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Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Science de l'environnement
  • Catégorie : Visualisation scientifique
  • Catégorie : Analyse des données
  • Catégorie : Présentation des données
  • Catégorie : Développement des processus
  • Catégorie : Transformation des données
  • Catégorie : Environnement
  • Catégorie : Surveillance de l'environnement
  • Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
  • Catégorie : Cartographie géospatiale
  • Catégorie : Information et technologie géospatiales
  • Catégorie : Communication technique
  • Catégorie : Analyse des données spatiales
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Analyse d'images
  • Catégorie : Visualisation des données

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Systèmes d'information géographique

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

avril 2026

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "Imagerie satellitaire, télédétection et apprentissage automatique"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 3 modules dans ce cours

Dans ce module, vous découvrirez comment les données satellitaires peuvent être utilisées pour comprendre l'évolution de la végétation et pourquoi l'indice NDVI est un indicateur largement reconnu dans le domaine de l'analyse environnementale. Vous commencerez par réfléchir à la manière dont les tendances du NDVI contribuent aux rapports environnementaux concrets, puis vous vous familiariserez avec Google Earth Engine en tant que plateforme permettant de travailler avec des ensembles de données volumineux. À l'aide d'exemples guidés, vous écrirez votre premier script Earth Engine pour charger et visualiser la collection MODIS NDVI. À la fin du module, vous serez à l'aise avec l'utilisation d'Earth Engine et le traitement des données NDVI, qui serviront de base à des analyses plus approfondies.

Inclus

2 vidéos2 lectures1 devoir

Dans ce module, vous apprendrez à transformer des séries chronologiques de données NDVI brutes en synthèses plus faciles à interpréter et à communiquer. Vous réfléchirez aux raisons pour lesquelles les images satellites brutes peuvent être difficiles à utiliser dans des rapports et vous découvrirez comment la réduction temporelle permet de mettre en évidence des tendances significatives. À la fin de ce module, vous serez en mesure de créer des ensembles de données NDVI médianes annuelles prêtes à être analysées et visualisées pour en dégager des tendances.

Inclus

1 vidéo2 lectures2 devoirs

Ce module a pour objectif de vous apprendre à transformer des données NDVI agrégées en informations exploitables par d’autres personnes, leur permettant ainsi de prendre des mesures concrètes. Vous réfléchirez à la raison pour laquelle les graphiques jouent un rôle essentiel dans la communication environnementale et apprendrez à créer des graphiques de séries chronologiques NDVI dans Google Earth Engine. À la fin du module, vous serez en mesure d'interpréter les tendances NDVI et d'évaluer si votre graphique permet de tirer une conclusion claire et défendable pour un rapport environnemental.

Inclus

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Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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