Lingkungan merupakan suatu hal yang bersifat dinamis. Salah satu faktor yang

mempengaruhi perubahan lingkungan adalah aktivitas manusia. Salah satu

akibatnya adalah perubahan tutupan lahan, terutama lahan terbangun. Sehingga

dibutuhkan metode yang cepat dan akurat dalam meng-update data spasial untuk

memonitoring perubahan lahan terbangun tersebut. Penelitian ini menggunakan

teknologi penginderaan jauh. Data utama yang digunakan dalam penelitian ini

adalah citra satelit multitemporal. Daerah yang digunakan dalam penelitian ini

adalah Kabupaten Lamongan. Hasil akhir dari penelitian ini adalah peta lahan

terbangun di wilayah Kabupaten Lamongan.

Kata kunci: Citra satelit, Lahan terbangun, Perubaha

Norani, Alifah

Yulianandha Mabrur, Adhka

Institut Teknologi Nasional Malang Repository

    LAPORAN AKHIR PENELITIAN          IDENTIFIKASI PERUBAHAN LAHAN TERBANGUN BERDASARKAN CITRA SATELIT MULTITEMPORAL  Oleh: Alifah Noraini ST, MT Adkha Yulianandha Mabrur ST, MT    LEMBAGA PENELITIAN DAN PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT INSTITUT TEKNOLOGI NASIONAL MALANG 2019 PENGELOLAAN LINGKUNGAN i      ii  RINGKASAN Lingkungan merupakan suatu hal yang bersifat dinamis. Salah satu faktor yang mempengaruhi perubahan lingkungan adalah aktivitas manusia. Salah satu akibatnya adalah perubahan tutupan lahan, terutama lahan terbangun. Sehingga dibutuhkan metode yang cepat dan akurat dalam meng-update data spasial untuk memonitoring perubahan lahan terbangun tersebut. Penelitian ini menggunakan teknologi penginderaan jauh. Data utama yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra satelit multitemporal. Daerah yang digunakan dalam penelitian ini adalah Kabupaten Lamongan. Hasil akhir dari penelitian ini adalah peta lahan terbangun di wilayah Kabupaten Lamongan. Kata kunci: Citra satelit, Lahan terbangun, Perubahan    iii  PRAKATA  Segala puji syukur panjatkan atas segala karunia dan limpahan rahmat Allah SWT sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan hasil penelitian yang berjudul:  “Identifikasi Perubahan Lahan Terbangun Berdasarkan Citra Satelit Multitemporal” Dengan segala kerendahan hati penulis mengucapkan terima kasih kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) ITN Malang dan seluruh pihak yang telah membantu yang tidak dapat disebutkan. Penulis menyadari bahwa penelitian ini masih memuat banyak kekurangan. Oleh sebab itu, masukan berupa kritik dan saran dari pembaca sangat penulis harapan, demi perbaikan pada tulisan – tulisan mendatang.         Malang,   Januari 2017            Penulis   iv  DAFTAR ISI  Halaman Pengesahan  …………………………………………….. i Ringkasan   …………………………………………….. ii Daftar Isi   …………………………………………….. iii Daftar Tabel   …………………………………………….. iv Daftar Gambar  …………………………………………….. v Bab 1. Pendahuluan  …………………………………………….. 1 Bab 2. Tinjauan Pustaka …………………………………………….. 3 Bab 3. Metode Penelitian …………………………………………….. 7 Bab 4. Hasil  Penelitian …………………………………………….. 10 Daftar Pustaka  …………………………………………….. 14 Lampiran   v  DAFTAR TABEL Tabel 2.1 Karakteristik Citra Landsat 8   ………… 4 Table 4.1 Prosentase area terbangun dan bukan terbangun ………… 14    vi  DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Satelit Landsat 8  ………………………………… 4 Gambar 4.1 Lokasi penelitian  ………………………………… 8 Gambar 4.2 Diagram alir penelitian ………………………………… 9 Gambar 5.1 Hasil Pengolahan Citra Satelit Landsat 8 Tahun 2013 berdasarkan Algoritma NDVI  ………………………………… 11 Gambar 5.2 Hasil Pengolahan Citra Satelit Landsat 8 Tahun 2015 dan 2017 berdasarkan Algoritma NDVI ………….