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Mac Donald
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Suchst du nach detaillierter und genauer Landnutzungs- und Landbedeckungsanalyse (LULC)? Ich spezialisiere mich auf Kartierung und Erkennung von Veränderungen im Laufe der Zeit mit modernsten Plattformen wie ArcMap, ArcGIS Pro, Python, Google Earth Engine (GEE) und maschinellen Lerntechniken. Meine Dienstleistungen umfassen die Identifikation verschiedener Landbedeckungsklassen (z.B. Vegetation, städtische Gebiete, Wasserflächen, landwirtschaftliche Flächen) und die Analyse zeitlicher Veränderungen anhand von Satellitenbildern wie Landsat, Sentinel und hochauflösenden kommerziellen Datensätzen. Mit Fachkenntnissen in überwachten und unüberwachten Klassifikationen, Random Forest und anderen maschinellen Lernalgorithmen liefere ich zuverlässige Ergebnisse, die auf dein spezielles Untersuchungsgebiet oder Projekt abgestimmt sind.

Egal, ob du LULC-Karten, Trendanalysen oder Impact-Bewertungen für Stadtplanung, Landwirtschaft oder Umweltschutz benötigst – ich bin für dich da. Ich sorge für hochwertige Ergebnisse durch Datenvorverarbeitung, Bildklassifikation und Validierung mit statistischen Genauigkeitsbewertungen. Außerdem kann ich aufschlussreiche Berichte, Zeitreihen-Visualisierungen und GIS-kompatible Layer erstellen, um deine Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Lass uns zusammenarbeiten, um deine räumlichen Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln.

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Mac Donald

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  • AusKenia
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I possess strong skills in data analysis, data science, and mathematics, which I apply to geospatial-related projects with expertise in software such as ArcGIS, ERDAS, and QGIS. I am particularly passionate about undertaking projects focused on biomass estimation, forest canopy height analysis, and carbon sequestration. Using advanced remote sensing techniques and tools, I analyze forest ecosystems, leveraging data from LiDAR, Sentinel imagery, and other sources to assess above-ground biomass, monitor vegetation health, and evaluate carbon storage potential.

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