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Indicateurs des séries annuelles issus des projections hydrologiques Explore2 pour le modèle EROS sous RCP 2.6
No full textIndicateurs des séries annuelles issus des débits journaliers simulés par le modèle hydrologique EROS pour l'ensemble des projections climatiques Explore2 sous RCP 2.6. Ces fichiers résultent de l'agrégation temporelle des simulations hydrologiques sous runs historiques (avant 2005) et des projections hydrologiques (post 2005), fichiers NetCDF disponibles au téléchargement dans la collection Explore2 - Projections hydrologiques.
Ce dépôt regroupe un tableau par indicateur et chaîne de simulation, c'est-à-dire, scénario d'émission RCP, couple GCM/RCM, correction de biais BC et modèle hydrologique HM. Ces données sont brutes et contiennent donc des chaînes de projections jugées aberrantes / horsains qu'il est possible de filtrer grâce à des métadonnées supplémentaires. Pour des raisons techniques, ces indicateurs sont regroupés par dossiers compressés selon les différentes phases du régime hydrologique.
La description des chaines de modélisation du climat et celle des modèles hydrologiques sont, respectivement, disponibles dans le rapport https://doi.org/10.57745/PUR7ML et dans les annexes du rapport https://doi.org/10.57745/S6PQXD. Retrouvez le diagnostic des modèles hydrologiques résumé à l'échelle des régions hydrologiques dans les fiches téléchargeables ici : https://doi.org/10.57745/DMFUXW.
Métadonnées supplémentaires : Récapitulatif de l'ensemble des indicateurs hydrologiques : https://doi.org/10.57745/JVNHQL Récapitulatif de l'ensemble des chaînes de simulation : https://doi.org/10.57745/R6HG5X Description de l'ensemble des points de simulation : https://doi.org/10.57745/UTKWR5 Liste des chaînes de modélisation jugées aberrantes / horsains : https://doi.org/10.57745/YZNENQ Récapitulatif des années pivots utilisées pour la TRACC : https://doi.org/10.57745/DCOQM6
Décomposition des chaînes de caractères formant le nom des fichiers parquet, séparées par des "_" : {1} Indicateur : Le nom de l’indicateur, du type de statistique calculée {2} Échantillonnage : Échantillonnage temporel sur laquelle est calculé l’indicateur → {1}_{2} Variable : Variable résultante d'un indicateur temporellement contextualisé {3} EXP : Identifiant de l’expérience historique (post 2005) ou future (post 2005) {4} GCM : Identifiant du GCM forçeur {5} RCM : Identifiant du RCM {6} BC : Identifiant de la méthode de correction de biais statistique {7} HM : Identifiant du modèle hydrologique
Les colonnes des fichiers parquet sont : EXP : Voir ci-dessus GCM : Voir ci-dessus RCM : Voir ci-dessus BC : Voir ci-dessus HM : Voir ci-dessus code : Code à 10 caractères du point de simulation fourni dans la description des points de simulation date : Date du début de la période annuelle d'agrégation (i.e. 2042-05-01 indique que l'année hydrologique commence en mai, plus d'information dans les métadonnées de variable) *Variable* : Voir ci-dessus
Retrouvez des scripts d'aide pour utiliser ces données parquet
Metabolites characterization in boosting orphan legumes from the Mediterranean Basin: INRAE 2024 trial datasets of accession Tborsek
No full textResults of the greenhouse trial on Tborsek accession at INRAE-Versailles/ France
The trial was conducted from september 2023 to March 2024.
These data refer to metabolites (Chlorophyll, Anthocyanins, Flavonols and NBI ratio) measurements in Tborsek accession.
The dataset is organised following the MIAPPE (Minimum Information About Plant Phenotyping Experiments) guidelines
The biological material file contains the information on the biological materials used for the trial.
The study and the observed variables files explains the observed variables and describe the study.
In the dataset file, the studyèID and the biologicalmaterial_ID refers to the identification of the trial from which the dataset is build.
The "Species_ID" column refers to the specy used in the study.
The "Accessions" column refers to the accession used in the study.
The "Treatment_ID" column refers to the treatment that is applied.
The "Days" columns refers to the different stage of development of the plant when the metabolites measurements are collected.
The 'Chlorophyll', 'Anthocyanins', 'Flavonols' and 'NBI (Nitrogen Balance Ratio)' columns refer to the measurement results of each of these metabolites. The measurement unit is µg/cm².
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Corpus for the epidemiomonitoring of plant
No full textThe corpus is the collection of 165 documents on plant health to which the manual annotations of the 'Training and development dataset for information extraction in plant epidemiomonitoring' apply. The documents are public web documents about quarantine pest in Europe that have been pre-processed and translated in English.
The annotations in the Training and development dataset refer to character positions within the documents of the corpus. Both datasets are intended for the training and validation of information extraction methods
Quand les PLU(i) régulent la pluie : évaluation du potentiel des Plans Locaux d'Urbanisme pour intégrer la gestion des eaux pluviales à la source – le cas de Nantes Métropole. Thèse [annexes].
