DUCK-Net Teknologi Deep Learning untuk Memantau Perubahan Iklim di Greenland

***
Penelitian yang dilakukan oleh Adam Booth dan Richard Burke (2023) menunjukkan bagaimana inovasi dalam sistem informasi dan teknologi penginderaan jauh dapat memainkan peran yang sangat penting dalam memantau dampak perubahan iklim, khususnya di Greenland. 

Dengan menggunakan model DUCK-Net, mereka berhasil menunjukkan bahwa segmentasi gambar berbasis deep learning dapat diterapkan dengan sukses pada citra satelit untuk mengidentifikasi danau supraglacial, yang berdampak besar pada dinamika pencairan es dan kenaikan permukaan laut global. 

Meskipun masih ada tantangan dalam hal perbedaan distribusi data pelatihan dan uji, hasil penelitian ini membuka peluang besar bagi aplikasi yang lebih luas di wilayah es lain di dunia.

Implikasi dari penelitian ini tidak hanya terbatas pada ranah akademik, tetapi juga sangat relevan bagi pembuat kebijakan, ilmuwan lingkungan, dan badan pemantau iklim global. Dengan meningkatnya ketersediaan teknologi seperti DUCK-Net dan penginderaan jauh, pemahaman kita tentang perubahan es di wilayah kutub dapat ditingkatkan, membantu dalam pengembangan strategi mitigasi yang lebih efektif terhadap dampak perubahan iklim. 

Di masa depan, penelitian ini dapat menjadi dasar bagi penerapan teknologi serupa dalam skala yang lebih besar dan dalam berbagai konteks geografis yang kritis terhadap perubahan lingkungan.

Referensi

Booth, A., & Burke, R. (2023). A novel application of DUCK-Net for extracting supraglacial lakes in Greenland. SIGSPATIAL '23. https://doi.org/10.1145/3589132.3629973