Ich schätze Biomasse, organischen Boden und Kohlenstoffgehalt

Willkommen bei meinem umfassenden Gig, der sich auf Biomasse-Schätzung, Kohlenstoffbindung-Analyse und Bodenorganik-Kohlenstoff (SOC) Bewertung spezialisiert hat. Ich nutze fortschrittliche maschinelle Lerntechniken wie Random Forest und SVM innerhalb von Google Earth Engine, um verschiedene Ökosysteme zu analysieren. Mit Daten von GEDI, Sentinel-1, Sentinel-2 und DEM-basierten Variablen wie Hangneigung und Höhe integriere ich Vegetationsindizes wie NDVI, EVI und Bare Soil Index, um präzise Vorhersagen zu erstellen. Mein Ansatz umfasst spektrale Mischungsanalyse (SMA) für eine detaillierte Zerlegung von Vegetations- und Bodeneigenschaften, was die Erkennung von Waldstörungen wie Abholzung und Brände ermöglicht. Für die SOC-Bewertung verwende ich Bodendaten aus globalen Datensätzen, kombiniert mit topografischen und spektralen Prädiktoren, um die SOC-Verteilung zu kartieren und Hotspots zu identifizieren. Mit Fachwissen in zeitlicher und räumlicher Analyse liefere ich umsetzbare Erkenntnisse für nachhaltiges Landmanagement, Klimawandel-Minderung und Umweltschutz, um genaue und datenbasierte Lösungen für eine grünere Zukunft zu gewährleisten.