Aplikasi Penginderaan Jauh Untuk Pemantauan...

Aplikasi Penginderaan Jauh Untuk Pemantauan Lingkungan dan Mitigasi Bencana Pusat Pemanfaatan Penginderaann Jauh, Lapan

ii


iii

SUSUNAN REDAKSI

Pengarah: Ir. Taufik Maulana, MBA.

Deputi Bidang Penginderaan Jauh, LAPAN Ir. Agus Hidayat, M.Sc.

Kepala Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN

Penanggung Jawab: DR. M. Rokhis Khomarudin

Kepala Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana

Editor/penyunting: DR. M. Rokhis Khomarudin

STA. Munawar, B. Eng. Parwati, S.Si., M.Sc.

Muhammad Priyatna, S.Si., MTI.

Redaksi Ilmiah: DR. Ir. Dede Dirgahayu Domiri, M.Si., DR. Indah Prasasti, DR. Wiweka Hartojo,

Dra. Nanik Suryo Haryani, M.Si., Dra. Any Zubaidah, M.Si. Yenni Vetrita, M.Sc., Fajar Yulianto, S.Si.

Desain & Layout: Muhammad Priyatna, S.Si., MTI.

BM. Subowo, ST. Kusumaning Ayu Diah Sukowati, Amd.

ISBN 978-979-25-8364-2

Diterbitkan oleh: PUSAT PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH

LEMBAGA PENERBANGAN DAN ANTARIKSA NASIONAL JL. Kalisari No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur, 13710, Indonesia

2013


iv

DAFTAR ISI

Hal. SUSUNAN REDAKSI……….………………………………………………….. ii DAFTAR ISI………..…………………………………………………………….. iii DAFTAR GAMBAR.…………………………………………………………….. v DAFTAR TABEL..……………………………………………………………….. vii DAFTAR LAMPIRAN…………..……………………………………………….. viii KATA PENGANTAR…………………………………………………….……… ix SAMBUTAN.…………………………………………………………………….. x

PENDAHULUAN……………………………………………………………… 1

PENGINDERAAN JAUH…………..………………………………………... 2

PENGINDERAAN JAUH UNTUK PEMANTAUAN LINGKUNGAN……………………………………….………………………………. 6 PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN UNTUK PEMANTAUAN LINGKUNGAN…………………………………………………………………... 6 Deteksi Perubahan Lahan Hutan……………………………………………… 6 Deteksi Degradasi Hutan………………………………………………………. 7 Deteksi Sebaran Asap………………………………………………………….. 8 Pemetaan Daerah Bekas Terbakar…………………………………………… 9 OPERASIONAL PEMANTAUAN LINGKUNGAN………………...………… 10 Fase Pertumbuhan Padi……………………………………………………….. 10 Pemantauan Kekeringan dan Banjir Lahan Sawah…………………………. 12 TANTANGAN PEMANTAUAN LINGKUNGAN……………..……………… 13

PENGINDERAAN JAUH UNTUK MITIGASI BENCANA……………………………………………………………............... 18 KEGIATAN PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN MITIGASI BENCANA……………………………………………………………………….. 18 Validasi Hotspot………………………………………………….…….............. 18 Kekeringan Lahan…………………………….…………………………........... 19 Zonasi Daerah Resiko Banjir…………………………..………………………. 20 Zonasi Daerah Resiko Merapi…………………..……………………………... 22 Ekstraksi Parameter Fisis Penginderaan Jauh untuk Bencana………….... 22 KEGIATAN OPERASIONAL MITIGASI BENCANA…..………………….... 23 Pemantauan Potensi Banjir…………………………………..………………... 23 Sistem Peringkat Bahaya Kebakaran.……………………. …………………. 24 Pemantauan Hotspot………………………………..………………………..... 25 Sistem Tanggap Darurat Bencana……………………………...…………….. 26 TANTANGAN PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH UNTUK MITIGASI BENCANA………………………..………………..……………….. 28


v

Hal

DISEMINASI INFORMASI……….…………….……….………………....... 30 Website SIMBA…………………………….…………………………............... 30 Sentinel Asia……………………….………………………………................... 31 Diseminasi Langsung…………………………………….…………………...... 31

