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Salaire brut min
34 800 € / an 2 900 € / mois 19,12 € / heureSalaire brut estimé
42 500 € / an 3 542 € / mois 23,35 € / heureSalaire brut max
51 200 € / an 4 267 € / mois 28,13 € / heureCette information vous semble-t-elle utile ?
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Post-Doctorant·e en Géosciences de l'Environnement - Télédétection - Machine Learning H/F
Nîmes Université
- Nîmes - 30
- CDD
- Bac +5
- Enseignement • Formation
Détail du poste
Description du poste
Présentation du projet
Le projet ÉRINA (Évaluation de l'aléa éRosion : Approche croisée et impact radiologique) s'inscrit dans le cadre du projet GARDENER, porté par Nîmes Université. L'AAP GARDENER s'intéresse aux vulnérabilités identifiées sur le territoire gardois, notamment climatiques, afin d'identifier des solutions permettant de prévenir les risques tout en jouant le rôle de démonstrateur à l'échelle du pourtour méditerranéen.
Le projet ÉRINA vise ainsi à évaluer l'aléa érosion sur un site pilote impacté par des feux de forêt, en utilisant une approche croisée de télédétection, machine learning et mesures terrain. Il s'agit également d'évaluer l'impact radiologique des matières érodées sur l'hydrosystème.
Ce projet pluridisciplinaire répond aux enjeux sociétaux actuels liés aux risques naturels et au changement climatique, en se concentrant sur les impacts des feux de forêt et les risques d'érosion post-incendie.
Missions
Le/la post-doctorant(e) sera chargé(e) de la mise en place et du suivi des deux axes du projet :
- Approche intégrée par télédétection et Machine Learning (IA) pour l'identification et l'étude des taux d'érosion post-incendie.
- Évaluation de l'impact post-incendie des matières érodées sur le bruit de fond radiologique du milieu récepteur à travers une approche terrain.
Activités principales
- Identification et sélection d'un site pilote impacté par un feu de forêt.
- Réalisation d'un suivi temporel sur 6 mois consécutifs pour l'acquisition de données Lidar, multispectrales et thermiques.
- Comparaison des données Lidar post-incendie avec les données Lidar HD (BD nationale de l'IGN).
- Conception d'un modèle prédictif à partir des jeux de données acquis, en utilisant des approches d'IA / Machine learning.
- Mise en place d'une instrumentation in-situ dans l'hydrosystème de surface pour évaluer l'impact radiologique des matériaux érodés sur le bruit de fond environnemental.
- Suivi, collecte, conditionnement des échantillons de matières en suspension et analyse des résultats de mesures radiologiques.
- Rédaction de rapports et publications scientifiques.
- Participation à un évènement scientifique et présentation des résultats du projet.
Publiée le 09/12/2025 - Réf : 2025-1940222
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