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projet MPA , UBO 2023-2024, application web pour la classification non-supervisée de données Argo

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euroargodev/projet_MPA

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Projet argoPXPCM

Ce projet permet de récupérer et d'analyser les données provenant de la flotte de bouées Argo, puis de les classifier à l'aide de Pyxpcm

Prérequis

  • Python 3.7 ou supérieur
  • Conda (pour gérer l'environnement)
  • Streamlit
  • Xarray
  • Argopy
  • Gsw (Thermodynamic Equation of Seawater 2010)
  • Pyxpcm

Installation

  1. Cloner le dépôt Git :

    git clone https://github.com/votre-utilisateur/argoPXPCM.git
  2. Créer l'environnement Conda à partir du fichier environment.yml :

    conda env create -f environment.yml
  3. Activer l'environnement Conda :

    conda activate MPA

Lancer l'application

  1. Pour démarrer l'application Streamlit, exécutez :

    streamlit run main.py
  2. Accédez à l'application via votre navigateur web à l'adresse indiquée.

Instructions d'utilisation

  • Récupérer les données Argo :

    • Utilisez les paramètres dans la zone de sélection pour définir la zone géographique, la profondeur, et la période temporelle.
    • Cliquez sur le bouton "Récupérer les données" pour récupérer les données Argo correspondantes.
  • Classifier les données :

    • Définissez les paramètres de pyXPCM (nombre de clusters, variables à utiliser, etc.) dans la zone de paramètres PyXPCM.
    • Cliquez sur le bouton "Classifier les données" pour appliquer le modèle PCM aux données récupérées.
  • Visualiser les résultats :

    • Les résultats seront affichés sur une carte interactive (avec les données Argo) et des graphiques (quantiles, scalers, réduction de dimension, etc.).
    • Utilisez les options de la barre latérale pour personnaliser les graphiques affichés.

Fonctions principales

Récupération des données Argo

  • recup_argo_data(llon, rlon, llat, ulat, depthmin, depthmax, intervalle, time_in, time_f)

Classification avec PyXPCM

  • pyxpcm_sal_temp(da, k, quan, varmax): Profil de salinité et température
  • pyxpcm_sal(da, k, quan, varmax): Profil de salinité uniquement
  • pyxpcm_temp(da, k, quan, varmax): Profil de température uniquement

Variables globales

  • ds: Dataset principal pour les données Argo.
  • df_points: DataFrame pour stocker les données à afficher sur la carte.
  • button_fetch_data_pressed: Indique si le bouton "Récupérer les données" a été pressé.
  • button_class_data_pressed: Indique si le bouton "Classifier les données" a été pressé.
  • m: Modèle PCM utilisé pour la classification.
  • ds_pcm: Dataset pour les résultats de la classification.
  • graphs_updated: Indique si les graphiques ont été mis à jour.
  • graphs: Dictionnaire pour stocker les graphiques à afficher.

About

projet MPA , UBO 2023-2024, application web pour la classification non-supervisée de données Argo

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