A. Konsep Dasar Penginderaan Jauh dan Survei Tanah
Elektromagnetik: Konsep dasar penginderaan jauh adalah penggunaan spektrum elektromagnetik untuk mendeteksi, merekam, dan menganalisis informasi. Ini termasuk pemantulan, penyerapan, dan pemancaran cahaya yang terjadi saat cahaya matahari bersentuhan dengan objek di permukaan Bumi.
Resolusi: Resolusi adalah kemampuan sensor untuk membedakan detail atau fitur pada objek di permukaan Bumi. Resolusi spasial mengacu pada ukuran piksel dalam citra, sedangkan resolusi spektral mengacu pada kemampuan sensor untuk membedakan antara berbagai panjang gelombang cahaya.
Interpretasi citra: Interpretasi citra adalah proses menganalisis dan mengidentifikasi objek atau fitur dalam citra penginderaan jauh. Ini melibatkan penggunaan pengetahuan tentang karakteristik objek dan interpretasi visual atau analisis digital.
Indeks Vegetasi: Salah satu konsep penting dalam survei tanah adalah
penggunaan indeks vegetasi (seperti Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) untuk mengevaluasi kesehatan tanaman dan penutupan vegetasi. Ini membantu dalam pemantauan pertanian, pengelolaan sumber daya alam, dan pemetaan perubahan lingkungan.
Georeferencing: Informasi yang diperoleh dari penginderaan jauh dan survei tanah harus dihubungkan dengan sistem koordinat Bumi. Hal ini
memungkinkan data untuk diintegrasikan dengan data geografis lainnya dan digunakan untuk pemodelan spasial, pemetaan, dan analisis lingkungan.
Teknologi Sensor: Perkembangan teknologi sensor seperti sensor multispektral dan hiperpektral, radar, dan lidar telah memungkinkan
pengambilan data yang lebih akurat dan detail tentang permukaan Bumi dari udara atau ruang angkasa.
B. Definisi Penginderaan Jauh dan Survei Tanah
Menurut Lillesand dan Kiefer, 1979 penginderaan jauh atau remote sensing merupakan suatu ilmu dan seni untuk memperoleh data dan informasi dari suatu obyek di permukaan bumi dengan menggunakan alat yang tidak berhubungan langsung dengaan obyek yang dikaji.
Menurut Lindgren, 1985 penginderaan jauh adalah teknik untuk memperoleh dan analisis informasi tentang bumi. Informasi tersebut khusus berbentuk radiasi elektromagnetik yang dipantulkan atau dipancarkan dari permukaan bumi.
Survei tanah sebagai penelitian tanah di lapangan dan di lab yang dilakukan secara sistematis dengan metode-metode tertentu yang ditunjang oleh informasi dari sumber-sumber lain yang relevan (SCSA:1982).
Survei tanah merupakan suatu kegiatan inventarisasi sumberdaya tanah di suatu wilayah tertentu. Survei tanah juga disebut sebagai kegiatan penelitian tanah di lapangan yang menggolong-golongkan atau mengkelaskan tanah tersebut kedalam klasifikasi tanah tertentu, dan menggambarkan
penyebarannya kedalam bentuk peta (Ismangun, 1990).
Survei tanah mendeskripsikan karakteristik tanah disuatu daerah,
mengklasifikasikannya menurut klasifikasi yang baku, memplot batas tanah pada peta dan membuat prediksi tentang sifat tanah (Soil Survey Division Staff:1993)
Survei tanah adalah pengamatan yang dilakukan secara sistematis disertai dengan mendiskripsikan, mengklasifikasikan dan memetakan tanah disuatu daerah tertentu (Brady dan Weil: 2002)
C. Prinsip Kerja Penginderaan Jauh dan Survei Tanah
Cara kerja inderaja dimulai saat melakukan proses perekaman objek yang ada di permukaan bumi. Penginderaan ini dihubungkan oleh tenaga yang membawa data menuju sensor, seperti bunyi, daya magnet, gaya berat, dan elektromagnetik. Akan tetapi energi yang digunakan dalam proses ini biasanya adalah tenaga elektromagnetik,
misalnya cahaya matahari sebagai tenaga elektromagnetik bersistem pasif.
Sinar matahari yang mengenai objek permukaan bumi kemudian diserap dan dipancarkan sehingga sensor akan menangkap gelombang elektormagketik yang berasal dari permukaan bumi. Sensor elektromagnetik tersebut dapat dipasang pada satelit atau pesawat drone. Setelah sensor menangkap gelombang elektromagnetik, selanjutnya akan diolah menjadi sinyal digital yang tersimpan di ruang penyimpanan data.
