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Eu farei classificação de uso e cobertura da terra e detecção de mudanças
Ali F
Sobre este Serviço
Tradução automática
Classifico imagens de satélite em classes de cobertura do solo e quantifico o que mudou entre as datas, com números que você pode colocar em um relatório.
O QUE POSSO FAZER
- Classificação supervisionada (Random Forest, SVM, Máxima Verossimilhança)
- - Detecção de mudanças entre qualquer dois ou mais anos
- - Mapeamento de crescimento urbano e expansão de áreas construídas
- - Classes de vegetação, água, solo exposto e agricultura
- - Matriz de transição e estatísticas de área por classe
- - Avaliação de precisão com matriz de confusão e kappa
O QUE VOCÊ RECEBE
- Mapas classificados com legenda, escala e seta para o norte
- - Rasters classificados e shapefiles que você pode reutilizar
- - Tabelas de área e mudança em Excel ou CSV
- - Dados de precisão, reportados de forma honesta
POR QUE EU
Engenheiro de sensoriamento remoto e pesquisador de doutorado na Capital Normal University, Pequim. Liderei um estudo de crescimento urbano para a Gilgit Development Authority: detecção de mudanças com Sentinel-2, densidade de moradias de 2017 a 2024, levantamento com UAV a 3-4 cm e pesquisa domiciliar, entregues como mapas de uso do solo, cobertura do solo e densidade, acompanhados de relatório técnico.
Dados: Landsat 5-9, Sentinel-2, Planet, imagens de UAV. Ferramentas: QGIS, ArcGIS, Google Earth Engine, Python.
Envie sua área e os anos que deseja comparar.
Conheça mais sobre Ali F
Ali F
Geospatial Data Scientist
- A partir deChina
- Membro desdemar. de 2022
- Responde em aprox.:5 horas
Idiomas
Urdu, Inglês
I am a GIS & Remote Sensing Engineer helping organizations turn satellite imagery into decision-ready maps and models. My work combines Earth observation, GIS, and GeoAI to address challenges involving floods, glaciers, and climate risk. I specialize in Google Earth Engine, Python, and spatial machine learning.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual precisão posso esperar?
Depende da imagem, do número de classes e de quão separáveis elas são. Eu reporto a matriz de confusão e o kappa a partir de pontos de referência reais, ao invés de citar um valor de antemão. Se os dados não suportarem o nível de detalhe de classe que você quer, eu aviso antes de você fazer o pedido.
Até que ponto no passado a comparação pode ir?
Landsat cobre a maior parte do mundo desde meados dos anos 1980 com resolução de 30 m, então comparações de 30 ou 40 anos são realistas. Sentinel-2 oferece 10 m, mas só a partir de 2015. Datas mais antigas significam pixels mais grossos, então recursos pequenos podem não ser distinguíveis.
