Je réaliserai une cartographie géospatiale à l'aide de machine learning

Analyse de données géospatiales avec machine learning

N'hésitez pas à m'envoyer vos offres, demandes et détails de projet, et discutons du meilleur accompagnement que je peux vous offrir pour vos besoins en géospatiale et machine learning.

Exemples de services :

1. Cartographie de l'adéquation : telles que les cultures, habitats, nutriments du sol ou services écosystémiques.
2. Prédiction des risques : telles que les incendies, déforestation, émissions, inondations ou affaissements.
3. Modélisation de l'impact climatique : telles que l'intégration des scénarios SSP pour évaluer les impacts potentiels du changement climatique.
4. Classification de l'occupation ou de l'utilisation des sols.

Exemples de traitement :

1. Prétraitement des échantillons : nettoyage, normalisation et réduction de l'autocorrélation spatiale dans vos données.
2. Collecte et sélection de prédicteurs : application de méthodes comme la corrélation de Pearson, VIF et la sélection récursive de caractéristiques.
3. Optimisation des hyperparamètres : ajustement des paramètres du modèle avec des techniques comme la recherche en grille ou l'optimisation bayésienne.
4. Sélection et validation du modèle : division des données, validation croisée spatiale et garantie de résultats fiables.
5. Rapports détaillés : réception de rapports complets avec analyse scientifique et infographies.

Outils : R, Python, Google Earth Engine.

Modèle : Random Forest, XBoost, MaxEnt, SVM, kNN, et modèle d'ensemble.