……………… 12 Gambar 5.3 Hasil Pengolahan Citra Satelit Landsat 8 Tahun 2013 berdasarkan Algoritma NDBI  ………………………………… 13 Gambar 5.4 Hasil Pengolahan Citra Satelit Landsat 8 Tahun 2015 dan 2017 berdasarkan Algoritma NDBI ………………………… 14 Gambar 5.5 Hasil Kombinasi True Color Citra Satelit Landsat 8 Kabupaten Lamongan   ………………………… 15        1  BAB 1. PENDAHULUAN  1.1 Latar Belakang Lingkungan merupakan suatu hal yang bersifat dinamis. Salah satu faktor yang mempengaruhi perubahan lingkungan adalah aktivitas manusia. Salah satu akibatnya adalah perubahan tutupan lahan, terutama lahan terbangun. Pengelolaan perubahan lahan ini tidak hanya mempersiapkan dan mengadopsi dokumen perencanaan, pengelolaan tersebut juga membutuhkan implementasi untuk menjalankan kebijakan umum, pengawasan dampak perencanaan, dan membangun komunikasi secara terus-menerus dengan masyarakat dan kepentingan kelompok (Berke dkk, 2006). Menurut Khamala dan Ottichilo (2002), analisa teknik pemetaan konvensional menggunakan foto udara hitam putih dan lapangan di Afrika adalah lambat, rumit, serta mahal sehingga jika terus menerus dilakukan dirasa kurang terjangkau bagi negara tersebut. Solusinya adalah menggunakan citra satelit dalam proses updating-nya. Citra penginderaan jauh secara ideal digunakan untuk memantau dan mendeteksi tanah mencakup perubahan yang sering terjadi di daerah perkotaan dan pinggiran kota sebagai akibat urbanisasi yang terus-menerus (Zha.dkk, 2003). Salah satu citra satelit yang digunakan adalah citra Landsat 8. Landsat 8 merupakan citra satelit yang dikembangkan oleh USGS.  1.2 Rumusan Masalah Dari latar belakang diatas, perumusan masalah dalam penelitian ini adalah “berapa nilai perubahan lahan terbangun Kabupaten Lamongan berdasarkan citra satelit multitemporal?”  1.3 Batasan Masalah Adapun batasan masalah dalam penelitian ini adalah: a. Lokasi penelitian berada di wilayah Kabupaten Lamongan b. Citra satelit yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra satelit Landsat level 1T 2  c. Citra satelit multitemporal yang digunakan adalah tahun 2013, 2015, dan 2017.   3  BAB 2. TINJAUAN PUSTAKA  2.1 Koreksi Geometrik dan Radiometrik Citra Satelit Saat ini terdapat banyak sekali perangkat lunak pengolah citra yang beredar di pasaran. Hali ini berbeda jauh dibandingkan kondisi sebelum 1990-an, dimana sebagian besar sistem pengolah citra dijital penginderaan jauh dijalankan pada platform atau sistem operasi untuk komputer besar, terutama mainframe. Berkembangnya komputer personal (PC) pada dekade 90-an dan kemudian laptop pada dekade pertama abad ke-21 telah membuat sistem pengolah citra penginderaan jauh dapat dijangkau oleh siapa saja. Hal ini juga tidak lepas dari semakin banyaknya sistem berbasis open source dan gratis, sehingga kesan kemewahan perangkat lunak pengolah citra pada dekade 80-an menjadi tak tersisa (Danoedoro, 2012). Pada konteks analisa dijital penginderaan jauh, pra pengolahan kembali pada operasi awal untuk analisis utama. Tipe operasi pra pengolahan termasuk pengolahan radiometrik untuk penyesuaian nilai dijital pada efek kesamaran atmosfer dan atau pengolahan geometrik untuk registrasi citra dengan sebuah peta atau citra lain (Campbell, 1987). Koreksi radiometrik terjadi akibat kesalahan yang berupa pergeseran nilai atau derajat keabuan elemen gambar (piksel) pada citra. Koreksi radiometrik ditujukan untuk memperbaiki nilai piksel supaya sesuai dengan yang seharusnya dengan mempertimbangkan faktor gangguan atmosfer sebagai sumber kesalahan utama. Dua metode untuk memperbaiki kualitas citra, yaitu dengan penyesuaian histogram dan penyesuaian regresi. Sedangkan, koreksi geometrik, diakibatkan oleh orbit satelit yang sangat tinggi dan medan pandangnya kecil, maka terjadi distorsi geometrik. Koreksi geometrik adalah pembetulan geometrik citra yang dilakukan dengan perhitungan matematika dengan menentukan Ground Control Point (GCP) sebagai salah satu fungsi matematis (Jensen, 1996).    