Anwar Muhammad Foundation – Keanekaragaman hayati dapat dipengaruhi secara signifikan oleh proyek pembangunan yang marak dilakukan akhir-akhir ini. Dalam prosesnya, seringkali hutan, lahan basah, dan ekosistem alami lainnya harus dikorbankan untuk memberi ruang bagi pembangunan. Akibatnya, habitat asli flora dan fauna terganggu sehingga banyak spesies langka atau terancam pun kehilangan tempat tinggal mereka. Selain itu, pembangunan juga dapat menyebabkan fragmentasi habitat, perubahan tata guna lahan, serta dampak terhadap jasa ekosistem.
Suatu proyek pembangunan membutuhkan penilaian dampak lingkungan untuk mengetahui imbasnya terhadap lingkungan alam dan manusia. Asesmen ini berguna untuk mengidentifikasi dampak, menganalisis besarannya, serta merencanakan upaya pengelolaan dan pemantauannya. Pemetaan biodiversitas merupakan salah satu komponen penting dalam penilaian dampak. Melalui pemetaan biodiversitas, pola distribusi spesies dalam suatu wilayah dapat diidentifikasi dan dipahami. Pemetaan ini juga memungkinkan pengukuran dan pemantauan perubahan yang terjadi pada ekosistem alami.
Baca Juga: Environmental Flow sebagai Kunci Ketahanan Ekologi
Pemetaan biodiversitas membantu proses pengambilan keputusan yang lebih bijaksana dalam pengelolaan lingkungan. Dengan mengetahui keanekaragaman hayati suatu wilayah, strategi konservasi yang efektif untuk melindungi spesies-spesies langka dan menjaga keseimbangan ekosistem dapat dirancang. Dalam rangka mencapai pembangunan berkelanjutan, pemetaan biodiversitas pun dapat menjadi instrumen yang berharga dalam mengevaluasi dampak manusia terhadap lingkungan.
Perkembangan Teknologi dalam Pemetaan Biodiversitas
(Sumber Foto: Unsplash)
Pemanfaatan remote sensing dan machine learning telah menjadi alat yang sangat efektif dalam pemetaan biodiversitas. Remote sensing atau penginderaan jauh adalah metode pengumpulan informasi tentang objek, fenomena, atau wilayah tertentu dengan sensor jarak jauh. Sensor dipasang pada satelit, pesawat udara, atau platform lainnya dan mengirimkan sinyal atau radiasi elektromagnetik ke objek yang diamati. Kemudian, sensor akan menerima dan merekam respons dari objek tersebut. Dalam konteks pemetaan biodiversitas, data yang dikumpulkan mencakup citra satelit untuk mengidentifikasi keanekaragaman spesies, kondisi ekosistem, dan perubahan penggunaan lahan.
Di sisi lain, machine learning merujuk pada pengembangan algoritma dan model statistik, memungkinkan komputer memprediksi berdasarkan data tanpa instruksi eksplisit. Dalam machine learning, komputer dapat mengidentifikasi pola dan memperoleh pengetahuan dari data yang diberikan, serta menggunakannya untuk membuat keputusan atau melakukan tugas tertentu secara otomatis. Dalam pemetaan biodiversitas, machine learning dapat digunakan untuk mengolah dan menganalisis data yang diperoleh melalui remote sensing. Dengan menggunakan algoritma, komputer dapat mengenali pola yang terkait dengan keanekaragaman hayati, seperti distribusi spesies atau kesehatan ekosistem.
Baca Juga: Pemanfaatan Biodiversitas Menjadi Bioproduk untuk Kesejahteraan Manusia
Kombinasi remote sensing dan machine learning membuka peluang baru dalam pemetaan biodiversitas secara efisien dan akurat. Data citra satelit dapat memberikan gambaran luas tentang keanekaragaman hayati di suatu wilayah. Sementara itu, algoritma machine learning dapat mengidentifikasi spesies dan mengklasifikasikan jenis ekosistem dengan tingkat keakuratan yang tinggi. Selain itu, teknik ini juga memungkinkan pemantauan secara terus-menerus dan real-time terhadap perubahan yang terjadi dalam ekosistem.
Penggunaan teknologi remote sensing dalam pemetaan keanekaragaman hayati dapat membantu memantau dan mengelola biodiversitas secara efektif. Teknologi ini dapat mencitrakan objek yang berbeda, seperti tumbuhan, sungai, dan tanah. Hal ini akan memberikan informasi spektral (hasil interaksi antara energi elektromagnetik dengan suatu objek) yang berkelanjutan. Penggunaan teknologi ini juga memberikan data spasial (informasi ruang, lokasi, atau tempat-tempat di permukaan bumi) yang akurat.
Sinergi remote sensing dan machine learning dapat meningkatkan analisis dampak biodiversitas dalam EIA. Kerangka kerja ini menggunakan teknik algoritma machine learning (regresi hutan acak) dan dapat memprediksi pola keanekaragaman hayati secara spasial.
Meskipun demikian, ketidakpastian dalam prediksi spasial harus dipertimbangkan. Melalui metode area of applicability (AOA), perubahan desain proyek yang akan membutuhkan lebih banyak pekerjaan lapangan dapat diketahui. Metode ini juga dapat membantu menentukan area yang membutuhkan pengambilan sampel yang lebih kompleks untuk melengkapi studi baseline.
Remote Sensing dan Machine Learning untuk EIA Biodiversitas yang Efektif
(Sumber Foto: pexels.com)
Pemanfaatan remote sensing dan machine learning dalam pemetaan biodiversitas tidak hanya efisien, tetapi juga memperluas cakupan pemetaan. Data yang didapat dapat mencakup wilayah yang sulit dijangkau secara fisik, seperti hutan tropis yang lebat atau kawasan terpencil. Selain itu, pemetaan dengan remote sensing dan machine learning dapat membantu mengukur dengan tepat dampak jejak proyek terhadap keanekaragaman hayati.
Dengan terus mengembangkan teknologi dan meningkatkan pemahaman tentang hubungan antara biodiversitas dan lingkungan, pemanfaatan remote sensing dan machine learning akan menjadi semakin penting dalam pemetaan biodiversitas di masa depan. Penilaian dampak lingkungan pun dapat dilakukan dengan lebih efektif. Teknik ini juga memberikan harapan baru dalam memahami dan melindungi keanekaragaman hayati.
