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Stage Master 2 | Evaluation de dégâts de tempête en forêt par télédétection à haute et très haute résolution spatiale

L'ONF de Nancy propose un stage de Master 2 de 6 mois portant sur l'Evaluation de dégâts de tempête en forêt par télédétection à haute et très haute résolution spatiale.

Compétences nécessaires :

- des compétences en en traitement d’images, en SIG, en analyse de données Raster de type « GRID », des notions de

statistiques

- de bonnes capacités de conceptualisation de démarches d’analyses de données et de la conception de scripts de

traitement

- de bonnes capacités d’analyse et d’observation

- de bonnes capacités de rédaction et un goût pour la vulgarisation

- une bonne organisation et de la rigueur dans le travail

- une bonne connaissance d’ArcGis ainsi que des connaissances de base sur au moins un logiciel d’analyse d’image

(ERDAS, ENVI, eCognition).

Outils et données à disposition :

* Outils disponibles

Traitement d’image : ERDAS, ENVI + EnVI-FX, E-Cognition

SIG : ArcGIS et modules (+ GRASS, QGIS)

Statistiques et traitement de données : R

* données disponibles :

- -image Pléiades Panchromatique et Multispectrale du 4/08/2018, acquise en stéréoscopie

- modèle Numérique de Surface généré à partir de cette image

- photographies aériennes à 10cm de résolution couvrant une partie du secteur réalisées le 2/08/2018

- BDOrtho IGN antérieure à l’événement (2016)

- MNS issu de la mission aérienne IGN de 2016

- évaluation des dégâts réalisée « à dire d’expert » par les agents de terrain juste après l’événement (au niveau de la

parcelle) et par photointerprétation de la mission photographique à 10cm

Logistique et aspects pratiques:

Organisme d’accueil : Office National des Forêts, Direction Territoriale Grand Est, Pôle Recherche Développement Innovation de

Nancy.

Adresse du lieu de stage : 8 allée de Longchamp 54600 VILLERS lès NANCY

Gratification : 12,5% du plafond horaire de la sécurité sociale + remboursement des frais de déplacements nécessaires à l’étude,

sur justificatifs.

Contact et maître de stage :

Anne JOLLY, Responsable du pôle Recherche Développement et Innovation de l’ONF à Nancy

ONF – Département Recherche et Développement – Pôle de Nancy

8 allée de Longchamp 54600 VILLERS lès NANCY

Pour faire acte de candidature : envoyer (par mail à anne.jolly@onf.fr) : CV + lettre de motivation + description du cursus de formation suivi

 

2019-STAGE_ONF_tempete_M2_rev.pdf

2 stages de Master 2 pour 2019 à l'UMR TETIS de Montpellier

 

Consulter chaque offre sur le site de TETIS.

- Utilisation et évaluation de la chaîne iota2 pour la classification des milieux naturels

http://www.umr-tetis.fr/index.php/fr/recrutements-menu-bas/offres-de-stages/340-utilisation-et-evaluation-de-la-chaine-iota2-pour-la-classification-des-milieux-naturels

 Clôture des candidatures : Décembre 2018

 

-Analyse diachronique de photos aériennes pour étudier l’influence des changements d’habitats sur l’évolution des effectifs de tétras-lyre de 1970 à 2017.

http://www.umr-tetis.fr/index.php/fr/recrutements-menu-bas/offres-de-stages/341-2018-11-07-14-26-44

Ingénieur d’études contractuel (17 mois) en analyse de données et modélisation

L'INRA - UMR AGIR - Centre de Recherche Occitanie-Toulouse recherche un ingénieur d'études contractuel en analyse de données et modélisation. 

Objectif(s) du poste :

· Développer et mettre en oeuvre des routines informatiques permettant l’assimilation de données de télédétection dans des modèles de culture et la prévision des performances agronomiques de cultures de tournesol.

· Coordonner les échanges de données et de méthodes entre les différents partenaires du projet PROMISES sur le pôle toulousain.

