Kenaikan suhu muka bumi yang terjadi setiap tahun merupakan bukti nyata perubahan iklim. Salah satu faktor utama kenaikan suhu disebabkan banyaknya CO2 yang dilepaskan ke udara dari berbagai aktivitas manusia yang berasal dari industri pabrik, meningkatnya jumlah kendaraan berbahan bakar fosil serta pembukaan lahan hutan secara masif dan tidak terkendali. Kondisi tersebut jika dibiarkan, maka kehancuran akan bumi akan semakin cepat dan berdampak langsung terhadap kehidupan manusia serta makhluk hidup lainnya.
Mencegah dan mencari solusi untuk memperlambat kehancuran adalah tugas bersama, salah satunya mengurangi CO2 ke udara dengan menjaga serta merawat hutan. Keberadaan hutan selain memproduksi oksigen juga berperan dalam menyimpan dan menyerap karbondioksida yang secara tidak langsung karbondioksida yang di simpan oleh hutan disebut juga sebagai cadangan karbon. Sebagai langkah mitigasi perubahan iklim penting untuk mengetahui seberapa besar jumlah karbon yang disimpan dan diserap oleh hutan. Hal tersebut menjadi bagian dalam upaya mengurangi karbondioksia ke udara.
Proses Perhitungan Cadangan Karbon
Proses perhitungan cadangan karbon secara konvensional yang selama ini dilakukan selain rumit, juga banyak memakan waktu serta tenaga dan biaya. Berdasarkan perhitungan Winrock calculator sampling plot (2014) dalam menghitung cadangan karbon dengan luasan area10.000 hektar setidaknya memerlukan 16 plot rectangular (bersegi empat) dengan luasan 500 m2. Satu plot pengamatan pada umumnya memakan waktu sekitar 1 sampai dengan 3 hari pengamatan. Bayangkan berapa lama waktu yang diperlukan untuk menghitung suatu kawasan dengan ukuran puluhan ribu hektar. Hal yang menjadi pertanyaan kita semua yaitu bagaimana cara melakukan perhitungan cadangan karbon ini lebih efektif dan efisien? Apakah teknologi mampu menjawab tantangan mempercepat hal tersebut? Jawabannya iya, teknologi yang saat ini dikembangkan dalam perhitungan cadangan karbon hutan sudah ada yang dinamakan sebagai teknologi pengindraan jarak jauh.
Pengindraan jauh atau remote sensing adalah teknologi yang saat ini digunakan untuk mengamati serta mengumpulkan data atau informasi tentang suatu objek, area, atau fenomena di permukaan bumi tanpa kontak langsung dengan objek tersebut. Teknologi ini memanfaatkan sensor yang dipasang pada platform seperti satelit, pesawat, drone, atau wahana lainnya. Sensor ini bekerja dengan merekam radiasi elektromagnetik yang dipantulkan atau dipancarkan oleh objek di permukaan bumi. Beberapa teknologi pengindraan jarak jauh yang telah di kembangkan untuk perhitungan cadangan karbon hutan yaitu LiDAR, Landsat, Drone dan Spherical Image.
LiDAR (Light Detection and Ranging) merupakan teknologi pengindraan jauh yang menggunakan pulsar laser untuk mengukur jarak antara sensor dan objek di permukaan bumi. Beberapa penelitian menggunakan metode ini untuk perhitungan cadangan karbon seperti penelitian Saatchi (2011) di Afrika. Selain itu ada juga penelitian Asner (2010) untuk melakukan estimasi biomassa dan cadangan karbon pada hutan amazon. Jika dibandingkan dengan teknologi pemetaan lainya, LiDAR memiliki akurasi yang sangat tinggi. Bahkan pada penelitian Saatchi (2011) tingkat eror yang didapatkan dari teknologi LiDAR kurang dari 5% jika dibandingkan dengan perhitungan normal. Selain itu, keunggulan lain dari teknologi ini bisa menjangkau kawasan yang sangat luas dalam sekali melakukan penerbangan. Keunggulan menggunakan teknologi LiDAR memang efektif dalam perhitungan cadangan karbon, karena itu menggunakan peralatan ini dalam mengumpulkan data membutuhkan biaya yang mahal.
Alternatif Metode
Selain LiDAR ada juga teknologi pemetaan lain yang sering digunakan yaitu pesawat nirawak atau yang lebih dikenal dengan Drone. Penelitian perhitungan cadangan karbon menggunakan teknologi Drone lebih banyak digunakan karena lebih terjangkau dibandingkan dengan menggunakan LiDAR. Meski tidak seunggul LiDAR, drone juga memiliki keterbatasan tersendiri, salah satunya adalah wilayah yang dijangkau sangat kecil, umumnya waktu terbang drone di udara hanya sekitar 20 sampai dengan 40 menit dengan jarak 2 hingga 8 kilometer saja. Selain itu, standar eror menggunakan drone cukup tinggi, yaitu sekitar ±6.4% hingga ±12.3% jika dibandingkan dengan menggunakan LiDAR yang hanya 5%.
