Les apprenants analysent la structure d'une carte professionnelle et apprennent où placer les titres, les légendes, les échelles, les flèches indiquant le nord et les sources, afin que la carte soit lisible et ne comporte aucune distraction.

Ce module permet aux apprenants de développer leur capacité à analyser les cartes d'un œil critique. Ils découvrent comment le contraste, l'alignement, la taille et l'espacement orientent l'attention de l'observateur et s'entraînent à identifier les problèmes visuels à partir d'exemples concrets.

Vous découvrez Folium et explorez la manière dont les cartes choroplèthes permettent de mettre en évidence les tendances géographiques des données. À partir de données sur les cas de COVID, les apprenants créent leur première carte choroplèthe interactive et comprennent comment les valeurs des données sont traduites en dégradés visuels.

Vous apprendrez à enrichir vos cartes en y ajoutant des fonctionnalités interactives qui permettent aux utilisateurs d'explorer les données de manière dynamique. Ce module met l'accent sur l'ergonomie, la clarté et une conception adaptée aux parties prenantes.

Ce module complète le processus en transférant les cartes d'un environnement local vers le Web. Vous publierez vos cartes interactives en ligne afin de pouvoir les partager avec un public non initié à la technologie.

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.

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.

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.

Dans ce module, vous utiliserez l’IA générative pour optimiser les flux de travail géospatiaux dans les domaines de la cartographie, de la cartographie web et des SIG dans le cloud. Vous apprendrez comment l’IA peut générer du code, résoudre des erreurs et améliorer la conception des cartes, tout en nécessitant une validation de la précision. Vous vous exercerez à rédiger des consignes efficaces intégrant un contexte spatial afin de générer et d’affiner les résultats de Folium et d’Earth Engine. Dans le cadre d’un exercice pratique, vous appliquerez l’IA pour créer, améliorer et dépanner un flux de travail de cartographie. Vous évaluerez également les résultats générés par l’IA afin de déterminer dans quels cas ils sont fiables et dans quels cas le jugement humain est nécessaire.

Dans le cadre de ce projet, vous allez créer un tableau de bord interactif sur la végétation qui combine l'analyse de Google Earth Engine avec une carte web Folium. Vous calculerez les valeurs actuelles et de référence de l'indice NDVI, vous synthétiserez les valeurs d'anomalie par zone de conservation et vous transformerez les résultats en une carte accessible au public. Vous concevrez le tableau de bord en faisant des choix cartographiques clairs, ajouterez des fenêtres contextuelles interactives et des commandes de couches, puis publierez la carte finale en ligne. Ce projet montre comment le SIG dans le cloud, la cartographie web et la conception cartographique s'articulent dans la communication géospatiale au quotidien.