Post-doctorat en Télédétection

il y a 3 semaines


Paris, Île-de-France CEA Temps plein

Offre de Post-doctorat

L'objectif de ce post-doctorat est de développer une chaîne de traitements opérationnelle pour détecter de manière automatique des résidus de creusement à l'échelle d'un pays. L'étudiant(e) aura acquis des compétences spécifiques en traitement d'images et en deep-learning.

Méthodologie

Les points durs méthodologiques suivants seront abordés :

  • Détection de déblais de creusements de taille variant de quelques dizaines à quelques centaines de mètres dans des images de résolution décamétrique et d'une emprise au sol ('fauchée') de quelques dizaines de kilomètres.
  • Utilisation de l'information multispectrale afin d'exploiter la signature spectrale des résidus de creusement dans la méthode de détection.
  • Exploitation conjointe de modèles numériques de terrain haute résolution et de carte de classification des sols pour la constitution de la base d'apprentissage.
  • Constitution d'une base d'apprentissage avec peu de données (approches few shot learning ou augmentation de données avec des méthodes de type GAN).

Compétences requises

Candidat(e) spécialisé(e) en traitement des images, de préférence en télédétection. Des compétences en programmation sont requises (Python notamment). Des connaissances en reconstruction 3D, fusion de données ou Deep Learning seraient un plus.

Intégration dans les chaînes de traitement opérationnelles du CEA/DAM

Une attention particulière sera portée au développement informatique des codes afin que la méthode puisse être intégrée dans les chaînes de traitement opérationnelles du CEA/DAM.

Égalité des chances

Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes.



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    Offre de Post-doctoratL'objectif de ce post-doctorat est de développer une méthode de détection automatique de déblais de creusement à l'échelle d'un pays, en utilisant des images de résolution décamétrique et des données multispectrales. L'étudiant(e) aura acquis des compétences en traitement d'images, en deep-learning et en...


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