Suite à l’article « Comment augmenter la résolution des images Sentinel 2 de 10 à 1m », voyons ici un exemple concret d’utilisation.
Plan de travail
Étape 1 : Préparer l’environnement
- Créer un dossier sur votre Google Drive :
MyDrive/Sentinel2_Coraux_S2DR3 - Ouvrir Google Colab
https://colab.research.google.com - Monter votre Drive pour stocker les résultats
Étape 2 : Installer S2DR3 et définir la zone d’étude
Le script contiendra :
- L’installation du package
s2dr3 - Les coordonnées de la zone d’intérêt
- La date d’acquisition Sentinel-2 (idéalement sans nuages)
Étape 3 : Lancer le traitement
Le script téléchargera automatiquement la scène Sentinel-2 la plus proche de la date, puis appliquera la super-résolution à 1 m/pixel.
Les produits seront enregistrés sur votre Drive, dans un sous-dossier output/.
Étape 4 : Visualiser et comparer
On verra :
- comment afficher une composition RGB 10 m vs 1 m directement dans Colab ;
- comment ouvrir et comparer les GeoTIFF dans QGIS + SCP (pour classification, NDVI, indices coralliens, etc.) ;
- quelles bandes utiliser pour observer les coraux (principalement B2-B3-B4, B8, B11, B12).
Étape 5 : Validation scientifique
Enfin,on verra:
- comment vérifier si les détails générés sont plausibles (éviter de confondre artefacts et structures réelles) ;
- comment comparer quantitativement les indices (ex. NDWI, BSI) entre Sentinel-2 standard et S2DR3.
La zone de Blue Bay / Île aux Aigrettes est parfaite pour observer les récifs coralliens de Maurice, et la date du 14 octobre 2025 est récente, donc probablement couverte par une acquisition Sentinel-2 sans trop de nuages.
Voici ci-dessous votre notebook Colab complet et commenté, prêt à copier-coller dans https://colab.research.google.com.
Il vous permettra de générer des images Sentinel-2 à 1 m de résolution avec S2DR3, de les sauvegarder sur votre Drive, puis de les ouvrir et comparer dans QGIS + SCP.
Dans Collab, liez votre notebook à votre Google Drive
Maintenant, pour que le traitement ne prenne pas trop de temps, vous devez activer un GPU dans l’environnement d’exécution. Regardez dans le coin inférieur droit de votre notebook, vous verrez quelque chose comme « Python 3 » avec une icône de puce. Cliquez dessus et sélectionnez Changer le type d’environnement d’exécution. Une fenêtre s’ouvrira dans laquelle vous devrez rechercher Accélérateur matériel et sélectionner GPU T4. Enregistrez les modifications et le notebook redémarrera automatiquement avec la nouvelle configuration.
Google Colab : S2DR3 – Super-résolution Sentinel-2 (Blue Bay / Île aux Aigrettes)
Copiez ce code dans une nouvelle cellule de votre bloc-notes (vous pouvez le faire dans une ou plusieurs cellules de code) et exécutez-le :
A la fin du traitement vous verrez:
# =========================================================
# S2DR3 - Super-résolution Sentinel-2 à 1 m
# Étude des coraux à Blue Bay / Île aux Aigrettes
# =========================================================
# --- 1. Monter Google Drive ---
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
# Crée un dossier pour les résultats
!mkdir -p /content/drive/MyDrive/Sentinel2_Coraux_S2DR3/output
# Lien symbolique pour un accès rapide
!ln -s /content/drive/MyDrive/Sentinel2_Coraux_S2DR3/output /content/output
# --- 2. Installer le paquet S2DR3 ---
!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 (Blue Bay / Île aux Aigrettes) ---
# Coordonnées approximatives du centre de la zone (longitude, latitude)
lonlat = (57.73, -20.44)
# --- 5. Définir la date Sentinel-2 ---
date = '2025-10-14'
# --- 6. Lancer le traitement ---
# Cela télécharge la scène Sentinel-2 la plus proche de cette date
# et génère une version super-résolue à 1 m/pixel.
s2dr3.inferutils.test(lonlat, date)
# Les résultats sont enregistrés dans /content/output/
# (lié à ton Google Drive : MyDrive/Sentinel2_Coraux_S2DR3/output)
Résultats dans Google Drive
Une fois le traitement terminé, vous trouverez :
- des fichiers GeoTIFF à 1 m (par bande ou composites),
- parfois un aperçu RGB,
- et les métadonnées Sentinel-2 d’origine.
Vous pourrez ensuite :
- Ouvrir ces fichiers dans QGIS ;
- Installer ou activer le Semi-Automatic Classification Plugin (SCP) ;
- Charger les bandes S2DR3 dans SCP (comme des rasters multispectraux) pour calculer NDVI, NDWI, BSI, ou indices coralliens (B3/B2, B11/B8, etc.) ;
- Comparer avec la version Sentinel-2 originale (10 m) que vous pouvez télécharger via Copernicus Hub ou SCP Download.
Comparaison visuelle
En bas de la fenêtre de code vous trouverez une première visualisation comparée entre la résolution à 10 m et celle d’1m.
Cliquez sur le lien en bleu pour accéder à une comparaison plus précise
- Utilise la composition RGB (B4 = rouge, B3 = vert, B2 = bleu).
- Superposez la version 10 m et la version 1 m : vous verrez un gain de détails sur les récifs, les fonds sableux et les zones herbeuses.
- Pour une comparaison rigoureuse :
- calculez NDWI ou NDVI sur les deux images,
- puis évaluez les différences dans SCP (outil Band calc ou Raster Calculator).
Bonnes pratiques
- Vérifiez la couverture nuageuse : le modèle S2DR3 ne corrige pas les nuages.
- Les détails « fins » sont inférés par le modèle (pas mesurés), donc utilisez-les comme un indice visuel plutôt qu’une mesure absolue.
- Pour publication ou projet scientifique, citez toujours l’usage de S2DR3 (Sentinel-2 Deep Resolution 3.0) et mentionnez que c’est une reconstruction IA.
Dans le prochain article nous verrons comment continuer ce travail dans QGis avec le plugin SCP (Semi-Automatic Classification Plugin).
