Ik verklein de schaal van de grace voor grondwaterbeoordeling

Sommige informatie is automatisch vertaald.

Pakistan

Ik spreek Engels, Pasjtoe, Urdu, Duits

80 bestellingen voltooid

Klanten tevredenheid en kwaliteit staan bij ons voorop

Ik ben Mansoor, een GIS-analist met meer dan vijf jaar ervaring in Geographic Information Systems (GIS). Met een academische achtergrond in civiele techniek en waterresource-ingenieur, breng ik een st...

Niveau 2

Voldoet aan hoge prestatiecriteria en heeft een bewezen staat van dienst in het voldoen aan de verwachtingen van de klant.

Over deze dienst

Zoals we weten GRACE Satellite biedt wereldwijde dekking met maandelijkse temporele resolutie, waardoor wetenschappers lange termijn watertrends kunnen volgen, vooral in data-arme regio's. TWS van GRACE vertegenwoordigt de totale hoeveelheid water die opgeslagen is in de vorm van gletsjers, sneeuw/ijs, rivieren, meren/dammen, vegetatiedek, bodemvocht en grondwater (Famiglietti, 2004). Ondanks de baanbrekende bijdragen, heeft GRACE data een aanzienlijke beperkte ruimtelijke resolutie (0,25° x 0,25° of zelfs grover) (Sahour, 2020). Deze schaal is te breed voor regionale of lokale waterbeheer toepassingen, waar beslissingen vaak afhangen van veel fijnere ruimtelijke details. Daarom zijn downscaling technieken essentieel om GRACE data om te zetten in hogere resolutie schattingen die besluitvorming op basin- of sub-basin niveau kunnen ondersteunen (Long et al., 2013). Statistische downscaling technieken worden veel toegepast, met een verscheidenheid aan algoritmen die variëren van eenvoudige lineaire regressie tot meer geavanceerde niet-lineaire machine learning (ML) methoden (Ali et al., 2021).


Kortom, we gebruiken de GRACE satellietbeelden om GRACE te downscalen naar een zeer fijne resolutie op basis van jouw wensen.

Expertise:

Voorspellende analyse

Overige

Programmeertaal:

Python

Frameworks:

Scikit-learn

Panda

Tools:

Overige

Mijn portfolio