Nama : I Gede Teguh Pribadi

NIM : 1304505093

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, biomass dedaunan  hijau, daerah dedaunan hijau yang merupakan nilai yang 

dapat diperkirakan untuk pembagian vegetasi.

Seperti perhitungan pada citra rasio, pada citra normalisasi juga menggunakan data channel 1

dan channel 2. Channel 1 terdapat dalam bagian dari spektrum dimana klorofil menyebabkan

adanya penyerapan terhadap  radiasi cahaya yang datang yang dilakukan saat fotosintesis,

sedangkan channel 2 terdapat dalam daerah spektral dimana struktur daun spongy

mesophyll menyebabkan adanya pantulan terhadap radiasi cahaya. Perbedaan respon dari

kedua channel ini dapat diketahui dengan transformasi rasio perbandingan

satu channel dengan channelyang lain

Perbandingan antara kedua channel adalah pertimbangan yang digunakan untuk mengurangi

variasi yang disebabkan oleh topografi dari permukaan bumi. Hal ini merupakan kompensasi

dari variasi pancaran sebagai fungsi dari elevasi matahari untuk daerah yang berbeda dalam

sebuah citra satelit. Perbandingan ini tidak menghilangkan efek additive yang disebabkan

oleh atmospheric attenuation,tetapi komponen dasar  untuk NDVI dan vegetasi saling

berhubungan. Latar belakang daratan berfungsi sebagai pemantul sinyal yang terpisah dari

vegetasi, dan berinteraksi dengan vegetasi melalui hamburan yang sangat banyak dari energi

radiasi.

Daerah Pembagian Nilai NDVI

Awan es, awan air, salju < 0

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

Tabel. Pembagian obyek berdasarkan nilai NDVI

Rentang nilai NDVI adalah antara -1.0 hingga +1.0. Nilai yang lebih besar dari 0.1 biasanya

menandakan peningkatan derajat kehijauan dan intensitas dari vegetasi. Nilai diantara 0 dan

0.1 umumnya merupakan karakteristik dari bebatuan dan lahan kosong, dan nilai yang kurang

dari 0 kemungkinan mengindikasikan awan es, awan uap air dan salju. Permukaan vegetasi

memiliki rentang nilai NDVI 0.1 untuk lahan savanna (padang rumput) hingga 0.8 untuk

daerah hutan hujan tropis.

Nilai NDVI dapat diperoleh yaitu dengan membandingkan pengurangan datachannel 2

dan channel 1 dengan penjumlahan dari kedua channel tersebut.

Sumber : https://benichi.wordpress.com/2008/11/28/ndvi/

Penginderaan Jarak Jauh

Menurut Lindgreen (1985) penginderaan jarak jauh merupakan variasi teknik yang

dikembangkan untuk perolehan dan analisis informasi tentang bumi. Informasi tersebut

berbentuk radiasi elektromagnetik yang dipantulkan dan dipancarkan dari permukaan bumi.

Universitas Sumatera Utara

Saat ini terdapat banyak program yang dapat menjalankan dan mengolah data-data spasial

yang diperoleh dari citra satelit seperti ERDAS, ENVI, atau ErMapper. ErMapper sendiri

merupakan salah satu program yang dapat dijalankan untuk melihat nilai NDVI pada citra

satelit dan nilai NDVI itu dapat diklasifikasikan menjadi beberapa jenis vegetasi ataupun yang

tidak bervegetasi.

Sumber : http://repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/41672/4/Chapter%20II.pdf

BAB IITINJAUAN PUSTAKA

2.1 Band RationingBand rationinng berarti membagi piksel dalam satu band oleh piksel yang sesuai dalam band

kedua. Alasan ini ada dua yaitu : Salah satunya adalah bahwa perbedaan antara kurva reflektansi spektral dari jenis permukaan dapat dibawa keluar. Yang kedua adalah pencahayaan, dan akibatnya cahaya dapat bervariasi, rasio antara diterangi dan daerah yang tidak diterangi dari jenis permukaan yang sama akan sama. Dengan demikian, ini akan membantu interpretasi citra, khususnya di kanal inframerah dekat / red (NIR / R). Dari spektral reflektansi umum pengamatan berikut dapat dilakukan: Vegetasi - NIR / R >>> 1, Air - NIR / R <1, Tanah - NIR / R> 1. NIR / R-citra dapat berfungsi sebagai pengklasifikasi citra, dan menunjukkan daerah yang bervegetasi pada khususnya. Oleh karena itu rasio ini telah berkembang menjadi berbagai indeks vegetasi yang berbeda.

