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Article : Générer des COG with GDAL (#1251)
Bonjour, Voici une contribution pour générer des orthophotos, mnt et toutes autres données raster en COG. Je ne suis pas doué pour ce genre d'exercice, je suis open à des suggestions, modifications, etc. Merci Nicolas. ---- :information_source: Message automatique à lire et remplir :arrow_down: ## Liens importants - pour modifier ton article via l'interface de GitHub, tu peux le retrouver facilement via l'icône crayon en haut de la page sur le site de prévisualisation ([cf. documentation](https://contribuer.geotribu.fr/edit/fix_content_from_website/)). Sinon : - [article](https://github.com/Doctor-Who/website/edit/article/cog/content/articles/2025/2025-02-11_bonnes-pratiques-generation-raster-cog-avec-gdal.md?pr=%2Fgeotribu%2Fwebsite%2Fpull%2F1251) - [page auteur/ice](https://github.com/Doctor-Who/website/edit/article/cog/content/team/nicolas-rochard.md?pr=%2Fgeotribu%2Fwebsite%2Fpull%2F1251) - le dossier dédié pour les illustrations de l'article sur notre "[CDN](https://contribuer.geotribu.fr/guides/cdn-images-hebergement/)" : <https://cdn.geotribu.fr/tinyfilemanager.php?p=articles-blog-rdp%2Farticles%2F2025%2Fraster_cog_gdal>. Si besoin des accès, contacter en message privé (Mastodon, mail, Slack,...) - [site temporaire de prévisualisation de l'article](https://preview-pullrequest-1251--geotribu-preprod.netlify.app/) - merci de ne pas le diffuser ## Ressources Pour info, voici quelques extraits de notre guide de contribution : - le [workflow de publication d'un article](https://contribuer.geotribu.fr/articles/workflow/) - [comprendre et compléter l'en-tête](https://contribuer.geotribu.fr/guides/metadata_yaml_frontmatter/) - [intégrer une image](https://contribuer.geotribu.fr/guides/image/) - [choisir une licence](https://contribuer.geotribu.fr/guides/licensing/) - [signer un article](https://contribuer.geotribu.fr/guides/authoring/) ## 📢 Diffusion Une fois l'article publié, il sera alors temps de le diffuser. Il sera automatiquement intégré au [flux RSS](http://geotribu.fr/feed_rss_created.xml) et à [la newsletter](http://geotribu.fr/newsletter/signup/). Mais la publication sur les réseaux sociaux est manuelle. Nous avons des comptes officiels sur ces réseaux sociaux : - [BlueSky](https://bsky.app/profile/geotribu.bsky.social) - ~~[Facebook](https://www.facebook.com/geotribu) - inactif~~ - [LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/geotribu/) avec [le hashtag #Geotribu](https://www.linkedin.com/feed/hashtag/?keywords=geotribu) - [Mastodon](https://mapstodon.space/@geotribu) - ~~[X/Twitter](https://twitter.com/geotribu)~~ - inactif Merci d'indiquer en commentaire tes comptes à utiliser pour être cité/e dans les messages et de cocher ci-après la "stratégie" de diffusion qui te convient pour chaque réseau. ### BlueSky - [x] un/e membre de Geotribu publie, tu repartages avec ton compte - [ ] tu publies, on repartage - [x] chacun/e publie de son côté - [ ] je souhaite que mon contenu ne soit pas diffusé sur ce réseau ### LinkedIn - [x] un/e membre de Geotribu publie, tu repartages avec ton compte - [ ] tu publies, on repartage - [x] chacun/e publie de son côté - [ ] je souhaite que mon contenu ne soit pas diffusé sur ce réseau ### Mastodon - [x] un/e membre de Geotribu publie, tu repartages avec ton compte - [ ] tu publies, on repartage - [x] chacun/e publie de son côté - [ ] je souhaite que mon contenu ne soit pas diffusé sur ce réseau
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---
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title: Optimiser vos rasters et générer des mosaïques au format COG avec GDAL
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subtitle: Des orthos grille en-tête
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authors:
5+
- Nicolas ROCHARD
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date: 2025-02-11
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description: Découvrez comment optimiser vos rasters et créer des mosaïques au format COG avec GDAL pour une gestion efficace des données raster géospatiales.
