1
REFLEKTANSI SPEKTRUM TAMPAK DAN INFRA MERAH DARI VEGETASI CENGKEH DENGAN MENGGUNAKAN
DATA CITRA LANDSAT 8
YULIARA 1, ANTHA K 2
1,2Jurusan Fisika, FMIPA, Universitas Udayana, Kampus Bukit Jimbaran
Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik reflektansi spektral vegetasi cengkeh dalam spektrum tampak dan infra merah menggunakan data Landsat 8 di kabupaten Buleleng, Bali. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, prosentase nilai reflektansi spektral rata-rata tertingginya 66,08% terdapat pada band 5 (infra merah dekat, NIR) yang juga sebagai puncak major. Puncak minor berada pada band 3 (spektrum hijau), yaitu sebesar 24,90 %. Reflektansi spektral rata-rata terkecil 3, 49 % terdapat pada band 2 (spektrum biru). Pola-pola reflektansi spektral yang dihasilkan oleh ke-6 band citra Landsat 8 membentuk suatu pola yang khas yang dapat dibedakan dengan objek/ vegetasi lain. Nilai Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) rata-rata yang diperoleh adalah 0,672964. Hasil ini menunjukkan bahwa, vegetasi cengkeh yang terdapat di kabupaten Buleleng, Bali, kondisinya cukup sehat dan subur dengan kerapatan sedang.
Abstract
This study aims to determine the characteristics of the spectral reflectance of vegetation cloves in the visible spectrum and the infrared using Landsat 8 in Buleleng district, Bali. The results showed that the percentage of the value of the spectral reflectance highest average 66.08% found in band 5 (near infrared, NIR), which is also a major peak. Minor peaks that are in band 3 (green spectrum), amounting to 24.90%.
Spectral reflectance smallest average 3, 49% are in band 2 (blue spectrum). Spectral reflectance patterns produced by all six bands of Landsat 8 form a distinctive pattern that can be distinguished by the object / other vegetation. Value Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) obtained average is 0.672964.
These results indicate that, clove vegetation contained in Buleleng district, Bali, the condition is quite healthy and fertile medium density
Kata kunci : reflektansi spektral, spektrum tampak, infra merah, vegetasi cengkeh, NDVI, Landsat 8
Pendahuluan
Cengkeh merupakan salah satu komoditas ekspor yang diandalkan pemerintah Indonesia. Cengkeh juga banyak dimanfaatkan oleh masyarakat sebagai bahan baku industri seperti farmasi, kosmetik, parfum, rempah-rempah, dan juga sebagai bahan baku rokok kretek.
Produksi cengkeh terbesar di Bali dan cukup besar di Indonesia adalah kabupaten Buleleng. Luas vegetasi cengkeh yang produktif adalah sekitar 7.754,82 Ha pada akhir triwulan ke-4 tahun 2015 yang diusahakan oleh 10.873 petani (Dinas Kehutanan dan Perkebunan Pemkab Buleleng, 2015). Banyaknya pemanfaatan cengkeh bagi
2 kehidupan manusia, maka dipandang perlu untuk memonitor dan menginventarisasi cengkeh.
Selama ini, metode untuk mengetahui keberadaan maupun luas vegetasi cengkeh dilakukan secara konvensional. Cara seperti ini memerlukan waktu lama dan kurang efektif, sehingga untuk pengambilan keputusan tentang cengkeh menjadi lambat. Metode alternatif yang dapat mengatasi hal ini adalah teknologi satelit penginderaan jauh. Teknologi ini menghasilkan data citra yang dapat dipakai sebagai alat (tool) untuk menganalisis karakteristik atau pola-pola reflektansi (reflectance pattern) dari objek permukaan bumi (vegetasi cengkeh) dalam wilayah yang relatif luas. Berbagai vegetasi memiliki perbedaan dalam hal memantulkan, menyerap, dan mentransmisikan energi radisasi, membentuk pola- pola reflektansi yang dapat dianalisis untuk mengidentifikasi spesies vegetasi (Adams, 2006, Xie al al. 2008,). Reflektansi spektral dipengaruhi oleh kondisi vegetasi dan kondisi ini dapat dimonitor melalui indeks vegetasi, seperti Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).
Banyak penelitian penggunaan data citra satelit untuk memonitor vegetasi melalui indeks vegetasi (Shao et al. 2001, David et al. 2004). Diantara penelitian tersebut ada yang menggunakan citra Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) yang memiliki resolusi spasial kecil.
