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Rencontres des Utilisateurs Francophones de QGIS 2019 à Montpellier

12 et 13 décembre 2019 à Montpellier.

Cet événement est organisé en partenariat entre Montpellier SupAgro et l’OSGeo-fr.

http://conf.qgis.osgeo.fr/

 

#1 Fri 29 November 2019 15:31

GuanyaoXie
Membre
Date d'inscription: 7 Mar 2017
Messages: 2

[STAGE] Le Risque d’inondation au Viêt-Nam-Brest - Plouzané (29)

Le Risque d’inondation dans le delta du Mékong au Viêt-Nam et les méthodes Deep Learning

Offre de stage M2 du 1er mars au 1er août 2020 (projet LMI LOTUS, Partenariat Hubert Curien (PHC) franco-vietnamien)

Les satellites sont maintenant devenus une composante essentielle de la gestion de l’environnement et des risques. Les capteurs actifs ou passifs utilisés pour des applications en matière de risque inondation couvrent un domaine très large du spectre électromagnétique et les informations issues de ces gammes spectrales ou de leur combinaison ont permis, au cours de ces dernières années, de contribuer de manière significative à la prévision et à la gestion du risque. La phase de gestion de crise nécessite la production de documents cartographiques localisant l’événement et son étendue. La cartographie de l'étendue spatiale des inondations par des capteurs distants permet de calibrer et d'évaluer les modèles hydrologiques et, par conséquent, d'améliorer la prévision hydrologique et les stratégies de gestion des inondations. Les zones inondables et la durée des inondations ont un rôle essentiel dans le peuplement et l’écologie des
zones humides. La possibilité de modeler le potentiel d’inondation et de cartographier la zone inondée, sa durée et son intensité sous différentes conditions environnementales est essentielle pour la compréhension de la dynamique des milieux deltaïques, ainsi que pour
la gestion durable de ces espaces. Le premier objectif de ce stage est d’évaluer la capacité de toute une série d’images RADAR (Sentinel-1) à détecter les zones inondées et inondables du Delta du Mékong au Viêt-Nam.

Diverses méthodes existent pour obtenir le plan d’information des données spatiales : photo-interprétation, seuillage, segmentation d’image – qui utilisent des principes mathématiques élaborés tels que la détection de contours, la logique floue avec le data mining ou les réseaux de neurones artificiels. Le Deep Learning, ou apprentissage profond, est l’une des principales technologies de Machine Learning et d’intelligence artificielle. Parmi ces techniques, on compte les réseaux de neurones artificiels. C’est sur ces algorithmes que reposent le Deep Learning, mais aussi des technologies comme la reconnaissance d’images ou la vision robotique. Le module Deep Learning du logiciel ECognition 9.3 est proposé pour ce stage.

1. 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.

2. Encadrement :

Simona Niculescu, Enseignant chercheur HDR, UMR6554 LETG, Université de Bretagne Occidentale simona.niculescu@texte-a-enlever.univ-brest.fr

Co-encadrante : Doctorant Chi Nguyen LAM, UMR6554 LETG, Université de Bretagne Occidentale lcnguyen80@texte-a-enlever.gmail.com

3. Durée de stage :

5 mois à partir du début mars 2020.

4. Lieu :

Institut Universitaire Européen de la Mer / Technopôle Brest-Iroise, Rue Dumont d'Urville, 29280 Plouzané

5. Gratification :

Selon barème légal.

Pour déposer votre candidature, merci d’envoyer votre CV et lettre de motivation à simona.niculescu@texte-a-enlever.univ-brest.fr et
lcnguyen80@texte-a-enlever.gmail.com avant le 31 décembre 2019.

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