.webp)
Perkembangan Artificial Intelligence (AI) telah membawa transformasi besar di berbagai sektor, termasuk dalam bidang geospasial dan remote sensing. Inovasi ini semakin relevan ketika kebutuhan terhadap data spasial yang cepat, akurat, dan berbasis bukti semakin meningkat. Dalam Webinar AI-Based Analysis & Optimization of Remote Sensing yang diselenggarakan pada 7 Februari 2026 oleh ASBIM (Academy of Spatial and BIM), dibahas secara komprehensif bagaimana AI mampu meningkatkan kualitas serta efisiensi analisis penginderaan jauh.
Remote sensing menghasilkan data dalam jumlah besar, baik dari citra satelit maupun foto udara hasil UAV atau drone. Tantangan utama bukan hanya pada proses akuisisi data, tetapi juga pada pengolahan dan interpretasinya. Metode konvensional sering kali memerlukan waktu lama dan tenaga besar untuk melakukan digitasi atau klasifikasi manual. Dengan hadirnya AI dan Machine Learning, proses tersebut kini dapat diotomatisasi sehingga mempercepat workflow analisis spasial secara signifikan.
Peran AI dalam Remote Sensing dan Analisis Spasial
Pemanfaatan AI dalam penginderaan jauh mencakup berbagai aspek penting. Salah satu yang paling umum adalah klasifikasi tutupan lahan (land cover classification). Algoritma Machine Learning mampu mengenali pola spektral tertentu untuk membedakan hutan, lahan pertanian, permukiman, badan air, hingga kawasan industri. Akurasi klasifikasi pun meningkat karena model dilatih menggunakan dataset yang terstruktur dan terverifikasi.
Selain itu, AI sangat efektif dalam deteksi perubahan multi-temporal. Teknologi ini memungkinkan analisis perbandingan citra dari waktu ke waktu untuk mengidentifikasi perubahan penggunaan lahan, deforestasi, ekspansi wilayah perkotaan, atau dinamika wilayah pesisir. Dengan pendekatan berbasis data, proses monitoring menjadi lebih objektif dan konsisten.
AI juga berperan dalam identifikasi objek otomatis, seperti deteksi bangunan, jaringan jalan, dan infrastruktur lainnya pada citra resolusi tinggi. Proses yang sebelumnya memerlukan interpretasi visual manual kini dapat dilakukan dengan model Deep Learning dalam waktu jauh lebih singkat. Efisiensi ini sangat membantu proyek-proyek di sektor konstruksi, pertambangan, kehutanan, hingga perencanaan wilayah.
.webp)
Webinar yang berlangsung pada 7 Februari 2026 ini menghadirkan Calvin Wijaya, S.T., M.Eng, dosen Teknik Geodesi dari Universitas Gadjah Mada, sebagai narasumber utama. Dalam pemaparannya, beliau menjelaskan perkembangan teknologi AI dan Geo-AI serta bagaimana mekanisme kerja Machine Learning diterapkan dalam analisis spasial.
Materi yang dibahas meliputi konsep dasar AI, tahapan training model, validasi data, hingga integrasi algoritma dalam sistem GIS dan remote sensing. Tidak hanya teori, peserta juga diperkenalkan pada contoh penerapan nyata AI untuk klasifikasi citra dan optimasi pemrosesan data spasial. Diskusi ini memberikan gambaran bagaimana AI dapat meningkatkan produktivitas sekaligus kualitas hasil analisis.
Selain aspek teknis, webinar juga membahas peluang karier di bidang geospasial berbasis AI. Dunia industri saat ini membutuhkan talenta yang mampu menggabungkan keahlian geodesi, GIS, remote sensing, dan kecerdasan buatan. Kemampuan mengembangkan model analitik berbasis AI menjadi nilai tambah yang sangat kompetitif di era transformasi digital.
Masa Depan AI dalam Geospasial
Pemanfaatan AI untuk remote sensing terbukti mampu mempercepat pemrosesan data sekaligus meningkatkan akurasi interpretasi. Proyek yang sebelumnya membutuhkan waktu berminggu-minggu dapat diselesaikan dalam waktu yang jauh lebih singkat. Hal ini tidak hanya menghemat biaya operasional, tetapi juga mempercepat proses pengambilan keputusan berbasis spasial.
Dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat, penguasaan AI menjadi kompetensi strategis bagi mahasiswa, akademisi, maupun praktisi geospasial. Integrasi antara kecerdasan buatan dan penginderaan jauh akan terus berkembang dan menjadi fondasi penting dalam optimalisasi analisis spasial di masa depan. Webinar ini menegaskan bahwa AI bukan sekadar tren, melainkan kebutuhan utama untuk menjawab tantangan pengelolaan data geospasial yang semakin kompleks.