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- COG
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---
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22+
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# Optimiser vos rasters et générer des mosaïques au format COG (Cloud Optimized GeoTIFF) avec GDAL
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:calendar: Date de publication initiale : {{ page.meta.date | date_localized }}
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## Introduction
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Les données Raster sont une composante majeure des référentiels de nos systèmes d'information géographique. Ces fichiers sont bien plus volumineux que des données vectorielles et sont parfois fragmentés en plusieurs dalles rendant son chargement laborieux. Lorsque ces données sont disponibles en flux WMS ou WMTS, alors leur consultation est plus aisée mais présente des limitations (pas de possibilité d'affiner la radiométrie, lenteur d'affichage, problème d'impression, etc.). Il est alors indispensable d'avoir une donnée en local ou sur le réseau de la structure.
30+
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![logo COG](https://cdn.geotribu.fr/img/logos-icones/logiciels_librairies/COG.png "logo COG"){: .img-thumbnail-left }
32+
33+
C'est là que le COG (_Cloud Optimized GeoTIFF_) intervient pour simplifier la vie des géomaticiens. Ce type de GeoTIFF, optimisé par sa structure, facilite le traitement et la visualisation des données spatiales à grande échelle grâce à leur accessibilité rapide et leur structure efficiente. En effet, il ne va pas charger l'intégralité de l'image comme un GeoTiff classique mais "streamer" uniquement la partie qui vous intéresse. Sa compatibilité est excellente, si l'application n'est pas capable de tirer parti du pilote COG, le raster se comportera comme un GeoTIFF classique. C'est un vrai plus pour la portabilité et la diffusion des données. Pour en savoir plus, consultez le [site officiel du projet](https://cogeo.org/). Conçus spécifiquement pour le cloud, les COG offrent de nombreux avantages sur d'autres environnements :
34+
35+
- **Performance améliorée** : affichage quasi-immédiat même sur des volumes importants évitant ainsi les frustrations liées aux lenteurs, que ce soit au bureau ou en télétravail.
36+
- **Données peu ou pas altérées**_(en fonction des options de compression choisies)_ : vous pouvez modifier la radiométrie, l'ordre des bandes, l'utiliser dans des processus de geotraitements, etc.
37+
- **Simplicité d'organisation** : une seule image à charger, éliminant le besoin de VRT peu performant, la génération de pyramides et réduisant la gestion de nombreux fichiers
38+
39+
![Dark Vador - You don't know the power of command-line](https://cdn.geotribu.fr/img/articles-blog-rdp/articles/2025/raster_cog_gdal/command_line.jpg){: .img-center loading=lazy }
40+
41+
Dans cet article, nous aborderons les meilleures pratiques pour générer des COG avec GDAL, un outil essentiel des SIG. Certaines options n'étant pas encore disponibles dans QGIS, nous utiliserons donc la ligne de commande. Pas d'inquiétude : il s'agit toujours de la même base avec quelques variations et, même sans être un expert, vous vous en sortirez très bien (j'ai pu tester sur mes collègues et ils ont survécu).
42+
43+
[Commenter cet article :fontawesome-solid-comments:](#__comments "Aller aux commentaires"){: .md-button }
44+
{: align=middle }
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----
47+
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## Pré-requis
49+
50+
Avant de commencer la génération de COG, assurez-vous de disposer des éléments suivants :
51+
52+
- **GDAL Version 3.1 ou supérieure** : vérifiez que votre installation de GDAL est à jour pour bénéficier des dernières améliorations et fonctionnalités spécifiques aux COG.
53+
- **Types de Raster appropriés** : pour les données raster à une bande (comme les Modèles Numériques de Terrain - MNT ou d’Élévation - MNE), utilisez des fichiers au format TIF, ASC ou tout autre format compatible avec GDAL. Pour les rasters à trois bandes, les orthophotos sont particulièrement adaptées.
54+
- **Environnement Linux ou Windows** : les commandes abordées ici ont été testées sur ces deux systèmes d’exploitation.