Penggunaan citra satelit resolusi kecil untuk daerah- daerah yang sempit memiliki beberapa kelemahan, diantaranya adalah beberapa jenis penutup lahan
akan berada dalam piksel yang sama, sehingga akurasi estimasi kurang baik (Strahler et al. 2006).
Data Landsat mempunyai resolusi spektral, spasial, dan temporal cukup baik dalam monitoring vegetasi. Resolusi spasial citra Landsat adalah 30 m dan perekaman ulangnya 16 hari. Landsat mempunyai banyak band yang dimensi pikselnya sama, sehingga memberikan kelebihan untuk pengembangan atau memodifikasi algoritma (Christopher, 2004). Citra Landsat 8 memiliki resolusi spektral lebih baik dibandingkan dengan Landsat 7 dan merupakan seri data generasi terbaru.
Dalam studi ini data Landsat 8 digunakan untuk menentukan karakteristik reflektansi spektral vegetasi cengkeh dalam spektrum tampak dan infra merah di kabupaten Buleleng, Bali.
Bahan dan Metode Bahan
Bahan yang digunakan adalah data citra Landsat 8 band 2, 3, 4, 5, 6, dan 7 rekaman tanggal 26 Mei 2016 untuk scene 1 dan tanggal 6 Juli 2016 untuk scene 2. Lokasi penelitian dilakukan di kabupaten Buleleng, Bali, yang secara astronomis terletak pada koordinat 8° 03 ' 40 '' - 8° 23 ' 00 '' LS dan 114° 25 ' 55 ''- 115° 27 ' 28 '' BT.
Metode
1. Pengukuran Koordinat Sampel
Pengukuran koordinat sampel dilakukan dengan cara memilih titik-titik lokasi yang vegetasi cengkehnya cukup homogen. Hal ini dimaksudkan
3 supaya spectral reflectance yang ada pada citra secara langsung didominasi pengaruh dari vegetasi cengkeh. Pengukuran koordinat sampel di lapangan dilakukan menggunakan Global Positioning System (GPS) atau Smartphone. Hasil pengukuran koordinat sampel ini menunjukkan posisi vegetasi cengkeh di lapangan yang akan disesuaikan posisinya pada citra Landsat 8.
2. Pengolahan dan Analisa Data a. Mosaiking dan Citra Daerah Studi
Citra daerah studi didapat dengan melakukan mosaiking ke-2 scene kemudian dioverlay dengan peta digital batas-batas daerah penelitian. Seluruh proses pengolahan citra Landsat 8 mempergunakan software IDRISI 17.00 : The Selva Edition.
b. Koreksi Geometrik
Koreksi geometrik dilakukan dengan metode nearest neighboor yang mengacu pada 9 titik kontrol sekutu (Ground Control Point, GCP).
c. Citra Komposit
Untuk memperjelas interpretasi visual/
menonjolkan aspek vegetasi, dibuat citra komposit dengan kombinasi RGB 645.
d. Citra Indeks Vegetasi Cengkeh
Tingkat kehijauan vegetasi dibuat dengan menggunakan algoritma NDVI (Barbosa at al, 2006), yaitu :
𝑁𝐷𝑉𝐼 = (𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝑒𝑑)/(𝑁𝐼𝑅 + 𝑅𝑒𝑑) (1) yang mana
NIR = Near Infra Red (Band 5)
Red = Band 4
Citra indeks vegetasi cengkeh ditentukan dengan cara menyeleksi piksel-piksel citra NDVI yang terindikasi sebagai vegetasi cengkeh.
e. Nilai Reflektansi Vegetasi Cengkeh
Nilai reflektansi vegetasi cengkeh pada setiap band, ditentukan dengan mengkonversi dan rescalling nilai-nilai piksel pada Top On Atmosphere (TOA) dengan rumus (USGS, 2013) :
𝜌𝜆 = 𝜌𝜆
′
sin(𝜃𝑠𝑒) (2)
𝜌𝜆′ = 𝑀𝜌𝑄𝑐𝑎𝑙+ 𝐴𝜌 (3) yang mana
’ = reflektansi TOA planetary, tanpa koreksi sudut matahari.
