Ingénieur de recherche en traitement de données topographiques (H/F) – Génération de séries temporelles cohérentes de Modèles Numériques de Surface

Job Description

Missions

Ce recrutement intervient dans le cadre d'un futur service de traitement à la demande de séries temporelles de MNS, basé sur les archives d’images optiques (couples stéréoscopiques) du CNES : SPOT5-HRS entre 2002 et 2015, Pléiades (1A et 1B) depuis 2011, et CO3D à partir de 2026. Il doit permettre d’observer les changements d’altitude des surfaces continentales pour étudier la fonte des glaciers, les glissements de terrain, estimer les stocks de neige saisonnière, les volumes de lave émis par les volcans, caractériser les destructions liées aux séismes, etc...

Le service est en cours de développement à partir des couples stéréoscopiques SPOT5 et Pléiades. L’un des challenges du projet est le recalage géométrique et temporel des images optiques. Un certain nombre d’activités R&D est donc nécessaire pour accélérer et consolider les étapes de développement afin de construire et valider une première chaîne de traitement au moment de la disponibilité des données CO3D (fin 2026).

Activity

Tâche 1 : Mise en place d'une chaîne minimale (MVP : Minimum Viable Product) sur données SPOT5 HRS et Pléiades :
Appropriation des logiciels et librairies CNES (Libgeo, Artemis, Cars)
CARS : https://github.com/cnes/cars
LibGEO : https://earthobservation.magellium.com/project/libgeo/
Orchestration de ces différents logiciels pour (i) mettre en cohérence géométrique les images à partir de points homologues et de l’affinage des modèles géométriques puis (ii) génération des MNS

Tâche 2 : Analyse des points majeurs d'amélioration
Cette deuxième tâche consiste pour la chaine MVP de la tâche 1 à qualifier les étapes "clés" : qualité de l'appariement pré-affinage, de l'affinage, du recalage, du MNS généré etc. Cette qualification des étapes permettra alors de constituer un backlog (tâches de développement ou d'analyses complémentaires priorisées avec le CNES) avec les étapes (ou développements) à améliorer (ou à réaliser).

Tâche 3 : Correction / Adaptation / Paramétrage
En fonction des conclusions de la tâche 2, la tâche 3 permet d'apporter : (i) les corrections d'anomalies dans la chaîne de traitement ; (ii) les adaptations et améliorations des algorithmes de la chaîne ; (iii) une amélioration du paramétrage pour améliorer le calage des données et la production des MNS.

Tâche 4 : Adaptation au cas CO3D
Quand les autres taches auront abouti et lorsque les données CO3D seront disponibles.

Tous ces développements seront conduits sur des sites sélectionnés par la communauté Géophysique (e.g., glissement de terrain, volcans), notamment des zones englacées (Mont-Blanc) ou enneigés (Pic du Midi) pour lesquels le LEGOS et ses partenaires disposent de données précise d’évaluation (Lidar, Drone etc...).

Your Profil

Skills

Expertise et très fort goût pour la programmation et le traitement de données (Linux, shell, python),
Bases en géométrie de l’imagerie satellitaire optique et en modèle numérique de terrain,
Autonomie et motivation pour le travail avec deux équipes au CNES (contact D. Youssefi) et au LEGOS (contact E. Berthier)
Pratique des Systèmes d’Informations Géographiques (QGIS)

Your Work Environment

L’affectation principale est au LEGOS (OMP). Le travail sera mené en collaboration étroite avec les équipes de développement du service MultiMNS du CNES (situé à quelques minutes à pied).

Compensation and benefits

Compensation

entre 3143€ et 3403€ brut mensuel selon expérience

Annual leave and RTT

44 jours

Remote Working practice and compensation

Pratique et indemnisation du TT

Transport

Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€

About the offer

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