Ce stage s'inscrit dans le cadre du projet MATHIS (Méthode automatique de télédétection des habitats informels pour la santé), qui vise à analyser les liens entre les environnements urbains informels et la santé. Le projet est structuré en plusieurs tâches, dont la première concerne la détection automatique des favelas par apprentissage profond. Mon travail porte sur la typologie des favelas à partir de données environnementales et de données de santé.

J'ai utilisé des méthodes d'analyse spatiale et des outils de géotraitement pour préparer et croiser les données. Ensuite, une classification non supervisée contraignante (COP-KMeans) a été appliquée pour regrouper les mailles d'analyse en clusters homogènes.

Enfin, une étude de corrélation entre les clusters obtenus, les indicateurs de santé et les données de température a été menée afin d'identifier d'éventuelles relations significatives entre les caractéristiques de l'environnement urbain et les conditions de santé.