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Eu farei classificação de uso do solo e cobertura do solo (LULC) a partir de imagens de satélite usando gee,py
Ciência Espacial para Excelência em Pesquisa
Sou pesquisador especializado em Informação Aeroespacial e TI. Minha expertise abrange Eficiência no Uso do Solo Urbano Global, Sensoriamento Remoto e Aprendizado de Máquina Geoespacial. Tenho ampla e...
Sobre este Serviço
Precisa de mapas precisos de uso do solo e cobertura do solo (LULC) respaldados por pesquisas publicadas, não apenas uma classificação aproximada?
Sou pesquisador em eficiência do uso urbano global, então isso não é uma habilidade secundária, é minha área principal de trabalho.
O que eu ofereço:
- Classificação supervisionada (Random Forest, SVM, CART) e agrupamento não supervisionado (K-Means, ISODATA)
- Mapeamento de LULC multiclasse: construções, vegetação, água, solo exposto, agricultura, e mais
- Análise de LULC multitemporal para acompanhar mudanças ao longo dos anos ou décadas
- Avaliação de precisão com precisão geral, coeficiente Kappa e matriz de confusão
- Mapeamento de expansão urbana e superfícies impermeáveis
- Extração de áreas de inundação, agricultura ou cobertura florestal
- Sensores compatíveis: Sentinel-2, Landsat-7/8/9, MODIS, PlanetScope (se fornecido)
- Resultados em GeoTIFF, Shapefile ou mapa em PDF pronto para publicação
O que você recebe:
- Mapa raster ou vetorial classificado da sua área de estudo
- Legenda, escala e seta para o norte incluídas
- Descrição dos métodos adequada para uso em artigos acadêmicos
- Métricas de precisão (a pedido ou incluídas na versão Standard/Premium)
- Script do GEE reutilizável (disponível como complemento ou na versão Premium)
Perguntas frequentes
Tradução automática
Que informações preciso fornecer?
Basta compartilhar sua área de estudo — nome da cidade, país, coordenadas ou limite do shapefile. Eu acesso todos os dados de satélite via Google Earth Engine. Opcionalmente, informe seu período preferido e classes de cobertura do solo. Não é necessário fazer downloads de dados do seu lado.
Qual será a precisão da classificação?
A precisão varia conforme a complexidade da paisagem e a resolução do sensor, mas geralmente alcanço entre 85% e 95% de precisão geral. Cada pedido Standard e Premium inclui uma matriz de confusão e o coeficiente Kappa, para que você tenha um relatório de precisão documentado e verificável.
Posso usar esse mapa em um artigo publicado em revista?
Sim. Eu documentei todo o fluxo de trabalho — sensor, etapas de pré-processamento, algoritmo de classificação e métricas de precisão — em um formato adequado para a seção de métodos de um artigo de pesquisa. Também incluo resolução espacial, projeção e referências da fonte de dados.
Quantas classes de cobertura do solo você consegue mapear?
Normalmente de 5 a 8 classes (por exemplo, construções, vegetação, água, agricultura, solo exposto, floresta). Mais classes são possíveis, mas podem reduzir a precisão se a área de estudo for pequena ou as imagens forem limitadas. Antes de começar a classificação, concordaremos com o esquema de classes.
E se minha área de estudo for muito grande ou estiver em uma região remota?
Áreas grandes não são problema — o GEE lida com escalas continentais e globais. Regiões remotas com imagens livres de nuvens podem precisar de um período de tempo maior ou combinação de sensores. Me envie uma mensagem com sua área primeiro, e eu confirmarei a disponibilidade dos dados antes de você fazer o pedido.
