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Proporcionamos soluciones fundadas en
DATOS Y MODELOS DE AI AVANZADOS
para comprender, monitorear y abordar los desafíos asociados con el
CAMBIO CLIMÁTICO
EarthSat Analytics puede crear algoritmos de AI personalizados a las diferentes regiones o ecosistemas para evaluar el impacto del cambio climático. Esto implica la recopilación de datos climáticos históricos y actuales, así como el uso de técnicas avanzadas de modelamiento para proyectar escenarios futuros y analizar los posibles efectos en variables ambientales y socioeconómicas.
EarthSat Analytics puede utilizar tecnologías de teledetección y análisis espacial para estimar las emisiones de gases de efecto invernadero. Esto incluye la identificación de fuentes de emisión, el monitoreo de su distribución espacial y el cálculo de las cantidades liberadas. Estos análisis son fundamentales para el seguimiento y la mitigación de las emisiones de gases de efecto invernadero.
EarthSat Analytics puede evaluar la vulnerabilidad de las comunidades, los ecosistemas y los sectores económicos al cambio climático. Esto implica el análisis de factores como la exposición, la sensibilidad y la capacidad de adaptación, y la identificación de medidas de adaptación y mitigación adecuadas.
EarthSat Analytics puede utilizar tecnologías de teledetección y análisis geoespacial para monitorear los cambios en los recursos naturales, como los bosques, los cuerpos de agua y la cobertura del suelo, en relación con el cambio climático. Esto ayuda a comprender los impactos en los ecosistemas y a desarrollar estrategias de gestión sostenible
EarthSat Analytics puede construir modelos robustos de cambio climático y escenarios futuros para comprender mejor los patrones y las tendencias del clima. Esto incluye la generación de proyecciones climáticas a largo plazo que pueden ser utilizadas por investigadores, planificadores y formuladores de políticas para la toma de decisiones informadas.
EarthSat Analytics puede utilizar técnicas matemáticas y de inteligencia artificial para optimizar la planificación de recursos y la toma de decisiones en el campo ambiental. Esto podría incluir la optimización de rutas para el monitoreo ambiental, la planificación de la ubicación óptima de sensores o estaciones de muestreo, la asignación eficiente de recursos en proyectos de gestión ambiental o la programación de actividades de monitoreo en base a restricciones temporales y presupuestarias.