4  2.2 Citra Satelit Landsat 8 Satelit Landsat 8 merupakan satelit yang semula disebut sebagai Landsat Data Continuity Mission (LDCM). Landsat 8 membawa 2 (dua) sensor, yaitu Operational Land Imager (OLI) dengan 3 (tiga) band baru (band deep blue untuk penelitian pesisir/aerosol, band infrared gelombang pendek untuk mendeteksi cirrus, dan Quality Assessment band) dan sensor Thermal Infrared Sensor (TIRS) yang menyediakan 2 (dua) band termal.  Gambar 2.1 Satelit Landsat 8 (USGS, 2013)  Secara umum, karakteristik satelit Landsat 8 adalah sebagai berikut: Tabel 2.1 Karakteristik Citra Landsat 8 Tanggal peluncuran 11 Pebruari 2013 Kendaraan peluncuran Roket Atlas-V Peluncur NASA Lokasi peluncuran Vandenberg Air Force Base, California Spacecraft 3,14 terabit solid-state data recorder Design life 5 tahun Fuel life 10 tahun Ketinggian orbit 705 km (438 ml) Orbit - Worldwide Reference System-2 (WRS-2) path/row system - Sun-synchronous orbit - 233 orbit cycle; covers the entire globe every 16 days (kecuali untuk lintang kutub tertinggi) - Mengitari bumi setiap 98,9 menit Inklinasi 98,2° + 0,15° Kecepatan 7,6 km/detik (4,7 ml/detik) 5  Ukuran pesawat Panjang: 3m (9,8 ft) Diameter: 2,4m (7,9 ft) Massa 2,071 kg (4,566 lbs) fully loaded with fuel (without instrument) Kekuatan baterai Single 9 x 0,4m solar array and one 125 Ampere-Hour (AHr), Nickel-Hydrogen (NiH2) battery Komunikasi - Direct downlink with Solid State Recorders (SSR) - Data rate: 384 Mbps on X-band frequency; 260,92 Mbps on S-band frequency Waktu melewati ekuator 10:00 a.m. +/- 15 menit Saluran citra Operational Land Imager (OLI): - 9 band spektral, termasuk band pankromatik:  Band 1 Visible (0,43 – 0,45 µm) 30m  Band 2 Visible (0,45 – 0,51 µm) 30m  Band 3 Visible (0,53 – 0,58 µm) 30m  Band 4 Red (0,64 – 0,67 µm) 30m  Band 5 Near-Infrared (0,85 – 0,88 µm) 30m  Band 6 SWIR 1 (1,57 – 1,65 µm) 30m  Band 7 SWIR 2 (2,11 – 2,29µm) 30m  Band 8 Pankromatik (PAN) (0,50 – 0,68µm) 15m  Band 9 Cirrus (1,36 – 1,38 µm) 30m Thermal Infrared Sensor (TIRS): - 2 band spektral:  Band 10 TIRS 1 (10,6 – 11,19µm) 100m  Band 11 TIRS 2 (11,5 – 12,51µm) 100m     Sumber: USGS (2013) 6  Kedua sensor ini menyediakan peningkatan signal-to-noise radiometric (SNR) dengan menampilkan (yang ditranslasikan dalam 4096 tingkat keabuan pada setiap citra dibandingkan dengan 256 tingkat keabuan pada instrument 8 bit sebelumnya). Adapun peningkatan tampilan signal-to-noise dapat menunjukkan karakteristik kondisi dan tutupan lahan yang lebih baik. 2.3 Metode Ekstraksi lahan terbangun Zhang et al. (2003) dalam Danoedoro (2012) menggunakan analogi Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) untuk mengembangkan indeks area terbangun yang disebut Normalized Difference Built-up Index (NDBI). NDBI digunakan untuk mengkalkulasi area terbangun. Kedua formulasi tersebut adalah:    ……………….. (1)      ……………….. (2)      ……….………..(3)    7  BAB 3. TUJUAN DAN MANFAAT PENELITIAN  3.1 Tujuan Program Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan nilai perubahan lahan terbangun berdasarkan citra satelit multitemporal.  3.2 Manfaat Penelitian Penelitian ini dapat dimanfaatkan pemerintah terkait untuk monitoring perhitungan area terbangun secara cepat.       