D. Jenis Sensor dalam Penginderaan Jauh Dan Survei Tanah
Sensor Optik: Sensor ini menggunakan cahaya tampak atau inframerah untuk menghasilkan citra. Contohnya adalah sensor Landsat dan Sentinel yang sering digunakan dalam survei tanah untuk pemetaan tutupan lahan dan analisis vegetasi.
Sensor Radar (SAR): Sensor ini menggunakan gelombang mikro untuk membentuk citra tanah. SAR memiliki keunggulan dalam mengatasi kondisi cuaca buruk dan cakupan awan.
LIDAR (Light Detection and Ranging): Sensor ini menggunakan sinar laser untuk mengukur jarak dan menciptakan model elevasi permukaan tanah. LIDAR sering digunakan dalam survei topografi dan pemetaan bentuk lahan.
E. Karakteristik tanah yang biasa diukur dalam survei tanah
Tekstur Tanah: Tekstur tanah merujuk pada proporsi relatif dari pasir, debu, dan liat dalam tanah. Tekstur tanah mempengaruhi drainase, kapasitas penyimpanan air, dan ketersediaan nutrisi bagi tanaman.
Struktur Tanah: Struktur tanah mengacu pada cara partikel-partikel tanah tersusun dan terikat satu sama lain. Struktur tanah mempengaruhi permeabilitas air, aerasi tanah, dan perkembangan akar tanaman.
Kandungan Organik: Kandungan bahan organik dalam tanah merupakan indikator penting dari kesuburan tanah. Bahan organik memberikan nutrisi bagi tanaman, meningkatkan struktur tanah, dan meningkatkan retensi air.
pH Tanah: pH tanah mengukur tingkat keasaman atau kebasaan tanah. pH tanah mempengaruhi ketersediaan nutrisi bagi tanaman dan aktivitas mikroba dalam tanah.
Kapasitas Tukar Kation (CTK): Kapasitas tukar kation mengukur kemampuan tanah untuk menahan dan melepaskan ion-ion nutrisi seperti kalsium, magnesium, dan kalium. CTK mempengaruhi ketersediaan nutrisi bagi tanaman.
Kandungan Air Tanah: Kandungan air tanah mengukur jumlah air yang tersedia dalam tanah. Ini penting untuk mengetahui kelembaban tanah dan kebutuhan irigasi tanaman.
Kedalaman Tanah: Kedalaman tanah mengukur jarak dari permukaan tanah hingga batas tanah padat atau batuan di bawahnya. Ini penting untuk mengevaluasi potensi pertumbuhan akar tanaman dan kemampuan tanah untuk menyimpan air.
Kemampuan Drainase: Kemampuan drainase tanah mengukur kecepatan dan kemudahan air untuk meresap ke dalam tanah. Drainase tanah mempengaruhi risiko banjir, erosi, dan penutupan tanaman.
Kerikil, Batu, dan Kandungan Material Lainnya: Mengukur kandungan kerikil, batu, atau material lain dalam tanah dapat memberikan informasi tentang kondisi fisik tanah dan potensi penggunaan lahan.
Erosi dan Kehilangan Tanah: Mengukur tingkat erosi dan kehilangan tanah adalah penting untuk evaluasi konservasi tanah dan manajemen penggunaan lahan yang berkelanjutan.
Klasifikasi Tanah: Klasifikasi tanah mengacu pada sistem klasifikasi yang digunakan untuk mengelompokkan tanah berdasarkan karakteristik fisik, kimia, dan morfologi.
Salah satu sistem klasifikasi yang paling umum digunakan adalah sistem klasifikasi tanah USDA (United States Department of Agriculture).
F. Identifikasi dan jelaskan peran teknologi penginderaan jauh dalam survei tanah, seperti pemetaan tanah, pemantauan perub ahan lahan, dan analisis vegetasi.
1. Pemetaan Tanah:
Penginderaan jauh memungkinkan pembuatan peta yang rinci tentang sifat-sifat tanah di suatu wilayah dengan menggunakan data citra satelit atau udara. Citra ini dapat digunakan untuk memetakan tekstur tanah, struktur tanah, kandungan organik, pH tanah, dan karakteristik tanah lainnya secara luas dan efisien.
Teknologi penginderaan jauh juga memfasilitasi pembuatan peta kelas tanah dan klasifikasi tanah berdasarkan sistem klasifikasi yang diakui secara internasional, seperti sistem klasifikasi tanah USDA.
