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Cormas dans container OpenMole

Je parlais l’autre jour de l’utilisation de Cormas dans Docker et j’avais évoqué la possibilité d’utiliser cette plateforme multi-agent à l’intérieur d’openMole pour pouvoir bénéficier des possibilités de la taupe pour paralléliser le calcul et explorer des modèles.

J’avais profité de Romain pendant le coding-camp 2018 pour qu’on propose une première version de plug-in cormas pour openMole. En plus d’ouvrir des portent au calcul pour Cormas, l’idée était de permettre à l’équipe de développer de se concentrer sur le développement de la plateforme plutôt que sur le redéveloppement des méthodes de calcules.

Etape 1 : un container OpenMole

Pour tester Cormas dans openMole le plus simple est d’utiliser docker. En effet l’équipe openMole propose un joli petit container qui rox les poneys ! Vous pouvez le lancer comme ça :

## telecharger la derniere image
docker pull openmole/openmole:8.0-SNAPSHOT
## cree un conteneur avec les droit décriture sur le dossier monte
docker run -u root  -v /root/openMole_workSpace:/var/openmole openmole/openmole:8.0-SNAPSHOT chown -R openmole:openmole /var/openmole/
## lancer le contener en mode detache
docker run --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -p 8080:8443 -v /root/openMole_workSpace:/var/openmole/ openmole/openmole:8.0-SNAPSHOT

Etape 2 : le plug-in cormas pour OpenMole

Voilà la primitive cormas n’est pas directement intégrée à OpenMole, il faudra donc télécharger le plug-in, et l’importer en utilisant le bouton idoine (la prise électrique) dans la barre d’outils en haut.

Etape 3 : Le script OpenMole

Une fois que le plug-in est installé, il ne reste plus qu’à exécuter un script. Pour se simplifier la vie, on utilisera pour l’exemple un modèle chargé par défaut dans cormas : le modèle des pompiers. Pour ceux qui n’ont pas une petite idée ce que c’est, on a un automate cellulaire dont les cellules passe de arbre à brulé et des agents pompier qui vont essayer d’éteindre l’incendie.

Vous pouvez maintenant crée un script.oms qui sera executable par OpenMole.

// OpenMole Variable definition.
// Those variables will be populated in openMole
// and send in JSON to Pharo/Cormas

val seed = Val[Int]

val numberOfFires = Val[Int]
val numberOfFiremen = Val[Int]
val percentageOfTrees = Val[Double]
val dimensionMin = Val[Int]
val dimensionMax = Val[Int]
val nbTrees = Val[Int]

// The CORMASTask take in parameters the class and method able to
// launch our simulation. In OUr case using the Cormas-Model-FireAutomata
// we run a methods build for OpenMole. You can take a look.
// set() allow you to pass some other thing to your task. You can pass :
// * your model as a file.st
// * inputs from OpenMole Variable
// * outputs as an array
// * defined parameters how doesn't change between simulation.

val model = CORMASTask("CMFireAutomataModel simuOpenMole") set (
//resources += workDirectory / "Cormas-Model-FireAutomata.st",
inputs += seed,
cormasInputs += numberOfFires,
cormasInputs += numberOfFiremen,
cormasInputs += percentageOfTrees,
cormasInputs += dimensionMin,
cormasInputs += dimensionMax,
cormasOutputs += nbTrees,

outputs += (seed, numberOfFires, numberOfFiremen, percentageOfTrees, dimensionMin, dimensionMax),

numberOfFires := 3,
numberOfFiremen := 10,
percentageOfTrees := 0.65,
dimensionMin := 60,
dimensionMax := 80
)

// With the DirectSampling() method you define an easy wait to generate
// a sampling for numberOfFires between 1 to 10.
DirectSampling(
evaluation = model hook CSVHook(workDirectory / "results.csv"),
DirectSampling(
  evaluation = model hook CSVHook(workDirectory / "results.csv"),
  sampling = (numberOfFires in (1 to 10)) x
             (seed in (UniformDistribution[Int]() take 10))
)

Dans ce script la partie propre à Cormas est bien sûr la CORMASTask(). Elle devra contenir l’ensemble des instructions qui seront passées au docker de cormas. Dans l’exemple ici, nous fixons tous les paramètres par défaut. C’est dans la méthode DirectSampling() que l’on va faire varier le nombre de feux a l’initialisation et qu’on définira le nombre de réplications du modèle.

