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Stage M2/Ingénieur 6 mois deep learning et analyse d'images pour la cartographie des propriétés des sols

28 Septembre 2021


Catégorie : Stagiaire


Etude du potentiel d’utilisation de méthodologies mettant en œuvre imagerie et intelligence artificielle pour la cartographie des propriétés des sols à l’échelle du territoire.

 

Contexte
 
Depuis plus de 40 ans, le LGCgE Junia ISA réalise des études pédologiques dans les départements du Nord et du Pas de Calais. Réalisées à différentes échelles, avec des vocations fondamentales ou appliquées, elles ont permis la constitution d’une base de données sol riche. La synthèse de ces données ponctuelles et surfaciques a permis la réalisation du Référentiel Régional Pédologique du Nord Pas de Calais à l’échelle du 1/250 000. Les prochaines étapes de valorisation de ces données consistent en la création de cartes thématiques sur les caractéristiques et propriétés des sols à différentes échelles.
 
La cartographie numérique des sols utilise un éventail de méthodologies permettant de créer des cartes thématiques. A l’interface entre les problématiques en lien avec les SIG, la télédétection, les statistiques et les géostatistiques, les prédictions faites (variables quantitatives et qualitatives) intègrent de plus en plus l’utilisation de techniques en intelligence artificielle. D’un point de vue très général, les relations entre les propriétés des sols et les covariables environnementales sont caractérisées par un modèle mathématique utilisé pour prédire la variable d’intérêt aux emplacements où la donnée n’est pas disponible. Les covariables environnementales constituent en soi des « images » traduisant, sur le territoire considéré, un paramètre explicatif potentiel de la propriété de sol considérée. L’utilisation de l’intelligence artificielle en imagerie devrait permettre l’automatisation de l’interprétation des informations environnementales en lien avec les propriétés des sols, des cartographies produites et de leur validation, notamment au regard de l’expertise de terrain.
 
L’objectif du stage consiste à acquérir les premiers éléments de réflexion sur l’application de ces méthodologies pour la valorisation de la base de données sol du Nord-pas de Calais sous la forme de cartographies thématiques des propriétés des sols. Intégré au sein d’équipes spécialisées en pédologie/cartographie et intelligence artificielle/imagerie, le stagiaire s’impliquera dans la réalisation des missions suivantes :
  • Réaliser une étudie bibliographique poussée sur les utilisations de l’intelligence artificielle en cartographie numérique des sols (méthodes, objectifs, outils…) / imagerie
  • Appropriation des notions et modalités de construction de la base de données sol du LGCgE Junia ISA
  • Mener une réflexion sur les méthodologies applicables et pertinentes au regard de la base de données sols
  • Préparer, mettre en forme la base de données sols au regard de la mise en application de méthodes sélectionnées et de l’échelle spatiale considérée
  • Inventorier et acquérir les données environnementales nécessaires (covariables)
  • Tester la mise en œuvre les méthodes de prédiction spatiales à l’échelle du territoire d’étude (réalisation de cartes thématiques)
  • Evaluer la pertinence de mise en application des méthodes employées

Le stage aura une composante essentielle de bibliographie, qui constituera le socle des développements ultérieurs.

Profil recherché

  • Elèves ingénieurs (Formations Ingénieurs ou M2)
  • Maitrise du SIG (QGIS et/ou ArcGIS) et bonnes connaissances de la programmation sous R
  • Connaissances en machine learning et statistiques spatiales
  • Connaissances sur les bases de données sols, les méthodologies de cartographie numérique et les géostatistiques seraient un plus
  • Gout avéré pour l’analyse de données bibliographiques et la modélisation numérique
  • Bon niveau d’anglais scientifique (lu et écrit), nécessaire notamment pour la lecture et la compréhension des publications scientifiques
  • Autonomie, curiosité, capacités de synthèse et force de proposition

Conditions du stage

Equipe d’encadrement du stage : Sébastien Détriché (Pédologie, Géomatique), Halim Benhabiles (Intelligence Artificielle, Imagerie)

Le stage aura lieu à Junia ISEN/ISA Lille pour 6 mois à partir de février/mars 2021. Gratification : selon la norme en vigueur.

Pour candidater, merci d’envoyer un CV, une lettre de motivation et les notes M1 à sebastien.detriche@junia.com et halim.benhabiles@junia.com