E-2437 – Candidat au doctorat en cartographie des eaux de crue à l’aide de données IA et EO – Luxembourg

Contrat temporaire | 48 mois | Belvaux/Luxembourg

Êtes-vous passionné par la recherche? Nous aussi ! Venez nous rejoindre

Le Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST) est un organisme de recherche et de technologie (RTO) actif dans les domaines des matériaux, de l’environnement et de l’informatique. En transformant les connaissances scientifiques en technologies, données et outils intelligents, le LIST responsabilise les citoyens dans leurs choix, les pouvoirs publics dans leurs décisions et les entreprises dans leurs stratégies.

Vous souhaitez en savoir plus sur le LIST ? Consultez notre site internet : https://www.list.lu/

Découvrez notre département Recherche et Innovation Environnementale : Département ERIN

Intégré à l’unité Détection et modélisation de l’environnement (ENVISION) du département, le groupe « Télédétection et modélisation des ressources naturelles » mène des recherches axées sur l’impact, orientées vers la surveillance et la prévision des systèmes environnementaux dans un monde en évolution. Notre groupe de recherche capitalise sur un mélange de données de télédétection obtenues à partir de plates-formes spatiales et aéroportées, ainsi que de données in situ mesurées avec des appareils Internet des objets (IoT), pour produire des informations sur l’état des ressources naturelles. Nos activités de recherche et développement se concentrent sur l’utilisation, le traitement et l’interprétation synergiques des données provenant de plusieurs capteurs actifs et passifs complémentaires installés sur les plateformes spatiales et aéroportées. Nous nous appuyons sur des compétences en sciences de l’environnement, telles que l’hydrologie et l’hydraulique, la météorologie, la physiologie végétale et la géographie, pour suivre les variations des ressources de la Terre. Nous intégrons les informations de télédétection aux données in situ, aux modèles basés sur les processus et exploitons les technologies de communication par satellite, d’IoT et d’apprentissage profond afin de fournir des outils d’aide à la décision fondés sur des données probantes en temps quasi réel dans une variété de domaines thématiques : réduction des risques de catastrophe, agriculture/viticulture/foresterie de précision, préservation et gestion des ressources naturelles, surveillance maritime.

Comment allez-vous contribuer ?

Dans le cadre du projet SWIFT financé par le FNR « Shallow Water Modeling and Satellite Imagery Combine for Improving Flood Prediction », nous visons à faire progresser davantage nos capacités en matière de surveillance et de modélisation des inondations grâce à l’intégration d’observations de télédétection (RS) et de modélisation des eaux peu profondes. . Nous avons l’intention de mettre à profit notre expertise en télédétection, en modélisation hydraulique, en assimilation et en fusion de données pour atteindre les principaux objectifs du projet :

• Améliorez la récupération des données topographiques en combinant les informations dérivées de RS provenant de diverses missions satellite et d’ensembles de données géographiques.
• Améliorez la précision de la cartographie de l’étendue des inondations basée sur RS en améliorant les algorithmes existants.
• Identifier les erreurs systématiques dans les cartes d’étendue des crues dérivées de RS et améliorer les algorithmes pour générer des « cartes d’exclusion ».
• Améliorez la prévision des inondations en assimilant diverses observations d’inondations dérivées de RS et en tirant parti de la topographie améliorée, des informations sur les inondations et des cartes d’exclusion.

Vous serez:

• Se concentrer spécifiquement sur le développement et la validation de nouveaux systèmes automatisés de cartographie des inondations, basés sur un radar à synthèse d’ouverture (SAR) et des données optiques.
• Développer davantage un algorithme de Deep Learning, conçu pour détecter les eaux de crue dans les zones urbaines et sur les sols nus. Une version actuelle de l’algorithme utilise un modèle U-Net prenant en compte les zones urbaines et des données d’intensité et de cohérence multitemporelles provenant de Sentinel-1 à double polarisation. Le module urbain intègre un masque urbain probabiliste basé sur SAR pour guider la sélection des caractéristiques d’entrée cruciales pour la détection des eaux de crue dans des classes de couverture terrestre spécifiques. Notre objectif est d’étendre le module urbain existant pour inclure les zones végétalisées, permettant ainsi la cartographie automatisée de la végétation inondée.  