Etape 4 : passer à l’échelle

À l’étape précédente, on utilise un seul thread de l’ordinateur. Pour passer à l’échelle rien de plus simple, il faut simplement modifier la fin du script :

val env = LocalEnvironment(2)

// With the DirectSampling() method you define an easy wait to generate
// a sampling for numberOfFires between 1 to 10.
DirectSampling(
evaluation = model on env hook CSVHook(workDirectory / "results.csv"),
sampling = (numberOfFires in (1 to 10)) x
(seed in (UniformDistribution[Int]() take 10))
)

On définit une variable env qu’on va ensuite appelée dans évaluation. Notre variable env fera alors tourner les modèles en parallèle sur … 2 thread. Si vous avez accès à plus en local, n’hésitez pas à pousser. Enfin si vous avez la chance d’avoir accès à un cluster il ne vous reste plus qu’a explorer les différents environnements pris en charge par OpenMole.

Voilà par exemple sur un cluster SGE, 100 jobs lancés que l’on peut monitor dans l’interface openMole

et que l’on peut voir sur le cluster avec qstat

Références :

Peaufiner XFCE

Vous savez comme va la vie, on à parfois besoin de changer le papier peint ! Depuis quelques mois, mon Linux tombait en petites pièces. De petits dysfonctionnements … qui ne sont pas gênants. Et puis un jour de grisaille, on se dit que ça suffit ! Je suis reparti sur une install de manjaro (ce dériver d’Archlinux) avec XFCE.

Ça fonctionne bien, mais je cherchais quelque chose d’un peut plus eye candy... Et bien XCFE est super paramétrable ! Ici quelques idées de choses à installer pour s’éloigner de l’austérité 🙂

Plank un dock léger et minimal

Installer plank, ce chouette dock qui est disponible dans les dépôts officiels

sudo pacman -S plank

N’oubliez pas de l’ajouter dans les applications au démarrage

Il est possible qu’une ligne grise vienne faire comme un reflet à quelques centimètres au déçu du dock. C’est l’ombre … qu’il faudra désactiver dans les paramètres de fenêtres: Paramètres -> Peaufinage des fenêtres -> Compositeur.

Un thème pour changer de look

Il n’y a pas mal de thèmes et icônes disponible sur https://www.xfce-look.org/

Une petite note sur Zettlr

Depuis 2018, j’ai pris l’habitude de prendre des notes en markdown des réunions, ou des pensées qui arrivait au fils de l’eau. Markdown parce que j’aime ce format, parce qu’il reste lisible même sans logiciel dédié, parce que c’est devenu un standard sur les différents dépôts git, et parce que j’aime les environnements de travail minimalistes, ça m’aide à rester concentré.

J’utilise depuis maintenant 1 an Zettlr après avoir passé pas mal de temps sur atom. Et j’en suis très satisfait ! Il permet l’export en docx, odt, etc. quand je dois travailler avec des collègues. Il supporte bien les entêtes yaml.

Ce matin je voulais changer la police de l’éditeur. Je suis un grand fan de la police utiliser par les blogs du monde diplo : WalbaumGrotesk. Je me suis dit que ce serait chouette de l’avoir pour écrire. J’ai un peut tâtonner, mais voilà, il faut aller dans Fichier → CSS personnalisé et ça permet pas mal de choses.

Pour mois ça donne ça pour utilisé cette chouette font!

body #editor {
font-family: 'WalbaumGrotesk Text', monospace;
}

Construire un container pour Cormas

Cormas est une plateforme de modélisation multi-agents développée en SmallTalk. Historiquement le choix de développement s’était porté sur VisualWork mais depuis quelque temps l’équipe regardait en direction de Pharo.

Cormas sous pharo

Le portage se fait petit à petit, et la feuille de route avance assez rapidement. Si le sujet vous intéresse, nous sommes en train de rédiger un manuel d’utilisation de cette nouvelle version de Cormas sous pharo.

Comme c’est le moment des grandes décisions on s’interroge sur les passerelles avec d’autres outils régulièrement utilisés par les communautés de chercheurs utilisant les SMA et plus largement la simulation. Pour le moment l’attention est portée sur les connexions entre cette nouvelle version de cormas et R et cormas/openMole.

