Pourquoi NumPy en SIG (Systèmes d’Information Géographique)
|

Pourquoi Numpy est utile en SIG (Systèmes d’Information Géographique)

ByProf. Dr. Betty
Spread the love

NumPy en SIG permet de manipuler fréquemment des données spatiales sous forme de grilles ou de rasters, comme des images satellites, des modèles d’élévation ou des cartes de température. Ces données, au fond, ne sont rien d’autre que… des matrices numériques.

Et c’est là que Numpy brille.
Grâce à ses tableaux multidimensionnels (ndarray), tu peux :

  • lire, transformer et analyser ces rasters très rapidement,
  • faire des opérations mathématiques sur de grands ensembles de pixels,
  • filtrer, lisser ou combiner plusieurs couches raster,
  • et tout cela en quelques lignes de code.

Comment Numpy s’intègre dans un workflow SIG

Numpy est souvent utilisé en combinaison avec d’autres bibliothèques SIG Python, comme :

  • GDAL / Rasterio → pour lire et écrire des fichiers raster (GeoTIFF, .tif, etc.)
  • GeoPandas → pour manipuler des données vectorielles (shapefiles, GeoJSON)
  • Matplotlib → pour visualiser les résultats
  • Scikit-image → pour le traitement d’images

Exemple concret :

import rasterio
import numpy as np

# Ouvrir une image raster
with rasterio.open("dem.tif") as src:
    dem = src.read(1)  # première bande
    print(dem.shape)

# Calculer la pente (différence entre voisins)
slope = np.gradient(dem)

# Créer un masque des zones à plus de 1000 mètres
mask = dem > 1000

print("Zones montagneuses :", np.sum(mask))

Ici, Numpy gère les calculs, Rasterio lit le fichier, et tu peux ensuite visualiser ou sauvegarder les résultats.

Exemples d’utilisation concrète de Numpy en SIG

Voici quelques tâches typiques où Numpy est indispensable :

Tâche SIGUtilisation de Numpy
Calcul d’indice NDVI(nir - red) / (nir + red) sur des matrices raster
Filtrage spatialConvolutions et moyennes locales
Détection de changementsComparer deux rasters (année N vs N+1)
Reprojection ou normalisationAjustement des valeurs de pixels
Classification simpleUtilisation de conditions logiques sur des tableaux

Exemple : calculer un NDVI avec Numpy

Le NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) est un indice de végétation très courant.
Formule : [NDVI = \frac{(NIR – RED)}{(NIR + RED)}]

Exemple en Python :

import rasterio
import numpy as np

with rasterio.open('image_NIR.tif') as nir_src:
    nir = nir_src.read(1)
with rasterio.open('image_RED.tif') as red_src:
    red = red_src.read(1)

# Calcul du NDVI avec Numpy
ndvi = (nir - red) / (nir + red)

# Gestion des valeurs invalides
ndvi = np.nan_to_num(ndvi)

print("NDVI moyen :", ndvi.mean())

➡️ En seulement 4 lignes de calcul, Numpy t’a permis d’extraire une information écologique clé sur une zone entière.

Les avantages de Numpy pour les projets SIG

  1. Vitesse : les calculs se font en C sous le capot.
  2. Facilité : la syntaxe reste simple et lisible.
  3. Interopérabilité : fonctionne avec les bibliothèques SIG les plus utilisées (Rasterio, GDAL, GeoPandas).
  4. Puissance analytique : permet d’appliquer des filtres complexes sur de grandes zones.

Pour aller plus loin

Si tu veux travailler sérieusement avec Numpy dans le domaine SIG, voici quelques combinaisons très puissantes à explorer :

  • Rasterio + Numpy + Matplotlib → pour analyser et visualiser des rasters.
  • GeoPandas + Numpy → pour faire des statistiques spatiales sur des zones vectorielles.
  • Numpy + Scikit-image → pour traiter des images satellites (segmentation, détection).

Voici une FAQ de 5 questions axée sur le salaire et les métiers liés à NumPy et aux SIG, rédigée de façon claire et SEO-friendly :

FAQ : NumPy et métiers SIG

1️⃣ Quel est le salaire moyen d’un spécialiste SIG maîtrisant NumPy ?
Le salaire dépend du pays et du niveau d’expérience. En général :

  • Junior : 30 000 – 40 000 € / an
  • Intermédiaire : 40 000 – 55 000 € / an
  • Senior / Expert : 55 000 – 80 000 € / an
    Maîtriser NumPy pour le traitement de rasters et données géospatiales augmente considérablement votre valeur sur le marché.

2️⃣ Quels métiers SIG utilisent le plus NumPy ?

  • Analyste SIG / Data Analyst Géospatial
  • Développeur Python spécialisé SIG
  • Consultant en géomatique
  • Chercheur en environnement ou urbanisme
    NumPy est crucial pour les calculs matriciels, la manipulation de rasters et l’analyse de grandes données spatiales.

3️⃣ Est-ce que connaître NumPy permet d’accéder à des postes mieux rémunérés ?

Oui ! Les entreprises recherchent des professionnels capables de traiter rapidement de grandes matrices de données, calculer des indices (NDVI, altimétrie, etc.) et automatiser des workflows SIG. Cela fait partie des compétences qui boostent le salaire et ouvrent des postes de senior ou lead analyst.

4️⃣ Peut-on travailler en freelance SIG avec NumPy ?

Absolument ! Beaucoup de projets géospatiaux (cartographie, analyse de terrains, modélisation d’images satellites) sont réalisés par des freelances. La maîtrise de NumPy + Python + Rasterio / GeoPandas est un vrai atout pour :

  • Projets ponctuels de traitement de données
  • Analyse environnementale ou agricole
  • Création de dashboards et visualisations SIG

5️⃣ Comment progresser et augmenter son salaire dans les métiers SIG avec NumPy ?

  • Maîtriser les bibliothèques Python complémentaires : Rasterio, GeoPandas, Matplotlib, Scikit-image
  • Réaliser des projets concrets : calcul de NDVI, analyse de MNT, détection de changements
  • Publier vos projets sur GitHub / portfolio
  • Suivre des formations avancées en géomatique et data science
    Ces actions augmentent vos compétences et rendent votre profil plus attractif pour les recruteurs.

Conclusion

Numpy est non seulement compatible avec les applications SIG, mais il en est un outil fondamental.
Chaque fois que tu manipules une image satellite, un raster d’altitude ou un modèle de terrain, tu travailles, d’une manière ou d’une autre, avec des tableaux Numpy.

👉 En maîtrisant Numpy, tu gagnes donc une compétence clé du monde Géospatiale + Data Science — un duo de plus en plus recherché par les entreprises et les chercheurs.

Similar Posts