Tutoriel PyRaTe

Logiciel conçu pour les projets de télédétection des étudiants de L3 de l'Université de Versailles Saint-Quentin (UVSQ)

Introduction

PyRaTe est une bibliothèque Python conçue pour vous aider lors de vos projets de "télédétection".

Il s'agit un package de fonctions vous permettant d'entrainer un classifieur à identifier les pixels dans une image satellite "raster" multi-bande : un problème classique en télédétection.

Elle contient des fonctions pour :

L'importation des différentes bandes d'une image satellite au format GeoTIFF.
Un affichage RGB géoréférencé à partir de 3 bandes d'une image satellite.
Labéliser des pixels d'une image donnée, pour constituer une base de données d'entrainement sous la forme d'un DataFrame Pandas.
Afficher la distribution des pixels d'une base de données (par bande et par label).
Entrainer un classifieur à identifier les pixels dans une image satellite.
Tester les performances d'un classifieur sur des pixels autres que ceux des données d'entrainement.
Afficher les labels prédits pour les pixels d'une image, avec géoréférencement.

Dans le cas où vous n'avez aucune idée a priori de l'identification des pixels de l'image, elle contient aussi une fonction pour du partitionnement des pixels.

Vous trouverez sur ce site web un tutoriel pour prendre en main PyRaTe, sur un exemple d'image satellite "raster" multi-bande.

Installation

Téléchargez la dernière version de PyRaTe sa page GitHub, dans l'onglet "Releases" :

Lien vers PyRaTe

Enregistrez le dossier téléchargé (et dézippé) sur votre ordinateur.

Pour installer PyRaTe, récupérez le chemin où vous l'avez enregistrée sur votre ordinateur "path/PyRaTe" et utilisez la commande Python :

pip install path/PyRaTe

Une fois PyRaTe installée, vous pourrez l'importer sous Python avec la commande :

import PyRaTe

C'est bon, vous pouvez utiliser PyRaTe !

Credits

LATMOS/IPSL, UVSQ Université Paris-Saclay, Guyancourt, France