Google Earth Engine

Nachhaltige Lieferketten sind geschäftskritisch. Die Earth Engine hilft Unternehmen bei der Analyse der Bodenbedeckung und der Nutzung an Beschaffungsstandorten, um das Entwaldungsrisiko in ihren Lieferketten aufzuzeigen. Die globale Karte des EC-JRC für die Waldbedeckung 2020 bietet hierfür nützliche Informationen. Dieses Dataset ist eine räumlich explizite Darstellung der Präsenz bzw. Abwesenheit von Wäldern im Jahr 2020 mit einer Auflösung von 10 Metern. Es entspricht der EU-Entwaldungsverordnung (EUDR), die Unternehmen dazu verpflichtet, Aussagen vorzulegen, die bestätigen, dass in der EU verkaufte oder erzeugte Waren nach dem 31. Dezember 2020 nicht auf entwaldetem Land angebaut wurden.

TraceMark wurde vom Google Cloud Advantage-Partner NGIS entwickelt und verwendet die Earth Engine, um die Beschaffung von Rohstoffen und das potenzielle Risiko über globale Lieferketten abzubilden, und bietet so umfassendes Monitoring der ersten Meile sowie umfassende Rückverfolgbarkeitseinblicke.

TraceMark nutzt führende Frameworks und bietet spezifische Funktionen zur Risikobewältigung und Due-Diligence-Prüfung, einschließlich des Datenaustauschs und der Interaktion mit Zulieferern, sowie Nachhaltigkeitsmetriken für die Berichterstattung der EUDR-Richtlinie (EUDR).

TraceMark bietet mehrere Rohstoffe für alle Produkte, die von der EUDR betroffen sind, einschließlich Palm, Kaffee, Kakao, Soja und Papier.

Katastrophenhilfebehörden benötigen präzise und aktuelle Daten und Informationen, um Brände zu überwachen, Risiken zu bewerten und Ressourcen zu schützen. Datasets in Earth Engine wie GOES PublisherIP (Bilder), GOES FDC (Branderkennung) und FIRMS (Fire Information for Resource Management System), können analysiert werden, um Brände zu überwachen sowie Brandbildung und Risikomanagement zu erleichtern. Die Analyse dieser Daten trägt dazu bei, die Effizienz von Bedrohungsabwehr und Notfallwiederherstellung zu verbessern und sie effektiver zu machen.

Die SpatiaFi-Lösung von Climate Engine verknüpft Asset- und Geodaten, um behördliche Berichte, die Reduzierung von klimabedingten Risiken und nachhaltige Finanzierung zu unterstützen.

Die cloudnative Plattform „Location Intelligence“ von CARTO hilft Unternehmen dabei, Auswirkungen auf das Klima zu analysieren, Prozesse zu optimieren und Ergebnisse vorherzusagen.

Deloitte entwickelt mithilfe der Earth Engine und der generativen AI von Google Cloud neue raumbezogene Planungslösungen, um Kunden dabei zu unterstützen, nachhaltige Gemeinschaften und Infrastrukturen aufzubauen, ihre betriebliche Stabilität zu verbessern und sich auf die Auswirkungen des Klimawandels vorzubereiten.

SIG kennt sich seit 25 Jahren mit der Kartierung von Umweltveränderungen aus und ist auf die Bewertung von Risiken wie Bränden, Dürre, Überschwemmungen, Störungen in der Landwirtschaft und Gesundheitsbedrohungen spezialisiert.

Mithilfe des Datasets Hansen Global Forest Change in Earth Engine können Nutzer die Waldveränderungen analysieren, die Waldveränderungen im Zeitverlauf quantifizieren und den jährlichen Waldverlust grafisch darstellen. Mithilfe der Daten von Global Forest Watch aus Forest Monitoring for Action (FORMA, Hammer et al. 2009) können Nutzer nach Daten filtern und Warnungen für bestimmte Interessengebiete konfigurieren.

SIG verfügt über 25 Jahre Erfahrung und zeichnet sich durch umfassende Kartierung der Bodenbedeckung und Nutzungsveränderungen, die Erkennung von Veränderungen in Echtzeit, die Bewertung des Wiederherstellungspotenzials sowie die Überwachung der Biodiversität aus und setzt sich für effektive Umweltschutzstrategien ein.

Mit der Earth Engine erhalten Sie wichtige Einblicke in die Pflanzenwelt, den Wasserverbrauch und saisonale Produktivitätsmuster. MOD13A2.061 Terra Vegetation Index 16-Tage global 1 km kann genutzt werden, um eine Zeitreihenanimation zu erstellen, die den Medianwert der Vegetation über einen Zeitraum von 20 Jahren darstellt. Für eine fundiertere Entscheidungsfindung können Nutzer Datasets wie MODIS-Daten zur Landoberflächentemperatur oder ERA5-Verbundwerke analysieren, um Wachstumsgradtage (GDDs) zu berechnen und dann maschinelles Lernen in Vertex AI anzuwenden. um vorherzusagen, wann die Pflanzen das Reifegrad erreicht haben, oder um den optimalen Zeitpunkt für das Schädlingsmanagement zu berechnen.

• Woolpert: Ein Partner und führender Anbieter hochmoderner Geodatendiensten. Woolpert hat bereits mehrere Organisationen im öffentlichen und privaten Sektor dabei unterstützt, einen Earth Engine-Stack für raumbezogene Daten wie landwirtschaftliche Analysen und andere Anwendungen für das Bodenmanagement aufzubauen. 
• NGIS: Ein engagiertes Unternehmen für Geodatenanalyse und Google Partner haben umfassende Erfahrung in der Zusammenarbeit mit führenden Landwirtschaftsorganisationen zur Implementierung der Earth Engine. Mit der Earth Engine hat das NGIS-Team Lösungen für landwirtschaftliche Nährwertung, Schutz, Produktion und Analyse entwickelt, um Petabyte an Satellitenbildern zu operationalisieren und so neue Erkenntnisse und Produkte zu liefern.
• Spatial Informatics Group (SIG): bietet seit 25 Jahren Tools zur Unterstützung bei Umweltentscheidungen an. Zu den Fachkenntnissen gehören: Identifizierung von Vegetationsarten durch spektrale Diskriminierung; Analyse von Phänologie und saisonalen Vegetationsveränderungen; Überwachung der Ernte und Ertragsschätzung.

Organisationen und Unternehmen des öffentlichen Sektors, die im Kampf gegen Emissionen Emissionen reduzieren und Einblicke in die Faktoren, die sie schädigen, sowie deren Wirksamkeit gewinnen möchten, können benutzerdefinierte Analysen auf Earth Engine-Datasets angewendet werden, um Umweltauswirkungen im Laufe der Zeit zu erkennen. Verwenden Sie beispielsweise segmentierte jährliche Landsat-Zeitreihendaten von 1984 bis 2019, um die Seevertrocknung in Bolivien darzustellen, oder kombinieren Sie Methandaten mit anderen Datensätzen wie Bodenbedeckung, Wäldern, Wasser, Ökosysteme, regionale Grenzen und mehr – so können Sie die Methanemissionen in einer bestimmten Region im Zeitverlauf verfolgen.

Die Lösung zur Quantifizierung von Methanemissionen von Deloitte basiert auf der Google Earth Engine und ist ein Analysetool für raumbezogene künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), mit dem Organisationen die Schließung problematischer Waisenbrunnen überwachen, quantifizieren und priorisieren können, um Methanemissionen zu reduzieren, Wasser und Luft zu schützen und Sicherheitsrisiken zu mindern und so die Gesundheit von Mensch und Umwelt zu verbessern.