Sismologie
Les sismologues du monde entier utilisent MATLAB pour étudier la sismicité tectonique et anthropique, surveiller l'activité volcanique et analyser les données de forme d'onde de divers réseaux de capteurs. Les experts ont développé des toolboxes qui personnalisent MATLAB pour l'accès et l'analyse des données sismologiques.
Découvrez comment vous pouvez :
- Utiliser MATLAB et Signal Processing Toolbox pour lire, analyser et comparer les formes d'onde sismiques (Signal Processing Onramp)
- Analyser les formes d'onde de manière interactive et générer automatiquement du code avec l'application Signal Analyzer (documentation)
- Lire et écrire des fichiers miniSEED avec les fonctions RDMSEED et MKMSEED (toolbox)
- Télécharger et traiter les données sismiques à partir de l'ISC Bulletin en utilisant ISC Earthquake Toolbox pour MATLAB (toolbox et API)
- Utiliser l'interface graphique ZMAP7 de l'application MATLAB pour la visualisation de données sismiques, l'analyse statistique et la recherche dans les catalogues de données sismiques (toolbox)
- Explorer les toolboxes géodésiques MATLAB Stavel et Gridstrain pour dériver les champs de vitesse et de taux de déformation à partir des données GNSS (toolboxes)
En savoir plus
- Toolboxes communautaires pour la sismologie
- Signal Processing Toolbox et Wavelet Toolbox pour analyser les signaux sismiques, filtrer le bruit et détecter les patterns
Coulomb est une toolbox open source MATLAB pour la recherche et l'enseignement sur les tremblements de terre, la tectonique et les volcans. Dans Toda et al., 2005 (600 citations), les chercheurs utilisent la toolbox Coulomb pour simuler les changements de contrainte, les patterns de déformation et le déclenchement de tremblements de terre dans le sud de la Californie.
Océan et climat
MATLAB permet aux chercheurs d'analyser et de modéliser des systèmes océaniques et atmosphériques complexes, en fournissant des informations sur les changements climatiques et les impacts environnementaux.
- Climate Data Toolbox : explorer des données historiques et analyser les tendances de température et les modèles climatiques spatio-temporels (publication, G3).
- Tide Model Driver 3.0 : prédire les marées en fonction des données du modèle de marée (Démarrer avec TMD).
- Ocean Data Tools : accéder aux données via des API sur des sites de données océanographiques courants (toolbox).
- jLab : effectuer des analyses de Big Data, du traitement du signal, de l'analyse par ondelettes et de la cartographie pour les applications océanographiques (toolbox).
En savoir plus
- cmocean : cartes de couleurs perceptivement uniformes pour les variables océanographiques couramment utilisées
- Juillet 2023 a été le mois « le plus chaud » depuis que les enregistrements sont conservés (article de blog, publication)
- Toolboxes communautaires pour :
Hydrologie
MATLAB permet des simulations complexes, des analyses statistiques et des représentations graphiques de données hydrologiques, facilitant ainsi des tâches telles que la modélisation des bassins versants, la prévision des inondations et des glissements de terrain ainsi que l'évaluation de la qualité de l'eau.
- Cartographier les zones inondées en utilisant des images Sentinel-1 SAR : cartographier les zones inondées en utilisant des images Sentinel-1 SAR avec Hyperspectral Imaging Library for Image Processing Toolbox (support package).
- CUAHSI HydroShare : accéder aux données hydrologiques et les analyser avec le référentiel de code MATLAB et MATLAB Online sur HydroShare (plateforme en ligne).
- Wadenow Toolbox : prévoir la tendance des vitesses des glissements de terrain déclenchés par les précipitations, via la transformée en ondelettes continue et le Deep Learning (publication, Geosciences).
En savoir plus
- Modélisation du bilan hydrique du lac Mono (programme d'enseignement)
- Cartographie de la susceptibilité aux glissements de terrain basée sur le Machine Learning (blog et ressources)
- Toolboxes communautaires pour l'océanographie et l'hydrologie
- Hyperspectral Imaging Library for Image Processing Toolbox (support package logiciel)
Topotoolbox est une toolbox open source pour l'analyse de données topographiques. Elle propose des outils et une interface pour le traitement de modèles altimétriques numériques (Digital Elevation Models, DEM), permettant des études de l'évolution du paysage, des modélisations hydrologiques et des analyses géomorphologiques.
Agriculture
MATLAB dispose d'outils pour l'analyse de données, le traitement d'images et l'agriculture intelligente. Il permet la prédiction du rendement des cultures, l'analyse de l'humidité du sol et une surveillance avancée basée sur des images. Vous pouvez utiliser :
- Les fonctions de traitement d'images hyperspectrales pour détecter les changements de couverture terrestre (exemple de code)
- ThingSpeak et des capteurs IoT afin de collecter et d’analyser des données pour la détection précoce des maladies végétales en utilisant des modèles de Machine Learning (étude de cas)
- MATLAB afin d'analyser les signaux d’images provenant de différentes parties du spectre électromagnétique pour la détection et la cartographie de la végétation (étude de cas)
En savoir plus
Li et al., 2020, est un article sur la mesure de la croissance des plantes en implémentant MATLAB pour le traitement automatique des images. Les images collectées par les smartphones à différents jours de récolte ont été stockées et analysées sur un ordinateur local grâce à l’utilisation de l’application mobile MATLAB sur smartphone. Ensuite, les scripts MATLAB ont extrait les images du dossier partagé, les ont traitées et ont estimé la surface foliaire. Les données ont été stockées dans le cloud et visualisées sur smartphone.
