CLS produit des cartes de surfaces en eau à l'échelle globale, dans le cadre du Copernicus Land Monitoring. Basées sur des images optiques, elles sont parfois inexploitables ou mènent à des informations erronées, à cause des nuages, des ombres, ou encore de défaillances capteur diverses et variées. L'objectif du stage est alors de mettre en place des approches permettant de détecter les éléments à rejeter aussi bien à partir de séries temporelles numériques qu’à l’intérieur même des données satellitaires.

Dans le cadre de ce stage, plusieurs tâches devront être réalisées :

• Etat de l’art sur la reconstitution de surfaces en eau incomplètes,
• Etat de l’art de la détection d’outliers sur série temporelle numérique,
• Estimation de l’erreur associée aux surfaces en eau,
• Analyse de plusieurs sites d’étude à travers le monde et déploiement de solutions algorithmiques.

Au cours de ce stage vos compétences en traitement d’image, algorithmie et programmation python, traitement de données volumineuses seront développées. La compréhension des méthodes statistiques serait appréciée. La maitrise de la langue anglaise est indispensable pour mener à bien votre stage. De l’autonomie, de la curiosité, ainsi qu’une force de proposition sont attendus pour mener à bien ces diverses tâches.

Environment technique :
•Python, Shell, UNIX, git
•SIG (QGis, Osgeo, Gdal)

En cours de formation en école d’ingénieur ou M2, dans le cadre de ce stage, vous pouvez développer vos compétences et vos connaissances en télédétection spatiale et en algorithmie. Vous aimez les challenges, vous avez l’esprit d’équipe, vous aimez innover et créer, votre rigueur, votre sens du service, vos capacités d'analyse et d'écoute font de vous quelqu’un d’autonome et de bon communiquant.

Demain, avec l’ensemble des équipes de CLS, nous rendrons ces systèmes plus efficients et utilisés par le plus grand nombre, venez rejoindre l’aventure !