Ich führe räumliche Interpolation, Kriging und Heatmapping in QGIS ArcGIS durch

Hast du verstreute Punktdaten und brauchst eine kontinuierliche Oberflächenkarte, weißt aber nicht, welche Interpolationsmethode am besten zu deinen Daten passt?

Die meisten Freelancer verwenden eine Standardmethode und übergeben sie. Ich teste deine Daten mit mehreren Algorithmen und sage dir, welche statistisch gerechtfertigt ist – die Art von Genauigkeit, die vor einem Thesiskomitee, einem Förderbericht oder einem Peer-Review standhält.

Was ich liefere:

• Inverse Distance Weighting (IDW) mit festem und variablem Radius
• Kriging, gewöhnlich und universell
• Spline, reguliert und mit Spannung
• Methodenvergleich mit visueller und statistischer Begründung für die beste Passform
• Cross-Validation (RMSE) auf Wunsch, damit du den Fehler kennst, nicht nur das Bild

Anwendungen: Niederschlags-/Regenflächen, Grundwasserstand, Bodeneigenschaften (pH, Salzgehalt, Nährstoffe), Temperaturgradienten, Schadstoffkonzentration, beliebige punktbasierte Umweltvariablen.

Software: QGIS, SAGA GIS, ArcGIS-ähnliche Workflows, Python (scipy/pykrige) zur Validierung.

Warum mit mir arbeiten: Ich habe einen Bachelor in Raumfahrtwissenschaften mit einer Abschlussarbeit im Bereich geodätische Oberflächenmodellierung. Interpolation ist keine Menüoption, die ich anklicke, sondern eine Methode, bei der ich die Mathematik dahinter verstehe. Ich sage dir ehrlich