Aplikasi Penginderaan Jauh Dalam Survey Pertanian

Penginderaan Jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang obyek, daerah, atau gejala dengan jalan menganalisis data yang diperoleh dengan menggunakan alat tanpa kontak langsung terhadap obyek, daerah, atau gejala yang dikaji (Lillesand and Kiefer, 1979). Sedang menurut Lindgren, Penginderaan jauh ialah berbagai teknik yang dikembangkan untuk perolehan dan analisis informasi tentang bumi. Informasi tersebut khusus berbentuk radiasi elektromagnetik yang dipantulkan atau dipancarkan dari permukaan bumi.
Penginderaan jauh merupakan aktivitas penyadapan informasi tentang obyek atau gejala di permukaan bumi (atau permukaan bumi) tanpa melalui kontak langsung. Karena tanpa kontak langsung, diperlukan media supaya obyek atau gejala tersebut dapat diamati dan ‘didekati’ oleh si penafsir. Media ini berupa citra (image atau gambar). Citra adalah gambaran rekaman suatu obyek (biasanya berupa gambaran pada foto) yang dibuahkan dengan cara optik, elektro-optik, optik mekanik, atau elektronik. Pada umumnya digunakan bila radiasi elektromagnetik yang dipancarkan atau dipantulkan dari suatu obyek tidak langsung direkam pada film.
Penginderaan jauh adalah alat untuk mengumpulkan informasi, biasanya tentang apa yang di permukaan Bumi atau planet-planet dan bulan-bulan mereka, tetapi juga tentang atmosfer, dan seperti yang ditunjukkan dalam Bagian 20, tentang benda langit. data penginderaan jauh biasanya dikombinasikan dengan data jenis lain (biasanya, dari lapangan atau “on-the-spot” studi [biasa disebut tanah] kebenaran) untuk bertindak bersama-sama sebagai sebuah system. Data penginderaan jauh diperoleh dari suatu satelit, pesawat udara balon udara atau wahana lainnya. Data-data tersebut berasal rekaman sensor yang memiliki karakteristik berbeda-beda pada masing-masing tingkat ketinggian yang akhirnya menentukan perbedaan dari data penginderaan jauh yang di hasilkan (Richards and Jia, 2006).
Aplikasi satelit penginderaan jauh telah mampu memberikan data/informasi tentang sumberdaya alam dataran dan sumberdaya alam kelautan secara teratur dan periodik. Data-data tersebut berasal rekaman sensor yang memiliki karakteristik berbeda-beda pada masing-masing tingkat ketinggian yang akhirnya menentukan perbedaan dari data penginderaan jauh yang di hasilkan (Richards and Jia, 2006). Pengumpulan data penginderaan jauh dapat dilakukan dalam berbagai bentuk sesuai dengan tenaga yang digunakan. Tenaga yang digunakan dapat berupa variasi distribusi daya, distribusi gelombang bunyi atau distribusi energi elektromagnetik (Purwadhi, 2001).
Ketersediaan data Inderaja/citra satelit dalam bentuk digital memungkinkan penganalisaan dengan komputer secara kuantitatif dan konsisten. Selain itu data Inderaja dapat digunakan sebagai input yang independen untuk verifikasi lapangan (Rubini Atmawidjaja, 1995).
Dengan meningkatnya tekanan penduduk di seluruh dunia dan kebutuhan untuk produksi pertanian meningkat ada kebutuhan yang jelas untuk peningkatan pengelolaan sumber daya pertanian dunia. Untuk mewujudkan hal ini pertama-tama perlu untuk memperoleh data yang handal. Data tersebut dapat berupa jenis, kualitas, kuantitas dan lokasi sumber daya. Teknologi inderaja kini telah menjadi faktor yang sangat penting dalam sistem untuk memperoleh dan menghasilkan data sumber daya pertanian.
Teknologi Inderaja memungkinkan untuk digunakan dalam deteksi penyebaran lahan pertanian, dan hasilnya merupakan sumber informasi utama dalam pemutakhiran dan pembaharuan (updating) data sumberdaya pertanian.
Aplikasi teknologi penginderaan jauh/citra satelit untuk deteksi lahan sawah dan penyebarannya dan berbagai tipe penggunaan/penutupan lahan mempunyai tingkat ketelitian yang cukup tinggi. Data/informasi hasil analisis tersebut sangat bermanfaat dan merupakan sumber informasi penggunaan lahan saat ini (existing landuse) untuk:
(a) pemutakhiran dan pembaharuan data luas dan penyebaran lahan sawah serta penggunaan/penutupan lahan lainnya, dan
(b) digunakan sebagai acuan dalam pengadaan stok pangan nasional dan mencari lahan tersedia dalam usaha pengembangan komoditas pertanian.
