D. Penginderaan Jarak Jauh
Penginderaan jauh berasal dari kata remote sensing memiliki pengertian bahwa penginderaan jauh merupakan suatu ilmu dan seni untuk memperoleh data
dan informasi dari suatu objek dipermukaan bumi dengan menggunakan alat yang tidak berhubungan langsung dengan objek yang dikajinya. Jadi, penginderaan
jauh merupakan ilmu dan seni untuk menginderamenganalisis permukaan bumi dari jarak yang jauh, dimana perekaman dilakukan di udara atau di angkasa
dengan menggunakan alat sensor dan wahana Lillesand dan Kiefer, 1979. Data penginderaan jarak jauh merupakan sumber paling utama data
dinamis dalam sistem informasi geografis. Beberapa contoh aplikasi yang dimungkinkan oleh data penginderaan jarak jauh adalah sebagai berikut:
pemetaan tutupan lahan, analisa perubahan tutupan lahan, analisa deforestasi, ekspansi perkebunan, perkembangan kota, analisa dampak bencana, perhitungan
cadangan karbon dan emisinya, perhitungan biofisik vegetasi kerapatan tegakan, jumlah tegakan, biomassa, serta identifikasi dan analisa infrastruktur jumlah dan
panjang jalan,
jumlah rumah,
luasan pemukiman
dan lain-lain
Ekadinata et al., 2008. Citra adalah representasi dua dimensi dari permukaan bumi yang dilihat
dari luar angkasa. Terdapat dua macam citra, yaitu: analog dan digital. Citra analog membutuhkan proses pencetakan sebelum dapat dianalisa, contoh dalam
hal ini adalah foto udara. Citra digital mengandung informasi dalam format digital, contohnya adalah citra satelit. Citra digital dibangun oleh struktur dua
dimensi dari elemen gambar yang disebut piksel. Setiap piksel memuat informasi
Universitas Sumatera Utara
tentang warna, ukuran dan lokasi dari
sebagiansebuah objek
Ekadinata et al. 2008. NDVI Normalized Difference Vegetation Index adalah perhitungan citra
yang digunakan untuk mengetahui tingkat kehijauan, yang sangat baik sebagai awal dari pembagian daerah vegetasi. NDVI dapat menunjukkan parameter yang
berhubungan dengan parameter vegetasi, antara lain, biomassa dedaunan hijau, daerah dedaunan hijau yang merupakan nilai yang dapat diperkirakan untuk
pembagian vegetasi Forest Watch Indonesia, 2010. Berikut adalah contoh klasifikasi kelas tutupan lahan berdasarkan indeks vegetasi menurut
Forest Watch Indonesia 2010. Tabel 2. Klasifikasi Kelas Tutupan Lahan
Berdasarkan NDVI
Forest Watch Indonesia, 2010 Daerah Pembagian
Nilai NDVI
Awan es, awan air, salju Batuan dan lahan kosong
0-0,1 Padang rumput dan semak belukar
0,2-0,3 Hutan daerah hangat dan hutan hujan tropis
0,4-0,8
E. Cagar Alam Dolok Sibual-Buali
Kategori