Detail Berita

Jakarta - Humas BRIN. Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) mengembangkan platform Geoinformatics Multi Input Multi Output Indonesia (GEOMIMO) untuk mengintegrasikan berbagai sumber data penginderaan jauh dan mengolahnya menjadi informasi geospasial. Platform ini diarahkan untuk mendukung kebutuhan pemantauan di sektor ketahanan pangan, lingkungan dan kebencanaan, emisi gas rumah kaca, serta keamanan dan pertahanan.

Kepala Pusat Riset Geoinformatika (PRGI) BRIN, Rokhis Khomarudin, menjelaskan, dalam pemanfaatannya, GEOMIMO diarahkan untuk mendukung empat sektor utama. Pada sektor ketahanan pangan, pengembangan sistem mencakup pemantauan fase pertumbuhan tanaman, seperti padi, serta kondisi pertanian. Pada sektor lingkungan dan kebencanaan, pemanfaatannya meliputi pemantauan titik panas (hotspot) kebakaran hutan dan lahan (karhutla), kekeringan, banjir, serta penilaian dampak gempa bumi.

Sementara itu, untuk mendukung pemantauan emisi gas rumah kaca, GEOMIMO dikembangkan untuk mengolah informasi emisi metana dari lahan sawah dan karbon dioksida dengan memanfaatkan data satelit serta pengukuran lapangan. Pada sektor keamanan dan pertahanan, data geospasial dapat dimanfaatkan untuk pemantauan wilayah perbatasan, aktivitas maritim, deteksi kapal pada malam hari, dan pengawasan kawasan pesisir.

Salah satu pengembangan yang menjadi perhatian PRGI BRIN adalah pemodelan prediktif karhutla. Menurut Rokhis, pemantauan yang selama ini berfokus pada identifikasi titik panas perlu dikembangkan lebih lanjut untuk memperkirakan potensi kejadian kebakaran.

“Jika saat ini kita fokus pada monitoring titik panas, ke depan kita akan membangun sistem prediktif karhutla,” ungkapnya, dalam BRIN–ESRI Workshop on Geospatial Technology and Applications, di Gedung B.J. Habibie, Jakarta, Rabu (4/11).

Rokhis menerangkan, GEOMIMO dikembangkan sebagai platform utama untuk mendukung kegiatan riset dan layanan geospasial melalui integrasi data multisumber, pengolahan, dan analisis spasial.

GEOMIMO dirancang untuk memanfaatkan berbagai sumber data penginderaan jauh, antara lain data satelit ALOS-2 PALSAR-2 dari Japan Aerospace Exploration Agency, Sentinel-1 dan Sentinel-2 dari European Space Agency, serta data dari NASA dan NOAA. Selain itu, pengembangan sistem juga memanfaatkan data lapangan berbasis internet of things (IoT), crowdsourcing, pesawat tanpa awak (drone), serta data dari Badan Informasi Geospasial dan Badan Pusat Statistik.

Dalam arsitektur pengembangannya, data dari berbagai sumber tersebut disiapkan melalui ready data system berbasis open data cube dan spatio temporal asset catalog. “Sistem ini dirancang untuk melakukan koreksi geometrik dan radiometrik secara otomatis sehingga menghasilkan analysis ready data (ARD), yaitu data yang telah melalui pengolahan awal dan siap digunakan untuk analisis lebih lanjut,” terang Rokhis.

Data ARD selanjutnya menjadi masukan bagi BRIN Engine, sistem pengolahan otomatis yang dilengkapi pustaka modul dan algoritma spasial. Pemanfaatan kecerdasan artifisial (artificial intelligence/AI) dan machine learning mendukung proses klasifikasi, ekstraksi parameter biofisik bumi, serta pengembangan pemodelan spasial.

Untuk menjalankan kegiatan tersebut, PRGI BRIN memiliki empat kelompok riset, yaitu Geo-Data, Geo-Analysis, Geo-Information, serta Geo-Visualization and Geoinformatics Infrastructure. “Keempat kelompok ini memiliki peran yang saling melengkapi, mulai dari penyiapan dan pengolahan data, analisis serta pemodelan spasial, hingga penyajian informasi melalui platform berbasis web dan perangkat bergerak,” tambahnya.

Dari sisi kemampuan teknis, PRGI BRIN telah mengembangkan sistem pengolahan lebih dari sepuluh jenis data satelit, antara lain Sentinel, SPOT, Pleiades, ALOS-2, Gaofen, Landsat, dan MODIS. Pengolahannya didukung komputasi berkinerja tinggi (high-performance computing/HPC) serta teknologi Geo-AI dan machine learning, termasuk algoritma CNN, U-Net, Random Forest, dan LSTM.

Selain GEOMIMO, PRGI BRIN telah menghasilkan 36 produk inovasi unggulan berbasis penginderaan jauh dan AI. Beberapa produk lainnya adalah SPECTRA+ untuk pemetaan cepat dampak bencana hidrometeorologi, MABAR-NRT untuk pemantauan mangrove, VALE untuk identifikasi potensi lokasi embung, serta IP Padi SAR untuk mengidentifikasi indeks pertanaman padi berdasarkan deret waktu data radar.

Produk-produk tersebut dikembangkan untuk menjawab kebutuhan berbagai kelompok pengguna, mulai dari masyarakat umum, kementerian dan lembaga, pemerintah daerah, sektor swasta, hingga perguruan tinggi. Pemanfaatannya didukung layanan Web Map Service (WMS) dan Web Feature Service (WFS) yang memungkinkan integrasi informasi geospasial melalui perangkat lunak sumber terbuka seperti QGIS maupun platform komersial seperti ArcGIS. (jnn/ed: tnt)