L’Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) est un établissement public à caractère administratif placé sous la tutelle des ministères chargés de l’écologie et de la forêt. Sa vocation est de produire et diffuser des données (open data) et des représentations (cartes en ligne et papier, géovisualisation) de référence relatives à la connaissance du territoire national et des forêts françaises ainsi qu'à leur évolution.
Grâce à son école d’ingénieurs, l'ENSG-Géomatique, et à ses équipes de recherche pluridisciplinaires, l’institut cultive un potentiel d’innovation de haut niveau dans plusieurs domaines (géodésie, forêt, photogrammétrie, intelligence artificielle, analyse spatiale, visualisation 3D, etc.).
Contexte
Comprendre la dynamique de la régénération forestière est essentiel pour anticiper l’évolution de la composition spécifique des peuplements. Les jeunes arbres sont particulièrement sensibles aux stress hydriques et thermiques, tandis que les régimes de perturbations, déjà fortement influencés par les changements globaux, tendent à augmenter en fréquence comme en intensité. L’inventaire forestier national (IFN) documente cette strate - via des comptages de tiges par essence et par classe de hauteur - mais uniquement au sein de placettes temporaires qui ne permettent pas de suivre leur évolution temporelle.
Missions
Le ou la stagiaire recruté(e) travaillera au sein du Laboratoire d’Inventaire Forestier de Géodata Paris. Il ou elle contribuera au développement de méthodes de modélisation de la régénération forestière afin d’évaluer dans quelle mesure les données statiques de l’IFN permettent d’estimer les attributs de la dynamique de régénération des forêts.
Dans ce cadre, ses principales missions seront les suivantes :
• Simuler la dynamique d’une strate forestière en régénération sous différentes conditions de composition spécifique et de structure du peuplement mature (densité, disponibilité en lumière, coupe récente, etc.).
• Générer des forêts virtuelles et évaluer des protocoles d’échantillonnage adaptés à la mesure et au suivi de la régénération, en s’appuyant sur le protocole en vigueur à l’IFN (approche de « virtual ecologist »), ainsi que tester des protocoles alternatifs.
• Calibrer des modèles de dynamique de régénération à partir des données simulées et évaluer leur capacité à retrouver les paramètres d’entrée.
• Intégrer les données de l’IFN dans les approches de modélisation développées.
Profil recherché
· Master en mathématique appliquées, statistique ou écologie quantitative
· Connaissances en dynamique des populations
· Expérience des méthodes statistiques et de modélisation
· Maîtrise de R (préféré) ou Python
· Des connaissances en écologie forestière ou en gestion forestière sont un plus
Conditions particulières
Aucun travail de terrain n’est prévu pour ce stage. Une journée pourra être organisée pour familiariser le/la stagiaire avec les méthodes de l’IFN et les opérations de terrain, en fonction de la disponibilité des équipes.
Atouts de l’environnement de travail
Bureau basé sur le campus arboré d’AgroParisTech Nancy, situé à 7min à pied de la gare de Nancy. Accès à un restaurant d’entreprise.
Gratification de stage selon la règlementation en vigueur
Contact
Pour tout renseignement complémentaire :
theophile.moreal-de-brevans@ign.fr
Aucune candidature envoyée à ces adresses mail ne sera prise en compte.
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