IDENTIFIKASI KELEMBABAN TANAH DENGAN
PEMANFAATAN GELOMBANG MIKRO SENSOR PALSAR
SATELIT ALOS
(Studi Kasus Kabupaten Bekasi dan Sekitarnya )
Ahmad Efi Ramdani
DEPARTEMEN GEOFISIKA DAN METEOROLOGI
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
IDENTIFIKASI KELEMBABAN TANAH DENGAN
PEMANFAATAN GELOMBANG MIKRO SENSOR PALSAR
SATELIT ALOS
(Studi Kasus Daerah Kabupaten Bekasi dan Sekitarnya)
Ahmad Efi Ramdani
Skripsi
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Sains pada
Departemen Geofisika dan Meteorologi
DEPARTEMEN GEOFISIKA DAN METEOROLOGI
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
ABSTRACT
Ahmad Efi Ramdani. Identification of soil moisture by using Microwave ALOS Palsar satellite (Case Study of Bekasi District and it’s surrounding). Supervised by IDUNG RISDIYANTO and
INDAH PRASASTI
Soil moisture one of important factor in determining the level of dryness of the land. Therefore, monitoring the characteristics of spatial and temporal distribution of soil moisture is essential. Effective method for monitoring soil moisture on a large scale is by remote sensing. This research using the image of the PALSAR ALOS satellite which is a type of SAR (Synthetic Aperture Radar) that is sensitive to soil moisture content. Detection of soil moisture content was obtained based on the dielectric constant values that derived from values of backscatter of radar image. The purpose of this research is to study the characteristics and identify the soil moisture levels in some areas land cover Bekasi District and it’s surrounding using PALSAR ALOS satellite imagery. There are two empirical models used in soil moisture model prediction, they are the Dubois and top models. Both methods are suitable for open areas with a relatively flat surface. Dubois used to predict the value of dielectric constant and surface roughness, on the other hand the Top models used to predict soil moisture based on the value of the dielectric constant. This research tried to study the six types of land cover of water bodies, paddy fields, fallow paddy fields, open land, the land building, and land vegetation.
The results showed that the highest dielectric constant values are found in water bodies with an average value of 7.9 and the lowest is in the fallow paddy field with an average value of 5.2. The highest soil moisture values are found in the land of vegetation with an average value of 25% and the lowest is in the fallow paddy field with a value of 20%.
Keywords : Soil Moisture, Palsar ALOS, Synthetic Aperture Radar (SAR), Dubois Model (1995)
ABSTRAK
AHMAD EFI RAMDANI. Identifikasi Kelembaban tanah dengan Pemanfaatan Gelombang Mikro Satelit Palsar ALOS (Studi Kasus Daerah Kabupaten Bekasi dan Sekitarnya). Dibawah
bimbingan IDUNG RISDIYANTO dan INDAH PRASASTI
Kelembaban tanah merupakan salah satu faktor penting dalam menentukan tingkat kekeringan suatu lahan. Oleh karena itu, pemantauan karakteristik distribusi spasial dan temporal dari kelembaban tanah sangatlah penting. Metode yang efektif untuk pemantauan kelembaban tanah dalam skala besar adalah dengan metode penginderaan jauh. Pada penelitian ini digunakan citra PALSAR ALOS yang merupakan jenis satelit SAR (Synthetic Aperture Radar) yang sensitif terhadap kadar air tanah. Deteksi kadar air tanah ini dapat diperoleh berdasarkan nilai konstanta dielektrik yang dapat diturunkan dari nilai hamburan balik (backscatter) citra radar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempelajari karakteristik dan mengidentifikasi tingkat kelembaban tanah pada beberapa penutupan lahan daerah Kabupaten Bekasi dan sekitarnya menggunakan citra satelit PALSAR ALOS.
Ada dua model empiris yang digunakan dalam pendugaan kelembaban tanah yaitu model Dubois dan model Top. Kedua metode ini sangat cocok untuk daerah terbuka dengan permukaan relatif datar. Model Dubois digunakan untuk menduga nilai konstanta dielektrik dan kekasaran permukaan, dan model Top untuk menduga kelembaban tanah berdasarkan nilai konstanta dielektrik. Pada penelitian ini mencoba mengkaji enam jenis tutupan lahan yaitu badan air, sawah, sawah bera, lahan terbuka, lahan terbangun, dan lahan vegetasi.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai konstanta dielektrik tertinggi terdapat pada badan air dengan nilai rata-rata 7.9 dan terendah terdapat pada lahan sawah bera dengan nilai rata-rata 5.2. Nilai kelembaban tanah tertinggi terdapat pada lahan vegetasi dengan nilai rata-rata 25% dan terendah terdapat pada lahan sawah bera dengan nilai 20%.
Kata kunci : Kelembaban tanah, Palsar ALOS, Synthetic Aperture Radar (SAR), Model Dubois (1995)
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjat ke hadirat Allah SWT karena atas segala nikmat dan karunia-Nya lah Penelitian ini dapat berjalan dan selesai dengan baik. Sholawat serta salam tidak lupa penulis sampaikan kepada Rosulallah SAW yang telah memberikan inspirasi dan bimbingan kepada penulis untuk tetap semangat menyelesaikan penelitian ini. Penelitian ini berjudul “Identifikasi
Kelembaban Tanah dengan Pemanfaatan Gelombang Mikro Sensor PALSAR Satelit ALOS (Studi Kasus Kabupaten Bekasi dan Sekitarnya)” yang bertempat di Laboratorium Meteorologi dan Pencemaran Atmosfer, Departemen Geofisika dan Meteorologi IPB serta di Lembaga Penerbangan dan Antariksa Jakarta bagian Pusat Pengembangan Pemanfaatan dan Teknologi Penginderaan Jauh.
Penulis ucapkan terimakasih kepada beberapa pihak yang telah membantu selama penyelesaian skripsi ini, antara lain :
1. Kedua orang tua, kedua kakak, dan adik atas segala doa, perhatian, dan semangatnya selama ini.
2. Idung Risdiyanto, S.Si, M.Sc.I.T dan Ir. Indah Prasasti , M. Si sebagai pembimbing skripsi yang telah memberikan banyak masukan, arahan, nasehat, serta semangat selama penyelesaian penelitian ini.
3. Ir. Ita Carolita, M.Si selaku pembimbing LAPAN yang telah banyak memberikan masukan, bimbingan, serta arahan dalam penyelesaian penelitian ini.
4. Dr. Ir. Rizaldi Boer, M.Sc sebagai pembimbing akademik yang telah memberikan bimbingan dan nasehat selama penulis menyelesaikan studi.
5. Dosen dan staf pengajar Departemen Geofisika dan Meteorologi atas ilmu yang telah diberikan kepada penulis.
6. Seluruh staf/pegawai Departemen Geofisika dan Meteorologi (Mas Aziz, Mbak Wanti, Pak Pono, Pak Udin, Mbak Icha, Pak Badrudin, Pak Khoirun, Bu Inda, Pak Jun) atas bantuannya selama ini.
7. Intan Kasih Ananda atas segala ketulusan, perhatian, dan semangatnya.
8. Yohanes Ariyanto, Singgih Bayu dan Hengky Hariadi yang telah membantu dalam penyelesaian penelitian ini.
9. Teman – teman GFM angkatan 42 (Indah, Dewy, Anis, Lisa, Devita, Hertati, Ningrum, Veza, Tanjung, Rifa, Cici, Nancy, Wita, Ivan, Dori, Gito, Victor, Anton, Indra, Franz, Apit, Budi, Ghulam, Hardie, Hengky, Nizar, Zahir, Galih, Heri, Wahyu, Aan, Obet, Tumpal, Irvan, Singgih) atas rasa berbagi, persahabatan, kebrsamaan yang telah terjalin selama ini. “You are my best friends”.
10. Kakak dan adik kelas atas persahabatan dan kebersamaannya.
11. Teman-teman VB (Ahad, Fuadi, Johan, Goni, Darda, Bima, dan Firman) atas segala kebersamaan, persahabatan, dan semangatnya.
12. Sahabat-Sahabat ku (Wahyu, Yubi, dan Umam) atas segala kebersamaan, rasa memiliki, dan semangatnya.
13. Semua pihak yang tidak bisa penulis sebutkan satu persatu tetapi tidak mengurangi rasa terima kasih penulis kepada semua pihak tersebut.
Akhir kata, Penulis hanya dapat menyampaikan bahwa jika tidak ada pribadi-pribadi diatas mungkin penelitian ini tidak dapat selesai dengan baik. Penulis berharap semoga tulisan dalam tugas akhir ini dapat bermanfaat bagi pihak yang memerlukannya, walaupun penulis menyadari tulisan ini masih jauh dari sempurna.
