TUGAS PRAKTIKUM

PENGINDERAAN JAUH UNTUK VEGETASI DAN

PENGGUNAAN LAHAN

(GKP 0206)

DISUSUN OLEH :

Nama : Eksi Hapsari

NIM : 10/305104/GE/06966

Prodi : Kartografi dan Penginderaan Jauh

UNIVERSITAS GADJAH MADA

FAKULTAS GEOGRAFI

YOGYAKARTA

2012

Indeks Vegetasi

1. Ratio Vegetation Index (RVI)

Ratio Vegetation Index (RVI) adalah rasio indeks vegetasi yang pertama kali

dijelaskan oleh Yordania (1969). RVI merupakan indeks vegetasi yang paling sederhana dan

banyak digunakan meskipun terdengar mengenai indeks vegetasi ini. Umumnya 

dalam penginderaan jauh, indeks vegetasi ini menggunakan rasio band untuk menghilangkan 

berbagai efek Albedo. Banyak orang menggunakan rasio antara band inframerah dekat (NIR)

dengan band merah sebagai komponen vegetasi, ini sebenarnya yang disebut RVI

tersebut. Nilai dari RVI ini dari rentang 0 hingga tak terbatas.

Rumus RVI: 

RVI =

2. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)

Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) adalah suatu persamaan yang

memperhitungkan nilai pantulan pada band inframerah yang dipantulkan oleh tanaman.

Tanaman hijau menyerap radiasi matahari, untuk mereka gunakan sebagai sumber energi

dalam proses fotosintesis. Alasan NDVI terkait dengan vegetasi adalah bahwa vegetasi sehat

memantulkan spektrum elektromagnetik dengan sangat baik di bagian inframerah dekat. 

Daun hijau memiliki reflektansi 20% atau kurang dalam kisaran 0,5-0,7 mikron (hijau ke

merah) dan sekitar 60% di kisaran 0,7-1,3 mikron (inframerah dekat). 

Pantulan spektral sendiri adalah rasio dari pantulan radiasi yang masuk dalam masing-

masing band spektral secara individu, maka nilai yang diambil antara 0,0 dan 1,0. Dengan

demikian, NDVI memiliki nilai yang bervariasi antara -1,0 dan +1,0.

Nilai negatif dari NDVI (nilai mendekati -1) sesuai dengan nilai pantulan air pada laut

yang dalam. Nilai mendekati nol (-0.1 sampai 0,1) umumnya sesuai dengan daerah tandus

batu, pasir, atau salju. Nilai-nilai positif yang rendah mewakili belukar dan padang rumput

(sekitar 0,2 sampai 0,4), sementara nilai-nilai tinggi menunjukkan hutan hujan subtropis dan

tropis (nilai mendekati 1). Kisaran khas adalah antara sekitar -0.1 (untuk area tidak terlalu

hijau) sampai 0,6 (untuk daerah yang sangat hijau). 

Secara keseluruhan, NDVI memberikan perkiraan kasar dari kesehatan vegetasi dan

sarana pemantauan perubahan vegetasi dari waktu ke waktu. NDVI ini merupakan indeks

vegetasi yang paling terkenal dan sering digunakan untuk mendeteksi tutupan kanopi

tanaman hijau dengan data penginderaan jauh multispektral. 

Rasio NDVI dihitung dengan membagi perbedaan nilai pantulan objek pada band

inframerah dekat (NIR) dan merah dengan jumlah dari nilai pantulan objek pada band NIR

dan band merah untuk setiap pixel. Kelebihan kedua saluran ini adalah baik untuk

mengidentifikasi objek vegetasi, di mana obyek vegetasi akan memberikan

tanggapan spektral yang tinggi. Transformasi NDVI mengikuti persamaan berikut

(Jensen, 1998)

RVI dan NDVI secara fungsional setara dan terkait satu sama laindengan persamaan berikut:

NDVI =

3. Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI)

Di daerah dimana tutupan vegetasi rendah (yaitu, <40%) dan permukaan tanah yang

terbuka, reflektansi cahaya dalam spektrum merah dan inframerah-dekat dapat

mempengaruhi nilai indeks vegetasi. Hal ini akan menjadi masalah ketika perbandingan

dilakukan di seluruh jenis tanah yang berbeda dan memungkinkan mencerminkan jumlah

cahaya yang berbeda dalam panjang gelombang inframerah dekat dan merah (yaitu, tanah

dengan nilai-nilai kecerahan yang berbeda). Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI)

dikembangkan sebagai modifikasi dari NDVI dengan mengoreksi pengaruh kecerahan tanah

ketika tutupan vegetasi rendah.

SAVI disusun mirip dengan NDVI tetapi dengan penambahan "faktor koreksi

kecerahan tanah”

di mana NIR adalah nilai reflektansi dari band inframerah dekat, RED adalah nilai reflektansi

dari band merah, dan L adalah faktor koreksi kecerahan tanah. Nilai L bervariasi tergantung

jumlah atau penutup vegetasi hijau yang ada. Di daerah yang memiliki persentase vegetasi

yang sangat tinggi (L = 0), dan di daerah tanpa vegetasi hijau (L = 1). Secara umum, L = 0,5

bekerja dengan baik dalam kebanyakan situasi dan meruapakan nilai tetapan yang digunakan.

