Offre de stage: Recaler massivement des produits Sentinel-2 en utilisant le HPC du CNES

Mission

Les produits Sentinel2 distribués par l’ESA souffrent d’une erreur de localisation aléatoire de quelques mètres entre chaque date, ce qui impacte l’analyse des séries temporelle. L’introduction du recalage sur la GRI en avril 2021 et le retraitement en cours de l’archive par l’ESA permet d’améliorer la situation mais certains produits restent mal calés d’une part, et d’autre part les produits générés avant ces nouveaux traitements, comme les niveaux N2A généré par Theia, souffrent toujours du problème de calage. 

En 2021, le CESBIO a proposé StackReg, une approche efficace basée sur les capacités HPC du CNES pour recaler rapidement un grand nombre d’images Sentinel2 (https://www.cesbio.cnrs.fr/multitemp/premiers-retours-sur-le-nouveau-traitement-geometrique-sentinel2/). L’obstacle principal à son utilisation massive, à savoir la disponibilité des produits de niveau 2A, vient de disparaître avec le déploiement d’un stockage de type AWS adopté par le centre de calcul. Il est donc maintenant possible de traiter massivement l’archive avec StackReg, et de produire ainsi des fichiers contenant les décalages à appliquer à chaque produit pour obtenir une série temporelle bien superposée. 

L’objectif du stage est de consolider l’approche StackReg, en étudiant notamment sa sensibilité à différents paramètres (satellite 2A ou 2B, orbite relative, position dans la fauchée), produire un ensemble de tuile identifié au préalable (par ex. France métropolitaine), mettre les fichiers de décalage à disposition des utilisateurs (par ex. sur Zenodo) et publier la méthode sous la forme d’un Data Paper associé.

Le stage pourrait débuter en mars/avril 2024.

Profil

Etudiant en dernière année Ecole/Université Ingénieur 

Compétences indispensables :  python, git, unix, anglais

Compétences appréciées : traitement d’images, télédétection, calcul distribué.

Compétences acquises à l’issue du stage : traitement d’images distribué sur un centre de calcul, analyse de données, publication d’un jeu de données.

Postuler : https://recrutement.cnes.fr/fr/annonce/2652227-stackreg-recaler-massivement-des-produits-sentinel2-en-utilisant-le-hpc-du-cnes-31400-toulouse

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