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Titre : From landscape detection to population dynamics

Résumé :

This PhD project aims at improving knowledge on population dynamics by
recognition of landscape indicators retrieved  from high-resolution
satellite images. In the regions where demographic data is scarce or
unsatisfying, remotely sensed data can be an efficient alternative to
provide a continuous flow of valuable information. The research will
therefore focus on the production of indicators qualifying the
anthropogenic footprint on given milieux, accounting for its intensity,
and will then analyse the possible links between these indicators and
population dynamics.

Madagascar provides an excellent setting for studying the interaction
between rural landscape and population, with the recent creation of a
Laboratoire Mixte International « Paysage », involving various research
teams anchored on local field sites. This project is based on Copernicus
satellite data (Spot and Sentinel), national population censuses (1993
and 2018), surveys and a local comprehensive demographic field survey
that is part of an ongoing IRD project planned at LPED (Forhum-DD :
Interactions Rural Forests-Human populations and sustainable
development, resubmitted to the French ANR in 2021) on the Malagasy
highlands, to the west of the town of Arivonimamo. The landscape
indicators, defined at various levels centred on this field site, will
then be tested in a different area, the common field site of the LMI
Paysage, located in the northern forest corridor of Ranomafana-Andringitra.

En savoir plus:
https://recrutement.cnes.fr/fr/annonce/1498713-151-from-landscape-detection-to-population-dynamics-93300-aubervilliers

Titre : Prediction of demographic indicators from remote sensing images

Résumé : In this PhD, which stems from and strenghtens an on-going collaboration between LIPADE and INED, the candidate will develop deep learning based methodologies using remote sensing data to predict indicators of the environment and environmental change, for demographic analysis. As such, the objective of this topic is twofold: to propose methodological contributions for the large-scale extraction of diachronic environmental indicators and to analyze their contribution to spatial population and health analyses. How do these indicators compare with the existing environmental data? What results do they yield in terms of the impact of environmental characteristics and environmental change on population structure and health in Sub-Saharan Africa? We expect prime results in the field of computer science (innovative methodologies) and demography (a better understanding of local inequalities in terms of population structure and health) as well as a contribution to the use of fine remote sensing data analysis for population studies.

Pour en savoir plus : Offre de thèse Lipade-Ined

L’UR15 « Démographie des populations du Sud » recherche un·e chargé·e d’études pour effectuer un état des lieux des connaissances sur migration, environnement et politiques publiques en Afrique au Sud du Sahara dans le cadre d’un projet en partenariat avec l’Agence Française de Développement.

Pour en savoir plus : Chargé-e études Migration-environnement-politiques publiques

Les images satellites apportent aujourd’hui la possibilité de suivre dans le temps les transformations environnementales, en milieu rural comme en milieu urbain : usages du sol, déforestation, expansion du bâti, végétalisation, routes, points d’eau... Ces transformations de l’environnement interagissent avec les dynamiques démographiques, sanitaires et socioéconomiques de différentes manières. Les disparités territoriales en termes d’accès aux ressources ou aux infrastructures, d’activités (agricoles ou industrielles) ou de cadre de vie peuvent jouer un rôle important dans les caractéristiques et les trajectoires individuelles. Dans les pays du Sud, l’environnement connait des transformations rapides, sous l’effet conjoint de la croissance démographique, de l’urbanisation et du développement. Les aléas climatiques de plus en plus fréquents et violents renforcent ces dynamiques. Les effets de ces changements sur la migration, la famille et la santé sont encore peu étudiés.

La personne recrutée conduira des recherches axées sur la compréhension des interactions entre environnement et dynamique démographique dans les pays du Sud, à partir de données démographiques et environnementales.

Les données démographiques mobilisées proviendront de sources existantes, produites au niveau local et/ou au niveau national, les données environnementales tireront partie des images satellite européennes et les recherches menées s’inscriront dans la logique de l’axe Population, climat et environnement de l’UR15 « Démographie des populations du Sud » (Demosud) de l’Ined.

La personne recrutée sera également amenée à organiser, en synergie avec les autres membres du projet et le service des méthodes statistiques, des actions de formation et de valorisation sur l’utilisation des données satellitaires en démographie.

Pour postuler:
Envoyer un CV détaillé, une lettre de motivation, deux exemples de textes scientifiques (en indiquant leur statut de publication), les coordonnées de deux personnes de références susceptibles d’être contactées après la présélection, à ipops@ined.fr au plus tard le 15 mars 2021.
Les documents peuvent être écrits en anglais ou français.

Pour en savoir plus : https://www.ipops.fr/fr/formation_recrutement/appel-candidatures-recrutement-chercheur-e-theme-environnement-dynamiques-demographiques-et-inegalites-pays-sud/

Titre: Automatic production of environmental indicators from freely available remote sensing data: from a global to a local scale

Résumé: This collaborative project aims at studying the feasibility of automatically producing repeatable indicators from remote sensing data in Africa to allow for spatially complete and temporally up-to-date information. To this effect, we will use freely available Sentinel 2 images (produced by the European Space Agency) to produce standardised environmental indicators, in the form of local climate zones. The student will study the relevance of a convolutional neural network-based method for this task. She will also explore the possibility of embedding spatio-temporal relations in such a model, and quantify the benefits. Finally, a reflection on the relevance of these results for demographic studies will be conducted, as well as a graphical user interface allowing to produce such indicators given a remote sensing image.