Gis-Based Method in Developing Wildfire Risk Model (Case Study in Sasamba, East Kalimantan, Indonesia)

Analisis pemetaan lengkap (Cemplete Mapping Analysis) yang berbasis sistem informasi geografis (SIG) digunakan untuk melakukan pembobotan terhadap nilai “vulnerability” dari faktor-faktor resiko dalam rangka membangun suatu model dan memetakan kelas-kelas resiko kebakaran liar. Ada dua faktor utama, yaitu faktor lingkungan fisik dan aktifitas manusia yang sangat mempengaruhi terjadinya kebakaran hutan. Model yang ditemukan pada saat ini memperlihatkan bahwa kelembaban relatif adalah faktor terpenting diantara faktor lingkungan fisik, sementara jarak terhadap pusat-pusat pemukiman merupakan faktor terpenting diantara faktor aktifitas manusia. Diketahui juga bahwa, terjadinya kebakaran liar lebih banyak dipengaruhi oleh faktor aktifitas manusia daripada faktor lingkungan fisik. Pada studi ini, wilayah resiko kebakaran liar dibagi atas 3 kelas, dimana ditemukan bahwa kelas resiko kebakaran tertinggi mendominasi lokasi penelitian, selanjutnya diikuti dengan kelas resiko sedang dan rendah. Berdasarkan hasil verifikasi, model hanya berhasil menduga kelas resiko tinggi yaitu sebesar 76,05%, sementara gagal dalam menduga resiko kebakaran sedang dan rendah (lebih rendah dari 40%)

QUALITY TEST VARIOUS EXISTING DEM IN INDONESIA TOWARD 10 METER NATIONAL DEM

Indonesia has various DEM from many sources and various acquisition date spreaded in the past two decades. There are DEM from spaceborne system (Radarsat, TerraSAR-X, ALOS, ASTER-GDEM, SRTM), airborne system (IFSAR, Lidar, aerial photos) and also terrestrial one. The research objective is the quality test and how to extract best DEM in particular area. The method is using differential GPS levelling using geodetic GPS equipment on places which is ensured not changed during past 20 years. The result has shown that DEM from TerraSAR-X and SRTM30 have the best quality (rmse 3.1 m and 3.5 m respectively). Based on this research, it was inferred that these parameters are still positively correlated with the basic concept, namely that the lower and the higher the spatial resolution of a DEM data, the more imprecise the resulting vertical height