#BelajarGEE1 — Google Earth Engine
Mengenal Platform Cloud Computing Pengolah Data Geospasial Milik Google
Halo Semuanya,
Ketika masih berstatus sebagai mahasiswa, seringkali laptop kentang yang saya miliki dipaksa throttling habis-habisan saat mengerjakan tugas kuliah khususnya pengolahan data geospasial berukuran cukup besar dan berat. Belakangan ini saya tertarik dengan sebuah platform Cloud Computing yaitu Google Earth Engine (GEE) yang dapat mengolah data geospasial semacam citra satelit. Barangkali, (seandainya dari dulu sudah tahu GEE) saya akan sering menggunakan platform ini untuk menyelesaikan tugas kuliah melalui segala kelebihan yang dimilikinya agar mempersingkat workflow dan mengeliminasi keterbatasan laptop kentang saya.
Pertanyaannya adalah, sebenarnya apa itu Cloud Computing? Mahmoud (2019) mengatakan bahwa…
Cloud Computing adalah sebuah teknologi dengan internet sebagai server yang berfungsi sebagai pusat dari pengolahan dan pengelolaan data yang dapat diakses oleh user melalui perangkat tanpa harus menginstall aplikasi terlebih dahulu.
Mungkin jika diilustrasikan akan seperti gambar berikut :
Lebih khusus lagi, menurut penjelasan Google disini, GEE adalah sebuah platform yang dapat menyimpan, mengelola dan mengolah data geospasial. Karena katalog dataset yang sangat beragam, maka GEE pun bisa digunakan untuk berbagai keperluan. Oleh karena itu, kita tidak perlu menyimpan banyak data di dalam storage, atau bahkan memiliki komputer berspesifikasi dewa. Hanya dengan membuat akun saja kita bisa mencari dataset dan mengolahnya menggunakan script sesuai kebutuhan kita, dan yang paling penting adalah GEE ini (masih) gratis.
Membuat Akun
Sebelum kita bisa mengoperasikan GEE, langkah pertama yang harus dilakukan adalah membuat akun di situs ini, dan pilih tombol Sign Up yang terletak di bagian kanan atas.
Selanjutnya isi form pendaftaran sesuai dengan identitas diri masing-masing.
Setelah berhasil membuat akun, kita akan diarahkan kembali menuju halaman awal. Arahkan kursor ke menu Platform lalu pilih Code Editor.
Google Earth Engine Code Editor
Kita bisa menulis dan menjalankan script perintah, mencari dataset citra satelit serta melakukan analisis spasial dalam Code Editor. Bisa dibilang, Code Editor adalah workspace kita dalam platform GEE.
User Interface
Terdapat beberapa menu yang ada di dalam interface Code Editor, saya membaginya menjadi beberapa bagian yaitu :
A. Left Box
- Scripts : berisi script yang sudah pernah kita buat
2. Docs : kumpulan script yang disediakan oleh GEE dan bisa kita pakai kapan saja
3. Assets : dataset yang kita unggah dalam server GEE, dapat berupa raster, vektor ataupun spreadsheet.
B. Center Box
Kotak untuk menulis script agar menjalankan berbagai macam fungsi dan perintah seperti visualisasi, komposit citra, import, clip, klasifikasi dsb.
C. Right Box
- Inspector : berisi koordinat objek yang kita cari serta nilai piksel dari suatu data citra satelit.
2. Console : notifikasi serta hasil dari script perintah yang kita tulis akan muncul disini.
3. Tasks : Menampilkan progress pengolahan data.
D. Bottom Box
- Drawing Tools : Membuat AOI (Area of Interest), membuat titik sampling dsb.
2. Layers dan Basemap : Mengatur tampilan susunan layer dataset serta mengubah jenis peta dasar.
Pada dasarnya data yang kita olah akan ditampilkan seperti kotak di bawah ini.
E. Search Box
Selain mencari dataset, kita juga dapat mencari lokasi tertentu melalui kotak pencarian.
Kesimpulan
Mungkin tulisan mengenai GEE ini akan saya jadikan sebuah seri. Lagipula, selain berbagi dan menyampaikan informasi, anggap saja menjadi “jurnal pribadi” saya sebagai seorang beginner. Toh makin banyak kita berlatih, maka kita akan semakin mahir juga kan?
Selanjutnya saya akan membahas dasar-dasar bahasa pemrograman yang mostly digunakan untuk membuat perintah pemrosesan data di GEE yaitu JavaScript di tulisan yang terpisah.
Sampai Jumpa…
Referensi :
- Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 202, 18–27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031
- Mahmoud, M. S., & Xia, Y. (2019). Cloud Computing : Networked Control Systems (hlm. 91–125). Elsevier. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-816119-7.00011-3
- Tamiminia, H., Salehi, B., Mahdianpari, M., Quackenbush, L., Adeli, S., & Brisco, B. (2020). Google Earth Engine for geo-big data applications: A meta-analysis and systematic review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 164, 152–170. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.04.001
