Missions

Le produit d’occupation du sol OSO est une cartographie d’occupation du sol générée annuellement et automatiquement par classification de séries temporelles Sentinel-2 depuis 2016. Cette carte est actualisée tous les ans en s’appuyant sur l’ensemble des images satellites Sentinel-2 recouvrant le territoire métropolitain français et sur des bases de données nationales et internationales officielles, telles que le produit européen CORINE Land Cover (CLC), la BD TOPO de l’IGN et le Registre Parcellaire Graphique (RPG). Ces bases de données sont régulièrement actualisées et relativement pertinentes pour calibrer les modèles de classification obtenus par de méthodes d’apprentissage supervisé.
Le récent avènement des algorithmes de classification supervisé basé sur les architectures d’apprentissage profond offre des opportunités très prometteuses pour l’occupation du sol. Cependant, ces algorithmes nécessitent de nouveaux jeux de données d’apprentissage spatialement exhaustifs ou densément étiquetées pour entraîner les modèles aussi appelés imagettes rectangulaires complètement étiquettes (ou patches).
L’ingénieur d’étude sera en charge de la production de ces imagettes d’occupation du sol à l’échelle du territoire métropolitain français couvrant les différents types d’occupation du sol et contextes éco-climatiques, en s’appuyant sur les différentes bases de données officielles déjà existantes et les jeux de données du même type tels que PASTIS (https://zenodo.org/records/5012942) ou Multisenge (https://multisenge.github.io/), les méthodes d’apprentissage automatique et de photo-interprétation.

Activités

Les tâches seront les suivantes :
• Identifier les bases de données susceptibles d’être mobilisées
• Générer une maille d’imagettes et échantillonner ces imagettes en fonction de critères
d’occupation du sol et éco-climatiques
• Développer une méthodologie SIG d’intégration et de fusion de ces bases de données
• Identifier les surfaces non renseignées par ces bases de données
• Développer une méthode de remplissage de ces surfaces non renseignées grâce à la classification d’images satellites et/ou de photo-interprétation

tous les détails de l’offre d’emploi ici : https://emploi.cnrs.fr/Offres/CDD/UMR5126-VINTHI-003/Default.aspx