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

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

Dengan meningkatnya kekhawatiran akan perubahan iklim, terutama di wilayah kutub, teknologi penginderaan jauh dan analisis data telah menjadi alat yang sangat diperlukan dalam memahami dampak perubahan ini. 

Salah satu wilayah yang paling terpengaruh oleh pemanasan global adalah Greenland, yang menyaksikan peningkatan volume air lelehan dari danau supraglacial setiap tahunnya. 

Menurut penelitian oleh Adam Booth dan Richard Burke (2023) yang dipublikasikan dalam SIGSPATIAL '23, lapisan es Greenland kehilangan lebih dari 260 gigaton massa setiap tahun, yang menyumbang lebih dari 0,7 mm per tahun pada kenaikan permukaan laut global. Ini adalah kontribusi yang signifikan, mengingat kenaikan permukaan laut dapat menyebabkan dampak besar pada ekosistem pesisir dan populasi yang tinggal di dekat laut.

Baca juga: Solusi Inovatif Deep Learning untuk Deteksi Konten Berbahaya di Era Digital

Penelitian Booth dan Burke memperkenalkan pendekatan yang inovatif dalam mengidentifikasi dan mengekstraksi danau supraglacial menggunakan model DUCK-Net, sebuah metode segmentasi gambar berbasis deep learning. 

Model ini awalnya dikembangkan untuk segmentasi gambar medis tetapi telah dimodifikasi untuk mengidentifikasi fitur es yang kompleks pada citra satelit Sentinel-2. Pendekatan ini tidak hanya berhasil mencapai akurasi hingga 93% pada data pelatihan tetapi juga menawarkan fleksibilitas untuk diterapkan pada wilayah es lainnya di seluruh dunia. 

Hasil penelitian ini sangat penting dalam konteks iklim global karena membantu meningkatkan pemahaman kita tentang dinamika es dan air lelehan di Greenland, yang berdampak langsung pada kenaikan permukaan laut.

Secara keseluruhan, aplikasi teknologi seperti DUCK-Net menunjukkan bagaimana inovasi dalam sistem informasi dan teknologi penginderaan jauh dapat berperan penting dalam memantau dan memetakan dampak perubahan iklim, memberikan wawasan penting yang dapat membantu dalam mitigasi dan adaptasi terhadap perubahan iklim yang terjadi.

***
Pendekatan inovatif yang diperkenalkan oleh Adam Booth dan Richard Burke (2023) melalui penggunaan DUCK-Net adalah langkah maju yang signifikan dalam teknologi penginderaan jauh dan segmentasi gambar. 

Penggunaan model ini dalam penelitian supraglacial lakes di Greenland membuktikan bahwa teknologi deep learning dapat membantu memecahkan tantangan identifikasi fitur es yang kompleks, yang sebelumnya sulit dilakukan dengan teknik segmentasi tradisional.