Clasificaré la cobertura del suelo usando imágenes satelitales y aprendizaje automático
Acerca de este Servicio
Crearé mapas de clasificación de cobertura del suelo usando imágenes satelitales y análisis geoespacial. Este servicio es útil para agricultura, silvicultura, monitoreo ambiental, planificación urbana, investigación y proyectos de gestión de tierras.
Puedo clasificar tu área en clases de cobertura del suelo como vegetación, bosque, agricultura, agua, suelo desnudo, área construida, pastizal, humedales o clases personalizadas según las necesidades de tu proyecto. Puedo trabajar con Sentinel-2, Landsat, GeoTIFFs, datos ráster existentes, muestras de entrenamiento o mapas de referencia.
Dependiendo del paquete, puedo ofrecer un mapa básico de cobertura del suelo, estadísticas de área por clase, archivos listos para GIS, evaluación de precisión si hay datos de validación y un informe breve de interpretación.
Los entregables pueden incluir mapas en PNG, GeoTIFF, shapefile, GeoPackage, estadísticas en CSV y resumen en PDF. Por favor, proporciona los límites de tu AOI, clases requeridas, año o temporada objetivo y cualquier dato de entrenamiento o referencia si está disponible.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
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keras
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Panda
Herramientas:
Jupyter Notebook
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MLflow
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Colab
