Satelit optik tradisional (seperti Sentinel-2) terhambat oleh awan dan malam hari. Synthetic Aperture Radar (SAR) adalah teknologi yang mengirimkan gelombang radar dan menganalisis pantulannya, memungkinkan pencitraan dalam segala kondisi cuaca, siang atau malam. Namun, interpretasi data SAR sangat sulit—citranya berupa pola interferensi yang abstrak, bukan foto yang mudah dipahami.
AI, khususnya Convolutional Neural Networks (CNNs) dan model transformer, sekarang digunakan untuk secara otomatis mengekstrak informasi berharga dari data SAR. Contoh aplikasi: Pemantauan infrastruktur kritis. Dengan membandingkan citra SAR sebelum dan sesudah peristiwa (seperti gempa), AI dapat mendeteksi perubahan milimeter pada struktur jembatan, bendungan, atau rel kereta api—tanda-tanda kerusakan atau subsidence yang tidak terlihat mata.
Aplikasi lain adalah deteksi tumpahan minyak di laut. Minyak meredam riak permukaan air, menciptakan tanda gelap yang khas pada citra SAR. Model AI dapat memindai wilayah laut yang luas secara real-time untuk mengidentifikasi tumpahan, bahkan yang kecil atau di lokasi terpencil.
Di sektor pertanian, SAR dapat mengukur kelembaban tanah di bawah kanopi tanaman, memberikan data yang melengkapi citra optik. Untuk kehutanan, AI dapat menganalisis data SAR untuk mendeteksi penebangan liar dengan mengidentifikasi perubahan mendadak pada struktur kanopi hutan.
Tantangan utama adalah kurangnya data berlabel untuk training model. Membuat dataset ground truth untuk data SAR mahal dan sulit. Teknik seperti self-supervised learning dan transfer learning dari model yang dilatih pada data optik menjadi krusial. Meski demikian, kemampuan “melihat melalui awan” ini menjadikan AI + SAR sebagai teknologi pengawasan Bumi yang paling tangguh, dengan implikasi besar untuk manajemen bencana, keamanan nasional, dan pemantauan lingkungan.