Farò analisi spaziale avanzata e modellazione predittiva

"Esempio di un modello di rischio predittivo che ho generato usando dati spaziali e l'algoritmo di regressione logistica (LoR). Questo mostra la mia capacità di processare dati del terreno, applicare modelli statistici/apprendimento automatico e produrre mappe di rischio pronte per la pubblicazione per la gestione ambientale."

Questa mappa mostra un Analisi della Suscettibilità alle Frane per una regione montuosa, creata usando il metodo di regressione logistica (LoR), un approccio popolare di machine learning/statistico in GIS.

Caratteristiche principali mostrate:

• Livelli di Suscettibilità alle Frane: La mappa classifica il terreno in cinque zone di rischio distinte in base alla codifica colore:
• Rosso (Molto Alto) & Arancione (Alto): Aree altamente vulnerabili a futuri eventi di frana, concentrate principalmente lungo pendii ripidi e valli.
• Giallo (Medio): Zone di rischio moderato.
• Verde Chiaro (Basso) & Verde Scuro (Molto Basso): Terreni sicuri e stabili.
• Inventario delle Frane: I punti/zone neri rappresentano le posizioni storiche delle frane, usate per addestrare e validare l'accuratezza predittiva del modello.
• Elementi cartografici: Include elementi standard come barra di scala (in chilometri), freccia di orientamento a nord e coordinate geografiche precise (griglia di latitudine/longitudine).