K
CITRA
KARAK
ALOS P
TANA
SEK
INSTI
KTERIST
PALSAR
AMAN E
AYUB
KOLAH P
ITUT PER
BO
2
TIK BACK
PADA T
Eucalyptu
B WOISIRI
PASCASAR
RTANIAN
OGOR
2011
CKSCATT
TEGAKA
us grandis
RJANA
N BOGOR
TER
AN HUTA
s
R
PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI
Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis Kajian Karakteristik Backscatter Citra ALOS PALSAR pada Tegakan Hutan Tanaman Eucalyptus grandis adalah karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir tesis ini.
Bogor, Desember 2011
ABSTRACT
AYUB WOISIRI. The Backscatter Characteristic of ALOS PALSAR Imagery Within Eucalyptus grandis forest plantation stand. Under direction of I NENGAH SURATI JAYA and M. BUCE SALEH
This study was performed to identify the relationship beetwen the backscatter of ALOS PALSAR having pixel size of 50 x 50 m and 6,25 x 6,25 m, and the variables of Eucalyptus grandis forest plantation stand. The main objective of the study is to identify the variables that affect backscatter value. The study was carried out in Samosir Regency, North Sumatera Province. This study found that the variable of stands that influence the backscatter are (1) basal area height of tree having classification accuracy of 61.7 %. for resolution of 50 meters; and (2) acreage of tree canopy and trees density and the classification accuracy of 85. %. for resolution 6.25 meters.
RINGKASAN
AYUB WOISIRI. Kajian Karakteristik Backscatter Citra ALOS PALSAR pada Tegakan Hutan Tanaman Eucalyptus grandis. Dibimbing oleh I NENGAH SURATI JAYA dan M BUCE SALEH
Satelit radar (radio detection and raging) merupakan sensor gelombang mikro (microwave) yang memungkinkan untuk melakukan perekaman permukaan bumi pada segala cuaca, baik siang maupun malam. Radar telah dikembangkan dengan pesat sejak dioperasikannya SEASAT, yaitu SIR-A, SIR-B, SIR-C, ERS-1, ERS-2, ALMAZ, JERS-1, RADARSAT dan ALOS PALSAR. Citra satelit tersebut beberapa telah digunakan dalam penelitian. Harrell et al. (1995) melakukan penelitian terhadap sensitifitas citra ERS-1 band C dan JERS-1 band L terhadap biomasa dan struktur tegakan. Selanjutnya Herman dan Dool (2005) menggunakan citra radar ERS-1 dan ERS-2 untuk penelitian karakteristik kekasaran permukaan dan tekstur sedimen. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ada korelasi negatif antara backscatter dengan kandungan lumpur, serta korelasi positif yang signifikan antara backscatter dengan ukuran butir sedimen.
Jepang meluncurkan satelit terbaru dengan menggunakan citra radar yaitu ALOS (Advance Land Observing Satelit). Satelit tersebut diluncurkan oleh Jepang pada tanggal 24 Juli 2006, yang memuat tiga sensor penginderaan jauh yaitu PRISM (Pachromatik Remote Sensing Instrument Stereo Mapping), AVNIR-2 (Advanced Visible and Near Infrared Radiometer type-2) dan PALSAR (Phased Array Synthetic Type L-Band Aperture Radar). Penelitian menggunakan citra ALOS PALSAR terkait dengan hamburan balik (backscatter) belum banyak dilakukan di bidang kehutanan terutama dalam hal pendeteksian dimensi tegakan hutan tanaman, oleh karena itu perlu dilakukan kajian yang mendalam terkait dengan penggunaan teknologi pengideraan jauh tersebut.
Tujuan dari penelitian ini adalahuntuk mengidentifikasi faktor-faktor pada peubah dimensi tegakan hutan tanaman Eucalyptus grandis yang mempengaruhi backscatter pada Citra ALOS PALSAR. Sedangkan manfaat penelitian ini adalah sebagai dasar untuk penyusunan klasifikasi citra ALOS PALSAR pada hutan tanaman.
Laboratorium Fisik Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis, Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor.
Data yang digunakan adalah citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter dan 6,25 meter tahun liputan 2009. Pengolahan citra menggunakan software Erdas Imagine 9.1 dan Arcview 3.2. Data citra diolah dan dikonversi menjadi nilai backscatter dari tegakan hutan tanaman Eucalyptus grandis. Plot contoh berbentuk lingkaran dengan ukuran 0.1 ha dengan jumlah 60 plot contoh.
Hasil penelitian menunjukkan pada citra ALOS PALSAR dengan resolusi 50 meter mampu mengkelaskan hutan tanaman Eucalyptus grandis berdasarkan peubah tinggi pohon dengan akurasi 61.7%. Sedangkan citra ALOS PALSAR resolusi 6.25 m mampu mengkelaskan hutan tanaman Eucalyptus grandis berdasarkan peubah luas tajuk dan jumlah pohon (n) dengan akurasi klasifikasi 85%.
Penelitian ini menyarankan perlu dilakukan penelitian sejenis menggunakan citra ALOS PALSAR yang memiliki slope corrected data dan memperbaiki atau mereduksi noise.
© Hak Cipta milik IPB, tahun 2011 Hak Cipta dilindungi Undang-Undang
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan yang wajar IPB
KARAKTERISTIK BACKSCATTER
CITRA ALOS PALSAR PADA TEGAKAN HUTAN
TANAMAN Eucalyptus grandis
AYUB WOISIRI
Tesis
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Sains pada
Program Studi Ilmu Pengelolaan Hutan
SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Judul Tesis : Karakteristik Backscatter Citra ALOS PALSAR pada Tegakan Hutan Tanaman Eucalyptus grandis
Nama : AYUB WOISIRI
NIM : E151080011
Disetujui
Komisi Pembimbing
Prof. Dr. Ir. I Nengah Surati Jaya, M.Agr
Ketua
Dr. Ir. M. Buce Saleh, MS
Anggota
Diketahui
Ketua Program Studi Ilmu Pengelolaan Hutan
Prof. Dr. Ir. Hariadi Kartodihardjo, MS
Dekan Sekolah Pascasarjana
Dr. Ir. Dahrul Syah, M.Sc.Agr
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa
karena dengan rahmat dan karunia-Nya, sehingga tesis yang berjudul
“Kajian Karakteristik Backscatter Citra ALOS PALSAR Pada Dimensi Tegakan Hutan Tanaman Eucalyptus” berhasil diselesaikan. Tesis ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Sains pada
Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor.
Pada kesempatan ini, penulis menyampaikan ucapan terima kasih
kepada semua pihak yang telah membantu hingga penyelesaian tesis ini,
terutama :
1. Bapak Prof. Dr. Ir. I Nengah Surati Jaya, M.Agr. dan Bapak Dr. Ir.
M. Buce Saleh, M.S selaku komisi pembimbing atas bimbingan dan
saran selama proses penyusunan tesis.
2. Rekan-rekan IPH angkatan 2008 dan rekan-rekan serta adik-adik di
Laboratorium Fisik Remote Sensing dan Sistem Informasi Geografis
Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor, atas saran dan
bantuanya dalam penulisan tesis ini.
3. Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) dan Japan International Cooperation Agency (JICA) yang telah membantu dan menfasilitasi proses penelitian.
4. Istri dan putra putri penulis tercinta yang telah meluangkan waktu
mendampingi penulis, memberikan semangat, dukungan dan doa.
Serta keluarga besar penulis atas bantuan dan motifasinya.
Penulis menyadari, bahwa tesis ini masih memiliki kelemahan dan
kekurangan. Meskipun demikian, penulis berharap tesis ini dapat
memberikan kontribusi positif dan bermanfaat bagi kita semua.
Bogor, Desember 2011
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Gaja Putih, Distrik Jayapura Selatan, Kota
Jayapura Provinsi Papua pada tanggal 25 Januari 1977 dari ayah Yohanis
Woisiri/Fonataba dan Ibu Salomina Moay. Penulis merupakan putra ketujuh
dari sembilan bersaudara.
Pendidikan sarjana ditempuh pada Jurusan Kehutanan, Fakultas
Pertanian Universitas Negeri Papua, lulus pada tahun 2001. Pada tahun
2008 penulis diterima di Program Studi Ilmu Pengelolaan Hutan (IPH),
Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor (IPB).
Pada tahun 2004 penulis mulai bekerja di Dinas Kehutanan Provinsi
Papua pada Sub Bagian Program dan Perencanaan hingga saat ini. Selama
menjadi mahasiswa, penulis pernah menjadi anggota pengurus Forum
Pascasarjana Institut Pertanian Bogor. Penelitian ini didanai oleh JICA
(Japan International Cooperation Agency) atas kerjasama dengan Laboratorium Fisik Remote Sensing dan Sistem Informasi Geografis
Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor.
