Google Earth Engine

Las cadenas de suministro sostenibles son fundamentales para las empresas. Earth Engine ayuda a las empresas a analizar la cobertura y el uso del terreno en los centros de abastecimiento para resaltar el riesgo de deforestación en sus cadenas de suministro. El mapa global de la cobertura forestal del JRC de la CE del 2020 es útil para esto. Este conjunto de datos, una representación espacialmente explícita de la presencia o ausencia de bosques en el 2020 con una resolución de 10 metros, corresponde al Reglamento de la deforestación de la UE, que exigirá que las empresas proporcionen declaraciones afirmando que los bienes vendidos o producidos en la UE no se han cultivado en tierras deforestadas después del 31 de diciembre de 2020.

TraceMark, creado por el partner NGIS de Google Cloud Advantage, utiliza Earth Engine para cartografiar el abastecimiento de materias primas y los posibles riesgos en las cadenas de suministro mundiales. Esto proporciona una monitorización integral de primera milla y estadísticas de trazabilidad completas.

TraceMark utiliza marcos líderes y proporciona funciones específicas del Reglamento sobre la deforestación de la UE (EUDR) para la mitigación de riesgos y la diligencia debida, como el intercambio de datos y la interacción con los proveedores, así como métricas de sostenibilidad para la creación de informes.

TraceMark proporciona soluciones para varios productos que ayudan a gestionar todos los productos afectados por el EUDR, como la palma, el café, el cacao, la soja y el papel.

Las agencias de respuesta ante desastres necesitan datos y estadísticas precisos y oportunos para supervisar los incendios, evaluar los riesgos y proteger los recursos. Los conjuntos de datos de Earth Engine, como GOES MCMIP (imágenes), GOES FDC (detección de incendios) y FIRMS (Fire Information for Resource Management System), se pueden analizar para monitorizar los incendios, así como para facilitar el modelado de incendios y la gestión de riesgos. El análisis de estos datos ayuda a mejorar la eficiencia de las iniciativas de respuesta y recuperación tras fallos, con lo que se hacen más efectivas.

La solución SpatiaFi de Climate Engine vincula activos y datos geoespaciales para respaldar la presentación de informes reglamentarios, la reducción del riesgo climático y las finanzas sostenibles.

La plataforma de inteligencia de ubicación nativa de la nube de CARTO ayuda a las organizaciones a analizar el impacto climático, optimizar procesos y predecir resultados.

Deloitte está desarrollando nuevas soluciones de planificación geoespacial con Earth Engine y la IA generativa de Google Cloud para ayudar a los clientes a crear comunidades e infraestructuras sostenibles, mejorar la resiliencia operativa y prepararse para el impacto del cambio climático.

SIG, durante 25 años, ha perfeccionado su experiencia en la elaboración de mapas del cambio medioambiental, especializándose en evaluar riesgos como incendios, sequías, inundaciones, interrupciones agrícolas y amenazas para la salud.

Aprovechando el conjunto de datos Hansen sobre el cambio forestal mundial en Earth Engine, los usuarios pueden analizar los cambios forestales, cuantificar los cambios forestales a lo largo del tiempo y trazar un gráfico de la pérdida anual de bosques. Mediante los datos de Forest Monitoring for Action (FORMA, Hammer et al. 2009) de Global Forest Watch, los usuarios pueden filtrar por fecha y configurar alertas en áreas específicas de interés.

Con 25 años de experiencia, SIG destaca en la protección de los recursos naturales mediante un mapeado exhaustivo de los cambios en la cobertura y el uso del suelo, la detección de cambios en tiempo real, la evaluación del potencial de restauración y la supervisión de la biodiversidad, garantizando estrategias de conservación medioambiental eficaces.

Earth Engine se puede utilizar para extraer información valiosa sobre el estado de los cultivos, el consumo de agua y los patrones estacionales de productividad. MOD13A2.061 Terra Vegetation Indices 16-Day Global 1km se puede utilizar para generar una animación en una serie temporal que represente la productividad media de la vegetación durante 20 años. Para tomar decisiones más fundamentadas, los usuarios pueden analizar conjuntos de datos, como los datos de temperatura de la superficie terrestre MODIS o compuestos ERA5, para calcular los días de crecimiento (GDD) y, después, aplicar el aprendizaje automático en Vertex AI para predecir cuándo llegará la madurez de los cultivos o calcular el momento óptimo para la gestión de plagas.

• Woolpert: partner y proveedor líder de servicios geoespaciales de última generación. Woolpert ha ayudado a varias organizaciones, tanto del sector público como privado, a construir su pila de Earth Engine para la inteligencia geoespacial, incluyendo análisis agrícolas y otras aplicaciones de gestión de terrenos. 
• NGIS: una empresa geoespacial especializada y partner de Google que tiene una amplia experiencia a la hora de colaborar con importantes organizaciones agrícolas para implementar Earth Engine. Mediante Earth Engine, el equipo de NGIS ha desarrollado soluciones de nutrición agrícola, protección, producción y análisis para utilizar petabytes de imágenes por satélite para ofrecer nuevos datos y productos. 
• Spatial Informatics Group (SIG): lleva 25 años proporcionando herramientas de apoyo a la toma de decisiones medioambientales. Su experiencia incluye: identificación de tipos de cobertura de la vegetación mediante la discriminación espectral, análisis de la fenología y los cambios en la vegetación estacional; la monitorización de los cultivos y la estimación del rendimiento.

Para las organizaciones y empresas del sector público que deseen hacer frente a las emisiones y obtener información sobre los factores que provocan la degradación y la eficacia de las intervenciones, pueden aplicar análisis personalizados a los conjuntos de datos de Earth Engine para detectar el impacto medioambiental a lo largo del tiempo. Por ejemplo, utilizando datos anuales segmentados de series temporales Landsat de 1984-2019 para representar la desecación de los lagos en Bolivia, o combinando los datos de metano con otros conjuntos de datos, como ocupación de terreno, bosques, agua, ecosistemas, fronteras regionales y mucho más, para hacer un seguimiento de las emisiones de metano en una zona determinada a lo largo del tiempo.

La solución de cuantificación de emisiones de metano de Deloitte, integrada en Google Earth Engine, es una herramienta de analíticas geoespacial de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático diseñada para que las organizaciones puedan monitorizar, cuantificar y priorizar el cierre de pozos huérfanos problemáticos. para reducir las emisiones de metano, proteger el agua y el aire, y mitigar los riesgos de seguridad para mejorar la salud humana y medioambiental.