• Effectuer une analyse approfondie de la littérature de référence ;
• Planifier et organiser des expériences pour définir et tester des hypothèses et développer des recherches de pointe ;
• Publier les résultats de l’étude dans des revues à comité de lecture ;
• Présenter des articles lors de conférences scientifiques ;
• Participer à la formation doctorale et à la recherche.

Votre profil est-il décrit ci-dessous ? Êtes-vous notre futur collègue? Appliquer maintenant!

Éducation

Un diplôme de maîtrise en mathématiques, télédétection, apprentissage automatique, ingénierie, informatique

Expérience et compétences

Une certaine connaissance de la programmation et du traitement des données de télédétection serait un avantage.

Compétences linguistiques

Bon niveau d’anglais écrit et parlé.

Vos avantages LIST

• Une organisation passionnée par l’impact et dotée de partenariats RDI solides au Luxembourg et en Europe qui travaille sur des projets de recherche responsables et indépendants
• Durable par conception, renforçant notre conviction que nous jouons un rôle essentiel pour ouvrir la voie à une société verte.
• Des infrastructures innovantes et des laboratoires d’exception sur plus de 5 000 mètres carrés, incluant des innovations dans tout ce que nous faisons
• Un environnement encourageant la curiosité, l’innovation et l’entrepreneuriat dans tous les domaines
• Programme d’apprentissage personnalisé pour développer les compétences générales et techniques de notre personnel
• Environnement de travail multiculturel et international avec plus de 50 nationalités représentées dans notre effectif
• Un environnement de travail diversifié et inclusif permettant à nos collaborateurs de réaliser leurs ambitions personnelles et professionnelles
• Environnement respectueux du genre avec de multiples actions pour attirer, développer et retenir les femmes dans la science
• 32 jours de congés annuels payés, 11 jours fériés, 13 mois de salaire, assurance maladie légale
• Horaires de travail flexibles, politique de travail à domicile et accès aux chèques-repas

Votre candidature doit comprendre :

• Une lettre de motivation orientée vers le poste et détaillant votre expérience
• Un CV scientifique avec coordonnées
• Liste des publications (et brevets, le cas échéant)
• Coordonnées de 2 références

Procédure et conditions de candidature

• Le LIST est un employeur garantissant l’égalité des chances et s’engage à embaucher et à retenir un personnel diversifié. Nous apprécions tous les candidats et considérerons tous les candidats compétents pour un emploi sans égard à leur origine nationale, leur race, leur couleur, leur sexe, leur orientation sexuelle, leur identité de genre, leur état civil, leur religion, leur âge ou leur handicap.
• Les candidatures seront examinées continuellement jusqu’à ce que le poste soit pourvu.
• Un comité d’évaluation examinera les candidatures et sélectionnera les candidats sur la base de lignes directrices visant à garantir l’égalité des chances. 
• Les principaux critères de sélection seront la correspondance des compétences et expertises existantes du candidat avec les exigences mentionnées ci-dessus.

Conditions supplémentaires du doctorat :

• Superviseur au LIST : Prof. Marco Chini
• Lieu de travail : Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST), Belvaux, Luxembourg
• Inscription en doctorat : Université du Luxembourg, Belval, Luxembourg

Les candidats seront disponibles pour commencer leur poste au premier trimestre 2024. Veuillez noter que les frais universitaires sont à la charge de l’étudiant. Votre diplôme de master doit être reconnu au Luxembourg. Prière de se référer à:

https://www.uni.lu/fr/admissions/diploma-recognition/

https://guichet.public.lu/fr/citoyens/enseignement-formation/etudes-superieures/reconnaissance-diplomes.html

Catégorie de financement : Contrat doctoral
FNR Luxembourg
Titre du doctorat : Doctorant en cartographie des eaux de crue à l’aide de données IA et EO
Pays du doctorat : Luxembourg