Tabel 2-1. Perbandingan spektral band pada sensor ETM dan ETM+
Band Panjang Gelombang µm
Resolusi Spektralradiasi
TM ETM+
TM ETM+
1 0.45-0.52
0.45-0.52 30
30 Visibel
– biru 2
0.52-0.60 0.52-0.60
30 30
Visibel – hijau
3 0.63-0.69
0.63-0.69 30
30 Visibel
– Merah 4
0.76-0.90 0.77-0.90
30 30
Infra merah dekat 5
1.55-1.75 1.55-1.75
30 30
Infra merah menengah 6
10.40-12.50 10.40-12.50
120 60
Thermal infra merah 7
2.08-2.35 2.09-2.35
30 30
Infra merah menengah 8
NA 0.52-0.90
NA 15
Visibel
Sumber: USGS http:landsat.usgs.govband_designations_landsat_satellites.php dan Sattelite Imaging Corporation http:www.satimagingcorp.comsatellite-sensorslandsat.html.
Sumber: http:landsat.usgs.govproducts_slcoffbackground.php
Gambar 2-6. Pergerakan Pola Perekaman Dengan dan Tanpa SLC
2.4 Aplikasi GIS pada Mangrove
Perkembangan penginderaan jauh untuk vegetasi saat ini telah dapat digunakan untuk pemantauan luasan, perhitungan biomassa, produktivitas
tanaman, dan lain-lain. Hal yang perlu dipahami disini adalah pola karakteristik spektral dari vegetasi daun, yaitu dengan melihat perbedaan intensitas radiasi
tenaga ekektromagnetik yang dipantulkan. Pada spektrum cahaya tampak, klorofil mempengaruhi respon spektral
dari daun. Pigmen klorofil daun pada mesophyll palisade mempunyai pengaruh yang signifikan pada penyerapan dan refkektansi pada ujung gelombang tampak
red, green, blue. Sedanglan sel pada spongy mesophyll mempunyai pengaruh yang signifikan pada penyerapan dan reflektansi pada cahaya NIR yang datang.
Selain klorofil, nilai respon spektral juga tergantung pada sudut datang matahari dan waktu pengambilan data.
Klorofil tidak menyerap semua cahaya. Molekul klorofil menyerap cahaya biru dan merah untuk fotosintesis kira-kira sebesar 70 sampai 90
cahaya datang. Cahaya hijau sedikit diserap dan banyak dipantulkan sehingga dapat kita lihat pantulan cahaya hijau yang dominan sebagai warna dari vegetasi
yang hidup Campell, 1987 dalam Arhatin, 2007. Selain didasarkan pada pantulan spektral spektrum tampak, penginderaan
jauh untuk vsegetasi mangrove juga didasarkan pada sifat penting mangrove yang hanya tumbuh di daerah pesisir. Dua hal tersebut akan menjadi pertimbangan
penting di dalam mendetekdi mangrove melalui data citra satelit. Antara vegetasi mangrove dan vegetasi terestrial mempunyai sifat optik
yang hampir sama. Karakteristik mangrove yang hidup di pinggir pantai maka biasanya antara kedaunya dapat dipisahkan dengan memperhitungkan jarak
pengaruh air laut. Berdasarkan hal tersebut pemantauan luasan serta kerapatan mangrove memungkinkan untuk dilakukan Arhatin, 2007.
2.5 Indeks Vegetasi
Salah satu cara untuk menyederhanakan hubungan antara perkembangan tanaman dengan ciri reflektansinya adalah dengan mentransformasikan data
reflektansi masing-masing saluran menjadi satu atau lebih peubah baru, kemudian melihat hubungan antara fase pertumbuhan tanaman dengan salah satu atau lebih
peubah baru tersebut. Indeks vegetasi merupakan salah satu peubah baru yang berhubungan dengan pertumbuhan tanaman yang diturunkan dari beberapa
reflektansi saluran spektral. Beberapa indeks vegetasi berhubungan erat dengan parameter fisik
tanaman yang penting sehingga dapat digunakan untuk menduga indeks luas daun, persentase penutupan lahan, tinggi tanaman, biomassa hijau dan
populasikerapatan tanaman. Beberapa diantaranya mampu menghilangkan atau setidaknya memperkecil gangguan radiometrik pada suatu liputan, dan
memperkecil perbedaan radiometrik antar liputan dan antar sensor, sehingga memungkinkan pengintegrasian data spektral yang dikumpulkan pada waktu
berbeda dan oleh sensor yang berbeda.
Indeks vegetasi yang umum digunakan adalah normalised difference vegetation index NDVI, yang untuk data landsat dihitung dari nilai spektral
saluran 3 dan saluran 4, dengan rumus:
Keterangan: NIR dan Red masing-masing adalah nilai digital untuk saluran 3 dan
saluran 4 data Landsat.
Penggunaan NDVI untuk analisis vegetasi sudah cukup banyak dilakukan. Beberapa peran penting NDVI adalah dalam pendugaan pertukaran
CO
2
dari tanaman selama masa pertumbuhan, monitoring tanaman pertanian, pendugaan hubungan antara klorofil daun dan nilai reflektannya, pendugaan
klorosis yang terjadi pada daun tanaman terganggu dengan yellowness index dan dalam pengukuran fluks suhu tanah atau radiasi tanah. Selain itu, NDVI juga
dapat digunakan untuk keperluan pemetaan, misalnya pemetaan dan pemantauan produktivitas bersih dari suatu areal pertanian pangan dan perkebunan
Ardiansyah et al., 2005.
III. METODOLOGI