Bogor, Februari 2010
LEMBAR PENGESAHAN
Judul Skripsi : Identifikasi Kelembaban Tanah dengan Pemanfaatan Gelombang
Mikro Sensor PALSAR Satelit ALOS (Studi Kasus Kabupaten
Bekasi dan Sekitarnya)
Nama : Ahmad Efi Ramdani
NRP
: G24051326
Menyetujui,
Pembimbing 1
Pembimbing 2
Idung Risdiyanto, S.Si, M.Sc.I.T Ir. Indah Prasasti, M.Si
NIP. 19730823 199802 1 002
NIP. 19630305 199003 2 005
Mengetahui,
Kepala
Departemen Geofisika dan Meteorologi
Institut Pertanian Bogor
Dr. Ir. Rini Hidayati, MS
NIP. 19600305 198703 2 002
RIWAYAT HIDUP
Penulis merupakan anak ketiga dari empat bersaudara yang dilahirkan di Pandeglang pada tanggal 19 Mei 1987 dar ipasangan Bapak Sukanda dan Ibu Ibay. Penulis memulai pendidikan formalnya di SDN 02 Petang Poltangan Jakarta Selatan pada tahun 1993-1999. Tahun 1999-2002, penulis melanjutkan studi ke SLTPN 239 Jagakarsa Jakarta Selatan dan tahun 2002-2005 ke SMU Negeri 109 Srengseng Sawah Jakarta Selatan, penulis lulus seleksi masuk IPB sebagai mahasiswa Mayor-Minor melalui jalur Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru (SPMB) dan setahun kemudian diterima pada program mayor Meteorologi Terapan Departemen Geofisika dan Meteorologi dan minor Statistika Industri Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Selama masa perkuliahan di IPB, penulis aktif dalam organisasi Himagreto masa jabatan periode 2007-2008. Selain itu, penulis juga pernah menjadi asisten praktikum meteorologi satelit untuk program sarjana tahun 2009 dan asisten praktikum Klimatologi Satelit untuk program pasca sarjana tahun 2009.
vii
DAFTAR ISI
Halaman
DAFTAR ISI ……….. vii
DAFTAR TABEL ……….. ix
DAFTAR GAMBAR ………... x
DAFTAR LAMPIRAN ………... xi
I.PENDAHULUAN ……… 1
I.1 Latar Belakang ………. 1
1.2 Tujuan Penelitian ………. 1
II. TINJAUAN PUSTAKA ……… 1
2.1 Kelembaban Tanah ………... 1
2.2 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kelembaban Tanah ………... 2
2.2.1 Neraca Air ………... 2
2.2.2 Suhu Permukaan Tanah ………... 2
2.2.3 Kapasitas Panas ………... 2
2.2.4 Radiasi ………... 3
2.2.5 Pengaruh Jenis Tanah Terhadap kelembaban tanah ……… 3
2.3 Pendugaan nilai Evapotranspirasi ……….... 4
2.3.1 Panci Klas A ………... 4
2.3.2 Pendugaan Evapotranspirasi dengan Rumus-Rumus Empirik ……….... 4
2.3.2.1 Model Penman (1948) ………. 4
2.3.2.2 Model Penman-Monteith (1964) ………. 5
2.3.2.3 Model Makkink (1957) dan Priestly Taylor (1972) ………... 5
2.3.3 Evapotranspirasi Tanaman ………... 5
2.4 Estimasi Kelembaban Tanah ………... 5
2.4.1 Perhitungan Kelembaban Tanah di Lapangan (Metode Gravimetrik) …………... 5
2.4.2 Estimasi Kelembaban Tanah dengan Sistem Satelit SAR ………. 6
2.4.2.1 Model-Model Empiris ………... 6
2.4.2.1.1 Model Oh ... 6
2.4.2.1.2 Model Dubois ………. 7
2.5 Sifat Konstanta Dielektrik Kompleks ……… 7
2.6 Hubungan Konstanta Dielektrik dengan Kelembaban Tanah ………. 8
2.7 Satelit ALOS ………... 8
2.8 Sensor AVNIR-2 dan Karakteristik Datanya ………... 9
2.9 Sensor PALSAR dan Karakteristik Datanya ………... 10
III. METODOLOGI ……… 11
3.1 Waktu dan Tempat ………... 11
3.2 Bahan dan Alat ……… 11
3.3 Metode Penelitian ……… 11
3.3.1 Pengolahan Awal Data Citra PALSAR ALOS ………... 11
3.3.2 Koreksi Geometrik ……….. 12
3.3.3 Delineasi Batas-Batas Wilayah Berdasarkan Masing-Masing Tutupan Lahan ….. 12
3.3.4 Estimasi Konstanta Dielektrik Berdasarkan Model Dubois ………. 12
viii
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN ……… 14
4.1 Kondisi Geografis Kabupaten Bekasi dan Sekitarnya ………... 14
4.2 Pengolahan Awal Data Citra PALSAR ALOS ……….. 14
4.3 Pendugaan Koefisien Hamburan Balik (σo) ……….. 15
4.4 Estimasi Konstanta Dielektrik Menggunakan Model Dubois ………... 15
4.5 Estimasi tingkat kelembaban tanah berdasarkan persamaan polinomial Top …………... 17
4.6 Hubungan Konstanta Dielektrik dengan Kelembaban Tanah ………... 18
4.7 Pengaruh Kekasaran Permukaan Terhadap Kelembaban Tanah ………... 18
V. KESIMPULAN DAN SARAN ………. 19
5.1 Kesimpulan ……….. 19
5.2 Saran ……… 19
DAFTAR PUSTAKA ………. 19
x DAFTAR GAMBAR Halaman 1. Satelit ALOS ……… 8 2. Sensor AVNIR-2 ………. 9 3. Sensor PALSAR ……….. 10
4. Diagram alir penelitian ……… 13
5. Keadaan geografis daerah Kabupaten Bekasi dan sekitarnya ……… 14
6. Distribusi konstanta dielektrik (ε’) satelit PALSAR ALOS Kabupaten Bekasi dan sekitarnya tanggal 11 April 2007 pukul 15 : 34 :59 ……… 16
7. Distribusi kelembaban tanah (mv) satelit PALSAR ALOS Kabupaten Bekasi dan sekitarnya tanggal 11 April 2007 pukul 15 : 34 :59 ……… 17
8. Hubungan dielektrik konstanta dengan kadar air tanah ………... 18
9. Pengaruh kekasaran permukaan terhadap sudut pantul ……… 18
10. Pengaruh sudut pantul terhadap konstanta dielektrik ……… 18
ix
DAFTAR TABEL
Halaman
1. Perbedaan panas pada objek yang berbeda ………... 3
2. kisaran-kisaran porositas beberapa batuan ………... 4
3. Harga perkiraan koefisien permeabilitas bahan-bahan granular penyusun lapisan tanah ………... 4 4. Spesifikasi beberapa satelit SAR ……….. 6
5. Karakteristik teknis sensor dan data citra AVNIR-2 ……… 10
6. Karakteristik teknis sensor dan data citra PALSAR ………. 11
7. Mode Observasi Default PALSAR ………... 11
8. Kisaran nilai koefisien hamburan balik (σohh) ……….. 15
9. Kisaran nilai koefisien hamburan balik (σovv) ……….. 15
10. Kisaran nilai konstanta dielektrik ………. 16
xi
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
1. Citra PauliRGB satelit PALSAR ALOS sebelum dilakukan
Koreksi geometrik……… 23 2. Citra PauliRGB satelit PALSAR ALOS setalah dilakukan
koreksi geometrik………. 23 3. Peta PauliRGB Kabupaten Bekasi dan sekitarnya yang sudah
terkoreksi geometrik……… 24
4. Citra hamburan HH satelit PALSAR ALOS setelah dilakukan
koreksi geometrik………. 24
5. Citra hamburan VV satelit PALSAR ALOS setelah dilakukan
koreksi geometrik………. 24 6. Distribusi hamburan balik σ°hh satelit PALSAR ALOS setelah dilakukan
koreksi geometrik………. 25 7. Distribusi hamburan balik σ°vv satelit PALSAR ALOS setelah dilakukan
koreksi Geometrik……… 25 8. Distribusi kekasaran permukaan (ks) satelit PALSAR ALOS setelah
dilakukan koreksi geometrik……… 26 9. Peta tutupan Lahan Satelit AVNIR-2 ALOS Tanggal
1
I.PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang
Kelembaban tanah pada suatu lahan sangat dipengaruhi oleh besarnya tingkat kadar air di dalam tanah. Kadar air tanah adalah banyaknya kandungan air yang tertahan di dalam tanah. Kelembaban tanah merupakan salah satu faktor utama dalam menentukan tingkat kekeringan dari suatu lahan. Semakin tinggi tingkat kelembaban tanah pada suatu lahan maka akan semakin kecil peluang terjadinya kekeringan pada lahan tersebut. Pemantauan karakteristik distribusi spasial dan temporal dari kelembaban tanah sangatlah
penting. Hal ini karena secara fakta
kelembaban tanah dapat mengendalikan
pertumbuhan tanaman, daur hidrologi tanah, dan kemampuan tanah dalam menahan erosi (Sanli et al., 2008).
Kelembaban tanah dapat diidentifikasi dengan beberapa metode, antara lain: metode Gravimetrik, metode microwave radiometer, dan metode wind scatterometer. Dewasa ini dengan semakin berkembangnya teknologi penginderaan jauh, identifikasi kelembaban tanah dapat pula dilakukan melalui teknik pengideraan jauh (inderaja). Kelebihan dalam penggunaan teknik inderaja ini adalah dapat mencakup wilayah identifikasi yang lebih luas dan sebaran kelembaban tanahnya dapat mencerminkan karakteristik permukaan yang ada.
Penggunaan citra satelit jenis SAR (Synthetic Aperture Radar) yang memiliki gelombang mikro (microwave) sangat efektif
dalam menentukan tingkat karakteristik
permukaan karena terbebas dari pengaruh tutupan awan. SAR merupakan jenis inderaja gelombang mikro yang sensitif terhadap kadar air tanah karena memiliki nilai konstanta dielektrik yang sangat berhubungan dengan nilai kandungan air (Sonobe et al., 2008). Konstanta dielektrik untuk air paling sedikit sepuluh kali besarnya dibandingkan dengan konstanta dielektrik tanah kering, oleh karena itu adanya air pada beberapa sentimeter di lapisan atas tanah dapat dideteksi dengan citra SAR (Lillesand and Kiefer, 2000). Besarnya perbedaan antara konstanta dielektrik air
dengan tanah kering pada frekuensi
gelombang mikro merupakan faktor utama dalam pendugaan kelembaban tanah (Wang, 1980). Kesulitan utama dalam memperoleh informasi kelembaban tanah menggunakan citra SAR dikarenakan adanya pengaruh
kekasaran permukaan dan penutupan
vegetasi.
