WASP (pour Weighted Average Synthesis Processor) est une chaîne de traitement permettant de synthétiser plusieurs images optiques de niveau 2A de Maja en une seule image sans nuage. Elle permet donc de créer périodiquement des images de synthèse sans nuage tout en conservant la saisonnalité (pour la classification par exemple).
L'algorithme a été développé au CESBIO en coopération avec l'Université Catholique de Louvain (UCL) et CS Romania dans le cadre du projet Sen2Agri qui a bénéficié d'un financement de l'ESA.
Pour plus de détails sur les méthodes utilisées par WASP, consultez le site http://www.cesbio.ups-tlse.fr/multitemp/?p=13976.
Comment exécuter WASP
Pour traiter une série temporelle de niveau 2A, le script ./bin/WASP doit être exécuté. Plus d'informations sont disponibles ici : https://github.com/CNES/WASP
Le fichier readme explique également comment définir les paramètres et préparer les données d'entrée.
Format des données
Entrée
WASP fonctionne sur le format de produit Level-2A défini par THEIA (Plus d'informations ici). Des exemples de produits peuvent être trouvés sur le site web du centre de données terrestres de THEIA : https://theia.cnes.fr/.
Actuellement les plateformes Sentinel-2 et Venus sont supportées.
Sortie
La sortie est conforme au format Level-3A de Theia.
Installation :
Les bibliothèques nécessaires pour WASP ont été pré-compilées dans le paquet. Pour installer WASP vous devez seulement dézipper l'archive, et lancer la ligne de commande suivante :
>>> bash WASP-v1.0.run --target /path/to/install
Cela devrait donner la réponse suivante :
Vérification de l'intégrité de l'archive... 100% Tout est bon.
Décompresser Installer WASP... 100%
Terminé l'installation de WASP
Contact :
Vous pouvez nous contacter via le github officiel : https://github.com/CNES/WASP
WASP
Thématique
Type de licence
Open source
Langage de programmation
C++, Python; Cmake
Système d'exploitation
Linux RedHat 6+, CENTOS 6+ Ubuntu 12.04+
Une question à propos de WASP ?
N'hésitez pas à nous contacter via le GitHub officiel : https://github.com/CNES/WASP. Nous sommes là pour vous aider !
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