Geoint.Insight

The world doesn't need more data. It needs better intelligence.

We share knowledge in Geospatial Intelligence, satellite imagery, GIS, and AI to shape the future of data-driven decisions.

11/08/2026

“แผนที่เพียงอย่างเดียว... ไม่เพียงพอสำหรับการตัดสินใจในโลกปัจจุบัน”

หลายคนมองว่า แผนที่ คือเครื่องมือที่ใช้บอกว่า "อะไรอยู่ที่ไหน" แต่สำหรับองค์กรในวันนี้ การรู้เพียงตำแหน่งของสิ่งต่าง ๆ บนแผนที่ อาจไม่เพียงพออีกต่อไป เพราะการตัดสินใจไม่ได้ต้องการเพียง ข้อมูลมิติเดียว

แต่ต้องการความเข้าใจในหลายมิติพร้อมกัน เช่น
- พื้นที่นี้กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างไร
- ความเสี่ยงกำลังเกิดขึ้นที่ไหน
- อะไรคือสาเหตุของการเปลี่ยนแปลง
- ใครคือผู้ได้รับผลกระทบ
- และควรตัดสินใจอย่างไรต่อไป

คำตอบของคำถามเหล่านี้ ไม่ได้อยู่ในแผนที่เพียงอย่างเดียว แต่เกิดจากการเชื่อมโยงข้อมูลหลายมิติ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูล ภาพถ่ายดาวเทียม, ข้อมูลสภาพอากาศ, ข้อมูลภูมิสารสนเทศ (GIS), ข้อมูลภาคสนาม, เซนเซอร์ และ AI วิเคราะห์เชิงพื้นที่
เมื่อข้อมูลทั้งหมดถูกวิเคราะห์ร่วมกัน แผนที่จะไม่ใช่เพียงเครื่องมือที่บอกว่า "อะไรอยู่ที่ไหน" แต่จะช่วยอธิบายว่า กำลังเกิดอะไรขึ้น ทำไมจึงเกิดขึ้น และควรทำอะไรต่อไป นั่นคือความแตกต่างระหว่าง Geospatial Data และ Geospatial Intelligence

ที่ GEOINT เราเชื่อว่า แผนที่คือจุดเริ่มต้นของการมองเห็น แต่ข้อมูลเชิงกลยุทธ์คือจุดเริ่มต้นของการตัดสินใจ

GEOINT.INSIGHT
Transform Geospatial Data into Business Decisions.

10/08/2026

เผยภาพการประมวลน้ำท่วม จาก Model การวิเคราะห์หาพื้นที่น้ำท่วมของ GEOINT

ในพื้นที่บริเวณตำบลโพธิ์หมากแข้ง อำเภอบึงโขงหลง จังหวัดบึงกาฬ

เมื่อวันที่ 6 สิงหาคม

อยากดูวิเคราะห์พื้นที่จังหวัดไหนเพิ่ม คอมเมนต์บอกไว้ได้เลย!

# บึงกาฬ #น้ำท่วม2569 #น้ำท่วม2569tinel1

#เตือนภัยน้ำท่วม

10/08/2026

เมื่อ “ข้อมูล” ไม่ใช่คำตอบ แต่ “การตัดสินใจ” คือสิ่งสำคัญ

ทุกวันนี้ เรามี ข้อมูลเชิงพื้นที่ (Geospatial Data) มากกว่าที่เคย ไม่ว่าจะเป็นภาพถ่ายดาวเทียม ข้อมูลสภาพอากาศ เซนเซอร์ภาคสนาม แผนที่ดิจิทัล หรือ IoT

แต่คำถามสำคัญไม่ใช่แค่ว่า

“เรามีข้อมูลมากแค่ไหน?”

แต่คือ

เราสามารถเปลี่ยนข้อมูลเหล่านั้น ให้กลายเป็นการตัดสินใจที่ดีขึ้นได้อย่างไร?

นี่คือบทบาทของ Geospatial Intelligence การเชื่อมโยงข้อมูลเชิงพื้นที่เข้ากับ AI และองค์ความรู้เฉพาะด้าน เพื่อเปลี่ยนข้อมูลที่กระจัดกระจาย ให้กลายเป็น ข้อมูลเชิงกลยุทธ์ (Actionable Intelligence) ที่สามารถนำไปใช้ประกอบการตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว แม่นยำ และเข้าใจบริบทของพื้นที่มากขึ้น

ที่ GEOINT เราพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อเชื่อม “ช่องว่างระหว่างข้อมูลและการตัดสินใจ” เปลี่ยน Geospatial Data ให้เป็น Intelligence ที่พร้อมนำไปใช้จริง

เพราะการตัดสินใจที่ดี ไม่ได้เริ่มจากการมีข้อมูลมากขึ้น

แต่เริ่มจาก การเข้าใจว่าข้อมูลกำลังบอกอะไรเรา

08/08/2026

วิเคราะห์จากภาพถ่ายดาวเทียมเรดาร์ Sentinel-1 ส่องทะลุเมฆฝนเห็นพื้นที่น้ำท่วมจริงในเมืองเพชรบูรณ์ที่ผ่านมา

อยากดูวิเคราะห์พื้นที่จังหวัดไหนเพิ่ม คอมเมนต์บอกไว้ได้เลย!
#น้ำท่วมเพชรบูรณ์ #น้ำท่วม2569 #ดาวเทียมSentinel1 #เตือนภัยน้ำท่วม #เพชรบูรณ์

02/03/2026

How Do We Detect Flood Areas from Satellite Images?