Jenis-jenis citra SAR yang dapat
digunakan untuk mengidentifikasi
kelembaban tanah, antara lain adalah ERS Envisat, Radarsat, ERS SAR, PALSAR ALOS. Pada penelitian ini, penentuan atau
pendugaan kelembaban tanah dilakukan
dengan menggunakan citra PALSAR ALOS. Sensor PALSAR bekerja pada gelombang L-band (23.6 cm) dengan frequensi 1.27 GHz serta memiliki multipolarisasi. Sensor L-band sangat sensitif terhadap kekasaran permukaan sehingga hasil kelembaban tanah memiliki nilai yang tidak pasti. Menurut Dubois (1995), ratio koefisien hamburan balik σ°hh /σ°vv
meningkat dengan meningkatnya kekasaran permukaan dan meningkatnya kelembaban tanah.
1.2 Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari karakteristik dan mengidentifikasi tingkat kelembaban tanah pada beberapa penutupan lahan daerah Kabupaten Bekasi dan sekitarnya menggunakan citra satelit PALSAR ALOS.
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Kelembaban Tanah
Kelembaban tanah dipengaruhi oleh
besarnya kandungan air dalam tanah.
Kelembaban tanah merupakan salah satu parameter yang digunakan sebagai indikasi tingkat kekeringan. Menurut Asdak (1995)
kelembaban tanah umumnya terbentuk
melalui tiga proses :
a. Kelembaban higroskopis adalah
kelembaban yang terjadi karena air terikat pada lapisan tipis butir-buitr tanah. Air terikat ini tidak dapat bergerak dan oleh karenanya tidak dapat dimanfaatkan oleh tanaman.
b. Kelembaban kapiler adalah
kelembaban tanah yang terjadi oleh adanya gaya tarik-menarik antara
butir-butir tanah. Air yang
dihasilkan dapat dimanfaatkan oleh tanaman.
c. Kelembaban gravitasi adalah
kelembaban yang terjadi sebagai akibat adanya gaya tarik bumi, yaitu air dalam posisi peralihan menuju ke pori-pori tanah yang lebih besar. Banyak faktor yang mempengaruhi nilai kelembaban tanah. Hal tersebut dijelaskan Yang dan Tian (1991) melalui rumus kandungan air dalam tanah, sebagai berikut :
2 ∂W
∂t = 𝑃 + 𝐼 − 𝐸 − 𝑅 + 𝐷 + 𝐺………...(1) Dengan:
∂W
∂t = kandungan air pada zona akar (cm) P = presipitasi (cm)
I = irigasi (cm)
E = evapotranspirasi (cm) R = runoff (cm)
D = air tanah yang hilang (cm) G = recharge air tanah (cm)
Persamaan tersebut menggambarkan
bahwa kelembaban tanah dipengaruhi oleh kondisi cuaca (seperti presipitasi, suhu udara, dan kecepatan angin) dalam memberikan masukan dan menghilangkan kandungan air yang ada. Presipitasi sebagai masukan merupakan sumber air dalam meningkatkan kelembaban tanah. Selain presipitasi, masukan air juga berasal dari hilangnya air tanah pada lapisan dibawahnya hasil dari evaporasi. Pada tanah yang gundul, evaporasi ini dipengaruhi oleh jenis tanah, difusivitas air tanah, suhu permukaan tanah, flux pemanasan tanah, dan albedo radiasi netto. Sedangkan evaporasi tanah di bawah tajuk tanaman, dipengaruhi oleh radiasi netto yang mencapai permukaan tanah (setelah melewati tajuk), kadar air tanah, dan sifat-sifat tanah.
Selain masukan dari presipitasi,
kelembaban tanah juga dipengaruhi oleh hilangnya air yang terkandung dalam tanah.
Hilangnya air ini disebabkan oleh
evapotranpirasi dan juga masuknya air ke dalam lapisan tanah di bawahnya (baik infiltrasi maupun perkolasi). Hilangnya air ini menyebabkan kelembaban tanah menurun. Menurut Hanson (1991) dalam Hadiyanto (2007), sebagai bagian dari siklus hidrologi,
evapotranspirasi merupakan komponen
penting dalam sistem neraca air.
Evapotranspirasi merupakan jumlah air yang menguap akibat proses penguapan (evaporasi) dari permukaan air yang terbuka, permukaan tanah basah, lipatan salju, lapisan tanah, dan transpirasi yaitu air yang menguap dari vegetasi. Unsur iklim yang paling dominan terhadap evapotranspirasi adalah radiasi matahari dan kecepatan angin.
2.2 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kelembaban Tanah
2.2.1 Neraca Air
Air merupakan kebutuhan yang sangat
esensial bagi kelangsungan kehidupan.
Masukan air terbesar ke bumi berasal dari presipitasi. Pada suatu areal pertanian
penyedian air tanaman berasal dari presipitasi (P) dan irigasi (I), sedangkan kehilangan air
dapat berupa drainase (D), limpasan
permukaan (runoff, Ro), evaporasi (E) dan transpirasi (T). Sedangkan air disimpan
sebagai cadangan dalam tanah (∆S).
Keseluruhan masukan (input) dan keluaran (output) air ini dapat dirumuskan sebagai neraca air, yaitu :
P + I = D + Ro + E + T +∆S…………..…(2) Semua unsur dinyatakan dalam satuan yang sama, misalnya mm hari-1 atau m3 ha-1 hari-1.
Salah satu faktor yang mengakibatkan
hilangnya air pada permukaan yaitu
evapotranspirasi. Kehilangan air melalui
evaporasi mempunyai akibat terhadap
fisiologi tanaman secara tidak langsung, seperti mempercepat penurunan kadar air pada lapisan atas dan memodifikasi iklim mikro di sekitar tanaman (Tanner, 1981).
2.2.2 Suhu Permukaan Tanah
Suhu pemukaan merupakan suhu bagian terluar dari suatu objek yang dihasilkan dari suatu tanggapan terhadap berbagai fluks energi yang melalui permukaan. Kelembaban tanah memiliki hubungan yang erat dengan suhu permukaan tanah. Tingginya suhu permukaan tanah akan meningkatkan laju evaporasi. Hilangnya air karena evaporasi menyebabkan berkurangnya kandungan air dalam tanah.
2.2.3 Kapasitas Panas
Jumlah panas pada suatu benda tergantung dari seberapa besar kapasitas panasnya. Semakin besar kapasitas panas pada suatu benda maka akan semakin besar jumlah panas
yang dibutuhkan oleh benda tersebut.
Berdasarkan Tabel 1, nilai kapasitas panas pada lahan basah lebih besar dibandingkan dengan lahan kering dan konduktifitas bahang pada lahan basah lebih besar dibandingkan dengan lahan kering. Sifat fisik molekul-molekul air yang tidak teratur menyebabkan molekul air mudah tertarik oleh ion-ion elektrostatik. Semakin banyaknya gaya tarik magnet yang tercipta oleh ion-ion elektrostatik maka akan meningkatnya medan listrik pada daerah tersebut. Tingginya medan listrik akan
meningkatkan konduktifitas bahang.
Berdasarkan pernyataan tersebut, tingginya kandungan air pada suatu lahan akan meningkatkan medan listrik pada area tersebut sehingga konduktifitas bahang akan semakin tinggi.
3 Tabel 1 Perbedaan panas pada objek yang berbeda (Sumber : Geiger et al., 1961)
Benda Massa jenis (g m-3) Panas jenis (J g-1oC-1) Kapasitas panas (J m-3 oC-1) Konduktivitas bahang (W m-1 oC-1) Difusivitas bahang (cm2 sec-1) Lahan basah 8 x10 -7 - 1 x 10-6 - 2.51x10 -6 -3.35 x10-6 2.93x10-2-4.18 x10-2 0.9x10 -4 - 1.6 x10-4 Lahan kering 3x10 -7 - 6x10-7 - 0.42 x10 -6 -0.84x10-6 0.42 x10-2-1.26 x10-2 0.5 x10 -4 - 3 x10-4 Tanah liat basah 1.7x10
-7 - 2.2x10-6 0.71-0.84 1.25 x10 -6-1.67x10-6 8.37 x10-2-20.93x10-2 5 x10 -4 - 17 x10-4 Tanah liat kering - 0.71-0.84 0.42 x10-6-1.67x10-6 0.84 x10-2-6.28 x10-2 0.5 x10
-4 - 15 x10-4 Pasir basah - 0.84 0.84 x10-6-2.51x10-6 8.37 x10-2-25.12x10-2 3 x10 -4 - 12 x10-4 Pasir kering 1.4x10 -6 - 1.7x10-6 0.84 0.42 x10 -6-1.67x10-6 0.075 x10-2-2.93x10-2 1 x10 -4 - 7 x10-4 Batu 2.5x10 -6 - 2.9x10-6 0.71-0.84 1.79 x10 -6 -2.42x10-6 16.75x10-2-41.87x10-2 7 x10 -4 - 23 x10-4 Besi 7.9x10-6 0.44 3.42 x10-6 879.27 x10-2 256 x10-4 Beton 2.2x10 -6 - 2.5x10-6 0.88 2.17 x10 -6 46.057 x10-2 22 x10-4 Air tenang 1x10-6 4.18 4.18 x10-6 5.44 x10-2-6.28 x10-2 1.3 x10 -4 - 1.5 x10-4 Udara tenang 1x10 -9 - 1.4x10-9 1.0046 0.001 x10-6-0.0014 x10-6 0.21 x10 -2 -0.25 x10-2 147 x10 -4 - 250 x10-4 2.2.4 Radiasi
Radiasi yang dipancarkan oleh suatu permukaan berbanding lurus dengan pangkat empat suhu mutlak permukaan tersebut (hukum Stefan Boltzman). Energi radiasi
gelombang panjang yang dipancarkan
permukaan bumi sebagian diserap atmosfer dan sisanya akan keluar dari sistem atmosfer bumi. Energi radiasi yang datang ke bumi adalah 1368 Mw-2. Radiasi yang diteruskan ke permukaan bumi sekitar 50% dari radiasi yang datang ke bumi. Radiasi yang tinggi akan meningkatkan suhu udara. Besarnya nilai evapotranspirasi cenderung mengikuti pola suhu udara maksimum selama bulan-bulan musim panas dan suhu udara minimum
selama musim dingin. Fluktuasi nilai
evapotransiprasi selama musim panas sangat tergantung pada nilai kelembaban udara pada awal musim kering dan panjang musim keringnya. Selama musim panas penguapan
dari permukaan air terbuka akan meningkat, sedangkan transpirasi oleh tanaman pada umumnya menurun. Sebaliknya pada musim dingin penguapan dari permukaan air terbuka akan berkurang namun transpirasi meningkat. Berdasarkan pernyataan tersebut, tingginya radiasi akan meningkatkan evapotranspirasi
sehingga kelembaban tanah semakin
berkurang.
