[Job] [SATGE] IA, python, télédétection, Ocean, Grasse (06)

Annonce postée par : avallette (anne.vallette(a)acri-st.fr) ---------------------------------------- Sujet : Exploitation de la couleur de l’océan observée par satellite pour la quantification des Types Fonctionnels de Phytoplancton – application à des sites côtiers oligotrophes. Stage M2 Contexte L’observation de la coloration des eaux de surface de l’océan mondial permet d’en déduire la teneur en matière phytoplanctonique (Chlorophylle-a) des couches de surfaces visibles depuis des spectro-imageurs embarqués sur certains satellites d’observation de la Terre. Cette observation de la couleur de l’Océan permet de plus en plus, et grâce à l’amélioration et à la sophistication des algorithmes, de mesurer et de quantifier d’autres paramètres influençant la coloration des eaux (la turbidité, les concentrations de matière minérale en suspension, certains composants organiques colorés, la transparence immédiate des couches supérieures etc…). Depuis un peu plus de 20 ans des efforts considérables sont réalisés par la communauté scientifique pour être capable de distinguer différents types de phytoplanctons, soit par des gammes de tailles, soit par leur rôle dans le cycle biogéochimique de l’océan. On parle alors de Groupes Fonctionnels de Ph ytoplancton (PFT en anglais). La société ACRI-ST s’est spécialisée depuis plus de 25 ans dans le traitement, l’archivage et la redistribution des données de Couleur de l’Océan par satellite. Ainsi l’équipe des « Applications Marines et Côtières » du pôle « Environnement » a contribué, souvent avec des laboratoires publics, à la mise au point de nombreux algorithmes de restitution des paramètres mentionnés ci-dessus (concentration de surface en Chlorophylle-a, transparence, PFT). En particulier, plusieurs algorithmes ont été testés pour quantifier la capacité des eaux marines à contribuer au cycle du carbone et les grandes séries temporelles de données disponibles sont désormais exploitées pour l’étude du climat. Récemment, au sein d’ACRI-ST, un stage de Master 2 a été réalisé pour évaluer différents algorithmes issus de l’IA pour évaluer les PFT. Cette étude relativement exhaustive a permis d’identifier plusieurs méthodes plus performantes que celles historiqu ement bâties sur des analyses mathématiques, physiques et statistiques. La mise en place de ces nouvelles méthodes d’IA nécessite un grand nombre de données d’apprentissage et c’est pour cela que l’utilisation de ces méthodes restent encore relativement marginale. Ce stage sur les PFT s’est appuyé sur la disponibilité d’une base de données importantes de mesures in situ de PFT en mer à l’échelle de l’océan global ce qui rend impossible toute tentative de régionalisation des algorithmes mis en place. Objectifs du stage Le but du stage proposé ici est de tester la qualité des méthodes développées au sein d’ACRI-ST pour l’estimation des PFT sur un site côtier en Corse. On s’appuiera sur les nombreuses données acquises depuis 2012 dans les eaux côtières corses par l’université de Liège (qui participe au comité de suivi du stage proposé). Il faudra donc évaluer les incertitudes des différentes méthodes testées et dans un second temps mener une étude statistique pour voir s’il existe une relation entre la composition des PFT et certains paramètres environnementaux (vent, température de l’eau, courant…) pouvant interférer avec la composition phytoplanctonique des eaux observées. Au-delà de l’aspect développement, ces travaux permettraient d’apporter des informations précieuses sur la contribution des principaux groupes phytoplanctoniques à la biomasse totale et d'alimenter les données d’entrée de certains indicateurs de la Directive Cadre pour la surveillance du Milieu Marin (DCSMM - e.g. PH1) adaptés à la Méditerranée. Le candidat pourra s’appuyer sur l’équipe du département « application Marines et Côtières » qui a encadré le stage précédant et sur l’infrastructure informatique d’ACRI-ST Compétences requises : Le candidat recherché devra avoir • un niveau M2 ou équivalent et faire preuve d’un esprit critique. • une expertise en programmation et usage de python (et idéalement R) • des connaissances en IA • des connaissances en télédétection et en phytoplancton seraient un plus. Contact : Marine Bretagnon – marine.bretagnon(a)acri-st.fr Lieu du stage au choix: site ACRI-ST de Grasse ou de Villefranche sur Mer ou de Sophia-Antipolis (06) Durée : de l’ordre de 6 mois Le stage sera encadré par la société ACRI-ST. L’université de Liège, Dr Anne Goffart, Unité de recherche FOCUS fera partie du comité de suivi. Attention : Les données pigmentaires in-situ utilisées dans le cadre de stage restent la propriété exclusive de l’université de Liège et ne pourront être diffusées en dehors de ce projet sans l’accord écrit préalable du Dr Anne Goffart. ---------------------------------------- L'annonce est située https://georezo.net/forum/viewtopic.php?pid=371679#p371679 Pour vous désabonner connectez-vous sur le forum puis Profil / Abonnement -- Association GeoRezo - le portail géomatique https://georezo.net (Message généré automatiquement. Ne pas répondre à ce message, utiliser les coordonnées contenues dans l'annonce)