GIS untuk Penginderaan Jauh dan Indeks Vegetasi

Penginderaan jauh mempunyai kemampuan untuk menghasilkan data spasial yang susunan geometrinya mendekati keadaan sebenarnya dari permukaan bumi dalam jumlah yang banyak dan waktu yang cepat. Keadaan ini membutuhkan suatu sistem pengelolaan dan penanganan data yang tepat dan efisien sehingga informasi spasial dari citra penginderaan jauh yang diperoleh dapat berguna untuk kepentingan yang luas.

Penginderaan jauh tidak pernah lepas dari Sistem Informasi Geografi (SIG). Data-data spasial hasil penginderaan jauh merupakan salah satu data dasar yang dipergunakan dalam analisis SIG. Dalam perkembangannya data-data SIG juga berguna dalam pengolahan data penginderaan jauh (Barus dan Wiradisastra, 2000). SIG sangat baik dalam proses manajemen data, baik itu data atribut maupun data spasialnya. Integrasi antara data spasial dan data atribut dalam suatu sistem terkomputerisasi yang bereferensi geografi merupakan keunggulan dari SIG.

Data penginderaan jauh merupakan data hasil pantulan objek dari berbagai panjang gelombang yang di tangkap oleh sebuah sensor dan mengubahnya menjadi data numerik serta bisa dilihat dalam bentuk grafik atau citra (imaginery) (Purwadhi, 2001). Sedangkan pemanfaatan data-data penginderaan jauh dilakukan karena tersedia dalam jumlah yang banyak, mampu memperlihatkan dearah yang sangat luas, tersedia untuk daerah yang sulit terjangkau, tersedia untuk waktu yang cepat, dan dapat memperlihatkan objek yang tidak tampak dalam wujud yang bisa dikenali objeknya (Sutanto, 1989). Salah satu contoh aplikasi data penginderaan jauh adalah untuk melihat indeks vegetasi dan mengestimasi jumlah penyerapan Carbon Dioksida (CO2) oleh tanaman. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) merupakan metode yang sering digunakan untuk memanfaatkan data spektral indeks vegetasi (Spectral Vegetation Index (SVI)) dari penginderaan jauh. Spektral indeks vegetasi dari data penginderaan jauh terbentuk karena adanya perbedaan pantulan gelombang dari daun tanaman hidup dengan objek-objek yang lain dipermukaan bumi pada panjang gelombang hijau (visible) dan infra merah dekat (invisible) (Horning, 2004)

Kemampuan suatu citra (imaginery) menangkap dan menampilkan suatu informasi dari permukaan bumi sangat tergantung dari resolusi spasial, resolusi temporal, resolusi radiometrik dan resolusi spektralnya (Purwadhi, 2001). Setiap jenis citra mempunyai jenis resolusi yang berbeda-beda baik itu resolusi spasial, resolusi temporal, resolusi radiometrik maupun resolusi spektralnya sehingga mengakibatkan kemampuan suatu citra dalam menangkap dan menampilkan informasi juga berbeda-beda. Keadan ini juga terjadi pada kemampuan citra dalam menangkap dan menampilkan informasi indeks vegetasi.

Gambar disamping adalah contoh gambar citra dimana yang diperlihatkan adalah sebaran vegetasi yang didukung oleh tampilan dari citra ikonos. dan gambar di bawahnya adalah sebaran warna indeks vegetasi yang diolah melalui program2 GIS.

Pengolahan data penginderaan jauh dengan memanfaatkan SIG diharapkan mampu memberikan informasi secara cepat dan tepat sehingga dapat digunakan sesegera mungkin untuk keperluan analisis dan manipulasi data.

Pranala di Blog ini:

PETA
ArcView GIS
Modul ArcView
GPS (Global Positioning System)
Proyeksi Peta
Aplikasi GIS untuk Klasifikasi Iklim Schmidt-Ferguson
Implementasi SIG dalam Menunjang Pertanian Berkelanjutan
Sistem Informasi Geografi (SIG)/Geographic Information System (GIS)
Pemasukan Data Dalam Sistem Informasi Geografi (SIG)
Digitasi Peta Secara Otomatis Lewat ArcGIS
Sistem Informasi Geografi Perikanan; Sebuah Wacana
GIS untuk Penginderaan Jauh dan Indeks Vegetasi
Cara memotong data bentuk raster di ArcView
Peta Jenis Tanah Bali
Data Indonesia Dalam Bentuk *.shp (Gratisssss….!!!)
Sistem Informasi Geografi Perikanan; Sebuah Wacana
Interpretasi Citra Penginderaan Jauh
Penginderaan Jauh
Joint Tabel di ArcView
Vegetation Index
Registrasi Peta di ArcView Menggunakan Extension Register and Transform tool
Prediksi Erosi dengan USLE dan Sistem Informasi Geografi
PERENCANAAN PENGELOLAAN WILAYAH PESISIR DENGAN MEMANFAATKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFI DAN DATA PENGINDERAAN JAUH
Evaluasi Kesesuaian Curah Hujan, Temperatur dan Ketinggian untuk Tanaman Pisang dengan GIS
Cara memotong file image di ArcView
PERUBAHAN LUASAN TANAMAN MANGROVE DI TAHURA NGURAH RAI – BALI
PERTUKARAN CO2 ANTARA ATMOSFER DAN LAUT: Pendahuluan
Aplikasi SIG dalam Proses Perencanaan
Buka Data SRTM Lewat ArcView
EVALUASI ZONA AGROKLIMAT KLASIFIKASI SCHIMIDT-FERGUSON DI PULAU LOMBOK
PERTUKARAN CO2 ANTARA ATMOSFER DAN LAUT: Eksplorasi Data Penginderaan Jauh – Kecepatan transfer gas CO2
About these ads

7 Tanggapan to “GIS untuk Penginderaan Jauh dan Indeks Vegetasi”

  1. La awir Says:

    mo nanya la an.. namamu mirip2 karakter orang buton. Orang butonkah??
    kalo olah citra untuk kenampakan lamun atau rumput laut bagaiaman?
    Tx

  2. La An Says:

    @La Awir
    bukan mas, saya asli bima. ngolahnya biasan aja, tinggal metode apa yg di gunakan. bisanya sih metodenya analisis citra multispektral

  3. taufiq Says:

    bisa script ga?

    udah pernah punya produk??

    kalau menghubungkan SIG dengan VB (visual basic) bisa ga?

    udah pernah pakai map object?

  4. agung Says:

    kk kirimin aku tentang manfaat pengindeaan jauh dan hasilnya ya kk

    makasih!!!!!!

  5. FITHRI Says:

    hallo semua mau tanya juga donk…
    yang tau wajib jawab..!!!!!
    emmm INTEGRASI ma INTERPRETASI sama ga ci..

  6. Dkust Says:

    ada yang punya data kependudukan/BPS tahun 2008 ga?
    lagi butuh banget. kalo ada bisa send infonya ke email saya.
    trim’s

  7. Dkust Says:

    untuk harga kita bisa negosiasikan… di tunggu yaaa???


Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s

  • counter
  • Add to My Yahoo!
  • Powered by WordPress - WordPress Blogs Directory
  • Top Academics blogs
  • Bookmark and Share
  • Monitored by Pingdom
  • Review www.mbojo.wordpress.com on alexa.com
  • free counters
  • Read this FREE online!
  • Ikuti

    Get every new post delivered to your Inbox.

    Bergabunglah dengan 63 pengikut lainnya.