The aim is to develop data structures and algorithms for simulation, generation and distribution, making it possible to represent a variety of landscapes over continental areas (several hundred thousand or million square kilometers) with a high level of accuracy (around ten meters). The originality of this work is that it benefits from the synergy of recent research in computer graphics, learning and geomorphology. The field of study covers, among others, the following themes: 

1. Simulation of terrain on continental scales according to tectonic fold curves: procedural synthesis, example-based augmentation and simulation algorithms need to be adapted to produce the characteristic folded relief observed in geomorphology. One possible approach is to adapt and augment Stream Power Erosion geological models combined with a three-dimensional strata model to enable interactive control via vector or tensor fields. The idea is to approximate the solution of a partial differential equation as described in [10] by approximating the calculation of the drainage area, or the integral taking into account sediment transport, in order to obtain a simulation in interactive time. The extension of this model to a simplified glacial erosion method [12] by significantly modifying the Stream Power Erosion equation to enable the synthesis of reliefs characteristic of high mountain ranges also represents a scientific and technical challenge. 

2. Augmentation de détails, simulation de modelés et synthèse de reliefs verticaux : falaises, arches, canyons mais également des structures plus fines comme les failles ou les changements d’aspect de la roche affleurant en fonction des strates. Il faudra transposer les algorithmes classiques de simulation d’érosion de manière à pouvoir simuler des effets géologiques complexes comme le creusement de canyons par les rivières ou l’érosion thermique ou maritime des falaises. La génération de ces détails sera guidée par les données générées par les simulations précédentes, définissant le contexte et les contraintes géologiques globales de la région considérée. En particulier, on s'inspirera des travaux mesurant la formation de terrasses maritimes [11] en combinant des algorithmes de simulation d’élévation de la croute et d'érosion côtière de type invasion-percolation prenant en compte les différentes strates. Dans ce contexte, une approche consistera à réaliser des simulations à moyenne ou petite échelle et à en tirer des algorithmes de modélisation par apprentissage sur ces données, grâce à des méthodes de machine learning.