Elang — platform deteksi berbasis citra drone untuk fauna, vegetasi, dan indikasi illegal logging — dibangun dengan prinsip sains di atas kecepatan, dan manusia sebagai verifikator akhir, bukan sekadar pengawas otomatisasi.
Bukan slogan — ini yang membedakan tiap keputusan teknis di platform ini dari pendekatan "AI cepat jadi" pada umumnya.
Semua model dan dataset yang relevan disediakan sebagai pilihan eksplisit — bukan satu default tunggal yang dipilih sistem demi kesederhanaan.
Setiap hasil deteksi dibingkai sebagai tingkat kepercayaan, bukan jawaban benar/salah mutlak — konsisten dengan keterbatasan data yang jujur diakui.
Model mempercepat pelabelan, tapi keputusan akhir selalu kembali ke manusia — alur kerja permanen, bukan cuma tahap awal yang dilepas begitu model "cukup pintar".
Kualitas dan kuantitas data pelatihan adalah faktor penentu utama performa — dibuktikan lewat lompatan hasil nyata tiap dataset diperbesar.
Studi kasus pertama platform ini — savana di ujung timur Jawa Timur, rumah bagi populasi banteng liar terbesar di Indonesia.
Deteksi generik + klasifikasi spesies terpisah — dimulai dari banteng, rusa timor, dan kerbau liar, dengan skema taksonomi yang tetap terbuka.
Segmentasi kanopi pohon berbasis pola tajuk dari citra RGB+NIR, fondasi untuk pemantauan tutupan lahan savana.
Turunan multi-temporal dari jalur vegetasi — membandingkan tutupan kanopi antar-waktu untuk indikasi kehilangan pohon.
Seluruh identitas spesies berstatus indikasi berbasis confidence — belum ada konfirmasi ahli/ranger lapangan untuk proyek ini.
Buka Elang →