Stage à l’Institut de Recherche en Géographie
Stage de recherche Cartographie de la strate arborée dans la savane d’Amboseli (Kenya) à partir de données de télédétection. Bron (69)
Limite de candidature : 01/03/2022
Mots Clés : télédétection, Sentinel-1 & 2, écologie de la savane, GoogleEarthEngine, analyse spatiale, Amboseli
Direction : François Mialhe (UMR 5600 CNRS – EVS, Lyon) | Yanni Gunnell (UMR 5600 CNRS – EVS, Lyon) | Arthur Bostvironnois (UMR 5600 CNRS – EVS, Lyon)
Cadrage général
Le stage proposé s’insère dans un projet interdisciplinaire plus large articulé au projet ANR MAGNUM, qui traite des problématiques de développement et de conservation biologique dans l’écosystème d’Amboseli au Kenya. Un des objectifs du projet est de comprendre les transformations qu’ont connu les paysages. En effet, ces transformations paysagères sont susceptibles d’influencer de manière plus ou moins importantes certaines activités humaines (notamment le pastoralisme Maasai) mais également les déplacements des animaux sauvages (effectués depuis/vers le Parc National d’Amboseli).
La zone d’étude (~3000 km²) est entièrement localisée dans un biome de savane. La savane est un assemblage de strates herbacées et arborées, avec des taux variables de recouvrement par chaque strate. Elle est le produit de nombreuses interactions entre processus naturels (ex. : climat, herbivorie de la faune sauvage) et processus humains (ex. : herbivorie par les animaux d’élevage, coupe du bois). Les débats théoriques à son égard (origine, âge, nature, et dynamique) demeurent importants et les théories sont multiples (ex. : équilibre versus non-équilibre). Les ligneux sont susceptibles de stocker des quantités significatives de carbone et fournissent localement un nombre élevé de bénéfices écologiques et socio-économiques (1), d’où les enjeux de connaissance à leurs égards (de leur répartition spatiale ainsi que de leur dynamique).
Bien que les biomes de forêts en régions arides et semi-arides (dont font parties les savanes arborées) occupent plus de 40% de la surface terrestre, les connaissances à propos de leur répartition spatiale sont en effet moins bonnes que pour d’autres biomes (2). Le recours à la télédétection s’avère donc nécessaire pour pallier à ce manque grâce aux données rendues accessibles gratuitement par les agences spatiales et aux moyens analytiques en machine learning. Dans l’offre globale, la plateforme GoogleEarthEngine (GEE) s’impose du fait des bases de données dont elle dispose et des outils d’analyse. En addition d’autres outils (issus des langages R ou Python), elle est mobilisée pour répondre à un large spectre de questions, dont celles qui se préoccupent du couvert ligneux de savane (3). Dans ce dernier papier, la méthode a utilisée des données Sentinel-2 et des bandes dérivées pour produire des cartes de couverts ligneux (3). Les indices de végétation et de textures (e.g., de premier – variance- et de second degré – contraste) ont des pouvoirs discriminants importants et sont donc souvent employés (4,5). Les produits Ground Range Detected (GRD) du satellite Sentinel-1 permettent également d’améliorer les résultats (1).
Les travaux sur cette thématique ne manquent donc pas. Un état de l’art devra être produit en début de stage.
Objectifs du stage Cartographie de la strate arborée
Les objectifs principaux du stage sont :
- de cartographier la strate arborée de la savane à partir de données récentes de télédétection (ex. Sentinel-1 et Sentinel-2 et d’autres en fonction de la méthodologie retenue),
- de croiser les cartes produites avec des anciennes photographies aériennes afin de mettre en évidence la dynamique,
- et de croiser les cartes produites avec d’autres données spatiales afin de construire des modèles explicatifs des changements.
Profil du candidat
- Compétences et/ou expérience en télédétection et en machine learning
- Compétences ou intérêt à propos de GoogleEarthEngine
- Intérêt pour l’écologie de la savane
- Capacité de lecture d’articles scientifiques en anglais
- Goût prononcé pour les problématiques environnementales
Conditions d’accueil
Le (la) candidat(e) aura comme structure d’accueil le laboratoire IRG (Institut de Recherche en Géographie) situé sur le Campus Porte de Alpes (Bron). Le stage débutera le plus tôt possible. La gratification est alignée sur les bases réglementaires.
Bibliographie :
1. Anchang JY, Prihodko L, Ji W, et al. Toward Operational Mapping of Woody Canopy Cover in Tropical Savannas Using Google Earth Engine. Front Environ Sci. 2020;8:4. doi:10.3389/fenvs.2020.00004
2. Bastin JF, Berrahmouni N, Grainger A, et al. The extent of forest in dryland biomes. Science. 2017;356(6338):635-638. doi:10.1126/science.aam6527
3. Shafeian E, Fassnacht FE, Latifi H. Mapping fractional woody cover in an extensive semi-arid woodland area at different spatial grains with Sentinel-2 and very high-resolution data. Int J Appl Earth Obs Geoinformation. 2021;105:102621. doi:10.1016/j.jag.2021.102621
4. Deur M, Gašparović M, Balenović I. Tree Species Classification in Mixed Deciduous Forests Using Very High Spatial Resolution Satellite Imagery and Machine Learning Methods. Remote Sens. 2020;12(23):3926. doi:10.3390/rs12233926
5. Wood EM, Pidgeon AM, Radeloff VC, Keuler NS. Image texture as a remotely sensed measure of vegetation structure. Remote Sens Environ. 2012;121:516-526. doi:10.1016/j.rse.2012.01.003
Candidatures
Date limite de candidature : 01/03/2022
Référence de cette offre de stage cartographie dans le Rhône : OE-171221-1
