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Stage zones humides/télédétection/statistiques H/F
Publiée le 10/12/2014
Stage - 6 mois
Expérience : Jeune diplômé / moins de 1 an
France - Pays de la Loire - Angers
Biodiversité
Description du poste
UTILISATION DE LA TELEDETECTION SATELLITALE POUR LA MISE AU POINT D’OUTILS DE SUIVI DE L’ETAT DES ECOSYSTEMES DES MARAIS DES SALINS DE CAMARGUE
▪ CONTEXTE
Le projet LIFE+ MC-SALT « Gestion Environnementale et Conservation des Marais Salants et des Lagunes Côtières en Méditerranée », d’une durée de 4 ans, a pour objectif de renforcer la conservation et la valorisation du patrimoine naturel sur un réseau représentatif de salins et d’anciens salins méditerranéens. Il est coordonné par le Parc naturel du Delta du Pô d’Emilia-Romagna et prévoit la mise en œuvre d’actions en France, Italie et Bulgarie. Les étangs et marais des anciens salins de Camargue (propriété du Conservatoire du Littoral) sont l’un des sites ciblés par le projet LIFE+. Sur ce site, les actions portées par le Centre de recherche de la Tour du Valat et le Parc Naturel Régional de Camargue visent la restauration écologique des habitats côtiers et la conservation des oiseaux d’eau coloniaux. Le stage s’inscrit dans la première phase du projet, qui comprend la réalisation d’études préalables et de définition des actions de restauration.
▪ MISSIONS
L’étudiant devra remplir les objectifs suivants :
• Traitement et analyse de données caractérisant les habitats des salins de Camargue à Salin de Giraud (13) et d’une série d’images satellitales multispectrales SPOT5
• Mise au point de modèles de prédiction de paramètres biophysiques liés à l’état des marais des salins de Camargue
▪ LIEUX DU STAGE
Le stage se déroulera principalement au laboratoire LETG LEESA à Angers de mars à août 2014. Cependant, il est prévu des courts séjours de familiarisation avec la zone d’étude au sein du centre de recherche de la Tour du Valat en Camargue.
Profil recherché
COMPETENCES SOUHAITEES
• Aptitude à la collecte de données en milieux humides
• Utilisation de logiciel de SIG et traitement d’image
• Bonnes connaissances statistiques (GLM, Arbre de décision…)
• Maîtrise du logiciel R