SOLUTION

Agriculture and Food Security (AFS)

Optimizing agriculture through spatial insight is necessary to protect crops and boost food security, ensuring the world’s population can thrive, even in challenging conditions.

Use Cases

Food Security Planning

Food Security Planning

Precision Farming and Crop Monitoring

Precision Farming and Crop Monitoring

Food Supply Chain Optimization

Food Supply Chain Optimization

Food Security Planning

Addressing food security requires a deep understanding of agricultural productivity, distribution networks, and environmental impacts. From monitoring key factors like soil health, climate patterns, and water availability to assessing global needs and evaluating food insurance coverage, geospatial intelligence solutions provide valuable insights to ensure a resilient and sustainable food system.

See More Publication

usecase

Discover articles and tutorials to help you build better

Ilustrasi untuk Optimalisasi Restorasi Mangrove: Solusi Iklim Berbasis Data untuk Indonesia

Optimalisasi Restorasi Mangrove: Solusi Iklim Berbasis Data untuk Indonesia

Indonesia, sebagai negara dengan ekosistem mangrove terluas, memiliki potensi besar dalam mitigasi iklim. Kajian ini menguraikan pendekatan berbasis data untuk menentukan lokasi, spesies, dan strategi restorasi mangrove yang paling efektif, didukung oleh proyeksi penurunan emisi karbon untuk 100 tahun ke depan.

Ilustrasi untuk Memahami Kota Lewat Mata Warga: Urban Perspective Analysis

Memahami Kota Lewat Mata Warga: Urban Perspective Analysis

Pembangunan kota seringkali mengabaikan persepsi emosional warga. Artikel ini membahas Urban Perspective Analysis, metode deep learning yang menggunakan citra jalan untuk memetakan bagaimana warga merasakan lingkungannya—apakah sebuah jalan terasa aman, hidup, atau membosankan. Sebuah cara baru bagi perencana untuk merancang ruang yang lebih manusiawi.

Ilustrasi untuk Mengatasi Krisis Sanitasi Bandung dengan Spatial Machine Learning

Mengatasi Krisis Sanitasi Bandung dengan Spatial Machine Learning

Meskipun ODF 100%, akses sanitasi layak di Bandung baru 69,12%. Penelitian ini menawarkan solusi inovatif berbasis spatial machine learning untuk merancang sistem sanitasi terpusat yang efisien, menargetkan kawasan prioritas dan mengusulkan WWTP baru untuk meningkatkan kesehatan kota.