Peneliti Gunakan Machine Learning untuk Ukur Kedalaman Perairan Dangkal

Ilustrasi Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML). Kredit: Gerd Altmann from Pixabay

Liputan6.com, Jakarta - Teknologi satelit berkembang pesat. Ia antara lain digunakan untuk memfasilitasi komunikasi global dan pencitraan planet, mengukur perubahan ketinggian lapisan es, dan pergeseran massa daratan.

Namun, mengukur kedalaman air secara akurat untuk perairan dangkal di lepas pantai, masih menjadi sebuah tantangan bagi satelit. Demikian menurut para peneliti dari Xiamen University and University of Massachusetts Boston

Masalahnya, kata para peneliti, bukan soal jenis atau jumlah data yang dikumpulkan, melainkan bagaimana menginterpretasikannya ke dalam perkiraan akurat.

Guna mengatasi tantangan ini, para peneliti mengembangkan algoritma machine learning menggunakan data dari dua satelit pengamatan Bumi untuk menentukan kedalaman perairan dangkal secara optik. Mereka menerbitkan penelitian itu di Journal of Remote Sensing.

"Lingkungan perairan dangkal dekat pantai seperti terumbu karang, padang lamun, dan padang rumput laut adalah salah satu ekosistem paling penting secara sosial ekonomi dan produktif di dunia," ujar Zhongping Lee, Profesor Emeritus di School for the Environment di University of Massachusetts Boston dikutip dari rilis pers via Eurekalert.

Selain memantau perubahan di seluruh substrat dasar dalam ekosistem tersebut, satu parameter diinginkan adalah kedalaman dasar.

"Itu penting tidak hanya untuk ,navigasi tetapi juga untuk studi proses pesisir dan pengelolaan kejadian pesisir mulai dari pemantauan gelombang badai hingga pemilihan lokasi ladang angin," tutur Lee.

* Untuk mengetahui kebenaran informasi yang beredar, silakan WhatsApp ke nomor 0811 9787 670 hanya dengan ketik kata kunci yang diinginkan.

2 dari 3 halaman

Batimetri Memakai Sonar

Secara konvensional, pengukuran kedalaman dasar, yang disebut batimetri, dilakukan melalui sonar. Namun, berkat kemajuan teknologi satelit, semakin banyak pengukuran yang dilakukan melalui lidar satelit.

Wendian Lai, mahasiswa pascasarjana di College of Ocean and Earth Sciences di Xiamen University, mengatakan bahwa metode dan sistem ini memberikan pengukuran kedalaman dasar dengan presisi tinggi.

Namun, kata dia, kedua metode ini memakan biaya tinggi, memakan waktu. Selain itu, sonar hanya terbatas pada area yang dapat dijangkau kapal atau garis yang ditarik oleh lidar satelit, dengan data yang dihasilkan dari luar angkasa.

"Akibatnya, tidak dapat terbentuk peta batimetri resolusi tinggi," tutur Lai.

3 dari 3 halaman

Sumber Data

Para peneliti menggunakan data publik dari dua dua sumber, yaitu Operational Land Imager di Landsat 8 dan Advanced Topographic Laster Altimeter System (ATLAS) pada ICESat-2.

Data ATLAS berisi garis lintang, garis bujur, dan waktu untuk semua foton yang di-downlink oleh satelit. Sementara ICESat-2 menyorotkan laser ke tempat yang diinginkan dan menghitung waktu yang dibutuhkan laser untuk mencapai titik tersebut dan kembali ke satelit.

"Algoritma secara akurat memberi label perairan dangkal optik dan perairan dalam optik seratus persen setiap saat," kata Lai.

Para peneliti mencatat bahwa, meskipun hasilnya terlihat menjanjikan, penelitian ini baru berfokus pada daerah tropis dan subtropis saja, di mana air umumnya jernih. Namun, pendekatan mereka dapat diterapkan ke wilayah lain setelah data pencitraan dari Landsat 8 dikumpulkan.