Aplikasi Citra ALOS PALSAR Resolusi 50 m dan 12,5 m Untuk Identifikasi Tutupan Lahan (Studi Kasus : Kabupaten Bogor dan Sukabumi)
Abstract
Sensor The Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR) yang dipasang pada satelit ALOS merupakan sensor gelombang mikro aktif yang dapat melakukan observasi siang dan malam tanpa terpengaruh pada kondisi cuaca. Saat ini pemanfaatan citra ALOS PALSAR untuk pemetaan penutupan dan penggunaan lahan masih terbatas. Oleh karena itu, perlu diadakan tinjauan lebih jauh mengenai kemampuan citra ALOS PALSAR dalam mengidentifikasi tutupan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kemampuan citra ALOS PALSAR pada resolusi 50 m dan analisis peningkatan kemampuan penafsiran citra ALOS PALSAR pada resolusi 12,5 m dalam mengidentifikasi tutupan lahan. Lokasi studi dilaksanakan pada Kabupaten Bogor dan Sukabumi, Provinsi Jawa Barat. Tahapan pelaksanaan penelitian ini terdiri dari pengumpulan data, pra-pengolahan citra, pengamatan lapangan, analisis hasil pengamatan lapang yaitu dengan analisis diskriminan dan analisis visual citra ALOS PALSAR pada resolusi 50 m, serta analisis peningkatan kemampuan penafsiran citra ALOS PALSAR pada resolusi 12,5 m. Penafsiran citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dengan analisis diskriminan hanya dapat menghasilkan 6 kelas tutupan lahan dengan proportion correct 0,509, yaitu badan air, perkebunan, pertanian lahan kering, perumahan, sawah dan vegetasi pohon, sedangkan secara visual dapat membedakan 12 kelas tutupan lahan, yaitu badan air, bandara, hutan lahan kering, kebun campuran, perkebunan karet, perkebunan kelapa sawit, perkebunan teh, pertanian lahan kering, perumahan, sawah, semak belukar dan tanah terbuka. Identifikasi tutupan lahan secara visual memerlukan tambahan informasi lain seperti jaringan jalan, dan ketinggian tempat. Objek yang paling mudah dibedakan adalah badan air, bandara, perkebunan karet dan pemukiman. Peningkatan kemampuan penafsiran citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 m terhadap citra ALOS PALSAR 50 m hanya sebatas mempertajam batas bentuk objek sehingga lebih yakin dalam identifikasi tutupan lahan.
Collections
- UT - Forest Management [2836]