DAFTAR ISI
Halaman
DAFTAR ISI ……….…… ix
DAFTAR TABEL ………. xi
DAFTAR GAMBAR..……….………...………….…….. xii
DAFTAR LAMPIRAN ……… xiii
I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang ……….……… 1
1.2 Perumusan Masalah.………. 3
1.3 Tujuan dan Manfaat ………….……..……….. 4
1.4 Hipotesis Penelitian.………..……… 4
1.5 Kerangka Pemikiran..……… 4
II METODOLOGI PENELITIAN 2.1 Waktu dan Tempat ………. 6
2.2 Data, Software, Hardware danAlat Penelitian……… 6
2.2.1 Data ………… ………. 6
2.2.2 Hardware dan Software ……….... 10
2.2.3 Alat Penelitian……… 10
2.3 Tahapan Penelitian …….………. 10
2.3.1 Pra Pengolahan Citra ……… 10
2.3.2 Pengolahan Citra ……….. 13
2.3.3 Pengumpulan Data Lapangan ……….………… 17
2.3.4 Pengolahan Data Lapangan ………. 20
2.3.5 Analisis Data………. 22
III HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Karakteristik Tegakan… ……….. 25
3.1.1 Diameter Batang… ……… 26
3.1.2 Tinggi Pohon…… ………. 26
3.1.3 Diameter Tajuk ………. 27
3.1.5 Kerapatan Pohon…. ……….. 28
3.1.6 Luas Bidang Dasar………. 29
3.1.7 Biomassa ……… 30
3.1.9 Leaf Area Index……….………... 30
3.2. Hubungan Antara Peubah Tegakan Eucalyptus grandis………… 34
3.3 Hasil Pengolahan Data Citra………..………... 35
3.4 Analisis Korelasi………... 40
3.5 Analisis Diskriminan……… ……… 42
3.5.1 Uji Peubah Dimensi Tegakan.………. 42
3.4.2 Hasil Klasifikasi Fungsi Diskriminan……….. 46
IV SIMPULAN DAN SARAN 4.1 Simpulan …..……….………. 47
4.2 Saran ………... 47
DAFTAR PUSTAKA ……… 48
DAFTAR TABEL
Halaman
1. Kisaran panjang gelombang band radar……….………….... 6
2. Karakteristik ALOS PALSAR ……….. 7
3. Data lapangan tanaman Eucalyptus grandis ………. 25
4. Data pengolahan tanaman Eucalyptus grandis……..………….... 25
5. Diameter batang tanaman Eucalyptus grandis……..………….... 26
6. Tinggi total tanaman Eucalyptus grandis……….………. 27
7. Diameter tajuk tanaman Eucalyptus grandis……….... 27
8. Luas tajuk tanaman Eucalyptus grandis………..………... 28
9. Volume pohon tanaman Eucalyptus grandis……….... 28
10.Kerapatan pohon tanaman Eucalyptus grandis……….... 28
11.Luas bidang dasar tanaman Eucalyptus grandis…….………... 29
12.Biomasa tanaman Eucalyptus grandis…….……….... 30
13.Nilai backscatter pada citra resolusi 6.25 m…..………... 36
14.Nilai backscatter pada citra resolusi 50 m... 36
15.Matrik jarak Euclidean citra Alos Palsar resolusi 6.25 m………. 38
16.Matrik separabilitas citra Alos Palsar resolusi 6.25 m………. 38
17.Matrik jarak Euclidean citra ALOS PALSAR resolusi 50 m….……….…. 40
18.Matrik separabilitas citra Alos Palsar resolusi 50 m………. 40
19.Korelasi antara peubah tegakan Eucalyptus grandis…..………. 41
20.Uji peubah dimensi tegakan dengan citra Alos Palsar resolusi 6.25 m ………….………..………… 42
21.Fungsi diskriminan citra resolusi 6.25 m ……….. 43
22.Uji peubah dimensi tegakan dengan citra Alos Palsar resolusi 50 m ……… 44
23.Fungsi diskriminan citra resolusi 50 m …...…………..………… 45
24.Akurasi klasifikasi citra Alos Palsar resolusi 6.25 m………….. 46
DAFTAR GAMBAR
Halaman
1. Skema Kerangka pemikiran ……….…………... 5
2. Peta lokasi penelitian HTI PT TPL Provinsi Sumatera Utara…….…. 8
3. Data citra Alos Palsar : (a) HH resolusi 6.25 m, (b) HV resolusi 6.25, (c) HH resolusi 50 m dan (d) HV resolusi 50 m ……….………... 9
4. Citra Alos Palsar : (a) sebelum cropping dan (b) hasil cropping ………. 11
5. Cluster citra Alos Palsar Filter resolusi 6.25 m…….…………... 12
6. Pembuatan citra komposit Alos Palsar…………..………... 13
7. Hasil klasifikasi : (a) 20 klaster dan (b) 5 klaster……….. 16
8. Bentuk plot contoh penelitian ……… 18
9. Peta sebaran plot contoh ………... 19
10.Foto LAI tanaman Eucalyptus grandis……….…..………….….. 21
11.Diagram alir penelitian ………..……..…... 24
12.Kerapatan tegakan Eucalyptus grandis di area HTI PT TPL ………..………..………..….... 29
13.Foto lapangan LAI berdasarkan kelas umur………..……….. 31
14.Foto kelas umur tanaman Eucalyptus grandis……….…… 33
15.Hubuangan antara diameter rata-rata dengan volume, biomassa, luas bidang dasar dan tinggi pohon rata-rata.……..…… 34
16.Hubuangan antara tinggi pohon rata-rata dengan diameter tajuk, volume pohon dan biomassa …….……….….…..…… 35
17.Hasil Dendogram citar resolusi 6.25 m…….……….. 37
18.Hasil Dendogram citra resolusi 50 m..……..……….………. 39
19.Hubungan luas tajuk dengan Backscatter 6.25 m…….……..……. 43
20.Hubungan jumlah pohon dengan Backscatter 6.25 m.……..…….. 44
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
1. Rekapitulasi data tegakan Eucalyptus grandis…...……… 53 2. Nilai backsscatter resolusi 50 m……… 55 3. Nilai Backscctter. resolusi 6.25 m……….……. 57 4. Analisis diskriminan peubah tegakan yang mempengaruhi
backscatter citra Alos Palsar resolusi 6.25 m ………..….. 58 5. Analisis diskriminan peubah tegakan yang mempengaruhi
I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki hutan tropis
terbesar di dunia, dengan kondisi iklim basa yang peluang tutupan awannya
sepanjang tahun cukup tinggi. Selain itu potensi kebakaran hutan yang
menimbulkan asap menjadi kendala lain. Permasalahan pemetaan dan
monitoring hutan menjadi sangat sulit dilakukan dengan menggunakan citra
optik.
Satelit radar (radio detection and raging) merupakan sensor gelombang mikro aktif (microwave) yang memungkinkan untuk melakukan pengamatan permukaan bumi dengan baik pada segala cuaca, baik siang
maupun malam. Radar telah dikembangkan dengan dioperasikan SEASAT,
yaitu SIR-A, SIR-B, SIR-C, ERS-1, ERS-2, ALMAZ, JERS-1,
RADARSAT dan ALOS PALSAR. Satelit RADAR banyak digunakan
dalam penelitian seperti Harrell et al. (1995) melakukan penelitian terhadap sensitivitas citra ERS-1 band C dan JERS-1 band L terhadap biomasa dan
struktur tegakan. Herman dan Dool (2005) menggunakan citra radar ERS-1
dan ERS-2 untuk penelitian karakteristik kekasaran permukaan dan tekstur
sedimen. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa antara backscatter dengan kandungan lumpur memiliki korelasi negatif dan antara backscatter dengan ukuran butir sedimen memiliki korelasi positif. Selanjutnya,
DiGiacomo et al. (2004) juga melakukan penelitian menggunakan citra radar pada ERS-1 dan ERS-2 band C menggunakan polarisasi HH untuk
pengamatan terhadap bahaya pencemaran di lepas pantai California Selatan.
Jepang meluncurkan satelit terbaru pada tanggal 24 Juli 2006 dengan
menggunakan citra radar yaitu ALOS (Advance Land Observing Satelit). Satelit tersebut memiliki tiga komponen penginderaan jauh yaitu PRISM
(Pachromatik Remote Sensing Instrument Stereo Mapping), AVNIR-2 (Advanced Visible and Near Infrared Radiometer type-2) dan PALSAR (Phased Array Synthetic Type L-Band Aperture Radar). Satelit ALOS PALSAR dengan sistem radar memiliki fungsi sensor yang mampu
itu sensor RADAR juga dapat menerima beberapa bagian dari energi yang
dihamburkan balik (backscattered) oleh permukaan dan dapat menangkap kekuatan (detection, amplitude) serta perbedaan waktu dari pancaran balik gelombang energi.
Menurut Saleh (2009), fungsi sensor dengan nilai hamburan balik
(backscatter) memiliki tiga faktor utama, yaitu; (1) sistem radar yaitu panjang gelombang, antena, dan kekuatan transmisi; (2) geometrik citra
radar yaitu membatasi ukuran area yang diiluminasi dan dipengaruhi oleh
lebar sinar, sudut pandang dan jaraknya; dan (3) karakter objek yaitu
kekasaran dan komposisi permukaan, topografi, orientasi. Selanjutnya
sensor yang memancarkan gelombang microwave, akan memberikan respon terhadap vegetasi karena memiliki penetrasi dan kedalaman polarisasi yang
berbeda, yang dimulai dari X-Band, C-Band, hingga L-Band. Panjang
gelombang L band ini yang digunakan oleh Citra satelit ALOS PALSAR.
Penelitian menggunakan citra radar seperti ENVISAT ASAR dan
ALOS PALSAR untuk mengetahui efek restorasi pada lahan gambut di
Kalimantan Tengah, juga dilakukan oleh Jaenicke at al. (2011). Hasil penelitian tersebut mampu mendeteksi kelembapan tanah gambut, dimana
menggunakan polarisasi silang (cross polarization) dan memiliki korelasi yang kuat antara koefisien backscatter.
