Mencari Sinyal Deforestasi Tercepat? Aktifkan Peringatan Terintegrasi GFW

Global Forest Watch (GFW) memberikan data hutan terakurat dan secepat mungkin kepada pengguna. Sebagai bagian dari hal ini, kami telah melanjutkan untuk memperbanyak peringatan deforestasi hampir seketika yang tersedia di platform GFW. Pada tahun 2022, kami memperkenalkan lapisan “peringatan deforestasi terintegrasi”, yang menggabungkan kemampuanperingatan deforestasi GLAD-L, GLAD-S2, dan RADD, untuk menyediakan tampilan gangguan hutan yang lebih cepat dan terpercaya dibandingkan sistem individu lainnya. Menanggapi umpan balik dari pengguna, pembaruan ini menyederhanakan alur kerja dan memanfaatkan keunggulan dari masing-masing jenis peringatan untuk mendukung berbagai tujuan pemantauan.

Sistem Peringatan Mana Saja yang Diintegrasikan?

GFW saat ini menawarkan tiga sistem peringatan deforestasi individu. GLAD-L adalah produk peringatan GFW terlama dari lab Global Land Analysis and Discovery (GLAD) Universitas Maryland (UMD) dan menggunakan citra satelit Landsat dari NASA. UMD memperkenalkan peringatan GLAD-S2 dengan resolusi yang lebih tinggi pada bulan Mei 2021 dengan menerapkan metodologi yang mirip dengan GLAD-L, tetapi menggunakan satelit Sentinel-2 dari European Space Agency. Dan terakhir, peringatan Radar for Detecting Deforestation (RADD) yang diproduksi oleh Universitas Wageningen menggunakan data radar Sentinel-1. Peringatan ini memiliki kemampuan lebih dalam mendeteksi perubahan hutan yang tertutup awan yang seringkali menghalangi pandangan satelit lain.

Apa yang Ditawarkan Lapisan Peringatan Terintegrasi?

Ketiga sistem ini memberikan data peringatan perubahan hutan yang terjadi di bagian dunia yang berbeda, menggunakan gambar satelit denganresolusi spasial yang berbeda, dan pembaruan data pada frekuensi yang berbeda-beda. Opsi yang terintegrasi memungkinkan pengguna memperoleh ringkasan statistik yang bermanfaat, yang merupakan gabungan dari setiap sistem individu. Untuk mencapai hal ini, lapisan menunjukkan peringatan yang dilaporkan oleh beberapa sistem di wilayah tertentu, serta menampilkannya dalam bentuk tingkat kepercayaan:

Lapisan baru ini hadir dengan pembaharuan penting: kami sekarang melaporkan luas wilayahyang terdampak peringatan dan bukannya jumlah piksel peringatan. Karena peringatan terintegrasi menggabungkan beberapa sistem dengan resolusi spasial yang berbeda, maka penting untuk melaporkannya dalam luasan wilayah dan bukannya jumlah piksel peringatan. Namun, perlu diperhatikan bahwa peringatan-peringatan tersebut dirancang untuk mengidentifikasi gangguan hutan secara cepat, dan bukannya menggambarkan wilayah hilangnya hutan secara tepat – akibatnya, luasan wilayah yang ditampilkan di GFW dapat lebih besar atau lebih kecil dari luasan kehilangan hutan sebenarnya.

Penggabungan peringatan memberikan beberapa keuntungan:

1. Informasi Terkini Akan Selalu Tersedia Bagi Pengguna

Dengan menggabungkan ketiga sistem peringatan ke dalam satu lapisan, kami memanfaatkan perbedaan waktu perekaman satelit untuk meningkatkan peluang pengamatan hutan yang lebih gamblang dan oleh karena itu mendeteksi perubahan lebih cepat. Kajian seputar peringatan menemukan bahwa sistem peringatan terintegrasi menghasilkan deteksi yang lebih cepat terhadap gangguan baru, terkadang dalam hitungan hari atau bahkan bulan. Misalnya, para pengguna yang memantau peringatan terintegrasi sejak 2021 di Lembah Amazon akan mendapatkan peringatan kehilangan hutan rata-rata sembilan hari lebih awal dibandingkan hanya bergantung ke satu sistem saja. Peningkatan ketepatan waktu ini berbeda-beda di setiap wilayah dan antar musim, karena sistem-sistem peringatan ini saling melengkapi satu sama lain dengan kelebihan masing-masing. Misalnya, di wilayah yang terus menerus tertutup awan, kelebihan sistem peringatan berbasis radar mampu menembus awan untuk mendeteksi hilangnya hutan. Namun demikian, waktu kunjungan ulang yang lebih sering dari sistem peringatan optik memberikan peluang yang lebih sering juga untuk mendeteksi gangguan setiap lima-delapan hari, khususnya di area dengan musim kemarau, di mana sistem radar mungkin memerlukan waktu hingga 12 hari untuk mendeteksi perubahan.

