Dans le cas d'une entreprise de fabrication de produits alimentaires, une compréhension approfondie de l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement est primordiale. Une fois la chaîne de valeur cartographiée et les parties prenantes identifiées, une analyse des lacunes est réalisée : les réglementations pertinentes sont examinées et les lacunes identifiées, là où l'intelligence géospatiale pourrait apporter une valeur ajoutée.

La traçabilité et la transparence tout au long de la chaîne d'approvisionnement peuvent être assurées par la collecte de données géospatiales. Les lacunes en matière de données tout au long de la chaîne de valeur sont identifiées jusqu'au niveau de l'exploitation ou de la plantation d'où proviennent les matières premières. Pour chaque niveau, il est important de comprendre quel type de données est nécessaire, ce qui peut ou doit être demandé aux fournisseurs, ce qui doit être collecté à partir de sources directes et ce qui peut être estimé à l'aide de renseignements géospatiaux.

Au niveau de l'exploitation ou de la plantation, les données polygonales - qui délimitent les frontières - peuvent être collectées soit en parcourant le périmètre, soit en dessinant les frontières sur un appareil. Une autre solution consisterait à collecter des données ponctuelles superposées à des cartes de cultures afin d'estimer les zones de production. Dans le cas de la vanille, des polygones sont généralement collectés, mais pour un ingrédient tel que l'huile de palme, l'emplacement du moulin peut être superposé à des cartes de densité de palmiers, car les palmiers individuels sont plus faciles à identifier à l'aide de satellites. Il est également possible d'utiliser des cartes de concessions accessibles au public et de les relier aux usines à l'aide d'un algorithme de proximité.

Les raffineries sont également enregistrées comme des points. Ces données sont soit collectées par l'entreprise elle-même, soit par les fournisseurs, soit estimées à l'aide de données en libre accès. Les données collectées peuvent être complétées par d'autres données disponibles en libre accès afin d'améliorer la transparence et la compréhension de la chaîne d'approvisionnement. Les ONG et les consommateurs faisant pression pour une plus grande transparence dans l'industrie du palmier, par exemple, les données des raffineries et des usines deviennent de plus en plus accessibles au public.

Les polygones des fermes de vanille sont cartographiés de manière à refléter le périmètre de la parcelle et peuvent être superposés aux cartes LULC afin d'estimer la date de création de la ferme. L'examen des couches forestières et des alertes de déforestation permet de détecter les dégradations. Les données relatives aux plantations sont attribuées aux agriculteurs et aux villages concernés, où les cultures sont récoltées. Les villages sont localisés sous forme de points. Les installations de traitement des haricots secs sont également localisées sous forme de points et les flux sont reliés aux emplacements des marchés villageois. Enfin, les emplacements des usines où l'extraction a lieu sont ajoutés à la base de données.

Une fois que les données sont collectées, stockées et que les exigences de mise à jour automatique sont définies, des systèmes de surveillance peuvent être mis en place. Ces systèmes sont importants pour la qualité, l'optimisation et la conformité. À partir de 2024, le règlement de l'UE sur les chaînes d'approvisionnement sans déforestation exigera des entreprises et des États membres de l'UE qu'ils mettent en place des systèmes garantissant l'importation de produits de base exempts de déforestation. Pour prouver qu'une marchandise est exempte de déforestation, les entreprises doivent disposer de données actualisées sur leur chaîne d'approvisionnement, d'une traçabilité des plantations et d'un système adéquat de surveillance de la déforestation utilisant les meilleures données disponibles.

Le fait que les flux de marchandises dépendent de la localisation est avantageux car il permet des analyses géospatiales, telles que l'identification des risques et des opportunités. Différents scénarios, tels que des scénarios climatiques spécifiques, peuvent être modélisés à différents niveaux de la chaîne d'approvisionnement, ce qui permet de prendre des décisions stratégiques. Les données géospatiales sont également utiles pour décrire et surveiller la santé de la végétation et pour distinguer les types de végétation, par exemple les types de cultures. La connaissance des types de cultures et de leur emplacement peut aider les agriculteurs à accéder au financement et à l'assurance. La vérification et la mesure sur le terrain ne sont souvent pas extensibles et sont coûteuses. Par conséquent, les pays moins développés ont souvent du mal à obtenir un soutien financier pour protéger leurs cultures. L'intelligence géospatiale peut soutenir le financement durable en analysant, en prédisant la production et en surveillant les effets dangereux sur la production.

Au niveau de l'exploitation, l'empiètement sur les zones protégées où les cultures ne doivent pas être produites peut être surveillé afin de déclencher l'engagement du fournisseur ou la vérification sur le terrain. En outre, des scénarios climatiques peuvent être modélisés, par exemple en superposant des cartes des sols, des modèles de précipitations et la manière dont ils pourraient changer, afin d'identifier les risques potentiels pour la production future. Au niveau de l'usine, les flux de marchandises estimés peuvent être combinés avec des données d'infrastructure afin d'identifier des emplacements optiques pour l'ouverture d'une nouvelle installation.

Les entreprises cherchent des moyens de réduire l'impact négatif et mettent en place des systèmes qui mesurent efficacement le changement. De même, elles peuvent souhaiter mesurer l'impact positif obtenu grâce aux interventions dans la chaîne de valeur. Une base de données géospatiales solide permet de quantifier les émissions de GES tout au long de la chaîne de valeur. La responsabilité en matière de carbone peut être estimée à l'aide de cartes de l'UTC et de valeurs de stockage du carbone pour la biomasse aérienne et souterraine. Cette modélisation peut être affinée grâce à une transparence accrue obtenue par des données géoréférencées. Les analyses géospatiales permettent de mesurer l'impact et d'établir des rapports précis sur les indicateurs environnementaux.

Au niveau de l'exploitation agricole, l'intelligence géospatiale peut être utilisée pour estimer la santé de la végétation et les changements de biomasse au fil du temps. Si des arbres sont abattus pour planter de la vanille, il y aura un impact négatif sur la biomasse, ce qui entraînera une augmentation des émissions de carbone. En revanche, la conversion d'une monoculture de vanille en un système agroforestier entraînera un stockage plus important du carbone au fil du temps. L'intelligence géospatiale peut être utilisée pour vérifier la plantation de nouvelles plantes ou de nouveaux arbres, ainsi que la protection des arbres de manière évolutive, en apportant des avantages aux agriculteurs et aux communautés.