Missions principales :

- Couplage des méthodes d’inversion de modèles et d’assimilation de données de télédétection pour la simulation du rendement et de la teneur en huile du tournesol

- Comparaison des performances de différents types de modèles de prédiction du rendement et de la teneur en huile (statistiques ou mécanistes)

- Tests méthodologiques pour préciser les conditions de prédiction du rendement et de la teneur en huile en vue d’une utilisation opérationnelle (nombre d’images, dates optimales pour prédire, influence des séries climatiques post-prédiction…)

- Formalisation et mise à disposition des données et outils d'analyse pour les partenaires du projet

- Organisation de réunions avec les partenaires

- Contribution à la synthèse, à la communication et à la publication des résultats.

Compétences requises :

- Formation en mathématiques appliquées ou modélisation avec une expérience souhaitée dans le domaine des sciences agronomiques, écologiques ou environnementales.

- Bonne connaissance de R (programmation, statistiques, reporting)

- Des connaissances en Matlab ou Python seraient un plus

Conditions d’exercice :

- Localisation : UMR AGIR, INRA, Centre de Recherche Occitanie-Toulouse, Auzeville-Tolosane (banlieue Sud-Est de Toulouse) – accessible transports en commun (métro +bus)

- Le poste fait partie intégrante du projet PROMISES financé par le Carnot Plant2Pro impliquant 2 unités INRA de Toulouse (AGIR, MIAT), Terres Inovia et le Cesbio. Ces acteurs interagiront au sein d’un comité de suivi du projet.

- Salaire : 2000 à 2200 € brut mensuel selon expérience et diplômes.

- Durée du contrat : 17 mois à partir du 1er Décembre 2018

Encadrement : Philippe Debaeke (philippe.debaeke@inra.fr) et Luc Champolivier (l.champolivier@terresinovia.fr)

- Dossier de candidature (lettre de motivation + CV + résumé du mémoire de fin d’études ou de master) à envoyer à : philippe.debaeke@inra.fr et l.champolivier@terresinovia.fr

offre_poste_ingenieur_PROMISES_2018.pdf

Offre de Post-Doctorat IGN

Fusion d’informations hétérogènes pour la définition d’un processus de mise à jour de données de couverture et d’usage du sol Intégration d’incertitudes sémantiques, spatiales et liées à la source

Post-doctorat proposé à l’Institut National de l’Information Géographique et Forestière (IGN), Laboratoire LaSTIG - 12 mois 

Profil et Compétences

  • Titulaire d’un diplôme de doctorat en informatique ou en géographie avec une sensibilité pour le domaine de la télédétection et de l’information géographique.
  • De solides connaissances en programmation sont nécessaires.
  • Des connaissances en fusion d’informations hétérogènes seront appréciées.
  • Des connaissances en classification, en particulier pour le traitement d’images de télédétection, serait un plus.
  • Bonne capacité relationnelle, motivation pour le travail en équipe, esprit d’initiative, capacité rédactionnelle, bon niveau en anglais.

Accueil

Le post-doctorat, financé par le projet européen H2020 LandSense (n° 689812), sera réalisé au sein des équipes COGIT et MATIS du Laboratoire LaSTIG (http://recherche.ign.fr/), de l’IGN à Saint-Mandé (limitrophe de Paris) pour une durée de 12 mois.
Le démarrage est souhaité en décembre 2018 ou en janvier 2019.

Modalités de candidature

Envoyer votre CV, une lettre de motivation, un lien vers le mémoire de thèse (si thèse soutenue) et les publications principales en un seul document PDF à :

Arnaud Le Bris, mél : arnaud.le-bris@ign.fr
Laurence Jolivet, mél: laurence.jolivet@ign.fr
Ana-Maria Olteanu-Raimond, mél : ana-maria.raimond@ign.fr
Clément Mallet, mél : clement.mallet@ign.fr

Post-doc_LandSense_fr.pdf

Ingénieur de recherche en modélisation des continuités écologiques

Au sein de l’UMR TETIS à Montpellier, sous la responsabilité de la cheffe de projet et de la référente scientifique, l’ingénieur(e) de recherche aura en charge les missions suivantes :

- Le montage et l’animation d’un groupe de travail national associant le MTES, l’AFB, les aménageurs, des bureaux d’étude et toute au structure pertinente sur le sujet.