We detect flood areas using satellite imagery by combining Geospatial Technology with AI for fast and accurate analysis.
Our Process
• Analyze satellite images
• Perform spatial data processing
• Apply Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), and AI
• Accurately classify flood areas (Flood Classification)
The result is a ready-to-use flood map that supports policy decisions and disaster management.
How Can Everyone Access the Data?

We provide data through an API (Application Programming Interface).
This allows:
• Developers to connect directly to the data
• Government and private organizations to use the data immediately
• Other systems to integrate in real-time
• Easier access to in-depth geospatial insights
Our API helps democratize data, making geospatial information accessible beyond just specialists.
How Do We Ensure Fast Visualization and Analysis?

Behind millisecond-level performance, we use H3 Spatial Indexing.
What Does H3 Do?
• Converts geographic areas into a hexagonal grid system
• Stores data in a structure optimized for analysis
• Enables very fast spatial queries
• Supports large-scale geospatial datasets
System Overview

Satellite Data → AI Model → H3 Indexing → API → Dashboard / Application

20/02/2026

We are grateful for the opportunity to share our experience and insights on this topic "H3 Grid: A Modern Approach to Geospatial Data Analysis" at FOSS4G Asia 2026

H3 is a spatial indexing system based on a hexagonal grid that divides the Earth's surface into uniformly sized hexagons. The hexagonal structure reduces distance distortion between neighboring areas, enabling more efficient comparison, analysis, and integration of geospatial data. Today, H3 is widely applied in Smart City development, Climate Analysis, Transportation systems, and Location Intelligence, where large volumes of spatial data from multiple geographic scales must be managed and analyzed.

In geospatial data processing, H3 enables faster and more structured GIS analysis by transforming all datasets into a standardized grid system. In this project, H3 was applied to flood risk assessment by defining key factors and analytical parameters to systematically evaluate vulnerable areas. This approach allows analytical equations and conditions to be adjusted quickly, supports web applications requiring real-time results, and significantly reduces the complexity of traditional spatial analysis workflows.

results:
✅ Enables rapid adjustment of analytical equations and parameters
✅ Supports Web Application development
✅ Reduces complexity in geospatial analysis

11/02/2026

We are grateful for the opportunity to share our experience and insights on this topic "Optimizing Cloud Optimized GeoTIFF (COG) for Faster Access and Better OGC EDR API Performance" at FOSS4G Asia 2026

Cloud Optimized GeoTIFF (COG) has become a core format for cloud-native raster workflows due to its support for HTTP range requests and partial data access. However, real-world performance depends heavily on how the COG is generated rather than on the format alone.

Based on production-level testing, small configuration choices—such as compression method, internal tiling, and overview strategy—have a significant impact on file size, I/O performance, and API response time.

Using ZSTD compression with 256–512 pixel tiles and internal overviews delivers the best cloud performance, reducing COG file size by 15–25% and improving read speed by 30–40% in tests on Sentinel-2 NDVI data served through an EDR API.

results:
✅ Faster EDR API responses
✅ No additional compute and storage required

COG design should be planned from the start of the data pipeline to ensure efficient, scalable, and analysis-ready cloud raster systems.

10/02/2026

🛰️ Satellite Imagery Tells Us More Than Meets the Eye: Flooding in Hat Yai Through Data
Have you ever wondered how satellite images from space can be transformed from simple “pictures” into actionable data for flood analysis and disaster preparedness?
This example uses Sentinel-2 satellite imagery over Hat Yai, Thailand, comparing conditions in April vs. December 2025.
The difference becomes clear when we analyze the imagery through a geospatial and data-driven perspective.
🔵 From Pixels to Data
We don’t just look at beautiful satellite images.
By applying GIS and image processing techniques, raw pixels are classified into meaningful land surface information:
• 🔵 Blue: Flooded areas and standing water
• 🟢 Green: Forests and agricultural land
• 🟤 Brown / Yellow: Built-up areas and bare soil
• ☁️ White: Cloud cover — one of the main challenges in optical satellite analysis

💧 Flood Analysis in Action
In the image from December 1, 2025, flooded areas (shown in blue) expand significantly across the northern part of Hat Yai and surrounding urban zones.
This type of analysis helps decision-makers quickly answer critical spatial questions:
• Where is flooding occurring right now?
• Which areas are at risk of being cut off?
• Where should drainage and emergency responses be prioritized?

🧠 Why H3 Matters
When geospatial data is stored using the H3 hexagonal spatial index, it becomes analysis-ready.
This structure enables fast, scalable, and accurate flood analytics, supporting the development of algorithms that operate efficiently at city scale.

🌍 Turning Imagery into Digital Intelligence
Modern geospatial technology allows us to see cities beyond visuals — as data.
This deeper spatial understanding helps communities prepare for natural hazards with greater accuracy and confidence.

09/02/2026

We are grateful for the opportunity to share our experience and insights on this topic "Managing and Processing GeoParquet with DuckDB" at FOSS4G Asia 2026

Geospatial data management is moving beyond traditional tools toward technologies designed for big data and analytics. One powerful combination gaining attention is GeoParquet + DuckDB.

However, as data grows larger, performance issues start to appear — slow I/O, high memory usage, and limited scalability. GeoParquet is a columnar format optimized for analytic workloads. When paired with DuckDB, it allows querying Parquet files directly without loading all data into memory.

The result:
✅ Faster processing
✅ Lower resource usage
✅ Lightweight and scalable workflows
✅ Ideal for APIs on static geospatial data

This approach helps teams build more efficient data products and scale geospatial systems with confidence