GEO-Lab

Présentation

GEO-Lab est une plateforme pédagogique collaborative en géomatique : collecte, traitement, intégration et diffusion d’information géographique numérique.

Objectifs

La plateforme pédagogique GEO-Lab a comme objectif de permettre aux étudiants du Master "Observation de la Terre et Géomatique" de travailler de manière collaborative sur des projets d'applications opérationnelles et/ou sur des projets R&D avec des partenaires académiques, publics (collectivités territoriales) et industriels sur des questionnements d'aménagement durable du territoire, de suivi des milieux naturels, de gestion de ressources et d'énergie

Il s’agit de préparer les étudiants aux futures situations professionnelles auxquelles ils seront confrontés aussi bien dans le secteur public, que dans le secteur privé.

Organisation

Concrètement, la plateforme pédagogique innovante Géo-LAB est fondée sur l'apprentissage collaboratif autour de la donnée, par le développement d'une chaine d'enseignements (UE) allant de la collecte des données géographiques au sol, jusqu’à leur structuration, leur analyse spatiale et leur diffusion/valorisation au sein de service de cartographie en ligne (WebGis).

Organisation structurelle et fonctionnelle du GEO-Lab

La plateforme GEO-Lab c'est :

Des instruments et des logiciels dans une salle dédiée :

  • GPS différentiel (précision centimétrique)
  • Drone + caméra embarquée
  • Appareils photographiques très haute résolution
  • Lidar terrestre ILRIS-3D
  • Lien avec plateforme GTHR EOST (LiDAR mobile, interféromètre)
  • Station totale (théodolite/distance-mètres) / niveau de précision
  • Logiciel de traitement d'images (ENVI, ERDAS, eCognition)
  • Une plateforme cartographique

Une mise en situation professionnelle

Exemples de projets 2015-2016 :

  • Sujet 1 : Evolution des enjeux environnementaux en Alsace
  • Sujet 2 : Evaluation et cartographie des risques à Djibouti-ville
  • Sujet 3 : Etude intégrée de l'aléa et du risque sur le glissement de terrain du quartier de l'Adroit à Barcelonnette
  • Sujet 4 : Analyse et intérêt de données LiDAR