Het lijkt erop dat deze dienst tijdelijk niet beschikbaar is
Ik voer machine learning lulc-classificatie uit met random forest


Over deze dienst
Automatische vertaling
Waarom een expert inhuren voor LULC?
Nauwkeurige Landgebruik Landbedekking (LULC) data vormen de basis van elke veerkrachtige stedelijke of milieustrategie. Ik ben gespecialiseerd in hoogprecisie ruimtelijke analyse door gebruik te maken van Machine Learning (Random Forest) en de enorme rekenkracht van GEE. Ik lever niet alleen een kaart, maar een gevalideerde, beleidsklare onderbouwing.
Wat ik aanbied:
- Machine Learning precisie: Ik gebruik Random Forest en Supervised Classification om resultaten met hoge nauwkeurigheid te garanderen.
- Veranderingsdynamiek: Ik laat niet alleen "voor en na" zien; ik bied een gedetailleerde overgangsmatrix om precies te laten zien hoe landcategorieën verschuiven.
- Wetenschappelijke validatie: Elk Premium project bevat een Nauwkeurigheidsbeoordeling om te zorgen dat de data betrouwbaar is voor publicatie of beleidsgebruik.
- Grootschalige verwerking: Expert in het verwerken van grote gebieden (Pune analyse van 527 km²) met behulp van GEE.
Ik ben een UGC NET gekwalificeerde onderzoeker en City Professional met een Master in Steden en Governance van TISS. Mijn achtergrond in Publieke Administratie en praktische ervaring bij organisaties zoals Janaagraha en de Odisha State Finance Commission stellen me in staat om de kloof te overbruggen tussen complexe GIS-data en beleidsinzichten.
Maak kennis met Abhijeet P
Spatial Analysis Expert
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindsjan 2026
Talen
Engels, Marathi, Hindi
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Hoe verschilt jouw werk van dat van een standaard GIS freelancer?
Ik ben een UGC NET gekwalificeerde onderzoeker en City Professional. Naast technische mapping begrijp ik ook de kant van Policy Analysis. Mijn ervaring met technische analyse en beleidsorganisaties zorgt ervoor dat jouw LULC-gegevens worden gepresenteerd als een "gevalideerde onderbouwing" voor stedelijk bestuur.
Welke data gebruik je voor LULC-classificatie?
Ik gebruik voornamelijk multispectrale satellietbeelden van Landsat (5, 8 en 9) en Sentinel-2 via Google Earth Engine (GEE).
Hoe garandeer je de nauwkeurigheid van de classificatie?
Ik voer een rigoureuze wetenschappelijke validatie uit. Ik gebruik een Random Forest ML-algoritme en voer een nauwkeurigheidsbeoordeling uit (met een confusion matrix, Kappa-coëfficiënt en algemene nauwkeurigheid) om te zorgen dat de data betrouwbaar is voor beleids- of academisch gebruik.
Kun je landgebruiksveranderingen over een lange periode analyseren?
Ja. Ik ben gespecialiseerd in veranderingdetectie en longitudinale beoordelingen. Ik kan transities over decennia analyseren (bijvoorbeeld van 2014 tot 2024) om stedelijke uitbereiding, vegetatieverlies of waterlichaam-schrinkingen te kwantificeren.
Welke grootte van geografisch gebied kun je aan?
Dankzij GEE’s cloud computing kan ik zeer grote studiegebieden verwerken. Eerder heb ik een uitgebreide beoordeling gedaan voor Pune City met een oppervlakte van 527 km². Ik kan ook werken aan grote gebieden, zoals de staat Maharashtra of Uttar Pradesh (India).
Welke bestandsformaten zal ik ontvangen?
Je ontvangt high-resolution GeoTIFFs (raster), Shapefiles (vector) en een statistisch overzicht (CSV/Excel) van de landgebruiksveranderingen. Ik kan ook een professionele kaartlay-out in QGIS leveren.