Pour cette dernière, openMole intègre un système de conteneur basé sur udocker. Je suis donc en train de fouiller les possibilités de dockerisé cormas/pharo pour dans un futur que j’espère assez proche nous puissions faire l’ensemble de nos explorations en utilisant openMole.

Ecrire un dockerfile

# Set the base image
FROM ubuntu
# Dockerfile author / maintainer
MAINTAINER Etienne  <moi@truc.fr>

# Update software repository
# and install dependencies
run dpkg --add-architecture i386
run apt-get update && apt-get install -y curl unzip libx11-6:i386 libgl1-mesa-glx:i386 libfontconfig1:i386 libssl1.0.0:i386 libcairo2:i386

RUN mkdir cormas && cd cormas
RUN curl https://get.pharo.org | bash
RUN ./pharo Pharo.image config http://ss3.gemstone.com/ss/Cormas --install=development

Construire un conteneur à partir du dockerfile

sudo docker build -t cormas

Lancer un conteneur à partir du build

docker run --name cormas_instance -t cormas

Tester le fonctionnement

Votre conteneur doit être en train de fonctionner. Pour le vérifier, vous pouvez lancer les commandes suivantes.

docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
914f52adbd98 cormas "/bin/bash" About a minute ago Up About a minute cormas_instance
eeba02bea345 mdillon/postgis "docker-entrypoint.s…" 2 weeks ago Exited (0) 2 weeks ago psql-futurSahel

Vous voyez que j’ai deux conteneurs (psql-futurSahel et cormas_instance) et que le conteneur cormas_instance est en cour de fonctionnement.

On peut maintenant essayer d’interagir avec pharo à l’intérieur du conteneur

sudo docker exec -it 914f52adbd98 /pharo Pharo.image eval '1 + 20'

Si tout s’est bien passé, vous constaterez que pharo vous répond de manière aimable 21 !

Note :

Pour pousser un nouveau conteneur

sudo docker tag cormas elcep/cormas
sudo docker push elcep/cormas

 

Références :

Docker.(PostgreSQL + postGIS) copier des données d’un conteneur à l’autre

Dans un précédent post, je faisais mes premiers pas avec Docker. Arrive rapidement la situation où, vous avez deux conteneurs. L’un avec une base de données spatiale en développement et  l’autre avec LA base de données en production.

Bon, et il peut arriver qu’on veuille sauvegarder les données et/ou restaurer ces données. Typiquement. Vous avez peuplé votre base de nouvelles tables, vues, fonctions… et c’est le moment de passer tout ça en production… Voilà une piste !

Sauvegarder la base de données avec pg_dump ou pg_dumpall

docker exec -t your-db-container pg_dumpall -c -U postgres > dump_`date +%d-%m-%Y"_"%H_%M_%S`.sql

ou si la base existe déjà (et que vous ne voulez pas vous soucier des « owner » et « privileges »)

docker exec -t your-db-container pg_dump -d fs_gis -U postgres > dump_`date +%d-%m-%Y"_"%H_%M_%S`.sql

Envoyer le dump dans le conteneur de production

cat your_dump.sql | docker exec -i your-db-container psql -d dbname -U postgres

Le `|` est utilisé pour envoyer les information « lut » par le `cat` au fur et à mesure dans psql !

Source :

ODD song

Dans le monde de la modélisation individu centré, l’un des formalismes attendus pour publier une description de modèles s’appelle ODD pour Overview, Design
concepts, and Details. La description de ce formalisme a été publiée en 2006 dans Ecological Modelling.

Grimm, V., U. Berger, F. Bastiansen, S. Eliassen, V. Ginot, J. Giske, J. Goss-Custard, et al. 2006. « A Standard Protocol for Describing Individual-Based and Agent-Based Models ». Ecological Modelling 198 (1–2): 115‑26. doi:10.1016/j.ecolmodel.2006.04.023.
Et bien voila la chanson de l’ODD !

Un conteneur pour postgreSQL et postgis

Il arrive des moments dans la vie où on a besoin d’un petit serveur de base de données rapidement, là tout de suite. Si ça vous est déjà arrivé, vous savez que c’est parfois se lancer dans une aventure … qui si elle n’est pas périlleuse, peut s’avérer longue et douloureuse.

