SOLUTION

Water Resource, Waste, and Sanitation (WRWS)

Water resources are essential for sustainable communities and ecosystems. Spatial intelligence plays a crucial role in modeling water availability and demand, monitoring waste systems, and optimizing sanitation to ensure clean water access. These solutions work together to maintain a healthy, sustainable water ecosystem.

Use Cases

Water Resource Modelling

Water Resource Modelling

Floodplain and Watershed Analysis

Floodplain and Watershed Analysis

Waste Management

Waste Management

Sanitation Infrastructure Planning

Sanitation Infrastructure Planning

Water Resource Modelling

Water is essential for life, and managing it effectively requires comprehensive insights. Our geospatial solutions map water resources, assess precipitation patterns, monitor groundwater levels, and evaluate reservoir conditions. By understanding these factors, we ensure sustainable water management and protect vulnerable communities from water-related challenges.

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.