2. Pemantauan Perubahan Lahan:
Penginderaan jauh dapat digunakan untuk memantau perubahan lahan secara periodik dengan menggunakan serangkaian citra satelit yang diambil pada interval waktu tertentu. Ini memungkinkan pengamatan terhadap perubahan penggunaan lahan, perubahan vegetasi, dan degradasi lahan.
Dengan teknik penginderaan jauh, dapat diidentifikasi perubahan seperti
deforestasi, urbanisasi, konversi lahan, dan degradasi tanah, yang penting untuk perencanaan penggunaan lahan yang berkelanjutan dan mitigasi dampak
lingkungan.
3. Analisis Vegetasi:
Penginderaan jauh memungkinkan analisis vegetasi yang mendalam dengan menggunakan data citra satelit multispektral atau hiperpektral. Ini memungkinkan evaluasi penutupan vegetasi, kesehatan tanaman, keberagaman spesies, dan distribusi spasial vegetasi.
Dengan teknologi penginderaan jauh, dapat dilakukan pemantauan terhadap pertumbuhan tanaman, deteksi penyakit tanaman, penilaian kesehatan vegetasi, dan identifikasi habitat alami atau hutan yang perlu dilindungi.
G. Studi kasus yang menggambarkan penggunaan penginderaan jauh dalam survei tanah di berbagai konteks geografis atau aplikasi dan analisis studi kasus tersebut untuk memahami bagaimana teknologi penginderaan jauh diterapkan dalam praktik survei tanah.
Analisis Studi Kasus
1. Judul Studi Kasus: Kajian Metode Segmentasi Untuk Identifikasi Tutupan Lahan Dan Luas Bidang Tanah Menggunakan Citra Pada Google Earth (Studi Kasus : Kecamatan Tembalang, Semarang)
2. Latar Belakang:
Penginderaan jauh berkembang pesat pada saat ini, baik data, metode dalam pengolahannya dan juga diimbangi dengan pemanfaatannya. Pada penelitian ini metode pengolahan yang digunakan yaitu object base image analysis (OBIA). Metode Obia terdiri dari dua tahapan yaitu segmentasi dengan algoritma multiresolution dan klasifikasi dengan metode Nearest Neighbor.
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji metode tersebut untuk mengidentifikasi luas tutupan lahan, dengan data yang digunakan citra dari Google Earth tahun 2013 dengan resolusi 0,59 meter. Proses segmentasi dengan parameter skala 200, kekompakan 0,7 dan bentuk 0,3 pada lokasi penelitian kecamatan Tembalang mengasilkan 8.981 segmen dan pada proses klasifikasi menghasilkan 6 kelas yaitu Lahan terbangun seluas 1.258,253 ha, lahan terbuka seluas 1.146,848 ha, vegetasi hijau seluas 1.180,467 ha, badan air seluas 12,524 ha, persawahan seluas 232,614 ha, ladang seluas 314,495 ha. Besar akurasi keseluruhan 99,678%, Kappa (0,9).
Dalam perhitungan validasi luas sawah dengan skala 7, bentuk 0,2 dan kekompakan 0,8, menghasilkan besar ketelitian 59,62 m 2 . Sebagai kesimpulan, segmentasi dan klasifikasi nearest neighbor menghasilkan tingkat akurasi dan
kepercayaan tinggi, tetapi tidak dapat digunakan dalam kajian untuk menentukan luas bidang tanah.
3. Tujuan:
1. Mengetahui besar tutupan lahan dan pembuatan peta tutupan lahan dengan
perangkat lunak eCognition 8.9
2. Mengetahui parameter yang tepat dalam pembuatan peta klasifikasi tutupan lahan.
3. Mengetahui seberapa besar perbandingan luas yang didapat dengan metode segmentasi dan pengukuran langsung.
4. Mengetahui apakah luas hasil segmentasi citra dengan perangkat lunak eCognition 8.9 memenuhi toleransi ketelitian yang diperkenankan oleh Badan Pertanahan
Nasional.
4. Metode
Data dan Peralatan
Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
1. Citra unduhan dari aplikasi Google Earth daerah Kecamatan Tembalang Kota Semarang tahun 2013 dengan resolusi 0,59 meter.
