Ingénieur en Calcul Scientifique H/F - 34

développe des recherches sur les dynamiques spatiales qui caractérisent les éco-socio-systèmes, en utilisant des modèles basés sur la connaissance et/ou numériques intégrant des données de télédétection.

La stratégie scientifique de l'unité est basée sur une structuration dynamique et collégiale autour de 10 groupes de recherches thématiques et méthodologiques, avec des domaines de compétences répartis en trois pôles visant essentiellement à accroître la visibilité des compétences disciplinaires de l'unité mises en oeuvre dans notre recherche interdisciplinaire.

Les orientations scientifiques visent à aborder et traiter des questions et problèmes complexes sur les thèmes fondamentaux tels que

les transitions socio-écologiques et énergétiques.
la santé, le bien-être des sociétés en préservant les ressources et écosystèmes.
la vulnérabilité, adaptation et viabilité des territoires incluant les systèmes insulaires et côtiers.
Les méthodologies mises en oeuvre relèvent de l'intégration de données et connaissances, chaînes de traitement de données spatiales et multi-capteurs, et modélisation de systèmes complexes. Ces chantiers répondent aux enjeux de la science de la durabilité, l'UMR consacrant 40% de ses efforts à la production de connaissances, 20% au transfert, 20% en appui à la communauté, et 20% à la formation par la recherche.Une mission attractive

Dans le cadre du projet ANIMALS financé par le CNES, sous la responsabilité d'un ingénieur de recherche votre mission sera de développer et d'implémenter une méthode automatisée de cartographie à grande échelle de la biomasse et des stocks de carbone des forêts de mangrove sur 5 sites (Plateau des Guyanes, Madagascar, Cambodge, Mayotte et Nouvelle Calédonie).

Vos activités seront les suivantes:

- Collecte des données HRS et THRS nécessaire au projet sur l'ensemble des sites et organisation de cette base données.
- Recensement des méthodes d'apprentissage supervisé adaptée à la problématique scientifique du projet.
- Mettre au point et implémenter une nouvelle méthode d'apprentissage profond pour l'analyse d'images satellitaires visant à entraîner un réseau de neurones à reproduire des annotations de cartographie de mangroves générées par THRS, à partir d'images HRS, pour rendre compte de la diversité des types d'habitats forestiers, de la biomasse aérienne et des stocks de carbone à large échelle.
- Proposer une typologie originale d'habitats forestiers basée sur des indicateurs de terrain complétés par les indicateurs issus des approches de télédétection.
- Produire des cartographies annuelles et à 10 m de résolution de la distribution spatiale des habitats forestiers de mangrove, de la biomasse aérienne et des stocks de carbone (et de leur variabilité), sur les sites d'intérêt du projet.
- Participer au transfert de connaissances en mettant en oeuvre des formations à la méthode développée.
- Rédiger un manuel d'installation et d'utilisation du code associé au modèle.
- Contribuerà la valorisation des résultats du projet en participant à des conférences internationales et à la rédaction d'article scientifique dans des revues de rang A.
- Participer à l'encadrement d'étudiants dont les activités seront liées au projet ANIMALS.

Les séries temporelles Sentinel 1 et 2 seront utilisées en entrée d'un modèle de fondation (apprentissage auto-supervisé, tel que CROMA (Fulleret al., 2023)) pour tester la possibilité du passage à l'échelle entre la très haute résolution spatiale (THRS) Pléiades vers la haute résolution spatiale (HRS) Sentinel via une approche texturale, afin de produire une cartographie des types d'habitats de mangrove, de biomasse aérienne et de stick de carbone aérien, à large échelle sur les sites sélectionnés.

Votre future équipe

Dans le cadre de ce projet vous serez amené à interagir avec les partenaires impliqués sur l'ensemble des 5 sites, ainsi qu'avec les collègues de l'UMR appartenant à différents champs disciplinaires.

En particulier, vous serez membre des groupes de recherche STRONG (Séries Temporelles Radar Optique pour des chaines de traitement Génériques) et PIC (Partage et Intégration de Connaissances), et vous participerez activement aux réunions mensuelles de ces 2 groupes. Vous travaillerez en openspace et disposerez du matériel informatique pour mener à bien votre mission.