Projektassistent inom ekosystemfjärranalys

Arbetsuppgifter

Skogar tillhandahåller flera ekosystemtjänster som är direkt fördelaktiga för människors hälsa och välbefinnande. Men alla skogar är inte lika. Skogar med hög mångfald av trädslag ger fler ekosystemtjänster och är mer motståndskraftiga mot störningar än skogar med färre trädslag. TreeSpec-projektet är i forskargruppen Fjärranalys av ekosystem vid CEC och syftar till att kartlägga skogsträdarter över hela Sverige med hjälp av satellit fjärranalys och en datadriven strategi.

Projektassistenten kommer att fokusera på maskininlärning modellens utvecklingsfas i projektet. Detta innebär att använda stora volymer skogsinventeringsdata för att träna olika maskininlärningsmodeller för att både klassificera trädarter och kartlägga deras proportioner över hela landet. Andra uppgifter innefattar manuell avgränsning av trädkronor av olika arter för användning i semantiska segmenteringsalgoritmer, skapa interaktiva webbkartor över trädarter, och digitalisering av kartor.

Krav

• Magisterexamen i miljövetenskap, GIS, fjärranalys, eller annan kompetens som arbetsgivaren bedömer vara likvärdig.
• Minst två års erfarenhet av att utveckla maskininlärningsmodeller.
• Erfarenhet av att analysera stora volymer av medelupplösning satellitfjärranalysdata som Landsat och Sentinel-2.
• Mycket goda programmeringskunskaper (t.ex. Python, JavaScript, R).
• Utmärkt problemlösningsförmåga.
• Förmåga att arbeta självständigt.
• Mycket goda kunskaper i engelska, båda muntlig och skriftlig.

Övriga meriter:

• Erfarenhet av tidsseriesatellitbildanalys i cloud computing-plattformar (t.ex. Google Earth Engine).
• Erfarenhet av semantisk segmentering med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (t.ex. U-Net).
• Erfarenhet av att utveckla interaktiva webbkartläggningsapplikationer.
• Goda kunskaper om europeiska skogsekosystem och trädarter.

Villkor

• Tidsbegränsad anställning, 10 månader.
• Anställningens omfattning, heltid (100%)
• Kontaktperson: Abdulhakim Abdi: hakim.abdi@cec.lu.se

Instruktioner för ansökan
Ansökan bör innehålla personligt brev med motivering till varför du är intresserad av anställningen och på vilket sätt anställningen matchar dina meriter. Ansökan bör även innehålla CV, examensbevis eller motsvarande samt övrigt som du önskar åberopa (kopior av betyg, uppgifter till referenser, rekommendationsbrev etc.).