Pemanfaatan teknologi Inderaja di Indonesia perlu lebih dikembangan dan diaplikasikan untuk mendukung efisiensi pelaksanaan inventarisasi sumberdaya lahan/tanah dan identifikasi penyebaran karakteristik lahan pertanian (lahan sawah, lahan kering, lahan rawa, lahan tidur, lahan kritis, estimasi produksi) terutama pada wilayah sentra produksi pangan.
Teknologi Penginderaan Jauh (Inderaja) semakin berkembang melalui kehadiran berbagai sistem satelit dengan berbagai misi dan teknologi sensor. Aplikasi satelit penginderaan jauh telah mampu memberikan data/informasi tentang sumberdaya alam dataran dan sumberdaya alam kelautan secara teratur dan periodik. Salah satu keuntungan dari data citra satelit untuk deteksi dan inventarisasi sumberdaya lahan pertanian adalah setiap lembar (scene) citra ini mencakup wilayah yang sangat luas yaitu sekitar 60–180 km2 (360.000–3.240.000 ha). Dengan mengamati daerah yang sangat luas sekaligus, beserta keadaan lahan yang mencakup topografi/relief, pertumbuhan tanaman/ vegetasi dan fenomena alam yang terekam dalam citra memberi peluang untuk mengamati, mempelajari pengaruh iklim, vegetasi, litologi dan topografi terhadap penyebaran sumberdaya lahan dan lahan pertanian (Puslit. Tanah dan Agroklimat, 2000).
Laju pertumbuhan penduduk yang tinggi (1,6% per tahun) menyebabkan perubahan penggunaan lahan dengan cepat (Adimihardja et al., 2004), sehingga inventarisasi dan pemantauan penggunaan lahan yang dilaksanakan secara teristris (ground base method) sering tidak dapat mengikuti laju perubahannya. Dalam usaha pemantapan ketahanan pangan dan pengadaan stok pangan nasional, pada era globalisasi informasi dituntut ketepatan, kecepatan penyampaian data sumberdaya pertanian. Teknologi Inderaja memungkinkan untuk digunakan dalam deteksi penyebaran lahan pertanian, dan hasilnya
merupakan sumber informasi utama dalam pemutakhiran dan pembaharuan (updating) data sumberdaya pertanian.
Penggunaan lahan tidak dapat langsung dikenali pada citra satelit, tetapi melalui vegetasi atau tanamannya. Salah satu kunci interpretasi yang penting untuk mengenali adanya lahan sawah di suatu daerah adalah identifikasi tanaman padi. Tanaman padi dikenali didalam analisis citra satelit melalui fase pertumbuhannya, yang terdiri atas: fase air (pengolahan tanah/penggenangan), fase vegetatif, fase malai/ pengisian butir, fase panen dan fase bera (pasca panen). Dengan demikian sawah mempunyai kenampakan yang selalu berubah-ubah. Tahapan analisis citra satelit untuk deteksi dan estimasi luas area lahan sawah dan tipe penggunaan/penutupan lahan serta estimasi akurasi hasil analisis adalah seperti berikut ini:
Memilih Kombinasi Band
Gelombang elektromagnetik yang digunakan sebagai media untuk merekam data/obyek mencakup gelombang tampak mata (visible light) dan merah infra (infra red), yang kemudian dikelompokkan kedalam wilayah-wilayah yang lebih sempit dengan kisaran panjang gelombang tertentu, yang disebut band, channel atau saluran. Dalam analisis atau klasifikasi data digital citra satelit perlu dicari gabungan (composite) dari 3 band yang tampilan datanya dapat memberikan gambaran dan detil informasi yang jelas dan tajam tentang penggunaan lahan/vegetasi, tanaman termasuk lahan pertanian. Pemilihan kombinasi band yang cocok untuk identifikasi penggunaan/penutupan lahan dapat dilakukan dengan menghitung nilai ‘Optimum Index factor’.
Menurut Mas dan Ramirez (1996), nilai optimum indeks factor tertinggi akan memberikan informasi terbanyak (keragaman terbesar) dengan duplikasi terkecil, sehingga memberikan informasi yang lebih banyak.
Analisis Data Digital Citra Satelit Sesuai dengan Kombinasi Band terpilih
Analisis citra satelit untuk identifikasi dan inventarisasi lahan sawah dan penggunaan/penutupan lahan, dilakukan dengan integrasi beberapa metode pendekatan: (i) klasifikasi berdasarkan perbedaan nilai spektralnya (unsupervised classification),
(ii) klasifikasi terbimbing (supervised classification) dengan menggunakan input data/informasi acuan yang dianggap benar (hasil pengamatan lapangan dan referensi
peta).
