Plateformes logicielles ( Plateforms informatiques)

CAPSIS est une plateforme de développement de modèles de croissance et de dynamique forestière permettant de construire et d'évaluer des scénarios sylvicoles, destinée aux chercheurs, gestionnaires forestiers ou à l'enseignement.
Pl@ntnetest une infrastructure de botanique participative.

Suites logicielles

AMAPStudio est une suite logicielle dédiée à l'édition, la visualisation, l'exploration et la simulation multi-échelles du développement architectural des plantes en 3 dimensions, à l'échelle de l'individu ou de scènes de plusieurs individus. En particulier :

• Xplo, un logiciel d’exploration de l’architecture d’un plante à différentes échelles.
• Scan, un logiciel interactif pour construire et éditer l’architecture d’une plante à partir d’un nuage de points TLS.
• AMAPSim, est un noyau de simulation du développement architectural d’une plante, interconnectable avec des applications externes.
• Archimed, une plateforme de modélisation des processus biophysiques à partir de maquettes de végétation 3D.

ForestRS rassemble plusieurs outils dédiés à l’utilisation de produits de télédétection pour l’étude des arbres individuels ou en peuplement.

• AlloStand, un package R pour générer des maquettes forestières 3D à partir d’inventaires forestiers.
• AMAPVox, un logiciel de voxelisation de données LiDAR.
• FOTO, un package python pour prédire les paramètres de structure des peuplements des forêts tropicales à partir de l’analyse de texture d’images satellitaires.
• PyTools4DART, une API en python pour le simulateur de transfert radiatif DART. Développé par nos collègues de l’UMR TETIS.

Logiciels

C++ applications

• CMMP, propose des modèles mathématiques continus de croissance de plantes.
• TROLL, un simulateur de dynamique forestière individu-centré, développé en collaboration avec l’UMR EDB à Toulouse.

Mobile applications

• DiagARCHI, une application mobile pour du diagnostic architectural.

R packages

• ADS, un package R pour l’analyse de processus ponctuels spatialisés.
• BIOMASS, un package R pour l’estimation de la biomasse aérienne et l’incertitude associée dans les forêts tropicales.
• ConR, un package R de fonctions permettant d'estimer différents paramètres utilisés pour l'évaluation des statuts de conservation des espèces selon le critère B de l'Union Internationale de Conservation de la Nature (IUCN).
• JDSM, ce package R inclut des fonctions pour l'estimation des paramètres de modèles joints de distribution des espèces (Joint Species Distribution Models ou JSDM). Ce type de modèle permet de prendre en compte les informations concernant la co-occurrence des espèces afin de mieux prédire leurs aires de distribution.
• hSDM, est un package R pour estimer les paramètres de divers modèles hiérarchiques de distribution des espèces dans un cadre bayésien. De tels modèles permettent d'interpréter les observations (occurrence et abondance d'une espèce) en fonction de plusieurs processus hiérarchiques combinant des processus écologiques (adéquation de l'habitat, dépendance spatiale et perturbations anthropiques) et des processus d'observation (détectabilité des espèces). Les modèles hiérarchiques de distribution des espèces sont essentiels pour caractériser avec précision la réponse environnementale des espèces, prédire leur probabilité d'occurrence et évaluer l'incertitude des résultats du modèle.
• Mimetic Point Process, un package R d’aide à la génération de nuages de points mimétiques.
• SSDM un package R pour prédire la distribution de la richesse et de la composition spécifiques à partir de modèles de distribution d’espèces empilés.

Python packages

• forestatrisk, ce module Python permet de modéliser la déforestation tropicale et de prédire le couvert forestier future sous divers scénarios de déforestation. Il permet d'estimer la probabilité spatiale de déforestation en fonction de variables environnementales décrivant l’accessibilité à la forêt (distance aux routes, villages et rivières, distance à la lisière de la forêt, topographie), son statut de protection (appartenance au réseau d’aires naturelles protégées) et son historique (distance à la déforestation passée). Via des effets aléatoires spatialement corrélés, le modèle prend également en compte la variabilité spatiale résiduelle du processus de déforestation. Cette variabilité résiduelle n’est pas expliquée par les variables environnementales inclues dans le modèle.
• pywdpa, le package Python fournie une interface avec la base de données mondiale sur les aires protégées (WDPA) hébergée sur le site internent de Protected Planet à l'adresse https://www.protectedplanet.net. Le package pywdpa fournit des fonctions pour télécharger des fichiers shapefile des aires protégées (PA) pour tous les pays à partir d'un code iso à l'aide de l'API Protected Planet sur https://api.protectedplanet.net. Le package pywdpa traduit certaines fonctions du package R worldpa (https://github.com/FRBCesab/worldpa) en langage Python.

