Haré mapeo geoespacial usando machine learning

Análisis de datos geoespaciales con machine learning

No dudes en enviarme tus ofertas, consultas y detalles del proyecto, y discutamos la mejor forma en que puedo apoyarte en tus necesidades de geoespacial y machine learning.

Servicios de ejemplo:

1. Mapeo de idoneidad: como cultivos, hábitats, nutrientes del suelo o servicios ecosistémicos.
2. Predicción de riesgos: como incendios, deforestación, emisiones, inundaciones o subsidencia.
3. Modelado del impacto climático: como integrar escenarios SSP para evaluar los posibles efectos del cambio climático.
4. Clasificación de cobertura y uso del suelo.

Procesamiento de ejemplo:

1. Preprocesamiento de muestras: limpiar, estandarizar y reducir la autocorrelación espacial en tus datos.
2. Recolección y selección de predictores: aplicar métodos como correlación de Pearson, VIF y eliminación recursiva de características.
3. Optimización de hiperparámetros: ajustar los parámetros del modelo usando técnicas como búsqueda en cuadrícula u optimización bayesiana.
4. Selección y validación del modelo: dividir datos, realizar validación cruzada espacial y asegurar resultados confiables.
5. Informe completo: recibir informes detallados con análisis científico e infografías.

Herramientas: R, Python, Google Earth Engine.

Modelo: Random Forest, XBoost, MaxEnt, SVM, kNN y modelo de conjunto.