Mρ = konstanta rescalling (Reflectance_
Multi_Band_X)
Aρ = konstanta penambah (Reflectance_
Add_Band_X)
Qcal = nilai piksel (digital number)
θse = sun elevation, nilainya bergantung pada waktu perekaman data citra
Hasil Penelitian dan Pembahasan Hasil Penelitian
a. Pengukuran Koordinat Sampel
Pengukuran koordinat sampel dilakukan pada 10 titik pengamatan (TP) yang lokasinya mempunyai sebaran vegetasi cengkeh cukup homogen. Data hasil pengukuran koordinat sampel cengkeh disajikan pada Tabel 1.
b. Pengolahan Dan Analisa Data Citra
4 Citra daerah studi yang diperoleh dari hasil mosaiking ke-2 scene untuk band 5 disajikan pada Gambar 1. Proses koreksi geometrik dan Resample menghasilkan total nilai Root Mean Square (RMS) sebesar 0,013490.
Hasil pengolahan perentangan kekontrasan menggunakan linear with saturation dan pembentukkan citra komposit dengan komposisi RGB = 645 menghasilkan visualisasi lebih baik dan objek yang berbeda nampak terlihat lebih jelas.
Hasil ini sangat membantu dalam menginterpretasi objek-objek secara visual pada citra.
Tabel 1. Data Koordinat Survei Sampel Vegetasi Cengkeh Daerah Penelitian
Gambar 1. Citra Daerah Studi band 5
Nilai indeks vegetasi cengkeh dapat diidentifikasi dari posisi piksel pada citra NDVI
berdasarkan koordinat hasil pengukuran di lapangan (Yuliara, 2015), hasilnya disajikan pada Tabel 2.
Distribusi nilai NDVI dari vegetasi cengkeh dikelompokkan ke dalam 3 klas, yaitu klas 1 kerapatan jarang, klas 2 kerapatan sedang dan klas 3 kerapatan lebat disajikan pada Gambar 2.
Tabel 2. Indeks Vegetasi Cengkeh
TP Koordinat (m) Indeks Vegetasi Cengkeh NDVI
X Y
1 284370 9083666 0,7096774 2 295140 9092876 0,6407186 3 295080 9092700 0,6484848 4 295260 9092336 0,6875000 5 294840 9093986 0,6551724 6 295050 9093055 0,6860465 7 306240 9099837 0,7058824 8 306420 9099475 0,6546185 9 307110 9098875 0,6363636 10 307590 9097255 0,7051793 Rata-rata 0,672964
Gambar 2. Distribusi Nilai NDVI Vegetasi Cengkeh
Hasil pengamatan dan pengukuran nilai digital piksel vegetasi cengkeh untuk setiap band dengan menggunakan Persamaan 2 yang mana posisi piksel sesuai dengan titik pengamatan koordinat lapangan, kemudian diplot ke dalam grafik dan disajikan pada Gambar 3.
Nilai prosentase fluktuasi dan respon reflektansi spektral untuk setiap band diperoleh dengan cara No. Titik Pengamatan
(TP)
Koordinat (m) Lintang (X) Bujur (Y)
1 1 284370 9083666
2 2 295140 9092876
3 3 295080 9092700
4 4 295260 9092336
5 5 294840 9093986
6 6 295050 9093055
7 7 306240 9099837
8 8 306420 9099475
9 9 307110 9098875
10 10 307590 9097255
5 mengkonversi nilai-nilai digital piksel vegetasi cengkeh pada setiap titik pengamatan dengan faktor pengali, yaitu 1/255 x 100 %. Hasil konversi ini kemudian diplot ke dalam grafik seperti disajikan pada Gambar 4.
Gambar 3. Profil Nilai Vegetasi Cengkeh
Gambar 4. Reflektansi Spektral Vegetasi Cengkeh Pada 10 Titik Pengamatan
Dari interval panjang gelombang yang digunakan oleh ke-6 band citra Landsat 8, maka dapat ditentukan panjang gelombang pusat (centre wavelength) untuk masing-masing band. Nilai panjang gelombang pusat dan reflektansi spektral vegetasi cengkeh rata-rata setelah dihitung untuk 10 titik pengamatan disajikan pada Tabel 3.
Hubungan antara prosentase reflektansi rata-rata vegetasi cengkeh dengan panjang gelombang pusat diplot pada grafik seperti disajikan pada Gambar 5.
Tabel 3. Panjang Gelombang Pusat dan Reflektansi Rata-rata Vegetasi Cengkeh.
