SOLUTION

Ecosystem Service and Conservation (ESC)

From forests to wetlands, our ecosystems are invaluable, yet fragile. Reveals unseen threats to biodiversity using spatial data science and environmental analysis.

Use Cases

Biodiversity Monitoring

Biodiversity Monitoring

Environmental Analysis & Management

Environmental Analysis & Management

Conservation Priority

Conservation Priority

Biodiversity Monitoring

Keeping track of environmental changes is essential for early biodiversity resource protection. We involve the continuous observation of air, water, and land conditions using geospatial technologies. This proactive approach ensures early detection of potential issues, enabling swift, informed decisions that safeguard our valuable biodiversity.

See More Publication

usecase

Discover articles and tutorials to help you build better

Ilustrasi untuk Optimasi Rute Pedagang Keliling untuk Meningkatkan Penjualan dan Efisiensi

Optimasi Rute Pedagang Keliling untuk Meningkatkan Penjualan dan Efisiensi

Pedagang Kaki Lima (PKL) sering menghadapi fluktuasi pendapatan akibat keterbatasan informasi lokasi strategis. Melalui pendekatan GeoIntelligence, Tim GISACT Social Project menganalisis aspek spasial dan temporal rute penjualan pedagang keliling roti di Kota Bandung untuk mengidentifikasi hotspot penjualan dan merekomendasikan rute yang lebih efektif.

Ilustrasi untuk Potensi Blue Carbon di Asia Pasifik dalam Perspektif Spasial

Potensi Blue Carbon di Asia Pasifik dalam Perspektif Spasial

Analisis spasial ekosistem blue carbon di kawasan Asia Pasifik menggunakan data satelit multitemporal dan pemodelan machine learning. Kajian ini mengidentifikasi distribusi mangrove, seagrass, dan saltmarsh, memetakan hotspot tekanan ekologis, serta menentukan wilayah prioritas konservasi berbasis perubahan tekanan lingkungan dari waktu ke waktu.

Ilustrasi untuk Pemodelan Spasial Risiko Malaria di Indonesia

Pemodelan Spasial Risiko Malaria di Indonesia

Kajian pemodelan spasial risiko malaria di Indonesia menggunakan pendekatan machine learning dan deep learning berbasis data lingkungan dan sosioekonomi. Analisis ini menyoroti wilayah berisiko tinggi, ketimpangan akses layanan kesehatan, serta prioritas penanganan malaria berbasis data spasial.