[STAGE] IA, python, télédétection satellite marine (29 ou 06)

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[STAGE] IA, python, télédétection satellite marine (29 ou 06)

Sujet : Apport de la télédétection haute et très haute résolution pour la cartographie des "Forêts marines Méditerranéennes"
Lien vers le projet

Contexte
Les forêts formées par les algues brunes des genres Cystoseira, Ericaria et Gongolaria (forêts de Cystoseira) créent des paysages marins uniques à faible profondeur dans les mers du Sud de l'Europe, en particulier en Méditerranée. La grande importance écologique, économique et sociale de ces écosystèmes et des services qu'ils fournissent est largement reconnue. Leur pertinence est reconnue par plusieurs conventions et directives internationales (Convention de Berne, Convention de Barcelone, Directive Habitats de l'Union Européenne - UE). La nécessité de leur surveillance et de leur conservation est reconnue par l'Union Internationale pour la Conservation de la Nature (UICN), le réseau méditerranéen des aires marines protégées et l’UE (dans le cadre de la Directive Cadre sur la Stratégie pour le Milieu Marin - DCSMM). Malgré cela, au cours des dernières décennies, les forêts de Cystoseira ont subi un déclin majeur dans l'ensemble du bassin méditerranéen, en raison de la grande sensibilité de ces algues à certains facteurs de stress anthropiques agissant à l'échelle locale/régionale mais répandus dans tout le bassin.
Actuellement, la cartographie de ces forêts est réalisée plus ou moins manuellement par des relevés in-situ et des observations par plongée ou par drone. Ceci demande beaucoup de ressources humaines et de temps et ne permet pas d’avoir une estimation spatiale et temporelle exhaustive.

Objectifs du stage
Nous proposons d’évaluer l’apport de l’imagerie satellite haute et très haute résolution pour la cartographie des couvertures spatiales de ces forêts et de leur évolution au cours de ces dernières années. Une première phase consistera à faire l’état de l’art des techniques existantes, en combinant si besoin télédétection et intelligence artificielle, publiées et validées dans ce type de thématique. Un autre volet sera la collecte des vérités terrain disponibles dans les bases de données publiques et auprès des laboratoires travaillant sur ce sujet. Le 3ème volet sera le développement d’un outil/service permettant la cartographie la plus fine et la plus précise des végétations immergées en Méditerranée en s’appuyant sur des capteurs haute résolution comme OLCI-A, B et C à bord des satellites Sentinel-2 A, B et C, mais aussi très haute résolution de type Planet ou Pléiade.

Compétences requises :

1. Esprit critique
2. Traitement images satellite (HR), intelligence artificielle
3. Maitrise du langage python et éventuellement R
4. La connaissance des herbiers méditerranéens serait un plus

Contact : Philippe Bryère – philippe.bryere@acri-st.fr

Lieu du stage au choix : Grasse, Brest, Villefranche sur Mer, Sophia-Antipolis.