Post-Doctorant F/H Fusion de données multisource pour paramétrer la topographie des modèles hydrodynamiques

Le centre Inria d'Université Côte d'Azur regroupe 37 équipes de recherche et 8 services d’appui. Le personnel du centre (500 personnes environ) est composé de scientifiques de différentes nationalités, d’ingénieurs, de techniciens et d’administratifs. Les équipes sont principalement implantées sur les campus universitaires de Sophia Antipolis et Nice ainsi que Montpellier, en lien étroit avec les laboratoires et les établissements de recherche et d'enseignement supérieur (Université Côte d’Azur, CNRS, INRAE, INSERM ...), mais aussi avec les acteurs économiques du territoire.

Présent dans les domaines des neurosciences et biologie computationnelles, la science des données et la modélisation, le génie logiciel et la certification, ainsi que la robotique collaborative, le Centre Inria d’Université Côte d’Azur est un acteur majeur en termes d'excellence scientifique par les résultats obtenus et les collaborations tant au niveau européen qu'international.

Dans le cadre du projet ANR SWIFT

• Shallow Water modelling and satellite Imagery combination for improving Flood predicTion
• Consortium (France/Luxembourg/Cambodia): CERFACS, ARTELIA, CNES, INRIA, IRD, LIST, ITC

Contexte

La vulnérabilité des populations aux inondations est aggravée à travers le monde sous l’effet combiné des changements climatiques et socio-économiques (Lehner et al., 2006, Gosset et al., 2023). Elle est plus marquée au SUD à cause du manque de moyen de protection, de données de surveillance et d’outils de prévision permettant d’anticiper les évènements extrêmes.

Le Cambodge est par exemple touché régulièrement par des crues importantes du Mékong et du Tonlé Sap. Elles ont à la fois un caractère bénéfique sur l’agriculture par l’apport en eau et l’enrichissement des sols mais aussi néfaste lorsqu’elles sont exceptionnelles et responsables d’inondations longues et à large échelle qui représentent un défi en termes de sécurité́ humaine, sanitaire et alimentaire. Dans ce contexte, il apparait primordial de prédire et caractériser le risque d’inondation. Les modèles numériques de type Shallow Water 2D sont a priori bien adaptés à la modélisation des écoulements à surface libre. Cependant, leur application à la gestion du risque est encore gênée par les incertitudes qui les affectent, liée en particulier à la méconnaissance de la topographie de la zone d’étude. Les plaines d’inondation au Cambodge en sont une bonne illustration. En effet, la topographie est très marquée par les réseaux de drainages (Preks) mis en place pour l’agriculture. Ceux-ci sont peu cartographiés et leurs géométries mal connues alors qu’ils jouent un rôle important dans la propagation de l’eau en période de montée des eaux et de décrue.

En milieu urbain, les cartes d’occupation du sol fournissent les bâtiments, les routes, les zones végétalisées… mais les éléments « hydrauliquement pertinents » qui peuvent par exemple dévier ou stocker l’eau, ne sont généralement pas cartographiés. Il peut s’agir de simples murets, de fossés, parkings souterrain, bassins de rétentions…

L’objectif est de récolter des données multi-sources, multi-formats, et de les fusionner dans un système d’information géographiques adapté à la prise en compte des informations pertinentes dans les modèles hydrauliques. Le format de ce SIG sera à déterminer, car si les informations de topographies sont classiquement représentées sous forme d’un modèle numérique de terrain de type raster, il serait intéressant de conserver les formats vectoriels lorsque cela est possible, car ils sont beaucoup moins lourds à gérer.

La mission consistera tout d’abord à récolter des données géographiques de type « shapefile » existantes sur les zones modélisées, que ce soit en milieu urbain ou sur le Mekong, puis d’en extraire les informations utiles au modèle hydraulique.
Étant attendu que les sources d’informations soient relativement peu nombreuses et peu adaptées, l’objectif est ensuite d’utiliser la télédétection sur des données d’observation de la terre. Les images spatiales radars à synthèse d’ouverture (SAR) sont les plus à même de fournir, de jour comme de nuit et quelle que soit la nébulosité, des informations spatialisées et à large échelle sur les entendues inondées. Les images optiques fournissent aussi des observations pertinentes pour mieux cartographier l’occupation des sols ainsi que de nombreux objets d’intérêt.
Le deuxième volet concernera donc l’exploitation et le développement d’algorithmes de traitement d’images permettant de fournir des cartes d’occupation des sols et d’identifier des drains et des structures hydrauliques (digues...) non représentés dans les modèles numériques de terrains mais qui sont nécessaires à la mise en place d’un modèle hydraulique.

Principales activés :

• Récolter / Analyser les données pertinentes (géographiques, temporelles...)
• Proposer des solutions pour les prendre en compte de façon optimale dans les modèles hydrauliques
• Développer des programmes en python ou C++ en lien avec le code SW2D-Lemon (C++).
• Intégrer ces programmes de pré et post-traitement dans un plugin QGIS.
• Rédiger et soumettre une publication scientifique

Activités complémentaires :

• Rendre compte de façon régulière aux partenaires du projet SWIFT
• Participer à une conférence internationale

• Maîtrise du Python en lien avec les données géographiques.
• Géomatique
• Traitement d’images/du signal
• Des connaissances sur les modèles hydrauliques seraient un plus

• Restauration subventionnée
• Transports publics remboursés partiellement
• Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
• Possibilité de télétravail et aménagement du temps de travail
• Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
• Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
• Accès à la formation professionnelle
• Participation mutuelle (sous conditions)

Salaire : 2788 € brut mensuel