APLIKASI PCD PADA HUTAN DAN VEGETASI

A.   APLIKASI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL PADA HUTAN DAN VEGETASI

Pengolahan Citra merupakan salahsatu cabang ilmu dari informatika. Pengolahan citra berkutat pada usaha untuk melakukan tranformasi suatu citra/gambar menjadi citra lain dengan menggunakan teknik tertentu. Pengolahan citra merupakan bidang yang bersifat multidisiplin, yang terdiri dari banyak aspek, antara lain fisika,elektronika, matematika, seni dan teknologi komputer. Pengolahan citra (image processing) memiliki hubungan yang sangat erat dengan disiplin ilmu yang lain. Jika sebuah ilmu disiplin ilmu dinyatakan dengan bentuk proses suatu input menjadioutput, maka pengolahan citra memiliki input berupa citra serta output juga berupa citra.

            Pengolahan citra digital juga bermanfaat pada ilmu perencanaan wilayah dan kota. Khususnya pada aplikasi penggunaan lahan yang berupa vegetasi.  Identifikasi obyek dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh dilaksanakan dengan beberapa pendekatan antara lain; karakteristik spektral citra, visualisasi, floristik, geografi dan phsygonomik (Hartono, 1998). Khususnya pada sistem satelit (citra satelit) lebih banyak didasarkan atas karakteristik spektral. Obyek yang berbeda akan memberikan pantulan spektral yang berbeda pula, bahkan obyek yang sama dengan kondisi dan kerapatan yang berbeda akan memberikan nilai spektral yang berbeda (Swain, 1978).Indeks vegetasi merupakan nilai yang diperoleh dari gabungan beberapa spektral band spesifik dari citra penginderaan jauh. Gelombang indeks vegetasi diperoleh dari energi yang dipancarkan oleh vegetasi pada citra penginderaan jauh untuk menunjukkan ukuran kehidupan dan jumlah dari suatu tanaman. Tanaman memancarkan dan menyerap gelombang yang unik sehingga keadan ini dapat di hubungakan dengan pancaran gelombang dari objek-objek yang lain sehingga dapat di bedakan antara vegetasi dan objek selain vegetasi (Horning, 2004).

Dalam pengklasifikasian citra secara digital, mempunyai tujuan khusus untuk mengkategorikan secara otomatis setiap pixel yang mempunyai informasi spektral yang sama dengan mengikutkan pengenalan pola spektral, pengenalan pola spasial dan pengenalan pola temporal yang akhirnya membentuk kelas atau tema keruangan (spasial) tertentu. 

Dari sekian banyak satelit penginderaan jauh, yang sering digunakan untuk pemetaan tutupan lahan adalah landsat (Land Satelite). Salah satu sensor dari landsat adalah Thematic Mapper (TM). Karakterisitik landsat terdiri dri panjang gelombang, IFOV, lebar sapuan, dan resolusi spasial. Panjang gelombang landsat TM terdiri dari kanal 1 sampai kanal 7. Sensor TM masing-masing kanal mempunyai fungsi sebagai berikut (Lillesand dan Kiefer, 1990) :

1. Kanal 1 dirancang untuk pemetaan perairan daerah pesisir, penetrasi ke dalam tubuh air dan untuk mendukung analisis sifat khas penggunaan lahan, tanah dan vegetasi.
2. Kanal 2 terutama dirancang untuk mengindera puncak pantulan vegetasi pada sektrum hijau yang terletak antara dua kanal spectral serapan klorofil. Respon pada kanal ini dimaksudkan untuk menekankan perbedaan vegetasi dan penilaian kesuburan.
3. Kanal 3 merupakan kanal terpenting untuk memisahkan vegetasi. Kanal ini berada dalam salah satu bagian serapan klorofil dan memperkuat kontras kenampakan antara vegetasi serta menajamkan kontras antara kelas vegetasi (membedakan antara lahan tebuka dengan lahan bervegetasi).
4. Kanal 4 dipilih karena respon yang tinggi terhadap sejumlah biomassa vegetasi yang terdapat pada daerah yang dikaji. Respon yang tinggi ini akan membantu identifikasi tanaman dan memperkuat kontras tanaman-tanah dan lahan-air.
5. Kanal 5 adalah kanal yang digunakan dalam penentuan jenis tanaman, kandungan air pada tanaman dan kondisi kelmbaban tanah.
6. Kanal 6 digunakan untuk pemisahan formasi batuan
7. Kanal 7 merupakan saluran infra merah panas dan bermanfaat dalam klasifikasi vegetasi, analisis gangguan vegetasi, emisahan kelembabab tanah dan gejala-gejala lain yang berhubungan dengan panas.

