Deteksi kondisi hutan tanaman menggunakan Satelit Landasan ETM+ di PT. Musi Hutan Persada, Sumatera Selatan
Abstract
Keberadaaan hutan alam di Indonesia mengalami penurunan baik luas maupun potensinya. Hal ini disebabkan oleh meningkatnya laju deforestasi dari tahun ke tahun sehingga luas hutan yang tersisa tidak mampu mencukupi kebutuhan kayu di Indonesia. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, salah satu usaha pemerintah adalah mengembangkan Hutan Tanaman Industri (HTI) (LEI, 2000). Komposisi vegetasi HTI secara dinamis berubah dari tahun ke tahun. Oleh karena itu dalam pengelolaannya, HTI memerlukan data yang handal, yakni efisien dalam hal biaya dan waktu serta akurat. Landsat 7 merupakan satelit sumberdaya alam generasi terbaru diluncurkan pada tanggal 15 April 1999 oleh pemerintah Amerika Serikat dengan membawa sensor yaitu ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus). Landsat 7 memiliki keunggulan jika dibandingkan dengan generasi Landsat sebelumnya. Landsat 7 ETM+ memiliki resolusi spektral 8 band, resolusi radiometrik 8 bit, resolusi temporal 16 hari, dan resolusi spasial 30 m x 30 m (untuk band visible, near infrared, dan middle infrared), 60 m x 60 m (untuk band thermal) dan 15 m x 15 m (untuk band panchromatic) (Mika, 1997). Dengan kemampuan tersebut diharapkan Landsat 7 dapat memberikan hasil klasifikasi tipe penutupan hutan yang lebih baik.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan citra satelit Landsat ETM+ danmengevaluasi tehnik perbaikan citra menggunakan analisis komponen utama dan indek vegetasi dalam rangka identifikasi kelas-kelas hutan tanaman di PT. Musi Hutan Persada, Sumatera Selatan.
Penelitian ini menggunakan data citra satelit Landsat ETM+ path/row 124/63 rekaman 5 April 2000. Data didapat dari Badan Pianologi Departemen Kehutanan Manggala Wanabakti Jakarta dan telah dikoreksi geometrik dengan proyeksi UTM zone 48 bidang datum WGS 84.
Secara umum, tahapan dalam penelitian ini meliputi pengumpulan data penunjang, pengecekan lapangan, interpretasi visual citra satelit, analisis digital citra satelit, analisis spasial dan evaluasi hasil. Metode klasifikasi supervised yang dipakai adalah menggunakan metode maximum likelihood classification. Kelas vegetasi yang terdeteksi dengan menggunakan citra Landsat ETM+ sebanyak 8 kelas yaitu Acacia mangium muda, Acacia mangium sedang, Acacia mangium tua, hutan campuran 1, hutan campuran 2, karet, sawit, dan belukar. Kelas non vegetasi yang terdeteksi sebanyak 6 kelas, yaitu tanah terbuka 1, tanah terbuka 2, awan tebal, awan tipis, bayangan awan, dan tubuh air. ...
Collections
- UT - Forest Management [3001]