- La réalisation d’un état des lieux :

o des travaux de recherche existants pertinents au regard du sujet de la prise en compte des continuités écologiques dans l’application de la séquence ERC.

o des différents projets menés notamment dans le cadre de la convention DEB-Irstea par les partenaires du projet (MOCHAB, Diacofor, ConnectERC…) ou dans le cadre du programme Ittecop piloté par le MTES.

o à restituer sous forme d’un article scientifique de type « review », et d’une synthèse à l’attention du groupe de travail national.

- Proposer et effectuer des tests méthodologiques (données, méthode(s) et outil(s)) sur des projets d’aménagement menés ou prévus pour éviter et réduire leurs impacts sur la fonction de continuité écologique dès la phase de conception et pour mettre en place des mesures compensatoires sur les impacts résiduels du projet. L’objectif est de doter les différents acteurs, en premier lieu les maîtres d’ouvrages publics et privés, des outils les plus performants et

opérationnels leur permettant de mieux prendre en compte la continuité écologique dans les projets d’aménagement. Valoriser ces travaux sous forme de publications scientifiques.

- S’assurer de l’opérationnalité des partenariats avec les deux autres équipes d’Irstea concernées (LESSEM, RECOVER) et avec le CEFE (CNRS, Montpellier).

Profil candidat/e :

 Doctorat en écologie, géographie ou équivalent (ou soutenance d’ici fin 2018)

 Maitrise des méthodes et outils de modélisation et des indicateurs en écologie du paysage, notamment relatifs aux enjeux de connectivité issus de la recherche, et potentiellement transférables aux opérationnels (Conefor sensinode, Graphab, Guidos…)

 Expérience en analyse spatiale et géomatique

 Compétences en programmation informatique (Python notamment)

 Maitrise de R,

 Excellentes capacités rédactionnelles de publications scientifiques et techniques

 Maitrise de l’anglais

 Expérience ou intérêt apprécié sur les continuités écologiques ou la séquence ERC

 Rigueur scientifique

 Autonomie et capacité à rendre compte

 Capacité d’analyse et de synthèse

 Aptitudes au travail en équipe

 Aptitudes à coordonner un projet, animer un réseau d’acteurs scientifiques et opérationnels

Informations complémentaires :

Poste à pourvoir à partir du 1er janvier 2019.

Type de contrat : CDD d’un an, renouvelable.

Lieu de travail : Irstea, à la Maison de la Télédétection à Montpellier (34)

Rémunération : entre 2389€ et 2872€ brut selon expérience

Envoyer CV et lettre de motivation avant le 5 novembre 2018 à l’attention de Jennifer Amsallem et Sandra Luque par e-mail : jennifer.amsallem@irstea.fr et sandra.luque@irstea.fr, avec en sujet « Candidature au poste : Ingénieur de recherche TVB-ERC »

PHD Proposal | Distribution of mineralization and gold deposit in New Zealand

The Massey University, New Zealand, is seeking a highly motivated PhD candidate for a 3-years research project in Hyperspectral Remote Sensing. The project is to develop new mineral prospecting methods using the combination of hyperspectral imaging, soil and plant chemistry, and airborne geophysics. This project will mostly focus on hyperspectral imaging processing, image classification and regression approaches to predict locations of mesothermal gold mineralization in the South Island of New Zealand. This research project is central part of the project on “Airborne hyperspectral remote sensing for establishing New Zealand's baseline environmental and mineral indicators”, funded by Ministry of Business, Innovation and Employment.

More information in the document

For further information, contact Dr Gabor Kereszturi (G.Kereszturi@massey.ac.nz). For applications, please send a CV, publication records, and name and contacts of two referees to the email above. The review of applicants is ongoing until the position is filled.

 

massey.pdf

PhD: The Potential of Earth Observation for Object Inventories

The Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) offers a PhD position sarting decembre 2018.

Focus: highest resolution data archives, deep learning, object extraction, method oriented, 3 years, half-time position

Looking for excellent candidates with geoscience / IT / mathematics etc. background; Python skills and experience with Tensorflow etc. would be an advantage.