2. Citra Quickbird Kota Semarang tahun 2011
3. Peta Batas Administrasi Kota Semarang tahun 2012 dari Bappeda Kota Semarang
Perangkat Keras (hardware) a. Laptop dengan spesifikasi:
1. CPU Intel Core i5,2.53 GHz - 2.40 GHz
2. Memori utama 4GB DDR3 1066 MHz SDRAM 3. Hard drive 500 Gb
4. VGA Nvidia GEFORCE 310M, 1 Gb DDR3 VRAM 5. Sistem operasi Windows® 7 Home Premium Asli, 64 bit b. Printer untuk mencetak laporan
c. Kamera Digital untuk dokumentasi
Perangkat Lunak (software) a. Microsoft Office 2007
b. eCognition Developer 8.9 c. ErMapper 7.1
d. ArcMap 10 e. Autocad 2007
5. Secara garis besar proses dalam penelitian berikut terbagi atas empat tahapan, yaitu : 1. Proses Pra-pengolahan
Proses pra-pengolahan citra meliputi proses penajaman citra, koreksi geometrik
dan proses pemotongan citra.
2. Proses segmentasi citra
Proses segmentasi citra menggunakan eCognition developer 8.9 meliputi dari pembuatan project baru, pergantian nama layer, penentuan kombinasi kanal RGB, algoritma yang digunakan dan penentuan besar parameter yang digunakan yaitu skala, kekompakan dan dan bentuknya.
3. Proses pengklasifikasian Citra
Proses pengklasifikasian citra meliputi pembuatan kelas-kelas klasifikasi dan penentuan sampel pada citra menurut kelas, kelas klasifikasi tersebut. Adapun kelas-kelas klasifikasi tersebut adalah pemukiman, vegetasi bukan sawah, hamparan sawah, dan persil sawah yang menjadi objek uji akurasi luasnya.
4. Penyajian hasil segmentasi dan klasifikasi
Penyajian hasil segmentasi merupakan proses terakhir dari pengolahan citra ini.
Adapun proses dalam tahapan ini berupa penyajian model segmentasi citra, hasil klasifikasi sawah dan sekitarnya, penilaian akurasi klasifikasi dan validasi objek.
6. Hasil dan Analisis
Klasifikasi Citra pada eCognition Developer 8.9
Klasifikasi citra didapat setelah melalui beberapa proses segmentasi, dan
pengklasifikasian dengan metode nearest neighbor berdasarkan sampel yang telah ditentukan sesuai dengan kelas-kelasnya.
Setelah proses klasifikasi nearest neighbor selesai, hasilnya dari proses klasifikasi tampak pada gambar IV.6. dimana lahan terbangun (merah), vegetasi hijau (hijau tua), lahan terbuka (hijau muda), persawahan (kuning) dan ladang (krem) dapat ditindak lanjuti untuk mendapatkan informasi luasan dari tutupan lahan daerah kecamatan Tembalang.
7. Kesimpulan:
1. Klasifikasi tutupan lahan dimulai dengan pembuatan project baru dengan rule set mode pada ecognition 8.9, menentukan kombinasi kanal, menentukan nilai parameter segmentasi, penentuan sampel dan proses nearest neighbor. Adapun besar luas tutupan lahan terbangun 1.258,253 ha, lahan terbuka 1.146,848 ha, vegetasi hijau 1.180,467 ha, badan air 12,524 ha, persawahan 232,614 ha, dan ladang dengan luas 314,495 ha.
2. Besar parameter segmentasi yang tepat dengan kesesuaian bilangan skala dan
karakteristik citra adalah bilangan skala 200, bentuk 0,3 dan kekompakan 0,7.
Sementara itu untuk klasifikasi khusus area persawahan parameter bilangan skala 7, bentuk 0,2, kekompakan 0,8. Adapun akurasi umum tutupan lahan yang dihasilkan 99,678% dan besar nilai akurasi Kappa 99,565%. Hal tersebut menyatakan bahwa peta tutupan lahan yang dihasilkan dapat dipercaya sepenuhnya.
8. Referensi:
Abidin, H. Z. 2007. Modul 7 : Pendahuluan Metode Survei GPS. Bandung : Institut Teknologi Bandung.
Badan Pertanahan Nasional. 1998. Petunjuk Teknis Peraturan Menteri Negara Agraria/ Kepala Badan Pertanahan Nasional Nomor 3 Tahun 1997 Materi Pengukuran dan Pemetaan Pendaftaran Tanah. BPN-RI
Colwell, R. N. 1984. The Visible Portion of The Spectrum, In Remote Sensing of
Environment. London.
Lilliesand, T., dan Kiefer, R. 1979. Remote Sensing and Image Interpretation. New York: Jhon Wiley and Sons
Link : Jurnal Geodesi Undip (Di akses : 16 April 2024)
