Cartographie et Analyse de données

Montez en compétence pour analyser vos données agronomiques et environnementales !

Nous proposons deux types de formations pour vous accompagner à la cartographie et à l’utilisation de données spatiales et temporelles en agro-environnement

Aspexit est labellisé QUALIOPI pour les actions de formation ! Profitez-en pour former vos collaborateurs

Cartographie et Analyse de données en agro-environnement avec QGIS

Cartographie et Analyse de données en agro-environnement avec R

Les programmes sont également détaillés en bas de la page 

La formation a lieu sur 1 journée

(possibilité de prévoir du temps supplémentaire)

Les programmes sont également détaillés en bas de la page 

La formation a lieu sur 2 jours

(possibilité de prévoir du temps supplémentaire)

Dernière mise à jour : Septembre 2022

Informations générales

Prochaine date de formation : Voir calendrier ci-dessus

Délai d’inscription : Maximum 3 jours ouvrés avant le début de la formation

Durée de la formation : 1 jour (soit 7h) de 9h à 17h00. Une formation sur 1 jour et demi (soit 10h30) permet d’être plus à l’aise

Tarif de la formation : 400€ HT par participant (soit 480€ TTC avec 20% de TVA)

Tenue de la formation : La formation aura lieu avec un minimum de 3 participants. Les formations sont plafonnées à 8 participants

Modalités de la formation : En visio-conférence pour une formation inter-entreprise. Possibilité de présentiel pour une formation en intra-entreprise

Public ciblé : Chambres d’Agriculture, Instituts Techniques, Agro-fournisseurs, Universitaires (Masters, Doctorants, Chercheurs), Structures privées du domaine agricole…

Accessibilité aux personnes handicapées : Nous contacter, nous étudions au cas pas cas les compensations nécessaires

Pré-requis (un questionnaire est mis à disposition avant inscription) :

  • Ordinateur avec QGIS installé (version 3.10 et au-delà)
  • Être autonome sous QGIS (chargement de couches, manipulations vectorielles et rasters…).
  • Avoir besoin de travailler avec des données spatialisées.

Mots-clés : QGIS, Géomatique, Automatisation, Imagerie, Agronomie, Environnement, Cartographie

Objectifs : Réaliser des géo-traitements, Récupérer et travailler avec de l’imagerie satellitaire, Automatiser des traitements géo-spatiaux sous QGIS

Méthodes pédagogiques et modalités d’évaluation : La formation alterne des séances de présentation, d’échanges avec les participants et de travaux pratiques.

Programme :

Le programme est donné ici à titre indicatif, il est à même d’évoluer en fonction des participants. 

      1. Traitements géo-spatiaux

  • Boîte à outils de traitement et astuces/tips (numérisation avancée, fonds cartographiques, appel de couches WFS/WMS…)
  • Utilisation d’imagerie satellitaire (récupération d’imagerie Sentinel, calculs d’indices de végétations, classification d’images…)
  • Géo-traitements (utilisation de fonctions vectorielles classiques, construction de zones homogènes, utilisation de MNT et dérivation d’indicateurs topographiques…)

       2. Automatisation

  • Exécution par lot, Modelleur graphique, Atlas géographique, Console Python de QGIS
  • Introduction rapide à l’interfaçage R/QGIS (ajout de codes R dans QGIS) et au développement de plugins Python

La journée sera également l’occasion d’échanger plus largement sur la manipulation de données spatialisées (systèmes de coordonnées et les projections, expérimentations et biais d’analyse, travail avec des couches hétérogènes en termes d’emprise spatiale, décalages temporels entre données GPS et données mesurées in-situ, gestion de projet SIG…)

Des données test seront fournies. Les participants auront la possibilité de travailler avec leurs propres données.

INSCRIPTION A LA FORMATION

Dernière mise à jour : Septembre 2022

Informations générales

Prochaine date de formation :Voir calendrier ci-dessus

Délai d’inscription : Maximum 3 jours ouvrés avant le début de la formation

Durée de la formation : 2 jours (soit 14h). 3 jours (soit 21h) permettent d’être plus à l’aise

Tarif de la formation : 800€ HT par participant (soit 960€ TTC avec 20% de TVA)

Tenue de la formation : La formation aura lieu avec un minimum de 3 participants. Les formations sont plafonnées à 8 participants

Modalités de la formation : En visio-conférence pour une formation inter-entreprise. Possibilité de présentiel pour une formation en intra-entreprise

Public ciblé : Chambres d’Agriculture, Instituts Techniques, Agro-fournisseurs, Universitaires (Masters, Doctorants, Chercheurs), Structures privées du domaine agricole…

Accessibilité aux personnes handicapées : Nous contacter, nous étudions au cas pas cas les compensations nécessaires

Pré-requis :

  • Avoir un ordinateur avec R installé (version 4.0 et au-delà) et une interface de visualisation (comme R Studio)
  • Etre autonome sous R (chargement de données, écriture de scripts simples…)

Mots-clés : R, Géo-traitements, Automatisation, Analyse spatiale, Modélisation spatiale, Machine Learning, RMarkdown, RShiny, 

Objectifs : Afficher des données spatio-temporelles et réaliser des géo-traitements simples, Faire interagir des outils de programmation et des systèmes d’information géographiques, Comprendre comment analyser des données d’expérimentation spatiales, Partager et déployer ses résultats

Méthodes pédagogiques et modalités d’évaluation : La formation alterne des séances de présentation, d’échanges avec les participants et de travaux pratiques.

Programme :

Le programme est donné ici à titre indicatif, il est à même d’évoluer ou d’être adapté au public. La formation alterne des séances de présentation, d’échanges et de travaux pratiques.

      1. Traitements géo-spatiaux

  • Affichage de données spatiales, temporelles, et spatio-temporelles, graphiques interactifs, graphiques animés (leaflet, ggplot2…)
  • Traitements géo-spatiaux sous R (chargement de données, buffers, intersections, fusions, découpage…)
  • Appel de fonctions SIG (Grass, SAGA, GDAL) directement dans R
    Intégration de codes R dans QGIS

       2. Analyse spatiale

  • Variabilité spatiale et variographie
  • Interpolation spatiale (TIN, Pondération inverse, Krigeage et dérivés…)
  • Rappels sur les modèles linéaires, Analyse d’expérimentations et Modélisation spatiale
  • Introduction au machine learning (algorithmie, validation croisée, compromis biais-variance…)

        3. Partager et déployer ses résultats

  • RMarkdown : rédaction de rapports sous R
  • RShiny : interfaçage des données sur le web

La journée sera également l’occasion d’échanger plus largement sur la manipulation de données spatialisées (couches hétérogènes en termes d’emprise spatiale, qualité et fiabilité des données spatialisées, validation d’un modèle de prédiction…)

Des données test seront fournies. Les participants auront du temps pour travailler avec leurs propres données.

INSCRIPTION A LA FORMATION