Menilik Cara Kerja EOS Data Analytics dalam Upaya Konservasi Lingkungan di Asia
Sebagai kawasan dengan ekosistem yang beragam dan sumber daya alam yang kaya, Asia menghadapi tantangan lingkungan yang signifikan. Ancaman paling besar terhadap keseimbangan ekologi kawasan ini adalah deforestasi, hilangnya keanekaragaman hayati, dan penipisan sumber daya alam. Mengatasi tantangan-tantangan tersebut hanya dengan cara-cara tradisional bukan lagi suatu pilihan, karena tingkat keparahan dan skala permasalahan-permasalahan yang ada memerlukan solusi teknologi yang inovatif.
Salah satu opsi yang paling efektif adalah analisis data geospasial berdasarkan citra satelit Bumi. Data luar angkasa merupakan sumber informasi terkini dan historis yang sangat berharga, yang membantu mengantisipasi hal-hal yang sangat tidak terduga seperti cuaca, hasil panen, dan kondisi iklim ekstrem. Organisasi pemerintah dan bisnis di Asia yang berupaya mengambil keputusan berdasarkan informasi dapat menggunakan data ini untuk berbagai tujuan. Namun, menemukan data satelit bukanlah suatu masalah — yang rumit adalah mengekstraksi wawasan yang akurat dan berharga. Untungnya, pasar analisis data geospasial saat ini menawarkan solusi untuk hal tersebut.
Salah satu perusahaan yang memanfaatkan citra satelit dan data geospasial untuk memberikan wawasan berharga mengenai kondisi lingkungan dan perubahan di Asia dan dunia adalah EOS Data Analytics. Mari kita lihat cara kerjanya.
Pembangunan Pertanian Berkelanjutan dengan EOS Data Analytics
Pengelolaan sumber daya alam yang efisien merupakan hal mendasar bagi keberlanjutan sektor pertanian di Asia. EOS Data Analytics membantu memantau kondisi tanaman, mengelola sumber daya air, kualitas tanah, dan parameter pertanian penting lainnya. Berbekal data ini, petani dan organisasi pertanian dapat menerapkan praktik pertanian berkelanjutan yang memungkinkan konservasi sumber daya dan minimalisasi dampak lingkungan. Selain itu, citra satelit dapat digunakan untuk mengevaluasi dampak perubahan iklim terhadap pertanian, membantu mengembangkan strategi adaptif terhadap tantangan saat ini dan masa depan.
Terkait analisis data geospasial di bidang pertanian, perusahaan ini memiliki solusi khusus yang ditawarkan — platform online EOSDA Crop Monitoring. Dikembangkan untuk pertanian presisi, alat ini membantu bisnis pertanian dalam mengoptimalkan operasi dan mencapai keberlanjutan dengan memberikan solusi komprehensif terhadap tantangan umum yang dihadapi petani.
Fitur-fiturnya mencakup data cuaca terkini, data historis sejak tahun 1979, dan data prakiraan 14 hari. Platform ini juga menyediakan nilai indeks vegetasi, seperti NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) untuk menilai kesehatan tanaman, dan NDMI (Normalized Difference Moisture Index) untuk mendeteksi tingkat tekanan air. Fitur-fitur ini dan fitur-fitur lainnya memungkinkan petani untuk membuat keputusan yang tepat sehingga meningkatkan hasil dan profitabilitas, sekaligus memfasilitasi pengorganisasian tugas harian yang efisien dan penerapan input yang optimal.
Global Textile, grup perusahaan tekstil dari Uzbekistan, mengatasi tantangan dalam mengelola ladang kapas seluas 12.341 hektare dengan mengadopsi platform EOSDA Crop Monitoring. Platform ini menyediakan data berharga mengenai perkembangan tanaman, kandungan pupuk tanah, dan perkiraan hasil panen, sehingga memungkinkan ahli agronomi menganalisis lahan dalam waktu 10-15 menit, sebuah pekerjaan yang tadinya memakan waktu sehari penuh. Fitur inspeksi dan Zonasi yang ditargetkan memfasilitasi penerapan pupuk yang hemat biaya, sehingga meningkatkan kesehatan tanah. Dalam hal ini, penerapan EOSDA Crop Monitoring secara signifikan meningkatkan efisiensi dan produktivitas produksi kapas Global Textile.
Pemantauan Deforestasi dan Pelacakan Penghijauan
Deforestasi merupakan permasalahan utama di Asia, dengan sebagian besar hutan hujan ditebangi untuk pertanian, kebutuhan kayu, dan pembangunan perkotaan. EOS Data Analytics membantu memantau deforestasi dengan menyediakan data real-time mengenai tutupan hutan dan perubahannya dari waktu ke waktu. Dengan informasi ini, pemerintah daerah dan organisasi konservasi dapat menerapkan strategi pengelolaan hutan yang efektif dan mengambil tindakan yang diperlukan untuk mencegah pembalakan liar dan pembukaan lahan. Semua itu dimungkinkan dengan platform EOSDA Forest Monitoring dari EOS Data Analytics, yang juga membantu pengguna memastikan keberhasilan penghijauan.
