skip to main content

ANALISIS PERUBAHAN KERAPATAN HUTAN MENGGUNAKAN METODE NDVI DAN EVI PADA CITRA SATELIT LANDSAT 8 TAHUN 2013 DAN 2016 (Area Studi : Kabupaten Semarang)

Program Studi Teknik Geodesi Fakultas Teknik Universitas Diponegoro, Indonesia

Received: 10 Aug 2017; Published: 1 Sep 2017.

Citation Format:
Abstract

ABSTRAK

 

Hutan pada dasarnya memiliki peranan penting sebagai penyangga bagi sistem kehidupan, beberapa diantaranya sebagai penyimpan cadangan air dan oksigen. Dengan peningkatan yang pesat pada pembangunan menyebabkan terdegradasinya areal hutan. Kerusakan hutan dalam jangka panjang akan mengakibatkan terganggunya ekosistem hutan dan kehidupan yang ada di sekitarnya.

Pemantauan hutan secara berkala perlu dilakukan untuk menghindari terjadinya degradasi hutan. Metode yang bisa dilakukan dalam pemantauan hutan diantaranya dengan memanfaatkan teknologi pengindraan jauh. Teknologi pengindraan jauh dapat memberi solusi untuk pemantauan hutan skala luas, salah satunya dengan memanfaatkan sensor multispektral pada citra satelit Landsat 8 dengan berbagai macam algoritma pemprosesan indeks vegetasi.

Penelitian ini menggunakan algoritma NDVI (Normalize Difference Vegetation Index) dan EVI (Enhanched Vegetation Index) untuk melakukan pemantauan perubahan hutan di Kabupaten Semarang. Metode yang dilakukan yaitu pemrosesan NDVI dan EVI pada citra Landsat 8, selanjutnya mengklasifikasikan kawasan hutan yang ada di Kabupaten Semarang dengan menggunakan metode supervised dengan algoritma maximum likelihood, langkah selanjutnya yaitu mengoverlay antara kawasan hutan dengan hasil dari proses NDVI dan EVI.

Dari hasil overlay tersebut didapatkan luasan kerapatan hutan tinggi di Kabupaten Semarang pada tahun 2013 sebesar 25.418,4 Ha untuk NDVI dan 15.149,3 Ha untuk EVI, lalu pada tahun 2016 sebesar 26.677,7 Ha untuk NDVI dan 23.431 Ha untuk EVI. Berdasarkan uji ketelitian yang dilakukan dengan menggunakan metode survei ubinan didapatkan hasil ketelitian NDVI 53,33% dan EVI 80%. Hasil akhir dari pengolahan didapatkan peta kerapatan Hutan NDVI dan EVI yang dapat digunakan sebagai pemantauan areal hutan yang ada di Kabupaten Semarang.

Kata Kunci          : EVI,  Hutan,  NDVI, Pengindraan Jauh.

 

 

ABSTRACT

 

Forests basically have an important role as a buffer for the living system, some of them as a reservoir of water and oxygen. With the rapid rise in development leads to the degradation of forest areas.Long-term forest destruction will lead to disruption of forest ecosystems and the surrounding life.

Periodic monitoring of forests needs to be done to avoid forest degradation. Methods that can be done in monitoring the forest include by utilizing remote sensing technology. Remote sensing technology can provide solutions for large-scale forest monitoring, one of them by utilizing multispectral sensors on Landsat 8 satellite images with a variety of vegetation index processing algorithms.

This research uses NDVI (Normalize Difference Vegetation Index) and EVI (Enhanched Vegetation Index) algorithm to monitor the change of forest in Semarang regency. The method that is done is processing of NDVI and EVI in Landsat 8 image, then classify the forest area in Semarang Regency by using supervised method with maximum likelihood algorithm, the next step is to cover the forest area with the result of NDVI and EVI process.

From the results of the overlay is obtained high forest density in Semarang regency in the year 2013 for 25,418.4 Ha for NDVI and 15.149.3 Ha for EVI, then in 2016 amounted to 26.677.7 Ha for NDVI and 23431 Ha for EVI.Based on the accuracy test conducted by using the ubinan survey method obtained the results of NDVI accuracy 53,33% and EVI 80%. The final results of the processing obtained density maps of Forest NDVI and EVI that can be used as monitoring of existing forest area in Semarang regency.

Keyword : EVI, Forest, NDVI, Remote Sensing.

Fulltext View|Download
Keywords: EVI, Hutan, NDVI, Pengindraan Jauh

Article Metrics:

Last update:

No citation recorded.

Last update:

No citation recorded.