Band Interval (µm)
pusat (µm)
Reflektansi rata-rata (%) 2 0,450 – 0,515 0,4825 3,49 3 0,525 – 0,600 0,5625 24,90 4 0,630 – 0,680 0,6550 13,41 5 0,845 – 0,855 0,8650 66,08 6 1,560 – 1,660 1,6100 47,76 7 2,100 – 2,300 2,2000 28,78
Gambar 5. Karakteristik Reflektansi Spektral Rata- rata Vegetasi Cengkeh
Pembahasan
Pada Tabel 2 menunjukkan bahwa, nilai NDVI vegetasi cengkeh terkecil adalah 0,6363636 sedangkan yang terbesar adalah 0,7096774. Hal ini berarti bahwa, pada nilai NDVI kecil (NDVI = 0,6363636) menujukkan kurang sehatnya atau jarangnya kerapatan vegetasi cengkeh dilokasi yang bersangkutan. Atau juga dapat dikatakan bahwa, vegetasi cengkeh tidak menutupi seluruh permukaan tanah atau kurang subur. Pada NDVI besar (NDVI = 0,7096774) menunjukkan bahwa,
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Reflektansi (%)
Band Landsat 8
Reflektan Spektral Vegetasi Cengkeh pada 10 TP
TP1 TP2 TP3 TP4 TP5 TP6 TP7 TP8 TP9 TP10
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0.4825 0.5625 0.6550 0.8650 1.6100 2.2000
Reflektansi rata-rata (%)
(µm)
Reflektan Spektral Rata-Rata Versus Pusat
6 tutupan vegetasinya rapat. Vegetasi cengkeh dalam keadaan sehat/ subur, aktif melakukan proses fotosintesis. Rata-rata nilai NDVI yang diperoleh pada penelitian ini adalah 0,672964.
Pengelompokkan kerapatan vegetasi dilakukan berdasarkan indeks vegetasi cengkeh ke dalam 3 klas seperti yang disajikan pada Gambar 2. Dari 116.115 jumlah piksel yang diolah, klas 2 dengan kerapatan sedang lebih mendominasi (jumlah pikselnya terbesar) dibandingkan dengan 2 klas yang lainnya, yaitu 42.618 piksel dengan nilai NDVI antara 0,657 sampai dengan 0,684
Dari grafik pada Gambar 3 dapat dijelaskan bahwa, nilai piksel yang merepresentasikan nilai reflektansi vegetasi cengkeh, terbesar berada pada band 5 (spektrum infra merah dekat, NIR) dan terkecil pada band 2 (spektrum biru). Hal ini berarti bahwa, pada spektrum tampak, yaitu spektrum biru dan merah, vegetasi mempunyai nilai reflektansi relatif kecil dengan puncak minor berada pada spektrum hijau (Mather, 2004).
Dari grafik Gambar 4 terlihat prosentase reflektansi spektral yang kecil berada pada band 2 (spektrum biru) dengan panjang gelombang, = 0,450 – 0,515 µm dan band 4 (merah) dengan = 0,630 – 0,680 µm. Reflektansi yang kecil ini disebabkan oleh karena vegetasi pada spektrum biru dan merah banyak menyerap energi. Pada spektrum biru dan merah, energi digunakan untuk melakukan fotosintesis dalam daun tanaman (Song, 2011).
Spektrum biru dan merah menyerap energi sekitar 70 sampai 90 % dari jumlah energi yang sampai di
permukaan daun. Dari grafik ini juga dapat dijelaskan, bahwa variasi kandungan dan struktur pada daun akan memberikan pengaruh yang berbeda pada frekuensi atau panjang gelombang yang berbeda. Pada panjang gelombang 0,450 sampai dengan 0,680 µm menunjukkan karakteristik penyerapan. Penyerapan yang terjadi pada daun cengkeh sebagian besar dilakukan oleh pigmen diantaranya klorofil a dan b, karotin dan xanthophyll.
Pada Band 5 (NIR) yang mempunyai panjang gelombang, = 0,845 sampai dengan 0,885 µm merupakan bagian dengan reflektansi besar dan penyerapan kecil. Terlihat juga bahwa, reflektansi spektral pada interval NIR ini 50 sampai 90 % gelombang yang datang akan dipantulkan. Dari hasil ini juga dapat menunjukkan adanya perbedaan pada struktur internal daun.
