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#1 Thu 23 January 2020 16:51

GuanyaoXie
Membre
Date d'inscription: 7 Mar 2017
Messages: 3

[Stage] La Mise en culture et la Deprise agricole - Brest (29)

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@texte-a-enlever.univ-brest.fr
•    Co-encadrante : Guanyao Xie, doctorante, UMR6554 LETG,  Université de Bretagne Occidentale guanyao.xie@texte-a-enlever.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@texte-a-enlever.univ-brest.fr et guanyao.xie@texte-a-enlever.univ-brest.fr avant le 10 février 2020.

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