Le laboratoire d’inventaire forestier (IFN), créé en 2013, a pour mission d’évaluer en continu les ressources forestières et leurs évolutions. Dans une optiques de rationalisation des coûts d’enquêtes publiques, l’IFN a de plus en plus recours à des méthodes d’inventaires forestier multisource et doit les adapter pour tenir compte notamment de la diversité de la flore.

L’objectif de la thèse est de contribuer au développement d’une première méthode d’inventaire forestier multisource adaptée au contexte forestier français. Pour ce faire, elle s’appuiera sur des données disponibles sur l’ensemble du territoire national et mises à jour régulièrement, comme les couvertures de photographie aérienne.

Profil du candidat

Prérequis : Le candidat devra manifester un intérêt pour les milieux forestiers. Le sujet requiert des compétences en statistique, analyse spatiale, mathématiques appliquées. Des connaissances en inventaire forestier et en télédétection seraient un plus.

Environnement de travail : le candidat sera amené à travailler avec des logiciels de statistiques (R), des systèmes de gestion de base de données (PostgreSQL), des systèmes d’information géographiques (QGIS, ArcGIS).

Formation recherchée : master ou ingénieur en statistique, mathématiques appliquées, traitement d’image et du signal, ou foresterie avec expérience en statistique de sondage.

Le candidat devra avoir un niveau d’anglais suffisant pour communiquer de façon autonome avec des collègues étrangers et écrire des articles scientifiques dans des revues anglophones.

Pour postuler : fournier une lettre de motivation, un curriculum vitae détaillé, ainsi que 2 lettres de recommandation.

Date limite de candidature : 31-05-2019 (pourra être prolongée jusqu’à la sélection d’un candidat)