Contexte et enjeux scientifiques
Les mangroves de Guyane française jouent un rôle écologique majeur dans la séquestration du
carbone bleu, la protection du littoral et la biodiversité côtière. Les paramètres de structure
forestière de ces écosystèmes (espèces, densités, hauteurs, diamètre des troncs et des houppiers,
etc.) constituent autant d’indicateurs essentiels pour caractériser leurs fonctions et services
écosystémiques. Cependant, la quantification de ces indicateurs est une tâche ardue,
chronophage et fortement limitée par une accessibilité très réduite sur le terrain, ce qui restreint
notre capacité à réaliser des inventaires à des échelles statistiques significatives. L’émergence
des technologies LiDAR terrestre mobile, via des capteurs compacts de type Leica BLK
(BLK2GO), offre de nouvelles perspectives en permettant une acquisition ultra-rapide de
nuages de points 3D haute résolution sur des surfaces de 1 ha, voire plus. Toutefois,
l’automatisation de l’extraction des paramètres individuels de structure dans ces nuages de
points 3D reste un défi technique. Récemment, des algorithmes prometteurs ont été publiés (le
package Arbor sous R). Pour dépasser l’échelle locale de la parcelle, l’enjeu majeur est ensuite
de relier ces indicateurs de structure précis acquis au sol aux données de télédétection à très
haute résolution spatiale (Orthophotos IGN, images Pléiades, etc.).
Objectifs du stage
L’objectif principal de ce stage est de concevoir une chaîne de traitement intégrée allant de
l’échelle de la parcelle (LiDAR mobile) à l’échelle paysagère (télédétection THRS) pour
caractériser la structure des mangroves. Le stagiaire traitera un jeu de données acquis en Guyane
par l’équipe du projet (inventaires forestiers géolocalisés, nuage de points 3D et images
satellites).
Les axes de travail seront les suivants :
1) Évaluation et application des algorithmes LiDAR: Benchmarking des méthodes
récentes de la littérature pour l’extraction automatique du diamètre des troncs (DBH),
de la hauteur totale, de la hauteur de la première branche, ainsi que de la surface et du
volume du houppier.
2) Capitalisation sur les travaux précédents : Reprise et consolidation des approches
développées sur l’imagerie THRS pour estimer la densité et la taille des houppiers
depuis la canopée.
3) Changement d’échelle (Upscaling) : Établissement de modèles de corrélation et de
régression reliant les métriques fines mesurées au sol/LiDAR aux métriques spatiales
extraites des images THRS.
4) Validation : Évaluation des performances et des incertitudes des modèles sur les
parcelles d’inventaire du WP1.
Profil recherché
Formation : Étudiant(e) en Master 2 ou dernière année d’École d’ingénieurs en Télédétection,
Géomatique, Traitement d’images / 3D, Écologie quantitative, Agroforesterie ou Informatique
appliquée à l’environnement.
Goût pour la programmation (Python ou R).
Intérêt pour l’écologie des milieux littoraux tropicaux
Informations pratiques
Laboratoire d’accueil : Centre de Recherche sur la Biodiversité et l’Environnement (CRBE),
Toulouse.
Projet d’adossement : Projet Hors-Piste OMP (2026-2027) – Workpackage 1 (WP1).
Responsables du stage : Romain Walcker, Karl Montalban, Jean-François Dov Corenblit
Durée : 5 à 6 mois (début 2027).
Gratification : Gratification réglementaire pour les stages de M2.
Modalités de candidature
Envoyer un CV et une lettre de motivation résumant vos compétences aux encadrants ;
romain.walcker@utoulouse.fr,
karl.montalban@utoulouse.fr ,
jean-francois.corenblit@utoulouse.fr.
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