Hasil kedua klasifikasi tersebut, kemudian digabungkan sehingga dalam analisis dan klasifikasi citra telah mempertimbangkan masukan keterpisahan nilai spektral dan data informasi lapangan (hibrid classification). Analisis tersebut secara komputer menggunakan paket Program pengolah data citra: Erdas Imagine versi 8.2 dan ER. Mapper versi 6.0. Dalam proses analisis terlebih dahulu dibuat daerah-daerah kunci (key areas) yang selanjutnya merupakan daerah-daerah contoh dan “file signature”. Daerah contoh (sample areas) adalah contoh informasi kelas-kelas penggunaan/ penutupan lahan yang diklasifikasikan sebagai sawah, hutan, kebun campuran, tambak, pertanian lahan kering (tegalan), permukiman, perkebunan dsb. Signature adalah satu set data statistik yang berupa kisaran nilai spektral/pixel (pixel element) yang mendefinisikan sebuah daerah contoh/obyek. Signature tersebut digunakan untuk mengklasifikasi citra, sehingga signature file digunakan dalam proses klasifikasi. Dalam “signature file” ini semua data statistik yang diperlukan tersimpan. Setiap kelas tersebut kemudian dikarakterisasikan kedalam semua band citra satelit (berdasarkan nilai spektralnya) untuk membuat signature (pola spektrum).
Setelah proses analisis dan klasifikasi citra satelit selesai, hasilnya perlu dicek dan disempurnakan berdasarkan data penggunaan lahan/vegetasi hasil pengamatan lapangan. Lokasi plot-plot sampel pengamatan lapangan ini sedapat mungkin dilakukan di daerah yang aksesibilitasnya tinggi dan dapat mewakili semua kelas yang ada, sehingga informasi mengenai kondisi lahan pertanian dan penggunaan lahan lainnya dapat diketahui dan dimonitor secara cepat dan mudah. Validasi lapangan (ground truth) dilakukan untuk mengecek kebenaran hasil analisis, mencakup: pengamatan keadaan lahan sawah, dan penggunaannya (bero, pengolahan tanah, tanam, siap panen), dan jenis penggunaan lahan/ vegetasi di sekitarnya (Murthy et al., 1995). Posisi geografis lokasi pengamatan ditentukan dengan mengukur koordinat lokasi pengamatan di lapangan menggunakan alat GPS (Global Positioning System) Logging System. Data/ informasi hasil pengamatan lapangan di daerah plot-plot sample akan diolah dan di “match” dengan data citra satelit untuk sumber informasi utama dalam menyempurnakan hasil analisis dan klasifikasi penggunaan/penutupan lahan.
Estimasi Tingkat Ketelitian Hasil Analisis
Estimasi tingkat ketelitian hasil analisis dilakukan secara statistik (random sampling). Uji ketelitian/kebenaran analisis dan klasifikasi dalam deteksi lahan sawah dan penggunaan/penutupan lahan digunakan pendekatan ’point sampling accuracy’ berdasarkan ’confusion matrix’ untuk menguji kebenaran hasil deteksi dan klasifikasi pada citra dan kondisi dilapang. Uji ketelitian analisis dalam deteksi lahan sawah dan penyebarannnya antara hasil analisis dan kondisi di lapangan.
Jenis-jenis lahan sawah dan kenampakannya pada citra satelit
Sawah merupakan tipe penggunaan lahan yang pengelolaannya memerlukan genangan air. Oleh karena itu sawah selalu mempunyai permukaan datar atau yang didatarkan (dibuat teras), di samping itu mempunyai pematang untuk menahan air genangan. Berdasarkan sumber air yang digunakan dan keadaan genangannya, sawah dapat dibedakan menjadi sawah irigasi, sawah tadah hujan, sawah lebak dan sawah pasang surut. Tanaman utama lahan sawah adalah padi. Tetapi kenyataannya sawah juga ditanami palawija, sayur-sayuran, tebu, tembakau dan lain-lain, baik secara rotasi maupun tumpang sari. Semua ini bergantung pada ketersediaan air dan juga karena permintaan pasar. Indikator lain atau fenomena umum yang dapat dipergunakan sebagai ciri atau indikasi keberadaan lahan sawah antara lain sebagai berikut:
a. Kenampakan vegetasi: yaitu adanya kebun campuran dan pekarangan/permukiman (umumnya didominasi oleh tanaman tahunan atau buah-buahan). Biasanya petani tinggal di daerah permukiman yang dekat dengan lahan sawah yang mereka garap.
b. Kenampakan buatan: yaitu adanya bangunan seperti waduk, dam/bendungan, saluran irigasi, jarring-jaring jalan. Sarana ini merupakan sarana penunjang dalam produksi padi.