Menurut Filho et al. (2011) bahwa citra radar multi polarisasi band L untuk identifikasi lingkungan lahan basah di wilayah pesisir pantai
utara Amazon Brasil, membuktikan bahwa polarisasi VV lebih unggul
untuk mengenali morfologi daerah intertidal pada kondisi musim semi.
Polarisasi HH lebih cocok untuk pemetaan lingkungan pesisir yang ditutupi
oleh hutan dan belukar seperti mangrove dan tumbuhan bukit. Polarisasi HV
cocok untuk membedakan zona transisi antara bakau dan dataran pesisir.
Penelitian lain yang dikemukakan Urso dan Minacapilli (2006) menyatakan
bahwa band L dan band C bisa digunakan untuk mengetahui distribusi
spasial kandungan air tanah. Penelitiannya memberikan hasil bahwa
distribusi spasial kandungan air tanah, sedangkan band C tidak dapat
memberikan informasi tentang distribusi spasial kandungan air tanah.
Citra ALOS PALSAR yang menggunakan Band L dengan polarisasi
HH dan polarisasi HV akan berpengaruh terhadap objek (vegetasi). Awaya
et al. (2009) mengklasifikasi pemetaaan kawasan hutan, dan mengestimasi penyimpangan biomasa. Lebih lanjut Shimada and watanabe (2007)
mengatakan bahwa ALOS PALSAR dengan Radar L-Band dan panjang
gelombang (23 cm) telah dilakukan dalam banyak studi dan secara khusus
bisa dilakukan untuk aplikasi pemetaan hutan. JICA dan IPB (2010)
mampu mengklasifikasi 16 kelas penutupan lahan secara visual.
Walaupun demikian penelitian menggunakan citra ALOS PALSAR terkait dengan hamburan balik (backscatter) belum banyak dilakukan di bidang kehutanan terutama dalam hal pendeteksian dimensi
tegakan hutan tanaman. Oleh karena itu perlu dilakukan kajian yang
mendalam terkait dengan penggunaan teknologi penginderaan jauh
tersebut.
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan pemahaman teori radar pada citra ALOS PALSAR, maka
dimungkinkan untuk melakukan deteksi terhadap berbagai tutupan lahan
hutan terutama hutan tanaman. Hal ini disebabkan karena objek hutan
tanaman mempunyai variasi struktur tajuk, konstanta dielektrik dan sudut
kemiringan yang sensitif terhadap sensor. Ketiga faktor tersebut
dimungkikan akan berpengaruh terhadap backscatter dan hutan tanaman dengan pola pengelolaan hutan tanaman semi insentif. Dengan demikian
maka hutan tanaman Eucalyptus grandis memiliki karakteristik tegakan yang dapat dikaji dengan pendekataan kuantitatif, meskipun secara visual
sulit dibedakan. Kajian tersebut bisa dilakukan dengan analisis backscatter yang dihubungkan dengan dimensi tegakan hutan Eucalyptus grandis berdasarkan peubah-peubah dimensi tegakan. Pertanyaan-pertanyaan
hubungan antara backscatter dengan dimensi tegakan tanaman Eucalyptus grandis.
1.3 Tujuan dan Manfaat 1.3.1 Tujuan
Tujuan utaman dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi
peubah-peubah pada dimensi tegakan tanaman Eucalyptus grandis yang mempengaruhi nilai backscatter citra ALOS PALSAR.
1.3.2 Manfaat
Informasi tentang peubah dimensi tegakan hutan Eucalyptus grandis yang menentukan backscatter dapat digunakan sebagai dasar untuk
menetapkan kelas-kelas hutan. Sekaligus sebagai informasi dasar bagi pihak - pihak terkait dalam pengembangan dan pemanfatan data dijital cirta
satelit.
1.4 Hipotesis
Adanya korelasi yang erat antara dimensi tegakan hutan tanaman
Eucalyptus grandis dengan nilai backscatter pada Citra ALOS PALSAR.
1.5 Kerangka Pemikiran
Kerangka pemikiran penelitian ini berangkat dari landsan teori
bahwa nilai backscatter citra radar sangat dipengaruhi oleh variasi dimensi tegakan (karakteristik tegakan) seperti ukuran pohon, bentuk percabangan,
ukuran dan pola ranting, kontirbusi daun, kerapatan tegakan dan batas tajuk.
Untuk mengetahui peubah yang paling berpengaruh maka dilakukan analisis
Gambar 1 Skema kerangka pemikiran. Karakteristik Tegakan :
- Pohon
- Cabang
- Ranting
- Daun
- Kerapatan
- Tajuk
Citra Optik
Kelas Klasifikasi HT
Nilai backscatter
citra ALOS PALSAR
Analisis Diskriminan Teknologi pengideraan Jauh
Citra RADAR
Faktor yang mempengaruhi
Identifikasi peubah dimensi tegakan
II METODOLOGI PENELITIAN 2.1 Waktu dan Tempat
Penelitian ini dilakukan pada bulan Oktober 2010 sampai dengan Mei
2011. Penelitian dilakukan di wilayah Kerja HTI PT Toba Pulp Lestari
Sektor Tele Kecamatan Harian Boho Kabupaten Samosir Provinsi Sumatera
Utara (Gambar 2). Penetapan lokasi didasarkan pada pertimbangan
keunikan hutan tanaman Eucalyptus grandis yang berada pada ketinggian 1600-1800 m dpl dan topografi yang relative agak datar. Secara geografis
lokasi penelitian terletak pada 02°-03° LU dan 98°15’00”-100°00’00” BT.
Pengolahan data citra dan analisis dilakukan di Laboratorium Fisik Remote
Sensing dan Sistem Informasi Geografis Fakultas Kehutanan Institut
Pertanian Bogor.
2.2 Data, Software, Hardware dan Alat Penelitian 2.2.1 Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra ALOS
PALSAR resolusi 50 m dan citra ALOS PALSAR resolusi 6,25 m rekaman
tahun 2009 (Gambar 3). Citra ALOS PALSAR tersebut menggunakan
panjang gelombang pada band L yang mampu melakukan penetrasi hingga
pada objek. Berdasarkan panjang gelombangnya untuk kisaran saluran band
menggunakan abjad seperti P, L , X, C, X, Ku, K dan Ka yang
masing-masing saluran memiliki daya tembusan atau penetrasi yang berbeda. Daya
tembusan tersebut berturut-turuta dalah X<C< L, (Tabel 1).
Tabel 1 Kisaran panjang gelombang band radar
Radar band Panjang gelombang (m) Frekwensi (υ) GHz P-Band 30 - 100 1,0 - ,3
L-Band 15 - 30 2,0 - ,0
Pada penelitian ini data citra ALOS PALSAR yang digunakan
memiliki dua polarisasi yaitu polarisasi HH dan polarisasi HV. Selain itu
digunakan data pendukung antara lain ; peta rupa bumi, peta kawasan hutan
dan perairan Provinsi Sumatera Utara. Selanjutnya karakteristik citra satelit
ALOS PALSAR dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Karakteristik ALOS PALSAR
Mode Fine Scan SAR Polarimetric
Center frequency
1270 NH (L band) Chirp
bandwidth
28 MHz 14 MHz 14 MHz,28 MHz
14 MHz
Polarization HH or VV HH+HV or VV+VH HH+HV or VV+VH HH+HV +VH+VV
Incident angel 8 to 60 deq 8 to 60 deq
18 to 43 deq
8 to 30 deq
Range resolution
7 to 44 m 14 to 88 m 100 m (multilook
)
24 to 89 m
Observation swath
40 to 70 km 40 to 70 km
250 to 300 km
20 to 65 km
Bit length 5 bits 5 bits 5 bits 3 or 5 bits Data Rate 240 Mbps 240 Mbps 120 Mbps,
240 Mbps
240 Mbps
Ne Sigma zero <-23 dB (swath width 70 km) <-25 dB (swath width 70 km)
< - 25 db < - 29 dB
S/A <-16 dB (swath width 70 km) <-21 dB (swath width 70 km)
>- 21 dB > 19 dB
Radiometric accuracy scene
1 db/orbit : 1,5 dB Size of antenna Azimuth : 8,9
Menurut Kaukab (2008), hamburan balik (backscatter) sensitive terhadap topografi, permukaan yang kasar seperti tanah lapang (terrain) dan penutupan tanah (ground cover), sifat-sifat dielektrik dan gerakan. Lebih lanjut kekasaran permukaan menyebabkan perbedaan pemantulan
pulsa radar. Perbedaan pemantulan pulsa radar dapat di golongkan
berdasarkan tiga jenis permukaan objek yaitu pantulan baur atau kesegala
arah, biasanya pada citra dicirikan dengan rona yang cerah. Pantulan baur
terjadi pada permukaan kasar seperti pada daerah berbatuan dan vegetasi
hutan. Sebaliknya rona gelap pada citra merupakan permukaan objek yang
halus seperti permukaan air yang tenang dan permukaan tanah yang datar.
Pantulan sudut kearah sensor menyebabkan rona sangat cerah dan diameter
melebar pada objek yang bersudut siku-siku seperti lereng depan akan
(a) (b)
(c ) (d)
2.2.2 Software dan Hardware
Perangkat keras (hardware) yang digunakan dalam penelitian adalah komputer, sedangkan perangkat lunak (software) yang digunakan adalah Arcview 3.2, Erdas Imagine Versi 9.1, SPSS Statistik 17.0 dan Hemiview
2.1.