Alors, pourquoi ne pas en profiter pour passer à docker ? Parce qu’avec le principe de dockerfiles, l’installation ne prend pas plus longtemps que de télécharger les packages.

Installation docker sur Ubuntu

Source : docker.com

Le site de docker est très bien fait. Sur Ubuntu 16.04, il suffira de lancer les lignes de commandes suivantes.

sudo apt-get install -y --no-install-recommends apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
 curl -fsSL https://apt.dockerproject.org/gpg | sudo apt-key add - apt-key fingerprint 58118E89F3A912897C070ADBF76221572C52609D
 sudo add-apt-repository "deb https://apt.dockerproject.org/repo/ \
 ubuntu-$(lsb_release -cs) \
 main"
 sudo apt-get update
 sudo apt-get -y install docker-ce

Si tout s’est déroulé sans accrocs, vous pouvez vérifier que docker fonctionne avec :

sudo docker run hello-world

Il ne reste enfin quelques petits ajustements à faire, notamment configurer votre utilisateur dans le groupe docker pour s’abstraire de l’utilisation de sudo par exemple. Vous trouverez ces choses-là sur cette page.

Installation de postGIS et postgreSQL

Source : postgis dockerfile

Pour créer un conteneur docker il suffit de lancer la commande docker run. Docker va vérifier si vous disposez d’une « image » du service que vous souhaitez lancer. Si c’est le cas, un conteneur sera créé, sinon les différentes composantes de l’image seront téléchargées et le conteneur sera créé dans la foulée.

On commence ici par créer un conteneur postGIS qui s’appellera psql-futurSahel (C’est l’étiquette du conteneur et cela n’aura pas d’influence sur la base de données). On définit le mot de passe de postgreSQL et on spécifie que l’on veut utiliser l’image postgis fournie par l’utilisateur mdillon.

docker run --name psql-futurSahel -e POSTGRES_PASSWORD=postgres -d -p 5432:5432 mdillon/postgis

Pour que cela fonction, il faut également installer un postgreSQL et le lier à l’image de postGIS. Ce qui nous permettra ensuite d’accéder à l’interface de base de données et de nous connecter avec psql

docker run -it --link psql-futurSahel:postgres --rm postgres \
 sh -c 'exec psql -h "$POSTGRES_PORT_5432_TCP_ADDR" -p "$POSTGRES_PORT_5432_TCP_PORT" -U postgres'

Dans Postgre

Si tout s’est passé comme il faut, suite à la dernière commande, et après téléchargement des différents constituants de l’image, vous êtes rentré dans le conteneur et vous avez en face de vous un prompt psql.

Vous pouvez donc utiliser les commandes habituelles de postgre. Il faut, une fois connecté à psql, créer une base de données

CREATE DATABASE fs_gis;

On peut ensuite se connecter à la base de données

\connect fs_gis;

Et lancer la commande

CREATE EXTENSION postgis;

La base est donc créée en utilisant le template postGIS.

Peupler la base de données

Vous avez maintenant un serveur de base de données spatiales qui tourne et auquel vous pouvez accéder depuis la machine hôte.

Pour connaître l’IP du conteneur :

docker inspect idconteneur

Vous pouvez alors configurer vos outils de gestion de base de données en utilisant l’IP du conteneur et/ou votre propre IP (ifconfig).

Dans Qgis vous pouvez configurer la gestion de la base de la manière suivante :

Et vous pouvez utiliser l’extension Base de données > Gestionnaire de base de données > Gestionnaire de base de données, pour importer dans postgreSQL vos données en cliquant sur ‘importer une couche ou un fichier’. Cet outil va utiliser le script shp2psql de manière transparente pour l’utilisateur.

Traiter des images MODIS avec R pour calculer un NDVI

La Nasa propose depuis 1999 des images MODIS (Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer) à différentes résolutions spatiales et temporelles. Elles sont produites par deux satellites en orbite, Terra (1999) et Aqua  (2002), qui embarquent des capteurs pour le programme Earth Observing system.

Les instruments permettent d’enregistrer 36 bandes spectrales avec une fréquence de passage de 1 à 2 jours. La résolution des images diffère selon les bandes enregistrées et varie entre 0.25 et 1 km. Nous parlions il y a quelques jours du site reverb|echo de la Nasa, il se trouve qu’un certain nombre d’images sont disponibles sur le site.

