Doctorant :
Estimation de rendement des cultures & Parcellisation des terres agricoles
RATTACHEMENT :
Le Pôle Digital du Ministère de l’Agriculture, de la Forêt et Observatoire de la Sécheresse, crée récemment par le Ministre de l’Agriculture dans le cadre de la stratégie Génération Green 2020-2030 pour coordonner et porter le virage de la transformation digitale du secteur agricole national.
AFFILIATION :
Après sélection, le candidat sera inscrit à l’école doctorale de l’Institut Agronomique et vétérinaire Hassan 2 (IAV H2).
INTITULÉ : Doctorant
TITRE :
Imagerie satellitaire et deep learning pour une prévision / estimation du rendement des cultures
Mission :
Contribuer au développement d’une plateforme géospatiale basée IA pour la gestion des données agricoles dans le cadre du projet “Satellites et Intelligence Artificielle pour le développement de géoservices agricoles (foncier-cultures-eau)”.
RESPONSABILITÉ :
- Réalisation de l’état-de-l’art sur les méthodes d’estimation de rendement des cultures céréalières.
- Collecte de données de vérité terrain.
- Développement des algorithmes de machine learning et deep learning pour la prédiction du rendement des cultures.
- Dissémination des résultats à travers des publications académiques et conférences scientifiques indexées.
QUALIFICATIONS :
- Diplôme : Master ou ingénieur en Traitement d’image – Data Science, Intelligence Artificielle, Big Data ou équivalent.
- Soft skills : Esprit d’équipe, Capacité d’adaptation et d’organisation, Excellente communication orale et écrite en français et en anglais.
- Hard skills: Traitement d’image, Maitrise des outils SIG, Notions de base en agronomie, Compétence en Python.
PARTENAIRES :
IAV H2 ; ORMVAL ; INRA ; DSS ; FAO (Rome); Domaines Agricoles
CONTRAT :
CDD de 1an, renouvelable à la fin de chaque année pour une durée de trois ans.
MONTANT :
6000 MAD / mois (net)
BENEFIQUES :
Station de travail (laptop) ; Espace de travail ; Accès à internet ; Equipe d’encadrement diverse
DEADLINE :
25 Décembre 2023
Lien de candidature : https://forms.gle/WoCPLKwQQHVVLX1v6