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Ich werde Landnutzung und Landbedeckung (LULC) Klassifikation aus Satellitenbildern mit GEE,py durchführen
Raumwissenschaft für Forschungsexzellenz
Ich bin Forscher im Bereich Luft- und Raumfahrtinformationen und IT. Meine Expertise umfasst globale Effizienz bei der Nutzung urbaner Flächen, Fernerkundung und geospatiales Machine Learning. Ich hab...
Über diesen Service
Benötigst du genaue Landnutzung- und Landbedeckungskarten (LULC), die auf veröffentlichten Forschungen basieren und nicht nur eine grobe Klassifikation sind?
Ich bin Forscher im Bereich globale städtische Landnutzungseffizienz, daher ist das keine Nebenfähigkeit, sondern mein Hauptarbeitsgebiet.
Was ich anbiete:
- Überwachte Klassifikation (Random Forest, SVM, CART) und unüberwachte Clusterung (K-Means, ISODATA)
- Multi-Klassen LULC-Kartierung: bebautes Gebiet, Vegetation, Wasser, Brachland, Ackerland und mehr
- Multi-temporale LULC-Analyse zur Verfolgung von Veränderungen über Jahre oder Jahrzehnte
- Genauigkeitsbewertung mit Gesamtgenauigkeit, Kappa-Koeffizient und Verwirrungsmatrix
- Stadtwachstum und versiegelte Flächenkartierung
- Überflutungsflächen, Ackerland oder Waldflächenextraktion
- Kompatible Sensoren: Sentinel-2, Landsat-7/8/9, MODIS, PlanetScope (falls bereitgestellt)
- Ausgaben in GeoTIFF, Shapefile oder publikationsfertiger PDF-Karte
Was du bekommst:
- Klassifizierte Raster- oder Vektorkarte deines Untersuchungsgebiets
- Legende, Maßstabsbalken und Nordpfeil inklusive
- Methodenbeschreibung, geeignet für die Verwendung in wissenschaftlichen Arbeiten
- Genauigkeitsmetriken (auf Anfrage oder in Standard/Premium enthalten)
- Wiederverwendbares GEE-Skript (verfügbar als Add-on oder im Premium)
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Eingaben muss ich bereitstellen?
Teile einfach dein Untersuchungsgebiet — einen Stadtnamen, Land, Koordinaten oder eine Shapefile-Grenze. Ich kümmere mich um den Zugriff auf alle Satellitendaten via Google Earth Engine. Optional kannst du mir den gewünschten Zeitraum und die Landbedeckungsklassen mitteilen. Daten-Downloads auf deiner Seite sind nicht notwendig.
Wie genau wird die Klassifizierung sein?
Die Genauigkeit variiert je nach Landschaftskomplexität und Sensorauflösung, aber ich erreiche typischerweise eine Gesamtgenauigkeit von 85–95 %. Jede Standard- und Premium-Bestellung beinhaltet eine Verwirrungsmatrix und den Kappa-Koeffizienten, sodass du einen dokumentierten, überprüfbaren Genauigkeitsbericht hast.
Kann ich diese Karte in einer veröffentlichten Fachzeitschrift verwenden?
Ja. Ich dokumentiere den vollständigen Workflow — Sensor, Vorverarbeitungsschritte, Klassifikationsalgorithmus und Genauigkeitsmetriken — in einem Format, das für den Methodenteil eines Forschungsartikels geeignet ist. Ich füge auch räumliche Auflösung, Projektion und Datenquellenreferenzen bei.
Wie viele Landbedeckungsklassen kannst du kartieren?
In der Regel 5–8 Klassen (z.B. bebaut, Vegetation, Wasser, Ackerland, Brachland, Wald). Mehr Klassen sind möglich, verringern aber die Genauigkeit, wenn das Untersuchungsgebiet klein ist oder die Bilder begrenzt sind. Wir einigen uns vor Beginn der Klassifikation auf das Klassen-Schema.
Was ist, wenn mein Untersuchungsgebiet sehr groß oder in einer abgelegenen Region liegt?
Große Gebiete sind kein Problem — GEE verarbeitet Kontinental- und globale Skalen. Abgelegene Regionen mit begrenztem wolkenfreiem Bildmaterial benötigen eventuell einen längeren Zeitraum oder Sensor-Mischungen. Kontaktiere mich zuerst mit deiner Region, und ich bestätige die Datenverfügbarkeit, bevor du eine Bestellung aufgibst.
