Farei análise de dados climáticos, hidromet, risco de seca e inundação com dados de satélite

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Benny Istanto
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Sobre este Serviço

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Cada seca começa como um número que ninguém verificou a tempo.


Sou meteorologista agrícola e certificado GISP. Há quase 20 anos, transformo registros de satélite e estações em alertas precoces de seca e inundação para o Programa Mundial de Alimentos da ONU e o Banco Mundial, além de manter ferramentas de código aberto para índices climáticos.


O que posso analisar:

- Índices de seca como SPI, SPEI e EDDI, de 1 a 72 meses

- Anomalia de precipitação, períodos de seca e chuva, precipitação extrema

- Eventos de seca e umidade: duração, magnitude, intensidade e frequência

- Probabilidade de inundação e exposição de pessoas e culturas

- Precipitação de satélite verificada ou corrigida com pluviômetros

- Anomalia de temperatura e tendências de longo prazo


Como trabalho:

- Concordamos os indicadores, período e fonte de dados antes de qualquer processamento

- Cada etapa é automatizada, assim os resultados podem ser verificados e rerunados

- Você recebe uma nota honesta sobre o que os dados podem e não podem dizer


Você recebe mapas, gráficos, dados em grade (NetCDF ou GeoTIFF), tabelas e uma nota de método. Pacotes superiores incluem slides, estatísticas de eventos e um fluxo de trabalho reutilizável em Python ou Earth Engine.


Cada projeto varia em dados, método e saída, então envie uma mensagem para uma oferta personalizada.


Conheça mais sobre Benny Istanto

Benny Istanto

Exploring Climate with GIS and Data Science

  • A partir deIndonésia
  • Membro desdeset. de 2026
  • Idiomas

    Indonésio, Inglês
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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