Hutan memiliki peran vital sebagai penyangga kehidupan dan penjaga keseimbangan ekosistem. Keberadaannya berfungsi sebagai penyerap karbon, pengatur siklus air, serta habitat bagi berbagai spesies flora dan fauna. Namun, berkurangnya tutupan hutan atau deforestasi menimbulkan dampak serius, seperti hilangnya habitat satwa liar, menurunnya keanekaragaman hayati, hingga meningkatnya risiko bencana alam seperti banjir dan tanah longsor. Selain itu, deforestasi juga berkontribusi terhadap peningkatan emisi gas rumah kaca yang mempercepat perubahan iklim.
Melihat dampak tersebut, monitoring perubahan tutupan hutan menjadi langkah penting dalam mendukung pengelolaan hutan yang berkelanjutan. Monitoring yang berbasis data spasial memungkinkan identifikasi perubahan secara kuantitatif, akurat, dan terukur dari waktu ke waktu. Dalam konteks inilah pemanfaatan teknologi geospasial menjadi sangat relevan.
.webp)
Penerapan GEE dalam Analisis Deforestasi
Salah satu teknologi yang diperkenalkan dalam mini course ASBIM adalah Google Earth Engine (GEE). Platform ini merupakan sistem komputasi berbasis cloud yang dirancang untuk analisis data spasial skala besar. Melalui GEE, pengguna dapat mengakses ribuan dataset citra satelit multi-temporal tanpa perlu mengunduh data dalam jumlah besar atau menggunakan perangkat dengan spesifikasi tinggi.
Keunggulan GEE terletak pada kemampuannya dalam memproses data secara langsung di cloud, sehingga analisis dapat dilakukan dengan cepat meskipun mencakup wilayah yang luas. Hal ini sangat relevan dalam studi deforestasi yang umumnya membutuhkan data historis dan cakupan area yang besar.
Dalam mini course ini, peserta mempelajari tahapan analisis deforestasi secara komprehensif. Materi dimulai dari preprocessing dan pemahaman level data citra satelit, termasuk teknik pembersihan data seperti cloud masking. Tahap ini penting untuk memastikan kualitas data sebelum dilakukan analisis lanjutan.
Peserta juga mempelajari perhitungan spectral indices, seperti indeks vegetasi, serta analisis time series di GEE untuk mengidentifikasi dinamika perubahan tutupan hutan dari waktu ke waktu. Selain itu, pemanfaatan dataset Hansen Global Forest Change turut dibahas sebagai referensi dalam melihat tren kehilangan tutupan hutan secara global.
Teknik image classification untuk pemetaan tutupan lahan menjadi bagian penting dalam materi. Peserta diperkenalkan pada metode klasifikasi berbasis piksel maupun pendekatan Object-Based Image Analysis (OBIA). Tidak hanya menggunakan citra optik, analisis deforestasi dengan citra radar juga dibahas untuk memberikan alternatif solusi pada wilayah dengan tutupan awan tinggi.
Penguatan Kompetensi melalui Mini Course ASBIM
Melalui mini course ini, ASBIM mendorong pemahaman yang lebih mendalam mengenai analisis deforestasi berbasis GEE. Proses pembelajaran dirancang agar peserta memahami alur kerja analisis secara runtut, mulai dari pengolahan data awal hingga interpretasi hasil.
Peserta tidak hanya mempelajari konsep perubahan tutupan hutan, tetapi juga mempraktikkan langsung teknik analisis menggunakan GEE. Dengan pendekatan tersebut, peserta diharapkan mampu menerapkan metode monitoring deforestasi atau perubahan lahan secara mandiri.