Hubungan Piksel Campuran Terhadap Nilai Ndvi Objek Vegetasi Pada Citra Landsat 8 Oli

NDVI merupakan indeks vegetasi yang telah diterapkan dan ditelaah secara luas sehingga  NDVI menjadi indeks yang secara umum sering digunakan. Satu masalah yang jarang diperhatikan dalam aplikasi indeks vegetasi untuk citra resolusi menengah, termasuk NDVI, adalah keberadaan piksel campuran. LSMA merupakan metode analisis piksel campuran untuk menguraikan piksel campuran ke dalam nilai proporsi komponen fisik penyusun atau disebut sebagai fraksi penutup lahan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara berbagai kondisi campuran fraksi penutup lahan dengan nilai NDVI objek vegetasi. Landsat 8 OLI digunakan sebagai data utama dalam penelitian ini dan algoritma LSMA diterapkan untuk menghasilkan fraksi penutup lahan. Hasil analisis regresi fraksi vegetasi dengan nilai NDVI menunjukan bahwa fraksi vegetasi hc dalam kelas campuran hchm memiliki R2 mencapai 0,912. Fraksi vegetasi dalam kondisi campuran dengan 1 fraksi non-vegetasi menghasilkan R2 mencapai 0,99 untuk kelas hcps dan 0,87 untuk kelas hmtb. Sementara itu, analisis regresi antara NDVI dan fraksi vegetasi dalam kondisi campuran dengan 2 fraksi non-vegetasi menghasilkan R2 mencapai 0,95 untuk kelas hc-2nv dan 0,94 untuk kelas mg-2nv. Secara keseluruhan, fraksi tutupan vegetasi memiliki korelasi positif yang kuat terhadap nilai NDVI meski dalam kondisi campuran

Sentinel-2A and Landsat 8 OLI to model benthic habitat biodiversity index

Biodiversity of benthic habitats is among the highest of all ecological communities. This study was conducted to model benthic habitat biodiversity indices using a remote sensing approach in optically shallow waters in Karimunjawa Islands-Indonesia. These islands have a wide variety of benthic environments. Two multispectral imagers, namely Sentinel-2A and Landsat 8 OLI, were used. A series of statistical tests were applied in the empirical modeling using the pixel values of both images with in situ Shannon index (H), Simpson index (D), and Shannon's Equitability (EH) calculations. The modeling inputs were sunglint-corrected bands, water column-corrected bands, PCA-transformed bands, MNF bands, and occurrence texture bands. The results indicate that multispectral remote sensing images can be used to map benthic habitat biodiversity indices. However, the difference between the concepts of H, D, and EH calculations and the reflectance value recorded by the sensor remove the possibility of obtaining higher accuracy. H, D, and EH maps derived from Sentinel-2A had varying levels of accuracy, namely 46.8%, 59.1%, and 54.5%, respectively, while Landsat 8 OLI produced these three maps with 45.81%, 57.34%, and 53.81% accuracy

Analisis Respon Spektral Lapangan dan Citra EO - 1 Hyperion untuk Pemetaan Kandungan C Organik Tanah di Sebagian Kabupaten Demak = Spectral Response Analisys of Fields and EO - 1 Hyperion Imagery for Mapping Soil Organic C Content in Part of Demak Regency

Pemetaan C organik tanah sangat penting dilakukan terlebih di bidang pertanian. C organik tanah adalah komponen tanah yang cukup penting karena mempengaruhi tingkat kesuburan tanah. Pemetaan C organik tanah dapat dilakukan melalui respon spektral tanah di lapangan menggunakan spektrometer maupun data penginderaan jauh. Oleh karena itu pengaruh kandungan C organik tanah terhadap respon spektral di spektrometer dan Citra satelit perlu dikaji lebih mendalam. Data dalam penelitian ini menggunakan Citra Hyperion dengan area kajian sebagian Kabupaten Demak Jawa Tengah. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui pengaruh kandungan C organik tanah terhadap respon spektral di lapangan dan Citra Hyperion. Untuk menghasilkan informasi distribusi spasial C organik tanah, maka diambil 40 sampel lapangan kemudian diukur kandungan C organik tanahnya di laboratorium tanah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin banyak kandungan C organik tanah, maka nilai pantulan pada kurva pantulan spektral yang terbentuk akan semakin rendah. Pemetaan C organik tanah menggunakan respon spektral lapangan dengan spektrometer memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada Citra Hyperion.Hlm. 169-17