Costruirò modelli spaziali per il supporto decisionale geospaziale nei notebook computazionali

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Benny Istanto
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Le decisioni importanti richiedono un modello spaziale che puoi verificare, spiegare e ripetere.


Sono un meteorologo agricolo e certificato GISP con quasi 20 anni di analisi spaziale per le Nazioni Unite e la Banca Mondiale. Costruisco modelli di supporto decisionale geospaziali e li consegno in ArcGIS, QGIS o notebook computazionali che il tuo team può riutilizzare con dati nuovi.


Ciò che costruisco:

- Modelli di priorità e idoneità con pesi e scenari regolabili

- Bacini di traffico, flussi di viaggio e colli stradali

- Apprendimento automatico per copertura del suolo, come copertura forestale annuale

- Overlay, prossimità e statistiche zonali per confine

- Workflow di Earth Engine che riassumono i dati satellitari su larga scala


Esempio: un modello di corridoio che valuta le celle da 1 km per priorità infrastrutturale e mappa bacini di 30-120 minuti intorno ai siti principali.


Strumenti: ArcGIS, QGIS e altri strumenti FOSS4G, Google Earth Engine, Python e Jupyter Notebook.


Come lavoro:

- Concordiamo il metodo prima di iniziare qualsiasi modellazione

- Codice, note e risultati sono insieme, così ogni passo può essere verificato

- Tutti i pacchetti includono mappe, dati GIS e una nota sul metodo


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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