meanharibulan. Pada tahapan ini, proses kalkulasi setiap pixel dilakukan dengan fitur Band Math dalam software Envi 4.5.
P merupakan rata-rata persentase harian dari jam siang hari tahunan yang terdapat pada berbagai lintang. Nilai P didapatkan berdasarkan tabel yang
didapatkan dari FAO tabel 2.2.a.
3.4.6 Perhitungan Evapotranspirasi dengan metode Blaney Criddle
Setelah nilai Tmean dan nilai P didapatkan, selanjutnya, dilakukan perhitungan menurut persamaan Blaney-Criddle. Persamaan umum yang
digunakan adalah DoorenbosPruit 1977 :
Eto = p 0,46 Tmean + 8,13 3.3.3.4.a
Persamaan tersebut diatas merupakan persamaan dalam perhitungan evapotranspirasi potensial standar ETo, sehingga nilai evapotranspirasi yang
dihasilkan adalah nilai evapotranspirasi dimana faktor iklim suhu mendominasi terhadap hasil perhitungan, dan dengan asumsi tanaman dalam kondisi standar
pertumbuhan seragam, sempurna dengan tinggi antara 8-15 cm, dan dalam kondisi air, tanah, lingkungan yang mendukung terhadap pertumbuhan tanaman
tersebut. Seperti pada tahapan sebelumnya, kalkulasi matematis dilakukan dengan
menggunakan Band Math yang terdapat dalam fitur Basic Tools. Selanjutnya, dilakukan proses pemotongan citra dengan melakukan masking citra berdasar peta
batas DAS Cimadur yang telah dikonversi dari format shp menjadi evf, yaitu format yang dapat dibaca oleh Envi 4.5.
3.4.7 Validasi Estimator Evapotranspirasi
Validasi data estimator evapotranspirasi dilakukan terhadap data panci evaporasi A dan lysimeter yang didapatkan dari stasiun iklim. Validasi dilakukan
untuk melihat hubungan antara data estimator evapotranspirasi dengan data validator yang didapatkan dari stasiun iklim. Pada proses validasi ini, dilakukan
validasi terhadap 1x1 pixel dan 3x3 pixel. Hal ini bertujuan untuk menambah ketersediaan data estimator berdasarkan rataan 3x3 pixel, serta meninjau distribusi
evapotranspirasi wilayah pada jangkauan 3 km x 3 km di seputar titik stasiun.
3.4.8 Perbaikan Data Evapotranspirasi pada citra MODIS
Perbaikan data evapotranspirasi yang dihasilkan berdasarkan perhitungan LST MODIS, dilakukan untuk memperbaiki kondisi pixel-pixel yang
mengandung cukup banyak ‘missing data’. Perbaikan data evapotranspirasi dilakukan dengan menyeleksi data LST MODIS 8 harian yang memiliki
ketersediaan data LST day dan LST night yang lebih baik dibandingkan data lainnya. Sehingga, kombinasi data-data tersebut dapat memberikan ketersediaan
data untuk LST mean yang lebih baik. Apabila dilakukan seleksi terhadap data- data tersebut, maka kebutuhan untuk kombinasi data dengan ketersediaan terbaik,
bisa terdiri dari 1-4 data Gambar 3.4.8.a dan 3.4.8.b. Selanjutnya, nilai evapotranspirasi kembali dihitung dengan menggunakan rumus Blaney-Criddle.
Validasi data evapotranspirasi dengan perbaikan dan tanpa perbaikan, dilakukan untuk mengetahui nilai R
2
dan hubungan kedua data tersebut.
Gambar 3.4.8.a. Ilustr ustr.asi Kombinasi Data Sebelum Perbaikan
Gambar 3.4.8.b. Ilustrasi Kombinasi Data Setelah Perbaikan.
20
3.5. Diagram Alir Penelitian
