1. Onemap AI
Solusi Pemetaan Cerdas untuk Analisis Spasial Terpadu Deskripsi: Onemap AI adalah platform pemetaan digital berbasis Kecerdasan Buatan (AI) yang dirancang untuk mengintegrasikan berbagai data geospasial ke dalam satu peta komprehensif. Produk ini mampu melakukan analisis tumpang tindih (overlay) secara otomatis, deteksi pola keruangan, serta prediksi tren tata kota dan penggunaan lahan. Dengan antarmuka yang intuitif, Onemap AI membantu pemerintah daerah dan pengembang properti dalam perencanaan wilayah yang lebih akurat dan efisien.
2. OpenGeomap AI
Platform Geospasial Kolaboratif dengan Otomatasi AI Deskripsi: OpenGeomap AI adalah solusi open-source yang diperkaya dengan kemampuan AI untuk pemetaan partisipatif dan kolaboratif. Produk ini memungkinkan pengguna untuk berkontribusi pada data geografis sementara algoritma AI secara otomatis memvalidasi, membersihkan, dan mengklasifikasikan data tersebut. Sangat cocok untuk proyek-proyak kemanusiaan, manajemen bencana, dan pemetaan komunitas yang membutuhkan data lapangan yang cepat, akurat, dan selalu diperbarui.
3. Li-ForEST (LiDAR for Forest & Environment Survey Technology)
Teknologi LiDAR untuk Inventarisasi dan Konservasi Hutan Deskripsi: Li-ForEST adalah produk khusus yang menggabungkan teknologi pemindaian LiDAR (Light Detection and Ranging) dengan algoritma AI untuk pemetaan ekosistem hutan. Produk ini mampu menembus kanopi hutan untuk memetakan topografi bawah hutan, menghitung biomassa, mengestimasi volume kayu, serta memantau kesehatan vegetasi. Li-ForEST menjadi alat penting bagi perusahaan kehutanan, lembaga konservasi, dan peneliti lingkungan dalam mengelola hutan secara berkelanjutan dan mendukung program penurunan emisi karbon.
4. Li-PresiSawit (LiDAR Precision for Palm Oil)
Solusi Presisi Tinggi untuk Perkebunan Kelapa Sawit Deskripsi: Li-PresiSawit adalah solusi Geo AI yang dirancang khusus untuk industri kelapa sawit. Dengan memanfaatkan data LiDAR dan analitik AI, produk ini secara otomatis menghitung jumlah pohon sawit, mengidentifikasi pohon dewasa versus belum menghasilkan, mendeteksi area dengan tingkat kesehatan tanaman yang buruk, serta memetakan jaringan jalan dan saluran air di perkebunan. Hasilnya, manajer perkebunan dapat mengoptimalkan produktivitas, memprediksi hasil panen (yield prediction), dan menjalankan praktik budidaya kelapa sawit berkelanjutan dengan presisi tinggi.