Vou criar modelos espaciais para suporte à decisão geoespacial em notebooks computacionais

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Benny Istanto
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Sobre este Serviço

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Decisões boas precisam de um modelo espacial que você possa verificar, explicar e rodar novamente.


Sou meteorologista agrícola e certificado GISP, com quase 20 anos de análise espacial para as Nações Unidas e o Banco Mundial. Crio modelos de suporte à decisão geoespacial e entrego eles em ArcGIS, QGIS ou notebooks computacionais que sua equipe pode rerodar com novos dados.


O que eu crio:

- Modelos de prioridade e adequação com pesos ajustáveis e cenários

- Áreas de captação por tempo de viagem, fluxos de viagem e gargalos nas estradas

- Classificação de uso da terra por aprendizado de máquina, como cobertura florestal anual

- Sobreposição, proximidade e estatísticas zonais por limite

- Fluxos de trabalho no Earth Engine que resumem dados de satélite em escala


Exemplo: um modelo de corredor que avalia células de 1 km para prioridade de infraestrutura e mapeia áreas de captação de 30 a 120 minutos ao redor dos principais locais.


Ferramentas: ArcGIS, QGIS e outras ferramentas FOSS4G, Google Earth Engine, Python e Jupyter Notebook.


Como eu trabalho:

- Concordamos o método antes de qualquer modelagem começar

- Código, notas e resultados ficam juntos, para que cada passo possa ser verificado

- Todos os pacotes incluem mapas, dados GIS e uma nota do método


Cada projeto difere em dados, método e resultado, 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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