B.   Penggunan Citra Landsat Thematic Mapper Untuk Penelitian tentang Hutan dan Vegetasi

            Citra landsat TM dianggap sebagai landsat yang tepat untuk penelitian tentang vegetasi karena memiliki spasial dan resolusi spektral yang bagus yang disajikan oleh sensor ini. Banyaknya saluran pada Landsat Thematic Mapper yang beroperasi pada saluran yang peka terhadap respon spektral vegetasi sangat menguntungkan dalam penelitian atau studi tentang vegetasi. Dengan bantuan transformasi matematis yang berupa indeks vegetasi maka nilai spektral vegetasi dapat ditonjolkan, sedangkan nilai spektral diluar vegetasi dapat dihilangkan atau dieleminiasi, sehingga memungkinkan untuk dilakukan studi tentang kerapatan vegetasi, Leaf Area Index (LAI), biomassa, umur tegakan, konsentrasi klorofil, dan juga kandungan nitrogen (Danoedoro, 1993).

C. Pemantauan Penggundulan Hutan dan Degradasi Hutan Menggunakan Penginderaan Jarak Jauh dan GIS: Studi Kasus Ranchi di Jharkhand (India)

            Area yang dipilih untuk diteliti adalah penelitian tutupan lahan kota Ranchi, ibukota Jharkhand negara, India dan sekitarnya yang memiliki batas wilayah 85º15'- 85º29 'E untuk 23º14'-23º29' N. Daerah penelitian memiliki iklim sub-tropis. Suhu berkisar 20-37 ° C selama musim panas dan 3-22 ° C selama musim dingin. Pola curah hujan monsunal mencakup periode dari pertengahan Juni sampai pertengahan Oktober dengan curah hujan tahunan rata-rata sekitar 1.530 mm. Jenis tutupan lahan utama yang mendominasi daerah adalah yaitu. lahan pertanian, lahan bangunan gedung tinggi tanpa vegetasi, hutan lebat terbuka, semak lebat, perkebunan dan badan air yang terdiri dari waduk, danau, sungai dan anak sungainya dan banyak kolam. Medan pertanian meliputi segabian besar bagian dari wilayah studi dan tersebar di seluruh daerah penelitian. Beberapa kawasan perkebunan kayu putih dari ukuran yang berbeda terdapat dalam wilayah studi. Alam vegetasi terdiri dari hutan lebat Sal dan terbuka yang berada pada tepian. Data satelit yang digunakan ditunjukkan pada gambar 1 berikut .

Gambar 1

Komposit Warna kota Ranchi menunjukkan IRS 1C LISS-III tahun 2008

            Dengan Menggunakan perangkat lunak Erdas EMAGINE 9.1, data dimuat ke komputer. Radiometrik dan koreksi diterapkan untuk menghapus radiometrik cacat dan meningkatkan dampak visual satelit Data. Perbaikan geometrik data dilakukan dengan bantuan scan Survey of India (SOI) toposheets untuk menetapkan koordinat geografis untuk menjaga pixel gambar. Klasifikasi pemantauan citra adalah metode untuk mendefinisikan analis daerah yang kecil, yang disebut tempat pelatihan, pada gambar yang mewakili masing-masing tutupan lahan yang diinginkan kategori. Deliniasi daerah pelatihan perwakilan dari jenis penutup paling efektif bila seorang analis citra memiliki pengetahuan tentang geografi daerah dan berpengalaman mengenai sifat spektral kelas penutup. Analis gambar akan melatih software untuk mengenali nilai-nilai spektral atau tanda terkait dengan lokasi pelatihan. Setelah tanda untuk setiap kategori tutupan lahan yang telah ditetapkan, maka software kemudian menggunakan tanda ini untuk mengklasifikasikan Sisanya (gambar 2 dan gambar 3). daerah yang dihitung dengan menggunakan software ARCGIS 9.3 dan perubahan dibandingkan untuk kedua gambar.

Gambar 2

Klasifikasi Gambar Komposit Warna untuk kota Ranchi, tahun 1996.

Gambar 3

Klasifikasi Gambar Komposit Warna untuk kota Ranchi, tahun 2008

            Dalam gambar di bawah diklasifikasikan tutupan hutan lebat diwakili oleh warna hijau tua dan hutan rusak diwakili oleh warna hijau muda. Gambar 4 dan Gambar 5 adalah hasil klasifikasi gambar . Software ARC GIS 9.3 yang digunakan untuk perhitungan daerah hutan lebat dan hutan terdegradasi yang dihasilkan dari Pendekatan pemantauan klasifikasi.

 Gambar4

(a) Tahun 1996 Gambar NDVI untuk kota Ranchi, (b) Tahun 2008 Gambar NDVI untuk kota Ranchi

Total Area Hutan di Kota Ranchi

Total Area Hutan Tahun 1996 (Ha)	Total Area Hutan Tahun 2008 (Ha)
5248,52	4683,5

b        Berdasarkan hasil klasifikasi citra, dapat diketahui jumlah total hutan di Kota Ranchi pada tahun 2008 berkurang sebanyak 565,2 Ha. Hal ini disebabkan karena semakin banyaknya aktivitas permukiman yang semakin meluas dengan mengalihfungsikan area hutan dan vegetasi.