Deteksi Perubahan Suhu Permukaan Tanah dan Hubungannya dengan Pengaruh Albedo dan NDVI Menggunakan Data Satelit Landsat-8 Multitemporal di Kota Palu Tahun 2013 - 2020
Keywords:
Albedo, Land Surface Temperature, Landsat, NDVIAbstract
Gempa yang diikuti tsunami dan likuifaksi melanda Kota Palu pada 28 September 2018. Sejak saat itu, Kota Palu yang merupakan ibu kota Provinsi Sulawesi Tengah, Indonesia, menjadi pusat perhatian dunia. Berbagai kajian dilakukan untuk memperoleh informasi dari berbagai aspek, antara lain aspek terestrial, perubahan tutupan lahan, batuan, dan perubahan iklim. Teknologi penginderaan jauh memberikan kontribusi yang baik bagi proses penelitian, terutama untuk penelitian yang mencakup wilayah yang luas dan dalam jangka waktu yang lama. Salah satu kajian yang dapat dilakukan dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh adalah kajian Suhu Permukaan Tanah (SPT) dengan menggunakan data satelit Landsat-8 multitemporal di Kota Palu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeteksi SPT Kota Palu dari data satelit Landsat-8 multitemporal (2013-2020) dan hubungan antara LST dengan Albedo dan NDVI. Kanal Merah, Biru, NIR, SWIR1 dan SWIR2 digunakan untuk mendapatkan nilai albedo dan NDVI. Nilai emisivitas tanah dan vegetasi serta kanal termal digunakan untuk menentukan nilai LST. Selanjutnya koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengetahui korelasi antara LST dengan Albedo dan NDVI. Hasil dari penelitian ini adalah rata-rata peta sebaran LST dari tahun 2013 hingga 2020. Dari 30 titik sampel penelitian nilai LST antara 17,00 oC sampai 43,27 oC, rata-rata R2 antara LST dan NDVI adalah 0,657 (korelasi kuat), dan R2 antara LST dan Albedo 0,069 (korelasi sangat lemah).
References
Bashiir, M. F., & Kurniadin, N. (2021). Deteksi Kerusakan Perkotaan Akibat Gempa Bumi di Kota Palu Menggunakan Data Satelit Sentinel-1. Buletin Poltanesa, 22(1), 66–69. https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.330
Jaelani, L. M. (2013). Landsat 8 Berhasil Diluncurkan. http://lmjaelani.com/2013/02/landsat-8-berhasil-diluncurkan/
Kurniadin, N., & Fadlin, F. (2021). Analisis Perubahan Morfologi Garis Pantai Akibat Tsunami di Teluk Palu Menggunakan Data Citra Sentinel-2. Geoid, 16(2), 240. https://doi.org/10.12962/j24423998.v16i2.8078
Kurniadin, N., & Jaelani, L. M. (2016). Empirical Algorithm Modeling for Estimating Total Suspended Solid Concentration Using In- situ Data and Atmospheric Corrected Landsat 8, Case Study : Gili Iyang ’ s Waters. The 2nd International Seminar on Science and Technology (ISST) for Sustainable Infrastructure Empowering Research and Technology for Sustainable Infrastructure, October, 379–380.
Kusuma, A. (2008). Analisa Suhu Permukaan Laut Pada Sensor Satelit NOOA/AVHRR dan EOS AQUA/TERRA Modis. Universitas Indonesia.
Larasati, R. (2012). Radiasi Matahari dan Bumi (Bagian 2). https://rlarasati.wordpress.com/2012/05/12/radiasi-matahari-dan-bumi-bagian-2/
Liang, S. (2000). Narrowband to Broadband Conversions of Land Surface Albedo I Algorithms. Remote Sensing of Environment, 76, 213–238. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00068-8
Muhsoni, F. F. (2015). Penginderaan Jauh (Remote Sensing) (Edisi I). UTMPRESS.
Ningrum, W., & Narulita, I. (2018). Deteksi Perubahan Suhu Permukaan Menggunakan Data Satelit Landsat Multi-Waktu (Studi Kasus Cekungan Bandung). Jurnal Teknologi Lingkungan, 19(2), 145–154. https://doi.org/10.29122/jtl.v19i2.2250
Pranata, S., & Kurniadin, N. (2021). Identifikasi Perubahan Indeks Kerapatan Bangunan Pasca Likuifaksi di Kota Palu. Buletin Poltanesa, 22(1), 27–32. https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.469
Putra, A., Tanto, T. Al, Farhan, A. R., Husrin, S., & Pranowo, W. S. (2017). Pendekatan Metode Normalized Difference Vegetation Index (NVI) dan Lyzenga untuk Pemetaan Sebaran Ekosistem Perairan di Kawasan Pesisir Teluk Benoa-Bali. Jurnal Ilmiah Geomatika, 23(2), 87–94. https://doi.org/10.24895/jig.2017.23-2.729
Sarwono, J. (2006). Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif (1). Yogyakarta: Graha Ilmu.
Smith, R. B. (2010). The Heat Budget of the Earth ’ s Surface Deduced from Space (Issue 0, pp. 1–10).
Sobrino, J. A., Jiménez-Muñoz, J. C., Sòria, G., Romaguera, M., Guanter, L., Moreno, J., Plaza, A., & Martínez, P. (2008). Land Surface Emissivity Retrieval from Different VNIR and TIR Sensors. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 46(2), 316–327. https://doi.org/10.1109/TGRS.2007.904834
Sugiarto, D. P. (2013). Landsat 8 : Spesifikasi, Keunggulan dan Peluang Pemanfaatan Bidang Kehutanan. https://tnrawku.wordpress.com/2013/06/12/landsat-8-spesifikasi-keungulan-dan-peluang-pemanfaatan-bidang-kehutanan/
Suparjo, & Triliantoko, A. (2019). Kajian Dampak Gempa Bumi dan Tsunami Terhadap Indeks Vegetasi di Kota Palu Menggunakan Data Sentinel-2. Seminar Nasional Terapan Riset Inovatif (Sentrinov), 5, 690–695.
USGS. (2013). Using the USGS Landsat 8 Product. U.S. Department of Interior. http://landsat.usgs.gov/Landsat8_Using_Product.php
Waas, H. J. D., & Nababan, B. (2010). Pemetaan dan Analisis Index Vegetasi Mangrove di Pulau Saparua, Maluku Tengah. E-Jurnal Ilmu Dan Teknologi Kelautan Tropis, 2(1), 50–58.