Citra Asli

NIR/R (TM4/TM3), dengan range nilai 0 sampai 8, tanah sampai vegetasi, area vegetasi ditunjukkan oleh warna putih

NIR/R (stretched) dengan range nilai 16 sampai 254, diberikan peralihan kehalusan diantara tipe permukaan

2.2 Indeks VegetasiDalam aplikasi penginderaan jauh, indeks vegetasi merupakan cerminan tingkat kehijauan

vegetasi yang juga dapat digunakan sebagai parameter kondisi kekeringan. Indeks vegetasi dapat berubah disebabkan oleh kondisi ketersediaan air akibat pergantian musim. Kondisi indeks vegetasi rendah mengakibatkan penurunan produksi pangan, kebakaran, dan lain sebagainya. Untuk mengantisipasi akibat buruk tersebut, upaya pemantauan indeks vegetasi perlu dilakukan.

Indeks vegetasi merupakan nilai yang diperoleh dari gabungan beberapa spektral band spesifik dari citra penginderaan jauh. Gelombang indeks vegetasi diperoleh dari energi yang dipancarkan oleh vegetasi pada citra penginderaan jauh untuk menunjukkan ukuran kehidupan dan jumlah dari suatu tanaman. Tanaman memancarkan dan menyerap gelombang yang unik sehingga keadan ini dapat di hubungakan dengan pancaran gelombang dari objek-objek yang lain sehingga dapat di bedakan antara vegetasi dan objek selain vegetasi (Horning, 2004).

Tanaman hidup menyerap gelombang tampak (visible) biru dan merah serta memantulkan gelombang hijau, oleh karena itulah kenapa mata manusia melihat daun-daun tanaman yang hidup adalah berwarna hijau. Akan tetapi ada satu jenis gelombang lain yang juga di pantulkan oleh tanaman selain gelombang hijau, akan tetapi gelombang ini tidak dapat di lihat oleh mata ( invisible), gelombang ini adalah gelombang infra merah dekat.

Gambar 2.1 Beberapa Formula Indeks Vegetasi

2.2.1 Normalized Difference Vegetation IndexNDVI (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, biomass dedaunan  hijau, daerah dedaunan hijau yang merupakan nilai yang  dapat diperkirakan untuk pembagian vegetasi.

Seperti perhitungan pada citra rasio, pada citra normalisasi juga menggunakan data channel 1 dan channel 2. Channel 1 terdapat dalam bagian dari spektrum dimana klorofil menyebabkan adanya penyerapan terhadap  radiasi cahaya yang datang yang dilakukan saat fotosintesis, sedangkan channel 2 terdapat dalam daerah spektral dimana struktur daun spongy mesophyll menyebabkan adanya pantulan terhadap radiasi cahaya. Perbedaan respon dari kedua channel ini dapat diketahui dengan transformasi rasio perbandingan satu channel dengan channel yang lain.

Perbandingan antara kedua channel adalah pertimbangan yang digunakan untuk mengurangi variasi yang disebabkan oleh topografi dari permukaan bumi. Hal ini merupakan kompensasi dari variasi pancaran sebagai fungsi dari elevasi matahari untuk daerah yang berbeda

dalam sebuah citra satelit. Perbandingan ini tidak menghilangkan efek additive yang disebabkan oleh atmospheric attenuation, tetapi komponen dasar  untuk NDVI dan vegetasi saling berhubungan. Latar belakang daratan berfungsi sebagai pemantul sinyal yang terpisah dari vegetasi, dan berinteraksi dengan vegetasi melalui hamburan yang sangat banyak dari energi radiasi.

Tabel Pembagian obyek berdasarkan nilai NDVI

NDVI=NIR−redNIR+red

Rentang nilai NDVI adalah antara -1.0 hingga +1.0. Nilai yang lebih besar dari 0.1 biasanya menandakan peningkatan derajat kehijauan dan intensitas dari vegetasi. Nilai diantara 0 dan 0.1 umumnya merupakan karakteristik dari bebatuan dan lahan kosong, dan nilai yang kurang dari 0 kemungkinan mengindikasikan awan es, awan uap air dan salju. Permukaan vegetasi memiliki rentang nilai NDVI 0.1 untuk lahan savanna (padang rumput) hingga 0.8 untuk daerah hutan hujan tropis. Nilai NDVI dapat diperoleh yaitu dengan membandingkan pengurangan data channel 2 dan channel 1 dengan penjumlahan dari kedua channel tersebut. Beberapa rumus NDVI untuk beberapa citra satelit :NOAA AVHRR: X1= Band1 X2 = Band2MSS: X1 = Band2 X2 = Band4TM5: X1= Band3 X2 = Band4TM7: X1 = Band3 X2 = Band4SPOT: X1 = Band2 X2 = Band3