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!!! info "Précaution d'usage pour Windows"
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Si votre terminal ne vous trouve pas les commandes GDAL, indiquez le chemin complet jusqu'au binaire GDAL. Exemple avec celui intégré à votre installation de QGIS :
58+
59+
```batch
60+
C:\Users\nom_utilisateur> C:\"Program Files"\"QGIS 3.34.8"\bin\gdalinfo --version
61+
```
62+
63+
Sinon référez-vous à cet article [Python et GDAL sur Windows](../2013/2013-09-26_installer_python_gdal_sous_windows.md "Python et GDAL sur Windows") ou [à celui-ci](../2020/2020-10-28_gdal_windows_subsystem_linux_wsl.md "Utiliser GDAL sur Windows via WSL").
64+
65+
## Construction du VRT pour un raster à 1 bande
66+
67+
Pour combiner plusieurs fichiers raster ASC en un VRT (Virtual Raster Tile), une étape nécessaire avant de générer le COG final, utilisez la commande suivante :
68+
69+
=== ":penguin: Linux"
70+
71+
```bash
72+
gdalbuildvrt my_dsm.vrt -addalpha -a_srs EPSG:2154 /dsm_directory/*.asc
73+
```
74+
75+
=== "🪟 Windows"
76+
77+
```batch
78+
gdalbuildvrt.exe C:\dsm\my_dsm.vrt C:\dsm_directory\*.asc -addalpha -a_srs EPSG:2154
79+
```
80+
Détail des options :
81+
82+
- `-addalpha` : ajoute un canal alpha.
83+
- `-a_srs EPSG:2154` : définit le système de référence spatiale à utiliser.
84+
85+
## Conversion en COG pour un raster à 1 bande
86+
87+
Une fois le VRT construit, transformez-le en COG avec cette commande :
88+
89+
=== ":penguin: Linux"
90+
91+
```bash
92+
gdal_translate input_dsm.vrt my_dsm_output_cog.tif -of COG \
93+
-co RESAMPLING=NEAREST \
94+
-co OVERVIEW_RESAMPLING=NEAREST \
95+
-co COMPRESS=DEFLATE \
96+
-co PREDICTOR=2 \
97+
-co NUM_THREADS=20 \
98+
-co BIGTIFF=IF_NEEDED
99+
```
100+
101+
=== "🪟 Windows"
102+
103+
```batch
104+
gdal_translate.exe C:\dsm\input_dsm.vrt C:\dsm\my_dsm_output_cog.tif -of COG ^
105+
-co BLOCKSIZE=512 ^
106+
-co OVERVIEW_RESAMPLING=NEAREST ^
107+
-co COMPRESS=DEFLATE ^
108+
-co PREDICTOR=2 ^
109+
-co NUM_THREADS=20 ^
110+
-co BIGTIFF=IF_NEEDED
111+
```
112+
113+
Aperçu du RGE ALTI® 1m à l'échelle des Hauts-de-France
114+
115+
![aperçu du RGE ALTI 1m avec ombrage sur les Hauts-de-France](https://cdn.geotribu.fr/img/articles-blog-rdp/articles/2025/raster_cog_gdal/bdalti_1m.png){: .img-center loading=lazy }
116+
117+
### Points clés
118+
119+
- **Resampling** : utilisez `RESAMPLING=NEAREST` pour préserver l'intégrité des données.
120+
- **Optimisation des performances** : ajustez `NUM_THREADS` en fonction de la capacité de votre machine.
