Offre en lien avec l’Action/le Réseau : MACLEAN/– — –

Laboratoire/Entreprise : TETIS
Durée : CDI
Contact : dino.ienco@inrae.fr
Date limite de publication : 2021-03-25

Contexte :
L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche placé sous la double tutelle du ministère en charge de l’agriculture et du ministère en charge de la recherche.

C’est un acteur majeur de la recherche et de l’innovation créé le 1er janvier 2020. Institut de recherche finalisé issu de la fusion entre l’Inra et Irstea, INRAE rassemble une communauté de 12 000 personnes, avec 268 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France.

L’institut se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal, et se classe 11ème mondial en écologie-environnement. Face à l’augmentation de la population, au changement climatique, à la raréfaction des ressources et au déclin de la biodiversité, INRAE construit des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.

Sujet :
Vous rejoindrez l’unité mixte de recherche (UMR) « Territoire Environnement Télédétection Information Spatiale » (TETIS) qui regroupe plus de 70 chercheurs, ingénieurs et enseignants dont les activités sont dédiées au développement et à la mise en oeuvre de méthodes et techniques en information spatiale, et structurées en trois missions : recherche, appui aux politiques publiques, formation.
Vous ferez partie de l’équipe ATTOS et serez rattaché.e à l’équipe ingénierie. Une partie des recherches ATTOS porte sur l’extraction de variables biophysiques de la végétation à partir de données de télédétection et sur leur utilisation pour le suivi et la gestion durable des milieux naturels et des agroécosystèmes dans un contexte de changement global. Ces travaux s’appuient sur 1) des outils de modélisation du signal pour simuler les données acquises par des capteurs passifs (imagerie optique) et actifs (lidar, radar) qui permettent de mieux comprendre le lien entre signal radiométrique et propriétés biophysiques de la végétation (chimie foliaire, structure des milieux) et 2) des méthodes d’inversion par apprentissage automatique qui mobilisent de plus en plus des méthodes d’intelligence artificielle pour gérer et tirer parti de la quantité croissante de données d’Observation de la Terre (OT).
L’expertise dans ces 2 domaines permet à ATTOS de contribuer, en lien avec le CNES ou l’ESA, au dimensionnement de capteurs et à l’élaboration des produits thématiques de missions spatiales.
Par ailleurs des projets collaboratifs (CESBIO, AMAP, ONERA et CNES) pilotés par TETIS ont récemment abouti au développement de méthodes et d’outils pour simuler des données Lidar et hyperspectrales sur les milieux forestiers. Une infrastructure de simulation a été développée pour permettre une utilisation plus opérationnelle du modèle de transfert radiatif DART, développé au CESBIO, et faciliter production et analyse des données simulées (https://gitlab.com/pytools4dart).
Coupler modélisation physique et méthodes d’apprentissage automatique pour l’analyse des données d’OT constitue une voie de recherche prometteuse qui permettrait le développement de méthodes d’analyse innovantes pour le suivi par télédétection des forêts tempérées, la cartographie de la biodiversité et des habitats naturels, ou l’étude des systèmes de culture hétérogènes (vigne, vergers, agroforesterie). Réussir ce couplage constitue une inflexion majeure du projet scientifique de l’équipe ATTOS et de l’UMR qui permettra de consolider une position scientifique originale.
Pour cela il est primordial de consolider les capacités de l’équipe ATTOS à réaliser des simulations en masse et à intégrer les sorties de ces simulations dans des approches d’apprentissage profond.
Votre mission sera de faciliter la mise en oeuvre de ce couplage, aux côtés des chercheurs d’ATTOS et en lien étroit avec les chercheurs de l’équipe MISCA qui travaillent sur l’extraction de connaissances par des approches d’apprentissage profond.
Dans ce contexte vos activités viseront à :
1) développer et maintenir une plateforme pour la réalisation en masse de simulations de données de télédétection,
2) contribuer au développement et à l’implémentation de méthodes d’inversion du signal radiométrique pour estimer les propriétés de la végétation dans les milieux naturels et agricoles,
3) participer au développement de méthodes de fusion multi-capteurs et à la définition de leurs domaines de validité.
Avec l’équipe ingénierie, vous participerez aux chantiers communs et aux développements nécessaires au transfert de méthodes et à la qualification des produits issus de la recherche. Une de vos missions sera de participer à la diffusion des bonnes pratiques de gestion des codes et des données. En lien avec l’équipe ingénierie, vous formerez les chercheurs et les doctorants de l’UMR aux bonnes pratiques d?écriture et de gestion de versioning des codes.

La réussite à ce concours vaut qualification informatique. Le poste ouvre droit à une prime informatique en qualité d’Analyste ou de Chef de projet selon expérience.

Missions sur le terrain pour l’acquisition de données de référence en forêt et milieux naturels.

Profil du candidat :
Vous avez des compétences fortes en développement informatique et des compétences en calcul distribué seront fortement appréciées. Une expérience en télédétection des surfaces continentales et sur l’utilisation de modèles de transfert radiatif est un plus.
Vous avez une expertise dans le domaine de la modélisation physique et du traitement du signal et des images.
Vous avez un goût marqué pour les applications environnementales. Une expérience portant sur l’étude de la végétation sera fortement appréciée.

Formation et compétences requises :
Vous avez des compétences fortes en développement informatique et des compétences en calcul distribué seront fortement appréciées. Une expérience en télédétection des surfaces continentales et sur l’utilisation de modèles de transfert radiatif est un plus.
Vous avez une expertise dans le domaine de la modélisation physique et du traitement du signal et des images.
Vous avez un goût marqué pour les applications environnementales. Une expérience portant sur l’étude de la végétation sera fortement appréciée.

Adresse d’emploi :
https://jobs.inrae.fr/concours/concours-externes-ingenieurs-cadres-techniciens-h-f/ir21-mathnumm-1