2. Saling Melengkapinya Beberapa Sistem Meningkatkan Kepercayaan untuk Memprioritaskan Peringatan

Tingkat keyakinan membantu pemantau hutan memprioritaskan peringatan untuk ditindaklanjuti karena data yang dihasilkan satelit mungkin memiliki kesalahan, termasuk peringatan palsu. Jika dua atau lebih sistem peringatan mendeteksi perubahan di lokasi yang sama, kita lebih yakin (”keyakinan tertinggi”) bahwa peringatan ini menunjukkan gangguan yang nyata. Untuk sistem individu, terdapat waktu tunda sebelum deteksi pertama dapat diverifikasi oleh perekaman satelit berikutnya dan mencapai nilai “kepercayaan tinggi.” Tampilan lapisan terintegrasi di mana beberapa sistem saling melengkapi, dalam beberapa kasus menghasilkan tingkat kepercayaan lebih tinggi dan lebih cepat dibanding menunggu sistem individu mencapai kepercayaan tinggi melalui data perekaman satelit tambahan, yang mana dapat memakan waktu hingga berminggu-minggu atau berbulan-bulan.  Hasil positif palsu dihilangkan secara efektif pada kelas keyakinan tertinggi karena tidak biasa bagi dua sistem melakukan kesalahan yang sama, sebab keduanya menggunakan alur data dan algoritma yang berbeda.

3. Berbagai Jenis Kehilangan Tutupan Pohon Direkam di Berbagai Bentang Alam

Opsi peringatan terintegrasi dapat mengisi kekurangan yang mungkin dihasilkan oleh penggunaan satu sistem saja. Meski terdapat banyak tumpang tindih pada hasil deteksi berbagai sistem peringatan, terdapat juga beberapa perbedaan. Salah satu kelebihan terbaik peringatan RADD dan GLAD-S2 dengan resolusi lebih tinggi adalah kemampuan untuk menangkap perubahan hutan yang berukuran lebih kecil dibandingkan produk GLAD-L beresolusi 30 meter. Informasi ini penting dalam mendeteksi kehilangan kanopi berukuran kecil akibat aktivitas penebangan.

Saat ini, dengan tersedianya beberapa sistem peringatan di wilayah tropis, semuanya dapat digunakan secara bersama untuk mengidentifikasi kegiatan ilegal dengan cepat dan dengan peningkatan keyakinan, alat penting untuk penegakan hukum dan Masyarakat Adat serta komunitas lokal yang bekerja untuk memerangi deforestasi.

Apa Selanjutnya?

Seiring tersedianya sistem peringatan baru, sistem ini dipertimbangkan untuk diintegrasikan ke lapisan peringatan terintegrasi kami. Peringatan gangguan permukaan tanah yang baru-baru ini tersedia yang dikembangkan oleh UMD dan NASA berpotensi memberikan peringatan di semua jenis hutan, seperti hutan terbuka kering, serta di luar wilayah tropis, yang keduanya masih menjadi keterbatasan bagi versi peringatan terintegrasi saat ini. Informasi pendorong peringatan juga tengah dikembangkan, yang akan mendukung pengguna memprioritaskan peringatan. Simak terus untuk pembaruan mendatang lapisan peringatan terintegrasi berdasarkan kemajuan tersebut serta kemajuan lain dalam pemantauan hutan.

Mulai Menggunakan Peringatan Terintegrasi

Dengan tiga sistem peringatan untuk dipilih, kami bertujuan untuk menyederhanakan alur kerja pengguna dalam mengidentifikasi peringatan prioritas. Lapisan terintegrasi memberikan informasi terbaik tentang perubahan hutan terbaru bagi pengguna yang ingin mendapatkan peringatan akan hilangnya hutan dengan keyakinan tertinggi. Meskipun kami melihat sistem ini saling melengkapi satu sama lain, pengguna masih dapat memilih sistem individu untuk pemberitahuan dan analisis peringatan jika memang sesuai dengan kebutuhan mereka.

Untuk tampilan mendalam tentang bagaimana lapisan terintegrasi dirancang dan bagaimana menggunakannya, lihat Pusat Bantuan.