Stage - fusion de données d'observation de la terre pour la sécurité maritime - h/f

Au cœur des grands enjeux de la planète, CLS, entreprise Tech4Good et filiale du CNES et de la CNP, est une société à mission, pionnière dans la fourniture de solutions d'observation et de surveillance de la Terre.

Depuis 1986, opérateur historique su système Argos, CLS emploie plus de 1 100 collaborateurs sur 35 sites dans le monde, a réalisé un chiffre d'affaires de 193 M€ en 2024.

Notre ambition : imaginer et déployer des solutions innovantes pour comprendre, protéger notre planète et gérer durablement ses ressources.

CLS opère dans cinq secteurs stratégiques :

• Surveillance de l'environnement et du climat
• Gestion durable des pêches
• Sécurité maritime
• Mobilité
• Energies & infrastructures

Nos services reposent sur l'exploitation de données satellites, la localisation, l'observation des milieux marins et terrestres, la collecte de données environnementales, et les technologies logicielles de pointe.

L'équipe R&D/ Expertise et Innovation de la Business Unit Sécurité Maritime œuvre pour la mise en place de techniques de détection et caractérisation de navires et comportements à la mer pour lutter contre les pollutions hydrocarbures, les crimes écologiques, et plus généralement les infractions aux réglementation maritimes. Dans ce cadre nous utilisons entre autres des images satellitaires radar (SAR) et optiques et des données de localisation de navires (AIS et autres systèmes).

Dans ce contexte, nous recherchons un(e) stagiaire pour faire évoluer et développer ses compétences autour du sujet suivant :

Stage - Reconstruction de trajectoire de multi sources et multi précisions

Nous collectons des positions de navires à partir de différents systèmes d'observation (radar et optique moyenne et haute résolutions, AIS, LRIT, VMS).

Chacun de ces systèmes a des caractéristiques différentes en termes de précision de positionnement géographique et de datation de ces positions. Par ailleurs, ces systèmes sont complémentaires avec des fréquences de mise à jour de l'information, des couvertures géographiques, et des plages horaires de disponibilité différentes.

La connaissance des activités en mer nécessite de reconstruire de manière précise les trajectoires des navires. Ceci nécessite d'identifier de manière optimale qu'un même navire est observé via les différents systèmes puis de reconstruire ses trajectoires en exploitant au mieux les différentes sources d'information disponibles.

L'objectif du stage est de mettre en oeuvre nos méthodes de fusion de données issues de l'imagerie satellitaire radar (SAR) et optiques, ainsi que de localisation de navires (dont AIS). Tu contribueras également à l'amélioration de nos méthodes de reconstruction de trajectoires.

La mission de stage sera planifiée ainsi :

Tout d'abord, il conviendra de se familiariser :

• avec les caractéristiques des différents systèmes permettant de localiser les navires et avec nos outils d'association de données,
• avec plusieurs outils et bibliothèques Open Source de manipulation et affichage de données géographiques (telles que QGIS, GDAL), de gestion de données (scipy, numpy).

L'objectif sera ensuite de :

• faire évoluer nos méthodes de reconstruction de trajectoires en fusionnant les positions issues des différents systèmes. Les évolutions viseront à exploiter au maximum la complémentarité entre les différentes sources de données (coopératives ou non, déclaratives ou non, forte précision géographique ou non, etc).
• définir des indicateurs de qualité de reconstruction de trajectoire et des méthodes d'évaluation comparées entre les méthodes actuelles et celles que tu auras proposées.

Dans ce contexte, l'environnement technique utilisé est :

Linux, Python, numpy, scipy, gdal.

Durée du stage: 6 mois

Stage rémunéré

Durée du stage: 6 mois

Stage rémunéré

Etudiant(e) en formation Master 2 ingénieur en informatique ou traitement de données.

Dans le cadre de ce stage, il pourra être possible de développer des compétences et connaissances en informatique et traitement de données appliquées aux thématiques de l'environnement et de la protection de la planète.

Nous souhaitons intégrer à nos équipes des stagiaires enthousiastes, passionnés, curieux, prêts à s'investir au quotidien.

L'ouverture d'esprit, l'aisance relationnelle, l'écoute et l'esprit d'analyse sont attendus.

Tu aimes les challenges, tu as l'esprit d'équipe, alors, demain avec l'ensemble des équipes de CLS, nous rendrons nos systèmes plus efficients et utilisés par le plus grand nombre, viens rejoindre l'aventure

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