Ich führe Google Earth Engine und GIS-Analyse mit Python durch


Über diesen Service
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Hallo! Ich bin Mijan, ein professioneller GIS- und Landvermessungsspezialist mit über 6 Jahren praktischer Erfahrung in Geographischen Informationssystemen (GIS), Raum- und Flächennanalyse, digitaler Kartierung und geospatialer Datenvisualisierung.
Ich spezialisiere mich auf die Bereitstellung hochwertiger Themenkarten, Raum- und Flächennanalyse, Landvermessungskarten, Gebiet- und Grenzlinienkarten, Landnutzung/Vegetationskarten (LULC), Eignungsanalysen und maßgeschneiderte GIS-Lösungen unter Verwendung branchenüblicher Tools wie ArcGIS, QGIS, Google Earth Engine (GEE) und Fernerkundungsdatensätze.
Egal, ob du präzise kartografische Karten, GIS-Datenverarbeitung, Georeferenzierung, Shapefile-Erstellung, Rasteranalyse, Vektoranalysen oder professionelle Kartenlayouts benötigst, ich liefere Ergebnisse, die technisch fundiert, optisch klar und entscheidungsbereit sind.
Ich glaube daran, echten Mehrwert für meine Kunden zu schaffen durch klare Kommunikation, große Liebe zum Detail, schnelle Bearbeitungszeit und zuverlässige Projektlieferung. Mein Ziel ist nicht nur, Aufgaben zu erledigen, sondern dein Projekt zum Erfolg zu führen.
Fühl dich frei, meine Gigs zu erkunden. Ich freue mich darauf, deine Anforderungen zu besprechen und eine maßgeschneiderte GIS-Lösung für dich zu entwickeln.
Beste Grüße,
Mijan
Lerne Mijanur Rahman kennen
Geo Mapping Solutions from GIS and REMOTE SENSING EXPERT
- AusBangladesch
- Mitglied seitDez. 2017
- Letzte Lieferung1 Jahr
Sprachen
Englisch, Hindi, Deutsch, Arabisch
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FAQ
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Welche Arten von geospatial Analysen kannst du durchführen?
Ich kann eine Vielzahl von geospatialen Analysen durchführen, einschließlich Landnutzung/Vegetationskartierung, NDVI-Zeitreihenanalyse, Niederschlags- und Temperaturtrends, räumliche Korrelation und maschinelles Lernen mit Google Earth Engine und Jupyter Notebook.
Welche Tools und Bibliotheken nutzt du?
Ich benutze hauptsächlich Python mit Bibliotheken wie geopandas, rasterio, xarray, matplotlib und earthengine-api in Jupyter Notebook – kombiniert mit Google Earth Engine für groß angelegte geospatiale Berechnungen.
Kannst du sowohl mit Raster- als auch mit Vektordaten arbeiten?
Ja! Ich arbeite effizient mit Rasterdaten (z.B. Satellitenbilder, Klimagitter) und Vektordaten (z.B. Shapefiles, GeoJSON) für räumliche Analysen und Visualisierungen.
Welche Datenquellen nutzt du für die Analyse?
Ich verwende Open-Source-Datensätze wie NASA NEX-GDDP, MODIS, Landsat, Sentinel und CHIRPS – oder du kannst deine eigenen Daten bereitstellen.
Kannst du das Notebook an meine Region oder Dataset anpassen?
Absolut! Teile mir einfach deine Region of Interest (ROI) oder Dataset mit, und ich passe das Notebook speziell auf deine Projektanforderungen an.
Bietest du Visualisierungs-Dashboards oder nur statische Ergebnisse an?
Standardmäßig liefere ich Karten und Diagramme innerhalb von Jupyter. Ich kann aber auch interaktive Visualisierungen mit Folium, Plotly erstellen oder Ergebnisse für Web-Dashboards exportieren (verfügbar in Premium-Paketen).
Welche Dateiformate liefern Sie?
Du erhältst Ausgaben in Formaten wie .ipynb (Notebook), .csv, .tif, .shp, .geojson oder .png/.pdf Karten, je nach deiner Anfrage.