8  BAB IV. METODE PENELITIAN  4.1 Lokasi Penelitian Adapun lokasi dari penelitian ini adalah Kabupaten Lamongan (Gambar 3.1). Kabupaten Lamongan terletak pada 6º51’ - 7º23’ Lintang Selatan dan 112º33’ - 112º34’ Bujur Timur dengan luas wilayah ±1.812,8 km2. Adapun batas wilayah Kabupaten Lamongan sebagai berikut, Sebelah utara: berbatasan dengan Laut Jawa Sebelah timur: berbatasan dengan Kabupaten Gresik Sebelah selatan: berbatasan dengan Kabupaten Jombang dan Kabupaten Mojokerto Sebelah barat: berbatasan dengan Kabupaten Bojonegoro dan Kabupaten Tuban  Gambar 4.1 Lokasi Penelitian  4.2 Data Data yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari data spasial dan data non spasial. a. Data spasial 9  Data spasial yang digunakan dalam penelitian ini adalah - Data citra satelit Landsat 8 level 1T Tahun 2013-2019 - Peta Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kabupaten Lamongan - Peta Rupa Bumi Indonesia area Kabupaten Lamongan skala 1:25.000   4.3 Tahapan Penelitian                     Gambar 3.2 Diagram Alir Penelitian  Adapun penjelasan dari diagram alir diatas adalah a. Tahap Persiapan Tahap Persiapan Tahap Pengolahan Data Tahap Akhir Pengumpulan Data Studi Literatur Citra Satelit Landsat 8 Koreksi citra satelit Pemisahan Awan, Darat, dan Laut Ekstraksi citra menggunakan algoritma Nilai luasan perubahan lahan Peta RBI skala 1:25.000 Analisa Data 10  Pada tahap persiapan penelitian diperlukan beberapa literatur yang dapat dijadikan sebagai landasan berpikir untuk menyelesaikan permasalahan penelitian dan pengumpulan data untuk kebutuhan dalam penelitian b. Tahap Pengolahan Data Kegiatan yang dilakukan dalam tahap ini adalah: - Koreksi citra satelit, bertujuan untuk mereduksi terjadinya distorsi pada citra satelit Landsat 8. Koreksi citra satelit yang dilakukan dalam penelitian ini terdiri dari koreksi geometric dan radiometrik - Pemisahan awan, darat, dan lautan, bertujuan untuk mengambil data spasial yang dibutuhkan dalam penelitian. Untuk memperoleh wilayah kajian penelitian digunakan Peta Rupa Bumi Indonesia Kabupaten Lamongan untuk memisahkan wilayah darat dan laut, sedangkan untuk pemisahan awan menggunakan band Quality Assesment (QA) pada citra satelit Landsat 8 - Ekstraksi lahan terbangun, bertujuan untuk mengelompokkan nilai – nilai piksel yang termasuk dalam lahan terbangun  c. Tahap Akhir Tahap akhir dari penelitian ini analisa data hasil pengolahan citra satelit Landsat 8. Adapun analisa yang dilakukan berdasarkan nilai luasan lahan terbangun hasil pengolahan citra, sehingga memunculkan nilai perubahan luasan di wilayah Kabupaten Lamongan.    11  BAB 5. HASIL PENELITIAN  5.1.  Hasil Pengolahan Citra Satelit Landsat 8 berdasarkan Algoritma NDVI Gambar 5.1 merupakan hasil pengolahan citra satelit Landsat 8 berdasarkan algoritma NDVI pada tahun 2013. Dalam algoritma Landsat 8, saluran gelombang yang digunakan adalah saluran gelombang 5 (near infra red) dan saluran gelombang 4 (red). Hasil dari deteksi algoritma tersebut dibagi dalam 2 (dua) rentang, yaitu -1 sampai 0 (rentang ini menunjukkan bahwa daerah bukan vegetasi) dan 0 sampai 1 (rentang ini menunjukkan daerah vegetasi).               Gambar 5.1 Hasil Pengolahan Citra Satelit Landsat 8 Tahun 2013 berdasarkan Algoritma NDVI  Gambar 5.2 merupakan hasil pengolahan citra satelit Landsat 8 tahun 2015 dan tahun 2017. Selanjutnya, akan dilakukan pengolahan menggunakan algoritma NDBI pada kedua citra satelit tersebut.      12  Tahun 2015 Tahun 2017   Gambar 5.2 Hasil Pengolahan Citra Satelit Landsat 8 Tahun 2015 dan 2017 berdasarkan Algoritma NDVI  5.2. Hasil Pengolahan Citra Satelit Landsat 8 berdasarkan Algoritma NDBI Gambar 5.3 merupakan hasil pengolahan citra Landsat 8 berdasarkan algoritma NDBI. Saluran gelombang yang digunakan adalah saluran gelombang 7 (mid infra red) dan saluran gelombang 5 (near infra red). Sama seperti algoritma NDVI, terdapat 2 (dua) rentang yang digunakan untuk mendeteksi hasil algoritma NDBI, yaitu rentang -1 sampai 0 merupakan rentang untuk mendeteksi bukan bangunan sedangkan rentang 0 sampai +1 merupakan rentang untuk mendeteksi area tersebut merupakan bangunan.           