Selain menggunakan teknologi drone, teknologi yang saat ini dikembangkan dalam perhitungan cadangan karbon adalah spherical image. Spherical imager merupakan gambar bulat atau bisa dikatakan sebagai gambar 3600 mencakup vertical dan horizontal yang merepresentasikan kondisi lingkungan sekitar. Teknologi ini menggunakan peralatan kamera 3600 yang biasa digunakan oleh videographer atau blogger di sosial media. Secara teknis, penelitian menggunakan kamera 3600 mengambil beberapa gambar dari kondisi lingkungan yang sama. Kemudian gambar tersebut digabungkan sehingga menghasilkan gambar rona lingkungan yang sesuai dengan tampilkan sebenarnya. Penelitian ini sudah dilakukan oleh beberapa peneliti seperti Balestra (2024) dan Haozhou Wang (2020). Kelebihan dengan menggunakan metode ini relatif murah bila dibandingkan dengan penelitian menggunakan LiDAR dan Drone. Selain itu, kelebihan lainnya lebih efisien dalam segi waktu dan biaya dari metode konvensional, meski ada beberapa kekurangan salah satunya adalah standar eror yang masih tergolong cukup tinggi dibandingkan dengan teknologi LiDAR (Balestra, 2024). Metode menggunakan teknologi spherical imager ini juga hanya mencakup vegetasi hutan bagian bawah saja, tidak bisa menggambarkan struktur kanopi atau payung hutan.
Apakah Teknologi Dapat Menjawab Tantangan Dalam Proyek Karbon?
Pertanyaannya sejauh mana teknologi penginderaan jarak jauh dapat diimplementasikan dalam proyek karbon di Indonesia maupun dunia? Beberapa proyek karbon di Indonesia sudah mulai menggunakan pengindraan jarak jauh dalam perhitungan cadangan karbon seperti proyek karbon di Provinsi Kalimantan Tengah dan Kalimantan Timur. Sementara di dunia, salah satu proyek karbon yang menggunakan pengindraan jarak jauh yaitu proyek karbon Alto Mayo Conservation Initiative di Peru. Proyek karbon tersebut memanfaatkan LiDAR dan SAR (Syntethic Aperture Radar) data untuk estimasi cadangan karbon di atas permukaan tanah (International, 2025).
Bila dibandingkan dengan metode konvensional, teknologi pengindraan jarak jauh sampai saat ini dapat membantu meningkatkan efektifitas dan efisiensi waktu serta tenaga untuk perhitungan biomassa dan perhitungan cadangan karbon. Namun sekali lagi, teknologi ini memiliki kelemahan tersendiri jika digunakan sebagai metode perhitungan karbon untuk kebutuhan komersial. Salah satu tantangannya adalah belum adanya standar baku yang mengatur metode ini seperti perhitungan karbon dengan metode konvensional yang diatur oleh SNI 7724:2019 ((BSN), 2019) yang digunakan di Indonesia saat ini. Hal tersebut tentunya menjadi tantangan tersendiri bagi para peneliti dan juga para pengembang proyek karbon di Indonesia maupun dunia.
Rodiyahtul Rahmat/ Botanist Gaia Indonesia
Sumber :
(BSN), B. S. (2019). Pengukuran dan penghitungan cadangan karbon: Pengukuran lapangan untuk penaksiran cadangan karbon berbasis lahan (Land-Based Carbon Accounting)(SNI 7724:2019). Badan Standardisasi Nasional.
Asner, G. P. (2010). LIDAR remote sensing for aboveground biomass estimation in the Amazon Basin. Geophysical Research Letters, 37(23), L23401. Retrieved from https://doi.org/10.1029/2010GL043923
Balestra, M. C. (2024). UAV-Spherical Data Fusion Approach to Estimate Individual Tree Carbon Stock for Urban Green Planning and Management. Remote Sensing, Vol. 16, No. 12, Artikel 2110. Retrieved from https://www.mdpi.com/2072-4292/16/12/2110
Haozhou Wang, J. A.-R.-H. (2020). An Integrated System for Estimating Forest Basal Area from Spherical Images. Mathematical and Computational Forestry & Natural-Resource Sciences (MCFNS), Vol. 12, No. 1.
International, C. I. (2025, May 9). Retrieved from https://www.conservation.org/projects/alto-mayo-conservation-initiative
Saatchi, S. S. (2011). Benchmark map of forest carbon stocks in tropical regions across three continents. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 108(24), 9899–9904. Retrieved from https://doi.org/10.1073/pnas.1019576108
Winrock International. (2014). CDM A/R Sample Plot Calculator Spreadsheet Tool. Retrieved from globalclimateactionpartnership.org: https://globalclimateactionpartnership.org/resource/winrock-internationals-cdm-ar-sample-plot-calculator-spreadsheet-tool/
