SOLUTION

Urban, Transport, and Community (UTC)

Optimize infrastructure and set the stage for vibrant urban communities to new levels through Spatial Data Science, considering the value of location.

Use Cases

Smart City Development

Smart City Development

Transportation and Accessibility Planning

Transportation and Accessibility Planning

Community Development Empowering

Community Development Empowering

Urban Sustainability Monitoring

Urban Sustainability Monitoring

Human Perception Analysis

Human Perception Analysis

Smart City Development

Cities face the challenge of balancing growth with sustainability. Geospatial intelligence can help design smart cities by integrating real-time data on infrastructure, resources, and urban services. Bringing better decision-making, improving public services, and enhancing quality of life through smarter, more efficient urban planning.

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.