HASIL ANALISA KADAR NITROGEN VEGETASI PADI DENGAN DATA HYPERSPECTRAL MENGGUNAKAN INDEX VEGETASI (STUDI KASUS: KARAWANG)

Rohmatul Lathifah, Bangun Muljo Sukojo

Abstract


Vegetasi merupakan unsur utama dalam rantai makanan. Semua rantai makanan rantai utamanya dimulai dengan tanaman atau vegetasi, untuk manusia terutama di Indonesia rantai utama yang paling banyak digunakan adalah padi. Untuk memenuhi rantai utama tersebut diperlukan teknologi yang tepat untuk memonitor keberadaan vegetasi tersebut. Keberadaan vegetasi tersebut dapat dideteksi dari kadar nitrogen yang ada. Semakin besar kadar nitrogen pada vegetasi tersebut, berarti kemungkinan untuk vegetasi tersebut bertahan hidup sangat besar. Teknologi hyperspectral yang memiliki ratusan kanal mampu menyajikan spektral yang kontinu pada setiap objek yang diamati sehingga melalui data hyperspectral kadar nitrogen vegetasi dapat dideteksi dan diamati. Pemetaan kadar nitrogen vegetasi dilakukan pada citra HyMap dengan metodeindeks vegetasi Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI) dan Normalized Different Nitrogen Index (NDNI) yang digunakan untuk mendeteksi kadar nitrogen yang terkandung dalam vegetasi padi dari nilai spektral yang ditampilkan.Dari pemetaan kadar nitrogen dihasilkan pembagian kelas-kelas kadar nitrogen, 8 kelas untuk hasil olahan menggunakan OSAVI dan NDNI. Kedua metode indeks vegetasi ini sama-sama memiliki korelasi yang kuat antara data hyperspectral dan data fieldspectro yaitu R= 0,881843 untuk OSAVI dan R= 0,741428 untuk NDNI. Hal ini menunjukkan pemetaan kadar nitrogen vegetasi dengan metode indeks vegetasi OSAVI dan NDNI sama-sama mempunyai korelasi yang kuat. Tetapi jika dibandingkan akan lebih baik menggunakan indeks vegetasi OSAVI.


Keywords


HyMap;indeks vegetasi;NDNI;OSAVI;padi;vegetasi

Full Text:

PDF

References


Knipling, E.B., (1970), “Physical and physiological basis for the reflectance of visible and near-infrared radiation from vegetation”, Remote Sensing of Environment, Vol. 1, hal. 155–159.

Wang et al. 2008. “Optimal wave kanal identification for estimation of leaf area index of paddy rice” Journal of Zheijang UniversityScience B. 9 (12) 953-963.

]Wahid, D.A., Ishiguro, E., Shimotashiro, T., Hirayama, S., Ueda, K., (2003), “Study on relationship among LAI, DW, fPAR and spectral reflectance in paddy rice”, Journal of Agriculture and Meteorology., Vol. 59, N0. 1, hal. 13-21.

Lichtenthaler, H. K. (1996), “Vegetation Stress: An Introduction to the Stress Concept in Plants”, Journal of Plant Physiol, Vol. 148, hal. 4–14.

Nadirah, Muljosukojo, B., Hariyanto, T., Sadly, M., Evri, M., Mulyono, S.,.” Prediksi kandungan nitrogen daun padi dengan analisis pergeseran tepi kanal merah (red edge shift) data hyperspectral”. Jurnal Sains dan Teknologi Indonesia (ISTI) BPPT Volume 11 Nomor 3, Desember 2009.

Baret, F., Jacquemoud, S., G., Leprieur, C., and Guyot, G., (1990), “Are spectral shifts an operational concept? Critical analysis of theoretical and experimental results”, In: Proc. Airborne Geoscience Workshop, 4-5 June, Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology Pasadena, CA, USA, hal. 58-71.




DOI: http://dx.doi.org/10.12962/j24423998.v9i2.760

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
Geoid Journal of Geodesy and Geomatics by Department of Geomatics Engineering - ITS is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.