Stage développeur/télédétecteur

Sujet du stage : calcul de la sévérité des feux de forêt par télédétection. Automatisation d’une chaine de traitements sous Python et SQL.

Contexte :
Connaître l’étendue et la sévérité des feux de forêt est essentiel pour une gestion adaptée de leurs conséquences.
Pour caractériser les incendies, les données d’observation de la Terre fournies par les satellites s’avèrent être de précieux alliés.
Le projet de recherche ACADO est porté par l’équipe EMR d’INRAE, en collaboration avec le Centre national d'études spatiales (CNES), les laboratoires SERTIT de Strasbourg et CERFACS de Toulouse, et l’Office national des forêts. Son but est de tester la pertinence des images issues du satellite Sentinel (2 et 3), en complémentarité de celles des satellites Spot (6 et 7), Landsat (8) et Pléiades, pour détecter les feux, cartographier les surfaces brûlées et les niveaux de dommages sur la végétation.
Le projet aboutira sur un outil opérationnel qui pourra accompagner les gestionnaires dans le choix des modalités de gestion les plus adaptées à la sévérité des incendies, mais aussi sur la production d’une base de données destinée à étudier l’évolution des processus dans le contexte du changement climatique.
Objectif du stage :
L’unité RECOVER dispose d’une infrastructure composée de plusieurs serveurs de stockage en ligne et d’un serveur de base de données sous environnement Linux. Cette infrastructure est déjà opérationnelle et une autre équipe de l’unité l’utilise pour sa propre chaîne de traitement d’images satellites.
Le stagiaire devra intégrer les traitements et les produits du projet ACADO à une base de données existante. Il pourra réutiliser les traitements déjà mis en place. A la fin du stage, effectuera une analyse de la validité de la chaîne de traitement. Des sorties de terrain sur des zones brûlées (après feu) sont envisageables.
Exemples de tâches à réaliser :
Implémentation et automatisation de différentes opérations : téléchargement d’images satellite, calculs d’indices sur les images satellite, différentiel d’indices en fonction des maques de nuage…
Pour chaque type de traitement, il faudra produire un guide technique destiné à l’utilisateur. Pour les produits, il faudra respecter les contraintes de la base de données existante (nommage etc.).

Compétences recherchées :
Une bonne maîtrise du langage Python est indispensable. L’environnement utilisé dans l’unité est Pycharm. Des librairies relatives à l’information géographique seront mobilisées (exemple : GDAL).
Il faudra aussi maîtriser le langage SQL. PostGIS sera également utilisé.
Qualités recherchées :
Bon relationnel, rigueur, adaptabilité (il faut s’approprier un outil existant), facilité de communication sur les résultats et la démarche.
Niveau de formation : de licence à Master 2
Durée : de 4 à 6 mois
Date de début du stage: à partir d’avril.
Gratification : environ 546€/mois.

INRAE : l’Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’alimentation et l’Anvironnement.
L’UMR RECOVER : Risques, écosystèmes, vulnérabilité, environnement, résilience'
Equipe EMR : Écosystèmes Méditerranéens et Risques. 4 thématiques :
Dynamique et gestion des écosystèmes forestiers méditerranéens.
Vulnérabilité des systèmes écologiques terrestres aux perturbations et aux changements globaux.
Risque incendie de forêt.
Qualité des milieux, indicateurs écologiques, suivi et monitoring.