2.2.5 Pengaruh Jenis Tanah Terhadap kelembaban tanah
Kecepatan laju infiltrasi maupun perkolasi air dan evaporasi pada tanah tergantung kepada sifat kelulusan lapisan tanah atau lapisan batuan yang akan dilaluinya. Sifat kelulusan lapisan batuan adalah daya lapisan batuan untuk menyerap dan ditembus air atau tingkat kekedapan terhadap air, disebut dengan permeabilitas. Tanah dengan tekstur liat atau debu memiliki permeabilitas lebih
4 tinggi dibandingkan dengan tanah bertekstur
pasir. Ukuran-ukuran yang digunakan untuk mengetahui permeabilitas suatu lapisan tanah dan batuan adalah porositas dan koefisien permeabilitas (Seyhan, 1990). Porositas adalah persentase volume ruang-ruang kosong antara partikel-partikel batuan yang membentuk lapisan. Sedangkan, koefisien permeabilitas adalah kuantifikasi kecepatan aliran air tanah selama melintasi pori-pori (celah, retakan, dan rekahan) batuan dalam satuan waktu. Namun porositas yang lebih besar tidak selalu disertai oleh permeabilitas yang lebih baik (Sosrodarsono & Takeda, 1993). Sebagai contoh adalah lempung. Porositas lapisan batuan yang tersusun atas lempung sangat besar, tetapi permeabilitasnya kecil karena ukuran ruang-ruang porinya sangat kecil. Pada Tabel 2 dan 3 terdapat nilai
porositas dan koefisien permeabilitas
berdasarkan tipe-tipe tanah.
Tabel 2 kisaran-kisaran porositas beberapa batuan (Sumber: Todd (1959) dalam Seyhan (1990))
No Batuan Porositas
(%)
1 Liat 45-55
2 Debu 40-50
3 Pasir campuran medium
hingga kasar 35-40
4 Pasir yang seragam 30-40 5 Pasir campuran halus
hingga médium 30-35
6 Kerikil 30-40
7 Kerikil dan pasir 20-35
8 Batu pasir 10-20
9 Serpihan 1-10
10 Batuan kapur 1-10
11 Batuan granit 1-5
Tabel 3 Harga perkiraan koefisien
permeabilitas bahan-bahan granular penyusun lapisan tanah (Sumber: Damm (1966) dalam Seyhan (1990))
Tipe tanah Ukuran partikel efektif (mm)
Koefisien permeabilitas
Debu 0.002-0.02 0.01
Pasir sangat halus 0.02-0.2 0.1 Pasir halus 0.02-0.02 0.1-0.001
Pasir kasar 0.2-2 0.1-0.001
Kerikil dan pasir >2 0.0001
Kerikil 0.00001
2.3 Pendugaan nilai Evapotranspirasi
Terdapat beberapa metode untuk
menghitung nilai evapotranspirasi,
diantaranya yaitu melalui metode panci klas
A, model-model empiris, dan model
evapotranspirasi pertanaman.
2.3.1 Panci Klas A
Cara yang paling sederhana untuk
menduga evapotranspirasi potensial (ETp) adalah dengan menggunakan panci klas A : ETp = Kp · Eo……….….(3) dengan :
Eo = Evaporasi panci klas A (mm)
Kp = koefisien panci, berkisar 0.7-0.8
2.3.2 Pendugaan Evapotranspirasi dengan Rumus-Rumus Empirik 2.3.2.1 Model Penman (1948)
Model Penman (1948) dalam Handoko (1995) ini menggunakan dua komponen yaitu
radiasi dan aerodinamik. Penman
menggunakan nilai albedo α = 0.25 untuk permukaan vegetasi (ETp) dan α = 0.05 untuk permukaan air (Eo). Berikut adalah model pendugaan menurut Penman :
ETp = {∆ Qn + γ f(u) (es - ea)}/{ λ (∆ + γ)}…..(4)
dengan :
∆ = gradien tekanan uap air jenuh terhadap suhu udara (Pa K-1) Qn = radiasi netto (MJ m-2)
γ = konstanta psikrometer (66.1 Pa k-1) f(u) = fungsi aerodinamik (MJ m-2 Pa-1) (es – ea) = defisit tekanan uap air atau vpd
(Pa)
λ = panas spesifik untuk penguapan (2.454 MJ kg-1)
Model ini mengalami beberapa modifikasi yang sebagian besar didasarkan pada neraca energi, dan dikoreksi dengan beberapa faktor untuk menghitung pengaruh termal (radiasi) dan aerodinamik. Sampai saat ini, model-model tersebut terus mengalami modifikasi dan perbaikan. Nilai-nilai peubah dalam persamaan diatas dapat diukur langsung ataupun diduga seperti yang dijelaskan oleh Meyer et al. (1987) dalam Handoko (1995). Gradien tekanan uap air jenuh terhadap suhu udara dapat diduga berdasarkan :
∆ = 0.1 e{21.255 – 5304/(T + 273.1)} x { 5304 /(T
5 T = (Tmax + Tmin)/2, Tmax dan Tmin adalah
nilai maksimum dan minimum suhu harian (oC).
Fungsi aerodinamik (MJ m-2 Pa-1) didekati dari :
F(u) = 4.84 + 0.0472 u………...……(6) u adalah kecepatan angin harian pada ketinggian 2 m (km hari-1).
2.3.2.2 Model Penman-Monteith (1964)
Persamaan yang dikembangkan Monteith (1964) dalam Handoko (1995) merupakan
modifikasi persamaan Penman. Dalam
persamaan ini secara eksplisit dimasukkan faktor tahanan aerodinamik (ra) dan tahanan
kanopi (rc). Persamaan tersebut adalah seperti
berikut :
ETp = {( ∆Qn + ρwcp (es – ea) / ra)
/ (( ∆ + γ) λ + rc / ra )}λ………..…(7)
cpadalah panas jenis udara pada tekanan tetap
dan ρw adalah kerapatan udara lembab.
Persamaan Penman-Monteith ini lebih
menekankan kegunaannya pada skala
penelitian karena membutuhkan lebih banyak parameter tajuk tanaman yang memerlukan pengukuran tersendiri.
2.3.2.3 Model Makkink (1957) dan Priestly Taylor (1972)
Model Makking (1957) dan Priestly Taylor (1972) dalam Handoko (1995) hanya menyederhanakan bentuk model persamaan Penman, sehingga hanya didasarkan pada komponen radiasi dan suatu konstantata yang mewakili nilai iklim dan sifat tumbuhan suatu wilayah. Persamaan yang digunakan :
Model makkink :
ETp = k1(∆/(∆+γ) Qs λ………...(8) Model Priestly-Taylor :
ETp = k2 (∆ / (∆ + γ) Qn / λ…………..…(9) Nilai k1 dan k2 untuk beberapa jenis tanaman
adalah : untuk kedelai nilai k1 antara 0.72-0.78
dengan rata-rata k1 = 0.75 (Sakuratani, 1987).
Nilai rata-rata untuk semua tanaman adalah k1
= 1.26 (Priestly-Taylor, 1972). Khusus untuk kedelai, nilai k2 antara 1.05-1.32 (Sakuratani,
1987) dan untuk jagung k2 = 1.35 (Rosenthal
et al. 1977 dalam Handoko (1995)).
2.3.3 Evapotranspirasi Tanaman
Istilah evapotranspirasi tanaman (ETc) umumnya digunakan untuk perencanaan irigasi. Nilai ETc selalu berubah-ubah menurut umur dan fase perkembangan
tanaman. Perubahan tersebut berkaitan dengan luas penutupan tajuk tanaman sebagai bidang penguapan. ETc bukan merupakan kehilangan air aktual melalui evapotranspirasi (ETa) karena ETc tidak memperhitungkan pengaruh-pengaruh seperti fluktuasi kadar air tanah dan kejadian presipitasi yang mempengaruhi laju evaporasi tanah. ETc dianggap merupakan kebutuhan air optimum dalam perencanaan irigasi tanaman yang didekati dari :
ETc = Kc · ETo……….(10) dengan :
Kc = koefisien tanaman yang tergantung
umur dan fase perkembangan
tanaman
ETo = Evapotarnspirasi aktual (mm)
2.4 Estimasi Kelembaban Tanah 2.4.1 Perhitungan Kelembaban Tanah di
Lapangan ( Metode Gravimetrik )
Kelembaban tanah dapat dinyatakan dalam jumlah air (% massa dan % volume) atau dalam energi potensialnya (water potential) dalam satuan bar, atm, atau Pa. Kelembaban tanah yang dinyatakan dalam % massa (gravimetrik) selalu berdasarkan massa kering massa tanah yang telah dikeringkan dalam oven (105oC) selama 24 jam.
