Dewek 
Tim peneliti internasional dari South China Normal University, University of Connecticut, dan Chinese Academy of Sciences telah membuat terobosan signifikan dalam penginderaan jarak jauh. Tinjauan mereka, yang diterbitkan (DOI: 10.34133/remotesensing.0285) dalam Journal of Remote Sensing pada 11 Desember 2024, membahas tantangan utama dalam penginderaan jarak jauh, seperti data yang tidak lengkap dan gangguan derau. Teknik analisis deret waktu baru tim tersebut memanfaatkan metode rekonstruksi dan fusi data tingkat lanjut, yang secara signifikan meningkatkan presisi dan efisiensi penginderaan jarak jauh untuk memantau perubahan lingkungan.
Tim peneliti telah mengembangkan teknik analisis deret waktu tingkat lanjut yang menggabungkan algoritme pembelajaran mendalam dengan metode penginderaan jarak jauh tradisional untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber penginderaan jarak jauh. Pendekatan inovatif ini memungkinkan ekstraksi pola halus dari kumpulan data yang besar dan kompleks, yang sangat penting untuk memantau parameter lingkungan kritis seperti penggunaan lahan dan kesehatan vegetasi. Tidak seperti teknik konvensional yang kesulitan dengan data yang tidak lengkap atau derau, metodologi baru ini menawarkan akurasi yang lebih baik dan wawasan yang lebih andal tentang dinamika terestrial, yang membuka jalan bagi pemantauan lingkungan yang lebih efektif.
Inti dari keberhasilan studi ini adalah integrasi jaringan Long Short-Term Memory (LSTM) dan Generative Adversarial Networks (GAN) untuk mengatasi tantangan yang ditimbulkan oleh data yang hilang atau berisik. Jaringan LSTM menangkap tren temporal dari waktu ke waktu, sementara GAN menghasilkan data sintetis yang meniru pengamatan dunia nyata untuk mengisi celah dan mengoreksi distorsi atmosfer. Pendekatan ganda ini menghasilkan kumpulan data deret waktu yang lebih bersih dan lebih akurat, yang divalidasi terhadap pengukuran kebenaran dasar yang independen. Para peneliti menunjukkan peningkatan signifikan dalam indeks vegetasi utama, seperti Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), yang menetapkan tolok ukur baru dalam bidang penginderaan jarak jauh.
Para ahli di bidang ini memuji potensi studi ini untuk merevolusi aplikasi penginderaan jarak jauh. Mereka melihat metode ini sebagai alat transformatif untuk meningkatkan pemantauan resolusi tinggi dan memperluas cakupannya, khususnya dalam pengawasan pertanian, perencanaan kota, dan pengelolaan lingkungan. “Metode ini merupakan kemajuan penting dalam kemampuan kita untuk memantau perubahan lingkungan,” kata Profesor Fu. “Seiring perkembangannya, teknologi ini dapat memainkan peran penting dalam mengatasi perubahan iklim dan tantangan global lainnya.”
Aplikasi metodologi ini di masa mendatang sangat luas, terutama dalam pemantauan lingkungan global dan mendukung tujuan pembangunan berkelanjutan. Dengan mengintegrasikan data multitemporal dari satelit Landsat dan Sentinel-2, tim telah menciptakan kerangka kerja untuk analisis terestrial yang akurat dan berkelanjutan. Seiring kemajuan daya komputasi dan peningkatan algoritme, teknologi ini diharapkan menjadi alat penting untuk pengelolaan sumber daya alam, respons bencana, dan mitigasi perubahan iklim. Di tahun-tahun mendatang, teknologi ini dapat menyediakan data penting untuk membantu para pembuat kebijakan mengatasi masalah lingkungan yang mendesak dalam skala global.
Penggunaan inderaja untuk memantau sampah plastik di sungai dan danau