Eu vou classificar cobertura do solo usando imagens de satélite e aprendizado de máquina
Sobre este Serviço
Vou criar mapas de classificação de cobertura do solo usando imagens de satélite e análise geoespacial. Este serviço é útil para agricultura, silvicultura, monitoramento ambiental, planejamento urbano, pesquisa e projetos de gestão de terras.
Posso classificar sua área em classes de cobertura do solo como vegetação, floresta, agricultura, água, solo exposto, área construída, pastagem, áreas úmidas ou classes personalizadas de acordo com as necessidades do seu projeto. Posso trabalhar com Sentinel-2, Landsat, GeoTIFFs, dados raster existentes, amostras de treinamento ou mapas de referência.
Dependendo do pacote, posso fornecer um mapa básico de cobertura do solo, estatísticas de área por classe, arquivos de saída prontos para GIS, avaliação de precisão se dados de validação estiverem disponíveis e um breve relatório de interpretação.
Os entregáveis podem incluir mapas PNG, GeoTIFF, shapefile, GeoPackage, estatísticas em CSV e resumo em PDF. Por favor, forneça o limite da sua AOI, classes necessárias, ano ou estação alvo e quaisquer dados de treinamento ou referência, se disponíveis.
Linguagem de programação:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
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keras
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Panda
Ferramentas:
caderno Jupyter
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MLflow
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Colab
