Memahami Spatial Machine Learning

Jika ilmu data (Data Science) tradisional memecahkan masalah pola dari data tabular, Spatial Machine Learning memecahkan pola dari pixel citra satelit dan poligon vektor geografis yang terikat erat dengan aturan Tobler tentang kedekatan ruang.

Random Forest untuk Klasifikasi Tutupan Lahan (LULC)

Salah satu implementasi paling kuat dari Machine Learning di bidang geospasial adalah mengotomatiskan klasifikasi tutupan lahan. Alih-alih melakukan digitasi manual dari citra satelit, kita melatih algoritma Random Forest untuk mengenali nilai spektral dari sebuah hutan, badan air, atau lahan terbangun.

            # Contoh ekstraksi nilai pixel menggunakan Rasterio & Scikit-learn
            from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import rasterio
            # Load model yang sudah dilatih rf_model =
            RandomForestClassifier(n_estimators=100) # (Pelatihan model
            dilakukan menggunakan data Ground Truth / ROI) # Prediksi seluruh
            array gambar predicted_lulc = rf_model.predict(image_array)
          

Menggabungkan Geometri dengan AI

Namun, nilai pixel saja sering kali menyebabkan noise efek garam-merica (salt-and-pepper effect). Oleh karena itu, di Lontara, kami melakukan pendekatan hibrida: menggabungkan klasifikasi spektral berbasis AI dengan teknik koreksi topologi dan segmentasi berbasis objek (OBIA - Object-Based Image Analysis).

Hasilnya adalah peta lingkungan yang sangat akurat yang dapat dihasilkan dalam hitungan menit—bukan bulan. Inilah yang menjadi landasan utama bagi produk unggulan kami, Spatial ML Engine.