2.2.3 AlatPenelitian
Alat yang digunakan di lapangan adalah clinometer, phiband, pita
ukur, meteran, kompas, Global Positioning Sistem (GPS), kamera digital.
2.3 TahapanPenelitian 2.3.1 PraPengolahan Citra
Pra pengolahan citra dalam pelaksanaan penelitian terdiri dari
beberapa komponen yaitu :
2.4.1.1 Cropping Citra
Data citra ALOS PALSAR yang diperoleh baik untuk resolusi 50 m
dan resolusi 6.25 m memiliki ukuran yang besar sehingga perlu dilakukan
cropping (pemotongan) citra. Cropping dilakukan untuk membatasi citra pada lokasi penelitian di areal kerja HTI PT. Toba Pul Lestari Sumatera
Utara, sehingga tidak keluar dari area yang akan dibuat plot contoh. Citra
ALOS PALSAR hasil cropping dapat dilihat pada Gambar 4.
2.4.1.2Filtering Citra
Data citra ALOS PALSAR biasanya mengalami pelemahan (fading) dan speckle yang merupakan gangguan (noise) sehingga mempengaruhi kualitas citra. Noise terjadi akibat adanya interaksi sinyal balik (backscatter)yang beragam dari berbagai objek yang ada di area tersebut. Interaksi gelombang akan membuat sinyal balik tersebut menghilang atau
malah diperkuat sehingga akan menghasilkan pixel yang cerah dan gelap adaptif filtering yaitu proses untuk mengurangi noise yang terjadi pada citra RADAR. Pada penelitian ini untuk citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter
(a)
(b)
Gambar 4 Citra Alos Palsar : (a) sebelum cropping (R: HH; G: HV dan B : HH/HV) dan (b) hasil cropping (R : HH; G : HV dan B :
2.3.2 Pengolahan Citra
Pengolahan citra yang dilakukan dalam penelitian ini adalah :
2.3.2.1 Pembuatan Band Komposit
Citra ALOS PALSAR tidak memiliki band yang lengkap sama
seperti Citra Landsat. Citra ALOS PALSAR yang digunakan hanya
memiliki polarisasi L- HH dan L- HV, sehingga dibuat band sintesis
HH/HV dengan model aritmatika sederhana (JICA dan IPB 2010).
Selanjutnya dilakukan penggabungan citra (stacking) polarisasi HH, HV dan HH/HV. Hasilnya diperoleh citra komposit (HH-HV-HH/HV) yang
secara visual memiliki tingkat kecerahan tinggi, kaya warna yang mirip
dengan citra landsat (Gambar 6).
(a) (b)
[image:31.612.105.480.314.636.2]
(c ) (d)
2.3.2.2 Proses Klasifikasi
Klasifikasi dalam teknik penginderaan jauh dalam konteks
pengolahan dijital dapat diartikan sebagai proses pengelompokan pixel
kedalam kelas-kelas yang ditetapkan oleh analis, berdasarkan
peubah-peubah yang digunakan. Proses klasifikasi ada dua, yaitu klasifikasi
terbimbing dan klasifikasi tidak terbimbing (Jaya 2009). Dalam penelitian
ini digunakan proses klasifikasi tidakter bombing dimana proses
pembentukan kelas (klaster-klaster) sebagian dikerjakan dengan komputer.
Kelas-kelas atau klaster yang terbentuk dalam klasifikasi tersebut sangat
tergantung pada data itu sendiri. Hasil klasifikasi dilakukan dari 20 kelas
hingga menjadi 5 kelas untuk citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter,
kemudian dilakukan juga klasifikasi yang sama pada citra ALOS PALSAR
resolusi 6.25 meter dari 20 kelas menjadi 4 kelas, hasil klasifikasi tersebut
dilihat pada Gambar 7.
Lebih lanjut untuk memudahkan analisis pengkelasan berdasarkan
tingkat kemiripan dari masing-masing ukuran klaster yang digunakan, maka
diperlukan suatu teknik untuk menyusun urutan pengelompokan klaster,
yang dapat digambarkan dengan dendogram. Dendogram adalah kurva yang
menggambarkan pengelompokan klaster, untuk memudahkan analisis
pengkelasan. Salah satu metode penggambarannya ialah metode tetangga
terdekat (nearest neighbor method) yaitu metode penggambaran klaster berdasarkan pada jarak terdekat dari anggota klaster. Perbedaan tersebut
sudah dapat dipisahkan dengan nilai separabilitas yang diperoleh saat
(b)
2.3.3 Pengumpulan Data Lapangan 2.3.3.1 Teknik Penarikan Contoh
Penarikan plot contoh dilakukan dengan dua tahapan sebagai berikut :
1. Menentukan lokasi titik plot contoh diambi secara purposive sampling
berdasarkan hasil klasifikasi yang telah dibuat pada citra.
2. Pembuatan plot contoh berbentuk lingkaran dengan jari-jari (R) 17, 8
m atau dengan luas 0,1 ha (Gambar 8). Jumlah plot contoh yang
dibuat sebanyak 60 plot, dengan sebaran sebagaimana disajikan pada
Gambar 9.
2.3.3.2 Teknik Pengambilan Data lapangan
Teknik pengambilan data lapangan dilakukan sebagai berikut :
1. Titik plot yaitu titik yang sejak awal ditentukan di citra, dimana titik
tersebut menggambarkan lokasi yang tempatnya dapat diketahui
dengan pasti baik di lapangan maupun di peta. Posisi titik di lapangan
ditentukan berdasarkan global positioning system (GPS).
2. Data lapangan yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah :
a. Titik koordinat pusat plot contoh:posisikoordinatxdany plot contohdi lapangan diambil menggunakan Global Position System, b. Nama jenis dan umur tanaman: meliputi jenis tanaman Eucalyptus
grandis berdasarkan tahun tanam,
c. Diameter tanaman: untuk tanaman berdiameter lebih dari 10 cm
diukur pada setinggi dada (130 cm) dan untuk tanaman
berdiameter kurang dari 10 cm diameter diukur pada pangkal
batang.
d. Tinggi total: merupakan tinggi tanaman dari pangkal batang
sampai ujung tajuk tanaman,
e. Diameter tajuk: merupakan diameter rata-rata tajuk yang diukur
f. Jenis penutupan di bawah tegakan: adanya jenis-jenis tanaman
penutup tanah di bawah tegakan tanaman utama,
g. Kemiringan lapangan (slope): merupakan kemiringan pada pusat plot dengan kondisi di sekitarnya,
h. Aspek: arah kemiringan lereng yang ditentukan dari pusat plot
contoh,
i. LAI (Leaf Area Index): adalah rasio jumlah luas permukaan daun atas vegetasi di bagi dengan luas permukaan tanah di tempat
tanaman itu tumbuh, biasanya mulai dari 0 untuk tanah kosong
sampai 6 untuk hutan lebat. Nilai LAI diukur menggunakan
kamera yang dilengkapi dengan lensa fish eye.
17
Gambar 8 Bentuk plot contoh penelitian R=17.8
2.3.4 Pengolahan Data
Data yang telah diukur di lapangan diolah sebagai berikut:
1) Kerapatan tanaman (K)
Jumlah tanaman setiap plot, digunakan untuk menghitung kerapatan
tanaman (K), yaitu dengan rumus sebagai berikut.
K ... (1)
Keterangan
n = Jumlah tanaman dalam plot Lp = Luas Plot Contoh (ha)
2) Luas Bidang Dasar (LBDS)
Luas bidang dasar per hektar dihitung menggunakan persamaan:
LBDS= Lp .Di² ¼. n 1 i
∑
= π ... (2)Keterangan:
LBDS = Luas bidang dasar per hektar (m2/Ha) Π = 3,14
Di = diameter setinggi dada (130 cm) (meter) dari pohon ke-i Lp = luas plot contoh (ha)
3) Volume Tegakan
Volume tanaman dihitung berdasarkan diameter dan tinggi tanaman
setiap plot menggunakan persamaan umum, yaitu:
Vk = Lpk .Di².Hi ¼. n 1 i
∑
= π ... (3) Keterangan:V = volume tegakan per hektar (m3/ha) pada plot ke-k π = 3,14
D = diameter setinggi dada (130 cm) (meter) dari pohon ke-i H = tinggi tanaman total (meter) dari pohon ke-i
4) Luas Tajuk (LTjk)
Luas tajuk per hektar (m2) dihitung menggunakan persamaan:
LTj(k)=
Lp(k) ) ( .D ¼. 1 2 tj
∑
= ni π i ... (4)
Keterangan:
LTj = Luas Tajuk per hektar (m2/ha) π = 3,14
Dtjk(i) = diameter tajuk tanaman (m) dari pohon ke i Lp(k) = luas plot contoh (ha) ke-k
n = Jumlah tanaman dalam plot
4) Biomassa diatas permukaan tanah
Biomassa tanaman Eucalyptus grandis dihitung menggunakan persamaan, Onrizal et al. (2009) sebagai berikut:
Wi = 0,0678 x D2,5794 ... (5)
W = Lp 0,0678(D) 1 2,.5794
∑
= n i X 10.000... (6) Keterangan:Wi = Biomassa tanaman (cm/kg) W = Total biomassa tanaman (ton/ha) Lp = luas plot contoh (ha)
5) Leaf Area Index(LAI)
Nilai LAIdiperoleh berdasarkan input foto setiap plot contoh ke dalam
[image:39.612.107.477.72.702.2]software Hemiview 2.1. Nilai indeks diperoleh secara otomatis berdasarkan kondisi objek setelah proses pada software. Contoh foto LAI terlihat pada Gambar 10.
