Ich klassifiziere Landbedeckung mit Satellitenbildern und maschinellem Lernen
Über diesen Service
Ich erstelle Landbedeckungskarten mit Satellitenbildern und geospatialer Analyse. Dieser Service ist nützlich für Landwirtschaft, Forstwirtschaft, Umweltüberwachung, Stadtplanung, Forschung und Landmanagementprojekte.
Ich kann dein Gebiet in Landbedeckungsklassen wie Vegetation, Wald, Landwirtschaft, Wasser, nackter Boden, bebautes Gebiet, Weideland, Feuchtgebiete oder benutzerdefinierte Klassen basierend auf deinen Projektanforderungen einteilen. Ich arbeite mit Sentinel-2, Landsat, GeoTIFFs, bestehenden Rasterdaten, Trainingsproben oder Referenzkarten.
Je nach Paket kann ich eine grundlegende Landbedeckungskarte, Flächenstatistiken pro Klasse, GIS-kompatible Ausgabedateien, Genauigkeitsbewertungen bei verfügbaren Validierungsdaten und einen kurzen Interpretationsbericht bereitstellen.
Lieferungen können PNG-Karten, GeoTIFF, Shapefile, GeoPackage, CSV-Statistiken und PDF-Zusammenfassung umfassen. Bitte gib deine AOI-Grenze, benötigte Klassen, Zieljahr oder -saison sowie Trainings- oder Referenzdaten an, falls vorhanden.
Programmiersprache:
Python
Frameworks:
scikit-learn
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keras
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Panda
Tools:
Jupyter-Notizbuch
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MLflow
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Colab
