3. Pembuatan Peta Ketinggian dan Kemiringan Lereng
Peta ketinggian, kemiringan lereng, dan penutupan tajuk dibuat dengan melakukan pengolahan citra landsat TM. Proses pembuatan peta-peta tersebut
disajikan pada Gambar 6.
Gambar 6 Proses pembuatan peta ketinggian kemiringan lereng
4. Pembuatan Peta Jarak dari Sungai
Peta jarak sungai buffer dibuat dari data peta jaringan sungai vektor yang dianalisis dengan menggunakan software Arcview GIS 3.3 dan Erdas
Imagine 9.1. Proses pembuatannya disajikan pada Gambar 7.
Gambar 7 Proses pembuatan peta jarak dari sungai
5. Pembuatan Peta Sebaran Suhu
Konversi citra menjadi data temperatur melibatkan dua tahapan konversi Panuju 2003 yaitu:
1. Konversi Digital Number DN menjadi Spectral Radiance L
Model Maker Erdas Imagine 9.1
Peta Jarak dari Sungai
Find Distance Arc View 3.3 Peta Sungai Digital
Digital Elevation Model DEM
Peta Elevasi ketinggian
Peta Kemiringan Lereng
Surface Erdas Imagine 9.1 Data vektor kontur
Konversi ini diperoleh dari metode USGS 2001 yaitu menggunakan rumusan sebagai berikut :
L
λ
= Lmax-LminQCALMax-QCALMinQCAL- QCALMin+LMIN
Dimana: L = Radiance, QCALmin= 1, QCALmax= 255, dan QCAL=
Digital Number, Lmin dan Lmax adalah radian spektral pada band 6 dengan DN antara 1 sampai 255
2. Citra ETM+ band 6 menurut USGS 2001 dalam Chen et al. 2001, dapat
dikonversi menjadi peubah fisik dengan asumsi bahwa emisinya adalah satu. Persamaan konversi radian spektral menjadi temperatur adalah sebagai
berikut:
T = K2lnK’1 L
λ
+1
Keterangan: T= Temperatur efektif dalam Kelvin, K1= konstanta satu dalam watts dengan nilai 666,09 untuk ETM+, K2= konstanta 2 dalam
Kelvin dengan nilai 1282071 untuk ETM+, L = Radian Spektral dalam Watt.
Proses pembuatan peta sebaran suhu disajikan pada Gambar 8.
Gambar 8 Proses pembuatan peta sebaran suhu
Citra Lansat
ETM +
Model Maker Erdas Imagine 9,1
Peta Penyebaran Suhu
Band 6
I. Analisis Data
1. Principal Component Analysis PCA
Berdasarkan pada letak titik perjumpaan dengan kodok merah pada masing- masing peta tematik, maka dilakukan tabulasi data habitat ketinggian, kemiringan
lereng, suhu, jarak dari tepi sungai terdekat dan kerapatan tajuk di setiap perjumpaan dengan kodok merah. Selanjutnya dari data tersebut dilakukan PCA
untuk mengetahui bobot dari masing-masing variabel habitat sehingga dapat diketahui variabel habitat mana yang paling berpengaruh pada penyebaran kodok
merah jenis ini. Tahapan pengolahan PCA sebagai berikut : a. Mengubah data format Excell menjadi format SPSS sehingga diperoleh data
setiap titik dan kelima variabel habitat menjadi format spss. b. Mentranspose data tersebut dengan Log 10 sehingga data tersebut
proporsional satu sama lain. c. Menganalisis data hasil Log 10 sehingga menghasilkan nilai PCA yang
diharapkan. Hasil dari analisis PCA digunakan untuk menentukan bobot masing-masing
variabel habitat yang diteliti untuk analisis spasial, sehingga menghasilkan persamaan seperti berikut :
Y = aFK1+bFK2+cFK3+dFK4+eFK5 Keterangan :
a-e = Nilai bobot setiap variabel, FK1 = Faktor kerapatan tajukLAI,
FK2 = Faktor ketinggian, FK3 = Faktor kemiringan lereng,
FK4 = Faktor suhu, FK5 = Faktor jarak dari sungai.
2. Analisis spasial Analisis spasial menggunakan sistem informasi geografis berdasarkan
metode tumpang tindih overlay, pengkelasan class, pembobotan weighting, dan pengharkatan scoring.
Kategori