Farò mappatura geospaziale usando machine learning

Analisi dei dati geospaziali con machine learning

Sentiti libero di inviarmi le tue offerte, richieste e dettagli del progetto, e discutiamo insieme il miglior supporto che posso offrirti per le tue esigenze di geospaziale e machine learning.

Servizi di esempio:

1. Mappe di idoneità: come colture, habitat, nutrienti del suolo o servizi ecosistemici.
2. Previsione dei rischi: come incendi, deforestazione, emissioni, alluvioni o subsidenza.
3. Modellazione dell'impatto climatico: come integrare scenari SSP per valutare gli effetti potenziali dei cambiamenti climatici.
4. Classificazione copertura/uso del suolo.

Processi di esempio:

1. Pre-elaborazione dei campioni: pulire, standardizzare e ridurre l'autocorrelazione spaziale nei tuoi dati.
2. Raccolta e selezione dei predictor: applicare metodi come correlazione di Pearson, VIF e eliminazione ricorsiva delle caratteristiche.
3. Ottimizzazione degli iperparametri: migliorare i parametri del modello usando tecniche come grid search o ottimizzazione bayesiana.
4. Selezione e validazione del modello: dividere i dati, eseguire cross-validation spaziale e garantire risultati affidabili.
5. Report dettagliati: ricevi rapporti approfonditi con analisi scientifiche e infografiche.

Strumenti: R, Python, Google Earth Engine.

Modello: Random Forest, XBoost, MaxEnt, SVM, kNN e modello ensemble.