Pantau Karhutla Online: Satelit, BMKG, dan Google Maps vs. Deteksi Titik Panas

Deteksi titik panas atau hotspot melalui sensor satelit menjadi salah satu cara utama untuk memantau kebakaran hutan dan lahan (karhutla) secara dini. Menurut Detik.com, hotspot merupakan anomali suhu panas yang terdeteksi di permukaan bumi, namun kemunculannya tidak selalu berarti karhutla telah terjadi. Data ini perlu dianalisis lebih lanjut dan diverifikasi di lapangan bila diperlukan. Informasi hotspot membantu mengidentifikasi wilayah yang membutuhkan perhatian khusial, tetapi tetap merupakan indikasi awal yang memiliki keterbatasan.

CNBC Indonesia melaporkan bahwa masyarakat dapat memantau kondisi lingkungan secara online menggunakan tiga platform utama: SiPongi+, Citra Polar Hotspot BMKG, dan Google Maps. SiPongi+ dikembangkan oleh Kementerian Kehutanan dan menyajikan data hotspot terkini dengan tingkat kepercayaan yang dikelompokkan menjadi tiga warna: hijau (rendah, 0-29%), kuning (sedang, 30-79%), dan merah (tinggi, 80-100%). Pengguna dapat mengaksesnya melalui https://sipongi.gakkum.kehutanan.go.id/ dan memilih menu Peta Hotspot untuk melihat persebaran titik panas di wilayah yang dipantau.

BMKG juga menyediakan layanan Citra Polar Hotspot yang menampilkan citra satelit terbaru untuk mendeteksi hotspot menggunakan sensor VIIRS dan MODIS. Layanan ini dapat diakses melalui https://www.bmkg.go.id/cuaca/satelit/polar-hotspot dan menampilkan peta citra satelit secara berkala. Namun, data ini perlu diketahui memiliki keterbatasan, seperti tidak dapat mendeteksi hotspot pada wilayah yang tertutup awan atau berada di blank zone. Sebagai alternatif, Google Maps dapat digunakan untuk melihat informasi kebakaran aktif melalui fitur Wildfires. Berbeda dengan platform resmi lainnya, Google Maps menampilkan informasi kebakaran yang sedang berlangsung sebagai ikon atau lingkaran merah, dengan area kuning menunjukkan tingkat kepastian yang lebih rendah. Data ini didapatkan dari berbagai sumber termasuk otoritas dan satelit, serta menggunakan teknologi AI dan machine learning. Meskipun berguna, informasi yang ditampilkan bersifat perkiraan dan perlu diverifikasi di lapangan.