No full textDescription du jeu de données
Ce jeu de données accompagne la thèse de Chavez (2024), intitulée Quand les PLU(i) régulent la pluie : évaluation du potentiel des Plans Locaux d'Urbanisme pour intégrer la gestion des eaux pluviales à la source – le cas de Nantes Métropole. Il rassemble divers fichiers permettant d’approfondir l’évaluation de l’impact des règles d’urbanisme sur la mise en œuvre des solutions de gestion des eaux pluviales à la source.
Contexte et objectifs
Les plans locaux d’urbanisme (PLU(i)) régulent l’aménagement du territoire et influencent indirectement l’intégration des solutions pour la gestion des eaux pluviales. Cette recherche vise à analyser comment ces documents d’urbanisme façonnent les opportunités et contraintes d’implantation de solutions telles que les noues végétalisées, les jardins de pluie, les bassins d'infiltration ou les toitures végétalisées.
L’étude repose sur une analyse réglementaire des pièces constitutives du PLUm de Nantes Métropole (2019), une évaluation quantitative du potentiel d’implantation des solutions et une approche qualitative via des entretiens avec des acteurs impliqués dans la fabrique du PLU(i).
Nature des données
Le jeu de données comprend plusieurs types de fichiers classés par thématique :
Grilles d’entretien (annexe 7) (PDF) : outils méthodologiques utilisés pour interroger 23 acteurs clés du cycle de vie d’un PLU(i) (créateurs de règles, instructeurs, AMO/AMOE, promoteurs, aménageurs). Les entretiens ont été analysés via une approche thématique sous R (package RQDA).
Fiches techniques des solutions (annexe 9) (PDF) : description détaillée des 23 solutions de gestion des eaux pluviales à la source dont la plupart sont fondées sur la nature. Les fiches incluent leur description, illustration, fonctionnement, conditions d’implantation et impacts potentiels.
Tableaux de notations (annexes 10) (XLS) : évaluation des Orientations d'Aménagement et de Programmation (OAP) du PLUm de Nantes Métropole et des règles du règlement du PLUm, mettant en correspondance leur contenu textuel et le potentiel qu’elles offrent aux différentes solutions (notation sur une échelle de 0 à 3).
Tableau de notation du zonage pluvial (annexe 10) (TAB) : analyse des prescriptions du zonage pluvial du PLUm au regard de six critères physiques du territoire (pente, proximité des cours d’eau, perméabilité des sols, etc.) et leur compatibilité avec les solutions identifiées.
Cartographies bivariées (PNG) : représentation spatiale des résultats de l'évaluation. Cette évaluation prends la forme d'un Indice de Potentiel d’Implantation (IPI) des solutions, mettant en relation l’offre réglementaire du PLUm et la priorité de gestion des eaux pluviales sur le territoire nantais.
Résultats et exploitabilité
Ce jeu de données permet d’explorer l’impact des règles d’urbanisme sur l’intégration des solutions de gestion des eaux pluviales à travers :
Une analyse qualitative et quantitative des règles du PLUm de Nantes Métropole (2019)
La construction d’un Indice de Potentiel d’Implantation (IPI) pour 23 solutions
Une visualisation cartographique du potentiel d’implantation des solutions sur le territoire
Des données exploitables pour d’autres études sur l’adaptation au changement climatique et l’articulation entre urbanisme réglementaire et solutions fondées sur la nature.
Cette évaluation est détaillée dans la thèse de Chavez (2024).
Pour plus de précisions sur chaque fichier, consultez leur description individuelle ainsi que le README associé au jeu de données.</p
List of EIP-AGRI projects analyzed
No full textThe list and characterisation of all EIP-AGRI projects that have been reviewed to search for projects dealing with at least one crop protection practice that could be in the scope of Integrated Pest Management. These projects are also individually tagged with the result (positive or not) of a keywords search in their description, providing a first preselection of promising projects
Interplanetary solar events catalogs
No full textThis dataset contains catalogs of interplanetary solar events which in-situ signature has been identified in the OMNI dataset from 1995 to 2024 (inclusive).
These catalogs are at the core of the method presented in the following article:
Gautier Nguyen, Guillerme Bernoux, and Antoine Ferlin. “Simultaneous multi-class detection of interplanetary space weather events " Published in the Journal of Space Weather and Space climate , 2025.
The dataset is made of three catalogs that correspond to three types of events:
Interplanetary Coronal Mass Ejections (ICMEs), 904 events
Sheaths, 255 events
Stream Interaction Regions (SIRs), 1290events
Each list is in a CSV table with three columns:
id: the event’s relative identifier;
start date: event start date and time;
end date: event end date and time;
Those catalogs were obtained by aggregating existing event catalogs and newly found events throughout the development of the method presented in the publication associated to this dataset.
We may update the list occasionally in the future.
