Mission :
Le produit d'occupation du sol OSO est une cartographie d'occupation du sol générée annuellement et automatiquement par classification de séries temporelles Sentinel-2 depuis 2016. Cette carte est actualisée tous les ans en s'appuyant sur l'ensemble des images satellites Sentinel-2 recouvrant le territoire métropolitain français. Le récent avènement des approches d'apprentissage grâce à des architectures d'apprentissage profond pour la segmentation sémantique offrent des opportunités très prometteuses. Un jeu de données d'apprentissage spatialement exhaustif ou densément étiquetées (patchs) sera mis à disposition de l'ingénieur pour entraîner des modèles de classification et tester sa pertinence pour la cartographie de l'occupation à large échelle.
Activités :
Les taches seront les suivantes :
- validation de la précision de l'étiquetage des imagettes
- entraînement d'une architecture précédemment développée (Iris Dumeur, Silvia Valero, and Jordi Inglada. Self-supervised spatio-temporal representation learning of satellite image time series. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 17 :4350–4367, 2024.)
- comparaison des résultats avec la méthode classique "Random Forest" utilisée pour la production OSO
- évaluation de différentes stratégies d'apprentissage profond
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