121+
122+
### Volumétrie
123+
124+
Mon COG sera plus léger que les données téléchargées, sauf si celles-ci sont déjà compressées. L'objectif est de préserver la donnée source tout en optimisant les performances d'affichage et de traitement. Voici quelques exemples de données assemblées et converties en COG pour la Région Hauts-de-France :
125+
126+
| Données | Format source | Poids brut | Poids en COG |
127+
| :------ | :-----------: | :--------: | :----------: |
128+
| [MNS correlés](https://geoservices.ign.fr/modeles-numeriques-de-surfaces-correles) | TIF (compression LZW) | 241.4 Go | 235.5 Go |
129+
| [RGE ALTI®](https://geoservices.ign.fr/rgealti) | ASC | 206.3 Go | 48.2 Go |
130+
131+
## Processus pour un raster à 3 bandes
132+
133+
### Conversion de JP2 en TIF
134+
135+
Commencez par convertir chaque fichier JP2 en TIF en utilisant une boucle bash. Assurez-vous d'avoir créé un répertoire dédié pour les fichiers TIF :
136+
137+
=== ":penguin: Linux"
138+
139+
```bash
140+
for f in *.jp2; do
141+
gdal_translate -of GTiff \
142+
-co TILED=YES \
143+
-co BIGTIFF=YES \
144+
-co BLOCKXSIZE=512 \
145+
-co BLOCKYSIZE=512 \
146+
-co NUM_THREADS=20 \
147+
-co COMPRESS=ZSTD \
148+
-co PREDICTOR=2 \
149+
${f} ../0_TIF/${f%.*}.tif
150+
done
151+
```
152+
153+
=== "🪟 Windows"
154+
155+
```batch
156+
FOR %%F IN (C:\ortho\jpg2\*.jp2) DO ^
157+
gdal_translate.exe -of GTiff ^
158+
-co TILED=YES ^
159+
-co BIGTIFF=YES ^
160+
-co BLOCKXSIZE=512 ^
161+
-co BLOCKYSIZE=512 ^
162+
-co NUM_THREADS=20 ^
163+
-co COMPRESS=ZSTD ^
164+
-co PREDICTOR=2 ^
165+
%%F C:\ortho\0_TIF\%%~nxF.tif
166+
```
167+
168+
- **Taille des blocs** : `BLOCKXSIZE` et `BLOCKYSIZE` impactent les performances de lecture.
169+
170+
### Construction du VRT pour un raster à 3 bandes
171+
172+
Créez un VRT pour votre ensemble de données TIFF avec la commande suivante :
173+
174+
=== ":penguin: Linux"
175+
176+
```bash
177+
gdalbuildvrt my_orthophotography.vrt 0_TIF/*.tif -addalpha -hidenodata -a_srs EPSG:2154
178+
```
179+
180+
=== "🪟 Windows"
181+
182+
```batch
183+
gdalbuildvrt.exe C:\ortho\my_orthophotography.vrt C:\ortho\0_TIF\*.tif -addalpha -hidenodata -a_srs EPSG:2154
184+
```
185+
186+
- `-hidenodata` : masque les cellules nodata, rendant les zones correspondantes transparentes.
187+
188+
### Conversion du VRT en COG
189+
190+
Générez le COG à partir du VRT :
191+
192+
=== ":penguin: Linux"
193+
194+
```bash
195+
gdal_translate my_orthophotography.vrt my_orthophotography_output_cog.tif -of COG \
196+
-co BLOCKSIZE=512 \
197+
-co OVERVIEW_RESAMPLING=BILINEAR \
198+
-co COMPRESS=JPEG \
199+
-co QUALITY=85 \
200+
-co NUM_THREADS=12 \
201+
-co BIGTIFF=YES
202+
```
203+
204+
=== "🪟 Windows"
205+
206+
```batch
207+
gdal_translate.exe C:\ortho\my_orthophotography.vrt C:\ortho\my_orthophotography_output_cog.tif -of COG ^
208+
-co BLOCKSIZE=512 ^
209+
-co OVERVIEW_RESAMPLING=BILINEAR ^
210+
-co COMPRESS=JPEG ^
211+
-co QUALITY=85 ^
212+
-co NUM_THREADS=12 ^
213+
-co BIGTIFF=YES
214+
```
215+
216+
- **Compression JPEG** : un bon compromis entre taille de fichier et qualité avec une `QUALITY` de 85.
217+
- **Rééchantillonnage** : `BILINEAR` pour un rendu visuel optimal dans les visualisations géospatiales.
218+
219+
Aperçu de la BD ORTHO® 2021 à l'échelle des Hauts-de-France :
220+
221+
![aperçu de la BD ORTHO 20cm 2021 sur les Hauts-de-France](https://cdn.geotribu.fr/img/articles-blog-rdp/articles/2025/raster_cog_gdal/bdortho_20cm.png){: .img-center loading=lazy }
222+
223+
### Volumétrie
224+
225+
Le format JP2 offre une compression efficace mais requiert un codec propriétaire, limitant son utilisation. Une licence est nécessaire pour des applications serveur. La conversion en COG améliore les performances et la polyvalence d'utilisation (SIG desktop, flux, traitements d'images, etc.), bien qu'au détriment de la taille.
226+
La compression JPEG, bien que destructrice, convient parfaitement aux orthophotos. La qualité visuelle reste suffisante, même pour l'impression ou le traitement d'image.
