Estoy buscando un profesional con experiencia en Python, ArcGIS y QGIS para ejecutar un proyecto que ya está completamente diseñado, con el objetivo de obtener resultados geoespaciales de erosión, acumulación, cambios en la cobertura vegetal y zonas de riesgo por inundación en la cuenca del río Caluma. El proyecto ya está configurado, y solo necesito ayuda para ejecutar los siguientes pasos: Ejecutar scripts en Python para procesar los datos geoespaciales que ya se tienen. Generar mapas y resultados geoespaciales utilizando ArcGIS y QGIS a partir de imágenes satelitales y los índices NDVI, NDWI y SAR. Obtener resultados en formatos geoespaciales (.tiff y otros formatos de salida) a partir de los análisis realizados. Generar la cartografía temática con los resultados del análisis de zonas de erosión y acumulación, zonas de riesgo y cambios en la cobertura vegetal. Requisitos: Experiencia sólida en Python para trabajar con datos geoespaciales (trabajo con bibliotecas como geopandas, rasterio, shapely, entre otras). Experiencia avanzada en ArcGIS y QGIS para realizar el análisis espacial y generar mapas, además de conocer cómo realizar la corrección y manejo de datos geoespaciales. Capacidad para procesar imágenes satelitales y realizar análisis con los índices NDVI, NDWI, SAR. Habilidad para generar los resultados finales en .tiff y otros formatos geoespaciales según lo requerido por el proyecto. Lo que ya está hecho: El diseño del proyecto está completo, con las imágenes, datos y código inicial. Los objetivos, metodología y resultados esperados ya están establecidos. Los datos (en .tiff y otros formatos) ya están listos para ser procesados y analizados. Lo que necesitas hacer: Levantar el proyecto, ejecutar los scripts y asegurarte de que los análisis generen los resultados esperados. Procesar los datos utilizando las herramientas necesarias. Asegurarte de que los resultados finales se entreguen en los formatos correctos (.tiff, etc.) y que estén listos para la interpretación. Entregables: Los mapas finales generados. Los resultados geoespaciales procesados (en los formatos solicitados). El código Python final utilizado para la ejecución y análisis.