L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 272 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.

Le poste s’inscrit dans la continuité de travaux de recherche menés à l’IGE sur l’utilisation de la télédétection à très haute résolution pour l’étude des changements topographiques et des processus géomorphologiques en milieu alpin. Les travaux reposent notamment sur l’exploitation d’images satellites optiques stéréo et tri-stéréo, de données LiDAR et drone, ainsi que sur la production, la comparaison et la validation de modèles numériques d’élévation à haute résolution.

Environnement : Travail principalement sur des données géospatiales à haute résolution sous environnements Linux et Windows, avec utilisation de chaînes de traitement photogrammétrique, d’outils SIG et de scripts Python. Le travail sera réalisé en interaction avec les chercheurs de l’IGE pour le traitement, l’analyse, l’interprétation et la valorisation scientifique des résultats.

Finaliser et valoriser les travaux de traitement et d’analyse de données de télédétection à très haute résolution pour la caractérisation des changements topographiques en milieu alpin, avec un focus particulier sur la génération, l’optimisation, la co-registration et l’évaluation de modèles numériques de surface issus d’images Pléiades et Pléiades Neo stéréo et tri-stéréo, notamment à l’aide de l’Ames Stereo Pipeline (ASP). 

Activités principales

•  Produire et optimiser des modèles numériques de surface à partir d’images Pléiades et Pléiades Neo stéréo et tri-stéréo avec Ames Stereo Pipeline (ASP). 

•  Réaliser la co-registration et la validation des modèles numériques d’élévation par comparaison à des données de référence, notamment LiDAR et drone. 

•  Évaluer les performances des MNE/MNS à l’aide d’indicateurs statistiques tels que le biais, le RMSE, le NMAD et la complétude, et analyser leur évolution en fonction des caractéristiques topographiques du terrain. 

•  Développer, automatiser et documenter des chaînes de traitement reproductibles pour l’analyse des données géospatiales. 

•  Produire les analyses statistiques, figures et documents scientifiques nécessaires à l’interprétation et à la valorisation des résultats. 

•  Contribuer à la finalisation et à la rédaction des productions scientifiques associées aux travaux réalisés. 

• Télédétection optique à très haute résolution et photogrammétrie satellitaire stéréo/tri-stéréo.
• Génération, co-registration, validation et évaluation de la précision des MNE/MNS à haute résolution.
• Traitement et analyse de données géospatiales et des changements topographiques en milieu montagneux à fort relief.
• Maîtriser Ames Stereo Pipeline (ASP) pour le traitement photogrammétrique d’images satellites stéréo et tri-stéréo.
• Disposer d’une expérience du traitement de données Pléiades/Pléiades Neo et de la génération de MNS/MNE à haute résolution.
• Maîtriser Python pour le traitement, l’analyse et l’automatisation de données géospatiales.
• Utiliser des outils de traitement de MNE et de données raster tels que GDAL, Rasterio, xdem ou outils équivalents.
• Maîtriser un environnement SIG, notamment QGIS.
• Utiliser les environnements Linux et les scripts Bash pour l’exécution et l’automatisation de chaînes de traitement.
• Mettre en œuvre des méthodes de co-registration, validation et comparaison de modèles numériques d’élévation.
• Traiter des volumes importants de données géospatiales et assurer la reproductibilité des traitements.
• Analyser, synthétiser et valoriser des résultats scientifiques, notamment sous forme de figures, rapports et publications en anglais.