Postdoc : Modélisation par champ de Markov caché pour l’estimation des surfaces foliaires des forêts par LiDAR aéroporté

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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.

Ce projet de post-doctorat est financé par le département MathNum. Il vise à développer des modèles statistiques et les méthodes computationnelles associées pour l’estimation de la surface foliaire des forêts à partir de relevés LiDAR aéroporté. Ces modèles doivent permettre d’améliorer  les méthodes courantes par la prise en compte de la structure spatiale du couvert, plus particulièrement les phénomènes d’agrégation des feuilles et de distributions structurées d’angles foliaires, qui font qu’un traitement voxel par voxel indépendamment n’est pas adapté. De nouvelles méthodes d’inférence pour les champs de Markov cachés seront développées, tenant compte de la spécificité des données LiDAR afin de permettre leur utilisation pour intégrer ces aspects structurels. La segmentation induite par ces modèles permettra de construire des discrétisations adaptatives de l’espace favorisant l’homogénéité spatiale des densités et orientations foliaires estimées. 

Vous serez accueilli.e au sein de l’unité MIAT (Mathématiques et informatique appliquées Toulouse).

 

Environnement de travail, missions et activités

Le/la candidat.e devra construire une solution basée sur le cadre des champs de Markov cachés (HMRF en anglais) pour passer d’une estimation indépendamment voxel par voxel, à une estimation conjointe pour tous les voxels qui tienne compte de la structuration spatiale des densités et angles foliaires. Il s’agit de développer un HMRF adapté aux données LiDAR dont les états cachés pourront s’interpréter comme des classes de densités foliaires/ d’angles foliaires ce qui permettra de regrouper les voxels, créant ainsi une nouvelle discrétisation de l’espace plus adaptée. L’inférence sera réalisée dans un cadre Bayésien, et le/la candidat.e devra développer des solutions au problème de l’estimation du nombre de classes et du passage à l’échelle. A partir de cette nouvelle discrétisation, il s’agira de proposer de nouveaux estimateurs de la densité foliaire et de la distribution angulaire des feuilles. 

Le/la post-doc sera co-encadré.e par Nathalie Peyrard (nathalie.peyrard@inrae.fr) à l’Unité MIAT (unité d’accueil) à INRAE Toulouse et par Grégoire Vincent (gregoire.vincent@ird.fr), chercheur écologue spécialiste de l’application du LiDAR à l’étude des végétations forestières, membre du laboratoire AMAP. Il/elle bénéficiera en outre de l’implication au laboratoire AMAP de Jean-Baptiste Durand (statistique, en particulier statistique computationnelle) et Isabelle Maréchaux (modélisation de la végétation).

Formations et compétences recherchées

Le ou la candidate devra avoir réalisé une thèse en statistique, ou à l’interface statistique-informatique, et posséder un intérêt prononcé pour les applications. Des compétences en programmation python / R / grappes de calcul sont un plus.

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