Dalam pidato pengukuhan guru besar, Rokhmatuloh menekankan pentingnya hutan Indonesia yang multifungsi. Tidak hanya sebagai pengatur iklim dan hotspot keanekaragaman hayati, tetapi juga sebagai sumber daya ekonomi yang melimpah.
Potensi hasil hutan kayu dan non-kayu sangat besar, mulai dari komoditas ekspor unggulan hingga produk bernilai tinggi bagi masyarakat adat. Namun, potensi ini hanya dapat dimanfaatkan secara optimal bila hutan dikelola secara lestari.
Di sinilah peran vital penginderaan jauh yang mendukung manajemen hutan berbasis bukti (evidence-based forest management). Pada era industri 4.0, integrasi penginderaan jauh dengan kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (Machine Learning – ML), dan cloud computing menjadi kunci.
Kemajuan ini memungkinkan analisis data yang cepat, otomatis, dan akurat, serta memfasilitasi penggunaan drone untuk akuisisi citra resolusi tinggi secara fleksibel dan hemat biaya. Secara keseluruhan, penginderaan jauh telah menjadi fondasi penting dalam pengelolaan kehutanan modern, mendukung pengambilan kebijakan berbasis data dan meningkatkan transparansi pengelolaan sumber daya alam.
| Baca juga: Kegiatan Pertambangan Makin Mengancam Habitat Anggrek Biru Raja Ampat |
Selain itu, pemanfaatan big data dan AI telah merevolusi analisis data penginderaan jauh di bidang kehutanan. Volume data yang besar dan kompleks dari satelit optik, radar, drone, dan LiDAR, dapat diolah secara efisien dengan sistem komputasi canggih.
Keunggulan AI dalam analisis otomatis meningkatkan akurasi pemetaan dan pemantauan hutan secara real-time. Platform cloud computing seperti Google Earth Engine (GEE), yang menyediakan akses ke ribuan petabyte data satelit, memungkinkan analisis lintas waktu dan wilayah secara efisien, mendukung komunitas ilmiah dan pembuat kebijakan.
Kombinasi big data dan ML tidak hanya mempercepat pemrosesan data, tetapi juga memungkinkan pemodelan prediktif. Ini sangat mendukung perencanaan kehutanan berbasis proyeksi, seperti estimasi stok karbon, pertumbuhan pohon, dan habitat satwa.
Penerapan Deep Learning (DL) pada pengolahan data penginderaan jauh di bidang kehutanan, terutama dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN), mampu melakukan klasifikasi tutupan lahan, deteksi perubahan hutan, dan pemetaan spesies vegetasi dengan akurasi tinggi.
Rokhmatuloh juga menyoroti aplikasi DL yang lebih jauh, termasuk deteksi deforestasi otomatis menggunakan data time-series dan pemanfaatan U-Net untuk memetakan batas-batas hutan dan mengidentifikasi regenerasi vegetasi pasca-kebakaran. Platform seperti GEE semakin memudahkan integrasi big data penginderaan jauh dengan model DL, memungkinkan analisis skala besar untuk mendukung konservasi dan pengelolaan hutan berkelanjutan di Indonesia.
Dia menekankan manfaat penginderaan jauh dalam kehutanan Indonesia tidak hanya sebagai alat pemantauan dan pelaporan, tetapi juga instrumen penting dalam penegakan hukum, perencanaan kehutanan, dan mitigasi perubahan iklim. Pemanfaatan big data dan DL telah membuka paradigma baru dalam manajemen hutan berkelanjutan, menyediakan sistem analitik yang cepat, adaptif, dan presisi tinggi. Ini mendukung pengambilan kebijakan yang real-time dan prediktif, yang sangat penting untuk upaya manajemen hutan berkelanjutan di Indonesia.
Cek Berita dan Artikel yang lain di
Google News