Kadar air tanah berdasarkan % massa (gravimetrik) :
Өm = {Mw/Ms}100%...(11) Kadar air tanah berdasarkan % volume (volumetrik ) :
Өv = {Vw/Vt} 100% = {Vw/(Vw + Va + Vs)}100%...(12) dengan :
Ms = massa tanah kering (g)
Mw = massa air (g)
Vt = volume total (cm3)
Vs = volume padatan tanah kering (cm3)
Va = volume udara (cm3)
Vw = volume air (cm3)
Pengukuran kadar air tanah secara
gravimetrik dan volumetrik dapat dilakukan dengan mengambil contoh tanah dari lapang
kemudian dilakukan penimbangan dan
pengeringan dengan oven. Pengukuran secara volumetrik, volume air dihitung berdasarkan massa air yang terukur dengan menganggap kerapatan air sebesar 1 g cm-3. Sedangankan, volume tanah total sama dengan volume ring sampler yang digunakan untuk mengambil contoh tanah tersebut.
6 Tabel 4 Spesifikasi beberapa satelit SAR (Sumber : Moran. M. S. et al., 2004 yang telah
dimodifikasi)
Spesifikasi Satelit SAR RADARSAT ERS SAR ERS ENVISAT
ASAR ALOS PALSAR
Besar sudut (°) 20-50 23 15-45 10-51 Panjang gelombang (cm) 5.7 5.7 5.7 23.6 SAR band C C C L Polarisasi HH VV HH, VV, VH, HV HH, VV, HH, HV, VV, VH Resolusi (m) 10-100 30 10-100 10-100 Pengulangan (hari) 24 35 35 46
2.4.2 Estimasi Kelembaban Tanah dengan Sistem Satelit SAR
Satelit yang memiliki resolusi tinggi yang
dapat memberikan informasi tentang
pengelolaan batas DAS (Daerah Aliran Sungai) saat ini hanya dapat ditemui pada satelit yang memiliki sensor gelombang mikro aktif. Bentuk pencitraan gelombang mikro aktif terdapat pada sistem satelit SAR (Synthetic Aperture Radar). Prinsip dasar dari pencitraan SAR adalah pemancaran energi
gelombang elektromagnetik (EM yang
selanjutnya disebut sebagai sinar radar atau energi radar) ke permukaan bumi, dan merekam energi balik dari bumi ke radar melalui pencatatan kuantitas energi balik dan waktu tunda dari energi balik yang sampai ke radar (relatif terhadap waktu transmisinya). Energi pantulan ini disebut hamburan balik (backscatter) radar.
Menurut Ulaby et al. (1982) terdapat
beberapa alasan untuk menggunakan
gelombang mikro sebagai sumber energi untuk pencitraan data SAR. Alasan utama dan sangat penting adalah bahwa kemampuan gelombang mikro untuk menembus awan, hujan, dan gelombang mikro aktif dapat memberikan energinya sendiri dan tidak tergantung pada cahaya matahari. Pengaruh hujan terhadap atenuasi (pemadaman) sinyal terjadi jika panjang gelombang lebih kecil dari 2 cm. Saat ini, ada beberapa sistem satelit SAR dengan frequensi yang dapat digunakan untuk mendeteksi kadar air tanah, diantaranya
seperti pada Tabel 4. Sistem SAR
menyediakan resolusi dengan cakupan liputan 10-100 m sampai piksel yang memiliki lebar liputan 50-500 km yang merupakan syarat untuk aplikasi skala batas DAS.
2.4.2.1 Model-Model Empiris 2.4.2.1.1 Model Oh
Pengembangan model empiris ini
dilakukan oleh Y. Oh, K. Sarabandi, dan F. T. Ulaby di Universitas Michigan tahun 1992.
Pengukuran radar digunakan dalam
pengembangan model ini yaitu dengan menggunakan operasi scatterometer (LCX POLARSCAT) pada tiga frekuensi (1.5, 4.5, 9.5 GHz) dalam mode full polarimetrik dengan sudut yang terbentuk antara 10o sampai 70o. Berdasarkan hasil pengukuran scatterometer dan pengukuran tanah tersebut, dihasilkan sebuah model empiris yang menyatakan fungsi untuk rasio hamburan balik antara HH dengan VV (co-polarised) dan hamburan balik silang (cross-polarised) antara HV dan VV sebagai berikut:
p = 𝜎 𝐻𝐻 𝑜 𝜎 𝑉𝑉𝑜 = 1 − 2𝜃 𝜋 1 3Γo . 𝑒−𝑘𝑠 2 ……(13) q = 𝜎 𝐻𝑉 𝑜 𝜎 𝑉𝑉𝑜 = 0.23 Γ𝑜 1 − 𝑒 −𝑘𝑠 ………...(14)
p dan q menunjukkan rasio hamburan balik antara HH dengan VV (co-polarised) dan hamburan balik silang (cross polarized). θ adalah sudut yang terbentuk, ks adalah besar RMS yang dinormalisasi terhadap panjang gelombang, dan Γo koefisien reflektifitas Fresnel pada nadir (jika θ = 0). Berdasarkan rasio hamburan balik co-polarised dan cross-polarised tersebut, maka nilai Γ𝑜 dapat diduga dengan persamaan berikut :
2𝜃 𝜋
1
Γ𝑜 1 − 𝑞
0.23 Γ𝑜 + 𝑝 − 1 …………(15) Pendugaan nilai Γ𝑜 juga dapat menggunakan pendekatan teknik iterasi Newton, yaitu : 𝑥𝑛= 𝑎 𝑥𝑛−1 23 1−𝑏∙ 𝑥𝑛 −1 +𝑐 2∙𝑥𝑛−1 3 ∙ln 𝑎 ∙ 1−𝑏∙𝑥𝑛 −1 −𝑏 𝑎 𝑥𝑛−1 2 3 …………..(16) dengan : 𝑥 = 1 Γ𝑜 , 𝑎 = 2𝜃 𝜋 , 𝑏 = 𝑞 0.23 , 𝑐 = 𝑝 − 1
7 Selanjutnya, nilai Γ𝑜 digunakan untuk
menduga konstanta dielektrik ( 𝜀′) dengan persamaan :
𝜀
′=
1 + Γ𝑜1− Γo ………...…(17)
nilai Γ𝑜 digunakan kembali untuk menduga nilai ks (kekasaran permukaan) berdasarkan persamaan :
𝑘𝑠 = 𝑙𝑛
𝑝+1 2𝜃 𝜋 1 3Γ𝑜 ……….….(18) 2.4.2.1.2 Model DuboisInversi algoritma empiris model Dubois et al. (1995) lebih sederhana dibandingkan dengan inversi algoritma empiris model Oh et al. (1992). Nilai konstanta dielektrik maupun kekasaran permukaan dapat diketahui dari model yang menggunakan hamburan balik antara HH dan VV (co-polarised) dan sudut yang terbentuk. Nilai konstanta dielektrik dapat diduga dengan persamaan :
𝜀′=𝑙𝑜𝑔10 (𝜎𝑜 𝐻𝐻)0.7857 𝜎𝑉𝑉𝑜 10 −0.19 𝑐𝑜𝑠1.82𝜃𝑠𝑖𝑛0.93𝜃𝜆0.15 −0.042 tan 𝜃 ………...(19) dengan : ε’ = konstanta dielektrik
σo = koefisien hamburan balik (db)
θ = sudut yang terbentuk (o)
λ = panjang gelombang (23.6 cm)
Selanjutnya, nilai konstanta dielektrik dapat
pula digunakan untuk menduga nilai
kekasaran permukaan : 𝑘𝑠 = 𝜎𝐻𝐻𝑜 1 1.4102.751.4 𝑠𝑖𝑛2.57𝜃 𝑐𝑜𝑠1.07𝜃10−0.02 𝜀 ′tan 𝜃 𝜆−0.5…(20) ks = kekasaran permukaan ε’ = konstanta dielektrik
σo = koefisien hamburan balik (db)
θ = sudut yang terbentuk (o)
λ = panjang gelombang (23.6 cm)
Algoritma ini cukup baik digunakan untuk area yang bervegetasi jarang pada frekuensi rendah. Rasio σ°VH / σ°VV baik untuk
digunakan dalam mengindikasikan area
bervegetasi dengan nilai rasio σ°VH / σ°VV <
-11 db. Inversi algoritma tersebut tidak memperhitungkan penutupan kanopi pada suatu area. Sangat penting untuk ditekankan bahwa pada model Dubois et, al. (1995) kondisi penutupan oleh kanopi yang memiliki permukaan yang kasar (ks> 3) dapat
menyebabkan kekeliruan dalam
menginterpretasikan kelembaban permukaan. Nilai konstanta dielektrik (ε’) yang telah
diestimasi dapat dimasukan ke dalam
persamaan polinomial Top et al. (1980) untuk mengkonversi nilai dielektrik konstanta ke dalam nilai kadar air tanah (mv) :
mv = -5.3 10 -2
+ 2.29 10-2ε’ – 5.5 10-4ε’2
+ 4.3 10-6ε’3……….………...(21)
dengan :
mv = kadar air tanah (%)
ε’ = konstanta dielektrik
2.5 Sifat Konstanta Dielektrik Kompleks
Fenomena dielektrika yang diteliti pertama kali oleh M. Faraday adalah fenomena yang
terjadi akibat material non-konduktor
terpengaruhi oleh medan elektrik. Parameter utama yang menggambarkan perilaku material non-konduktor dalam sebuah medan elektrik
disebut konstanta dielektrik kompleks.
