PERBANDINGAN ALGORITMA SUHU PERMUKAAN TANAH (SPT) DAN INDEKS VEGETASI PADA SATELIT LANDSAT UNTUK USAHA PENGHIJAUAN JAWA TIMUR

Thesis · October 2013

DOI: 10.13140/RG.2.2.36496.81928 · 
Thesis for: Master Degree, Advisor: Bangun Muljo Sukojo

• 
  

  1st Oktavianto Gustin

  Politeknik Negeri Batam
• 
  

  2nd Bangun Muljo Sukojo

Abstrak

Pemanasan global atau Global Warming merupakan meningkatnya suhu rata-rata atmosfer, laut, dan daratan Bumi, hal ini sangat diperhatikan oleh dunia. Pemanasan global sendiri dapat ditentukan pada suatu daerah, salah satunya daerah Urban Heat Island (UHI). Sedangkan Pulau Jawa merupakan Pulau dengan penduduk terpadat di Indonesia. Kepadatan tersebut didukung dengan berbagai macam fasilitas lengkap yang tersedia termasuk kawasan perindustrian dibandingkan dengan pulau lainnya sehingga menimbulkan udara panas yang terpusat di daerah perkotaan di Pulau Jawa. Oleh karena itu penelitian UHI dapat diterapkan pada Pulau Jawa dan upaya untuk mengatasi UHI dapat dilakukan dengan penghijauan pada daerah yang memiliki suhu paling tinggi atau lokasi penghijauan yang tepat dengan analisa citra satelit Landsat (Land Satellite) 7 ETM+. Dalam penelitian ini dilakukan dengan menggabungkan data hasil ekstraksi suhu permukaan tanah (SPT) dan indeks vegetasi citra Landsat 7 ETM+. Untuk Algoritma yang digunakan dalam perolehan SPT yaitu algoritma hasil turunan pendugaan panas Black Body oleh United State Geological Survey (USGS) tahun 2002 dan algoritma SPT hasil koreksi Emisivitas (Weng, 2001). Sedangkan untuk ekstraksi nilai IV yang diekstraksi dari data Landsat 7 menggunakan 3 algoritma yaitu NDVI, SAVI, dan EVI. Dengan menggunakan beberapa algoritma tersebut bisa didapat hasil pendekatan nilai dengan menentukan algoritma SPT dan indeks vegetasi yang mempunyai korelasi lebih baik. Dari perolehan korelasi yang terbaik dapat dipadukan dengan data kepadatan penduduk dan data curah hujan sehingga bisa didapatkan saran usaha penghijauan provinsi Jawa Timur. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa korelasi yang terbaik adalah perhitungan SPT algoritma USGS dengan perhitungan indeks vegetasi algoritma NDVI dengan nilai-0.7108. Pada penelitian ini juga didapatkan beberapa daerah UHI dengan Overlay atau analisa spasial SPT tertinggi, index vegetasi terjarang, kepadatan penduduk yang rendah dan curah hujan yang sedang sebagai saran penghijauan dengan total luas 88.94947 km 2 dengan prosentase paling besar terhadap luas daerahnya yaitu Kab. Sidoarjo sebesar 6.75681% sedangkan daerah dengan prosentasi paling kecil yaitu Kabupaten Nganjuk sebesar 7.93x10-4 %. Kab. Sidoarjo memiliki nilai kepadatan penduduk sebesar 2139 atau tergolong rendah sehingga di Kabupaten ini tidak terlalu padat pemukiman sehingga iv terdapat banyak lahan untuk dilakukannya penghijauan, sedangkan curah hujannya bernilai 1963 mm rerata pada tahun 2003 atau tergolong rendah sehingga berkecukupan jika dilakukannya penghijauan. 

Kata kunci : Landsat 7, Urban Heat Island, Suhu Permukaan Tanah, Indeks Vegetasi, Penghijauan.

ABSTRACT

   Global Warming is increasing the average temperature of the atmosphere, ocean, and land surface, it is considered by the world. Global warming may be determined on a local, one regional Urban Heat Island (UHI). While Java is the most densest populated island in Indonesia. Density is supported by a complete range of facilities available including industrial areas compared to other islands, causing the hot air that is concentrated in urban areas in Java. Therefore UHI research can be applied to Java and efforts to overcome the UHI can be done in areas which have the highest temperature or the exact location of reforestation with image analysis Landsat satellites (Land Satellite) 7 ETM +.

   In this study conducted by combining data from extracted of Land Surface Temperature (LST) and vegetation index Image Landsat 7 ETM + . The algorithm used for the acquisition of the SPT the mean is algorithm derived estimates results of Hot Black Body from United State Geological Survey (USGS) in 2002 and the SPT algorithm results emissivity correction (Weng, 2001). As for the extraction of the value of VI is extracted from the Landsat 7 using 3 algorithms that NDVI, SAVI and EVI. By using some of these algorithms can be obtained by determining the value approach results SPT algorithms and vegetation index that have a better correlation. From obtaining the best correlation combined with population density data and rainfall data so can generate advice a forestation of East Java province.

   The result of this study showed that the best correlation is reached by calculation  algorithm LST USGS with the calculation of NDVI algorithm VI its value -0.7108. In this study also found some areas UHI from overlay the highest temperature class of LST, the scanty of vegetation index, low population density, and middle class of rainfall as reforestation recommended, this recommended reforestation have total area 88.94947 km2 with Kab. Sidoarjo have the largest prosentase 6.75681% and the smallest prosentase is Kab. Nganjuk with 7.93x10-4%. Kab. Sidoarjo have population density of 2139 or in low class density population so in this regency not densely so it have more area to do reforestation, this rainfall is in averages 1963mm in 2003 or its  middle class of rainfall so its enough if reforestation recommended in this area.

Keywords: Landsat 7, Urban Heat Island, Land Surface Temperature, Vegetation Index, Reforestation.

Selengkapnya:

https://www.researchgate.net/publication/316186437_PERBANDINGAN_ALGORITMA_SUHU_PERMUKAAN_TANAH_SPT_DAN_INDEKS_VEGETASI_PADA_SATELIT_LANDSAT_UNTUK_USAHA_PENGHIJAUAN_JAWA_TIMUR