Passer d’une résolution de 10 mètres à 1 mètre change radicalement la perspective du suivi agricole : on ne regarde plus une parcelle dans sa globalité, on observe ce qui se passe à l’intérieur même des rangs de culture. Ce saut qualitatif est possible grâce à l’algorithme S2DR3, un modèle de Deep Learning qui ne se contente pas d’agrandir les pixels, mais reconstruit l’information manquante. En s’appuyant sur les corrélations entre les différentes bandes spectrales de Sentinel-2 et en s’entraînant sur des images de très haute résolution, l’IA parvient à synthétiser une image à 1 m/pixel d’une précision étonnante.
Le processus est entièrement automatisé : le code interroge le catalogue Copernicus pour extraire la scène la plus récente sur Cadalso de los Vidrios, en écartant systématiquement les passages nuageux pour garantir une donnée pure. Pour un utilisateur sur geovisualization.net, cela signifie obtenir un fond de plan ultra-précis sans dépendre de vols de drones coûteux ou d’imagerie commerciale privée.
Une fois cette base de 1 mètre générée, l’exploitation en agriculture de précision devient chirurgicale. En calculant des indices comme le NDVI pour la vigueur végétative ou le NDWI pour le stress hydrique, on peut détecter des anomalies de croissance ou des besoins en irrigation sur des micro-zones spécifiques. L’utilisation d’indices plus fins comme le SAVI (qui ajuste l’influence du sol) ou l’EVI (plus sensible en zone de forte biomasse) permet de piloter chaque étape du cycle cultural.
On peut ainsi décider du moment exact de la plantation selon l’humidité résiduelle du sol, moduler l’apport d’engrais zone par zone, ou identifier les foyers de maladies avant qu’ils ne se propagent à toute l’exploitation. C’est le complément technique indispensable pour transformer la donnée satellite en une véritable aide à la décision sur le terrain.
# =========================================================# S2DR3 - Super-résolution Sentinel-2 à 1 m# Zone : Cadalso de los Vidrios, Madrid# =========================================================# --- 1. Monter Google Drive ---from google.colab import driveimport osfrom datetime import datetimedrive.mount('/content/drive')# Nouveau dossier spécifique pour Cadalsooutput_path = '/content/drive/MyDrive/Sentinel2_Cadalso1m'!mkdir -p {output_path}# Nettoyage et création du lien symbolique pour le moteur S2DR3!rm -rf /content/output!ln -s {output_path} /content/output# --- 2. Installer le paquet S2DR3 ---# Utilisation du wheel que vous avez validé!pip -q install https://storage.googleapis.com/0x7ff601307fa5/s2dr3-20250905.1-cp312-cp312-linux_x86_64.whl# --- 3. Importer le module principal ---import s2dr3.inferutils# --- 4. Définir la zone d'intérêt (Cadalso de los Vidrios) ---# Coordonnées du centre du village. # Le moteur S2DR3 traite généralement une zone autour de ce point (buffer inclus).lonlat = (-4.44, 40.30)# --- 5. Définir la date Sentinel-2 ---# On utilise la date d'aujourd'hui pour forcer la recherche de la scène la plus récentedate_actuelle = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')# --- 6. Lancer le traitement ---# La fonction 'test' gère automatiquement le téléchargement de la scène # la moins nuageuse proche de la date indiquée.print(f"Lancement de la super-résolution pour Cadalso (Date cible : {date_actuelle})...")s2dr3.inferutils.test(lonlat, date_actuelle)print(f"✅ Traitement terminé. Les fichiers sont dans : {output_path}")
Le processus se déroule entièrement dans l’environnement Google Colab à l’aide d’un script Python.
J’espère que cela vous plaira,
Cordialement,
Alberto C.
Analyste géospatial
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https://www.sigterritoires.fr/index.php/es/uso-de-s2dr3-en-google-colab-para-el-estudio-de-los-corales-en-mauricio/
https://colab.research.google.com/
https://medium.com/@ya_71389/sentinel-2-deep-resolution-3-0-c71a601a2253
https://www.youtube.com/watch?v=zNX4vp1hGWI
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