| Summary: | L’analyse des paysages, de ses dynamiques et ses processus environnementaux, nécessite d’acquérir régulièrement des données des sites, notamment pour le bilan glaciaire au Spitsberg et en haute montagne. A cause des mauvaises conditions climatiques communes aux latitudes polaires et à cause de leur coût, les images satellites journalières ne sont pas toujours accessibles. De ce fait, les événements rapides comme la fonte de la neige ou l'enneigement ne peuvent pas être étudiés à partir des données de télédétection à cause de leur fréquence trop faible. Nous avons complété les images satellites par un ensemble de de stations photo automatiques et autonomes qui prennent 3 photos par jour. L’acquisition de ces photos génère une grande base de données d’images. Plusieurs traitements doivent être appliqués sur les photos afin d’extraire l’information souhaitée (modifications géométriques, gestion des perturbations atmosphériques, classification, etc). Seule l’informatique est à même de stocker et gérer toutes ces informations. Le cloud computing offre en tant que services des ressources informatiques (puissance de calcul, espace de stockage, applications, etc). Uniquement le stockage de la masse de données géographique pourrait être une raison d’utilisation du cloud computing. Mais en plus de son espace de stockage, le cloud offre une simplicité d’accès, une architecture scalable ainsi qu’une modularité dans les services disponibles. Dans le cadre de l’analyse des photos in situ, le cloud computing donne la possibilité de mettre en place un outil automatique afin de traiter l’ensemble des données malgré la variété des perturbations ainsi que le volume de données. A travers une décomposition du traitement d’images en plusieurs tâches, implémentées en tant que web services, la composition de ces services nous permet d’adapter le traitement aux conditions de chacune des données. Analyzing landscape, its dynamics and environmental evolutions require regular data from the sites, specifically for glacier mass balanced in ...
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