À propos de ce projet
CCette page propose un exemple d'application cartographique en ligne permettant la visualisation de séries
temporelles au format raster.
Il s'agit d'un projet personnel destiné à excercer, améliorer et
exposer mes compétences dans le domaine des SIG et n'a donc pas d'ambition scientifique excessive, bien
qu'il ait été réalisé avec rigueur. Le projet d'origine à été conçu avec QGIS server mais la version présentée
ici utilise des tuiles statiques pour des raisons techniques (contraintes d'hébergement), ce qui s'accompagne
d'une légère limitation en terme de niveau de zoom maximal possible.
Utilisez les boutons pour sélectionner le mois, et le curseur pour l'année. Les données raster associées s'affichent alors automatiquement. Le bouton "Graphique" situé sous les options de zoom est un outil permettant d'afficher l'évolution de la température pour un pixel donné sur les 22 années pour le mois actif.
Les données affichées ici proviennent intégralement de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) américaine. Il s'agit de données fournies au format netCDF et agrégeant des enregistrements issus de satellites, bateaux et balises jour par jour depuis le début des années 80, avec une résolution spatiale d'environ 30km (1/4°) Ce produit intitulé "NOAA 1/4° Daily Optimum Interpolation Sea Surface Temperature (OISST)" est disponible ici S'agissant d'un projet personnel et pour des raisons de bases de données/hébergement, j'ai fait le choix d'agréger les données par mois et de ne proposer que 4 mois par ans - le 2eme de chaque saison - ainsi qu'un pas de 2 ans. Mais les données existent en continu pour tous les jours de l'année depuis 1982.
Le projet fait appel à differents langages, logiciels et technologies.
Tout d'abord, les
données netCDF pour les pas de temps concernés sont récupérées via un script python. Ce
dernier assure également leur conversion en format GeoTIFF (raster) et gère leur
projection/recadrage, notamment via des outils GDAL. C'est aussi en python que l'on agrège
les données quotidiennes pour les transformer en raster de données mensuelles via calcul de
la moyenne par pixel. A l'origine, ces rasters sont positionnés dans un projet QGIS qui gère les styles et les renvoie via QGIS server vers une interface
web conçue en HTML/CSS et en JavaScript grâce à la bibliothèque de webmapping Leaflet.
Néanmoins, en raison de contraintes d'hébergement, l'architecture QGIS server a ici été remplacée par une version en tuiles rasters statiques.
