Die Nutzung von Satellitendaten ermöglicht die Kartierung und Überwachung großer, schwer zugänglicher Gebiete, um Landschaften besser zu verstehen. Algorithmen des maschinellen Lernens ermöglichen die automatische Erkennung von Mustern und Veränderungen. Open-Source-Werkzeuge und Hochleistungsrechnertechnologien unterstützen die Kartierung von Wäldern und die Wiederherstellung der Landbedeckung. Die Überwachung der Waldbedeckung und der Landbedeckung ist von entscheidender Bedeutung, um Nachweise zu erbringen und über Projekte zur Wiederherstellung der Landbedeckung zu berichten, z. B. im Zusammenhang mit der Landdegradationsneutralität und dem SDG-Ziel 15.3.1. Sie unterstützt auch das nachhaltige Management und die Entscheidungsfindung in Bezug auf die Berichterstattung über den Klimawandel.
Die Nutzung von Sentinel-1 Radardaten (SAR) ermöglicht die Erkennung von Waldaktivitäten und ist für das Management von Forstkonzessionen und die Transparenz der Berichterstattung für die Zertifizierung nachhaltiger Bewirtschaftung unerlässlich. SAR kann auch bei der Identifizierung von Bergbauaktivitäten wie Goldminen helfen.
Mit optischen Sentinel-2- und Landsat-Satellitenbildern können wir Sie bei der Erstellung aktueller und hochauflösender Wald- und Landnutzungskarten unterstützen.
Die Umsetzung von HERMOSA erfolgte in enger Zusammenarbeit zu gleichen Teilen mit unserer Partnerfirma terrestris.