Tepat setahun yang lalu, saya harus remote komputer adik saya yang berada di Kalimantan. Saya berada di negeri tiga warna sedangkan dia di negeri katulistiwa, tidak ada alasan lain kecuali saya membutuhkan high performance computer untuk memodelkan land subsidence. Membandingkan 2 citra satelit, masing-masing 1 – 2 GB. Data sentinel 1 harus didownload terlebih dahulu di komputernya yang memang kapasitas tinggi (i7 RAM 64 GB) kemudian menggunakan google chrome desktop (baca di sini). Namun semua itu berubah setelah mengenal kode biner.

Saat ini, cloud computing rasanya bisa menjadi alternatif olah citra satelit yang super gede, super berat dan tentu membutuhkan storage hardisk yang tidak sedikit. Tidak lepas dari itu, layanan google earth engine yang saat ini cukup popular rasanya menjadi ‘gaman’ baru yang patut dikuasai. Setidaknya ada 4 alasan kenapa harus mempertimbangkan google earth engine untuk olah citra satelit, yaitu:

Pertama, tidak membutuhkan komputer dengan kapasitas tinggi. Yang dibutuhkan saat ini adalah koneksi internet dan biarkan masin google yang bekerja termasuk mengolah data citra tadi. Mesinnya google yang bekerja, kita hanya memanfaatkan fitur-fiturnya termasuk katalog data yang sangat melimpah dan juga opendata yang sudah disediakan. Tidak ada lagi proses download dan upload, cukup melakukan coding untuk ‘manarik’ data-data google yang sudah mereka siapkan di katalognya. Seperti citra satelit sentinel 1 yang saya pakai di contoh bawah ini. Tidak ada proses download sama sekali dari websitenya ESA Copernicus. Sudah disediakan oleh google.

Kedua, tidak membutuhkan storage yang besar. Olah citra satelit memang sangat identik dengan storage yang besar. Hampir dipastikan teman-teman yang berkecimpung di dalamnya harus menyediakan hardisk yang besar. Tidak sedikit dari mereka memiliki hardisk eksternal untuk menyimpan raw data, data olahan, hingga data hasil (akhir). Satu citra satelit bisa 1 – 4 GB, bisa dibayangkan jika kita mengolah lebih dari 1 citra dan sifatnya serial. Tentu akan membutuhkan storage yang tidak kecil. Menggunakan Google Earth Engine, kita tidak menyimpan seluruh data mentah hingga analisis, cukup data hasilnya saja yang nanti kita simpan di google drive. Hemat.

Ketiga, tidak perlu download citra satelit, cukup gunakan citra yang sudah tersedia di katalog mereka. Panggil menggunakan syntax, dan siap running. Banyak sekali citra satelit dan open data lainnya yang sudah disediakan oleh google di katalognya. Bahkan batas administrasi provinsi seluruh dunia sudah ada. Contoh di bawah ini adalah land surface temperature, dimana batas administrasi jawa tengah saya ambil dari FAO yang juga sudah disediakan oleh Google.

Land Surface Temperature di Google Earth Engine

Keempat, Memang harus melakukan coding, tetapi banyak sample code yang sebenarnya sudah disediakan oleh google, atau oleh para scholars sebelumnya yang dengan bebas mereka bagikan di github. Jadi pengetahuan sedikit mengenai kode biner rasanya cukup membantu. Prinsip-prinsip kerja python bisa kita pakai di sini untuk memahami bagaimana syntax yang sudah ada di susun dan logika kerjanya.