Deteksi Lahan Sub-Optimal Menggunakan Analisis Nilai NDVI Musim Kemarau pada Wilayah Kecamatan Arjasa, Jangkar dan Asembagus Berbasis Citra Satelit Sentinel 2

Abstract

Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) secara luas dikenal dalam pemetaan vegetasi. NDVI dapat diperoleh dari satelit, pesawat, dan data UAV. Penelitian ini menyajikan potensi penggunaan NDVI untuk memetakan lahan suboptimal kering di bagian timur Situbondo. Wilayah studi mencakup tiga kecamatan, yaitu, Arjasa, Asembagus dan Jangkar. Daerah tersebut merupakan wilayah tropis yang memiliki ciri khas kering tertentu dimana memiliki periode kering yang lebih lama dan curah hujan yang lebih sedikit. Rekaman citra Sentinel-2 dari 2018 hingga 2019 diunduh dan dipilih sebagai data input utama. Kemudian, 500 Titik kontrol (GCP) dikumpulkan selama survei lapangan. Prapengolahan data menggunakan "SNAP" dan "QGIS", keduanya merupakan aplikasi GIS dan pengolahan citra yang bersifat open source. Prosedur penelitian ini termasuk peningkatan gambar, registrasi, dan klasifikasi. Klasifikasi ini terdiri dari tugas-tugas pra-pemrosesan, pemrosesan, dan uji akurasi. Dalam langkah pemrosesan, Enam kelas NDVI dihitung dari setiap citra untuk mendapatkan nilai NDVI bulanan (NDVIm) untuk Mei, Juni, Juli, Agustus, September, dan Oktober. Kemudian, nilai-nilai NDVIm divisualisasikan dan dibandingkan pada setiap titik GCP. Nilai-nilai NDVIm untuk Juli, Agustus, September dan Oktober dipilih. Empat bulan ini dianggap sebagai puncak musim kemarau. Nilai NDVIm relatif konstan selama empat bulan ini. Selain itu, nilai kisaran NDVIm ditentukan untuk setiap kelas penggunaan lahan (yaitu, hutan / perkebunan, luas pemukiman, badan air, sawah irigasi, lahan pertanian non-irigasi (ladang / tegalan), dan lahan kering) berdasarkan pada pengamatan nilai NDVIm dan GCP. Tabel klasifikasi kemudian dianalisis untuk mendapatkan kisaran nilai NDVIm pada enam kelas penggunaan lahan. Akhirnya, layer NDVI rata-rata (NDVIa) dihitung dari NDVIm empat bulan dari Juli hingga oktober. Peta tematik diklasifikasikan berdasarkan layer ini (NDVIa).