The research leading to these results was done within the frame of the ONERA FIRSTS internal research project
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Ensemble des indicateurs des changements par niveaux de réchauffement TRACC issus des projections hydrologiques Explore2 (référence 1976-2005)
No full textEnsemble des indicateurs des changements par niveaux de réchauffement TRACC associés aux 153 chaînes de simulations de débits journaliers issus des 9 modèles hydrologiques pour un sous-ensemble des projections climatiques Explore2. Ces fichiers résultent de l'agrégation temporelle des simulations hydrologiques sous runs historiques (avant 2005) et des projections hydrologiques (post 2005), fichiers NetCDF disponibles au téléchargement dans la collection Explore2 - Projections hydrologiques.
Ce dépôt renvoie vers un ensemble de jeux de données séparés par modèles hydrologiques. Chacun de ces jeux de données regroupe un tableau par indicateur, niveau de réchauffement et chaîne de simulation, c'est-à-dire, couple GCM/RCM et modèle hydrologique HM. Ces données sont brutes et contiennent donc des chaînes de projections jugées aberrantes / horsains qu'il est possible de filtrer grâce à des métadonnées supplémentaires. Pour des raisons techniques, ces indicateurs sont regroupés par dossiers compressés selon les différentes phases du régime hydrologique.
La description des chaines de modélisation du climat et celle des modèles hydrologiques sont, respectivement, disponibles dans le rapport https://doi.org/10.57745/PUR7ML et dans les annexes du rapport https://doi.org/10.57745/S6PQXD. Retrouvez le diagnostic des modèles hydrologiques résumé à l'échelle des régions hydrologiques dans les fiches téléchargeables ici : https://doi.org/10.57745/DMFUXW.
Définition des narratifs hydrologiques : L'ensemble des descriptions des narratifs hydrologiques définis dans le cadre de la TRACC par niveaux de réchauffement et secteurs hydrographiques est défini ici : https://doi.org/10.57745/KAHIWJ.
Métadonnées supplémentaires : Récapitulatif de l'ensemble des indicateurs hydrologiques : https://doi.org/10.57745/JVNHQL Récapitulatif de l'ensemble des chaînes de simulation : https://doi.org/10.57745/R6HG5X Description de l'ensemble des points de simulation : https://doi.org/10.57745/UTKWR5 Liste des chaînes de modélisation jugées aberrantes / horsains : https://doi.org/10.57745/YZNENQ Récapitulatif des années pivots utilisées pour la TRACC : https://doi.org/10.57745/DCOQM6</ul
Replication Data for: VIGS-Fusion:Real-time Inertial Gaussian Splatting SLAM onboard the UAV
No full text
VIGS-Fusion Dataset
body {
font-family: Arial, sans-serif;
margin: 20px;
}
h1 {
color: #333;
}
h2 {
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}
ul {
list-style-type: none;
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}
li {
margin-bottom: 10px;
}
code {
background-color: #f4f4f4;
padding: 5px;
border-radius: 3px;
}
VIGS-Fusion Dataset
This dataset contains 8 sequences taken onboard our UAV in ROS2 bag files. The sequences represent various types of movements, including linear, rotational, and combined motions, and are designed to be used for testing and developing visual inertial algorithms on UAV.
Topics Included in Each Sequence
/Darknav/pose: Provides the ground truth pose of the UAV.
/camera/color/camera_info and /camera/depth/camera_info: Provide the camera parameters.
/camera/color/image_raw/compressed: The color image compressed.
/camera/depth/image_rect_raw: The depth image.
/camera/imu: The RealSense IMU (not used).
/filtered_imu_xsens: Provides the IMU measurements at 200 Hz.
Transformation Between IMU and Camera
The transformation between the IMU and the camera is given as follows:
# camera_color_optical_frame xsens_imu_link
# tx ty tz qx qy qz qw
-0.021 -0.073 -0.046 -0.504 0.506 -0.505 0.484
Sequences in the Dataset
The dataset consists of the following sequences, each stored in a separate ROS2 bag file:
Line: A straight-line motion followed by a return to the starting position.
Square-Shape: A square-shaped trajectory with only translations.
Rotation-Only: Rotation around the yaw axis only.
XYZ-Rotation: Combined translational (X, Y, Z) and rotational motion.
XYZ-Rot-obstacle: Combined translational and rotational motion with many obstacles across the scene.
XYZ-Rot-Fast: Combined translational and rotational motion at a high speed.
Square-Shape-2: A square-shaped trajectory around a box in the center.
Line-Rot: Straight line movement, the robot looks around, and then returns to the start.
</html
2015 LiDAR point-cloud for Draix-Bleone Observatory
No full textThis dataset contains a high resolution LiDAR point cloud that was acquired on April 7th, 2015 in Draix-Bleone Observatory, from a helicopter flight using instrument Riegl LMS Q680i. It covers an area of 252 ha and includes the Laval, Moulin, Roubine and Brusquet catchments of Draix-Bleone Observatory. The point cloud was classified into soil and vegetation points using Terrasolid tools. The original point cloud has a density of 160 points/m2 and the filtered point cloud excluding vegetation points has a density of 40 pts/m2. Data is provided in RGF93 coordinates