Ik doe geospatiale mapping met machine learning

Geospatiale data-analyse met machine learning

Voel je vrij om je aanbiedingen, vragen en projectdetails naar mij toe te sturen, en laten we bespreken welke ondersteuning ik het beste kan bieden voor jouw geospatiale en machine learning behoeften.

Voorbeeld diensten:

1. Geschiktheidsmapping: zoals gewassen, habitats, bodemvoedingsstoffen of ecosysteemdiensten.
2. Risicovoorspelling: zoals branden, ontbossing, emissies, overstromingen of bodembeweging.
3. Modeling van klimaatimpact: zoals het integreren van SSP-scenario's om de mogelijke effecten van klimaatverandering te beoordelen.
4. Landbedekking/-gebruik classificatie.

Voorbeeld verwerking:

1. Voorbewerking van samples: schoonmaken, standaardiseren en verminderen van ruimtelijke autocorrelatie in je data.
2. Verzamelen & selecteren van predictor: toepassen van methoden zoals Pearson correlatie, VIF en recursive feature elimination.
3. Hyperparameter tuning: optimaliseren van modelparameters met technieken zoals grid search of Bayesian optimalisatie.
4. Modelkeuze & validatie: data splitsen, ruimtelijke cross-validatie uitvoeren en betrouwbare resultaten garanderen.
5. Uitgebreide rapportage: gedetailleerde rapporten met wetenschappelijke analyse en infographics ontvangen.

Tools: R, Python, Google Earth Engine.

Model: Random Forest, XBoost, MaxEnt, SVM, kNN en ensemble model.