Geospatial Intelligence and Data Science

GECOsistema georuumilise luure ja andmeteaduse teenuseliin ühendab GIS-i, satelliidipilte, andmepõhiseid meetodeid ja keskkonnamudeleid kohandatud veebirakendusteks, mis toetavad otsuseid avalikus halduses, erasektoris, põllumajanduses, taastuvenergia ja veeressursside haldamises. Rimini keskkonnainseneride ettevõte hangib, töötleb ja analüüsib Maa vaatlusandmeid ning rakendab neile masinõppetehnikaid, kasutades raamistikke nagu TensorFlow ja scikit-learn Microsoft Azure ja Amazon AWS pilveinfrastruktuuril.

Mainitud rakendused hõlmavad:

• Kliimasäästlik põllumajandus ja niisutus: algoritmid, mida toidetakse madala hinnaga andurite, droonide ja satelliidivaatluste andmetega, ennustavad saagikoristuse niisutus- ja väetamisvajadusi ning toetavad saagikuse prognoosimist; põllumajandustöö tugineb Copernicuse Sentinel-andmetele ja Copernicuse C3S kliimateenustele.
• Hüdroenergia prognoosimine: masinõppemudelid ennustavad hüdroenergia tootmist mõjutavaid muutujaid, et toetada energiakauplemist veebiliidese kaudu.
• Üleujutuste ja loodusõnnetuste kaardistamine: Sentinel-2 pildid töödeldakse andmepõhise lävepõhise meetodiga koos DEM-põhiste, maakasutuse, litoloogia ja teiste ruumiliste näitajatega, et kiiresti kaardistada üleujutusalad.
• Optimaalne asukoha valik: GIS-põhised ruumilise otsustustoe süsteemid ühendavad mitmekriteeriumanalüüsi kaardialgebraaga, et valida energiaplantside, põllumajanduse ja lineaarse infrastruktuuri asukohad.

Veebipõhiseks kasutamiseks on ettevõte välja töötanud GECOMapi, raamistikku veebikaardirakenduste loomiseks, mis põhineb Pythonil, GDAL-il ja OpenLayersil ning järgib OGC standardeid nagu WMS ja WFS. Selle kõige tavalisem tehnoloogiapinu hõlmab ka MapServerit või GeoServerit ning PostgreSQL/PostGIS-i, toetatakse ka ESRI lahendusi; ettevõte loob ka töölauapõhiseid GIS-projekte QGIS-is ja ArcMapis. Iga teenus kohandatakse kliendi jaoks koostöödisaini ja agiilse arendusprotsessi kaudu.