Mon projet de thèse vise à développer un système automatisé de comptage et d’identification de grains de pollen et de l’appliquer à des problématiques contemporaines spécifiques à la région méditerranéenne.
Les techniques de reconnaissances d’images basées sur l’apprentissage profond, dit Deep Learning, seront utilisées.
L’outil développé sera appliqué à des grains de pollen modernes afin d’étudier les mécanismes structurant les réseaux pollen-pollinisateurs-plantes dans un contexte d’environnement pollué ainsi que la variabilité interannuelle de la pollinisation de la vigne sauvage et cultivée dans un contexte de sécheresses accrues. Il sera aussi appliqué à des grains de pollen fossiles (issus de carottes sédimentaires) afin d’étudier les changements de végétations et les interactions végétation/climat/impact anthropique au cours de l’Holocène (derniers 11700 ans).