Annonce postée par : GuanyaoXie (guanyaoxie(a)gmail.com)
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Méthodes Machine Learning et la mise en culture de zones naturelles ou semi-naturelles et
la déprise agricole dans le Pays de Brest
Context:
Ce stage s’inscrit dans le projet Fondation de France « Nouvelles données satellites. Quel
intérêt pour les collectivités locales ? Application aux changements de l’occupation du
littoral du Pays de Brest », pour répondre aux demandes des communautés locales.
L’espace géographique d’applications pour ce stage est le Pays de Brest (avec une
attention particulière pour le littoral). Avec un linéaire côtier d’environ 350
kilomètres, le Pays de Brest a un caractère maritime indéniable. Sa dimension littorale
et maritime est l’une des clés de l’identité et de l’unité de ce territoire. L’influence
de la proximité de la mer : un littoral artificialisé et peu cultivé. La répartition des
principaux types d’occupation des sols varie fortement en fonction de la distance au
littoral. Les territoires artificialisés cohabitent avec des espaces semi-naturels
(landes, pelouses, dunes) et des zones humides et surfaces en eau qui représentent une
part importante de l’occupation du sol des communes littorales.
La déprise agricole est également marquée, puisqu’elle concerne 8,7 % des communes
littorales du Pays de Brest, 35 % des terres ayant changé d’affectation en 25 ans. En
revanche, la mise en culture de nouvelles terres agricoles au détriment de zones
naturelles est plus marginale (3,8 % de la zone côtière du Pays de Brest soit 15,3 % des
changements observés).
La méthodologie proposée pour ce stage doit permettre d’améliorer la précision de la
cartographie de l’occupation du sol et du couvert végétal à travers l’application des
méthodes Machine Learning, en utilisant des architectures de modèles composés de multiples
transformations non linéaires pour les différentes données satellite. Les données
satellites proposée pour ce stage sont les données Pléiades, Sentinel-1 et Sentinel-2 sur
les deux dernières années. Le logiciel proposé est le E-Cognition 9.3 avec les différents
modules de Machine Learning.
Profil recherché :
• Étudiant en master 2 ou ingénieur en 3ème année, dans les domaines de la géomatique /
télédétection/ traitement des images et géographie avec forte connaissance en
informatique ;
• Connaissances approfondies en télédétection, traitement d’images ;
• Savoir utiliser les logiciels de SIG et de traitement de données satellites ;
• Expériences élémentaires de programmation (Python, R, Matlab……) ;
• Capacité de rédaction ;
• Bon niveau d’anglais.
Encadrement :
• Simona Niculescu, Enseignant chercheur HDR, UMR6554 LETG, Université de Bretagne
Occidentale simona.niculescu(a)univ-brest.fr
• Co-encadrante : Guanyao Xie, doctorante, UMR6554 LETG, Université de Bretagne
Occidentale guanyao.xie(a)univ-brest.fr
Durée du stage :
5 mois à partir du début mars 2020
Lieu :
Institut Universitaire Européen de la Mer / Technopôle Brest-Iroise, Rue Dumont
d'Urville, 29280 Plouzané
Gratification : Selon barème légal.
Pour déposer votre candidature, merci d’envoyer votre CV et lettre de motivation à
simona.niculescu(a)univ-brest.fr et guanyao.xie(a)univ-brest.fr avant le 10 février 2020.
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