn\u00e9es \u00e0 produire, stocker et transmettre toujours plus cons\u00e9quents. \u00a0 Cependant, combien de donn\u00e9es seront r\u00e9ellement utilis\u00e9es au regard du volume de donn\u00e9es brutes acquises ? Si l\u2019on prend le cas du satellite optique Sentinel 2, une recherche sur la plateforme SciHub sur l\u2019ann\u00e9e 2020, indique que, tous types de produits confondus, un peu moins de 11 Millions de produits ont \u00e9t\u00e9 g\u00e9n\u00e9r\u00e9s cette ann\u00e9e l\u00e0 et qu\u2019 environ 1,7 millions poss\u00e8dent une couverture nuageuse sup\u00e9rieure \u00e0 95 % soit la quasi totalit\u00e9 de l\u2019image. Il est donc probable que plus de 15% des donn\u00e9es acquises en 2020 ne soient jamais utilis\u00e9es. Ce pourcentage peut varier en fonction du capteur \u00e0 l\u2019origine de la mesure (radar, optique\u2026) mais le constat reste valable pour tous, un nombre non n\u00e9gligeable de donn\u00e9es brutes ne sera pas utilis\u00e9 pour produire des analyses. A ce pourcentage de donn\u00e9es \u201cnon utilisables\u201d s\u2019ajoutent les donn\u00e9es pour lesquelles la mesure est exploitable mais qui ne seront simplement pas utilis\u00e9es par manque d\u2019utilisateurs pour la zone ou la p\u00e9riode. \u00a0 Pour le producteur (et le gestionnaire de DataLake) cela repr\u00e9sente une quantit\u00e9 de donn\u00e9es non n\u00e9gligeable (environ 1,7 PetaOctet de donn\u00e9es par an. dans le cas de Sentinel 2). Dans le cas de cha\u00eenes de production complexes telles que les segments sols de satellite ce nombre peut \u00eatre multipli\u00e9 par le nombre de post-traitements que subit la donn\u00e9e depuis la mesure brute (L0 ou L1) jusqu\u2019\u00e0 devenir un produit pr\u00eat \u00e0 l\u2019utilisation (L2 \u00e0 L4). Toujours dans le cas Sentinel 2, trois post-traitements sont appliqu\u00e9s (niveau L1A, L1B et L1C) \u00e0 la donn\u00e9e avant d\u2019obtenir une donn\u00e9e de niveau L2, produite syst\u00e9matiquement. Finalement, ce sont donc plusieurs dizaines de Po de donn\u00e9es qui ont \u00e9t\u00e9 trait\u00e9es et stock\u00e9es et qui ne serviront pas. Outre que cela ne s\u2019inscrit pas vraiment dans une d\u00e9marche \u201cGreenIT\u201d, cela impacte \u00e9galement le co\u00fbt de l\u2019infrastructure mat\u00e9rielle. Passer d\u2019un traitement syst\u00e9matique \u00e0 une donn\u00e9e pr\u00eate \u00e0 l\u2019emploi (dans la mouvance de la d\u00e9marche Analysis Ready Data) et produite \u00e0 la demande, permettrait d\u2019\u00e9viter cette sur-production inutile\u00a0(note pour l\u2019aspect GreenIT : nous laissons au futur r\u00e9sultat d\u2019une \u00e9tude ACV le soin de d\u00e9terminer le point d\u2019\u00e9quilibre entre traiter deux fois une m\u00eame image ou mettre le r\u00e9sultat en cache apr\u00e8s la premi\u00e8re demande, l\u2019un consommant plus d\u2019\u00e9nergie ou l\u2019autre n\u00e9cessitant plus de disque dur). \u00a0 Aujourd\u2019hui, cette approche \u201c\u00e0 la demande\u201d est de plus en plus mise en \u0153uvre pour des traitements \u00e0 partir des donn\u00e9es post-trait\u00e9s (production \u00e0 la demande d\u2019occupation des sols, de taux d\u2019humidit\u00e9 comme pour le projet europ\u00e9en Phidias sur lequel Geomatrys est impliqu\u00e9 au c\u00f4t\u00e9 de nombreux partenaires dont le\u00a0CNES\u00a0le\u00a0CINES\u00a0et l\u2019IRD\u00a0\u2026), \u00e9vitant ainsi tout ou partie de la production syst\u00e9matique. Cependant, la plupart des segments sols (du niveau L0 au niveau L2 dans le cas de Sentinel 2) reste sur une approche syst\u00e9matique malgr\u00e9 les quantit\u00e9s de donn\u00e9es inutiles. Pourquoi ? Une raison possible, sans doute pas la seule, est qu\u2019un des post-traitements essentiels consiste \u00e0 projeter sur une grille r\u00e9guli\u00e8re les mesures d\u00e9riv\u00e9es du signal capt\u00e9 par le satellite. \u00a0 La projection des donn\u00e9es consiste \u00e0 associer des valeurs du signal (le signal pour chaque pixels) de mani\u00e8re directe ou indirecte \u00e0 des coordonn\u00e9es g\u00e9ospatiales distribu\u00e9es selon une grille r\u00e9guli\u00e8re. Cela rend les donn\u00e9es beaucoup plus faciles \u00e0 exploiter que des valeurs distribu\u00e9es de mani\u00e8re irr\u00e9guli\u00e8re. Or, l\u2019algorithme de re-\u00e9chantillonage\u00a0 \u00e0 partir de ces simples valeurs est complexe et peut s\u2019av\u00e9rer co\u00fbteux en termes de performances. Depuis 2018,\u00a0RESTEC\u00a0(Remote Sensing Technology Center of Japan) soci\u00e9t\u00e9 affili\u00e9e \u00e0 l\u2019Agence Spatiale Japonaise (JAXA), travaille avec Geomatys sur l\u2019application de cette projection \u00e0 la vol\u00e9e pour les donn\u00e9es issues des satellites GCOM-C et W. Exemple de sortie d\u2019un service Analysis Ready Data \u2013 WMS via Examind Dans l\u2019exemple du GCOM-W, la donn\u00e9e brute \u00e0 laquelle est appliqu\u00e9e la projection \u00e0 la vol\u00e9e correspond \u00e0 une partie cons\u00e9quente de l\u2019orbite du satellite. La position de chaque pixel est exprim\u00e9e en latitude et longitude pour chaque pixel, ainsi de l\u2019\u00e9quateur au p\u00f4le existe t\u2019il une tr\u00e8s grande variabilit\u00e9 dans la taille des pixels. \u00a0 L\u2019objectif est donc de fournir \u00e0 l\u2019utilisateur un acc\u00e8s \u00e0 la vol\u00e9e \u00e0 des donn\u00e9es pr\u00eates \u00e0 l\u2019emploi (approche Analysis Ready Data), moins d\u00e9pendant de la structure initiale des produits et, dans le cas de GCOM-W, de l\u2019orbite du satellite.\u00a0 \u00a0 Pour cela, l\u2019ensemble des donn\u00e9es est index\u00e9 comme une couche spatio-temporelle unique (ou cube de donn\u00e9es). Ainsi l\u2019utilisateur peut t\u00e9l\u00e9charger l\u2019emprise spatio-temporelle des donn\u00e9es qu\u2019il souhaite via des services standards (WCS ici) ind\u00e9pendamment de la structure des donn\u00e9es acquises par le satellite. \u00a0 Proposer un tel service \u00e0 la vol\u00e9e n\u00e9cessite de disposer d\u2019une op\u00e9ration de projection efficace. C\u2019est sur cet aspect que nous avons concentr\u00e9 le gros de nos travaux durant 2 ans. \u00a0 Il est assez facile de d\u00e9terminer les coordonn\u00e9es g\u00e9ographiques (latitude et longitude) de chaque pixel lorsque ces coordonn\u00e9es sont d\u00e9clar\u00e9es dans le fichier. Il est beaucoup plus difficile d\u2019effectuer<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":3939,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_umich_oidc_access":"","_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-5040","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-actus"],"aioseo_notices":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/www.geomatys.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/63ef664327b77939a92ce0fc_data-science-.jpg?fit=1920%2C1080&ssl=1","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5040","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5040"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5040\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":9381,"href":"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5040\/revisions\/9381"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3939"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5040"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5040"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.geomatys.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5040"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}