2.3.4 Analisis Data
2.3.4.1 Analisis Nilai Backscatter
Analisis backscatter dilakukan berdasarkan nilai DN pada polarisasi HH dan polarisasi HV yang dikonversi menjadi nilai backscatter dengan menggunakan persamaan Shimada et al. (2009) :
NRCS (dB) = 10* Log10 (DN2) + CF
Keterangan :
NRSC = Normalized Radar Cross Section DN = Digital Number
CF = Calibration Factor = -83,0
2.3.6.3Analisis Diskriminan
Analisis diskriminan dilakukan setelah terlebih dahulu dilakukan
uji korelasi antara peubah-peubah diskriminan. Pengujian dilakukan untuk
melihat apakah terdapat korelasi yang cukup kuat antara peubah
berdasarkan koefisien korelasi dengan nilai r yang berkisar antara 1 dan -1.
Nilia r yang mendekati 1 dan -1 menunjukan semakin erat hubungan linier
antara peubah tersebut ( mattjik dan Sumertajaya 2000). Hipotesis dari uji korelasi adalah jika Ho diterima maka terdapat hubungan dengan nilai r ≥ 0,7071 dan jika H1 ditolak maka tidak ada hubungan korelasi dengan nilai
r < 0,7071. Hasil korelasi tersebut kemudian dibuat uji Z untuk mengetahui
kebenaran koefisien korelasi tersebut dengan menggunakan uji Z hitung.
Jika Z hitung ≤ 1,96 maka Ho diterima dan dinyatakan ada hubungan erat
dan jika Z hitung >1,96 maka H1 diterima dan dinyatakan tidak
Persamaan yang digunakan dalam Uji Z tersebut adalah :
Zhitung Zρ Z
α
Keterangan :
Zρ = Nilia koefisien korelasi yang diharapkan pada populasi Zr = Nilai koefisien korelasi
α = Pendekatan simpanan baku
Selanjutnya analisis diskriminan merupakan suatu analisis peubah
ganda yang digunakan untuk mengelompokkan suatu individu atau objek
kedalam suatu kelompok yang telah ditentukan sebelumnya berdasarkan
peubah-peubah pada tanaman Eucalyptus grandis. Analisis tersebut menggunakan proses analisis diskriminan yang di jelaskan Santoso (2010)
sebagai berikut :
1. Analisis diskrimian pada Tanaman Eucalyptus grandis dilakukan dengan metode enter dan metode step wise
2. Mengguji signifikan dari fungsi diskriminan yang telah terbentuk
dengan menggunakan Wilk’s Lambda, F test dan lainnya
3. Menguji ketepatan klasifikasi dari fungsi diskriminan
4. Melakukan Interpertasi terhadap fungsi diskriminan
Gambar 11 Diagram alir penelitian
Pra Pengolahan Citra : Registrasi, cropping Pembuatan Citra Komposit
Backscatter Citra
FieldAtributJoins
Analisis Diskriminan
Citra ALOS
Klastering Citra ALOS
PASALR 50 m
Data Olahan Tanaman
Eucalyptus. Grandis
Faktor yang sangat berpengaruh : Citra ALOS PASALR 6,25m
Speckle Suppression
(Filtering Citra) Mulai
Evaluasi Clustering Citra
III HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Karakteristik Tegakan
Tegakan tanaman Eucalyptus grandis pada PT HTI Toba Pulp Lestari memiliki rotasi tebangan yang relatif pendek dengan kisaran umur
antara umur tanam satu tahun hingga umur tanam lima tahun. Tegakan
Eucalyptus grandis mempunyai rotasi tebangan lima tahun. Meskipun interval umur tanaman tersebut relatif pendek tetapi cukup memiliki
perbedaan (Tabel 3).
Tabel 3 Data lapangan tanaman Eucalyptus grandis.
Data pengukuran lapangan pada Tabel 3 menggambarkan bahwa
adanya perbedaan yang cukup besar antara nilai terendah dan tertinggi
pada peubah dimensi tegakan hutan tanaman Eucalyptus grandis. Pengolahan data lapangan menjadi volume pohon, luas tajuk, kerapatan,
luas bidang dasar (LBDS) dan biomassa diatas permukaan tanah disajikan
pada Tabel 4.
Tabel 4 Data pengolahan tanaman Eucalyptus grandis.
Data Tabel 4 menggambarkan bahwa dimensi tegakan tanaman
Eucalyptus grandis memiliki pertumbuhan yang relatif berbeda antara kelas umur tanaman muda dan kelas umur tanaman tua. Menurut Latifah (2004)
pertumbuhan tanaman Eucalyptus grandis untuk setiap kelas umur sangat Nilai Peubah Diameter (cm) LAI Tinggi pohon (m) Jumlahpohon (n) Diameter tajuk (m)
Terkecil 5,80 0,41 1,98 60,00 2,00
Rata-Rata 11,17 0,66 9,40 68,00 2,71
Terbesar 17,34 0,92 17,43 75,00 3,01
Nilai Peubah
Volume m3/ha
Luas tajuk (m2/plot)
Kerapatan (n/ha) LBDS (m2/ha) Biomassa (ton/ha)
bervariasi baik untuk pertumbuhan diameter pohon, pertumbuhan tajuk,
maupun pertambahan riap volume.
3.1.1 Diameter Batang
Pada peubah diameter batang pohon ada perbedaan antara kelas
umur dimana diameter batang terendah pada umur tanaman satu tahun
(0,058 m) dan diameter terbesar pada umur tanaman empat tahun (0,17 m) (
Tabel 5).
Tabel 5 Diameter batang tanaman Eualyptus grandis.
Umur (Tahun) Diameter batang (m)
Terkecil Rata-rata Terbesar
1 0,058 0,061 0,069
2 0,090 0,097 0,104
3 0,113 0,129 0,141
4 0,149 0,159 0,178
Data diameter pada Tabel 5 menjelaskan bahwa ada perbedaan
diameter yang cukup besar antara tanaman umur satu tahun hingga tanaman
umur empat tahun. Perbedaan diameter tersebut tetap terlihat pada setiap
kelas umur tanaman. Selain itu data tersebut menggambarkan perbedaan
ukuran diameter yang sangat besar antara umur tanaman muda dan umur
tanaman tua. Diameter tersebut juga memungkinkan akan terjadi perbedaan
volume dan biomassa pada setiap kelas umur.
3.1.2 Tinggi Pohon
Data pengukuran tinggi pohon tanaman Eucalyptus grandis juga mengalami perbedaan pada setiap kelas umur tanaman. Berdasarkan
pengukuran dilapangan, ditemukan adanya perbedaan tinggi tanaman,
terutma antara umur tanaman satu tahun dan umur tanaman dua tahun.
Sedangkan tinggi pada umur tanaman tiga tahun dan umur tanaman empat
tahun juga berbed . Untuk lebih jelasnya, rekapitulasi data dapat di lihat
Tabel 6 Tinggi total tanaman Eucalyptus grandis.
Umur (Tahun) Tinggi total (m)
Terkecil Rata-rata Terbesar
1 1,89 2,39 3,00
2 5,80 6,69 7,31
3 10,51 11,57 12,22
4 16,39 16,96 17,42
3.1.3 Diameter Tajuk
Pada pengukuran diameter tajuk terlihat adanya perbedaan antara
kelas umur, baik diameter tajuk umur tanaman muda maupun diameter tajuk
umur tanaman tua (Tabel 7).
Tabel 7 Diameter tajuk tanaman Eucalyptus grandis.
Umur (Tahun) Diameter tajuk (m)
Terkecil Rata-rata Terbesar
1 2,00 2,09 2,63
2 2,48 2,76 2,93
3 2,86 2,98 3,00
4 2,84 2,96 3,00
Data pada Tabel 7 menjelaskan bahwa diameter tajuk pada umur
tanaman satu tahun terlihat sangat kecil dan tidak merata pertumbuhan
diameter tajuknya bila dibandingkan dengan diameter tajuk pada umur
tanaman dua tahun. Umur tanaman tiga tahun dan umur tanaman empat
tahun diameter tajuk hampir merata di setiap plot contoh. Perbedaan
diameter tajuk tersebut akan berpengaruh pula pada luas tajuk tanaman
Tabel 8 Luas tajuk tanaman Eucalyptus grandis.
Umur (Tahun) Luas tajuk (m²/plot)
Terkecil Rata-rata Terbesar
1 30,59 34,87 54,31
2 44,40 60,22 67,43
3 64,21 69,58 70,65
4 63,53 68,94 70,65
3.1.4 Volume Pohon
Data perhitungan volume pohon tanaman Eucalyptus grandis memperlihatkan adanya perbedaan berdasarkan kelas volume (Tabel 9).
Pertambahan volume untuk setiap umur tanaman naik secara cepat terutama
pada umur tanaman tiga tahun hingga empat tahun.
Tabel 9 Volume pohon tanaman Eucalyptus grandis.
