Glossaire¶
- AEZ¶
Zone Agro-Ecologique. Plusieurs jeux de données DE Africa, tels que Water Observations from Space, utilisent les AEZ pour subdiviser le continent africain lors de la validation et de l’évaluation de la précision des données.
- API¶
Interface de programmation d’applications. L’interface de programmation d’applications de l’Open Data Cube donne aux programmeurs un accès complet aux capacités du Cube, permettant des requêtes et une extraction avancée des données.
- ARD¶
Données prêtes à être analysées. Données qui ont été prétraitées et compilées pour les rendre plus accessibles. Cela permet aux utilisateurs d’effectuer plus facilement leur propre analyse.
- ARN¶
Nom de ressource Amazon. La méthode de dénomination utilisée par Amazon Web Services pour spécifier sans ambiguïté les ressources.
- AWS¶
Amazon Web Services. Infrastructure informatique en nuage fournie par Amazon (États-Unis).
- CEOS¶
Comité sur les observations de la Terre. Un groupe international qui se concentre sur l’interopérabilité, la validation et la coordination des activités d’observation de la Terre. Voir https://ceos.org/.
- COG¶
GeoTIFF optimisé pour le cloud. Un format de fichier de données optimisé pour des flux de travail efficaces sur le cloud et la lecture à distance. Voir https://www.cogeo.org/.
- Cahiers DE Afrique¶
Digital Earth Africa Notebooks. Un référentiel open-source contenant des Jupyter Notebooks, des outils et des flux de travail pour l’analyse géospatiale avec Open Data Cube et xarray. Voir https://github.com/digitalearthafrica/deafrica-sandbox-notebooks.
- DE Africa Sandbox¶
Digital Earth Africa Sandbox. Un environnement d’apprentissage et d’analyse pour démarrer avec DE Africa et l’Open Data Cube. Il comprend des échantillons de données et des carnets de notes Jupyter qui démontrent les capacités du cube de données ouvert.
- DE Afrique¶
Digital Earth Africa. DE Africa fournit des services de routine, fiables et opérationnels en utilisant les observations de la Terre pour produire des produits prêts à être utilisés pour la politique, la science et l’industrie. Pour plus d’informations, voir https://www.digitalearthafrica.org/.
- EO¶
Observation de la Terre. Le domaine de la collecte d’informations sur la Terre à l’aide de techniques de surveillance telles que la télédétection par satellite ou la collecte de données au sol.
- ESA¶
Agence spatiale européenne
- FAO¶
Organisation des Nations unies pour l’alimentation et l’agriculture
- FC¶
Couverture fractionnée. La couverture fractionnée (CF) est une mesure qui divise le paysage en trois parties, ou fractions : le vert (feuilles, herbe et cultures en croissance), le brun (branches, herbe sèche ou foin, et litière de feuilles mortes) et le sol nu (terre ou roche).
- GeoMAD¶
Produit Geomedian et Median Absolute Deviation.
- Geomedian¶
Une statistique robuste à haute dimension qui maintient les relations entre les bandes spectrales. Fait partie du produit GeoMAD.
- GEE¶
Moteur Google Earth
- GIS¶
Système d’information géographique
- Jupyter Notebook¶
Un type de fichier convivial qui permet d’exécuter un code et de le présenter avec une documentation explicative, des figures et une notation scientifique. Possède l’extension de fichier .ipynb.
- JupyterLab¶
Une interface utilisateur interactive basée sur le web pour éditer et exécuter les Jupyter Notebooks. JupyterLab est utilisé comme environnement d’analyse sur la Sandbox de DE Africa.
- Landsat¶
Un programme conjoint de la NASA et de l’USGS composé de satellites à moyenne résolution qui collectent en permanence des données d’observation de la Terre accessibles au public depuis 1972.
- MAD¶
Écart absolu médian. En Afrique de l’Est, les MAD sont une mesure utilisée pour quantifier la variation du géomedien. Fait partie du produit GeoMAD, où trois MAD différentes sont utilisées : MAD euclidienne, MAD spectrale et MAD de Bray-Curtis.
- MODIS¶
Spectroradiomètre imageur à résolution modérée, un capteur embarqué à bord des satellites Terra et Aqua de la NASA qui collecte tous les jours ou tous les deux jours des données d’observation de la Terre à basse résolution accessibles au public.
- NASA¶
National Aeronautics and Space Administration (États-Unis)
- NBR¶
Rapport de combustion normalisé, calculé à partir du proche infrarouge (NIR) et de l’infrarouge à ondes courtes (SWIR).
- NDVI¶
Indice de végétation par différence normalisée, calculé à partir de la lumière visible et proche infrarouge réfléchie par la végétation.
- NIR¶
Infrarouge proche, faisant référence à des bandes particulières utilisées pour collecter des données d’observation de la Terre
- ODC¶
Open Data Cube, un projet international à code source ouvert développant la technologie qui alimente Digital Earth Africa. Pour plus d’informations, voir http://opendatacube.org/.
- OGC¶
Open Geospatial Consortium
- OWS¶
Services Web de l’OGC. Services géospatiaux pour l’accès, l’affichage et le traitement des données.
- Python¶
Le langage de programmation utilisé pour développer l’Open Data Cube. Il est facile à utiliser tout en permettant un accès et des capacités de traitement très performants. Voir http://www.python.org/ pour plus d’informations.
- SAR¶
Radar à ouverture synthétique
- Sentinelle¶
Une série de satellites du programme Copernicus de l’ESA. Ils collectent des données d’observation de la Terre accessibles au public. Le programme comprend la mission d’instrumentation multispectrale Sentinel-2, et la mission SAR Sentinel-1.
- STAC¶
Le SpatioTemporal Asset Catalog (STAC) est une spécification qui fournit un langage commun pour décrire une gamme d’informations géospatiales, afin qu’elles puissent être plus facilement indexées et découvertes. Un “bien spatio-temporel” est un fichier qui représente des informations sur la terre capturées dans un certain espace et temps. Voir https://stacspec.org/.
- USGS¶
Commission géologique des États-Unis
- WOfS¶
Observations de l’eau depuis l’espace, un produit de Digital Earth Africa qui fournit des images et des données montrant où l’eau a été vue par des satellites.
- xarray¶
Un projet open source et un paquetage Python qui permet de travailler avec des tableaux multidimensionnels étiquetés tels que ceux renvoyés par l’Open Data Cube (ODC). Voir http://xarray.pydata.org/.