PEMANFAATAN DATA PENGINDERAAN JAUH YANG BEBAS DIUNDUH UNTUK MENDAPATKAN BEBERAPA PARAMETER LAHAN. T.M. Basuki & N. Wahyuningrum BPTKPDAS

Transkripsi

1 PEMANFAATAN DATA PENGINDERAAN JAUH YANG BEBAS DIUNDUH UNTUK MENDAPATKAN BEBERAPA PARAMETER LAHAN T.M. Basuki & N. Wahyuningrum BPTKPDAS

2 1. PENDAHULUAN Penutupan lahan dan lereng penting dalam monev kinerja DAS Estimasi erosi Penentuan kelas kemampuan penggunaan lahan (KPL) Penutupan lahan bersifat dinamis, sementara monev harus dilakukan secara kontinyu

3 Penutupan lahan: Sensor pasif Land sattelite (Landsat) -5 TM dan -7ETM+ Satellite Probatoire d'observation de la Terre (SPOT) Moderate resolution imaging radiometer (MODIS) Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) IKONOS QuickBirds Hyperion-hyperspectral Worldview Citra yang diunduh dari Google Earth (misalkan QuickBirds) Landsat 8: Data collected by the Operational Land Imager (OLI) and the Thermal Infrared Sensor (TIRS) onboard the Landsat 8 satellite are available to download at no charge from GloVis, EarthExplorer, or via the LandsatLook Viewer.

4 Aktif sensor: Shuttle Imaging Radar-C (SIR- C band) Phase Arrayed L-band Synthetic Aperture Radar (PalSar) Kemiringan lereng DEM Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) DEM ASTER Light Detection and Ranging (LIDAR)

5 Tujuan studi: Mengkaji pemanfaatan citra dari Google Earth dan DEM-ASTER untuk mendapatkan informasi penutupan lahan dan informasi praktek konservasi tanah serta kemiringan lahan Memprediksi erosi dan evaluasi kelas KPL

6 2. LOKASI DAN METODE Lokasi Lokasi di Sub-DAS Samin, Kab. Karanganyar dan Sukoharjo, Hulu: berbukit-bukit, kelerengan curam sd sangat curam penutupan lahan hutan lindung, kebun sayur, pemukiman Tengah dan hilir: penutupan lahan didominasi tegal/sawah dan pemukiman dengan kemiringan lahan landai hingga datar.

7 Tahapan kegiatan Lereng diakses dari DEM ASTER preprocessing ---> klasifikasi kelas lereng accuracy asessment Penutupan lahan diperoleh dari QuickBirds yang diunduh dari Google Earth. Software yang digunakan adalah Google-earth Beta, GE_jpgextractor, dan Gesticher preprocessing klasifikasi accuracy assessment Overlay peta-peta untuk prediksi erosi Prediksi erosi per unit lahan dengan rumus USLE A = RKLSCP Overlay peta-peta yang digunakan untuk

8 Tabel 1. Kriterian kelas kemampuan penggunaan lahan No Hambatan Kelas I II III IV V VI VII VIII 1 Kontan e Tingkat Erosi e Terabai kan Ringan Sedang Berat Drainase w Terham bat Agak terhambat Sedang Cepat Sangat cepat Tekstur tanah s L, SiL SL, SCL, CL, SiCL LS, Si, SC, C, SiC S Struktur tanah s Granula r kasar Granular halus Blocky -platy Blocky Kedalaman tanah (cm) s > Regolith(cm) s > <10 8 Gravel (%) s >60 9 Prosentase s >80 singkapan (%) 10. Iklim c Bulan basah > 200 mm Kering <100 mm atau 5-6 c atau atau atau atau atau Slope (%) g >45 -