227+
228+
| Données | Format source | Poids brut | Poids en COG |
229+
| :------ | :-----------: | :--------: | :----------: |
230+
| [BD ORTHO®](https://geoservices.ign.fr/bdortho) | JP2 (format compressé) | 30.7 Go | 60.5 Go |
231+
| [PCRS Raster](https://www.geo2france.fr/datahub/dataset/94a69703-572f-463a-9cfc-6bca075384b8) | TIF (ZSTD) | 20.1 To | 3.1 Go |
232+
233+
## Cas particuliers et bonnes pratiques
234+
235+
### Découpe selon un contour
236+
237+
Pour éliminer les pixels indésirables en bordure (non définis comme nodata), utilisez un shapefile d'emprise :
238+
239+
=== ":penguin: Linux"
240+
241+
```bash
242+
gdalwarp -of GTiff \
243+
-co TILED=YES \
244+
-co BIGTIFF=YES \
245+
-co BLOCKXSIZE=512 \
246+
-co BLOCKYSIZE=512 \
247+
-co NUM_THREADS=12 \
248+
-co COMPRESS=ZSTD \
249+
-co PREDICTOR=2 \
250+
-s_srs EPSG:2154 \
251+
-t_srs EPSG:2154 \
252+
-dstalpha \
253+
-cutline area_of_interest.shp \
254+
input_image.jp2 \
255+
image_output.tif
256+
```
257+
258+
=== "🪟 Windows"
259+
260+
```batch
261+
gdalwarp.exe -of GTiff ^
262+
-co TILED=YES ^
263+
-co BIGTIFF=YES ^
264+
-co BLOCKXSIZE=512 ^
265+
-co BLOCKYSIZE=512 ^
266+
-co COMPRESS=ZSTD ^
267+
-co PREDICTOR=2 ^
268+
-s_srs EPSG:2154 ^
269+
-t_srs EPSG:2154 ^
270+
-dstalpha ^
271+
-cutline C:\data\area_of_interest.shp ^
272+
C:\ortho\input_image.jp2 ^
273+
C:\ortho\image_output.tif
274+
```
275+
276+
### Conversion de JP2 en TIFF RVBA
277+
278+
Pour convertir un JP2 en TIFF RVBA tout en préservant l’unité colorimétrique :
279+
280+
=== ":penguin: Linux"
281+
282+
```bash
283+
gdal_translate -of GTiff \
284+
-co BIGTIFF=YES \
285+
-co TILED=YES \
286+
-co BLOCKXSIZE=512 \
287+
-co BLOCKYSIZE=512 \
288+
-co NUM_THREADS=12 \
289+
-co COMPRESS=ZSTD \
290+
-co PREDICTOR=2 \
291+
-b 1 -b 2 -b 3 -b mask \
292+
-colorinterp red,green,blue,alpha \
293+
-a_srs EPSG:2154 \
294+
input_image.jp2 \
295+
output_image.tif
296+
```
297+
298+
=== "🪟 Windows"
299+
300+
```batch
301+
gdal_translate.exe -of GTiff ^
302+
-co BIGTIFF=YES ^
303+
-co TILED=YES ^
304+
-co BLOCKXSIZE=512 ^
305+
-co BLOCKYSIZE=512 ^
306+
-co NUM_THREADS=12 ^
307+
-co COMPRESS=ZSTD ^
308+
-co PREDICTOR=2 ^
309+
-b 1 -b 2 -b 3 -b mask ^
310+
-colorinterp red,green,blue,alpha ^
311+
-a_srs EPSG:2154 ^
312+
C:\ortho\input_image.jp2 ^
313+
C:\ortho\output_image.tif
314+
```
315+
316+
## Considérations finales
317+
318+
- **Compression** :
319+
- Utilisez `JPEG` pour les fichiers RVB (3 bandes).
320+
- Préférez `DEFLATE` ou `ZSTD` pour les fichiers avec plus de 3 bandes ou en 16 bits.
321+
- **Méthode de Rééchantillonnage** :
322+
- `BILINEAR` est idéal pour le rendu visuel.
323+
- `NEAREST` est recommandé pour les traitements analytiques afin de préserver l'intégrité des données.
324+
325+
En suivant ces bonnes pratiques, vous assurerez une génération efficace de COG, améliorant ainsi la manipulation et la visualisation de vos données spatiales quel que soit votre environnement.
