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# Visualisation de données de télé-détection Radar
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## Contexte du stage:
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L'interférométrie radar satellitaire (InSAR), est une technique d'imagerie spatiale qui permet de construire des cartes de déplacement du sol. Le groupe de géodésie spatiale d'ISTerre est au cœur du développement d'une chaîne de traitement de ce type d'images satellites. Les cartes obtenues sont utilisées ici pour améliorer la compréhension de phénomènes naturels tels les séismes. Le programme Européen COPERNICUS de l'ESA fournit gratuitement des images acquises systématiquement depuis 2004 avec une acquisition tous les 6 jours. L'accès à cette grande quantité d'images associé à une grande capacité de calcul permet de générer des cartes de déplacement couvrant une zone spatiale et une emprise temporelle de plus en plus importante. La compréhension et la valorisation des informations disponibles dans ces cartes passent soit par une analyse statistique, soit par une grande capacité de visualisation de ces données. Le présent projet considère les aspects visualisation. Nous sommes alors face à deux problématiques. La première est la réponse à la question de l'interaction avec les données pour découvrir, comprendre, interpréter les signaux, en évitant les biais induits par la manière de représenter les données. La seconde problématique va consister à résoudre le problème de la mise en œuvre technique des stratégies de visualisation choisies étant donné le volume de données à traiter. Enfin, l'analyse des cartes de déplacements peut servir d'autres domaines d'application que la compréhension des séismes. Dans ce contexte, un recueil des besoins doit être fait auprès de la communauté nationale des géosciences.
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La personne recrutée sera rattachée à l'UMR 5275, laboratoire ISTerre, Unité Mixte de Recherche de l'Université Grenoble Alpes, CNRS, USMB, IRD et Université Gustave Eiffel, située sur le campus de Saint Martin d'Hères et fait partie de l'Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG). Son effectif est de 300 personnes environ pour un budget annuel moyen de 7 M€. Elle est organisée autour de 9 équipes de recherche et de services, l'objectif scientifique étant l'étude physique et chimique de la planète Terre, tout particulièrement en se concentrant sur les couplages entre les observations des objets naturels, l'expérimentation et la modélisation des processus complexes associés. ISTerre assure également les missions d'observations de la Terre solide, héberge et maintient des parcs nationaux d'instruments géophysiques, ainsi qu'un centre de données
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ISTerre porte le projet de visualisation de cube saptio-temporel issus du traitement InSar nommé InsarViz. C'est un code open-source développé en python/pyQT/OpenGl. Il est disponible ici: https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/deformvis/insarviz et une démonstration de son utilisation est accessible ici: https://formater.osug.fr/demos/insarViz/insarViz-demo.mp4
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Le sujet du stage consiste à contribuer à ce logiciel.
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## Activités principales :
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Les données considérées sont des cubes de données en trois dimensions : une dimension spatiale (2D) et une dimension temporelle.
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Lors de l'analyse du cube de données, on est amené à visualiser le comportement de certaines zones au cours du temps. Cela peut se faire en réalisant des profils temporels. L'évolution du déplacement d'un point dans le temps peut avoir plusieurs sources. Le déplacement observé est alors la somme de déplacements induits par chaque source. Par exemple, on peut observer des déplacements saisonniers induits par des chargements/déchargements hydriques (pompage pour arrosage, pluies, fontes des neiges), des déplacements plus uniformes induits par exemples par les mouvements des plaques tectoniques, des déplacements induits par des phénomènes naturels (glissements de terrain, séismes). Chacun de ces phénomènes génère un signal différent : signal sinusoidal pour les phénomènes saisonnier, signal linéaire pour le déplacement des plaques tectoniques, déplacement logarithmique après un séisme. Etant donné le signal brut, et le phénomène que l'on veut observer, on voudra corriger le signal brut des autres signaux.
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L'objectif de ce stage est de réaliser un module pour analyser le signal et d'en extraire différentes tendances (saisonnières, linéaire, logarithmique, ...) pour ensuite permettre à l'utilisateur de les soustraire du signal brut. Cette analyse se fera dans un premier temps au niveau du comportement au cours du temps d'un pixel de l'image. On généralisera ensuite à des zones plus larges ce qui permet de s'affranchir dans une certaine mesure du bruit présent dans les images.
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Enfin, si le temps le permet, on pourra se pencher sur la problématique de rechercher dans l'image les pixels (ou les zones) qui se comportent de manière identiques à un pixel donné.
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## Compétences principales :
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- Connaissance du langage Python, de ses librairies de calcul (numpy, scipy. . . ).
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- Visualisation de données, calcul scientifique.
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- Aptitude à réaliser des développements en environnement Linux.
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- Bonne maîtrise des outils collaboratifs (forges logicielles, gestionnaire de version, packaging).
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## Compétences secondaires :
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- Maîtrise des technologies et librairies du développement graphique (e.g. OpenGL)
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- Bonnes capacités rédactionnelles (français, anglais) et capacité à présenter un travail.
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- Maîtrise de l'anglais écrit technique du domaine.
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- Autonomie (auto-formation, prise de décision).
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- Un gout pour les sciences de la terre et pour les données satellites est un plus. |
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