Realizaré clasificación de uso de suelo y cobertura terrestre y detección de cambios


Acerca de este Servicio
Traducción automática
Clasifico imágenes satelitales en clases de cobertura del suelo y cuantifico los cambios entre fechas, con números que puedes incluir en un informe.
LO QUE PUEDO HACER
- Clasificación supervisada (Random Forest, SVM, Máxima Verosimilitud)
- - Detección de cambios entre cualquier par de años o más
- - Mapeo de crecimiento urbano y expansión de áreas construidas
- - Clases de vegetación, agua, suelo desnudo y agricultura
- - Matriz de transición y estadísticas de área por clase
- - Evaluación de precisión con matriz de confusión y kappa
LO QUE RECIBIRÁS
- Mapas clasificados con leyenda, barra de escala y flecha que indica el norte
- - Rasters y shapefiles clasificados que puedes reutilizar
- - Tablas de área y cambios en Excel o CSV
- - Datos de precisión, reportados con honestidad
POR QUÉ ELEGIRME
Ingeniero en teledetección e investigador con doctorado en la Capital Normal University, Beijing. Lideré un estudio de crecimiento urbano para la Gilgit Development Authority: detección de cambios con Sentinel-2, densidad de viviendas 2017 vs 2024, encuesta con UAV a 3-4 cm y encuesta domiciliaria, entregados como mapas de uso del suelo, cobertura del suelo y densidad, junto con un informe técnico.
Datos: Landsat 5-9, Sentinel-2, Planet, imágenes de UAV. Herramientas: QGIS, ArcGIS, Google Earth Engine, Python.
Envía tu área y los años que quieres comparar.
Conoce a Ali F
Geospatial Data Scientist
- DeChina
- Miembro desdemar 2022
- Responde aprox. en:5 horas
Idiomas
Urdu, Inglés
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué precisión puedo esperar?
Depende de la imagen, del número de clases y de qué tan separables sean. Reporto la matriz de confusión y kappa a partir de puntos de referencia reales en lugar de citar una cifra de antemano. Si los datos no soportan el nivel de detalle de clases que deseas, te lo diré antes de que hagas el pedido.
¿Hasta qué fecha puede hacerse la comparación?
Landsat cubre la mayor parte del mundo desde mediados de los 80 a 30 m, por lo que comparaciones en 30 o 40 años son realistas. Sentinel-2 ofrece 10 m desde 2015. Fechas más antiguas significan píxeles más gruesos, por lo que características pequeñas pueden no ser separables.