Ciri-ciri kenampakan tersebut di atas digunakan sebagai acuan (guide) dalam analisis untuk pengenalan sawah. Untuk memudahkan pengenalan (detection) lahan sawah dan tanaman padi pada citra satelit dilakukan pemilihan kombinasi atau gabungan (tiga) band.
Deteksi, identifikasi, pengukuran dan pemantauan fenomena pertanian didasarkan pada asumsi bahwa fitur-fitur lanskap pertanian (misalnya tanaman, ternak, tanaman infestations dan anomali tanah) memiliki tanda tangan secara konsisten dapat diidentifikasi pada jenis data penginderaan jauh.
Teknik Penginderaan Jauh Dalam Survei Pertanian
Beberapa parameter yang dapat menyebabkan signature ini diidentifikasi meliputi jenis tanaman, keadaan jatuh tempo, kepadatan tanaman, tanaman geometri, kekuatan tanaman, kelembaban tanaman, tanaman suhu, kelembaban tanah, suhu tanah. Analisa gambar dapat berkorelasi tanda tangan tertentu dengan salah satu dari karakteristik ini banyak teknik penginderaan jauh dalam survei pertanian yang mempengaruhi tanda tangan pada citra penginderaan jauh. Penting untuk mempertimbangkan secara singkat pentingnya memilih sistem sensor yang sesuai, skala dan resolusi yang tepat.
Beberapa yang paling banyak digunakan jarak jauh merasakan produk pertanian untuk memantau curah hujan, kebutuhan air tanaman, dan indeks vegetasi. Data ini berguna untuk memantau curah hujan daerah yang luas juga digunakan sebagai masukan untuk tanaman model kinerja. Salah satu tanaman model tersebut, kebutuhan air kepuasan indeks (WRSI), didasarkan pada suplai air dan menuntut pengalaman tanaman selama musim tanam. Ini adalah rasio evapotranspirasi musiman untuk kebutuhan air tanaman musiman. kebutuhan air tanaman khusus disesuaikan untuk berbagai tahap pertumbuhan dan dibandingkan dengan kelembaban yang tersedia (curah hujan masuk dan ada kelembaban tanah). Output dari model ini adalah yang digunakan secara ekstensif untuk memantau kondisi baik lahan pertanian dan padang rumput, dan untuk menilai dampak potensi ketahanan pangan.
Sistem sensor yang digunakan :
Kamera konvensional dengan film hitam putih dapat menangkap sekitar 0,4-0,7 µm untuk citra inframerah hingga panjang gelombang 0,9 µm.
Return Beam Vidicon (RBM) dengan panjang gelombang 0,475-0,585 µm (hijau), 0,580-0,690 µm (merah) dan 0,690-0,830 µm (infra merah dekat).
Optik-mekanik Scanners (0,5 µm - 1,1 µm) ; Sistem pencitraan ini memiliki keuntungan bahwa setiap set band spektral yang diinginkan dapat dipilih dengan filter yang sesuai dan kombinasi detektor. Ketika digunakan dalam band terlihat, lampu dikumpulkan dapat dibagi oleh optik dan disaring secara terpisah dan dicatat, memberikan rekaman multispektral secara simultan dari satu instrumen.
Sensor Radar dan Microwave memiliki keunggulan berbeda karena mereka tidak terpengaruh oleh kondisi atmosfer dan karena itu mampu menembus asap, awan, kabut dan salju. Yang termasuk dalam sistem ini adalah Plan Position Indicator (PPI), Side Looking Air borne Radar (SLAR) and Synthetic Aperture Radar (SAR). Sistem ini dapat digunakan siang dan malam serta semua kondisi cuaca dan mampu menembus penutup vegetasi.
Analisa Data Survey
Proses analisis data melibatkan pmemeriksa data menggunakan berbagai instrumen untuk menganalisis data gambar, yang disebut teknik interpretasi visual dan komputer untuk menganalisis data digital, suatu proses yang dikenal sebagai analisis digital.
Keuntungan Aplikasi Penginderaan Jauh dalam survey Pertanian
• Kemudahan memperoleh data untuk daerah tidak dapat diakses.
• Akuisisi data pada skala dan resolusi yang berbeda
• Foto akan dianalisis di laboratorium, sehingga mengurangi jumlah lapangan.
• Warna komposit yang dihasilkan dari tiga band memberikan rincian lebih baik daripada gambar band tunggal atau foto udara.
• Stereo-data satelit dapat digunakan untuk studi tiga dimensi.
Saat ini, semua keuntungan yang tercantum di atas telah menunjukkan baik secara operasional atau eksperimental.