Stage Télédétection 3D – Cirad, Kenya

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Stage Télédétection 3D – Cirad, Kenya

Proposition de stage au CIRAD – UMR TETIS 2016
Cartographie des systèmes de culture agroforestiers et analyse de la structure du paysage dans la région de Murang’a au Kenya à partir de données tristéréo à très haute résolution spatiale (Pléiades).
 
Les nouvelles capacités des satellites Pléiades-HR offrent la possibilité d’acquérir simultanément des images multispectrales à très haute résolution spatiale avec 3 angles de vue (forward + nadir + backward), appelées tristéréoscopiques. Il est donc désormais possible d’associer à l’imagerie des attributs à la fois spectraux, texturaux et topographiques (hauteur, élévation), permettant une meilleure caractérisation des différents types de surface et en particulier des milieux arborés.
Dans les projets de développement du CIRAD, on rencontre très fréquemment des paysages agroforestiers plus ou moins complexes, dans des zones géographiques où l’accès à la donnée spatiale est difficile. Nous nous intéresserons en particulier à une zone de production caféière au Centre Kenya, dans laquelle nous souhaitons répertorier et cartographier les différents systèmes de culture à base de caféiers. C’est un cas typique où l’apport des produits issus de la tristéréo Pléiades serait énorme pour permettre de discriminer différents types d’arbres ou plantations, et ainsi d’affiner la typologie des couverts végétaux et optimiser leur cartographie.
Le premier objectif de ce stage est donc d’analyser des images tristéréoscopiques Pléiades acquises en janvier 2015 sur la zone de Murang’a au Kenya (environ 180km2), afin d’en établir la cartographie du paysage agricole : occupation du sol, usage du sol dans les milieux arborés, typologie fine des systèmes de culture agroforestiers. Le deuxième objectif est d’analyser la structure de ce paysage afin d’en retirer des éléments d’écologie du paysage et des statistiques utiles pour le diagnostic agronomique de ce terroir caféier.
Pour ce faire, l’étudiant mettra en œuvre une méthodologie de classification orientée objet, basée sur une segmentation multi-échelle effectuée sous le logiciel Ecognition, suivie de différents niveaux de classification hiérarchique faisant notamment intervenir des algorithmes de type Random Forest et SVM (sous R). Il aura principalement à sélectionner les descripteurs pertinents au regard de chaque niveau de classification (radiométrie, texture, modèle de surface), à définir la typologie adaptée à la problématique et à évaluer les résultats à partir d’informations de terrain et de photo-interprétation. Une fois la cartographie validée, le stagiaire procédera à une analyse spatiale sous QGIS afin d’extraire des indicateurs statistiques et du type écologie du paysage (taille des parcelles, agrégation/dispersion, structure, organisation…) utiles pour le diagnostic du territoire.
 
Selon le profil et la motivation de l’étudiant, une mission de terrain dans la zone d’étude de Murang’a, d’une durée de 3 à 6 semaines, est envisageable : enquêtes de vérité-terrain sur l’usage du sol, mesures de hauteurs d’arbres, mesures de LAI, afin de compléter la base d’apprentissage et de validation du projet.
 
Profil requis : Master 2 ou élève-ingénieur avec spécialité télédétection et techniques spatiales.
Excellente maitrise des principes de la télédétection et de l’imagerie numérique.
Bonne connaissance des milieux tropicaux et agroforestiers en particulier.
Bonne maitrise des logiciels de type ENVI, Ecognition, QGIS …
Aptitudes au travail en équipe. Motivation pour les études exploratoires.
Durée du stage : 6 mois
Rémunération du stage : ~554€/mois pour 35 heures, proratisés à la présence effective du stagiaire. Logement et déplacements à la charge du stagiaire. Accès à la cantine du CIRAD à tarif privilégié.
Organisme d’accueil : CIRAD, département ES, TA C – DIR / B, Campus International de Baillarguet, 34398 Montpellier Cedex 5
Lieu du stage : UMR TETIS, Maison de la Télédétection, 500 Rue JF Breton, 34093 Montpellier
Candidature : envoyer CV + Lettre de motivation à : camille.lelong@teledetection.fr