9 3. HASIL Kelas lereng Sebaran kelas lereng Sub-DAS Samin

10 Tabel 2. Matrik kesalahan klasifikasi lereng Sub-DAS Samin Klasifikasi lereng yang dihasilkan dari DEM ASTER Total Pengukura n lapangan 0-8% 8-15% 15-25% 25-45% > 45% klasifikas i Akurasi produsen 0-8% ,3% 8-15% ,7% 15-25% % 25-45% ,5% >45% ,4% Keseluruh an kelas Akurasi pengguna 76,6% 88,9% 66,7% 60% 100% Akurasi total (Overall accuracy): 79.5%

11 Penutupan lahan

12 Tabel 3. Matrik kesalahan klasifikasi penutupan lahan Sub-DAS Samin Pengecekan lapangan (Ground check) Hutan Kebun campur Klasifikasi citra dari Google Earth Pemu kiman Sawah Tegal Keselu ruhan klasifikasi Akurasi Produsen Hutan ,0% Kebun ,3% Pemukiman ,0% Sawah ,9% Tegal ,0% Keseluruhan kelas Akurasi Pengguna 76,9% 69,2% 60,0% 37,5% 91,7% Overall accuracy (Akurasi total): 70,3%

13 Tabel 3. Penutupan lahan pada berbagai kelas lereng di Sub-DAS Samin Penutup an lahan Persentase luas penutupan lahan terhadap luas Sub- DAS pada berbagai kelas lereng 0 8 % 8 15% % % >45 % Total Hutan 2,13 1,32 1,20 2,72 2,72 10,09 Kebun Campur 3,63 2,12 1,95 3,39 1,99 13,08 Pemukiman 16,27 4,83 1,90 0,77 0,11 23,87 Sawah 22,16 6,79 2,87 1,96 0,62 34,41 Tegal 10,22 3,88 1,45 1,39 0,42 17,36 Tubuh air 0,85 0,28 0,06 0,01 0,01 1,20 55,25 19,21 9,43 10,24 5,86 100,00

14 Konservasi tanah (a) (b) (c) (d)

15

16

17 Prediksi erosi menggunakan USLE pada berbagai penutupan lahan Penutupan lahan Persentase luasan pada masing-masing tingkat erosi < 15 ton/ha/th ton/ha/th ton/ha/th ton/ha/th > 480 ton/ha/th Hutan 2,1 1,7 1,2 5,2 0,0 Kebun Campur 3,6 2,9 1,9 4,6 0,0 Permukiman 0,0 16,0 5,1 1,9 0,9 Sawah 30,4 2,1 2,0 0,0 0,0 Tegal 0,0 14,1 1,5 1,6 0,2

18 Prediksi erosi Prediksi erosi menggunakan USLE di Sub-DAS Samin

19 Persentase KPL terhadap luas Sub-DAS Kemampuan penggunaan lahan IIIc IIIg IVs IVg Vs VIg VIIg Kelas kemampuan penggunaan lahan Hutan Kebun Campur Pemukiman Sawah Tegal Kondisi aktual penutupan lahan pada berbagai kelas kemampuan penggunaan lahan

20 4. KESIMPULAN Klasifikasi kelas lereng dengan menggunakan DEM ASTER menghasilkan akurasi total sebesar 79,5 % dengan nilai Kappa 0,67 Akurasi total 70% dengan Kappa 0,60 diperoleh pada klasifikasi penutupan lahan menggunakan citra Quickbird yang diunduh dari Google Earth Teknik konservasi tanah yang dapat diidentifikasi pada citra dari Google Earth hanya bersifat umum. Detil teknik konservasi tanah hanya bisa diperoleh dari hasil pengamatan di lapangan Tingkat erosi berat tidak hanya terjadi pada areal tegalan, namun juga dijumpai di hutan maupun pemukiman

21 KPL di Sub-DAS Samin didominasi oleh kelas IV dengan lereng sebagai faktor penghambat. Pemanfaatan citra yang dapat diunduh secara gratis dan memberikan hasil klasifikasi dengan akurasi yang baik merupakan salah satu alternatif untuk memperbaharui informasi penutupan lahan yang dinamis. Hal ini juga akan mengurangi anggaran pengumpulan data dalam rangka monitoring kinerja DAS.

22