Description
L’équipe COMIC (UMR ITAP), en collaboration avec PhoTéra (IES), a développé un banc optique automatisé capable d’effectuer des acquisitions spectrales VIS-NIR pour tous les états de polarisation, permettant ainsi de reconstruire la matrice de Mueller complète. Une première phase de validation métrologique a démontré la stabilité, la répétabilité et la reproductibilité du système. Par la suite, des essais préliminaires sur feuilles ont permis de confirmer la faisabilité expérimentale.
Ainsi, le stage s’inscrit dans la suite de ces travaux et visera à étendre les expérimentations sur matériel végétal, à constituer une base de données structurée et à analyser les signaux polarisés pour tenter d’établir un lien entre les éléments de la matrice et certains traits biochimiques et physiologiques de la feuille prépondérants et/ou sensible à cette contrainte hydrique pour en comprendre leur sens et leur signification d’un point de vue chimique et/ou physique.
Le(la) stagiaire participera activement à la campagne expérimentale et à l’analyse scientifique des données. Les principales missions seront :
1. Réaliser des acquisitions spectrales en lumière polarisée sur des feuilles soumises à différentes modalités hydriques (irrigation vs contrainte).
2. Extraire et interpréter les éléments de la matrice de Mueller, et les relier à des traits biochimiques et physiologiques (teneur en eau, chlorophylle, épaisseur foliaire…).
3. Traiter et analyser les données (prétraitements, analyses spectrales et statistiques, visualisation et corrélations avec des variables écophysiologiques).
4. Poursuivre le développement d’un banc pour faire de l’imagerie polarimétrique (optionnel)
5. Rédiger un rapport scientifique et présenter les résultats au congrès Optique SFO (6–10 juillet, frais pris en charge). Compétences et
Profile
• Formation Master 2 ou école d’ingénieur (optique, physique, instrumentation, traitement du signal, ou agronomie).
• Compétences souhaitées :
✓ Connaissances en optique / polarisation / spectroscopie.
✓ Bases en traitement et analyse de données expérimentales (Python, Matlab, R…etc).
✓ Intérêt pour les applications agronomiques et environnementales.
• Qualités attendues : rigueur expérimentale, curiosité scientifique, autonomie et capacité de synthèse.
Starting date
-03-02
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