Umur (Tahun) Volume pohon (m³/ha)
Terkecil Rata-rata Terbesar
1 0,3 0,38 0,650
2 2,3 2,25 2,95
3 6,22 7,62 9,47
4 14,5 17,12 20,12
3.1.5 Kerapatan Pohon
Data data lapangan dan perhitungan kerapatan pohon atau jumlah
pohon (n) pada setiap plot contoh berkisar 596 pohon hingga 745 pohon.
Hasil perhitungan kerapatan tegakan tanaman Eucalyptus grandis, tersebut disajikan pada Tabel 10.
Tabel 10 Kerapatan pohon Tanaman Eucalyptus grandis.
Umur (Tahun) Karapatan pohon (n/ha)
Terkecil Rata-rata Terbesar
1 596,37 672,57 745,46
2 616,25 674,56 745,46
3 606,25 683,84 745,46
Pada Tabel 10 menjelaskan bahwa kerapatan pohon terbesar pada
semua tingkatan umur sama yaitu 745,46 pohon/ha. Selain itu juga terlihat
pada Gambar 13 bagaimana bentuk pertumbuhan tanaman Eucalyptus grandis pada umur tiga tahun yang terlihat sangat rapat antara pohon yang satu dengan pohon yang lain.
Gambar 12 Kerapatan tanaman Eucalyptus grandis di Area HTI PT TPL.
3.1.6 Luas Bidang Dasar (LBDS)
Data hasil perhitungan luas bidang dasar dasar tegakan Eucalyptus grandis menjelaskan bahwa nilai paling besar dijumpai pada tanaman berumur empat tahun yaitu 2,84 m²/ha, sedangkan yang paling rendah pada
[image:47.612.131.471.181.385.2]tanaman berumur satu tahun yaitu 9,32 m²/ha (Tabel 11).
Tabel 11 Luas bidang dasar tanaman Eucalyptus grandis.
Luas bidang dasar (m²/ha)
Umur (Tahun) Terkecil Rata-rata Terbesar
1 3,088 3,352 4,253
2 4,900 5,240 5.,630
3 6,273 6,814 8,320
3.1.7 Biomassa
Biomassa tegakan tanaman Eucalyptus grandis, diatas permukaan tanah memiliki perbedaan antara setiap kelas umur disajikan pada Tabel 12.
Tabel 12 Biomassa tanaman Eucalyptus grandis.
Umur (Tahun) Biomassa pohon (ton/ha)
Terkecil Rata-rata Terbesar
1 8,34 11,904 14,599
2 34,27 38,156 44,82
3 66,29 82,559 106,24
4 115,27 142,559 170,27
Data sebagaimana pada Tabel 12 menggambarkan bahwa setiap
umur tanaman memiliki nilai biomassa yang cukup bervariasai mulai dari
umur satu tahun hingga umur empat tahun. Selain itu bisa dijelaskan bahwa
biomassa tanaman Eucalyptus grandis memiliki sediaan yang berbeda pada umur satu tahun hingga umur empat tahun dan ini menandahkan perbedaan
kelas umur untuk setiap umur tanaman Eucalyptus grandis diareal PT HTI TPL sektor tele.
3.1.8 Leaf Area Indeks (LAI)
Data LAI yang diperoleh menggunakan software hemivew berkisar
antara 0.41 dan 1.18. Pengambilan data LAI menggunakan kamera digital
disajikan pada Gambar 13. Kemudian diolah sehingga memperoleh indeks
LAI. Selain foto leaf area indeks juga diambil beberapa foto lapangan
(a) (b)
[image:49.612.105.462.82.725.2](c ) (d)
(a)
(c )
[image:51.612.107.470.76.613.2](d)
3.2 Hubungan antara peubah tegakan Eucalyptus grandis Hubungan antara diameter tegakan dengan beberapa peubah lainnya,
disajikan pada Gambar (15).
(a) (b)
[image:52.612.111.466.144.439.2]
(c) (d)
Gambar 15 Hubungan antara diameter rata-rata dengan ; (a) volume, (b) biomassa, (c) luas bidang dasar dan (d) tinggi pohon rata-rata.
Gambar 15 menjelaskan bahwa ukuran diameter rata-rata (cm)
tanaman Eucalyptus grandis memiliki hubungan yang erat dengan volume pohon (m³/ha), biomassa (ton/ha), luas bidang dasar (m²/ha) dan tinggi
pohon (m). Hubungan antara diameter rata-rata (m) dengan sedia tegakan
volume pohon (m³/ha) menghasilkan koefisien determinasi (R²) sebesar
92,5%. Demikian pula hubungan diameter rata-rata dengan biomassa diatas
permukaan tanah menghasilkan nilai R² sebesar 91,7%. Hubungan diameter
rata-rata dengan luas bidang dasar dan antara diameter rata-rata dengan
tinggi pohon secara berurutan nilai R² adalah 91% dan 92,9%. y = 0.171x2‐
2.167x + 7.237 R² = 0.925
0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00
0.00 10.00 20.00
Volume
(m³/ha)
Diameter rata‐rata (cm)
y = 0.932x2‐
7.755x + 24.89 R² = 0.917
0.000 50.000 100.000 150.000 200.000
0.00 10.00 20.00
Biomassa
(ton/ha)
Diameter rata‐rata (cm)
y = 0.540x + 0.017 R² = 0.910
0.000 5.000 10.000 15.000
0.00 10.00 20.00
Lua s Bidang Dasar (m²/ha)
Diameter rata‐rata (cm)
y = 1.430x ‐6.738 R² = 0.929
0.00 5.00 10.00 15.00 20.00
0.00 10.00 20.00
Ti n ggi Po hon rata ‐ rat a (m)
(a) (b)
[image:53.612.112.466.74.383.2](c)
Gambar 16 Hubungan antara tinggi pohon rata-rata dengan; (a) diameter tajuk, (b) volume pohon dan (c) biomassa.
Gambar 16 menjelaskan bahwa ukuran tinggi pohon (m) memiliki
hubungan korelasi dengan diameter tajuk (m), volume pohon (m³/ha) dan
biomassa diatas permukaan tanah (ton/ha). Hubungan antara tinggi rata-rata
dengan diameter tajuk memiliki koefisien determinasi (R²) sebesar 73,1%.
Demikian juga antara tinggi rata-rata dengan volume pohon dan antara tinggi
rata-rata dengan biomassa secara berturut-turut nilai R² adalah 98,5% dan
96,4%.
3.2 Hasil Pengolahan Data Citra 3.2.1 Nilai Backscatter
Nilai backscatter pada citra ALOS PALSAR diperoleh dari nilai
dijital number (DN) setiap pixel yang dikonversi kedalam nilai backscatter menggunakan persamaan Shimada et al. (2009). Konversi dilakukan pada
citra resolusi 6,25 m dan citra resolusi 50 m. Rentang nilai terkecil y = 0.414ln(x) +
1.867 R² = 0.731 0
1 2 3 4
0.00 10.00 20.00
Diameter Tajuk rata ‐ rat a (m )
Tinggi rata‐rata (m)
y = 0.065x2‐
0.111x + 0.294 R² = 0.985
0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00
0.00 10.00 20.00
Volume ra ta ‐ rata (m³ /ha)
Tinggi rata‐rata (m)
y = 0.26x2+ 3.973x
+ 0.644 R² = 0.964
0.000 50.000 100.000 150.000 200.000
0.00 10.00 20.00
Biomass
a
(ton/ha)
sampai dengan terbesar dari backscatter citra ALOS PALSAR resolusi 6,25 m untuk polarisasi HH dan polarisasi HV disajikan pada Tabel 13.
Tabel 13 Nilai backscatter pada citra resolusi 6,25 m.
Backscatter Minimum Maksimum Rata-rata
HH -5,36939 -8,15207 -6,2163 HV -10,0946 -12,9661 -11,8526
Pada Tabel 13 menjelasan bahwa nilai backscatter polarisasi HH lebih tinggi (-4.63844) dibandingkan dengan nilai backscatter polarisasi HV(-12.573). Demikian pula citraALOS PALSAR resolusi 50 m yang nilai
backscatter polarisasi HH lebih tinggi dibandingkan dengan nilai backscatter polarisasi HV (Tabel 14).
Tabel 14 Nilai backscatter pada citra resolusi 50 m.
Backscatter Minimum Maksimum Rata-rata
HH -4,63844 -7,62521 -5,79713 HV -12,5737 -15,8381 -14,4837
Dengan kata lain nilia backscatter baik pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m maupun citra ALOS PALSAR resolusi 6.25 m mempunyai
pola yang sama dimana polarisasi HH lebih tinggi dibandingkan dengan
polarisasi HV. Menurut Purwadhi (2001) kekasaran permukaan
menyebabkan perbedaan pemantulan pulsa RADAR. Tanaman Eucalyptus grandis pada usia tua cenderung memiliki tingkat kekasaran permukaan yang lebih tinggi dibandingkan dengan tanaman umur satu tahun.
3.2.2 Hasil Klastering
Pada studi ini jumlah klaster awal yang dibuat adalah 20 klaster,
baik untuk citra resolusi 50 m maupun untuk citra resolusi 6,25 m, secara
(a)
[image:55.612.98.472.75.659.2](b)
Pada Gambar 17 terlihat bahwa jumlah klaster awal pada
dendogram adalah 20 klaster dan berdasarkan hasil separabilitas diketahui
bawah beberapa pasangan mempunyai nilai separabilitas yang sangat
rendah. Lebih lanjut dilakukan proses penggabungan klaster dan diperoleh 5
klaster (Gambar 17b). Hasil penggabungan tersebut diperoleh nilai
separabilitas yang cukup baik (Tabel16) dan nilai backscatter yang dianalisis menggunakan jarak Euclidean disajikan pada Tabel 15.
