Ingénieur-e en analyse de données de télédétection pour la cartographie de parcelles agricoles abandonnées

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Présentation INRAE

L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 272 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.

Environnement de travail, missions et activités

Vous serez accueilli(e) au sein de l’Unité Mixte de Recherche (UMR) TETIS (Territoire, Environnement, Télédétection et Information Spatiale) à Montpellier,  qui se distingue par sa capacité à mobiliser des données de télédétection satellitaires pour différentes applications en lien avec l’agriculture et l’environnement. Votre travail contribuera au projet GloUrb qui  a comme but de se focaliser sur l’épidémiosurveillance de certains maladies réglementées des plantes pérennes transmises par vecteurs. Leur épidémiosurveillance, actuellement centrée sur la culture focale d’intérêt, sera étendue à la diversité des mosaïques paysagères afin de réduire les traitements obligatoires, d’améliorer les stratégies de prospection et de favoriser la gestion préventive des réservoirs. A cette fin, nous mobiliserons la télédétection et la modélisation pour mieux cartographier le risque des maladies ciblées.

Vous aurez comme mission principale de :

• traiter de données géospatiales et des données de télédétection qui seront mobilisées afin de cartographier les parcelles abandonnées.

• développer des algorithmes de classification de séries temporelles d’imageries satellitaires pour la détection de parcelles abandonnées. Pour ces algorithmes, vous mobiliserez des techniques de machine learning et de deep learning [1,2] pour modéliser la capacité prédictive des données satellitaires et prévoir l’état du parcellaires sur les zones d’études.

• tester les algorithmes développés au point précédent afin de vérifier leur robustesses dans des contextes de transfert spatial (entraînement sur un site d’étude et test sur un site différent) et transfert temporel (sur le même site d’étude, entraînement sur une année précise et test sur une année différente).

• [1] Dino Ienco, Raffaele Gaetano, Claire Dupaquier, Pierre Maurel: Land Cover Classification via Multitemporal Spatial Data by Deep Recurrent Neural Networks. IEEE Geosci. Remote. Sens. Lett. 14(10): 1685-1689 (2017)

  [2] Vivien Sainte Fare Garnot, Loïc Landrieu, Sébastien Giordano, Nesrine Chehata: Satellite Image Time Series Classification With Pixel-Set Encoders and Temporal Self-Attention. CVPR 2020: 12322-12331

Formations et compétences recherchées

De niveau ingénieur(e), intéressé(e) par les applications de la télédétection dans des problèmes de cartographie de l’occupation du sol, vous devez aussi faire preuve de bonnes capacités de communication avec des interlocuteurs de disciplines différentes, d’autonomie et de curiosité. Bonne maîtrise de l’anglais nécessaire.

Savoir-faire opérationnel :Développement de méthodes d’analyse de données d’imagerie en Python
Compétences en Machine Learning et Deep Learning pour des problème de classification
Savoir-être professionnel : Autonomie, créativité, méthodologie, rigueur et organisation au travail
Capacités rédactionnelles (français et anglais)

Votre qualité de vie à INRAE

En rejoignant INRAE, vous bénéficiez (selon le type de contrat et sa durée) :

-  jusqu'à 30 jours de congés + 15 RTT par an (pour un temps plein)
- d'un soutien à la parentalité : CESU garde d'enfants, prestations pour les loisirs ;
- de dispositifs de développement des compétences : formation, conseil en orientation professionnelle ;
- d'un accompagnement social : conseil et écoute, aides et prêts sociaux ;
- de prestations vacances et loisirs : chèque-vacances, hébergements à tarif préférentiel ;
- d'activités sportives et culturelles ;
- d'une restauration collective.

Modalités pour postuler

J'envoie mon CV et ma lettre de motivation