Pendugaan Biomasa Tegakan Menggunakan Citra ALOS PALSAR (Studi Kasus di Kabupaten Simalungun, Sumatera Utara)

Abstract

Estimating stand biomass can be performed using either terestial inventory method or indirect estimation using remote sensing method. In line with the development of remote sensing technology in forestry sector, the utilization of remote sensing in biomass estimation is increasingly required. Commonly, satellite imagery frequently used for estimating biomass is Landsat image. The use of Landsat image for biomass estimation has been proven to provide good results, as described in several previous studies (Yaya et al. 2005; Michalek et al. 2000; Foody et al. 2003; and Lu 2005). One disadvantage of Landsat data is the inability to record objects under clouds or haze cover. Therefore, the use of all weather image having capability to penetrate clouds or haze could be examinated. One type of radar imagery is ALOS PALSAR (Advanced Land Observing Satellite Phased Array type L-band Shynthetic Aperture Radar), that was launched by the Japanese government in 2006. Since the PALSAR image used relatively new technology where the development of radar image processing is within experimental stage, further examination of its application is required. The main objective of this study is to establish the biomass estimator models of rubber and palm oil plantation using 50 m spatial resolution of PALSAR and Landsat images. The study steps include the following: a) preparation and data collection, b) data processing, c) field data survey, and d) model development. The model were developed using the following steps: selection of alternative models, the correlation coefficient evaluation, the calculation of regression coefficients and verification of the best model. The study found that ALOS PALSAR images produce better prediction than those Landsat images. The best model to estimate the biomass of rubber using PALSAR images is Y = 193.1*e0.277*HV with R2 value of 71.74%, and Pvalue = 2.67669*10-18; while the best model to estimate the biomass of rubber using Landsat is Y = -358.7 + 916.6*MIR/NIR -568.7*MIR/NIR2 with R2 value of 59.2%, and P-value = 0.00024. The best model to estimate the oil palm biomass using PALSAR images is Y = 77.76+14.427*HH-4.213*HV with R2 value of 76.8%, and P-value = 4.525*10-6; while the model of oil palm biomass estimation using Landsat is Y = 40.81 + 25.2*NDVI - 198.1*NDVI2 having R2value of 60.6% and P-value = 1.358*10-10. Using the selected model, map of the biomass distribution could be developed.

Pendugaan biomasa tegakan dapat dilakukan dengan metode inventarisasi terestis maupun pedugaan tidak langsung menggunakan metode penginderaan jauh. Sejalan dengan perkembangan teknologi penginderaan jauh di dunia kehutanan, penggunaannya dalam pendugaan biomasa semakin diperlukan. Pada umumnya, citra satelit yang sering digunakan untuk pendugaan biomasa adalah citra Landsat. Penggunaan citra Landsat dalam pendugaan biomasa telah mampu memberikan hasil yang baik, sebagaimana dijelaskan pada penelitian-penelitian sebelumnya (Yaya et al. 2005; Michalek et al. 2000; Foody et al. 2003; dan Lu 2005). Salah satu kelemahan dari citra Landsat adalah ketidak mampuannya memberikan data objek permukaan bumi yang terhalang awan atau haze. Oleh karena itu penggunaan citra sistem radar yang mampu merekam pada segala cuaca (menembus awan atau haze) perlu diuji cobakan. Salah satu jenis citra radar adalah ALOS PALSAR (Advanced Land Observing Sattelite Phased Array Type L-band Shynthetic Aperture Radar), yang diluncurkan oleh pemerintah Jepang pada tahun 2006. Oleh karena citra PALSAR merupakan citra baru yang masih dalam proses eksperimen, maka perlu dilakukan eksplorasi tentang penggunannya lebih lanjut. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk membangun model penduga biomasa tanaman karet dan kelapa sawit menggunakan citra PALSAR resolusi spasial 50 m, dan citra Landsat. Tahapan pelaksanaan penelitian ini meliputi: a) persiapan dan pengumpulan data, b) pengolahan data citra, c) pengambilan data lapangan, dan d) pembangunan model. Pembangunan model dilakukan mengikuti beberapa tahapan yaitu: pemilihan model-model alternatif, perhitungan uji koefisien korelasi, perhitungan uji koefisien regresi dan verifikasi model terbaik. Citra ALOS PALSAR menghasilkan model penduga biomasa yang lebih baik dibanding citra Landsat. Model penduga biomasa karet terbaik menggunakan citra PALSAR adalah Y = 193.1*e0.277*HV dengan nilai R2 sebesar 71.74%, dan Pvalue = 2.67669*10-18; sedangkan model penduga biomasa karet terbaik menggunakan citra Landsat adalah Y = -358.7 + 916.6*MIR/NIR - 568.7*MIR/NIR2 dengan nilai R2 sebesar 59.2%, dan nilai P-value sebesar 0.00024. Model terbaik untuk menduga biomasa kelapa sawit menggunakan citra PALSAR adalah Y = 77.76+14.427*HH-4.213*HV dengan nilai R2 sebesar 76.8%, dan nilai P-value sebesar 4.525*10-6; sedangkan Model penduga biomasa kelapa sawit menggunakan citra Landsat adalah Y = 40.81 + 25.2*NDVI - 198.1*NDVI2 yang memiliki nilai R2 sebesar 60.6%, dan nilai P-value sebesar 1.358*10-10. Dengan model terpilih, selanjutnya dibuat peta sebaran biomasa.