326+
327+
Si vous souhaitez apporter votre expertise aux bonnes pratiques et astuces de GDAL et du COG, n'hésitez pas à contribuer à ce dépôt <https://github.com/geo2france/cog-tips>. Merci à [Benjamin Chartier](../../team/benjamin-chartier.md "Profil de Benjamin Chartier") pour avoir proposé les commandes Windows.
328+
329+
## Affichage dans QGIS
330+
331+
![logo QGIS](https://cdn.geotribu.fr/img/logos-icones/logiciels_librairies/qgis.png){: .img-thumbnail-left }
332+
333+
Le format COG présente de nombreux avantages en termes de performance à l'affichage et, à l'instar de n'importe quel raster, il se consulte parfaitement dans QGIS.
334+
335+
S'il est disponible en flux WMS ou WMTS, c'est transparent pour vous, vous ne saurez pas que vous chargez un COG. NDLR : nous avons remarqué, sur Geo2France, une meilleure performance dans les temps de réponse de flux en utilisant une mosaique COG. Cela évite de devoir générer du cache tuilé consommateur d'espace disque (utile pour la sobriété numérique).
336+
337+
Un COG peut être publié via un simple serveur web HTTP(S), sans brique logicielle additionnelle comme MapServer, GeoServer ou QGIS Server. Il est disponible via une simple URL.
338+
339+
Pour le charger dans QGIS, rendez-vous dans le menu _Raster_ , choisissez _"Protocole HTTP(S), cloud, etc."_ et coller l'URL dans le champ `URI` :
340+
341+
![menu raster de QGIS](https://cdn.geotribu.fr/img/articles-blog-rdp/articles/2025/raster_cog_gdal/raster_qgis.png){: .img-center loading=lazy }
342+
343+
Envie de tester ? Collez l'URL suivante dans QGIS et chargez l'orthophoto IGN 2021 sur la région Hauts-de-France (~242.6 Go en quelques secondes :smile:) :
344+
345+
```txt
346+
https://geo2france.fr/public/cog/ortho/2021_R32_Ortho_0m20_RVB_COG.tif
347+
```
348+
349+
Voici ce que cela donne dans QGIS :
350+
351+
<video width="100%" controls>
352+
<!-- markdownlint-disable MD033 -->
353+
<source src="https://cdn.geotribu.fr/img/articles-blog-rdp/articles/2025/raster_cog_gdal/qgis_cog_live.webm" type="video/webm">
354+
Votre navigateur ne supporte pas la balise video HTML 5.
355+
<!-- markdownlint-enable MD033 -->
356+
</video>
357+
358+
## Affichage dans des clients Web
359+
360+
Le format COG offre une intégration optimale avec vos clients web préférés. Pour l'intégrer, il faudra consulter la documentation détaillée du projet qui vous fournira le code adapté.
361+
Pour vous inspirer, voici quelques liens vers de la documentation et des démonstrateurs :
362+
363+
- Les COG dans OpenLayers : [documentation et démo](https://openlayers.org/en/latest/examples/cog.html)
364+
- Les COG dans MapLibre : [documentation](https://github.com/geomatico/maplibre-cog-protocol?tab=readme-ov-file) et [démo](https://labs.geomatico.es/maplibre-cog-protocol/dem.html)
365+
- Les COG dans Cesium : [documentation](https://github.com/hongfaqiu/TIFFImageryProvider) et [démo](https://tiff-imagery-provider.opendde.com/?panel=layer)
366+
- Les COG dans Giro3D : [documentation](https://giro3d.org/latest/apidoc/classes/sources.GeoTIFFSource.html), [démo](https://giro3d.org/latest/examples/cog_color.html) et [démo](https://giro3d.org/latest/examples/cog_elevation.html)
367+
368+
## Affichage dans ArcGIS Pro
369+
370+
Le COG est supporté dans ArcGIS Pro d'après cette [documentation](https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/help/data/imagery/supported-raster-dataset-file-formats.htm) ...
371+
... mais pas (encore ?) dans ArcGIS Online ([source](https://community.esri.com/t5/arcgis-pro-ideas/support-cloud-optimized-geotiff-cog-across-the/idi-p/938786))
372+
373+
----
374+
375+
<!-- geotribu:authors-block -->
376+
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{% include "licenses/default.md" %}

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