KERAPATAN VEGETASI KOTA PALU MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 9 OLI 2 MELALUI METODE NDVI

Authors

  • Country of Taufiq Riandhana Taufiq Riandhana Universitas Tadulako

DOI:

https://doi.org/10.55757/cejou.v5i2.532

Abstract

Vegetasi merupakan tolak ukur dalam menjaga kelestarian ekosistem suatu kota. Pembangunan
dan pertumbuhan penduduk yang pesat di kawasan perkotaan mengakibatkan terjadinya
perubahan kerapatan vegetasi dikarenakan keterbatasan ruang. Kota Palu yang merupakan Ibu
Kota Provinsi Sulawesi Tengah, menjadi tolak ukur dalam menjaga ekosistem vegetasi bagai
kota/kabupaten lainnya. Proses pemantauan vegetasi dapat dilakukan melalui analaisi citra.
Yang yang dapat diakses semua orang dengan resolusi temporal yang cepat yakni Citra Landsat
9 yang merupakan citra Landsat terbaru dari USGS. Pengoahan kerapatan vegetasi dengan
citra Landsat dapat dipadukan dengan metode NDVI yaitu metode dalam menilai indeks
vegetasi disuatu wilayah yang dapat dilakukan dengan cepat. NDVI didasarkan pada
pengamatan bahwa permukaan yang berbeda-beda merefleksikan berbagai jenis gelombang
cahaya yang berbeda-beda.
Hasil dari pengolahan ini yakni luas dari masing-masing kelas klasifikasi Kerapatan
Vegetasi Kota Palu, yang menunjukkan bahwa Kelas Klassifikasi Kerapatan Vegetasi Rendah
memiliki luas yang paling tinggi yakni 9396,35 Ha atau 26,3% dan urutan kedua yakni Non
Vegetasi seluas 9206,68 Ha atau 25,8% dan yang paling rendah yakni Kelas Klasifikasi
Kehijauan Tinggi seluas 3821,3 Ha atau 10,7%.
Kata Kunci: Kerapatan Vegetasi, Landsat 9 OLI 2, NDVI

Downloads

Download data is not yet available.

References

Aftriana, C. V. (2013). Analisis Perubahan Kerapatan Vegetasi Kota Semarang Menggunakan

Aplikasi Penginderaan JAUH. Geo-Image, 2(2)

Amliana, dkk. 2016. Analisis Perbandingan Nilai Ndvi Landsat 7 Dan Landsat 8 Pada Kelas

Tutupan Lahan (Studi Kasus : Kota Semarang, Jawa Tengah). Jurnal Geodesi Undip.

Semarang

Lillesand T.M dan R.W. Kiefer. 1997. Pengindraan Jauh dan Interpretasi Citra. Diterjemahkan

: Dulbahri, Prapto Suharsono, Hartono, Suharyadi. Gajah Mada University Press.

Yogyakarta.

%

%26%

%

%

Non Vegetasi Tingkat Kehijauan Sangat Rendah

Tingkat Kehijauan Tingkat Kehijauan Sedang

Tingkat Kehijauan Tinggi

Mirzaei, P. A. (2015). Recent Challenges in Modeling of Urban Heat Island. Sustainable

Cities and Society, 19, 200–206.

Novita, N.D.A 2015. Kemampuan Ruang Terbuka Hijau (RTH) Kota Bogor dalam Mencukupi

Kebutuhan Oksigen. Bogor: Institut Pertanian Bogor.

Ryan, L. (1997). Creating a Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) image Using

MultiSpec. University of New Hampshire.

Sabins, FF. 2007. Remote Sensing Principle and Interpretation Third Edition. University of

California and Remote Sensing Enterprises incorporated. Los Angeles. Hal. 378

Resi, dkk. 2023. Analisis kualitas perairan waduk cacaban dengan Menggunakan data citra

landsat 8 & 9 multitemporal. Jurnal Geodesi Undip. Semarang

UU No. 6 Tahun 2023 Tentang Penetapan Peraturan Pemerintah Pengganti Undang-Undang

Nomor 2 Tahun 2022 tentang Cipta Kerja

Putri, 2022. Pemanfaatan Citra Landsat Menggunakan Teknik NDVI untuk Analisis Kerapatan

Vegetasi di Kota Kediri Jawa Timur. Universitas Negeri Surabaya, Surabaya

Downloads

Published

31-10-2024

How to Cite

Riandhana, T. (2024). KERAPATAN VEGETASI KOTA PALU MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 9 OLI 2 MELALUI METODE NDVI. Center of Education Journal (CEJou), 5(2). https://doi.org/10.55757/cejou.v5i2.532