Farò analisi dei dati climatici, hydromet, rischio siccità e alluvione con dati satellitari

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Benny Istanto
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Informazioni su questo servizio

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Ogni siccità inizia come un numero che nessuno ha controllato in tempo.


Sono un meteorologo agricolo e certificato GISP. Da quasi 20 anni trasformo record satellitari e di stazioni in allarmi precoci di siccità e alluvioni per il Programma Alimentare Mondiale delle Nazioni Unite e la Banca Mondiale, e mantengo strumenti open-source per gli indici climatici.


Ciò che posso analizzare:

- Indici di siccità come SPI, SPEI e EDDI, da 1 a 72 mesi

- Anomalie di precipitazione, periodi secchi e umidi, precipitazioni estreme

- Eventi di siccità e umidità: durata, intensità, magnitudo e frequenza

- Probabilità di alluvione e esposizione di persone e colture

- Precipitazioni satellitari controllate o corrette rispetto alle pluviometri

- Anomalia di temperatura e tendenze a lungo termine


Come lavoro:

- Concordiamo gli indicatori, il periodo e la fonte dei dati prima di qualsiasi elaborazione

- Ogni passaggio è scriptato, così i risultati possono essere verificati e rieseguiti

- Ti fornisco una nota sincera su cosa i dati possono e non possono dire


Riceverai mappe, grafici, dati grigliati (NetCDF o GeoTIFF), tabelle e una nota metodologica. I pacchetti più avanzati includono slide, statistiche sugli eventi e un workflow riutilizzabile in Python o Earth Engine.


Ogni progetto varia in dati, metodo e output, quindi contattami per un'offerta personalizzata.


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Benny Istanto

Exploring Climate with GIS and Data Science

  • DaIndonesia
  • Membro daset 2026
  • Lingue

    Indonesiano, Inglese
I read the Earth from orbit and translate it into decisions on the ground. Agricultural Meteorologist by training, certified GIS Professional (GISP) by practice, I have spent nearly 20 years with the United Nations and the World Bank turning satellite pixels and rain gauges into early warnings, crop insights and risk maps. I build Python and Earth Engine pipelines, drought indices, bias-corrected rainfall, land-change analysis, and maps that hold up in a ministry briefing. Bring me a messy dataset and a hard question. You leave with clean code, an honest method, and a map that speaks.

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