Sumber: Unsplash

Dalam beberapa tahun terakhir, istilah GeoAI atau Geospatial Artificial Intelligence mulai ramai dibicarakan, terutama di kalangan peneliti dan praktisi yang bergelut di bidang data spasial, penginderaan jauh (remote sensing), dan pembelajaran mesin (machine learning). GeoAI merupakan persilangan antara AI (Artificial Intelligence) dan Geospatial Technology, yang bertujuan untuk menganalisis dan menafsirkan data spasial secara cerdas dan otomatis. 

Apa Itu GeoAI? 

Secara sederhana, GeoAI adalah pemanfaatan teknik kecerdasan buatan (AI) untuk memproses, menganalisis, dan mengekstraksi data, informasi, dan wawasan dari data geospasial. GeoAI bertujuan untuk menggabungkan pemahaman spasial (lokasi, jarak, distribusi geografis) dengan kemampuan prediktif dan analitis dari AI, sehingga menghasilkan sistem yang mampu memahami tidak hanya apa yang terjadi, tetapi juga di mana dan mengapa peristiwa itu terjadi. 

Konsep ini memungkinkan transformasi besar dalam cara kita memahami lingkungan fisik dan sosial. GeoAI sering diterapkan dalam konteks analisis lokasi, perencanaan perkotaan, mitigasi bencana, pemantauan lingkungan, bahkan pemodelan sosial-ekonomi. Yang membuatnya unik adalah dimensi spasialnya: setiap entitas yang terekam dan dianalisis memiliki koordinat geografis yang melekat, sehingga keputusan berbasis AI dapat disesuaikan secara kontekstual dengan kondisi lokasi sebenarnya. 

Data yang digunakan dalam GeoAI dapat berupa beberapa bentuk, seperti: 

  • Citra satelit dan drone 
  • GPS dan data pelacakan kendaraan 
  • Peta digital dan data GIS 
  • Sensor IoT location-aware (misalnya untuk cuaca, polusi, mobilitas) 
  • Data sosial dengan konteks lokasi (media sosial, crowdsourcing) 

GeoAI mencoba menjawab pertanyaan yang memerlukan konteks ruang dan waktu, seperti: 

  • Di mana deforestasi terjadi dengan cepat? 
  • Apakah distribusi bantuan bencana sudah tepat sasaran? 
  • Bagaimana pola pergerakan populasi pasca bencana? 
  • Mana saja titik-titik rawan macet atau banjir di kota besar? 
  • Daerah mana saja yang terdampak perubahan iklim? 

Komponen Utama GeoAI 

Sumber: https://spaceaustralia.com/news/how-do-geographic-information-systems-depend-space 

1. Data Geospasial 

Data geospasial dalam GeoAI berasal dari berbagai sumber, seperti citra satelit Sentinel dan Landsat, platform pemrosesan spasial seperti Google Earth Engine, data kolaboratif dari OpenStreetMap, hingga citra udara dari UAV (drone). Data ini bisa berbentuk raster, yaitu gambar yang merepresentasikan nilai pixel untuk setiap lokasi geografis, atau dapat juga berupa vektor, yang terdiri dari entitas seperti titik (misalnya lokasi sensor), garis (misalnya jalan), dan poligon (misalnya batas wilayah atau area pertanian). 

2. Teknologi GIS (Geographic Information System) 

Teknologi GIS berperan penting dalam ekosistem GeoAI karena menyediakan sarana untuk mengelola, menyimpan, memvisualisasikan, dan menganalisis data spasial. GIS memungkinkan integrasi berbagai layer data seperti peta, citra, dan informasi non-spasial ke dalam satu kerangka kerja visual yang dapat dipetakan. Beberapa tools yang umum digunakan dalam GIS antara lain QGIS (open source), ArcGIS (komersial), dan PostGIS (ekstensi spasial untuk PostgreSQL). Teknologi ini menjadi jembatan antara data mentah dengan analisis berbasis lokasi yang dapat dipahami dan diinterpretasikan dengan mudah oleh manusia maupun sistem AI. 

3. Kecerdasan Buatan (AI) 

AI merupakan inti dari GeoAI karena memberikan kemampuan otomatisasi dan pembelajaran dari data spasial. Model seperti convolutional neural network (CNN) sering digunakan untuk klasifikasi dan segmentasi citra satelit, sementara arsitektur U-Net dan DeepLabv3+ efektif untuk segmentasi semantik. Untuk data spasial-temporal, kombinasi antara LSTM atau Transformer membantu dalam memahami dinamika waktu dan lokasi. Selain itu, algoritma klasik seperti Random Forest juga masih sering digunakan untuk klasifikasi berbasis fitur spasial dari data vektor atau raster yang telah diekstrak. Integrasi ini memungkinkan AI mendeteksi pola yang kompleks dan membuat prediksi berbasis lokasi dengan akurasi tinggi. 

4. Infrastruktur Data dan Komputasi 

Karena volume dan kompleksitas data spasial sangat tinggi, GeoAI memerlukan infrastruktur komputasi yang andal. Pengolahan citra satelit dan data spasial sering dilakukan dalam skala besar dan real-time, sehingga platform seperti Google Earth Engine sangat berguna untuk menjalankan pemrosesan di cloud tanpa perlu unduh data lokal. Untuk kebutuhan yang lebih khusus, AWS Open Data atau GPU cluster dapat dimanfaatkan dalam pelatihan model deep learning yang intensif. Infrastruktur ini memungkinkan skalabilitas dan efisiensi yang tidak mungkin dicapai dengan komputasi lokal biasa. 

