Ik pas deep learning toe in satellietbeelden voor segmentatie en objectdetectie

Ontdek het volledige potentieel van je satellietbeelden met Deep Learning!

Ik ben gespecialiseerd in GeoAI en Deep Learning voor remote sensing, en bied nauwkeurige feature extractie, segmentatie en objectdetectie van satelliet- en UAV-beelden. Mijn diensten zijn ideaal voor:

• Landbedekkingssegmentatie: bossen, waterlichamen, stedelijke gebieden, vegetatie
• Objectdetectie: gebouwen, wegen, voertuigen of specifieke doelen
• Veranderingen detecteren: vergelijkingen van tijdsbeelden om milieuproblemen of stedelijke veranderingen te monitoren
• Feature extractie: terrein-, hydrologische of geologische kenmerken
• Ik gebruik state-of-the-art Deep Learning modellen zoals U-Net, Mask R-CNN, YOLO en CNN-gebaseerde architecturen voor resultaten met hoge nauwkeurigheid.

Waarom voor mij kiezen?

• Expertise in Deep Learning voor geospatiale data
• Sterke achtergrond in GIS, Remote Sensing, UAV & LiDAR data
• Ervaring met Google Earth Engine, ArcGIS, QGIS, Pix4D, Python en TensorFlow/PyTorch
• Deliverables omvatten segmentatiekaarten, objectdetectie-uitvoer, shapefiles, GIS-lagen en gedetailleerde rapporten

Of het nu gaat om milieumonitoring, stedelijke planning of hydrologische studies, ik zet complexe satellietgegevens om in actiegerichte, kant-en-klare inzichten.