Konstanta dielektrik ini bergantung pada banyak faktor parameter seperti frequensi, suhu, salinitas, dan kandungan ferromagnetik.
Pada teori gelombang elektromagnetik,
komponen nyata dari konstanta dielektrik kompleks digambarkan sebagai gelombang yang di refraktif atau reflektif antara dua media yang berbeda (Hukum Snellius).
Indeks refraktif merupakan sebuah fungsi dari sudut yang terbentuk dan kecepatan dari
gelombang yang ditransmisikan. Indeks
refraktif ini memiliki hubungan dengan sudut refraktif dan kecepatan dari perambatan pada lapisan perbatas gelombang. Indeks refraktif didefinisikan sebagai akar kuadrat dari konstanta dielektrik kompleks berdasarkan ketebalan media jika dalam ruang hampa atau udara.
Konstanta dielektrik kompleks diukur dari
respon medium terhadap gelombang
elektromagnetik. Respon ini terdiri dari 2 bagian yaitu real dan imaginer (Stratton 1941, Von Hippel 1954), dimana persamaan konstanta dielektrik kompleks :
ε = ε’ – jε’’……….…(22)
ε’ adalah permitifitas dari material dan ε’’ adalah faktor kehilangan dielektrik dari material dan menggambarkan feasibilitas dari sebuah medium terhadap adsorbsi gelombang dan terhadap perpindahan energi ke dalam bentuk lain. Umumnya untuk permukaan natural ε’’ << ε’.
Konstanta dielektrik media natural
umumnya antara 1 sampai 6, dan meningkat dengan meningkatnya kadar air. Air bebas
8 mempunyai nilai dielektrik diatas media
natural sampai 81 dan menunjukkan frequensi
yang rendah (Ulaby, 1986). Hal ini
menunjukkan tingkat sensitifitas gelombang mikro terhadap kandungan air pada benda yang diamati. Sensitifitas ini juga dipengaruhi
oleh perputaran molekul-molekul,
pembekuan, dan kerapatan partikel tanah yang
dapat mengurangi konstanta dielektrik
kompleks (ε)terhadap air.
Perilaku konstanta dielektrik kompleks (ε) dalam media homogen seperti pada air murni dan es penting diketahui. Frekuensi konstanta
dielektrik pada air murni berdasarkan
persamaan Debye (1929) dalam Von Hippel (1954) :
ε
w=
ε
w +𝜀𝑤 0−εw∞
1+𝑗2𝜋𝑓 𝜏𝑤 ………...……(23)
εw0 adalah konstanta dielektrik statis dari air
murni dan εw∞ adalah tinggi limit frekuensi
(atau optikal) dari εw. τw adalah waktu jeda
dari kadar air murni dalam menit dan f adalah frekuensi elektromagnetik dalam Hz.
Pada keadaan tanah kering, nilai konstanta dielektrik yang nyata memiliki variasi pada kisaran nilai 2-4, sedangkan nilai konstanta dielektrik imaginer dibawah 0.05 (Ulaby, 1986). Nilai konstanta dielektrik kompleks
meningkat dengan semakin tingginya
pergerakan molekul-molekul air karena gaya matriks yang bekerja pada molekul-molekul air.
2.6 Hubungan Konstanta Dielektrik dengan Kelembaban Tanah
Banyak model-model empiris maupun teoritis yang menjelaskan hubungan konstanta
dielektrik dengan kelembaban tanah.
hubungan tersebut telah banyak dituangkan dalam persamaan-persamaan polinomial yang bergantung pada volumetrik kandungan air tanah dan persentase pasir dan liat yang terisi
di dalam tanah. Persamaan-persamaan
tersebut beracuan pada jenis klasifikasi tanah
berdasarkan USGS (United State
Classification System). Tetapi, persamaan-persamaan polinomial tersebut tidak dapat secara langsung diterapkan pada tipe-tipe tanah Asia karena memiliki sistem klasifikasi tanah yang berbeda dengan US. Untuk
menghilangkan ketergantungan pada
parameter-parameter yang sesuai, Dobson et al. (1985) mengembangkan sebuah model fisik tanah yang bergantung hanya pada pengukuran karakteristik tanah dan tidak memerlukan parameter-parameter yang sesuai
untuk mendapatkan data pengukuran
eksperimen yang baik.
Model tersebut berdasarkan pada dua parameter yaitufraksi air terkekang dan fraksi air bebas menurut ukuran distribusi pori-pori dari ukuran distribusi partikel. Menurut Top et al. (1980), De Loor (1982), Shivola (1989), dan Stacheder (1996) pada permitivitas campuran dielektrik menunjukkan bahwa untuk frequensi 1 sampai 10 GHz pada indeks refraktif volumetrik bahan kering dan air bebas merupakan pendekatan yang cukup baik untuk kebanyakan tipe-tipe tanah.
Berdasarkan kesimpulan-kesimpulan
tersebut, dibangun hubungan polinomial oleh Top et al. (1980) yang digunakan untuk mengkonversi volumetric soil water (mv) ke bagian nyata dari konstanta dielektrik ε’. Pengukuran dan penilaian bagian imaginer ε’’ dari konstanta dielektrik kompleks tidak dipertimbangkan dalam studi ini karena hal itu memberikan pengaruh yang hampir tak berarti pada jumlah total ε.
2.7 Satelit ALOS
ALOS (Advanced Land Observation
Satellite) adalah satelit penginderaan jauh (inderaja) Jepang yang diutamakan untuk pengamatan daratan dengan menggunakan
teknologi terdepan. Satelit ALOS
diprogramkan untuk meneruskan dan
meningkatkan fungsi satelit JERS-1 (Japanese Earth Resources Satellite-1) dan setelit
ADEOS (Advanced Earth Observing
satellite). Satelit ALOS adalah satelit pengamatan bumi terbesar yang pernah dibangun di Jepang. Panjangnya satelit ALOS lebih-kurang 9 meter, lebarnya 28 m, dan massanya 4000 kg. Satelit inderaja ALOS telah berhasil diluncurkan pada tanggal 24 Januari 2006 dengan pesawat peluncur roket H-IIA, dari lokasi peluncuran Tanegashima
Space Center di Jepang bagian selatan (NASDA, 2006).
Gambar 1 Satelit ALOS (Sumber
9 Satelit ALOS mempunyai 5 misi utama,
yaitu :
a. Untuk memperlengkapi peta-peta
Jepang dan Negara-negara lain
yang termasuk wilayah
Asia-Pasifik ( Kartografi ).
b. Untuk melakukan pengamatan
regional dalam rangka
pengembangan berkesinambungan (pengamatan regional ).
c. Untuk melakukan pemantauan
bencana alam seluruh dunia
(pemantauan bencana alam ).
d. Untuk mmelakukan penelitian
sumbar daya alam ( penelitian sumber daya alam ), dan
e. Untuk mengembangkan teknologi
satelit pengamatan bumi masa depan ( pengembangan teknologi ) (NASDA, 2004 ; JAXA, 2004 ). Satelit ALOS bergerak pada orbit sinkron matahari pada ketinggian 691,65 km pada equator, inklinasi 98, 16 derajat. Periode (siklus) pengulangaan orbit adalah 46 hari,
dengan suatu potensi kemampuan
pengulangan 2 hari untuk sensor pandangan sisi (side-looking). Satelit dirancang untuk dapat tetap beroperasi pada orbitnya di dalam kurun waktu 3-5 tahun. Satelit tersebut melintas ekuator pada pukul 10.30 waktu lokal pada posisi satelit arah kutub selatan atau mode menurun (descending mode) dan pukul 22.30 pada posisi satelit arah kutub utara atau mode menaik (ascending mode).
Satelit ALOS dilengkapi tiga sensor inderaja dengan kemampuan pandangan sisi. Tiga sensor inderaja tersebut terdiri dari dua
sensor optik yaitu sensor PRISM
(Panchromatic Remote Sensing Instrument for Stereo Mapping) dan sensor AVNIR-2 (advanced Visible and Nera Infrared Radiometer type-2), dan sebuah sensor gelombang mikro (radar) yaitu PALSAR (Phased Array Type L-band Synthetic Aperture Radar ) (NASDA, 2004b). Sensor-sensor pengamatan pada satelit ALOS dilengkapi dengan subsistem pendukung misi, yaitu :
a. subsistem pengontrol orbit dan
kedudukan satelit.
b. Subsistem penentu kedududkan
satelit dan posisi secara otomatis. c. Subsistem penanganan data misi.
2.8 Sensor AVNIR-2 dan Karakteristik Datanya
AVNIR-2 adalah suatu sensor yang
dirancang untuk meneruskan dan
meningkatkan sensor VNIR/OPS pada satelit JERS-1 dan AVNIR pada satelit ADEOS. Satelit JERS-1 adalah satelit Jepang untuk pengamatan daratan, banyak data yang tersedia di EOC Jepang untuk pengguna.
AVNIR/ADEOS adalah sensor optik dengan 4 kanal spectral, mempunyai resolusi spasial 16 m untuk pengamatan daratan dan zona-zona garis pantai. Sensor AVNIR-2
merupakan peningkatan dari sensor
AVNIR/ADEOS. Bagian utama yang
dimodifikasi adalah detektor dan
elektroniknya. Sensor AVNIR-2 melakukan
scanning dengan metode push broom dengan 1 buah CCD untuk masing-masing kanal spectral. Kemampuan elektroniknya dan dan
detektor CCD pada AVNIR/ADEOS
(mempunyai 5000 piksel setiap CCD), ditingkatkan menjadi 7000 piksel setiap CCD
pada AVNIR-2/ALOS. Berdasarkan
modifikasi ini, maka akan dihasilkan
peningkatan resolusi spasial dari 16 m pada AVNIR/ADEOS menjadi 10 m dengan lebar liputan satuan citra sebesar 70 km pada AVNIR-2/ALOS.
