Ingénieur-e de Recherche en télédétection et intelligence artificielle appliquées à l’agroécolo

L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 272 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.

Vous exercerez votre activité au sein du du Laboratoire EcoSystèmes et Sociétés en Montagne (LESSEM) de Grenoble qui est une unité pluridisciplinaire regroupant des chercheurs en écologie végétale et forestière, en sciences sociales et en sciences agronomiques et économiques. Vous serez intégré(e) dans l'équipe RESTORE qui mène des recherches en écologie de la restauration afin d’éclairer les politiques publiques et de développer des solutions fondées sur la nature. Elle mobilise différentes approches comme les observations de terrain, l’étude de la composition et des traits, la télédétection et l’expérimentation pour concevoir, évaluer et améliorer les actions de restauration et de compensation, ainsi que leurs dispositifs de suivi. Ancrée dans les territoires de montagne, qui constituent un terrain d’étude privilégié, l’équipe déploie également ses travaux dans différents contextes socio-écologiques en France et à l’international.

Le poste proposé s’inscrit dans le cadre d’un projet financé par  le programme national de recherche PEPR Agroécologie et Numérique. Porté par un consortium réunissant CIRAD, CNRS, INRAE, Inria et Institut Agro, le projet AI-Herbage (Intelligence artificielle pour l'efficacité holistique des surfaces herbacées en termes d'élevage d'animaux et d'exploitation des prairies) ambitionne de développer une chaîne complète de suivi, d'analyse de données et d'aide à la décision pour améliorer la gestion des prairies, des pâturages et des troupeaux. À terme, ces travaux contribueront à une gestion plus efficace et durable des surfaces herbagères, à la réduction des intrants et au suivi de la biodiversité.

Votre mission consistera à : 

-  concevoir et tester la faisabilité d’une plateforme d’observation de la pousse de l’herbe pour l’agriculture dans les Alpes françaises ; 

- concevoir les bases de données mettant en cohérence les relevés terrain (biomasses, composition floristique des parcelles de prairies permanentes) et les images à très haute résolution spatiale en milieu alpin.

- analyser des données optiques, LiDAR et radar en utilisant des  méthodes novatrices de traitement d’images avec l’IA (deep learning, classifications CNN).

Vos missions :

1. Collecter, archiver et traiter les images et données collectées au cours des campagnes aéroportées et satellitaires sur les zones d’études alpines ;
2. Coordonner les campagnes d’acquisition simultanées de recueil de données images multi et hyperspectrales à très haute résolution spatiale (satellite drone) et les relevés terrains (floristiques, biomasse, topographie GNSS RTK).
3. Développer des méthodes de traitements d’images (photogrammétrie, radiométrie) multi et hyperspectrales applicables à d’autres secteurs d’étude et plus globalement aux différents massifs alpins. 
4. Sélectionner et implémenter les modèles de classification (IA deeplearning) pour réaliser un diagnostic agro-écologique aux échelles spatiales intra-parcellaires et massif ainsi qu’ aux échelles intra et inter-annuelles (séries temporelles).
5. valoriser les données sous la forme d’articles scientifiques et d’un rapport technique à destination des partenaires du projet.

Connaissances souhaitées : Expertise pour la collecte, le traitement et l’analyse des données aéroportées à très haute résolution spatiale (drone et satellites Pleiade, NEO, Spot 6-7, LiDAR et radar); connaissances approfondies en télédétection THRS, traitement d’images et du signal, Photogrammétrie et méthodes de conception et entraînement de modèles IA deep-learning pour la classification de nuages de points et d’images multi et hyperspectrales

Expérience appréciée : Approches multi-capteur (télédétection optique, radar, LiDAR) ; analyses de séries temporelles pour le suivi et le diagnostic agroécologique des milieux montagnards.

Aptitudes recherchées : compétences en programmation (e.g. R, Python) appliquée à la télédétection ; connaissance des outils de classification d’images IA (CNN, yolo) ; maîtrise des logiciels SIG (e.g. Qgis) et des bases de données spatiales ; maîtrise des logiciels de photogrammétrie (Metashape, AMES Stereo Pipeline (ASP) ); expérience du travail en interdisciplinarité en laboratoire de recherche en collaboration avec les techniciens de terrain, ingénieurs et chercheurs ; capacité à s’organiser en autonomie ; rigueur et esprit critique ; sens du travail en équipe ; capacité à valoriser et communiquer les résultats de sa recherche, écriture d’articles scientifiques.