ANALISA NDVI DATA PENGINDERAAN JAUH UNTUK MENGUKUR KERAPATAN TAJUK REKLAMASI

Niko Gusprastomo, Agung Febrianto

Abstract


Salah satu kriteria keberhasilan reklamasi sesuai KepMen ESDM No.1827/K/MEM/2018 matrik 16 adalah dipenuhinya kerapatan tajuk tanaman lebih dari 80% pada seluruh areal reklamasi. Metode pemantauan yang efisien dibutuhkan agar secara preventif dapat dilakukan evaluasi sebelum verifikasi/penilaian reklamasi oleh Pemerintah dijadwalkan. Mengingat luasnya reklamasi PT Kaltim Prima Coal (KPC) mencapai 13.151,99 ha di akhir 2021, tidak cukup jika hanya mengandalkan metode pemantauan konvensional. Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh kombinasi foto udara dan citra satelit sangat mendukung efisiensi KPC dalam untuk mengukur kerapatan tajuk tanaman reklamasi. Teknologi yang digunakan adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), yakni analisa radiasi gelombang cahaya near infrared (NIR) dan cahaya tampak red, dimana kedua radiasi cahaya tersebut digunakan sebagai alogaritma indeks vegetasi yang menggambarkan klasifikasi warna sebagai indikator kerapakatan tajuk. Lokasi studi dipilih areal reklamasi Mustahil, Bendili, Bendili Prima, Tania dan Pelikan Sultan Agung, dilakukan dengan metode survey vegetasi menggunakan citra satelit Pleiades dan UAV Delair UX 11-Ag selama 5 hari. Dari foto-foto yang diambil kemudian dibuat 4 klasifikasi kerapatan tajuk, yakni: 1) kerapatan sangat rendah (NDVI ≤ 0); 2) kerapatan rendah (0,2 < NDVI ≤ 0,5); 3) kerapatan sedang (0,5 < NDVI ≤ 0,7); dan 4) kerapatan tinggi (NDVI ≥ 0,7). Selanjutnya dilakukan validasi keraepatan tajuk aktual melalui 46 titik sampel uji lapangan. Kesimpulan pada area studi reklamasi seluas 1930 ha didapatkan hasil seluas 19,7 ha memiliki kerapatan sangat rendah (tajuk ≤ 1%); 263 ha berkerapatan rendah (tajuk ≤ 50%); 969 ha berkerapatan sedang (50% < tajuk ≤ 70%); dan 677 ha berkerapatan tinggi (tajuk ≥ 71%).

Keywords


kerapatan tajuk, vegetasi, NDVI

Full Text:

PDF

References


Ryan L. (1997): Creating a Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) image Using MultiSpec, University of New Hampshire

Lillesand T.M dan R.W. Kiefer. (1997): Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra, Yogyakarta: Gajah Mada University Press


Article Metrics

Abstract view : 306 times
PDF - 243 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.