Farei mapeamento geoespacial usando aprendizado de máquina

Análise de Dados Geoespaciais com Aprendizado de Máquina

Sinta-se à vontade para me enviar suas propostas, dúvidas e detalhes do projeto, e vamos discutir o melhor suporte que posso oferecer para suas necessidades de geoespacial e aprendizado de máquina.

Serviços de exemplo:

1. Mapeamento de aptidão: como culturas, habitats, nutrientes do solo ou serviços de ecossistemas.
2. Previsão de risco: como incêndios, desmatamento, emissões, enchentes ou subsidência.
3. Modelagem de impacto climático: como integrar cenários SSP para avaliar os possíveis impactos das mudanças climáticas.
4. Classificação de cobertura/uso da terra.

Processamento de exemplo:

1. Pré-processamento de amostras: limpar, padronizar e reduzir a autocorrelação espacial nos seus dados.
2. Coleta e seleção de preditores: aplicar métodos como correlação de Pearson, VIF e eliminação recursiva de características.
3. Ajuste de hiperparâmetros: otimizar os parâmetros do modelo usando técnicas como busca em grade ou otimização bayesiana.
4. Seleção e validação do modelo: dividir os dados, realizar validação cruzada espacial e garantir resultados confiáveis.
5. Relatórios detalhados: receber relatórios completos com análises científicas e infográficos.

Ferramentas: R, Python, Google Earth Engine.

Modelo: Random Forest, XBoost, MaxEnt, SVM, kNN e modelo de ensemble.