13                           Gambar 5.3 Hasil Pengolahan Citra Satelit Landsat 8 Tahun 2013 berdasarkan Algoritma NDBI  Gambar 5.4 merupakan hasil klasifikasi area terbangun dan bukan terbangun berdasarkan algoritma NDBI tahun 2015 dan 2017. Hasil visualisasi dari ketiga tersebut, warna putih (bukan area terbangun) semakin bertambahnya tahun, maka semakin berkurang. Area bangunan Bukan area bangunan Batas wilayah Kabupaten Lamongan 14   Tahun 2015 Tahun 2017   Gambar 5.4 Hasil Pengolahan Citra Satelit Landsat 8 Tahun 2015 dan 2017 berdasarkan Algoritma NDBI  Dari Gambar 5.4 dilakukan perbandingan area terbangun dan bukan terbangun. Prosentase tersebut terdapat dalam Tabel 4.1. Table 4.1 Prosentase area terbangun dan bukan terbangun No Tahun Prosentase area Terbangun Tidak terbangun 1 2013 99,23% 0,77% 2 2015 93,71% 6,29% 3 2017 89,46% 10,54%  Berdasarkan Tabel 4.1 hasil prosentase area terbangun menunjukkan bahwa pada tahun 2013 sebesar 99,23%. Hasil tersebut diasumsikan adanya anomali perhitungan pada citra yang digunakan. Berdasarkan visualisasi pada Gambar 5.5 tampak bahwa citra satelit Landsat yang digunakan didominasi oleh tutupan lahan awan. Jika ketiga citra satelit tersebut tersebut dibandingkan, menunjukkan bahwa citra satelit Landsat tahun 2015 bersih dari tutupan lahan awan. Sedangkan citra pada tahun 2017, tutupan lahan awan lebih sedikit daripada tahun 2013. 15  Tahun 2013 Tahun 2015   Tahun 2017  Gambar 5.5 Hasil Kombinasi True Color Citra Satelit Landsat 8 Kabupaten Lamongan    16  BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN  6.1 Kesimpulan Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, kesimpulan yang dapat ditarik bahwa di Kabupaten Lamongan pada tahun 2015 presentase area terbangun sebesar 93,71%. Namun, hasil tersebut perlu dilakukan uji akurasi untuk mengetahui ketelitian hasil klasifikasi bangunan.  6.2 Saran 1. Diperlukan penelitian selanjutnya mengenai metode ekstraksi bangunan sebagai perbandingan 2. Pemilihan citra satelit secara spasial maupun visual penting dilakukan agar menghindari tutupan lahan awan yang dominan   17  DAFTAR PUSTAKA  Badan Standarisasi Nasional. (2010), Standar Nasional Indonesia 7645: Klasifikasi Penutup Lahan, BSN, Jakarta. Danoedoro, P. (2012), Pengantar Penginderaan Jauh Digital, Cetakan Pertama, Penerbit Andi, Yogyakarta. Jensen, J. R., (1996). Introductory Digital Image Processing A Remote Sensing Prespective. United States of America : Prentice Hall. Kamila, A. dan Pai, S.C. (2015), “Urban Growth Monitoring and Analysis of Environmental Impacts on Bankura-I and II Block using Landsat Data”, Cloud Publication, Volume 4. USGS. (2013). Landsat. <URL: http://www.landsat.usgs.gov>, diakses pada tanggal 15 April 2017 pukul 14.00 BBWI. Verporter, C., Kutser, T., dan Tranvik, T. (2012), “Automated Mapping of Water Bodies Using Landsat Multispectral Data”, Americean Society of Limatology and Oceanography, Volume 10. Zha, Y., Gao, J., dan Ni, S. 2003. “Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery”. Taylor n Francis. Volume 24.         

IDENTIFIKASI PERUBAHAN LAHAN TERBANGUN BERDASARKAN

CITRA SATELIT MULTITEMPORAL

http://eprints.itn.ac.id/12290/1/C_1_1_Alifah_Adkha.pdf

IDENTIFIKASI PERUBAHAN LAHAN TERBANGUN BERDASARKAN CITRA SATELIT MULTITEMPORAL

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Institut Teknologi Nasional Malang Repository