[Job] [Stage] Feux de foret et teledetection - Aix-en-Provence (13)

Annonce postée par : fabgirstea (fabien.guerra(a)inrae.fr) ---------------------------------------- Sujet du stage : Calcul de la sévérité des feux de forêt par télédétection. Optimisation d’une chaine de traitements sous Python et SQL. Contexte : Connaître l’étendue et la sévérité des feux de forêt est essentiel pour une gestion adaptée de leurs conséquences. Pour caractériser les incendies, les données d’observation de la Terre fournies par les satellites s’avèrent être de précieux alliés. Le projet de recherche ACADO est porté par l’équipe EMR d’INRAE, en collaboration avec le Centre national d'études spatiales (CNES), les laboratoires SERTIT de Strasbourg et CERFACS de Toulouse, et l’Office national des forêts. Son but est de tester la pertinence des images issues du satellite Sentinel (2), en complémentarité de celles des satellites Spot (6 et 7), Landsat et Pléiades, pour détecter les feux, cartographier les surfaces brûlées et les niveaux de dommages sur la végétation. Le projet aboutira sur un outil opérationnel qui pourra accompagner les gestionnaires dans le choix des modalités de gestion les plus adaptées à la sévérité des incendies, mais aussi sur la production d’une base de données destinée à étudier l’évolution des processus dans le contexte du changement climatique. Objectif du stage : L’unité RECOVER dispose d’une infrastructure composée de plusieurs serveurs de stockage en ligne et d’un serveur de base de données sous environnement Linux. Deux outils ont déjà été mis en place : une chaine de traitement d’images satellite qui utilise des librairies python pour détecter les feux à partir de différentiels avant/après et une base de données PostGis qui stocke les produits. Le stagiaire devra optimiser la chaîne de traitement. Il portera son attention sur l’élimination des sur et sous détections dues à des changements d’occupation du sol autres que l’incendie ou à la faible intensité du changement. Il s’appuiera sur différentes sources : des relevés de terrain, au sol ou par drone, des orthophoto après feu, des contours de feux réalisés par des partenaires. Il produira des matrices de confusion et proposera des méthodes de traitement de type apprentissage profond (random forest par exemple). Il proposera l’implémentation de sa méthode dans la chaîne de traitement afin de parvenir à une automatisation des traitements. L’objectif est d’obtenir un indice de fiabilité de la cartographie réalisée. Des sorties de terrain sur des zones brûlées (après feu) sont envisageables. Exemples de tâches à réaliser : Familiarisation avec les outils existants dans l’équipe. Prise en main et choix de données hétérogènes dites de vérité terrain. Test de différentes méthodes d’élimination des sur/sous détections. Test de fiabilité des résultats. Optimisation et implémentation d’une chaine de traitement python en télédétection. Réalisation d’une documentation claire sur l’utilisation des outils mis en place. Compétences recherchées : Maîtrise des langages Python et SQL. Utilisation de PostGis. Des librairies relatives à l’information géographique sont mobilisées (exemple : GDAL). Qualités recherchées : Bon relationnel, rigueur, adaptabilité (il faut s’approprier un outil existant), facilité de communication sur les résultats et la démarche. Niveau de formation : de licence à Master 2 Durée : 6 mois Date de début du stage: à partir d’avril. Gratification : environ 546€/mois. Contacts : fabien.guerra(a)inrae.fr ; valentine.aubard(a)inrae.fr Tél. : +33 4 42 66 99 71 INRAE – Recover-Emr 3275 route de Cézanne CS 40061 13100 aix-en-Provence Cedex 5 ---------------------------------------- L'annonce est située https://georezo.net/forum/viewtopic.php?pid=340146#p340146 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)