Je vais effectuer la détection de changement et le LULC

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Mac Donald
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À propos de ce service

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Vous recherchez une analyse détaillée et précise de l'utilisation des terres et de la couverture du sol (LULC) ? Je me spécialise dans la cartographie et la détection des changements au fil du temps en utilisant des plateformes de pointe telles qu'ArcMap, ArcGIS Pro, Python, Google Earth Engine (GEE) et des techniques d'apprentissage automatique. Mes services incluent l'identification des différentes classes de couverture du sol (par exemple, végétation, zones urbaines, plans d'eau, terres agricoles) et l'analyse des changements temporels à l'aide d'images satellites comme Landsat, Sentinel et des ensembles de données commerciaux haute résolution. Avec une expertise en classification supervisée et non supervisée, Random Forest et autres algorithmes d'apprentissage automatique, je fournis des résultats fiables adaptés à votre zone d'étude ou à vos exigences de projet.

Que vous ayez besoin de cartes LULC, d'une analyse des tendances ou d'évaluations d'impact pour l'urbanisme, l'agriculture ou la conservation de l'environnement, je suis là pour vous aider. Je garantis des résultats de haute qualité en prétraitant les données, en classant les images et en validant les résultats avec des évaluations statistiques de précision. De plus, je peux générer des rapports approfondis, des visualisations de séries temporelles et des couches prêtes pour GIS pour soutenir vos processus de décision. Collaborons pour transformer vos données spatiales en actions concrètes.

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Mac Donald

biomass estimation forest canopy height carbon estimation soil organic

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I possess strong skills in data analysis, data science, and mathematics, which I apply to geospatial-related projects with expertise in software such as ArcGIS, ERDAS, and QGIS. I am particularly passionate about undertaking projects focused on biomass estimation, forest canopy height analysis, and carbon sequestration. Using advanced remote sensing techniques and tools, I analyze forest ecosystems, leveraging data from LiDAR, Sentinel imagery, and other sources to assess above-ground biomass, monitor vegetation health, and evaluate carbon storage potential.

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