Quelles données ?

Mais pour ça il faut savoir ce qu’on cherche, et la nomenclature des produits n’est pas vraiment transparente [1].  À titre d’exemple :

  • MOD9Q1 – Surface Reflectance 8-Day L3 Global 250m
  • MOD13Q1 – Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m
  • MOD11A2 – Land Surface Temperature/Emissivity 8-Day L3 Global 1km

Une fois qu’on en sait un peu plus sur le type de produit que l’on veut utiliser, il va falloir le télécharger et le traiter. Dans un post précédent, j’expliquais comment configurer sa machine pour utiliser wget. Si vous optez pour cette solution, il vous faudra utiliser le MRT pour reprojeter et assembler vos images. L’interface est assez intuitive et on peut faire du traitement de masse.

Mais je suis tombé aussi ce matin sur les logs de release d’un package R que je me suis empressé de tester : MODIStsp. Si vous avez déjà regardé MRT, MODISStsp n’est qu’un moyen de rester dans R pour télécharger les images. On pourra aussi regarder du côté du package MODIS qui lui n’intègre pas d’interface graphique.

Bon mais on parlait de NDVI dans le titre !

Traiter les images NDVI : MOD13Q1

En cherchant comment traiter les images MODIS, je suis tombé sur des ressources intéressantes. Notamment une page qui vous prend par la main pour traiter les données MODIS (MOD13Q1) dans R[2]. Je vous propose donc de faire un petit point pas à pas !

J’ai téléchargé et projeté les données grâce au package MODISStsp. J’ai donc un dossier qui contient les fichiers hrf, mais aussi un autre qui contient les fichiers tiff produits par le package.

Or quand on ouvre les données (dans Qgis), les gammes de valeurs ne correspondent pas à celles attendues pour du NDVI! On devrait avoir des valeurs entre -1 et 1 !

 

Freq. pour la tuille 16 – 17/01/2016

Il va falloir retravailler le raster pour obtenir les bonnes valeurs . Heureusement « the office of outer space affaire » nous donne la marche à suivre dans R[3]. Je vous propose donc ici un script commenté et customisé pour l’occasion.

library(raster)  
library(sp)
library(doParallel)
library(rgdal)
library(magrittr)

rm(list = ls()) ##clear env.

#create stack from tif NDVI files
path.v = "~/Documents/futurSahel/MOD13Q1_TS/VI_16Days_250m_v6/NDVI/"
l.files = list.files(path.v, pattern = ".tif")


my.stack = stack(paste0(path.v,l.files)) ##create raster stack of files in a directory
# load borders
border = shapefile("~/Documents/futurSahel/Senegal_gadm.org/SEN_adm0.shp") #ToDo: insert link to the shapefile with the country borders


## We use doParallel and magrittr packages to pipe different actions (crop and mask)
registerDoParallel(6) #we will use 6 parrallel thread
result = foreach(i = 1:dim(my.stack)[3],.packages='raster',.inorder=T) %dopar% {
  my.stack[[i]] %>% 
    crop(border) %>%
    mask(border)
}
endCluster()
ndvi.stack = stack(result)

ndvi.stack = ndvi.stack*0.0001 #rescaling of MODIS data
ndvi.stack[ndvi.stack ==-0.3]=NA #Fill value(-0,3) in NA
ndvi.stack[ndvi.stack<(-0.2)]=NA # as valid range is -0.2 -1 , all values smaller than -0,2 are masked out
names(ndvi.stack) = seq.POSIXt(from = ISOdate(2016,1,17), by = "16 day", length.out = 23) # atribut name as date for each layer

my_palette = colorRampPalette(c("red", "yellow", "lightgreen")) #Create a color palette for our values
## Plot X maps in the same layout
spplot(ndvi.stack, layout=c(4, 6),
       col.regions = my_palette(16))

Ce qui nous donne pour les 23 pas de temps étudiés l’image suivante. On voit bien reverdir la partie supérieure de la carte entre juillet et octobre en 2016.

Indice NDVI à partir des données MODIS MOD13Q1 sur le Sénégal pour 2016

Pour avoir un ordre d’idée, traiter 23 images et produire le graphe, en parallélisant une partie, me prend 11 min .

