Chercheur/-euse scientifique en télédétection et apprentissage automatique pour la modélisation des dommages forestiers liés à la sécheresse
Eidg. Forschungsanstalt WSLLa WSL, avec 600 collaborateurs, se consacre à l'environnement. Rejoignez-nous pour un projet innovant sur les forêts.
Tâches
- Analyser les effets de la sécheresse sur les forêts.
- Développer des modèles de résilience des arbres face à la sécheresse.
- Utiliser des données LiDAR et Sentinel-2 pour les analyses.
Compétences
- Doctorat en sciences environnementales ou domaine connexe requis.
- Excellentes compétences en modélisation spatiale et machine learning.
- Maîtrise de Python et traitement de grandes données.
L'Institut fédéral de recherche sur la forêt, la neige et le paysage WSL, avec environ 600 collaborateurs, fait partie du domaine ETH. Il se consacre à l'utilisation durable et à la protection de l'environnement ainsi qu'à une gestion responsable des risques naturels.
Chercheur/-euse scientifique en télédétection et apprentissage automatique pour la modélisation des dommages forestiers liés à la sécheresse
L'unité de recherche Ressources forestières et gestion forestière enregistre et analyse les changements dans le paysage et la forêt. Dans le projet Forest-LENS, nous étudions les symptômes de sécheresse dans les peuplements de hêtres. La base est une chaîne de traitement déjà développée, basée sur Sentinel-2 et l'apprentissage automatique, pour détecter ces symptômes, qui sera étendue spatialement et méthodologiquement. Un accent particulier est mis sur l'influence de la structure forestière sur la résilience à la sécheresse des hêtres. Pour cela, nous combinons des indicateurs de sécheresse basés sur satellite avec des informations sur la structure forestière dérivées de données LiDAR ainsi que d'autres données environnementales et de site. Le poste est rattaché au groupe de recherche SIG et nous recherchons pour une durée de deux ans, dès que possible ou selon accord, un/-e
Vous possédez un doctorat en sciences de l'environnement, sciences forestières ou télédétection ainsi qu'une expérience avérée en tant que data scientist. Nous attendons également d'excellentes compétences en modélisation spatiale avec apprentissage automatique, une expérience approfondie dans le traitement des données Sentinel-2, PlanetScope et LiDAR ainsi que des connaissances approfondies dans la modélisation des symptômes de sécheresse dans les écosystèmes forestiers. De très bonnes compétences en programmation Python et une expérience dans la gestion de grands ensembles de données raster et vectorielles sont requises. Vous vous décrivez comme une personne engagée, autonome et rigoureuse, capable de réaliser des analyses spatiales complexes de manière ciblée et de présenter ses résultats de façon compréhensible pour la science et la pratique. Vous communiquez couramment en anglais et en allemand (au moins niveau B1) et avez une expérience de la publication scientifique.
Veuillez adresser votre candidature complète à Beatrice Lamprecht, Ressources humaines WSL, en soumettant les documents requis via notre portail de candidature. Les candidatures par e-mail ou par courrier postal ne seront pas prises en compte. Pour toute question, Andri Baltensweiler (andri.baltensweiler@wsl.ch) se tient à votre disposition. La WSL valorise la diversité et l'inclusion. Nous nous engageons activement pour l'égalité des sexes ainsi que pour la promotion d'un climat de travail ouvert et inclusif.
