III. METODOLOGI
3.1 Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan pada areal Ruang Terbuka Hijau RTH yang difokuskan pada Taman dan Jalur Hijau di Kotamadya Jakarta Timur.
Pelaksanaan kegiatan tersebut meliputi kegiatan Laboratorium dan Checking Lapangan antara bulan September 2005 sampai dengan Maret 2006.
3.2 Bahan dan Alat
Bahan utama yang dipergunakan pada penelitian ini adalah Citra Landsat MSS Aquisisi 02 Juli 1986, Citra Landsat 5 TM Aquisisi 16 Juli 1992, Citra
Landsat 7 ETM+ Aquisisi 10 Agustus 2001, Citra Landsat 7 ETM+ SLC Off Aquisisi 23 Juli 2005 serta Peta Vektor wilayah Kotamadya Jakarta Timur dan
DKI Jakarta secara keseluruhan. Sedangkan alat-alat yang dipergunakan baik untuk pengolahan citra
maupun di lapangan adalah : Global Positioning System GPS, kompas, Dap meter alat ukur diameter pohon setinggi dada, meteran, dan kamera. Untuk
pengolahan citra dan data vektor peta dilakukan dengan program komputer ERDAS Imagine 8.7 dan Arc GIS 9.2 serta untuk menganalisis data dipergunakan
SPSS for Windows ver. 11.5.
3.2.1 Data dan Informasi yang diperlukan
Jenis data dan informasi yang diperlukan pada penelitian ini adalah:
1. Data hasil pengolahan Citra Landsat TM, yaitu:
Data olahan Citra Landsat
TM
yang dibutuhkan ada 2 macam yaitu: 1
Nilai respon langsung spektral Citra Landsat yang diperoleh dengan proses ekstraksi langsung nilai digital digital number meliputi
kanal 1, 2, 3, 4, 5, dan 7. 2
Nilai respon indeks vegetasi spektral Citra Landsat yang diperoleh dari transformasi perbandingan sederhana kanal inframerah
infrared dengan kanal merah red serta berbagai indeks
18 turunannya. Nilai yang diekstraksi sama dengan respon langsung
yaitu nilai digital digital number. Beberapa jenis transformasi yang dicobakan antara lain:
a. Ratio Vegetation Index RVI = NIRRed Rouse et.al, 1974.
b. Transformed RVI TRVI =
⎟ ⎠
⎞ ⎜
⎝ ⎛
d NIR
Re Rouse et. al, 1974.
c. Difference Vegetation Index DVI = 2.4 NIR - Red Richardson and
Weigand , 1977.
d. Normalized DVI NDVI = NIR-RedNIR+Red Rouse et.al, 1974
e. Transformed NDVI TNDVI
1
⎟⎟ ⎠
⎞ ⎜⎜
⎝ ⎛
+ ⎟
⎠ ⎞
⎜ ⎝
⎛ +
0,5 Red
NIR Red
- NIR
Deering et.al, 1975.
f. Transformed NDVI TNDVI
2
0,5 NDVI
Abs x
0,5 NDVI
Abs 0,5
+ ⎟⎟
⎠ ⎞
⎜⎜ ⎝
⎛ +
+ NDVI
Perry dan Lautenschlagen, 1984.
g. Middle Infra Red Index MIR Index = MIR - RedMIR + Red Roy
dan Shirish , 1994.
2. Data Hasil pengukuran lapangan, yaitu: diameter batang setinggi dada
Dbh dan tinggi total pohon H. 3.
Data pendukung yaitu: Peta penutupan lahan oleh vegetasi tanaman pohon.
19
3.3 Alur Pembentukan Model
Pembentukan model dimulai dari koreksi radiometrik data Landsat menggunakan LUT Lookup table stretch, persamaan histogram Histogram
Equalization , dan Destrip TM data. Penggunaan koreksi radiometrik di atas
dilakukan karena data Landsat TM masih bersifat data yang harus dinormalkan untuk memudahkan dalam pengklasifikasian tutupan lahan untuk analisis
cadangan karbon pohon. Penggunaan koreksi radiometrik ini tidak mempengaruhi data nilai digital DN.
Setelah itu dilakukan koreksi geometrik yaitu koreksi citra terhadap posisi di permukaan bumi yang sebenarnya. Dengan koreksi geometrik maka titik-titik
pengamatan lapangan pada GPS dapat terdeteksi sempurna pada tampilan citra. Dalam koreksi geometrik ini dilakukan penetapan titik-titik kontrol minimal 4
buah yang menyebar di setiap sudut Citra Landsat. Pembuatan titik-titik kontrol lebih dari 4 buah akan menambah akurasi geometrik citra tersebut. Koreksi ini
juga dilakukan dengan menggunakan referensi lokasi citra yang sama misalnya wilayah Jakarta. Perlakuan koreksi geometrik pada Citra Landsat ini tidak
merubah database nilai-nilai piksel citra. Pengambilan DN Digital Number dilakukan dengan 2 dua cara yaitu:
pertama adalah mengambil nilai DN DN Value dengan nilai respon langsung spektral Citra Landsat yang diperoleh dengan proses ekstraksi langsung nilai
digital tanpa melakukan transformasi indeks vegetasi; dan kedua adalah mengambil nilai DN DN Value dengan melakukan transformasi indeks vegetasi
spektral Citra Landsat. Hasil yang diperoleh dari kedua cara tersebut kemudian dimasukkan dalam lokasi unit contoh pada citra sehingga diperoleh Nilai DN DN
Value Setelah dimasukkan dalam lokasi plot contoh pada citra, langkah
selanjutnya adalah memasukkan plot lokasi titik sampling lapangan dengan ukuran 100 m x 100 m untuk mengetahui dinamika penutupan lahan oleh vegetasi
pohon, sehingga diperoleh data lapangan berupa tinggi pohon dan diameter pohon setinggi dada. Dari data inilah maka akan diperleh data Biomassa.
Data yang dieksplorasi selanjutnya adalah nilai digitalnya DN yang kemudian disejajarkan dengan data biomassa karbon di lapangan untuk
20 mendapatkan model terbaik. Secara jelas alur pembentukan model dapat dilihat
pada Gambar 2 berikut ini.
Koreksi Radiometrik Koreksi Geometrik
Klasifikasi Terbimbing Transformasi Indeks Vegetasi
Evaluasi Ketelitian Klasifikasi
Formula Indeks Vegetasi yang Dicobakan
Penetapan Lokasi Unit Contoh Pada Citra Check ing
Lapangan Land Cover
Pemilihan Model
tidak
ya
Data Landsat ETM+
Peta Topografi Peta Landuse
Peta Kawasan Peta Lokasi
Klasifikasi Baik ?
Data Lapangan Biomassa Karbon
Model Terbaik Data Citra DN dan
Indeks Vegetasi
Jumlah Cadangan Karbon Menggunakan Citra Landsat Thn. 1986,1992,2001 dan 2005
Gambar 2. Diagram Alur Pembentukan Model Pendugaan Cadangan Karbon
21
3.4 Pengolahan Data Landsat TM