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STAGE M2 géomatique - écologie H/F #77973


Date de parution : 07-10-2021

Annonceur UMR LADYSS / UNIVERSITÉ PARIS 8
Contrat Stage
Secteur Bois / Forêt
Localisation Seine-Saint-Denis
Fonction(s) Études / Projets / Développement, Informatique

Contexte du recrutement et définition de poste :

Dans le cadre du projet ANR SpatialTreeP, nous sommes à la recherche d'un.e stagiaire sur le sujet suivant :
Construction d’une base de données spatialisées et mise en place d’un dashboard dans le cadre d’un projet de recherche en biogéographie alpine.


Contexte du stage

Ce stage sera adossé au projet ANR SpatialTreeP (https://www.ladyss.com/anr-spatialtreep), qui vise à identifier les principaux facteurs de la dynamique de la limite supérieure de la forêt subalpine dans les Pyrénées françaises depuis 70 ans. Porté par l’UMR LADYSS, le projet s’appuie sur un consortium composé de géographes, de géomaticiens, d’historiens de l’environnement et d’écologues.

Parmi les facteurs de la dynamique de l’arbre, les conditions de site – en particulier celles liées à la topographie et à la géomorphologie – jouent un rôle important. Ces conditions topo-géomorphologiques interagissent localement avec les forçages climatiques et anthropiques, pour parfois freiner, ou en d’autres cas favoriser, la progression altitudinale de l’arbre. L’objectif principal de ce stage sera de quantifier ces facteurs sur les sites d’observation du projet, en s’appuyant sur les outils géomatiques. L’objectif secondaire consistera à concevoir et à mettre en ligne le dashboard du projet, centré autour d’une cartographie interactive des sites d’observation.



Missions

Le stage débutera par un rapide état de l’art sur la question des liens entre la disposition morphologique des versants et la dynamique de l’écotone forêt-pelouse, afin d’identifier les principales variables susceptibles d’entrer en jeu dans la compréhension de ce processus écologique.

Il s’agira ensuite d’identifier et de compiler les données brutes disponibles qui serviront à dériver les variables topo-géomorphologiques (MNT, MNS, éventuellement LiDAR), puis de calculer une série d’indicateurs morphométriques sur les sites d’observation du projet, et qui seront stockées dans un SIG.

Parallèlement, le/la stagiaire mettra en place le dashboard du projet, qui présentera notamment la cartographie interactive de ces sites, ainsi que des éléments de statistiques descriptives mobilisant des stratégies de représentations graphiques (dataviz).



Le stage devra donner lieu à la rédaction d’un mémoire, à la mise en ligne du dashboard et à la mise à disposition des scripts sur le GitHub du projet.

Le/la stagiaire sera encadré directement par un enseignant-chercheur du LADYSS, et sera conseillé par les autres géomaticiens et géomorphologues du projet. Il/elle travaillera également en collaboration avec une doctorante réalisant sa thèse sur un sujet proche (Déborah Birre). Possibilité de participation à une mission de terrain en juin 2022.


Informations pratiques

- Durée du stage : 4 à 6 mois

- Début du stage : février 2022, à ajuster en fonction des disponibilités du/de la stagiaire

- Indemnités: 591.51€ net/mois pour un stage à temps plein (soit pour 151.67 heures)

- Localisation : UMR LADYSS, site Paris 8 (Saint-Denis)



Contacts :

Merci d’envoyer CV et lettre de motivation à Thierry Feuillet (thierry.feuillet@univ-paris8.fr) et à Déborah Birre (deborah.birre@univ-paris13.fr) avant le 15 novembre 2021. Les entretiens se feront en visio ou en présentiel.

Profil recherché :

Formation requise :

M2 géomatique, géographie, écologie, géosciences, sciences des données, informatique



Compétences techniques :

- Très bonne maîtrise de R (en particulier le package ‘RSAGA’ pour les indicateurs morphométriques ou équivalent, ‘flexdashboard’ pour le dashboard, ou à défaut shiny, ‘sf’ pour la manipulation de données spatiales, ‘tmap’ ou équivalent (‘mapview’, ‘mapsf’...) pour la cartographie interactive et ‘ggplot2’ ou équivalent pour la visualisation de données)

- Affinités avec les principes de la science ouverte, connaissance de Git et GitHub

- Connaissance des principes de la statistique descriptive (au minimum), et de la sémiologie graphique

- Des affinités avec les problématiques écologiques/biogéographiques et/ou les milieux de montagne seraient très appréciées !