Apport de l’IA pour la modélisation de la hauteur de végétation à partir d’archives d’images aériennes et satellitaires : caractérisation de l’évolution et de l’ancienneté du couvert forestier

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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 du Laboratoire EcoSystèmes et Sociétés En Montagne (LESSEM), un laboratoire interdisciplinaire de INRAE qui étudie le fonctionnement et la dynamique des socio écosystèmes.

Vous intégrerez l’équipe DYNAMICS (Dynamique et gestion durable des écosystèmes terrestres dans un contexte de changement global), dont l’objectif est de développer des connaissances et des outils (ex. modèles, méthodes, indicateurs, …) pour comprendre et prédire la dynamique de communautés ou d’écosystèmes terrestres, en particulier les forêts de montagne. L’équipe s’intéresse également à la gestion de ces écosystèmes et aux services qu’ils rendent à la société. Plus précisément vous travaillerez sur l’utilisation de la télédétection pour cartographier l’évolution des forêts de montagne.

Le stage sera encadré par Jean-Matthieu MONNET (INRAE, LESSEM).

Contexte 

La dynamique des forêts est un enjeu majeur pour la compréhension des processus écologiques, la gestion durable des ressources naturelles et la préservation de la biodiversité. L’ancienneté du couvert forestier influence fortement la structure, la composition floristique et les fonctions écosystémiques des forêts.

Traditionnellement, la cartographie de l’ancienneté et de la structure forestière repose sur des relevés de terrain et sur l’exploitation d’archives cartographiques. Cependant, la disponibilité croissante d’images aériennes historiques et de séries temporelles satellitaires ouvre de nouvelles perspectives.

L’émergence des techniques d’intelligence artificielle (IA) permet désormais de tirer parti de ces données pour extraire des informations tridimensionnelles sur la végétation (hauteur, densité, structure du couvert), même à partir d’images anciennes non stéréoscopiques. Les outils d’IA, des données pré-traitées ou même des produits finalisés sont de plus en plus proposés en accès libre.

INRAE mène depuis plusieurs années des recherches sur l’utilisation de la télédétection pour la caractérisation des écosystèmes forestiers avec des applications en écologie et biodiversité. Le LESSEM dispose d’une expertise dans l’utilisation de données de LiDAR aéroporté, qui pourra être mobilisée pour constituer des jeux de données de validation.

Objectif

Le stage vise à évaluer des approches d’apprentissage automatique par IA pour estimer la hauteur et la structure du couvert végétal à partir d’images aériennes et satellitaires, en particulier issues d’archives historiques. On s’intéressera dans un premier temps à qualifier et analyser des produits de hauteur de canopée déjà disponibles et éventuellement dans un second temps à améliorer ces produits par des développements méthodologiques.

Les résultats contribueront à :

- Cartographier la hauteur et la densité du couvert forestier, idéalement sur quelques décennies ;

- Analyser l’évolution spatiale et temporelle du couvert forestier.

Missions principales

Revue bibliographique sur :

• Les méthodes de reconstruction 3D ou d’estimation de hauteur de végétation à partir d’images 2D ;
• Les approches de segmentation et classification d’images par IA en contexte forestier ;
• Les jeux de données existants (archives IGN, Spot, Sentinel, etc.).
• Les jeux de données déjà traités (cf Open Canopy de Fogel et al., https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113888)

Préparation et traitement des données :

• Collecte et géoréférencement d’images aériennes et satellitaires multi-temporelles ;
• Extraction de variables spectrales et texturales ;
• Constitution d’un jeu de données d’entraînement et validation à partir de sources de référence (Lidar, BD Forêt, relevés terrain).

Si les données déjà traitées sont insuffisantes : Développement d’un modèle IA :

• Entraînement et validation d’architectures de type CNN, U-Net ou vision transformers ;
• Optimisation des paramètres pour l’estimation de la hauteur et de la structure du couvert ;
• Évaluation des performances sur différentes périodes et zones tests.

Analyse écologique :

• Cartographie spatio-temporelle de la hauteur et de l’évolution du couvert forestier ;
• Corrélation avec des indicateurs d’ancienneté forestière ou d’usage du sol ;
• Interprétation des résultats dans un cadre écologique et paysager.

Formations et compétences recherchées

Élève ingénieur.e ou étudiant.e M2 en géomatique, écologie, IA, data science, télédétection ou disciplines associées

• Bonnes connaissances en télédétection et SIG
• Bases solides en programmation (Python, R) et en traitement d’images
• Connaissances des bibliothèques de deep learning
• Intérêt pour l’écologie, la géomatique et l’analyse spatio-temporelle
• Rigueur, autonomie, curiosité scientifique
• Bonne maîtrise des méthodes de géomatique
• Autonomie et initiative

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