Compétences

• acquisition et traitement de données optiques (visible, multispectral, thermique) et radar (SNAP)

• acquisition et traitement de données LiDAR (GEDI, ALS, ULS, TLS; CloudCompare, LASTools, CompuTree, RealWorks, Metashape)

• classifications non-supervisée, semi-supervisée et supervisée (K-means, ML, KMO)

• modèles de machine-learning (RF) et de segmentation (SLIC, SLICO, SNIC)

• modèles de deep-learning (U-Net, CNN, RNN, GAN)

• modèles climatiques, incendiaires, phénologiques (FlamMap6, BehavePLUS)

• analyses et modèles statistiques (tests de significativité, ACP, AFCM, RF, GLM, GNLM, GAM, ZIM)

• acquisition et traitement de données GPS (GPS portatif, DGPS, GNSS RTK)

Exemples d'applicatifs:

• classifications de nuages LiDAR (CANUPO, CSF, K-means), segmentation et cartographie forestière de métriques (hauteur, diamètre, volume du houppier)

• modélisation de l'évolution des attaques de scolytes dans les Alpes du Nord à l'horizon 2070-2100

• modélisation de propagation d'incendie forestier à partir de données ALS (classification de BURGAN du combustible végétal, modèles de vitesse, hauteur et intensité du front de flamme, carte de superficie brûlée)

• R (terra, sf, ggplot2, caret, lidR, lasR, vecnet, ALSroads, e1701, FactoMineR)

• Python (numpy, pandas, geopandas, rasterio, scikit.image, scikit.learn, GDAL, snappy, PyTorch, TensorFlow, Keras, CUDA)

• JavaScript (EarthEngine)

• SQL (MySQL)

• C for MATLAB

• VBA

Exemples d'applicatifs:

• chaînes de traitement automatisées pour la classification et la construction de modèles forestiers de nuages LiDAR

• développement d'un algorithme d'accessibilité des pompiers aux forêts de montagne pour la lutte contre les incendies

• calcul de séries temporelles satellitaires sur l'évolution de la treeline en Suisse depuis 1985

• QGIS

• GRASS

• ArcGIS Pro, ArcMap

• SAGA

• ENVI

• TerrSet

• Sylvaccess (modélisation d'accessibilité aux forêts de montagne par type d'engin d'exploitation)

• SiWaWa (marteloscope informatisé)

• acquisition terrain de données sylvicoles (QField, Survey, MOTI, TGeo7x, Vertex, TX9; tracking, métriques, diagnostics sylvicoles, relevés de placettes sanitaires et de calibration, délimitations de parcelles)

• réalisation de protocoles de suivi (ICE OGFH, POF-LiDAR ONF)

• méthodes d'échantillonnage végétal (identification et description botanique d'espèces, herbier, manipulations en laboratoire)

• méthodes d'échantillonnage pédologique (identification, description et échantillonnage des horizons de sol, analyse de granulosité et de pH, manipulations en laboratoire)

• méthodes d'échantillonnage géologique (identification et description des affleurements rocheux, analyse de dureté, de pH et de composition minéralogique, échantillonnage au marteau, manipulations en laboratoire)

• sciences forestières

• botanique, biologie végétale (profil de végétation)

• climatologie régionale (néphanalyse)

• géologie régionale (chaînons (pré-)alpins) et structurale (profil géologique)

• pédologie (profil pédologique, sondage à la tarière)

• géomorphologie

• hydrologie (caractérisation de cours d'eau, métriques)

• anglais courant et scientifique (C1-C2; TOEIC 2025 960/990, certificat CLES et Cambridge English Certificate)

• bonnes notions d'allemand (B1)

• aisance à l'oral (stands, présentations, conférences, débats)

• autonomie et management (prise d'initiatives, force de proposition, projets, missions en binôme, travail d'équipe)

• permis B international (véhiculé)