Ketika L = 0, maka Savi = NDVI. Output dari SAVI adalah lapisan gambar baru dengan nilai

mulai dari -1 sampai 1. Semakin rendah nilai, semakin rendah jumlah / penutup vegetasi

hijau.

4. Modified Soil Adjusted Vegetation Index (MSAVI)

Modified Soil Adjusted Vegetation Index (MSAVI) dan versi terkahir menjadi

MSAVI2, adalah indeks vegetasi yang berusaha untuk mengatasi beberapa keterbatasan

NDVI bila diterapkan pada daerah dengan tingkat tinggi permukaan tanah terbuka. Masalah

dengan indeks vegetasi (SAVI) adalah dia menentukan faktor koreksi kecerahan tanah (L)

melalui trial and error dan berdasarkan jumlah vegetasi di daerah penelitian. Tidak hanya itu,

hal tersebut menyebabkan sebagian besar orang hanya menggunakan nilai default L = 0,5,

tetapi juga menciptakan masalah logika melingkar yang perlu diketahui bahwa jumlah

vegetasi/ penutup sebelum Anda bisa menerapkan SAVI yang seharusnya memberikan

informasi berapa banyak vegetasi yang ada. Qi et al. (1994a) mengembangkan MSAVI, dan

kemudian MSAVI2 (Qi et al. 1994b) untuk lebih dapat dipercaya dan mempermudah

menghitung faktor koreksi kecerahan tanah.

Rumus untuk menghitung MSAVI sama dengan SAVI, yakni :

di mana RED adalah nilai pantulan pada band merah, NIR adalah nilai pantulan pada band

inframerah dekat, dan L adalah faktor koreksi kecerahan tanah.

Perbedaan antara SAVI dan MSAVI, berada dalam bagaimana L dihitung. Dalam

SAVI, L diestimasi berdasarkan berapa banyak vegetasi yang ada

(tapi itu umumnya tetap berupa nilai 0,5). MSAVI menggunakan

rumus berikut untuk menghitung L:

di mana s adalah kemiringan dari garis tanah

"Fitur Space" gambar seperti ini diciptakan oleh grafik nilai reflektansi band merah terhadap

nilai-nilai pantulan pada inframerah dekat untuk setiap pixel dalam sebuah gambar. Ketika

plot fitur ruang band merah vs band inframerah dekat dibuat, garis tanah dapat diidentifikasi

dengan kombinasi nilai-nilai piksel merah dan inframerah-dekat di mana vegetasi tidak lagi

terjadi. Kemiringan garis ini tanah digunakan dalam menghitung L dalam persamaan

MSAVI.

Qi et al. (1994b), memulai dengan persamaan MSAVI, kemudian diganti 1-MSAVI

(n) untuk berbagai n dan kemudian memecahkan persamaan rekursif sampai MSAVI (n) =

MSAVI (n-1). Ini menghasilkan rumus berikut :

Rumus ini biasa disebut MSAVI2, yang menghilangkan kebutuhan untuk menemukan

garis tanah dari plot fitur-ruang atau bahkan secara eksplisit menentukan faktor koreksi

kecerahan tanah.

Output dari MSAVI atau MSAVI2 adalah lapisan gambar baru yang mewakili kehijauan

vegetasi dengan nilai mulai dari -1 sampai +1.

5. Transformed Soil Adjusted Vegetation Index (TSAVI)

Transformed Soil Adjusted Vegetation Index (TSAVI) adalah indeks vegetasi yang

dikembangkan oleh Baret dkk. (1989) dan Baret dan Guyot (1991). TSAVI ini merupakan

indeks rasio di mana garis isovegetasi berada di kuadran negatif band merah dan kuadran

negatif NIR pada plot feature space. Parameter "x" telah "disesuaikan sehingga

meminimalkan efek latar belakang tanah, x bernilai 0,08. Nilai TSAVI berkisar antara -1

sampai +1.

Rumus TSAVI :

TSAVI = (s * (NIR - s * R - a)) / (a * NIR + R - a * s + X * (1 + s^2))

a = intersep garis tanah,

s = kemiringan garis tanah

X = faktor penyesuaian yang diatur untuk meminimalkan kebisingan tanah (0,08)

6. Enhanced Vegetation Index (EVI)

Enhanced Vegetation Index (EVI) dikembangkan sebagai indeks vegetasi alternatif

untuk mengatasi beberapa keterbatasan dari NDVI. EVI secara khusus dikembangkan untuk:

lebih sensitif terhadap perubahan daerah yang memiliki biomassa yang tinggi

(kelemahan serius dari NDVI),

mengurangi pengaruh kondisi atmosfer pada nilai-nilai indeks vegetasi

mengoreksi sinyal latar belakang kanopi.

