Stage: Analyses statistiques et apprentissage automatique sur des données multi-sources pour l’estimation de températures de surface.

Contexte du stage – Présentation du projet SUMMIT:
La surchauffe urbaine touche l’ensemble des villes à l’échelle internationale et constitue un enjeu fort pour les politiques d’adaptation et les stratégies d’aménagement urbain, en particulier dans une perspective d’augmentation de la fréquence et de l’intensité des vagues de chaleur. La compréhension et le diagnostic de ce phénomène peuvent s’appuyer sur différents types de mesures microclimatiques, dont les températures de l’air (Ta) ou des surfaces (Ts). Les Ts s’obtiennent majoritairement par des mesures satellitaires ou aéroportées (avions ou drones) sur des grandes aires urbanisées, mais peuvent être également obtenues par des mesures in situ à une résolution plus fine et en intégrant la 3D sur des plus petits périmètres. Cependant, la majorité des études s’attardent sur quelques-unes de ces échelles, de façon isolée, sans les examiner de manière comparative. Or, l’utilisation de mesures multi échelles est une voie prometteuse pour la meilleure compréhension des causes de la surchauffe urbaine. Ces mesures ont toutefois des caractéristiques distinctes et une analyse détaillée est nécessaire pour les réconcilier. L’objectif du projet SUMMIT (Surchauffe Urbaine – Approche Multi-échelle par Mesures Infrarouge Thermique), qui a eu lieu en 2025, était de spécifier l’apport et la complémentarité de 2 types de mesures obtenues à différentes échelles : mesures mobiles in situ et thermographies IR (Infrarouge Thermique) par images satellitaires. Trois axes principaux ont été identifiés : un premier axe autour de l’acquisition des mesures in situ, au moyen d’un véhicule instrumenté. Un deuxième axe sur la confrontation de ces mesures à un catalogue d’images satellite thermiques pour comprendre la variabilité spatiale et la dynamique de Ts estimée par ces différents capteurs. Un troisième axe sur l’apport de l’Intelligence Artificielle (IA) pour relier les températures de surface satellitaires aux mesures in situ. Nancy a été identifiée comme ville pilote pour déployer les mesures. Plusieurs sessions de mesures ont été menées sur cette ville durant l’année 2025, sur un parcours étudié, de jour comme de nuit, synchronisées avec les acquisitions satellites, dans le cadre du projet SUMMIT.
Le pôle satellitaire (Toulouse), où se déroulera le stage, sera accompagné par des chercheurs spécialisés en IA et traitement d’images (ENDSUM Strasbourg), en imagerie satellitaire (ENDSUM Toulouse) et en climatologie urbaine (TEAM Nancy).
Contexte du stage – Positionnement:
Ce stage aura pour objectif d’assurer la continuité des premiers résultats obtenus en 2025 et robustifier la méthodologie mise en place. Il comprendra l’amélioration de la chaîne de traitement des données mobiles développée pour mieux gérer les différences lors des acquisitions de jour et de nuit et en fonction du type de milieu urbain, dense/rural. Le travail s’effectuera sur des données mobiles et satellitaires synchrones acquises en 2025 et peut-être durant l’été 2026.