Il semble que ce service ait été suspendu
Je vais réaliser une classification lulc par apprentissage automatique avec la forêt aléatoire


À propos de ce service
Traduction automatique
Pourquoi engager un expert pour le LULC ?
Des données précises sur l'utilisation des terres et la couverture du sol (LULC) sont la base de toute stratégie urbaine ou environnementale résiliente. Je me spécialise dans l’analyse spatiale de haute précision en utilisant l'apprentissage automatique (Random Forest) et la puissance de calcul massive de GEE pour fournir plus qu’une simple carte, je propose une base de preuves validée et prête pour la politique.
Ce que je propose :
- Précision par apprentissage automatique : J’utilise Random Forest et classification supervisée pour garantir des résultats précis.
- Dynamiques de changement : Je ne me contente pas de montrer le « avant et après » ; je fournis une matrice de transition détaillée pour illustrer précisément comment les catégories de terres évoluent.
- Validation scientifique : Chaque projet Premium inclut une évaluation de la précision pour assurer la fiabilité des données pour la publication ou l’utilisation politique.
- Traitement à grande échelle : Expert dans la gestion de grandes zones (analyse de Pune sur 527 km²) en utilisant GEE.
Je suis un chercheur qualifié UGC NET et un professionnel de la ville avec un master en Villes et Gouvernance de TISS. Mon parcours en administration publique et mon expérience pratique avec des organisations telles que Janaagraha et la Commission des finances de l’État d’Odisha me permettent de faire le lien entre données GIS complexes et insights politiques.
Découvrez Abhijeet P
Spatial Analysis Expert
- DeInde
- Membre depuisjanv. 2026
Langues
Anglais, Marathi, Hindi
Traduction automatique
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
En quoi votre travail diffère-t-il d’un freelance GIS standard ?
Je suis un chercheur qualifié UGC NET et un professionnel de la ville. Au-delà de la cartographie technique, je comprends l’analyse politique. Mon expérience en analyse technique et en organisation politique garantit que vos données LULC sont présentées comme une « base de preuves validée » pour la gouvernance urbaine.
Quelles données utilisez-vous pour la classification LULC ?
J’utilise principalement des images satellites multispectrales de Landsat (5, 8 et 9) et Sentinel-2 via Google Earth Engine (GEE).
Comment garantissez-vous la précision de la classification ?
Je réalise une validation scientifique rigoureuse. J’utilise un algorithme ML Random Forest et je mène une évaluation de la précision (génération d’une matrice de confusion, coefficient Kappa et précision globale) pour assurer la fiabilité des données pour un usage politique ou académique.
Pouvez-vous analyser les changements d’utilisation des terres sur une longue période ?
Oui. Je me spécialise dans la détection de changement et les évaluations longitudinales. Je peux analyser les transitions sur plusieurs décennies (par exemple, comparer 2014 à 2024) pour quantifier l’étalement urbain, la perte de végétation ou la réduction des plans d’eau.
Quelle taille de zone géographique pouvez-vous traiter ?
Grâce à la puissance de calcul cloud de GEE, je peux gérer des zones d’étude très vastes. J’ai déjà réalisé une évaluation complète pour la ville de Pune couvrant 527 km². Je peux également travailler sur de grandes zones, comme l’état du Maharashtra ou de l’Uttar Pradesh (Inde).
Quels formats de fichiers vais-je recevoir ?
Vous recevrez des GeoTIFF haute résolution (raster), des shapefiles (vector) et un résumé statistique (CSV/Excel) des changements d’utilisation des terres. Je peux aussi fournir une mise en page professionnelle de carte dans QGIS.