Autre

• GreenLab, une collection de modèles du développement et de la croissance des plantes, en Matlab.
• IDAO, un outil d’aide à l’identification des plantes basé sur une approche multimédia, en Visual Basic.

Logiciels de l'UMR AMAP (Période 2010-2020)

Pour toute question / demande sur ces logiciels, écrire à amap-dev@cirad.fr

CMP	CMP, for Correlation Map and Profile, is a convenient tool aimed at comparing almost every kind of surface patterns. It focuses on a multiscale comparison of quantitative and qualitative images, and offers multiscale maps and profiles of the mostly used pattern indices. This method is summarized within a coherent open source software that makes analyses very friendly for ecological, remote sensing and even biological or physical studies. CMP is fully complementary to other comparison tools (dedicated to point-pattern analyses or not) such as co-kriging, co-spectra and co-wavelets. CMP software has been developed from Gaucherel’s Matlab® routines (see references) and has been recently transformed into open Java® multiplatform software (see developer forum). CMP works with images saved in raster mode and provides quantified indices in similar formats.
DXM	DXM has been developed at INRA (Institut National de la Recherche Agronomique) in the AMAP laboratory (botAnique et bioinforMatique de l’Architecture des Plantes, France) since 2005, then in the ecology department at IFP (Institut Français de Pondicherry, India) since 2010. DXM is a convenient tool dedicated to researchers of environmental sciences and for education purposes. DXM aims at analyzing and quantifying time series with the help of non stationary signal analysis methods. Starting from a loaded time series (whatever is its length and time resolution), the software is computing various maps and statistics related to its variability and non-stationnarity properties. Among others, it provides computations of Fourier and Autocorrelation spectra, SSA (Singular Spectrum Analysis), wavelet transform and DXM extended auto-correlations (cyclostationnarity).
DYPAL	DYPAL has been developed at INRA (Institut National de la Recherche Agronomique) in the AMAP laboratory (botAnique et bioinforMatique de l'Architecture des Plantes, France) since 2005, then in the ecology department at IFP (Institut Français de Pondichéry, India) since 2010. DYPAL is a convenient tool dedicated to ecologists (researchers), to landscape managers and for education purposes. On the one hand, DYPAL is able to simulate observed dynamics to verify that these dynamics have been correctly understood or to infer the most probable drivers of it. On the other hand, DYPAL provides a computer-aided projection of strategies in landscape ecology and environmental sciences.
MHM	MHM, for Multiscale Heterogeneity Map, is a convenient tool aimed at analysing almost every kind of surface patterns. It focuses on a multiscale analysis and offers multiscale maps and profiles of the most-often used pattern indices. This method is summarized within a coherent open source software that makes analyses very friendly for ecological, remote sensing and even biological or physical studies. MHM is fully complementary to geostatistical tools (dedicated to point-pattern analyses) or to Fragstats modules (generally offering monoscale analyses) and focuses on patchy mosaics. MHM software has been developed from Gaucherel’s Matlab® routines (see references) and has been recently transformed into open Java® multiplatform software (see developer forum). MHM works with images saved in raster mode and provides quantified indices in similar formats.
Pl@ntNote	The Pl@ntNote application is an open source software for researchers to manage ecological field data. It is a modular tool based on individual plants.
SSM	SSM has been developed at INRA (Institut National de la Recherche Agronomique) in the AMAP laboratory (botAnique et bioinforMatique de l’Architecture des Plantes, France) since 2005, then in the ecology department at IFP (Institut Français de Pondicherry, India) since 2010. SSM is a convenient tool dedicated to researchers of environmental sciences, to water resource managers and for education purposes. On the one hand, SSM is able to analyze any observed channel network to quantify its geometry and its topology (to finally infer the most probable drivers of it). On the other hand, SSM provides a simulation tool based on OCN modelling in order to compute confidence levels on observed networks as well as to simulate new (virtual and realistic) river networks.
TOASTER	Toaster (Tree and planT Organs And STructures analysER) is an ImageJ's plugin, which manages different tools developed by Amap teams for the identification and geometrical characterization of anatomical structures from macro to microscopic images