2.2.2 RVI, TVI, DVIRatio Vegetation Index (RVI)Telah dikemukakan beberapa ahli bahwa untuk menghitung beberapa perbedaan level pada

cahaya matahari dengan menggunakan rasio dari radiasi NIR atau inframerah dekat dan radiasi pada panjang gelombang red atau merah indeks vegetasi ini dinamakan Ratio Vegetation Index yang selanjutnya disebut RVI. Meskipun pada kenyataannya indeks ini tidak terlalu peka pada beberapa kondisi cahaya.

RVI= NIRred

Indeks ini sensitive terutama pada variasi radiasi merah. Indeks ini biasa digunakan untuk membuktikan antara perbedaan dari permukaan batuan, mineral pada daerah gersang dan pada daerah yang tidak terdapat tutupan vegetasinya. RVI terletak antara 0 hingga +1.

Transformed Vegetation Index (TVI)Transformed Vegetation Index (TVI) diperkenalkan oleh Deering et al. (1975). Pada jenis

indeks vegetasi ini ditambahkan konstanta 0,5 sampai semua nilai-nilai dan kemudian mengambil akar kuadrat dari hasil. Hal ini dilakukan untuk mengurangi kemungkinan mendapatkan nilai negatif dan akar kuadrat dimaksudkan untuk mendapatkan nilai koreksi perkiraan distribusi Poisson NDVI untuk distribusi normal. (Ini berarti bahwa nilai NDVI input minimum harus lebih

Daerah Pembagian Nilai NDVIAwan es, awan air, salju < 0Batuan dan lahan kosong 0 – 0.1Padang rumput dan semak belukar

0.2 – 0.3

Hutan daerah hangat dan hutan hujan tropis

0.4 – 0.8

dari -0.5, jika nilai negatif akan tetap). Namun persamaan ini tidak meningkatkan kemampuan deteksi vegetasi, dibandingkan dengan NDVI.

TVI = √ (NIR-RED) / (NIR + RED) +0.5Perry dan Lautenschlager (1984) kemudian mengusulkan Corrected Transformed

Vegetation Index (CTVI) untuk mengoreksi kemungkinan nilai negatif di TVI.Difference Vegetation Index (DVI)Indeks vegetasi ini yaitu indeks yang akan bernilai besar pada permukaan vegetasi. Indeks

ini akan bernilai negatif pada permukaan ini dimana pantulan inframerah dekat lebih rendah dibandingkan pantulan cahaya tampak dan indeks ini akan bernilai mendekati 0 pada permukaan dengan pantulan yang mirp dan terletak pada kedua panjang gelombang antara batuan dan tanah kosong, indeks ini terletak diantara nilai 0 sampai tak hingga.

Meskipun mudah dalam penghitungannya, indeks ini sangat sensitif pada kondisi lingkungan dengan bertambah besarnya intensitas cahaya matahari maka akan bertambah pula radiasi pada panjang gelombang inframerah dekat dan merah yang terekam oleh sensor. Hal ini terjadi karena pengaruh dari sudut pancaran dari sinar matahari yang berubah – ubah. Formula yang digunakan pada indeks vegetasi ini yaitu :

DVI=NIR−redPada NIR atau inframerah dekat yang terletak pada panjang gelombang 0,76 – 0,90 μm atau biasa disebut dengan kanal atau band 4 dan Red atau merah yang terletak pada kanal atau panjang gelombang 0,63 – 0,69 μm atau biasa disebut dengan band 3.

