VOLCANIC HAZARD ASSESSMENT: INTEGRATING SATELLITE DATA AND AI FOR EARLY WARNING SYSTEMS

Abstract

Letusan gunung berapi menimbulkan ancaman signifikan bagi populasi dan infrastruktur di sekitarnya, sehingga penilaian bahaya dan sistem peringatan dini sangat krusial. Latar belakang penelitian ini adalah untuk meningkatkan penilaian bahaya gunung berapi dengan mengintegrasikan data satelit dan Kecerdasan Buatan (AI) untuk mengembangkan sistem peringatan dini yang lebih robust dan akurat. Metode yang digunakan melibatkan pengumpulan data satelit multi-sensor (misalnya, InSAR untuk deformasi tanah, thermal infrared untuk anomali suhu, SO2 emissions dari OMI/TROPOMI) dari gunung berapi aktif. Algoritma AI (misalnya, machine learning untuk klasifikasi pola, neural networks untuk prediksi) diterapkan untuk menganalisis data satelit, mengidentifikasi anomali, dan memprediksi letusan. Integrasi data seismik dan geokimia in situ juga dilakukan untuk validasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi data satelit dan AI secara signifikan meningkatkan kemampuan untuk mendeteksi tanda-tanda awal aktivitas gunung berapi, memprediksi letusan, dan menginformasikan keputusan evakuasi. Pembahasan menekankan bahwa pendekatan terintegrasi ini merevolusi pemantauan gunung berapi, memungkinkan peringatan dini yang lebih efektif, dan berkontribusi pada pengurangan risiko bencana vulkanik, serta memberikan solusi inovatif untuk keselamatan masyarakat di sekitar gunung berapi.