Penggunaan Citra ALOS PALSAR untuk identifikasi Tutupan Lahan Perubahan Tutupan Lahan

d. Secara umum, target merupakan objek yang dihasilkan dari sejumlah scatter dan menyebabkan speckle. e. Sinyal yang diterima merupakan jarak antara target dengan radar. Prinsip geometri PALSAR dan karakteristik utama PALSAR disajikan pada Gambar 2 dan Tabel 2. Gambar 2 Prinsip geometri PALSAR. Tabel 2 Karakteristik utama PALSAR Mode Fine mode ScanSAR mode Polarimetry Frekuensi 1270 Mhz L-Band Lebar Kanal 2414 MHz Polarisasi HHVVHH+HV atau VV+VH HH atau VV HH+HV+VH+VV Resolusi Spasial 10 m 2 look20 m 4look 100 m multi look 30 m Lebar Cakupan 70 km 250 – 350 km 30 km Incidence Angle 8 – 60 derajat 14 – 43 derajat 8 – 30 derajat NE Sigma 0 - 23dB 70 km - 25 dB - 29 dB - 25 dB 60 km Panjang bit 3 bit 5 bit 5 bit 3 bit 5 bit Ukuran Antena AZ: 8,9 m × EL: 2,9 m Sumber: JAXA 2006

2.4 Penggunaan Citra ALOS PALSAR untuk identifikasi Tutupan Lahan

Penelitian mengenai identifikasi tutupan lahan menggunakan citra ALOS PALSAR telah dilakukan sebelumnya sejak diluncukan pada tahun 2007. Riswanto 2009 menggunakan citra komposit HH-HV-HH resolusi 200 m di Pulau Kalimantan mampu mengidentifikasi obyek ke dalam 4 kelas tutupan lahan yaitu: badan air, vegetasi jarang, vegetasi sedang dan vegetasi rapat. Penelitian Bainnaura 2010 melakukan penelitian dengan menggunakan citra komposit HH- HV-HHHV resolusi 50 m di Kabupaten Bogor dan Sukabumi mampu mengidentifikasi adanya 12 kelas tutupan lahan, yaitu: badan air, bandara, hutan lahan kering, kebun campuran, perkebunan karet, perkebunan kelapa sawit, perkebunan teh, pertanian lahan kering, perumahan, sawah, semak belukar dan tanah terbuka. Penelitian Puminda 2010 di Yogyakarta dan Jawa Tengah dengan menggunakan citra komposit yang sama HH-HV-HHHV mampu mengklasifikasikan obyek dalam 8 delapan kelas, yaitu badan air, hutan tanaman pinus, kebun campuran, pertanian lahan kering, hutan tanaman jati, lahan terbangun, sawah dan kebun kelapa. Selanjutnya Maharani 2011 menggunakan citra komposit HH-HV-HHHV resolusi 50 m di Kabupaten Tuban, Blora, Rembang dan Bojonegoro mampu mengidentifikasi adanya 7 kelas tutupan lahan permukiman, sawah, kebun campuran, pertanian lahan kering, lahan terbuka, badan air, dan hutan tanaman jati. Salman 2011 berhasil mengklasifikasikan 11 kelas tutupan lahan yang dilakukan di Provinsi Bali dengan citra, komposit dan resolusi yang sama. Kesebelas tutupan lahan tersebut, yaitu badan air, bandara, hutan lahan kering, hutan mangrove, kebun campuran, lahan terbuka, padang rumput, permukiman, pertanian lahan kering, sawah, tambak.

2.5 Perubahan Tutupan Lahan

Penutupan lahan merupakan istilah yang berkaitan dengan jenis kenampakan yang ada di permukaan bumi Lillesand Kiefer 1990. Burley 1961 diacu dalam Lo 1995 menyebutkan bahwa penutupan lahan menggambarkan konstruksi vegetasi dan buatan yang menutup permukaan lahan. Konstruksi tersebut seluruhnya tampak secara langsung dari citra penginderaan jauh. Secara umum ada tiga kelas data yang mencakup penutupan lahan, yaitu: Struktur fisik yang dibangun oleh manusia, fenomena biotik seperti vegetasi alami, tanaman pertanian dan kehidupan binatang dan tipe pembangunan. Perubahan penutupan lahan merupakan keadaan suatu lahan yang karena manusia mengalami kondisi yang berubah pada waktu yang berbeda Lillesand Kiefer 1990. Lo 1995 menyatakan bahwa deteksi perubahan lahan mencakup penggunaan fotografi udara berurutan di wilayah tertentu dan dari data tersebut penggunaan lahan untuk setiap waktu dapat dipetakan dan dibandingkan. Cambell 1983 diacu dalam Lo 1995 juga menyatakan bahwa peta perubahan penggunaan lahan dua periode waktu biasanya dapat dihasilkan. BAB III METODE PENELITIAN

3.1 Waktu dan Tempat

Dokumen yang terkait

Evaluasi Akurasi Klasifikasi Penutupan Lahan Menggunakan Citra Alos Palsar Resolusi Rendah Studi Kasus Di Pulau Kalimantan

0 22 94

Evaluasi penafsiran citra alos palsar resolusi 12,5 m slope corrected dan 50 meter dengan menggunakan metode manual dan digital dalam identifikasi penutupan lahan (studi kasus di Kabupaten Bogor, Cianjur, dan Sukabumi)

3 16 93

Aplikasi dan evaluasi citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan 12,5 m untuk identifikasi tutupan lahan: studi kasus di Kabupaten Brebes, Cilacap, Banyumas dan Ciamis

2 15 87

Perbandingan penafsiran visual antara Citra Alos Palsar Resolusi 50 m dengan Citra Landsat Resolusi 30 m dalam mengidentifikasi penutupan lahan (Studi Kasus di Kabupaten Bogor, Kabupaten Sukabumi, dan Kabupaten Cianjur)

0 5 180

Evaluasi manual penafsiran visual citra alos palsar dalam mengidentifikasi penutupan lahan menggunakan citra alos palsar resolusi 50 M

3 12 72

Pendugaan Distribusi Spasial Biomassa di Atas Permukaan Tanah Menggunakan Citra Alos Palsar Resolusi 50 M di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung (Studi Kasus Areal Reklamasi Bekas Tambang)

0 7 115

Aplikasi dan Evaluasi Citra ALOS PALSAR Resolusi 50 m, Resolusi 12,5 m, dan Resolusi 6 m untuk Identifikasi Tutupan Lahan (studi kasus di Kabupaten Humbang Hasundutan, Kabupaten Tapanuli Utara, dan Kabupaten Samosir)

0 3 145

Identifikasi Hutan Lahan Basah Menggunakan Citra ALOS PALSAR di Kalimantan Selatan

1 5 55

Klasifikasi dan Detektsi Perubahan Tutupan Hutan dan Lahan Menggunakan Citra ALOS PALSAR Resolusi 50 Meter di Wilayah Barat Provinsi Jambi.

0 9 70

Model Penduga Biomassa Hutan Alam Lahan Kering Menggunakan Citra ALOS PALSAR Resolusi 50 M di Areal Kerja PT. Trisetia Intiga

0 5 165