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Realizaré clasificación de uso de suelo y cobertura vegetal con machine learning usando random forest
Abhijeet P
Acerca de este Servicio
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¿Por qué contratar a un experto en LULC?
Los datos precisos de uso de suelo y cobertura vegetal (LULC) son la base de cualquier estrategia urbana o ambiental resiliente. Me especializo en análisis espacial de alta precisión aprovechando Machine Learning (Random Forest) y el poder computacional masivo de GEE para ofrecer más que un simple mapa, proporciono una base de evidencia validada y lista para políticas.
Lo que ofrezco:
- Precisión en Machine Learning: Utilizo Random Forest y Clasificación Supervisada para garantizar resultados de alta precisión.
- Dinámica de cambios: No solo muestro el "antes y después"; proporciono una matriz de transición detallada para mostrar exactamente cómo cambian las categorías de tierra.
- Validación científica: Cada proyecto Premium incluye una Evaluación de precisión para asegurar que los datos sean confiables para publicación o uso en políticas.
- Procesamiento a gran escala: Experto en manejar áreas grandes (análisis de Pune de 527 km²) usando GEE.
Soy un investigador calificado en UGC NET y profesional de la ciudad con una maestría en Ciudades y Gobernanza de TISS. Mi formación en Administración Pública y experiencia práctica con organizaciones como Janaagraha y la Comisión de Finanzas del Estado de Odisha me permiten cerrar la brecha entre datos GIS complejos y conocimientos políticos.
Conoce a Abhijeet P
Abhijeet P
Spatial Analysis Expert
- DeIndia
- Miembro desdeene 2026
Idiomas
Inglés, Maratí, Hindi
Abhijeet is a GIS analyst and data visualization expert dedicated to bridging the gap between raw data and decision making. By mastering industry standard tools like QGIS, GEE, and Power BI. I am detail oriented and committed to accurate, timely delivery. I specialize in handling large, complex geo-datasets and converting them into clean, visual stories and high quality maps.
My technical expertise spans geospatial analysis (including LULC, suitability modeling, georeferencing, digitisation, and vector/raster processing), remote sensing via GEE, and advanced dashboarding using DAX measures.
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Mi porfolio
FAQ
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¿En qué se diferencia tu trabajo de un freelancer estándar de GIS?
Soy un investigador calificado en UGC NET y profesional de la ciudad. Más allá del mapeo técnico, comprendo el análisis de políticas. Mi experiencia en análisis técnico y organizaciones políticas asegura que tus datos LULC se presenten como una "base de evidencia validada" para la gobernanza urbana.
¿Qué datos utilizas para la clasificación LULC?
Principalmente uso imágenes satelitales multiespectrales de Landsat (5, 8 y 9) y Sentinel-2 a través de Google Earth Engine (GEE).
¿Cómo garantizas la precisión de la clasificación?
Realizo una validación científica rigurosa. Uso un algoritmo de Machine Learning Random Forest y llevo a cabo una Evaluación de precisión (generando una matriz de confusión, coeficiente Kappa y precisión general) para asegurar que los datos sean confiables para uso en políticas o académicos.
¿Puedes analizar cambios en el uso de la tierra durante un largo período?
Sí. Me especializo en detección de cambios y evaluaciones longitudinales. Puedo analizar transiciones durante décadas (por ejemplo, comparando 2014 con 2024) para cuantificar expansión urbana, pérdida de vegetación o reducción de cuerpos de agua.
¿Qué tamaño de área geográfica puedes manejar?
Gracias a la computación en la nube de GEE, puedo manejar áreas de estudio muy grandes. Anteriormente completé una evaluación integral para la ciudad de Pune que cubre 527 km². También puedo trabajar en áreas grandes, como el estado de Maharashtra o Uttar Pradesh (India).
¿Qué formatos de archivos recibiré?
Recibirás GeoTIFFs de alta resolución (raster), shapefiles (vector) y un resumen estadístico (CSV/Excel) de los cambios en el uso de la tierra. También puedo proporcionar un diseño profesional de mapa en QGIS.
