Hubungan Tutupan Lahan terhadap Suhu Permukaan dengan Citra Landsat 8 OLI-TIRS di Kecamatan Pamijahan, Kabupaten Bogor

Abstract

Suhu permukaan sebagai indikator perubahan iklim penting dilakukan pemantauan guna memberikan informasi kepada ilmuwan, pemerintah, dan lembaga swadaya masyarakat dalam mengambil keputusan terkait mitigasi perubahan iklim. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis estimasi suhu permukaan dengan Citra Landsat 8 dan menganalisis hubungan tutupan lahan dengan suhu permukaan di Kecamatan Pamijahan, Kabupaten Bogor tahun 2023. Analisis suhu permukaan dengan metode split window algorithm (SWA) menghasilkan tujuh kelas suhu yaitu I: 17 °C – 20 °C, II: >20 °C – 23 °C, III: >23 °C – 26 °C, IV: >26 °C – 29 °C, V: >29 °C – 32 °C, VI: >32 °C – 35 °C, VII: >35 °C – 38,38 °C. Analisis klasifikasi tutupan lahan dengan metode maximum likelihood classification menghasilkan 9 kelas dengan akurasi 87%. Hasil penelitian menunjukkan tutupan lahan yang diwakili dengan indeks NDBI memiliki hubungan positif dengan nilai 0,61. Hubungan tutupan lahan yang diwakili dengan indeks NDVI memiliki hubungan negatif dengan nilai 0,44.

Surface temperature as an indicator of climate change is important to monitor in order to provide information to scientists, government, and non governmental organizations in making decisions related to climate change mitigation. This study aims to analyze the estimation of surface temperature with Landsat 8 images and analyze the relationship between land cover and surface temperature in Pamijahan District, Bogor Regency in 2023. Analysis of surface temperature with the split window algorithm (SWA) method resulted in seven temperature classes I: 17 °C – 20 °C, II: >20 °C – 23 °C, III: >23 °C – 26 °C, IV: >26 °C – 29 °C, V: >29 °C – 32 °C, VI: >32 °C – 35 °C, VII: >35 °C – 38,38 °C. Land cover classification analysis using the maximum likelihood classification method resulted in 9 classes with 87% accuracy. The results showed that land cover represented by the NDBI index had a positive relationship with a value of 0,61. The land cover relationship represented by the NDVI index has a negative relationship with a value of 0,44.