Ik voer geavanceerde ruimtelijke analyse en voorspellende modellering uit

"Voorbeeld van een voorspellend hazard model dat ik heb gemaakt met behulp van ruimtelijke data en het Logistic Regression (LoR) algoritme. Dit toont mijn vermogen om terrein data te verwerken, statistische/machine learning modellen toe te passen en publicatieklare risicokaarten voor milieubeheer te produceren."

Deze kaart toont een Risicogebied voor aardverschuivingen voor een bergachtig gebied, gemaakt met behulp van de Logistic Regression (LoR) methode, een populaire machine learning/statistische aanpak in GIS.

Belangrijke kenmerken:

• Risiconiveaus aardverschuivingen: De kaart verdeelt het terrein in vijf verschillende risicogebieden op basis van kleurcodering:
• Rood (Zeer Hoog) & Oranje (Hoog): Gebieden die zeer kwetsbaar zijn voor toekomstige aardverschuivingsgebeurtenissen, vooral geconcentreerd langs steile hellingen en valleien.
• Geel (Medium): Gemiddelde risicogebieden.
• Lichtgroen (Laag) & Donkergroen (Zeer Laag): Veilige, stabiele terreinen.
• Aardverschuivingsinventarisatie: De zwarte punten/vlekken vertegenwoordigen daadwerkelijke historische aardverschuivingslocaties, die worden gebruikt om de voorspellende nauwkeurigheid van het model te trainen en te valideren.
• Kartografische elementen: Bevat standaard kaartonderdelen zoals een schaalbalk (in kilometers), een noordpijl en exacte geografische coördinaten (Latitude/Longitude raster).