EVI cenderung lebih sensitif terhadap perbedaan kanopi tanaman seperti indeks luas

daun (LAI), struktur kanopi, dan fenologi tanaman dan stres daripada NDVI yang umumnya

merespon hanya untuk jumlah klorofil. Dengan peluncuran sensor MODIS, NASA

mengadopsi EVI sebagai produk MODIS standar yang didistribusikan oleh USGS.

Perhitungan EVI :

dimana NIR, RED, dan BLUE adalah nilai pantulan permukaan yang telah dikoreksi

atmosferik, dan C1, C2, dan L adalah koefisien untuk mengoreksi kondisi atmosfer (yaitu,

aerosol resistensi). Untuk produk standar EVI MODIS, L = 1, C1 = 6, dan C2 = 7,5. Output

dari EVI adalah lapisan gambar tunggal dengan nilai-nilai biasanya 0,0-1,0.

7. Difference Vegetation Index (DVI)

Difference Vegetation Index (DVI) adalah indeks vegetasi di mana garis isovegetasi

sejajar dengan garis tanah dan indeks vegetasi ini dikenal sebagai Vegetation Index (VI) pada

Lillesand dan Kiefer (1987). DVI merupakan indeks tegak lurus dengan garis isovegetation

paralel dengan garis tanah. Nilai DVI memiliki jangkauan tak terbatas. DVI dihitung dengan

mengurangi nilai pantulan pada band inframerah dekat dengan nilai pantulan pada band

merah.

Rumus DVI :

DVI = NIR-merah

8. Perpendicular Vegetation Index (PVI)

Perpendicular Vegetation Index (PVI) adalah indeks vegetasi yang dijelaskan oleh

Richardson dan Wiegand (1977). Hal ini bisa dianggap sebagai generalisasi dari DVI yang

memungkinkan untuk garis tanah pada kemiringan yang berbeda. PVI cukup sensitif terhadap

variasi atmosfer (Qi et al., 1994), sehingga jika membandingkan nilai PVI untuk data yang

diambil pada tanggal yang berbeda berbahaya kecuali koreksi atmosfer telah dilakukan pada

data.

PVI merupakan indeks tegak lurus, di mana garis isovegetation sejajar dengan garis tanah

Nilai PVI berkisaran dari -1 sampai +1

Rumus PVI :

PVI = sin (a) NIR-cos (a) merah,

di mana a adalah gradien garis tanah.

9. Infrared Percentage Vegetation Index (IPVI)

Infrared Percentage Vegetation Index (IPVI) adalah indeks vegetasi yang

dikemukakan oleh Crippen (1990). Crippen menyatakan bahwa pengurangan nilai pantulan

band merah di pembilang tidak relevan, kemudian mengusulkan indeks ini sebagai cara

meningkatkan kecepatan perhitungan. Hal ini juga dibatasi untuk nilai antara 0 dan 1, untuk

menghilangkan nilai negatif untuk indeks vegetasi. IPVI dan NDVI secara fungsional setara

dan terkait satu sama lain melalui persamaan berikut :

IPVI =

Rumus IPVI :

IPVI =

10. Green Vegetation Index (GVI)

Ada beberapa GVIs. Cara dasar indeks ini adalah dengan menggunakan dua atau lebih

titik tanahuntuk mendefinisikan garis tanah. Gram-Schmidt melakukan orthogonalization

untuk menemukan garis "kehijauan" yang melewati titik 100% (atau sangat tinggi) vegetasi

penutup dan tegak luruske garis tanah. Jarak dari spektrum pixel dalam ruang pita dari garis

tanah sepanjang sumbu "kehijauan" adalah nilai dari indeks vegetasi. PVI adalah versi 2-band

ini. Kauth dan Thomas (1976) mengembangkan sebuah versi 4-band untuk MSS, Crist dan

Cicone (1984) mengembangkan sebuah versi 6-band untuk TM, dan Jackson (1983)

menjelaskan bagaimana membangun versi n-band. Nilai GVI berkisar antara -1 sampai +1.

Rumus GVI:

      Default versi untuk MSS

GVI = -0.29 * MSS4 - 0,56 * 0,60 * MSS5 MSS6 0,49 * MSS7

      Default versi untuk TM

GVI = -0,2848 * 0,2435 * TM1-TM2-0,5436 * 0,7243 * TM3 TM4 0,0840 * TM5-

0,1800 * TM7

Sumber :

Danoedoro, Projo. 1996. Pengolahan Citra Digital Terori dan Aplikasinya dalam

Bidang Penginderaan Jauh. Yogyakarta : Fakultas Geografi Universitas Gadjah

Mada

Terrill W. Ray, 1994. A FAQ on Vegetation in Remote Sensing di akses dari http://www.yale.edu/ceo/Documentation/rsvegfaq.html hari Sabtu, 28 Juli 2012 pukul 14.00 WIB

http://wiki.landscapetoolbox.org/doku.php/remote_sensing_methods:soil-

adjusted_vegetation_index

http://wiki.landscapetoolbox.org/doku.php/remote_sensing_methods:modified_soil-

adjusted_vegetation_index

http://wiki.landscapetoolbox.org/doku.php/

remote_sensing_methods:enhanced_vegetation_index

diakses hari Minggu, 29 Juli 2012 pukul 10.00 WIB