Investigación
Nuestra tecnología nace de una base investigadora en teledetección, SIG, fotogrametría, GeoAI, aprendizaje automático y modelización ambiental.
Áreas de investigación
Series temporales radar, modelos de superficie de alta resolución y datos de suelo localizan criaderos acuáticos.
Temperatura, vegetación, humedad, lluvia, suelo y relieve combinados en mapas de idoneidad.
Análisis de series temporales de teledetección y meteorología vinculado a observaciones de vectores.
Marcos de SIG y redes neuronales para el riesgo de malaria y leishmaniasis cutánea.
Aprendizaje profundo recurrente y convolucional-recurrente con validación sin fugas.
Flujos reproducibles, WebGIS y mapas de prioridad para equipos de campo.
Método
Datos de satélite, dron, clima, relieve, vectores y campo con metadatos de origen y licencia.
Control de calidad, corrección, enmascarado y armonización de mallas, unidades y fechas.
Índices, compuestos temporales, variables espaciales y etiquetas para cada pregunta.
Modelos estadísticos, de aprendizaje automático y profundo con artefactos versionados.
Transferencia espacial y temporal, calibración, incertidumbre y comparación con referencias.
Mapas, paneles, API e informes con interpretación humana.
Principios de validación
Un mapa de hábitat o idoneidad derivado de satélite es una capa ambiental de apoyo a la decisión. No es evidencia directa de presencia de patógenos, ni un diagnóstico individual, ni un sustituto de la vigilancia entomológica y epidemiológica.
Pliegues espacialmente separados para que muestras cercanas nunca se filtren entre entrenamiento y prueba
Reservas temporales intactas para medir el rendimiento en años futuros
Comparación con referencias simples como la persistencia o la media histórica
Métricas complementarias, sesgo, calibración e incertidumbre — nunca una sola cifra
Rendimiento analizado por geografía, año y estrato de carga
Lenguaje preciso: una probabilidad de hábitat no es incidencia de enfermedad
Publicaciones
Una muestra de la investigación y colaboraciones del equipo fundador.
2026
Youssefi, F., Valadan Zoej, M.J., Hanafi-Bojd, A.A., Khorrami, B., Ghaderpour, E., Liu, X., Li, J.
Peer-reviewed article
2026
Rezvan, H., Valadan Zoej, M.J., Hassanpour, G., Youssefi, F., Hanafi-Bojd, A.A., Ghaderpour, E.
Earth Systems and Environment, 10, 5977–5998
2026
Parto Dezfooli, F., Valadan Zoej, M.J., Youssefi, F., et al.
Environmental Monitoring and Assessment, 198, 357
2026
Dehghan, A., Rahimi Foroushani, A., Rahimi, M., Nejati, J., Youssefi, F., Nikpour, F., Raeisi, A., Hanafi-Bojd, A.A.
Parasitology
2024
Rezvan, H., Valadan Zoej, M.J., Hassanpour, G., Youssefi, F., Hanafi-Bojd, A.A.
ISPRS Archives, XLVIII-3-W3-2024, 63–68
2024
Ismail, R.B.Y., et al.
Scientific Reports, 14, 1116
2022
Youssefi, F., Valadan Zoej, M.J., Hanafi-Bojd, A.A., Borhani Dariane, A., Khaki, M., Safdarinezhad, A.
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 108, 102746
2022
Youssefi, F., Valadan Zoej, M.J., Hanafi-Bojd, A.A., Borhani Dariane, A., Khaki, M., Safdarinezhad, A., Ghaderpour, E.
Sensors, 22(5), 1942
2022
Fakhri, A., Valadan Zoej, M.J., Safdarinezhad, A., Yavari, P.
Environmental Science and Pollution Research, 29, 76119–76134
Codiseñamos pilotos con socios, datos y validación locales.