Fitur Spesies Pohon pada platform ini membantu mengidentifikasi spesies pohon yang paling cocok untuk wilayah tertentu, memastikan dampak positif terhadap fauna hutan dan mikrobiota. Selain itu, alat Reboisasi dapat digunakan untuk penghijauan dan reboisasi. Alat ini memungkinkan pelacakan upaya restorasi hutan menggunakan citra satelit historis dan data analisis spasial, memberikan gambaran komprehensif tentang tegakan hutan yang dibuka dan ditanam kembali.
EOS Data Analytics untuk Manajemen Bencana Alam
Pengamatan Bumi berbasis satelit memberikan wawasan yang sangat dibutuhkan saat terjadi bencana alam ketika akses darat terbatas. Pemerintah daerah dan petugas pertolongan pertama dapat memanfaatkan citra satelit untuk memprioritaskan upaya penyelamatan, mengalokasikan bantuan, dan menilai kerusakan di wilayah yang luas. Mari kita lihat cara kerjanya dalam kasus nyata.
Pencairan salju yang cepat di awal musim semi menyebabkan banjir besar di Kazakhstan Utara, yang berdampak pada masyarakat dan pertanian. Pada Maret 2023, keadaan darurat diumumkan akibat banjir ini meskipun ada tindakan pencegahan seperti pembangunan bendungan. EOS Data Analytics, sejalan dengan Tujuan Pembangunan Berkelanjutan PBB, mengembangkan model pembelajaran mesin khusus untuk memprediksi dan memantau ancaman banjir. Dengan data historis dan alat prediksi meteorologi, model tersebut mencapai akurasi lebih dari 90% dalam memprediksi timbulnya banjir dan wilayah yang terkena dampak, serta mempertimbangkan kemungkinan pencairan salju.
Pendekatan inovatif ini tidak hanya memitigasi dampak banjir namun juga menyoroti potensi pembelajaran mesin dalam mengatasi tantangan iklim global.
Perlindungan Keanekaragaman Hayati dan Spesies yang Terancam Punah
EOS Data Analytics memanfaatkan analisis data geospasial untuk memainkan peran penting dalam melindungi keanekaragaman hayati dan spesies yang terancam punah di Asia. Melalui identifikasi dan pemetaan habitat kritis, para pegiat konservasi dapat menargetkan upaya mereka untuk melestarikan kawasan penting ini. Selain itu, citra satelit membantu memantau pergerakan dan populasi spesies yang terancam punah, menyediakan data penting untuk mendukung program konservasi dan melindungi satwa liar unik di Asia.
Terbukti, EOS Data Analytics adalah salah satu perusahaan analisis data geospasial yang berada di garis depan dalam upaya pelestarian lingkungan di Asia, menyediakan data yang akurat dan tepat waktu melalui pencitraan satelit dan analisis geospasial yang canggih. Hal ini mendukung para pemangku kepentingan untuk mengambil keputusan berdasarkan informasi yang mendukung keberlanjutan ekologi dan berkontribusi terhadap masa depan yang lebih hijau di kawasan ini. Seiring dengan terus berkembangnya teknologi, kolaborasi antara EOS Data Analytics, lembaga pemerintah, organisasi masyarakat sipil (OMS), dan masyarakat lokal akan menjadi hal yang sangat penting dalam mengatasi tantangan lingkungan di Asia.
Penerjemah: Abul Muamar
Baca juga versi asli artikel ini dalam bahasa Inggris di Green Network Asia.
Terima kasih telah membaca!
Membership Individu Tahunan Green Network Asia – Indonesia mendukung pertumbuhan pribadi dan profesional Anda dengan akses online tanpa batas ke platform “Konten Eksklusif” kami yang didesain khusus untuk membawakan wawasan lintas sektor tentang pembangunan berkelanjutan (sustainable development) dan keberlanjutan (sustainability) di Indonesia dan dunia. Nikmati manfaat Membership, termasuk -namun tidak terbatas pada- pembaruan kabar seputar kebijakan publik & regulasi, ringkasan temuan riset & laporan yang mudah dipahami, dan cerita dampak dari berbagai organisasi di pemerintahan, bisnis, dan masyarakat sipil.
Tatiana adalah Kontributor di EOS Data Analytics dan aktivis lingkungan. Keahliannya mencakup pemantauan satelit terhadap lanskap alam dan buatan serta perubahannya seiring waktu. Tatiana adalah mahasiswa S3 (Ph.D) di bidang teknologi informasi dan telah menerbitkan berbagai publikasi seputar isu lingkungan.