Je vais concevoir des modèles spatiaux pour l'aide à la décision géospatiale dans des notebooks de calcul

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Benny Istanto
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À propos de ce service

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Pour prendre de bonnes décisions, il faut un modèle spatial que vous pouvez vérifier, expliquer et relancer.


Je suis météorologue agricole certifié GISP avec près de 20 ans d’analyse spatiale pour les Nations Unies et la Banque mondiale. Je crée des modèles d’aide à la décision géospatiale et je les livre sous ArcGIS, QGIS ou dans des notebooks computationnels que votre équipe peut relancer avec de nouvelles données.


Ce que je réalise :

- Modèles de priorité et d’adéquation avec des poids ajustables et des scénarios

- Bassins de captation, flux de déplacements et points de congestion routière

- Apprentissage automatique pour la couverture terrestre, comme la couverture forestière annuelle

- Surimposition, proximité et statistiques zonales par limite

- Flux Earth Engine qui résument les données satellites à grande échelle


Exemple : un modèle de corridor qui évalue les cellules de 1 km pour la priorité des infrastructures et cartographie des bassins de 30 à 120 minutes autour des sites principaux.


Outils : ArcGIS, QGIS et autres outils FOSS4G, Google Earth Engine, Python et Jupyter Notebook.


Ma méthode de travail :

- Nous convenons de la méthode avant de commencer tout modèle

- Le code, les notes et les résultats sont regroupés, pour que chaque étape puisse être vérifiée

- Tous les packages incluent des cartes, des données GIS et une note méthodologique


Chaque projet étant différent en termes de données, de méthode et de résultat, contactez-moi pour une offre personnalisée.


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Benny Istanto

Exploring Climate with GIS and Data Science

  • DeIndonésie
  • Membre depuissept. 2026
  • Langues

    Indonésien, Anglais
I read the Earth from orbit and translate it into decisions on the ground. Agricultural Meteorologist by training, certified GIS Professional (GISP) by practice, I have spent nearly 20 years with the United Nations and the World Bank turning satellite pixels and rain gauges into early warnings, crop insights and risk maps. I build Python and Earth Engine pipelines, drought indices, bias-corrected rainfall, land-change analysis, and maps that hold up in a ministry briefing. Bring me a messy dataset and a hard question. You leave with clean code, an honest method, and a map that speaks.

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