 

Contoh Aplikasi GeoAI 

1. Deteksi Perubahan Tutupan Lahan (Land Cover Change Detection) 

Sumber: https://www.mdpi.com/1999-4907/11/4/398 

Biasayanya menggunakan dataset citra satelit. Satelit merekam suatu titik geografis dalam rentang waktu tertentu secara periodik. Data yang direkam secara periodik tersebut dapat dimanfaatkan untuk melakukan analisis perubahan tutupan lahan. Model AI dapat mengenali perubahan vegetasi, pembangunan ilegal, atau pertanian berpindah. 

2. Perencanaan Kota Berbasis Data 

Sumber: https://www-nature-com.translate.goog/articles/s42949-024-00188-3?error=cookies_not_supported&code=3ed10805-0ac8-45be-ab21-6677104afa23&_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=id&_x_tr_hl=id&_x_tr_pto=imgs 

 

GeoAI menjadi tulang punggung dalam smart city planning atau perencanaan kota berbasis data. Dengan menggabungkan berbagai sumber data, mulai dari data satelit,  rekaman lalu lintas dari CCTV, data mobilitas dari GPS kendaraan, data dari drone (UAV), sensor kualitas udara, serta data sosial dari media, GeoAI dapat menghasilkan peta dinamis untuk membantu perencanaan zonasi, manajemen transportasi publik, hingga analisis risiko banjir perkotaan. Model spasial-temporal seperti Graph Neural Networks juga mulai digunakan untuk memahami hubungan antar area dan mengoptimalkan layanan publik. 

3. Manajemen Bencana 

Sumber: https://www.topbimcompany.com/gis-for-disaster-management/ 

Dalam situasi bencana alam seperti gempa, banjir, atau kebakaran hutan, GeoAI dapat digunakan untuk mempercepat proses pemetaan dampak. Citra drone dan satelit dapat dianalisis secara cepat dengan model deteksi objek atau segmentasi untuk mengidentifikasi area terdampak, memperkirakan jumlah bangunan rusak, dan menilai kebutuhan logistik di lokasi tertentu. Bahkan, integrasi dengan data media sosial yang diberi geotag dapat memberikan informasi tambahan secara real-time untuk mendukung respons darurat. 

Tools Populer dalam Ekosistem GeoAI 

  1. Google Earth Engine: Untuk pengolahan citra satelit secara cloud-based (earthengine.google.com) 
  2. Sentinel Hub & EO Browser: Akses cepat ke citra Sentinel dan Landsat (sentinel-hub.com) 
  3. Rasterio, GeoPandas, Shapely: Library Python untuk data geospasial (rasterio, geopandas.org, shapely.readthedocs.io) 
  4. TorchGeo & Segment Anything (SAM): Framework deep learning untuk citra satelit (torchgeo.readthedocs.io, segment-anything.com) 
  5. Leafmap, Folium – Visualisasi spasial interaktif di Python (leafmap.org) 

Tantangan dalam GeoAI 

  1. Resolusi dan noise: Citra satelit sering memiliki resolusi berbeda dan dipengaruhi oleh awan atau bayangan 
  2. Labeling data: Data spasial sangat mahal untuk diberi anotasi manual, sehingga teknik weak supervision dan semi-supervised learning banyak digunakan 
  3. Kompleksitas spasial-temporal: Model harus mempertimbangkan tidak hanya lokasi, tapi juga waktu dan pola dinamis 
  4. Bias data: Model GeoAI bisa bias jika data tidak merepresentasikan semua wilayah secara adil (misalnya hanya wilayah urban atau negara maju) 

Penutup 

GeoAI bukan sekadar tren, tapi kebutuhan masa depan. GeoAI dapat dimanfaatkan mulai dari mitigasi bencana hingga pelestarian lingkungan, dari pertanian hingga tata kota. GeoAI membuka jalan baru untuk memahami dunia kita dengan cara yang lebih luas dan mendalam. 

Kombinasi kekuatan AI dan data geospasial ini menjadikan GeoAI sebagai bidang yang sangat prospektif untuk riset, pengembangan produk, maupun kebijakan publik. Dengan tools open source yang semakin kuat dan dataset satelit yang makin mudah diakses, sekarang adalah waktu yang tepat untuk mulai bereksperimen di dunia GeoAI. 

 

Penulis 

Muhammad Alfhi Saputra, S.Kom., M.Kom. – FDP Scholar 

 

Referensi Tambahan: 

https://geoai.au/what-is-geoai-technology/ 

https://www.esri.com/en-us/capabilities/geoai/overview 

https://medium.com/@julialeonardi/what-are-the-tools-of-a-geoai-practitioner-the-roadmap-to-geoai-part-4-aa4f5e678d4b 

Nurda, N., Noguchi, R., & Ahamed, T. (2020). Change Detection and Land Suitability Analysis for Extension of Potential Forest Areas in Indonesia Using Satellite Remote Sensing and GIS. Forests, 11(4), 398. https://doi.org/10.3390/f11040398 

Weng, Q., Li, Z., Cao, Y. dkk. Bagaimana kecerdasan buatan akan mentransformasi observasi, penginderaan, pencitraan, dan pemetaan perkotaan?. npj Urban Sustain 4 , 50 (2024). https://doi.org/10.1038/s42949-024-00188-3