2.3 Satelit Landsat (7 dan 8)2.3.1 Saluran Spektral Indeks Vegetasi pada Citra Landsat 7

Data Landsat TM (Thematic Mapper) diperoleh pada tujuh saluran spektral yaitu tiga saluran tampak, satu saluran inframerah dekat, dua saluran inframerah tengah, dan satu saluran inframerah thermal. Lokasi dan lebar dari ketujuh saluran ini ditentukan dengan mempertimbangkan kepekaannya terhadap fenomena alami tertentu dan untuk menekan sekecil mungkin pelemahan energi permukaan bumi oleh kondisi atmosfer bumi.Jensen (1986) mengemumakan bahwa kebanyakan saluran TM dipilih setelah analisis nilai lebihnya dalam pemisahan vegetasi, pengukuran kelembaban tumbuhan dan tanah, pembedaan awan dan salju, dan identifikasi perubahan hidrothermal pada tipe-tipe batuan tertentu.

Data TM mempunyai proyeksi tanah IFOV (instantaneous field of view) atau ukuran daerah yang diliput dari setiap piksel atau sering disebut resolusi spasial. Resolusi spasial untuk keenam saluran spektral sebesar 30 meter, sedangkan resolusi spasial untuk saluran inframerah thermal adalah 120 m (Jensen,1986). Dari kombinasi-kombinasi yang menghasilkan gambar dengan warna yang berbeda dapat mempermudah dalam proses klasifikasi tutupan dan penggunaan lahan yang akan dilakukan. Contohnya pada saat ingin mengetahui daerah yang memiliki vegetasi maka bisa digunakan kombinasi RGB 4,3,2Band-band pada Landsat-TM dan kegunaannya (Lillesand dan Kiefer, 1997)

Band Panjang Gelombang (m) Spektral Kegunaan

1 0.45 0.52 Biru Tembus terhadap tubuh air, dapat untuk pemetaan air, pantai, pemetaan tanah, pemetaan tumbuhan, pemetaan kehutanan dan mengidentifikasi budidaya manusia

2 0.52 0.60 Hijau Untuk pengukuran nilai pantul hijau pucuk tumbuhan dan

Band Panjang Gelombang (m) Spektral Kegunaan

penafsiran aktifitasnya, juga untuk pengamatan kenampakan budidaya manusia

3 0.63 0.69 Merah Dibuat untuk melihat daerah yang menyerap klorofil, yang dapat digunakannuntuk membantu dalam pemisahan spesies tanaman juga untuk pengamatan budidaya manusia

4 0.76 0.90 Infra merah dekat

Untuk membedakan jenis tumbuhan aktifitas dan kandungan biomas untuk membatasi tubuh air dan pemisahan kelembaban tanah

5 1.55 - 1.75 Infra merah sedang

Menunjukkan kandungan kelembaban tumbuhan dan kelembaban tanah, juga untuk membedakan salju dan awan

6 10.4 - 12.5 Infra Merah Termal

Untuk menganallisis tegakan tumbuhan, pemisahan kelembaban tanah dan pemetaan panas

7 2.08 2.35 Infra merah sedang

Berguna untuk pengenalan terhadap mineral dan jenis batuan, juga sensitif terhadap kelembaban tumbuhan

2.3.2 Saluran Spektral Indeks Vegetasi pada Citra Landsat 8Satelit landsat 8 memiliki sensor Onboard Operational Land Imager (OLI) dan Thermal

Infrared Sensor (TIRS) dengan jumlah kanal sebanyak 11 buah. Diantara kanal-kanal tersebut, 9 kanal (band 1-9) berada pada OLI dan 2 lainnya (band 10 dan 11) pada TIRS. Sebagian besar kanal memiliki spesifikasi mirip dengan landsat 7. Landsat 8 memiliki 9 kanal sebagai berikut

No Kanal

Kanal Kisaran spektral (nm)

Penggunaan Data

GSD (resolusi spasial)

Radiance (W/m2sr µm),typical

SNR (typical)

1 Biru 433-453 Aerosol/coastal zone

30 m 40 130

2 Biru 450-515 Pigments/scatter /coastal

30 m (Kanal-

40 130

3 Hijau 525-600 Pigments/coastal 30 100

4 Merah

630-680 Pigments/coastal 22 90

5 Infra 845-885 Foliage/coastal 14 90

No Kanal Kanal

Kisaran spektral (nm)

Penggunaan Data

GSD (resolusi spasial)

Radiance (W/m2sr µm),typical

SNR (typical)

merah dekat (NIR)

kanal wari- san TM)

6 SWIR 2 1560-1660 Foliage 4.0 100

7 SWIR 3 2100-2300 Minerals/litter/no scatter

1.7 100

8 PAN 500-680 Image sharpening 15 m 23 80

9 SWIR 1360-1390 Cirruscloud detection

30 m 6.0 130