Gambar 2 Sensor AVNIR-2 (Sumber :http: // www.eorc.jaxa.jp/)
Modifikasi yang lain adalah pada kemampuan pointing AVNIR-2 yaitu dengan suatu kemampuan pandangan menyilang jejak satelit pada +44o sampai -44o (+/- 44o) dari nadir. Kemampuan pandangan sisi dan kemampuan pointing dari sensor AVNIR-2 ini merealisasikan pengamatan yang dilakukan berulang kali yaitu setiap 48 jam (2 hari) pada daerah dengan garis lintang bumi yang lebih
tinggi. Berdasarkan kemampuan pointing
AVNIR-2 juga dapat pula diperoleh daerah pengamatan yang lebih lebar sampai dengan 1500 km (lebar pointing maksimum dari AVNIR-2). Kemampuan ini efektif untuk pengamatan global (Osawa, 2005).
10 Tabel 5. Karakteristik teknis sensor dan data citra AVNIR-2 (sumber : Sitanggang, 2008)
PARAMETER KARAKTERISTIK TEKNIS
Jumlah kanal spectral 4
Metode scanning Push broom dengan 1 CCD untuk
masing-masing kanal
Panjang gelombang Kanal 1 : 0.42-0.50 µm
Kanal 2 : 0.52-0.60 µm Kanal 3 : 0.61-0.69 µm Kanal 4 : 0.76-0.0.89 µm
FOV 5.8o
IFOV 14.28 µ rad
Lebar liputan satuan citra 70 km (pada nadir)
Resolusi spasial 10 m (pada nadir)
S/N >200
MTF@ Frekuensi Nyquist Kanal 1 s.d. 3 : >0.25
Kanal 4 : >0.20
Jumlah detector 7000/kanal spectral
Sudut pengarahan titik (pointing angle) (+/-44o) dari nadir
Kuantisasi 8 bit
Berdasarkan kemampuan tersebut, tujuan utama dari AVNIR-2 untuk pemantauan bencana alam dan pemetaan penutupan lahan di dalam pemantauan lingkungan regional dapat direalisasikan dan pengamatan
daerah-daerah bencana alam dalam waktu
pengulangan 2 hari dapat dilakukan.
Kemampuan pandangan sisi dari sensor-sensor ALOS juga memungkinkan observasi AVNIR-2 secara serentak dengan PALSAR, hal ini merupakan suatu sifat unik yang diharapkan dapat memberikan kontribusi aplikasi fusi data optik (AVNIR-2) dan gelombang mikro (PALSAR ).
2.9 Sensor PALSAR dan Karakteristik Datanya
PALSAR adalah suatu sensor gelombang mikro aktif pada L-band (frekuensi-pusat 1270 MHz/23,6 cm) untuk pengamatan siang dan malam hari, bebas awan dan cuaca. Sensor PALSAR merupakan peningkatan dari SAR/JERS-1 (polarisasi HH, sudut off nadir 35o, beroperasi pada L-band), dikembangkan oleh JAXA bekerja sama dengan JAROS (Japan Resources Observation Systems Oganization). Antenna PALSAR terdiri dari 4 segmen dengan ukuran total 8.9 m bila disebarkan.
Sensor PALSAR mempunyai suatu
kemampuan off-nadir yang variable antara 10o sampai 51o (sudut datang 8o-60o) dengan menggunakan teknik phased array aktif dengan 80 modul untuk mentransmisikan /
penerimaan. PALSAR adalah suatu
instrument yang secara penuh merupakan
polarimetrik, bekerja dengan salah satu dari mode, yaitu :
a. Polarisasi tunggal (HH atau VV)
b. Polarisasi rangkap 2 (HH+HV atau
VV+VH)
c. Polarimetrik penuh
Polarisasi diubah dalam setiap pulsa dari sinyal transmisi dan sinyal polarisasi ganda diterima secara simultan. Operasi dibatasi dalam sudut dating yang lebih rendah untuk mencapai hasil guna yang lebih baik. Pada (terjadi pada kondisi kecepatan data 240 Mbps.
mode polarisasi, lebar liputan satuan citra adalah 30 km dengan resolusi spasial 30 m
Gambar 3 Sensor PALSAR (Sumber
11 Tabel 6 Karakteristik teknis sensor dan data citra PALSAR (Sumber : Sitanggang, 2008)
Mode operasi
Fine beam single pol-
(fbs)
Fine beam dual pol- (fbd) Scansar Polarimetrik Chirp Bandwidth 28 MHz 14 MHz 14 MHz, 28 MHz 14 MHz Polarisasi HH, VV HH+HV, VV+VH HH, VV HH+VV+HV+VH Sudut datang 8o-60 o 8 o-60 o 18 o-43 o 8 o-30 o Resolusi spasial Range 7-44 m 14-88 m 100 m (multi look) 24-89 m
Lebar liputan satuan citra 40-70 km 40-70 km 250-350 km 20-65 km
Panjang bit 5 bit 5 bit 5 bit 3/5 bit
Kecepatan data 240 Mbps 240 Mbps 120 Mbps, 240 Mbps 240 Mbps
Akurasi radiometrik Citra (scene) : 1 dB/ orbit : 1.5 dB Titik tengah kisaran
spektrum
L-band (1270 MHz)
Tabel 7 Mode Observasi Default PALSAR (Sumber : Sitanggang, 2008)
Polarisasi Sudut Off-Nadir
(Lebar Liputan Satuan Citra, Resolusi)
HH 34.3o (70 km, 10 m)
VV 43.4o (70 km, 10 m)
HH + VV 34.3o (70 km, 20 m)
HH + HV 43.4o (70 km, 20 m)
HH + HV + VH + VV 21.5o (30 km, 30 m)
ScanSAR 5- Beam mode (350 km, 100 m)
PALSAR secara teknik dapat dioperasikan dalam 132 mode yang berbeda. Akan tetapi, dari titik pandang aplikasi, sejumlah besar dari kombinasi mode potensial menjadi agak kontra-produktif. tujuh mode operasi telah diidentifikasi sebagai default modes yang ditujukan pada Tabel 9 Untuk meminimalkan konflik-konflik dari mode yang demikian, Pemilihan default mode dibuat sebagai suatu
kompromi kriteria ilmiah, aspek-aspek
programatik, dan pembatasan-pembatasan
operasional satelit menjadi pertimbangan. Kecepatan perekaman data 240 Mbps dalam mode tunggal, mode rangkap dua (dual), dan mode polarimetrik penuh. Oleh karenanya diperlukan aliran data dari satelit ke stasiun bumi (down-linking) melalui
DRTS. Akan tetapi, mode scanSAR
beroperasi pada 120 Mbps, yang
memungkinkan aliran data secara langsung dari satelit ke berbagai stasiun bumi local (di dalam jaringan stasiun bumi ALOS).
Data PALSAR dapat digunakan untuk bermacam aplikasi seperti pembuatan citra DEM, interferometri dari pergerakan lahan, biomassa hutan, pemantauan kebakaran hutan,
pertanian, pemantauan polusi minyak,
pemantauan banjir, kelembaban tanah, dan pemantauan kapal ( NASDA, 2005 ).
III. METODOLOGI 3. 1 Waktu dan Tempat
Penelitian ini dilaksanakan mulai bulan Februari 2009 hingga September 2009 dilaksanakan di Laboratorium meteorologi dan kualitas udara serta di Lembaga
Penerbangan dan Antariksa (LAPAN)
Pekayon Jakarta Timur.
3.2 Bahan dan Alat
Data yang digunakan adalah data citra PALSAR ALOS level 1.1 pada tanggal 11 April 2007 pukul 15: 34: 59 WIB dan data citra AVNIR-2 tanggal 5 Oktober 2007
diperoleh dari Pusbangja (Pusat
Pengembangan Pemanfaatan dan Teknologi
Penginderaan Jauh) LAPAN, Pekayon,
Jakarta. Alat yang digunakan adalah
perangkat lunak (software) Polsar pro versi 4.0, Envi versi 4.3, Er Mapper versi 7.0, Adobe Photoshop CS3 dan Microsoft office 2007.
3.3 Metode Penelitian
3.3.1 Pengolahan Awal Data Citra PALSAR ALOS
Data citra PALSAR ALOS yang
digunakan merupakan citra wilayah
Kabupaten Bekasi dan sekitarnya yang diambil pada tanggal 11 april 2007. Data citra
12 PALSAR ini menggunakan data level 1.1
yang terdiri dari polarisasi yang lengkap atau
quad-pol.
Pada tahap awal pengolahan citra
PALSAR dengan menggunakan software
polsar pro untuk mendapatkan citra hamburan (scattering). Citra-citra hamburan yang telah diolah dengan Polsar pro 4.0, kemudian diproses dengan Envi 4.3 untuk mendapatkan citra PALSAR berformat ers yang nantinya agar dapat diolah lebih lanjut dengan perangkat lunak Er Mapper 7.0. Pengolahan menggunakan Er Mapper dimaksudkan untuk mendapatkan citra distribusi kelembaban tanah.
3.3.2 Koreksi Geometrik
Koreksi geometrik dilakukan dengan membandingkan citra yang belum terkoreksi secara geometrik dengan citra yang telah dikoreksi secara geometrik. Proses koreksi ini dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Er Mapper 7.0. Pada tahap ini, dilakukan penentuan titik-titik GCP (Ground Control Point) pada kedua citra tersebut. Berdasarkan hasil penentuan titik-titik GCP maka akan terlihat nilai RMS (Root Mean Square) yang menjelaskan tingkat penyimpangan citra belum terkoreksi terhadap citra terkoreksi. Apabila citra telah memiliki nilai RMS kurang dari 0.5 maka telah memiliki koordinat sesuai dengan citra terkoreksinya.