Tabel 15 Matrik jarak Euclidean citra Alos Palsar resolusi 6,25 m.
C1 C2 C3 C4 C5
C1 4,5245 78,0672 9,3691 2,5426
C2 77,4704 4,9168 4,7541
C3 76,1845 76,0761
C4 8,9061 C5
Berdasarkan hasil klasifikasi yang dilakukan pada citra ALOS
PALSAR resolusi 6,25 m, dari lima kelas yang terbentuk, plot contoh di
lapangan tersebar pada kelas dua (C2), empat (C4)dan lima (C5) yang
merupakan hutan tanaman Eucalyptus grandis, sedangkan kelas satu (C1) adalah tanaman pertanian dan C3 badan air.
Tabel 16 Matrik separabilitas citra Alos Palsar resolusi 6,25 m.
Class
C1 C2 C3 C4 C5
C1 0 1853,946 2000 1999,954 1999,927
C2 0 1969,154 1999,907 1891,363
C3 0 2000 1997,906
C4 0 1966,534
C5 0
Tabel 16 menjelaskan bahwa nilai separabilitas yang dimiliki lebih
besar dari 1600 sehingga 5 kelas pada Citra ALOS ALSAR resolusi 6.25 m
(a)
[image:57.612.103.469.70.721.2](b)
Pada Gambar 18 terlihat bahwa jumlah klaster awal pada
dendogram adalah 20 klaster dan berdasarkan hasil separabilitas diketahui
bawah beberapa pasangan mempunyai nilai separabilitas yang sangat
rendah. Lebih lanjut dilakukan proses penggabungan klaster dan diperoleh 4
klaster (Gambar 18b). Hasil penggabungan tersebut diperoleh nilai
separabilitas yang cukup baik (Tabel 18) dan nilai backscatter yang dianalisis menggunakan jarak Euclidean disajikan pada Tabel 17.
Tabel 17 Matrik jarak Euclidean citra ALOS PALSAR resolusi 50 m.
C1
C2 C3 C4
C1 2,0899 11,3654 4,5822
C2 9,2755 2,4923
C3 6,7832
C4
Berdasarkan hasil klasifikasi yang dilakukan pada citra ALOS
PALSAR resolusi 50 m, dari empat kelas yang terbentuk, plot contoh di
lapangan tersebar pada dua kelas hutan tanaman Eucalyptus grandis yaitu, kelas tiga (C3) dan empat (C4), sedangkan pada kelas satu (C1) adalah
tanah terbuka dan pada kelas dua (C2) adalah badan air.
Tabel 18 Matrik separabilitas citra ALOS PALSAR resolusi 50 m.
Class C1 C2 C3
C4
C1 0 1760,637 1986,659 1906,500
C2 0 1813,189 1998,287
C3 0 1997,892
C4 0
Berdasarkan Tabel 18 dapat dijelaskan bahwa C3 dan C4 dapat
dipisahkan dengan sangat baik (nilai separabilitasnya sebesar 1997 termasuk
kategori “good” ).
3.4 Analisis Korelasi
Analisis korelasi antara peubah ditunjukan dengan nilai koefisien
antara peubah tetapi lebih menggambarkan keterkaitan linier antara peubah
[image:59.612.128.478.162.422.2]yang berpengaruh terhadap nilai backscatter. Korelasi antara peubah dimensi tanaman Eucalyptus grandis disajikan pada Tabel 19.
Tabel 19 Korelasi antara peubah tegakan Eucalyptus grandis.
Peubah Dbh LAI H Vol n Dtjk Ltjk K Lbds bio
Diameter Pohon
1
LAI -.252 1 Tinggi Total .972* -.249 1 Volume Pohon .921* -.264 .965* 1 Jumlah Pohon .255 -.146 .208 .239 1 Diameter
Tajuk
.812* -.121 .771* .648 .192 1
Luas Tajuk .822* -.120 .781* .659 .198 .999 *
1
Kerapatan .242 -.145 .196 .230 .998 *
.176 .182 1
LBDS .971* -.242 .982* .949 * .316 .799 * .808 * .303 1
Biomaasa .940* -.247 .974* .982 *
.213 .703 .714 *
.202 .965 * Keterangan :
*) Signifika (r > 0,7 ) pada Tinggkat kepercayaan 95%
Dbh= diameter batang, h=tinggi, Vol= volume, n= jumlah pohon, D_tjk= diameter tajuk
L_tjk= luas tajuk, K= kerapatan dan LBDS= Luas bidang dasar dan Bio=
biomassa
Dari Tabel 19 diketahui bahwa peubah diameter pohon, memiliki
hubungan erat dengan tinggi pohon, volume pohon, diameter tajuk, luas
tajuk, luas bidang dasar dan biomassa. Sementara leaf area indeks, jumlah
pohon dan kerapatan pohon tidak memiliki hubungan yang erat dengan
diameter rata-rata. Hal yang sama juga terjadi pada peubah tinggi pohon
yang tidak memiliki hubungan korelasi dengan peubah leaf area indeks,
jumlah pohon dan kerapatan. Sedangkan untuk volume pohon hanya
memiliki hubungan dengan, luas bidang dasar dan biomassa. Selanjutnya
dasar dan biomassa. Kemudian luas tajuk memiliki hubungan erat dengan
luas bidang dasar dan biomassa. Jumlah pohon hanya memiliki hubungan
erat dengan kerapatan, sedangkan luas bidang dasar hanya memiliki
hubungan erat dengan biomaasa. Hubungan antara peubah tersebut
menunjukan bahwa adanya keterkaitan linier antara peubah. Hal ini
menandahkan bahwa keragaman peubah tanaman yang satu dapat
menerangkan keragaman peubah tanaman yang lain, sehingga menunjukan
bahwa peubah-peubah tersebut dapat mempengaruhi nilai backscatter citra ALOS PALSAR.
3.5 Analisis Diskriminan
Berdasarkan hasil analisis diskriminan, diketahui bahwa
peubah-peubah tegakan tanaman Eucalyptu grandis memiliki hubungan yang kuat dengan karakter backscatter pada Citra ALOS PALSAR resolusi 6,25 m dan citra ALOS PALSAR resolusi 50 m. Selanjutkan dengan klasifikasi fungsi
diskriminan diketahui persentasedari hutan tanaman Eucalyptus grandis.
3.5.1 Uji Peubah Dimensi Tegakan
3.5.1.1 Citra ALOS PALSAR Resolusi 6,25 m
Fungsi diskriminan yang dihasilkan menyatakan bahwa dimensi
tegakan diameter tajuk (m), luas tajuk (m²/ha), jumlah pohon (n/ha) dan
kerapatan pohon (n/ha) tanaman Eucalyptus grandis mampau membedakan nilai backscatterpada citra ALOS PALSAR resolusi 6.25 m (signifikan <
0,05). Nilai signifikan tersebut menyatakan bahwa bahwa pada taraf
kepercayaan 95 % peubah tersebut mempengaruhi variasi nilai backscatter. Has uji disajikan pada Tabel 20.
Tabel 20 Uji peubah dimensi tegakan dengan citra Alos Palsar 6,25 m.
Wilks' Lambda F df1 df2 Sig. Diameter 0,904 3,037 2 57 0,056
LAI 0,992 ,234 2 57 0,792
Tinggi Pohon 0,952 1,452 2 57 0,243
Volume 0,968 ,931 2 57 0,400
Diameter_Taju k
0,893 3,430 2 57 0,039*
Luas Tajuk 0,892 3,434 2 57 0,039* Kerapatan 0,861 4,596 2 57 0,014*
LBDS 0,963 1,101 2 57 0,340
Biomassa 0,964 1,056 2 57 0,355 Keterangan
* Memiliki perbedaan (sig < 0,05)
Maka Ho= diterima (ada perbedaan dari fungsi diskriminan) * Tidak Memiliki perbedaan (sig > 0,05)
Maka H1= ditolak (tidak ada perbedaan antara fungsi diskriminan)
Tabel 20 menjelaskan ada enam peubah yang tidak signifikan yaitu
diameter pohon, volume, tinggi pohon, leaf area index, luas bidang dasar
dan biomassa diatas permukaan tanah. Berdasarkan hasil uji wilk,s lambda
maka keenam peubah tersebut dipastikan tidak memenuhi fungsi
diskriminan.Sebaliknya untuk empat peubah terpilih karakteristiknya
memenuhi fungsi diskriminan untuk dilakukan analisis lebih lanjut. Hal ini
berarti bahwa peubah jumlah pohon, diameter tajuk, luas tajuk dan
kerapatan pohon, memberikan kontribusi terhadapat variasi backscatter pad citra resolusi 6,25 m. Lebih lanjut pada analisis diskriminan dengan metode
step wise diperoleh peubah luas tajuk dan jumlah pohon (n) yang mempengaruhi backscatter citra ALOS PALSAR resolusi 6,25 m (Tabel 21).
Tabel 21 Fungsi diskriminan citra resolusi 6,25 m.
Step
Wilks' Lambda
Exact F
Peubah
Statisti
c df1 df2 df3
Statisti
c df1 df2 Sig.