Des ressources :

[1]Type d’images disponible : https://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/

[2]http://www.un-spider.org/advisory-support/recommended-practices/recommended-practice-drought-monitoring/step-by-step/R

[3]http://www.un-spider.org/sites/default/files/Skript%20VCI%20final.R

Earthdata des données SIG pour l’environnement

Voilà plusieurs mois que je n’avais pas pris le temps de faire un post sur mon blog !
On trouve toujours beaucoup d’excuses, des papiers sur le feu, un déménagement, un nouveau post-doctorat… Alors pour recommencer doucement, une petite note sur un service de la NASA que j’ai découvert aujourd’hui : Reverb | echo[1]

logo earthdata
Un peu de contexte à cette découverte, mon nouveau post-doc m’a amené à sortir de ma zone de confort, on s’éloigne de la viticulture et de l’eau (encore que), pour travailler sur la zone sahélienne du Sénégal. Je cherchais des indicateurs de désertification… Et je suis tombé sur un blog génial de Martin Brandt[2] (chercheur au Department of Geosciences and Natural Resource Management à l’université de Copenhagen (Denmark)). En plus de pointer sur des papiers scientifiques, il y a aussi quelques posts sur des outils de télédétection (GRASS-GIS) et des liens vers des pourvoyeurs de données. C’est là que j’ai découvert LE truc.

Reverb est un silo de données environnementales propulsées par la NASA qui contient des choses incroyables et un puissant moteur de recherche. Je vous engage donc à regarder cette petite vidéo d’explication[3] (en anglais).

Je ne reviendrai pas sur la manière de trouver ses données, la vidéo est là, par contre une chose géniale qui pourrait inspirer d’autres sites : une fois que j’ai fait mon petit marché, le service me propose de télécharger un fichier TXT contenant les URLs des ressources demandées. L’idée est génial. Il y a quelques semaines, j’avais du faire une centaine de copier-coller depuis le site opendata.gouv.fr pour pouvoir automatiser un traitement sur le RGP de 2012[4] (j’en parlerai peut-être dans quelques mois quand l’article sera publié).

Donc une grande satisfaction, je disais, pour cette bonne pratique… je voulais donc me lancer dans un script bash et du wget… mais les ennuis arrivent …

wget http://e4ftl01.cr.usgs.gov//MODV6_Cmp_B/MOLT/MOD09Q1.006/2016.09.05/MOD09Q1.A2016249.h16v07.006.2016258071050.hdf

Connexion à urs.earthdata.nasa.gov (urs.earthdata.nasa.gov)|198.118.243.33|:443… connecté.
requête HTTP transmise, en attente de la réponse… 401 Unauthorized
Échec d’authentification par identifiant et mot de passe.
URL transformed to HTTPS due to an HSTS policy

Mince un login ! Nooon ! Pourtant Martin Brandt ne semble pas avoir ce problème. La solution est en deux étapes. Dans un premier temps, il faudra se créer un compte « earthdata » en cliquant sur login en haut à gauche. Ensuite, et la solution est sur le wiki [5], il faudra faire un petit fichier de config « curl ».

cd ~
touch .netrc
echo "machine urs.earthdata.nasa.gov login ; password " > .netrc
chmod 0600 .netrc

Vous l’aurez compris, il ne reste qu’à remplacer par votre login et par votre mot de passe. Et cette fois-ci les requêtes passeront !

wget http://e4ftl01.cr.usgs.gov//MODV6_Cmp_B/MOLT/MOD09Q1.006/2016.09.05/MOD09Q1.A2016249.h16v07.006.2016258071050.hdf

Sauvegarde en : « MOD09Q1.A2016249.h16v07.006.2016258071050.hdf »
MOD09Q1.A2016249.h1 100%[===================>]  64,76M   344KB/s    in 1m 51s

Merci pour les données, et merci pour cette facilité d’utilisation !!!

Données MODIS issu de earthdata
Les liens

[1]https://reverb.echo.nasa.gov
[2]https://matinbrandt.wordpress.com
[3]https://www.youtube.com/watch?v=iBXzzUv3b4w
[4]https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/registre-parcellaire-graphique-2012-contours-des-ilots-culturaux-et-leur-groupe-de-cultures-majorita/
[5]https://wiki.earthdata.nasa.gov/display/EL/How+To+Access+Data+With+cURL+And+Wget