Haré análisis espacial avanzado y modelado predictivo

"Ejemplo de un modelo de riesgo predictivo que generé usando datos espaciales y el algoritmo de regresión logística (LoR). Esto demuestra mi capacidad para procesar datos de terreno, aplicar modelos estadísticos/de aprendizaje automático y producir mapas de riesgo listos para publicación para la gestión ambiental."

Este mapa muestra un Análisis de zonas de susceptibilidad a deslizamientos para una región montañosa, creado usando el método de regresión logística (LoR), un enfoque popular de aprendizaje automático/estadístico en GIS.

Características principales mostradas:

• Niveles de susceptibilidad a deslizamientos: El mapa categoriza el terreno en cinco zonas de riesgo distintas según la codificación por colores:
• Rojo (Muy alto) y naranja (alto): Áreas altamente vulnerables a futuros deslizamientos, concentradas principalmente en pendientes empinadas y valles.
• Amarillo (Medio): Zonas de riesgo moderado.
• Verde claro (bajo) y verde oscuro (muy bajo): Terrenos seguros y estables.
• Inventario de deslizamientos: Los puntos/áreas negras representan ubicaciones reales de deslizamientos históricos, que se usan para entrenar y validar la precisión predictiva del modelo.
• Elementos cartográficos: Incluye elementos estándar de mapas como una barra de escala (en kilómetros), flecha de orientación al norte y coordenadas geográficas precisas (rejilla de latitud/longitud).