Pada band 6 dan 7, yaitu daerah spektrum Short Wave Infra Red (SWIR) panjang gelombang 1,560 sampai dengan 2,300 µm, selain menunjukkan struktur internal daun, juga dapat menunjukkan konsentrasi kandungan air dalam jaringan (Eric C, 1992). Pada penelitian ini juga ditunjukkan bahwa, pola-pola spektral merupakan respon reflektansi spektral vegetasi cengkeh yang khas dari spektrum tampak (biru, hijau dan merah) dan infra merah (infra merah dekat, infra merah tengah dan infra merah jauh) data Landsat 8 dan membentuk pola yang sama pada setiap titik pengamatan, seperti yang disajikan pada Gambar 4.
7 Dari grafik Gambar 5 dapat dilihat rata-rata reflektansi spektral terhadap panjang gelombang pusat, yaitu nilai terbesar 66,08 % berada pada panjang gelombang 0,8650 µm yang merupakan puncak major dan nilai reflektansi terkecil 3,49 % pada panjang gelombang 0,4825 µm. Puncak minor bernilai 0,5625 µm yang merupakan gelombang hijau, bagian dari spektrum tampak dengan nilai reflektansi sebesar 24,90 %. Reflektansi spektral rata-rata vegetasi cengkeh membentuk suatu pola yang khas dan berbeda dengan objek lain.
Kesimpulan
1. Prosentase terbesar nilai reflektansi spektral vegetasi cengkeh rata-rata yang diperoleh dalam penelitian ini adalah 66,08 % dan berada pada band 5 (spektrum NIR) yang nilai pusatnya 0,8650 µm.
Nilai reflektansi terkecil 3,49 % pada band 2 (spektrum biru) dengan nilai pusatnya 0,45 µm.
Pola-pola reflektansi spektral ke-6 band Landsat 8 membentuk suatu rangkaian karakteristik yang khas yang dapat dibedakan dengan objek/ vegetasi lain.
2. Nilai terkecil indeks vegetasi cengkeh 0.6407186 sedangkan yang terbesar adalah 0.7096774. Nilai rata-ratanya adalah 0,672964.
Hasil ini menunjukkan bahwa, vegetasi cengkeh di kabupaten Buleleng, Bali, dapat dikatagorikan kondisinya cukup sehat dan subur dengan kerapatan sedang.
Daftar Pustaka
Adams, J.B., Gillespie, A.R., 2006. Remote Sensing of Landscape with Spectral Images – A Physical Modeling Approach. Cambridge University Press. New York.
Barbosa, H.A. Huete, A.R. Baethgen, W.E. 2006. A 20-year study of NDVI variability over the Northeast Region of Brazil. J Arid Environ 67:288–307.
Dinas Kehutanan dan Perkebunan Pemkab Buleleng. 2015. Laporan Triwulan Luas Areal dan Produksi Komoditas Perkebunan Kabupaten Buleleng Tahun 2015. Singaraja.
Elachi, C., Zyl, V.J. 2006. Introduction to the Physic and Techniques of Remote Sensing. John Willey
& Sons Inc.. New Jersey.
Hielkema, J.U. 1990. Operational Satellite Environmental Monitoring For Food Security By FAO. The ARTEMIS System. FAO Remote Sensing Centre. Rome. Italy.
Huete, A.R, Glenn, E.P., 2011, Remote Sensing of Ecosystem Structure and Function, Advance in Environtment Remote Sensing, p. 291. CRC Press. Boca Raton.
Lillesand, T. M., Kiefer R. W., Chipman J. W., 2004, Remote Sensing and Image Interpretation.
John Wiley & Sons (Asia), Singapore.
Mather,P.M. 2004. Computer Processing of RemotelySensed Images An Introduction. John Willey & Sons Inc. Chichster.
Rees, W. G. 2006. Physical Principles Of Remote Sensing. Second Edition. UK: Cambridge University Press.p.10-13.
Song, C., Gray, J.M., Gao, F. 2011. Remote Sensing of Vegetation with Landsat Imagery. CRC Press.
Boca Raton.
Yuliara., Antha, K., 2015. Identifikasi Distribusi Cengkeh Menggunakan Data Satelit Landsat 8 Di Kabupaten Buleleng Bali, Laporan Penelitian:
tidak diterbitkan, Universitas Udayana.
Denpasar.
