Je vais classer la couverture du sol à l'aide d'images satellite et d'apprentissage automatique
À propos de ce service
Je vais créer des cartes de classification de la couverture du sol en utilisant des images satellite et l'analyse géospatiale. Ce service est utile pour l'agriculture, la foresterie, la surveillance environnementale, l'urbanisme, la recherche et la gestion des terres.
Je peux classer votre zone en classes de couverture du sol telles que végétation, forêt, agriculture, eau, sol nu, zone bâtie, pâturages, zones humides ou classes personnalisées selon vos besoins. Je peux travailler avec Sentinel-2, Landsat, GeoTIFF, données raster existantes, échantillons d'entraînement ou cartes de référence.
Selon le package, je peux fournir une carte de couverture du sol de base, des statistiques de superficie par classe, des fichiers prêts pour SIG, une évaluation de la précision si des données de validation sont disponibles, et un court rapport d'interprétation.
Les livrables peuvent inclure des cartes PNG, GeoTIFF, shapefile, GeoPackage, statistiques CSV et résumé PDF. Veuillez fournir la limite de votre AOI, les classes requises, l'année ou la saison cible, ainsi que toute donnée d'entraînement ou de référence si disponible.
Langage de programmation:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
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keras
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Panda
Outils:
Jupyter Notebook
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MLflow
•
Colab
