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 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.