3.3.3 Delineasi Batas-Batas Wilayah Berdasarkan Masing-Masing Tutupan Lahan
Citra AVNIR-2 merupakan citra optik yang mampu menggambarkan tutupan lahan dengan jelas. Pada penelitian ini, citra AVNIR-2 digunakan untuk menentukan batas-batas masing-masing jenis tutupan lahan. Sebelumnya, Citra Avnir-2 telah
terkoreksi secara geometrik. Kemudian,
dilakukan delineasi batas-bata jenis tutupan lahan
Setelah tutupan lahan terbagi-bagi dalam beberapa poligon kemudian hasil poligon tersebut di save sebagai citra vektor berformat erv. Hasil citra vektor AVNIR-2 digunakan untuk cropping masing-masing tutupan lahan pada citra PALSAR.
3.3.4 Estimasi Konstanta Dielektrik Berdasarkan Model Dubois
Citra hamburan yang telah dikonversi ke format .ers kemudian diolah menggunakan Er Mapper untuk mendapatkan nilai koefisien hamburan balik (backscatter) dari
masing-masing citra hamburan tersebut. Pada model Dubois, citra hamburan yang akan diubah nilainya menjadi nilai koefisien hamburan balik adalah citra dengan polarisasi HH dan VV. Menurut Sonobe et al., (2008), nilai koefisien hamburan balik dapat diperoleh melalui persamaan :
σ° = 10 log10 DN 2
+ CF………...……….(24) dengan :
σ° = koefisien hamburan balik (db)
DN = nilai digital number dari citra hamburan CF = faktor kalibrasi (-86 db)
Selanjutnya, setelah diketahui nilai hamburan balik dari citra polarisasi HH dan VV maka pendugaan kelembaban tanah dapat dilakukan dengan menggunakan model
Dubois et al. (1995) untuk menduga nilai kelembaban tanah.
Nilai konstanta dielektrik maupun
kekasaran permukaan dapat diketahui dari model yang menggunakan nilai koefisien hamburan balik antara HH dan VV ( co-polarised) dan sudut yang terbentuk.
Konstanta dielektrik dapat diketahui
berdasarkan persamaan 25 : 𝜀′ =𝑙𝑜𝑔10 (𝜎𝑜𝐻𝐻)0.7857 𝜎𝑉𝑉𝑜 10−0.19 𝑐𝑜𝑠1.82𝜃𝑠𝑖𝑛0.93𝜃𝜆0.15 −0.042 tan 𝜃 ……….(25) dengan : ε’ = konstanta dielektrik σo
= koefisien hamburan balik(db) θ = sudut yang terbentuk (o)
λ = panjang gelombang (23.6 cm)
dengan menggunakan estimasi konstanta dielektrik, maka nilai kekasaran permukaan dapat diketahui berdasarkan persamaan 26 : 𝑘𝑠 = 𝜎𝐻𝐻𝑜 1 1.4102.751.4 𝑠𝑖𝑛2.57𝜃 𝑐𝑜𝑠1.07𝜃10−0.02 𝜀 ′tan 𝜃 𝜆−0.5…..(26) dengan : ks = kekasaran permukaan ε’ = konstanta dielektrik
σo = koefisien hamburan balik (db)
θ = sudut yang terbentuk (o)
λ = panjang gelombang (23.6 cm)
3.3.5 Estimasi Kelembaban Tanah Menggunakan Persamaan Top
Estimasi konstanta dielektrik (ε’) yang telah dilakukan dapat diolah lebih lanjut untuk
mengestimasi nilai kelembaban tanah.
13
(1980) mengkonversi nilai konstanta
dielektrik ke dalam nilai kelembaban tanah (mv) : mv = -5.3 10 -2 + 2.29 10-2ε’ – 5.5 10-4ε’2 + 4.3 10-6ε’3………...………...…..(27) dengan :
mv= kelembaban air tanah (%) ε’ = konstanta dielektrik
secara keseluruhan, proses metodologi
terangkum dalam sebuah diagram alir pada gambar 4.
Gambar 4 Diagram Alir Penelitian
Kekasaran permukaan (ks) Kelembaban tanah (mv)
hamburan balik (σ°)
Konstanta dielektrik (E) Koreksi Geometrik
Citra Palsar ALOS
Citra hamburan
(scattering) Citra PauliRGB
Citra avnir-2 ALOS
Koreksi Geometrik
Delineasi masing-masing tutupan lahan
Citra vektro (.erv) dari tutupan lahan : 1. Badan air 2. Sawah berair 3. Sawah bera 4. Lahan terbuka 5. Lahan bervegetasi 6. Lahan terbangun
14
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kondisi Geografis Kabupaten Bekasi
dan Sekitarnya
Gambar 4 Keadaan geografis daerah
Kabupaten Bekasi dan
sekitarnya tahun 2009
(sumber : // http: www. googlemaps. com)
Kajian cakupan kawasan penelitian
berdasarkan citra Satelit PALSAR ALOS yang diamati meliputi daerah Kabupaten
Bekasi dan sekitarnya yang meliputi
Kabupaten Karawang dan Kabupaten
Purwakrta. Berdasarkan aspek klimatologi, keadaan iklim pada Kabupaten Bekasi ditunjukkan bahwa Suhu udara yang terjadi di Kabupaten Bekasi berkisar antara 28-32 oc. Curah hujan tertinggi terjadi pada bulan Febuari dan hari hujan terbanyak terjadi pada bulan Januari. Keadaan Iklim di Kabupaten
Karawang sesuai dengan bentuk
Morfologinya sebagian besar terdiri dari daratan rendah dengan temperatur udara rata-rata 27 celcius, tekanan udara rata-rata-rata-rata 1010 milibar, dengan penyinaran Matahari 66% dan kelembaban nisbi 8%, dengan dipengaruhi angin muson kecepatan rata-rata per jam mencapai 30-35 Km, curah hujan rata-rata tiap tahun 1000-2000 mm di wilayah utara 2000-2500 mm di wilayah dengan 2000-2500-3000 mm di wilayah selatan. iklim di Kabupaten Purwakarta termasuk pada zona iklim tropis, dengan rata-rata curah hujan 3.093 mm/tahun dan terbagi ke dalam 2 wilayah zona hujan, yaitu: Zona dengan suhu berkisar antara 22o -28o dan zona dengan suhu berkisar 17o-26o. Dibandingkan tahun 2002, curah hujan dan rata- rata hari hujan tahun 2003 lebih sedikit.
Berdasarkan keadaan geografis dan
topografinya, Kabupaten Karawang memiliki Jenis tanah bermacam-macam jenis di antaranya Aluvial dan Gleihumus, jenis tanah ini terdapat di wilayah utara, seperti Batujaya,
Telagasari, Rawamerta, Cilamaya, Jatisari, Karawang dan di sepanjang sungai Citarum. Glumusol, jenis tanah ini terdapat di wilayah selatan seperti Pangkalan dan Teluk Jambe. Di Kab. Purwakarta, Zona mata air yang
berpengaruh terhadap keseimbangan air
permukaan wilayah regional terdapat di
Gunung Burangrang, Sanggabuana,
Pegunungan Parang, Pasir Kutangandak di Kecamatan Wanayasa dan Pasir Madang di
Kecamatan Campaka. Zona air tanah
merupakan zona air tanah sedang sampai dangkal, terdapat di wilayah Sungai Cikao Kecamatan Purwakarta, Plered dan Campaka, serta zona air tanah dalam terdapat di wilayah Kecamatan Darangdan dan Wanayasa. Zona air permukaan berupa air sungai dan air genangan. Sungai terbesar yang terdapat di Kabupaten Purwakarta adalah sungai Citarum dan Sungai kecil meliputi Sungai Cikao, Sungai Ciherang dan Sungai Cilamaya. Air
genangan yang tedapat di Kabupaten
Purwakarta adalah Waduk Ir. H. Juanda dan sebagian Waduk Cirata. Kabupaten Bekasi memiliki Topografi terbagi atas dua bagian, yaitu dataran rendah yang meliputi sebagian
wilayah bagian utara dan dataran
bergelombang di wilayah bagian
selatan.Ketinggian lokasi antara 6 - 115 meter dan kemiringan 0 - 25 %.
4.2 Pengolahan Awal Data Citra PALSAR ALOS
Data awal citra PALSAR ALOS diolah menggunakan software Polsar Pro 4.0
menghasilkan keluaran citra hamburan
(scattering) 11, 12, 21, 22 dengan format BIN. Citra 11, 12, 21, 22 menunjukkan jenis polarisasi yaitu 1 untuk H (horizontal) dan 2 untuk V (vertikal). Citra hamburan dapat terlihat pada lampiran 4 dan 5. Selain citra hamburan, hasil keluaran dari Polsar pro juga terdapat citra PauliRGB atau citra sebenarnya berformat bmp. Citra hamburan digunakan lebih lanjut dalam proses estimasi kelembaban tanah. Citra PauliRGB yang belum terkoreksi dan telah terkoreksi secara geometrik dapat terlihat pada lampiran 1, 2, dan 3.
Citra PALSAR ALOS yang digunakan untuk dikoreksi geometrik adalah citra sebenarnya (pauliRGB) dan citra hamburan. Nilai RMS yang dihasilkan berada dibawah
nilai 0.5 sehingga tingkat keakuratan
hubungan antara titik GCP pada citra yang belum terkoreksi dengan citra yang terkoreksi sangat tinggi. Oleh karena itu, koreksi citra cukup layak untuk dilakukan lebih lanjut. Citra yang belum dan sudah terkoreksi dapat
