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Farò analisi con Google Earth Engine e scriverò script GEE personalizzati
Muhammad M
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Google Earth Engine è potente e complicato. Scrivo lo script così tu non devi farlo.
La mia tesi di MSc ha processato 30 anni di immagini Landsat in GEE per mappare i cambiamenti di copertura del suolo e la perdita di carbonio. Questo è il mio lavoro quotidiano, non una competenza secondaria.
COSA COSTRUISCO IN GEE
- Serie temporali di NDVI, EVI, NDWI, NDBI, NBR e indici personalizzati
- Classificazione uso / copertura del suolo (Random Forest, SVM, CART) con valutazione dell'accuratezza
- Rilevamento dei cambiamenti tra due date o epoche
- Mascheratura delle nuvole e mosaici per Landsat 5/7/8/9 e Sentinel-2
- Elaborazione SAR di Sentinel-1, estrazione di acqua e inondazioni
- Statistiche zonali, grafici, esportazioni CSV e GeoTIFF
- Tendenze di siccità, calore urbano, deforestazione e vegetazione
COME RICEVI
Codice API commentato in JavaScript o Python che funziona, mappe esportate e GeoTIFF, un CSV dei risultati, grafici e una breve nota sui metodi. Il codice è tuo per riutilizzarlo.
PERCHÉ SCEGLIERE ME
Master presso l'Università RUDN di Mosca. Classificazione con Random Forest con un'accuratezza complessiva tra il 97,8% e il 99,2% su cinque epoche. Sei studi aperti su GEE e SAR su GitHub.
Rendo conto dell'accuratezza onestamente, anche quando un metodo non performa al meglio.
Dimmi la tua area, le date e la domanda. Confermerò la fattibilità prima che tu ordini.
Scopri di più su Muhammad M
Muhammad M
GIS Remote Sensing Analyst
- DaPakistan
- Membro daago 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Urdu, Sindhi, Inglese
I am a geospatial analyst specializing in satellite imagery analysis, LULC classification, and carbon stock estimation for climate projects. I bridge the gap between technical remote sensing and real-world climate impact, helping organizations monitor forests and meet reporting standards like VCS and REDD+.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Ho bisogno di un mio account Google Earth Engine?
Aiuta, ma non è necessario. Se ne hai uno, condivido lo script e le risorse direttamente nel tuo account così tutto è tuo. Se non ce l'hai, lo eseguo sul mio e consegno il codice più tutte le esportazioni - puoi registrarti gratuitamente in seguito e incollarlo.
Quali satelliti e dataset puoi usare?
Landsat 4-9, Sentinel-1 SAR, Sentinel-2, MODIS, VIIRS, ERA5-Land, CHIRPS, SRTM, WorldPop, Dynamic World e la maggior parte del catalogo pubblico di GEE. Se un dataset esiste in GEE, posso lavorarci.
Fino a quando può risalire l'analisi?
Landsat risale agli anni '80, quindi un'analisi di cambiamenti multi-decennali è realistica. Sentinel-2 inizia dal 2015 e Sentinel-1 intorno al 2014. Ti dirò la data più antica e realistica per la tua area specifica.
Spiegherai il codice o te lo consegnerai così com'è?
Lo script è completamente commentato e includo una nota sui metodi. Se vuoi una spiegazione passo passo, offro sessioni live 1-a-1 - guarda il mio gig di formazione su Earth Engine, o chiedimi un'offerta personalizzata che includa entrambi.
Puoi garantire una cifra di accuratezza specifica?
No, e sii cauto con chi lo fa. L'accuratezza dipende dalla tua area, dalla separabilità delle classi e dalla qualità dei dati di riferimento. Riporto la matrice di confusione reale, Kappa e F1 - anche quando un risultato è debole.
Puoi pubblicare i risultati come app web interattiva?
Sì. Posso creare un GEE App o una dashboard Streamlit/Folium così i colleghi non tecnici possono esplorare i risultati nel browser. Disponibile su Premium o come offerta personalizzata.
