1. Techniques et processus d’analyse spatiale
1.1. Analyse spatiale
1.1.1. Modèles, clusters, réseaux
1.1.2. Estimation de densité (Kernel Density Estimation)
1.2. Télédétection
1.2.1. Analyse multi-temporelle, fusion d'images
1.3. Modélisation spatiale et prévision
1.3.1. Dynamique d’occupation des sols, flux spatiaux
1.4. Validation et géocodage
1.4.1. Gestion des projections, contrôle qualité des données
2. Visualisation et communication
2.1. Outils principaux
2.1.1. Tableau, Power BI (cartes interactives)
2.1.2. D3.js (visualisation interactive)
2.2. Objectifs
2.2.1. Création de cartes professionnelles
2.2.2. Rapports et tableaux de bord clairs et informatifs
3. Gestion et organisation des données géospatiale
3.1. Compétences clés
3.1.1. Structuration des données (formats vectoriels/matriciels)
3.1.2. Intégration et nettoyage (données open data, IoT)
4. Standards et protocoles
4.1. Normes et standards
4.1.1. OGC
4.1.1.1. WMS, WFS, WCS
4.1.2. ISO sur les métadonnées géospatiales
5. Ressources transversales
5.1. Ressources gratuites
5.1.1. NaturaGIS (Compilation de cours gratuits)
5.2. Blogs et communautés
5.2.1. R-Spatial (Actualités et tutoriels sur R)
5.2.2. Tutoriels sur le site PMarchand1
6. Systèmes d'Information Géographique (SIG)
6.1. Logiciels principaux
6.1.1. ArcGIS (ArcMap, ArcGIS Pro, ArcGIS Online)
6.1.2. QGIS (Open source, utilisé dans le secteur public et ONG)
6.1.3. MapInfo, Manifold GIS (spécialisés selon les besoins)
6.2. Formation et ressources
6.2.1. QGIS
6.2.1.1. "QGIS : Devenir un expert SIG" (Udemy)
6.2.1.2. "QGIS 3.X : Maîtriser la cartographie numérique" (Geoguys)
6.2.2. ArcGIS
6.2.2.1. Formations interactives en ligne (Esri France)
7. Logiciels de traitement d'images satellites
7.1. Logiciels principaux
7.1.1. ENVI, ERDAS Imagine, SNAP
7.2. Applications clés
7.2.1. Classification supervisée/non supervisée
7.2.2. Extraction d'indices (NDVI, NDWI)
8. Cartographie web et développement GIS
8.1. Outils et technologies
8.1.1. Carto, Mapbox, Leaflet, Google Earth Engine
8.1.2. GeoServer, PostGIS, CesiumJS
8.2. Objectifs
8.2.1. Développement d'applications web SIG interactives
8.2.2. Visualisation en ligne et partage de données spatiales
9. Bases de données spatiales
9.1. Technologies principales
9.1.1. PostgreSQL/PostGIS
9.1.2. Oracle Spatial
9.1.3. MySQL (avec extensions géospatiales)
9.2. Formation et ressources
9.2.1. "Formation SIG PostGIS dans QGIS" (CartoExpert)
10. Programmation et automatisation
10.1. Langages de programmation
10.1.1. Python
10.1.1.1. Bibliothèques
10.1.1.1.1. Geopandas, Rasterio, Shapely, PyProj, ArcPy
10.1.1.2. Ressources
10.1.1.2.1. "Apprendre à coder avec Python" (MOOC, Université Libre de Bruxelles)
10.1.2. R
10.1.2.1. Paquets
10.1.2.1.1. sf, sp, raster, ggplot2
10.1.2.2. Ressources
10.1.2.2.1. "Méthodes d’analyse spatiale : un grand bol d’R" (Livre en ligne), "Introduction au traitement des données géospatiales avec R"
10.2. Automatisation et Big Data
10.2.1. Hadoop GIS, Spark avec extensions spatiales