Annonce postée par : avallette (anne.vallette(a)acri-st.fr)
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Sujet : Identification et suivi de l’artificialisation des sols
Contexte
Depuis les années 2000, la législation autour de l'urbanisme s'est renforcée avec
la loi Solidarité et Renouvellement Urbain (SRU) et la création des Schémas de Cohérence
Territoriale (SCOT) ; le suivi de l’artificialisation des sols et de l’étalement urbain
est au centre des préoccupations à l’échelle interurbaine. Divers jeux de données existent
afin de suivre l’évolution urbaine, toutefois ces données sont bien souvent trop
générales, peu précises (échelle national vs échelle locale) et souvent datées (une ou
deux années de retard). Le SCOT’Ouest des Alpes Maritimes cherche à réaliser des cartes de
suivi de l’artificialisation des sols pour mieux organiser le territoire dans le cadre de
la loi Climat et Résilience et l’Objectif Zéro Artificialisation Nette d’ici 2050. Ce
stage propose de prolonger les travaux réalisés au printemps/été 2024 lors d’un stage M2
qui visaient à l’amélioration des méthodes d’identification et de suiv
i de l’artificialisation des sols en particulier en rajoutant des analyses de données
d’observations par satellite (Copernicus/Sentinel-2).
Objectifs du stage
Les attendus du stage sont plus particulièrement :
1. Un développement plus automatisé de la technique de classification mise en place lors
du stage précédent
2. Une identification et une analyse poussée des raisons des causes d’erreur (e.g.
limitations inhérentes à la méthode)
3. Une application de cet algorithme à d’autres images du même satellite mais à d’autres «
époques » pour apprécier la stabilité (et par conséquent l’instabilité) de cette
classification dans le temps (est-ce que les différences d’une cartographie à la suivante
sont imputables à des réels changements d’OS ou à des errements de la méthode ?
vraisemblablement les deux).
4. Si possible, (et si les points précédents sont terminés), une extension à des méthodes
de super résolution Sentinel-2.
Compétences requises :
• Stage M2 (6 mois)
• Classification supervisée (spectrale et objet)
• Système d’information géographique (QGIS) et base de données
• Python (manipulation d’image et automatisation)
• Science des données et analyse de données
Contact : Anne Vallette – anne.vallette(a)acri-st.fr
Lieu – ACRI-ST (Sophia Antipolis et CERGA-Grasse)
Le stage est fait en collaboration avec le SCOT’Ouest et la société ACRI-ST
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L'annonce est située
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