地球每天產生約 100 太位元的衛星影像資料，但理解這些資料極為複雜。加州面臨的重要經濟問題是，該州有多少防火帶能有效阻擋野火，以及這些防火帶在過去火災季節後有何變化。過去需要人工檢檢視片，但效率有限。LGND 公司利用神經網路和機器學習演演算法，協助專家從衛星影像中識別防火帶。創辦人兼執行長 Nathaniel Manning 指出，建立資料集通常需要數百萬美元，而 LGND 希望將成本降低一個數量級以上。LGND 的聯合創辦人兼首席科學家 Bruno Sánchez-Andrade Nuño 表示，公司並非要取代人類，而是讓工作效率提升十倍甚至百倍。LGND 近期獲得由 Javelin Venture Partners 領銜的 900 萬美元種子輪融資，參與投資方包括 AENU、Clocktower Ventures、Coalition Operators、MCJ、Overture、Ridgeline、Space Capital 以及 Keyhole 創辦人 John Hanke、Ramp 聯合創辦人 Karim Atiyeh 和 Salesforce 執行長 Suzanne DiBianca。
LGND 的核心產品是地理資料的向量嵌入（vector embeddings）。目前的地理資訊多以畫素或傳統向量（點、線、區域）存在，雖然靈活易讀，但解讀需要深厚的空間知識或大量運算。地理嵌入能將空間資料總結成更易於發現不同地點間關係的形式。Nuño 表示，嵌入技術能提前解決 90% 的無差別運算需求，是包含 90% 必要運算的通用超短摘要。以防火帶為例，它們可能是道路、河流或湖泊，雖然在地圖上表現不同，但都具有無植被且具備特定最小寬度等特徵。嵌入技術能大幅簡化符合這些描述的地點搜尋。LGND 已開發企業級應用程式協助大型公司處理空間資料問題，並提供 API 供特定需求使用者直接使用。Manning 認為，LGND 的嵌入技術將鼓勵公司以全新方式查詢地理空間資料。例如，AI 旅遊代理可協助使用者尋找符合特定條件的短租，如三間房、靠近潛水點、白色沙灘、二月無海草且一公里內無施工。建立傳統地理空間模型回答這些問題耗時費力。若 LGND 能成功將此工具推向大眾或專業使用者，其潛在市場規模接近