Geodatabase Batas Kelurahan/Desa Seluruh Indonesia

Geodatabase data batas wilayah administrasi desa/kelurahan edisi September 2023 merupakan pemutakhiran dari Geodatabase data batas wilayah administrasi desa/kelurahan edisi Desember 2022. Proses pemutakhiran yang dilakukan antara lain: (1) Pemuktahiran data batas administrasi desa/kelurahan hasil Verifikasi Teknis Batas Wilayah Administrasi Desa/Kelurahan tahun 2022 dan sebagian tahun 2023; (2) Pemuktahiran data batas administrasi desa/kelurahan hasil asistensi peta dasar RDTR/RTRW sebagian tahun 2023; (3) Penyelarasan batas desa/kelurahan pada batas kabupaten/kota mengikuti Permendagri Kabupaten/Kota terbaru; (4) Penyelarasan area saling klaim dan tidak terdefinisi dengan metode salah satunya dibagi berdasarkan prinsip sama jarak lalu digabungkan dengan desa/kelurahan di sekitarnya; (5) Sinkronisasi data wilayah administrasi desa/kelurahan berdasarkan Kepmendagri 100.1.1-6117 Tahun 2022 tentang Pemberian dan Pemutakhiran Kode, Data Wilayah Administrasi Pemerintahan dan Pulau; (6) Penyesuaian alokasi wilayah administrasi provinsi baru di Papua dan Papua Barat.

Satelit Penginderaan Jauh China : SDGSAT-1

SDGSAT-1 (Sustainable Development Science Satellite-1) adalah satelit ilmiah pertama yang dikembangkan secara khusus untuk mendukung pemantauan Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (Sustainable Development Goals/SDGs) oleh Chinese Academy of Sciences (CAS), melalui Big Earth Data for SDGs (BED4SDGs) initiative. Satelit ini diluncurkan pada 5 November 2021 dari Pusat Peluncuran Satelit Taiyuan, Tiongkok. 

Satelit ini bertujuan untuk mendeteksi parameter yang mewakili interaksi antara aktivitas manusia dan lingkungan bumi. Gambar yang dihasilkan akan diubah menjadi informasi yang dapat diterapkan pada Sustainable Development Goal's (SDGs) dan studi tentang korelasi dan interaksi antara aktivitas manusia dan lingkungan alam. 

Satelit Sentinel-6B Sukses Diluncurkan

Satelit Copernicus Sentinel-6B berhasil diluncurkan pada 17 November 2025 pukul 06:21 CET dari Pangkalan Vandenberg, California, USA. Sinyal pertama diterima pada pukul 07:54, mengkonfirmasi satelit dalam kondisi baik.

Tujuan dan Kemampuan:

• Satelit dilengkapi radar altimeter yang sangat akurat untuk mengukur ketinggian permukaan laut dengan presisi hingga satuan cm
• Data digunakan untuk memantau kenaikan permukaan laut, salah satu indikator paling jelas dari perubahan iklim
• Membantu pemerintah dan masyarakat pesisir dalam persiapan menghadapi banjir, erosi, dan cuaca ekstrem

Profesi GIS Analyst dan Kartografer akan tergantikan oleh AI?

Profesi GIS Analyst dan Kartografer tidak akan sepenuhnya tergantikan oleh AI, namun peran dan fokus pekerjaan mereka akan bertransformasi secara signifikan.

AI (terutama dalam bentuk GeoAI dan Machine Learning Spasial) lebih bertindak sebagai alat bantu yang sangat kuat yang akan mengotomatisasi tugas-tugas yang repetitif dan berbasis data, sementara manusia akan fokus pada tugas yang memerlukan keahlian tingkat tinggi.

Tugas yang akan Diambil Alih oleh AI (Otomatisasi)

AI sangat efektif dalam mengotomatisasi tugas-tugas GIS dan pemetaan yang bersifat rutin, masif, dan membutuhkan kecepatan komputasi.

1. Ekstraksi Fitur Otomatis: AI dapat secara otomatis dan sangat cepat mengidentifikasi, mengklasifikasikan, dan memetakan objek (seperti bangunan, jalan, vegetasi, atau bahkan mobil) dari citra satelit, foto udara, atau data LiDAR. Ini menggantikan tugas digitasi dan klasifikasi manual yang memakan waktu.

2. Validasi dan Pembersihan Data: AI dapat mendeteksi anomali, error, atau data duplikat dalam dataset geospasial skala besar, sehingga mengurangi waktu yang diperlukan untuk data cleaning dan penjaminan kualitas.

3. Pembuatan Peta Dasar (Automated Cartography): AI dapat menghasilkan peta dasar atau peta tematik sederhana secara otomatis berdasarkan template yang telah ditentukan.

Estimasi Suhu Permukaan Tanah di Google Earth Engine

Berikut ini skrip Google Earth Engine (GEE) untuk estimasi suhu permukaan tanah/land surface temperature (LST).

Data yang digunakan adalah citra Landsat Tahun 1995,  2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2025.

// Year list to map

Map.centerObject(table,12);

var yearList = [1995, 2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2025];

// ------------1995-----------

var citra1995 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LT05/C02/T1_L2')

     .filterBounds(table)

     .filterDate('1995-01-01','1995-12-31')

     .filterMetadata('CLOUD_COVER_LAND', 'less_than', 50)

     .sort('CLOUD_COVER', false);