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Farei análise do Google Earth Engine e escreverei scripts personalizados de gee
Muhammad M
Sobre este Serviço
Tradução automática
Google Earth Engine é poderoso e complicado. Eu escrevo o script para você não precisar fazer isso.
Minha tese de mestrado processou 30 anos de imagens Landsat no GEE para mapear mudanças na cobertura do solo e perda de carbono. Essa é minha rotina, não uma habilidade secundária.
O QUE EU CONSTRUO NO GEE
- Séries temporais de NDVI, EVI, NDWI, NDBI, NBR e índices personalizados
- Classificação de uso / cobertura do solo (Random Forest, SVM, CART) com avaliação de precisão
- Detecção de mudanças entre duas datas ou épocas
- Mascaramento de nuvens e mosaico para Landsat 5/7/8/9 e Sentinel-2
- Processamento de Sentinel-1 SAR, extração de água e enchentes
- Estatísticas zonais, gráficos, exportações CSV e GeoTIFF
- Tendências de seca, calor urbano, desmatamento e vegetação
VOCÊ RECEBE
Código API em JavaScript ou Python comentado que roda, mapas exportados, GeoTIFFs, um CSV com resultados, gráficos e uma breve nota de métodos. O código é seu para reutilizar.
POR QUE EU
Mestrado na Universidade RUDN em Moscou. Classificação com Random Forest com precisão geral entre 97,8% e 99,2% em cinco épocas. Seis estudos abertos de GEE e SAR no GitHub.
Eu relato a precisão com honestidade, incluindo onde um método tem desempenho abaixo do esperado.
Conte sua área, datas e questão. Confirmarei a viabilidade antes de você fazer o pedido.
Conheça mais sobre Muhammad M
Muhammad M
GIS Remote Sensing Analyst
- A partir dePaquistão
- Membro desdeago. de 2026
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Urdu, Sindi, Inglês
I am a geospatial analyst specializing in satellite imagery analysis, LULC classification, and carbon stock estimation for climate projects. I bridge the gap between technical remote sensing and real-world climate impact, helping organizations monitor forests and meet reporting standards like VCS and REDD+.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Preciso de minha própria conta no Google Earth Engine?
Ajuda, mas não é obrigatório. Se você tiver, compartilho o script e os ativos direto na sua conta, assim tudo fica seu. Se não tiver, rodo na minha e entrego o código mais todas as exportações — você pode se registrar de graça depois e colar tudo lá.
Quais satélites e conjuntos de dados você pode usar?
Landsat 4-9, Sentinel-1 SAR, Sentinel-2, MODIS, VIIRS, ERA5-Land, CHIRPS, SRTM, WorldPop, Dynamic World e a maior parte do catálogo público do GEE. Se um dataset existe no GEE, posso trabalhar com ele.
Até que ponto a análise pode ir no tempo?
Landsat vai até os anos 80, então análise de mudanças multi-decadais é viável. Sentinel-2 começa em 2015 e Sentinel-1 por volta de 2014. Direi a data mais antiga e realista para sua área específica.
Você explica o código ou só entrega?
O script é totalmente comentado e incluo uma nota de métodos. Se quiser uma explicação ao vivo, ofereço sessões 1 a 1 — veja meu serviço de treinamento em Earth Engine, ou peça uma oferta personalizada que combine ambos.
Você pode garantir uma precisão específica?
Não, e cuidado com quem promete isso. A precisão depende da sua área, separabilidade das classes e qualidade dos dados de referência. Eu apresento a matriz de confusão real, Kappa e F1 — inclusive quando o resultado é fraco.
Você pode publicar resultados como um app web interativo?
Sim. Posso criar um GEE App ou um painel Streamlit/Folium para que colegas não técnicos explorem os resultados no navegador. Disponível na versão Premium ou como oferta personalizada.
