Dedi Irawadi Kepala Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh KLHK, Jakarta, 25 April 2016
Dukungan teknologi satelit penginderaan jauh terhadap REDD+ di Indonesia Pemanfaatan penginderaan jauh sektor kehutanan Harian: Deteksi Hotspot Bulanan: Indikasi derestasi bulanan dengan MODIS Tahunan: Pemantauan deforestasi tahunan dengan Landsat Permintaan: luas kebakaran hutan Ketersediaan data penginderaan jauh di LAPAN Tantangan
E = A X EF E : jumlah emisi A : data aktivitas (jumlah bahan penghasil emisi) EF : faktor emisi Aktivitas dari emisi sektor lahan: Luas perubahan lahan, berupa: 1. deforestation, 2. degradation, 3. reforestation Dukungan Teknologi Penginderaan Jauh untuk data Aktivitas: 1. Penyediaan data (Optis, Radar, Lidar) 2. Metoda pengolahan data untuk menghasilkan perubahan lahan
LAPAN terlibat dalam kegiatan INCAS sejak 2009 dibawah kegiatan Indonesia-Australia Forest Carbon Partnership (IAFCP). Program ini terdiri dari 2 komponen teknis: a. The remote sensing component, Land Cover Change Analysis (LCCA), yang menyediakan informasi spasial detail untuk memonitor perubahan hutan untuk seluruh Indonesia melalui data satelit penginderaan jauh. b. the biomass component yang meliputi pengukuran dan modeling biomasa, forest disturbance mapping, and estimasi carbon stock untuk menghasilkan carbon accounts.
Kedua komponen ini adalah langkah awal untuk mentransfer mengadaptasi pengetahuan dan pengalaman yang dilakukan oleh Australia dan membangun sistem yang operasional disesuaiakn dengan kemampuan dan kondisi di Indonesia.
Tujuan awal: Membangun wall-to-wall of cloud-free mosaic data untuk seluruh wilayah Indonesia serta forest extent and change pada perioda 2000-2009 menggunakan data Landsat melalui metoda yagn konsiten secara nasional Mengkaji feasibilitas untuk mengintegrasikan sumber data lain, seperti radar dan data-data satelit selain Landsat. Membangun metoda untuk mendeteksi develop methods for deforestation and forest degradation. Menghasilkan produk sebagai input untuk aktivitas carbon accounting. Update: Menghasilkan produk tahunan (2010-2014) data cloud-free mosaic berbasis Landsat Membangun methodology untuk mengintegrasikan data Landsat-8 untuk tahun 2013 dan update selanjutnya.
Note: Picture : RGB 543 45-50oC 50-55oC >55oC
MODIS Composite MayJuly 2011 Legend : Green : Vegetation Red : Bare Soil Note : changing from green/vegetation (in 2011) to red/bare soil (in 2012) indicates vegetation loss MODIS Composite MayJuly 2012
Landsat--8: 20130812 Landsat Landsat--8: 20140815 Landsat indikasi Deforestasi dari data MODIS bulan 1-9, 2014
(2009) (2010) (2011) (2012) Forest/Non-Forest (2008) Forest Non-Forest
Forest cover change (2000-2012) Forest (2000-2012) Multiple change (2000-2012) Clearing (2000-2012) Revegetation (2000-2012) Non-Forest (2000-2012)
Dibatas perkebunan Asap yang meluas Asap tebal terpantau di dekat hutan Daerah Dumai-Bengkalis-Siak
SPOT-6 Aqua Resolusi rendah ( 250 meter) Terra/Aqua SNPP NOAA-18/19 MetOp Landsat-8 Resolusi menengah (15-30 meter) Landsat-7 Landsat-8 Resolusi tinggi ( 1.5 meter) SPOT-6 SPOT-7
Lebar sapuan: 185 km x 170 km Resolusi spasial: Kanal 1-7 dan 9 OLI multispetral: 30 meter. Kanal 8 OLI pankromatik: 15 meter. Kanal 10-11 TIRS: 100 meter tetapi diresample menjadi 30 meter agar sesuai dengan data kanal OLI multispektral. Siklus pengulangan: 16 hari Level-level pengolahan data: Standard terrain correction (L1T) Systematic terrain correction (L1Gt) Systematic correction (L1G)
Lebar sapuan: 60 km x 60 km (nadir) Resolusi spasial: 1.5 m (B&W) Kanal spektral: Pan: 0.450-0.745 µm Blue: 0.450-0.520 µm Green: 0.530-0.590 µm Red: 0.625-0.695 µm Near IR: 0.760-0.890 µm Banda Aceh (SPOT-6, 30 Des 2015)
January 2014 Feb. 2014 March 2014 April 2014 May 2014 June 2014
Mosaik Tahun 2014 Mosaik Tahun 2015
Jml Data Keterangan: Warna Hitam : Belum ada data yang bebas awan Jumlah data: 4616 scene Pengolahan : klasifikasi awan, yang awan diberi warna hitam 2000 1500 1000 500 0 2013 2014 2015 2016
Data resolusi tinggi pengadaan 2013 dan 2014 (Pleiades) Data resolusi tinggi pengadaan 2015 (Pleiades, QB, WV, GeoEye) Luas total ketersediaan data: 997.218 km2
1. Peningkatan ketelitian 2. Kecepatan pengolahan (Otomatisasi) 3. Near real time
Koordinasi dengan instansi terkait (KLHK), LAPAN akan mendukung pada: Pengolahan data sampai pada mosaik bebas awan Klasifikasi secara digital, dengan menggunakan Blade server yang ada Assesment ketelitian hasil Perbaikan metoda pengolahan