1 Jumlah Pohon
,858 1 2 57,00 0
4,707 2 57,000 ,013
2 Luas Tajuk ,713 2 2 57,00 0
5,154 4 112,000 ,001
Hasil analisis diskriminan menjelaskan bahwa peubah yang terpilih
tajuk disajikan pada Gambar 19 dan hubungan backscatter dengan jumlah pohon (n) disajikan pada Gambar 20.
(a) (b)
Gambar 19 Hubungan luas tajuk dengan backscatter 6,25 m : (a) HH dan (b) HV.
(a) (b)
Gambar 20 Hubungan jumlah pohon dengan backscatter 6,25 m : (a) HH dan (b) HV
3.5.1.2 Citra ALOS PALSAR Resolusi 50 m
Hasil fungsi diskriminan menyatakan bahwa dimensi tegakan tinggi
pohon (m), volume (m³/ha) dan biomassa (ton/ha) tanaman Eucalyptus grandismembedakan nilai backscatter pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m (signifikan<0,05). Nilai signifikan tersebut mengartikan bahwa pada taraf
kepercayaan 95 % menyatakanpeubah tersebut memiliki perbedaan dan
mempengaruhi nilai backscatter, sehingga dilakukan analisis lanjutan. Hasil uji tersebut disajikan pada Tabel 22.
Tabel 22 Uji peubah dengan citra Alos Palsar resolusi 50m.
Wilks' Lambda F df1 df2 Sig.
Diameter 0,999 ,031 1 58 0,862
LAI 0,981 1,096 1 58 0,300
Tinggi Pohon 0,928 4,524 1 58 0,038* y = ‐0.000x2+ 0.048x
‐7.854 R² = 0.022
‐10
‐5 0
0.00 50.00 100.00
Backscatter
HH
Luas Tajuk (m²)
y = ‐0.000x2 + 0.077x ‐ 13.85 R² = 0.037
‐15
‐10
‐5 0
0.00 50.00 100.00
Backs
catter
HV
Luas Tajuik (m²)
y = 0.005x ‐6.992 R² = 0.001
‐10
‐5 0
0 50 100
Ba ck sca tter HH
Jumlah Pohon (n)
y = 0.021x ‐13.33 R² = 0.011
‐15
‐10
‐5 0
0 50 100
Backscatter
HV
Volume 0,934 4,111 1 58 0,047* Jumlah Pohon 0,989 ,647 1 58 0,424 Diameter_Tajuk 0,993 ,390 1 58 0,535
Luas Tajuk 0,993 ,432 1 58 0,514
Kerapatan 0,990 ,590 1 58 0,445
LBDS 0,943 3,535 1 58 0,065
Biomassa 0,931 4,329 1 58 0,042*
Keterangan
* Memiliki perbedaan (sig < 0,05)
Maka Ho= diterima (ada perbedaan dari fungsi diskriminan) * Tidak Memiliki perbedaan (sig > 0,05)
Maka H1= ditolak (tidak ada perbedaan antara fungsi diskriminan)
Hasil uji pada Tabel 22 memperlihatkantiga peubah dimensi
tegakan tanaman Eucalyptus grandis yang menyebabkan variasi backscatteryaitutinggi pohon, volume dan biomassa. Sedangkan tujuh peubah lainnya menyatakan tidak signifikan.
Analisis lebih lanjut mengunakan metode step wise diperoleh
peubah terpilih untuk citra resolusi 50 m berdasarkan fungsi diskriminan
adalah tinggi pohon, seperti disajikan pada Tabel 23.
Tabel 23 Fungsi diskriminan citra resolusi 50 m.
Step Peubah
Wilks' Lambda
Statistic df1 df2 df3
Exact F
Statistic df1 df2 Sig.
1 Tinggi Pohon ,928 1 1 58,00 0
4,524 1 58,000 ,03 8
Hasil analisis diskriminan menjelaskan bahwa peubah yang terpilih
pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m adalah tinggi pohon yang
mempengaruhi nilai backscatter karena penetrasi panjang gelombang
mampu menembus daun, cabang, batang hingga ke lantai dasar.
(a) (b)
Gambar 21 Hubunganberdasarkan tinggi pohon dengan backscatter50 m : backscatter HH(a) dan backscatter HV (b).
3.5.2 Hasil Klasifikasi Fungsi Diskriminan
Klasifikasi dengan fungsi diskriminan selanjutnya dievaluasi dengan
melihat nilai hit rasio untuk menggambarkan tingkat akurasinya, baik untuk
citra resolusi 50 m maupun citra resolusi 6,25 m. Hasil klasifikasi citra
ALOS PALSAR resolusi 6.25 m dengan variabel terpilih adalah luas tajuk
dan jumlah pohon (n) diperoleh akurasi diskriminannya adalah 85 % (Tabel
24).
Tabel 24 Akurasi klasifikasi citra ALOS PALSAR resolusi 6.25 m.
Kelas
Prediksi Anggota Kelompok
Total
2 4 5
2 7 0 5 12
4 0 2 0 2
5 20 2 24 46
Jumlah 27 4 29 60
Keterangan :Hit rasio (akurasi) = (51)/60*100 = 85%
Tabel 24 menggambarkan bahwa akurasi klasifikasi yang
dihasilkan dari ketiga kelas diperoleh akurasi 85 %. Berdasarkan hasil y = ‐0.014x2+ 0.266x
‐6.580 R² = 0.237
‐10 ‐8 ‐6 ‐4 ‐2 0
0.00 10.00 20.00
Ba ck sca tt e r HH
Tinggi Pohon (m)
y = ‐0.002x2+ 0.053x
‐14.71 R² = 0.007
‐20
‐15
‐10
‐5 0
0.00 10.00 20.00
Ba ck sca tt e r HV
tersebut maka dapat disimpulkan bawah tanaman Eucalyptus grandis pada citra ALOS PALSAR resolusi 6.25 m dapat diklasifikasi kedalam tiga kelas.
Selanjutnya untuk akurasi Citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dengan
peubah terpilih adalah tinggi pohon disajikan pada Tabel 25.
Tabel 25 Akurasi klasifikasi citra ALOS PALSAR resolusi 50 m.
Kelas
Prediksi Anggota Kelompok
Total
3 4
3 13 5 18
4 18 24 42
Jumlah 31 29 60
Keterangan : Hit Ratio (akurasi) = 37/60*100=61.7%
Dari hasil analisis diketahui hit ratio adalah 61.7 %. Berdasarkan
hasil tersebut maka dapat disimpulkan bawah tanaman Eucalyptus grandis pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dapat diklasifikasi kedalam dua
kelas.
IV SIMPULAN DAN SARAN 4.1 Simpulan
Darihasilpembahasandapatdisimpulkansebagaiberikut :
1. Variasi backscatter tegakan tanaman Eucalyptus grandis pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dipengaruhi oleh variasi peubah tinggi
pohon (m), sedangkan pada citra ALOS PALSAR resolusi 6,25
dipengaruhi oleh variasipeubahluastajuk (m²/plot ) danjumlahpohon (n).
2. Citra ALOS PALSAR resolusi 6,25 m mampu mengelompokan tegakan
Eucalyptus grandis kedalam tiga (3) kelas yaitu kelas dua, kelas empat dan kelas lima dengana kurasi 85 %.
3. Citra ALOS PALSAR resolusi 50 m mampu mengelompokan tegakan
Eucalyptus grandis kedalam dua (2) kelas yaitu kelas tiga dan kelas empat dengan akurasi 61.7 %.
1. Perlu dilakukan penelitian yang sama dengan citra ALOS PALSAR yang
memiliki slope corrected data dan memperbaiki atau mereduksi noise. 2. Perlu dilakukan kajian backscatter pada hutan tanaman Eucalyptus
grandis di daerah dataran rendah untuk melihat polarisasi HH atau HVdengan karakteristik tempat tumbuh yang berbeda.
DAFTAR PUSTAKA
Awaya,T Takahashi., Y Kiyono, H. Saito, M. Shimada, INS Jaya, MB Saleh and Limin SH. 2009.Landcover Monitoring and Biomass Estimation Using PALSAR Data in Palangkaraya, Indonesia, dalam; Workshop on Exploring The Use of ALOS PAlSAR for Forets Resource Management; Development of Forest Degradation Index and Carbon Emission Estimation Method Using PALSAR Data In Indonesia. 3 November 2009.
DiGiacomo PM, L. Washburn, B Holt, Burton HJ. 2004. Coastal pollution hazards in southern California observed by SAR imagery: storm water plumes, wastewater plumes, and natural hydro carbon seeps. Marine Pollution Bulletin 49:1013–1024.
Envisat Environment Satelit.2002. SAR Sample Porduct.PO-MO-ESA-GS-1005 Envisat Post Launch Product.
Filho P, Wardir RP, SWP Rodrigues ,FR Costa, JC Mura , FD Gonçalves. 2011. Discrimination of coastal wetland environments in the Amazon region based on multi-polarized L-band airborne Synthetic Aperture Radar imagery. Estuarine, Coastal and Shelf Science 30:11.
Harrell PA,BargeauL.L Chavez, Kasischke, E.SN, H.F French, Christensen N. L. 1995.Sensitivity of ERS-1 and JERS-1 radar data to biomass and stand structure in Alaskan boreal forest. Remote Sensing of Environment 54:247-260.
Herman PMJ, Dool AW. 2005. Characterisation of surface roughness and sediment texture of intertidal flats using ERS SAR imagery. Remote Sensing of Environment 98:96-109.
