Metodologija koristi podatke promatranja Zemlje, podatke senzora i in-situ podatke za predviđanje i klasificiranje optimalnih lokacija za pčelinju hranu s točnošću više od 90%. Kreirana je web GIS aplikacija i razvijena su dva neovisna algoritma strojnog učenja (XGBoost, GNN), čiji su podaci dobiveni intervjuiranjem 12 pčelara iz Hrvatske.