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Laboratoire/Entreprise : TETIS
Durée : 6 mois
Contact : zouhaira.ayadi@umontpellier.fr
Date limite de publication : 2024-12-31

Contexte :
L’artificialisation des terres, étroitement liée aux changements environnementaux, représente un enjeu environnemental majeur pour la préservation des écosystèmes et des ressources naturelles (Vidal-beaudet et Rossignol, 2018) (Desrousseaux et al., 2019). Ce phénomène complexe nécessite des outils de surveillance capables de détecter, à partir d’images satellitaires haute résolution, les transformations des sols afin d’anticiper et de gérer leurs impacts environnementaux. Le projet Hérelles (https://anr.fr/Projet-ANR-20-CE23-0022) (Koptelov et al., 2023b) (Koptelov et al., 2023a) vise à développer un cadre d’analyse collaborative et multiparadigme des séries temporelles d’images satellitaires. Un de ses principaux objectifs est de modéliser les dynamiques des changements environnementaux, tels que l’artificialisation des sols et l’urbanisation, dans un contexte où les données sont à la fois volumineuses et complexes. Ce stage, inscrit dans les activités interdisciplinaires du projet, propose une approche novatrice pour extraire des motifs d’artificialisation en combinant les Problèmes de Satisfaction de Contraintes (CSP) et l’apprentissage profond. L’analyse des données satellitaires, bien qu’essentielle pour suivre ces transformations, reste un défi en raison de la diversité des relations spatiales et des contraintes géographiques qui influencent ces processus. Les avancées récentes en apprentissage profond et en CSP (Koptelov et al., 2023c) (Schaus et al., 2017) ouvrent la possibilité de combiner la détection automatisée de motifs complexes avec une modélisation explicite des règles géospatiales. Bien que les réseaux de neurones, largement utilisés en apprentissage profond, offrent des performances remarquables pour la détection des motifs, leur caractère de “boîte noire” complique l’interprétation des décisions. À l’inverse, les méthodes CSP, telles que le Backtracking, la recherche locale, etc. permettent une transparence explicative en intégrant des règles géospatiales explicites, mais requièrent un effort humain considérable. L’approche hybride proposée conjugue la puissance prédictive des réseaux de neurones avec la clarté explicative des CSP pour une analyse robuste et interprétable des processus d’artificialisation. Les motifs d’artificialisation complexes reflètent des schémas spatiaux d’urbanisation et de transformation du territoire, permettant de détecter les zones artificialisées ou en voie d’artificialisation. Parmi ces motifs, on distingue notamment l’expansion urbaine(agrandissement des villes en zones rurales),la conversion des terres agricoles en surfaces construites (transformation des champs en bâtiments), la densification des zones bâties (augmentation de la densité dans les zones urbaines), la conversion de terres agricoles, la fragmentation des espaces naturels (morcellement ou division des zones naturelles (forêts, prairies) en parcelles plus petites et isolées), etc. Cette approche hybride repose sur l’utilisation de l’algorithme AC3 et du Backtracking optimisé pour intégrer des règles géospatiales explicites dans le modèle, tout en exploitant les Graph Neural Networks(GNN) pour identifier des motifs complexes. Les mécanismes d’explication factuelle (pourquoi une région a été artificialisée) et contrefactuelle (ce qui se serait produit dans d’autres circonstances) fourniront aux décideurs des informations interprétables pour une gestion durable des territoires.

Sujet :
L’objectif de ce stage est de développer un modèle hybride CSP-GNN combinant le backtracking optimisé et le GNN pour extraire les motifs d’artificialisation à partir d’images satellitaires haute résolution. Il s’agira de :
1. Définir les motifs sous forme de schémas géospatiaux structurés qui traduisent des configurations particulières d’occupation du sol. Chaque motif sera défini en termes de relations spatiales (topologiques, métriques, etc.), temporelles, ainsi que d’attributs contextuels (tailles , surfaces, NDVI, etc.) spécifiques aux transformations.
2. Implémenter le modèle hybride CSP-GNN, se basant sur :
– Le CSP pour expliciter des règles géospatiales, intégrer des contraintes spatiales (proximité, continuité) et temporelles (évolution sur plusieurs années). Pour cette étape de résolution des CSP, il s’agira d’implémenter l’algorithme AC-3 (Arc Consistency 3) combiné à une résolution avec Backtracking optimisé par des heuristiques de sélection de variables (Minimum Remaining Values, MRV) et/ou de valeurs (Least Constraining Value, LCV).
– L’apprentissage profond via le réseau de neurone graphique (Graph Neural Networks, GNN) pour modéliser les relations complexes entre entités spatiales et identifier automatiquement les motifs non explicitement définis.
Le modèle devra produire des explications factuelles justifiant pourquoi une région a été artificialisée et des explications contrefactuelles qui illustreront ce qui se serait produit avec des conditions différentes.

Profil du candidat :
Le/la candidat(e) doit être en Master 2. Il/elle aura un profil informatique avec des connaissances en apprentissage automatique et/ ou en programmation par contraintes (CSP), avec un intérêt pour le travail interdisciplinaire. Des compétences en traitement des données géospatiales et en explication seraient un atout.

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
UMR TETIS, 500 Rue Jean François Breton, 34000 Montpellier
ou
ICube, 300 bd Sébastien Brant, 67400 Illkirch (Strasbourg)

Document attaché : 202411181459_Offre_de_stage_M2___TETIS (1).pdf