 

Applications can be entered via the DLR web portal, or can also be sent to an email to Claudia Kuenzer

 

PhD proposal quantify the impacts of forest cover changes (deforestation and afforestation) on the climate of temperate regions

Forest cover change phd
The CNRM laboratory from Météo-France is looking for highly motivated Ph.D. candidates to quantify the impacts of forest cover changes (deforestation and afforestation) on the climate of temperate regions using 40 years of satellite observations.

The Ph.D. fellowship is already available and will cover the 3 years that are needed to be awarded with the doctoral degree. The CNRM is located in the vibrant city of Toulouse, in the south of France.

Please check French and English detailed proposals available on this page.

Formal deadline 2nd November but applications will be considered as they are received !!
PhD_CNRM_forests_Français.pdf, PhD_CNRM_forests_English.pdf

CDI INGÉNIEUR / RESPONSABLE EN R&D Agronomie, Informatique, Traitement d'Images (H/F)

imageHI-FEN spin-off de l'Inra Avignon propose un poste de Responsable de l’équipe R&D (2 collaborateurs et plus à l’avenir), vous aurez en charge :

  • la gestion des projets clients dans leur globalité selon leurs besoins agronomiques définis,
  • l’appui technique sur les propositions commerciales (compréhension et synthèse des enjeux) en partenariat avec le Business Developer,
  • l’optimisation des systèmes de mesure (drones et capteurs connectés fixes sur champ),
  • le traitement et l’interprétation des données brutes recueillies (statistiques et graphiques) ainsi que de toutes les informations utiles complémentaires,
  • la rédaction de comptes rendus et rapports écrits (en français comme en anglais) avec soutenance et restitution à l’oral auprès des clients/partenaires,
  • la gestion et l’organisation de réunions projets collaboratifs avec différents partenaires, institutionnels comme privés. Actuellement HIPHEN gère le projet FUIIOTA qui inclut Bosch, l’INRA et Agrial. 

Enfin, vous participez à la veille sectorielle (salon, newsletter, etc.) en effectuant des remontées d’informations.

 Votre profil : 

Titulaire d’un MASTER, soit dans le domaine agricole, soit dans les « data sciences », vous aimez les problématiques de R&D. Vous vous reconnaissez et/ou vous êtes prêt à monter rapidement en compétences sur les sujets suivants :

  • Traitement d’images notamment mais pas exclusivement sur les méthodes d’apprentissages profonds
  • La physiologie des plantes et des cultures agricoles (modèles de culture)
  • les outils de codages PYTHON, MATLAB ou R ne vous font pas peur car ce sont les outils qui permettent l’interprétation des données. 

Les plus à votre profil :

 + Vous maitrisez les outils de SIG (traitement et visualisation des données géospatiales)

 + Vous êtes titulaire d’une thèse de doctorat

  •  Finalement, vous disposez de très bonnes capacités rédactionnelles et d’un esprit de synthèse.
  •  Manager efficient, vous êtes proche de vos équipes et êtes force de proposition pour optimiser la cellule R&D dont vous avez la charge.  
  •  Enfin, vous êtes parfaitement à l’aise en anglais, à l’oral comme à l’écrit.

 Ce poste est fait pour vous ? 

Alors merci de transmettre votre CV, LM et prétentions salariales au cabinet Aéos Consultants sous la référence : HIP-IRD-84-01-SOP

 Aucune candidature ne sera traitée en direct par HI-PHEN et sera rebasculée systématiquement au cabinet Aéos Consultants.  

http://www.aeos-consultants.fr/fr/postes-a-pourvoir/id-1416-ingenieur-responsable-en-r-d-h-f

 

PhD and Post-Doc positions on “Machine learning methods for analyzing biospheric change”

 

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Applications  are invited for a four-year PhD student position and a three-year Postdoc position in a research project on “Machine learning methods for analyzing biospheric change” lead by Prof. Indrė Žliobaitė, funded by the Academy of Finland. The positions are at the Departement of Computer Science, University of Helsinki.

  • Requirements for PhD candidates : track record in carrying out data analysis/ computational method development, demonstrated by a completed master thesis, internship or own project.
  • Requirements for Postdoc candidates : experience in machine learning with remote sensing data.

Interested candidates are invited to apply by the 15th of August, 2018.

Please send your CV and a brief letter outlining your interests to Indrė Žliobaitė (indre.zliobaite @ helsinki.fi).

Original offer