Contexte du recrutement et définition de poste :

Contexte

Les zones humides constituent un patrimoine exceptionnel, en raison de leur richesse biologique et des fonctions naturelles qu'elles remplissent. Cependant elles subissent des destructions d’habitats, elles sont sujettes aux pollutions et aux assèchements notamment par la pratique du drainage. Leurs fonctions en sont ainsi dégradées. Il s’agit ici de déterminer une pré-localisation des surfaces drainées en surface et enterrés dans l’optique de hiérarchiser des secteurs à forte densité de drainage afin d’axer ces secteurs vers des solutions fondées sur la nature.

Objectifs du stage

Les objectifs du stage consistent à détecter les parcelles drainées qu’ils s’agissent de drains de surface ou de drains enterrés et intégrer les méthodes qui seront définies au cours du stage au sein d’un outil permettant la reproductibilité.

Plusieurs approches seront à envisager, les pistes énoncées ci-dessous sont indicatives et pourront être modifiées et amendées par le stagiaire en fonction de la phase de bibliographie et des échanges avec les partenaires :

-A faible résolution, les images Sentinel disposant d’une bande proche infrarouge à 10 m de résolution sont une piste intéressante pour caractériser l’humidité des sols des parcelles agricoles et produire une donnée de probabilité graduée sur la présence éventuelle de drainage ;

-A haute résolution les données d’orthophotographie (notamment IRC) et le lidar HD peuvent être utilisées pour repérer des « rigoles/fossés » de surface ou des patterns (lignes parallèles plus sèches significative de la présence de drainage enterré).

L’outil à produire devra prendre en compte la préparation et le contrôle des données en entrée, leur prétraitement (alignement, rééchantillonnage, production d’indices spectraux), leurs traitements (télédétection, Deep Learning,..) et la production des données probabilistes avec caractérisation de leur fiabilité. Il pourra prendre la forme d’une extension pour QGIS ou d’une boite à outil de traitement regroupant les différentes approches et étapes de la méthode.

L’utilisation de données auxiliaires (météo, nature des sols,) devra être envisagée afin de guider le choix des dates des prise de vue des images, pondérer les probabilités, …

La méthode d'apprentissage automatique sera entrainée et testée à partir d'un jeu de données sur le bassin de l’Agence de l’eau Loire-Bretagne et Adour-Garonne où des parcelles drainées sont déjà identifiées.

Les étapes

L’étude se déroulerait en plusieurs phases :

• recherche bibliographique ;
• recherche des données et compilation des photographies ;
• construction d'une base de données suffisante pour l'entrainement et l'évaluation des méthodes ;
• définition de la méthodologie à expérimenter ;
• identification des indices à utiliser ;
• classification (random forest,segmentation semantique ou autre…) ;
• évaluation des résultats (matrice de confusion, indice kappa) ;
• tests et vérification terrain ;
• développement des outils pour la transposabilité.

L’étudiant.e sera amené.e à travailler avec les chargés de mission du Forum des Marais Atlantiques et les partenaires.

Calendrier :

Un calendrier détaillé de réalisation du stage sera défini au cours de la première quinzaine ainsi que les dates et procédures de validation des différentes étapes et phases du projet.

Conditions du stage

• Type d’emploi : stage ;
• Durée : 6 mois, à partir de mars/avril 2027 ;
• Localisation : Le stagiaire sera basé au siège du Forum des Marais Atlantiques, à Rochefort (17) ;
• Indemnisation : selon la législation en vigueur + remboursement des frais de déplacement + tickets restaurant ;
• Encadrants : Fabien Blanchet / Jérôme Fernandez

Candidature (CV et lettre de motivation)

CV, lettre de motivation et exemples de précédents rapports de stage ou projets tutorés pouvant se rapporter à la thématique à adresser, avant le 11/12/2026 :

Monsieur Fabien Blanchet par courriel à fblanchet@forum-marais-atl.com

Forum des Marais Atlantiques 2 Quai aux Vivres 17300 Rochefort

Profil recherché :

Profil recherché : Etudiant.e en dernière année de Master (Bac +5) avec une connaissance en télédétection, en intelligence artificielle, en SIG, implication dans l’équipe et esprit de synthèse.

Compétences requises ou à développer :

• bonne connaissance en télédétection, programmation Python ou R, intelligence artificielle, en SIG, modélisation, connaissance des milieux aquatiques et de leur fonctionnement (eau et biodiversité) ;
• maitrise de l'anglais
• permis B

Qualités

• bonne capacité d'analyse, de synthèse et rédactionnelle ;
• organisé.e ;
• aisance relationnelle et travail en équipe ;
• autonomie et sens de l’initiative.