Forester

Organisasjoner som arbeider med skogvern, restaurering og karbonregnskap trenger pålitelig, repeterbar overvåking over store og ofte avsidesliggende områder. FORESTER kombinerer satellittbilder, geospatiale analyser og prediktiv AI for å omdanne store mengder EO-data til handlingsbar intelligens for verifisering, håndheving og prosjektoppfølging.

Nøkkelfunksjoner:

• Multi-kilde EO-inntak: Integrerer optiske og SAR-bilder (Sentinel-2, Sentinel-1, Landsat 8, høyoppløselig SkySat) for å opprettholde dekning gjennom skyer og varierende revisittider.
• Nesten sanntidsvarsling: Automatisk deteksjon og push-varsler (>80 % nøyaktighet) for baldakin-tap, ryddehendelser, brannutbrudd og infrastrukturinntrenging, levert direkte til mobile enheter.
• Prediktiv risikoforutsigelse: Månedlige prognoser for avskogingshotspots ved bruk av maskinlæringsmodeller tilpasset lokal kontekst, som muliggjør proaktiv håndheving før hendelser inntreffer.
• Biomasse- og karbon MRV: Vegetasjonsindekser og modellerte biomasseutdata som støtter karbonlager-vurdering og MRV-arbeidsflyter for prosjektutviklere og samsvarsteam.
• Automatisert rapportering og API-er: Samsvarsferdige rapporter og REST API-er for integrasjon i partnersystemer, som støtter ESG-rapportering og regulatoriske håndhevingskrav.
• Integrasjon av bakkedata: Deltakende verktøy som kombinerer satellittintelligens med feltverifisering fra skogvoktere for høyere tillitsnivå i resultatene.

FORESTER skiller seg ut med sitt impact-først-design: pilotutplasseringer i Indonesia og Brasil som dekker over 350 000 hektar oppnådde en 60 % reduksjon i avskogingsrater og 80 % lavere overvåkingskostnader sammenlignet med tradisjonelle feltrevisjoner. Utviklet med støtte fra ESA og Netherlands Space Office og kommersielt lansert i 2024, retter den seg mot skogbruksselskaper, bevaringsorganisasjoner og offentlige etater i Sørøst-Asia, Latin-Amerika og Afrika.