Annonce postée par : AlineAubry (aline.aubry(a)univ-mayotte.fr)
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Sujet du stage :
Caractérisation et cartographie par télédétection des platiers coralliens de Mayotte dans
le cadre du projet GEO-REEF (GEOmétry of the fringing REEF).
Contexte et problématique
La zone littorale est un environnement très dynamique où les morphologies et les
écosystèmes sont à la fois variables et complexes. Selon les facteurs géologiques,
hydrodynamiques et météorologiques, le littoral mahorais présente une grande variété de
plages, de vasières et de mangroves qui peuvent évoluer très rapidement. L’évolution et
les dynamiques de ces systèmes sont directement influencées par l’architecture (élévation,
géométrie, microtopographie, composition…) des récifs coralliens qui les bordent. Par
ailleurs, le développement de l’île et la pression accrue sur les zones côtières imposent
une connaissance toujours plus précise de l’état des côtes, de la dynamique
hydro-sédimentaire et de la vitalité des écosystèmes.
Le projet GEO-REEF, propose de s’intéresser particulièrement aux platiers et fronts
récifaux de Mayotte via l’utilisation de l’imagerie spatiale. Un platier corallien peut
être défini comme une vaste zone peu profonde du récif, délimitée au large par la crête du
récif (la crête étant la zone de transition entre le platier et la pente récifale
plongeant dans le lagon). Le platier récifal est la partie immergée, pouvant même émerger
lors de grandes marées, la moins profonde d'un récif corallien. Généralement large de
quelques centaines de mètres à Mayotte, les platiers récifaux présentent des architectures
hétérogènes, des orientations multiples impactant les caractéristiques hydro-sédimentaires
locales.
Une telle caractérisation de la structure géométrique de ces platiers fournira des
éléments clés pour reconstruire l'histoire des récifs, à l’échelle des temps
géologiques, en lien avec la subsidence passée et actuelle de Mayotte (Jeanson et al.,
2021).
L’amélioration de l’estimation de la rugosité des récifs sera particulièrement utile pour
les modèles hydro-sédimentaires et permettra le suivi, voire la prédiction, de
l'évolution des systèmes des récifs coralliens face aux pressions anthropiques locales
et globales. Les premiers essais avec des images Sentinel-2 et Pléiades (Aubry &
Tempere, 2022) ont démontré le potentiel certain de ces capteurs et mériteraient d’être
approfondis.
Ce stage de Master 2 propose de tester la faisabilité et la qualité de la caractérisation
des formes et architectures de certains sites pilotes de platiers récifaux de Mayotte à
partir de différents capteurs satellites complémentaires.
L'observation des franges côtières repose sur de nombreux capteurs optiques contraints
par des compromis entre les résolutions spatiale, spectrale, temporelle et radiométrique.
Trois capteurs différents seront testés Sentinel-2, Pléiades, Wordview-2 et 3. La
particularité de ces capteurs réside dans leur complémentarité entre l’accès à des images
gratuites ou non ; la résolution spatiale très fine à importante (taille du pixel de 0,3 m
à 60 m), des résolutions spectrale faible à plus importante (4 à 13 bandes selon le type
de capteur).
Les données produites durant ce stage pourront être confrontées aux bases de données
existantes des mesures in situ (topographie, hydrodynamisme, granulométrie, cartographie
d’habitats…) voir complétées par des acquisitions nouvelles sur le terrain durant le
stage.
La seconde partie de ce travail, envisage d’optimiser, calibrer voir automatiser (en lien
avec des algorithmes d'apprentissage automatique) la description fine de l’ensemble
des platiers récifaux de Mayotte.
Missions principales :
- tester les prédispositions et limites des capteurs Sentinel-2, Pléiades, Worldview-2 et
3 pour différentes mesures statistiques (largeur, pente, orientation, géométrie,
ouverture, fragmentation, dimension fractale, présence d’éperons/sillons, habitats,
rugosité…) ;
- caractériser l'évolution spatiale de la structure géométrique du platier depuis la
plage jusqu’au front récifal des sites pilotes ;
-confronter les données spatiales aux observations in situ (analyses statistiques analyses
de données environnementales) ;
- construction d’une base de données (identification, typologie, mise en place
d’indicateurs et paramètres pertinents) ;
- optimiser, calibrer voir automatiser (en lien avec des algorithmes d'apprentissage
automatique) la description fine de l’ensemble des platiers récifaux de Mayotte.
Profil du stagiaire, compétences requises et expérience :
- Etudiant/e de Master en SIG/télédétection, géographie physique, géosciences,
environnement, sciences de données ou dans toute autre discipline scientifique incluant de
fortes composantes en télédétection, en géomatique, intelligence
artificielle/apprentissage/machine learning et/ou statistiques.
- Le/la stagiaire devra faire preuve d’autonomie et de motivation ainsi que de capacités à
travailler en équipe,
- Compétences et maîtrise des techniques et outils de traitement et cartographie de
l’information géographique, connaissance des principes physiques de télédétection,
- Compétences en statistiques et traitement numérique de données (R, Python, ou
équivalent).
Modalité pratique du stage :
Le stage se déroulera au Centre Universitaire (CUFR) de Mayotte situé à Dembéni.
Durée : 6 mois. Début du stage souhaité entre janvier et mars 2024.
Temps de travail hebdomadaire : 35 heures.
Indemnités : Le stage est gratifié selon la législation en vigueur et le billet d’avion
A/R est pris en charge.
Au CUFR, le/la stagiaire sera en contact régulier et direct avec son encadrant et
l’ensemble de l’équipe travaillant sur les milieux littoraux (Enseignants-chercheurs,
assistants-ingénieurs, doctorants, étudiants de M2).
Encadrement
Aline AUBRY, maître de conférences en géographie au CUFR de Mayotte, UMR Espace-DEV.
Candidature
Merci d’envoyer votre candidature (CV, lettre de motivation, deux derniers relevés de
notes et mémoire de master 1) à l’adresse suivante : aline.aubry(a)univ-mayotte.fr avant le
15 novembre 2023.
Les candidats retenus seront invités à un entretien par visio.
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L'annonce est située
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