State-of-the-Art (SOTA) Algoritma Geospatial Artificial Intelligence Tahun 2025

Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI) adalah cabang interdisipliner yang mengintegrasikan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence), ilmu data geospasial (geospatial data science), dan analitik spasio-temporal untuk mengotomatisasi ekstraksi pengetahuan, pemodelan, dan pengambilan keputusan berbasis lokasi dari data geospasial berskala besar dan kompleks. GeoAI memanfaatkan algoritma machine learning dan deep learning—seperti Convolutional Neural Networks (CNN), Graph Neural Networks (GNN), dan Transformer-based models—untuk menganalisis fenomena bumi secara spasial dan temporal, yang direpresentasikan melalui citra satelit, drone/aerial imagery, data LiDAR, sensor Internet of Things (IoT), foto, video, dan sistem informasi geografis (GIS). 

Inti konsep GeoAI:

• Spasial-aware learning: algoritma mampu memahami struktur ruang (topologi, jarak, bentuk).
• Temporal dynamics: menganalisis evolusi data berdasarkan waktu (time-series).
• Automated geospatial reasoning: membentuk penalaran spasial berbasis data dan konteks.
• Scalable AI models: dapat bekerja dengan data geospasial berukuran besar dan multi-resolusi.

Hingga 30 Juli 2025, GeoAI telah menjadi bidang yang berkembang pesat dengan aplikasi di berbagai sektor seperti transportasi, perkebunan, oil and gas, pertambangan, pemantauan lingkungan, perencanaan tata ruang, pertanahan,  perpajakan daerah, dan kesehatan. Berikut adalah tinjauan state-of-the-art algoritma GeoAI berdasarkan perkembangan terkini:

1. Convolutional Neural Networks (CNNs): CNN tetap menjadi tulang punggung untuk analisis citra satelit dan penginderaan jauh. Arsitektur CNN digunakan untuk tugas seperti klasifikasi gambar, deteksi objek (misalnya, bangunan atau kendaraan), dan segmentasi semantik (misalnya, pemetaan penggunaan lahan). Perkembangan terbaru mencakup optimasi untuk menangani data geospasial beresolusi tinggi dengan efisiensi komputasi yang lebih baik. Berikut adalah rinciannya:

1.1. Semantic Segmentation, yaitu label tiap piksel dengan tujuan klasifikasikan setiap piksel ke kelas (jalan, sawah, bangunan, dll). Arsitektur CNN mencakup encoder-decoder, dilated CNN, algoritma: U-Net (struktur dengan pola U: kiri menurun → encoder (downsampling), tengah → bottleneck (fitur abstrak paling dalam), kanan menaik → decoder (upsampling), ditambah dengan skip connection), DeepLabV3 (CNN + ASPP – Atrous Spatial Pyramid Pooling ), PSPNet (Pyramid Scene Parsing Network), FCN (Fully Conv Net: model DL pertama yang dirancang khusus ntuk semantic segmentation). Backbone: ResNet (Residual Network), MobileNet, VGG (Visual Geometry Group), EfficientNet

1.2. Object Detection, yaitu bounding box + kelas objek dengan tujuan deteksi dan beri label pada objek dalam citra. Arsitektur CNN mencakup CNN + Region Proposal / Grid, algoritma: R-CNN (Ekstraksi fitur → SVM per region), Fast R-CNN (ROI pooling → klasifikasi lebih cepat), Faster R-CNN (Tambah RPN (Region Proposal Network)), YOLOv3–v8 (Satu CNN langsung prediksi bbox & kelas), SSD (Single Shot: CNN + multi-scale anchor box), RetinaNet (Focal loss untuk objek kecil)

1.3. Instance Segmentation: arsitektur CNN mencakup Object Det. + Mask Branch, algoritma: Mask R-CNN (Faster R-CNN + cabang prediksi mask piksel) , YOLACT (Mask branch + deteksi cepat), SOLO / SOLOv2 (Segmentasi langsung per objek grid), CondInst (Conditional convolution per instance).

Fakta keren: CNN Backbone Paling Umum Digunakan

Backbone CNN	Deskripsi Singkat	Ringan / Berat?
ResNet-50/101	Fitur dalam + stabil	Medium
MobileNet	Ringan, cocok untuk device mobile	Ringan
EfficientNet	Kuat & efisien (multi scale, depth, width)	Optimal
VGG-16/19	Lama, masih dipakai untuk edukasi	Berat

2. Vision Transformers (ViTs): Transformer, yang awalnya populer di NLP, kini diadaptasi untuk data geospasial. Model seperti Swin Transformer digunakan untuk memproses citra satelit dengan kemampuan menangkap hubungan spasial jarak jauh, yang sulit dilakukan oleh CNN tradisional. ViTs menunjukkan akurasi lebih tinggi dalam tugas seperti pemetaan bencana atau deteksi perubahan lingkungan.

3. GeoAggregator (GA)

Salah satu inovasi terbaru adalah GeoAggregator, sebuah model deep learning yang dirancang untuk memprediksi data geospasial seperti pola cuaca, aliran lalu lintas, atau perubahan penggunaan lahan. Model ini dioptimalkan untuk kecepatan dan interpretabilitas dengan menggabungkan beberapa model prediktif, sehingga menghasilkan akurasi lebih tinggi dengan komputasi yang lebih ringan.

4. Reinforcement Learning untuk Optimasi Spasial

Algoritma pembelajaran penguatan (reinforcement learning) digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi spasial, seperti perencanaan rute transportasi, alokasi sumber daya, atau desain smart city. Pendekatan ini memungkinkan sistem untuk belajar dari simulasi lingkungan geospasial, menghasilkan solusi yang adaptif dan efisien.

5. Natural Language Processing (NLP) Berbasis Lokasi

Model GeoAI kini menggabungkan NLP untuk memprediksi lokasi berdasarkan teks, seperti analisis media sosial untuk mendeteksi kejadian bencana atau memetakan pola mobilitas manusia. Contohnya, model berbasis transformer dapat memproses laporan teks dan menghubungkannya dengan koordinat geospasial untuk analisis cepat.

6. Random Forests dan Gradient Boosting

Selain deep learning, algoritma machine learning tradisional seperti Random Forests dan Gradient Boosting masih digunakan untuk tugas seperti klasifikasi vegetasi atau prediksi banjir. Algoritma ini lebih ringan secara komputasi dan cocok untuk data geospasial dengan variabilitas rendah.

Referensi:

• https://grok.com
• https://chatgpt.com
• https://asi1.ai
• https://www.perplexity.ai
• https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1569843225000159
• https://www.earthdata.nasa.gov/news/nasa-ibm-openly-release-geospatial-ai-foundation-model-nasa-earth-observation-data
• https://www.gov.uk/government/publications/geospatial-ai-for-land-use-by-the-alan-turing-institute/geospatial-ai-for-land-use-by-the-alan-turing-institute
• https://www.itc.nl/global-impact/geospatial-artificial-intelligence-geoai/
• https://www.esri.com/en-us/geospatial-artificial-intelligence/overview
• https://www.nianticspatial.com/campaigns/geospatial-ai-beyond-maps
• https://www.microsoft.com/en-us/research/project/geospatial-machine-learning/
• https://ignesa.com/how-ai-is-revolutionizing-geospatial-analysis/