TANTANGAN DISEMINASI INFORMASI……………………………….. 33

KERJASAMA……………...…...……………...……………………………… 35 Kerjasama Nasional...……………………….………………........................... 35 Kerjasama Regional dan Internasional.……………….…………….............. 37 Sentinel Asia………...…………………..……………….…………….............. 38 Kerjasama dengan GIC-AIT dan ADRC……………….…………….............. 40 Kerjasama dengan Organisasi PBB (RSO UN SPIDER, UN ESCAP, dan UN WFP)………………………………………….…….……………................. 41 Kerjasama dengan APSCO……………….…………….…………….............. 43

PENUTUP………..………………….….…………………….......................... 44

DAFTAR PUSTAKA.............................................................................… 45

LAMPIRAN........................................................................................……. 46


vi

DAFTAR GAMBAR

Hal Gambar 1 Perubahan lahan hutan di sekitar tambang Newmont Nusa

Tenggara Barat.........................………………………………………………………. 7 Gambar 2 Perubahan kondisi hutan alami menjadi hutan terdegradasi di

Kabupaten Sintang periode tahun 2002 – 2012……………………………… 8 Gambar 3 Sebaran asap dan hotspot di Propinsi Riau…………………………………….. 9 Gambar 4 Hasil penelitian pemanfaatan data penginderaan jauh untuk

pemetaan bekas terbakar di Propinsi Riau…………………………………….. 10 Gambar 5 Fase pertumbuhan padi sawah di Pulau Jawa dan Bali,

periode 30 Maret 2013 - 06 April 2013………………………………………….. 11 Gambar 6 Survey lapangan untuk validasi fase pertumbuhan padi………………… 11 Gambar 7 Tingkat rawan banjir lahan sawah di Pulau Jawa Bali,

periode 30 Maret 2013 - 06 April 2013………………............................. 12 Gambar 8 Tingkat rawan kekeringan lahan sawah di Pulau Jawa Bali,

Periode 21-28 September 2012……………………………………………………… 13 Gambar 9 Contoh foto udara yang menampilkan lokasi pembuangan drum

dan potensial tercemar limbah B3…………………………………………………. 15 Gambar 10 Deteksi daerah tercemar dengan data IKONOS dengan

menggunakan klasifikasi maximum likelihood……………………………….. 15 Gambar 11 Perbedaan nilai reflectance (pantulan) daerah rerumputan yang

tercemar arsenic 3498 pp dan yang tidak tercemar…………............... 16 Gambar 12 Hasil perhitungan land subsidence di Pekalongan ..……………………….. 17 Gambar 13 Metode validasi hotspot dan hasilnya……………………………………………. 19 Gambar 14 Indeks pemantauan kekeringan lahan…………………………………………… 20 Gambar 15 Zonasi daerah bahaya banjir di Kabupaten Sampang……….……………. 21 Gambar 16 Zonasi daerah resiko kerentanan banjir di Kabupaten Sampang……. 21 Gambar 17 Zonasi daerah bahaya Merapi …………………………………………………..….. 22 Gambar 18 Ekstraksi parameter fisis penginderaan jauh untuk bencana

banjir………………………………………………………………………………….…………. 23 Gambar 19 Informasi daerah potensi banjir yang disajikan dalam website

SIMBA………........................................................................................ 24 Gambar 20 Informasi peringkat bahaya kebakaran……………………………………..….. 25 Gambar 21 Sistem Indofire untuk pemantauan hotspot kerjasama Lapan,

Kementerian Kehutanan, Kementerian Lingkungan Hidup, dan Landgate Australia………..................................................................... 26

Gambar 22 Diagram alir SOP sistem tanggap darurat bencana..………………………. 27 Gambar 23 Contoh tanggap darurat bencana banjir bandang Wasior Papua……. 28 Gambar 24 Contoh aplikasi teknologi UAV untuk pemetaan cepat bencana……. 29 Gambar 25 Tampilan website SIMBA terkini……………………………………………………. 30


vii

Hal

Gambar 26 Website Sentinel Asia sebagai sarana penyebaran informasi…………. 31

Gambar 27 Desain sistem informasi kebencanaan berbasis penginderaan jauh (SIMBA CENTER)……………………........................................................... 34

Gambar 28 Peta kerawanan kebakaran hutan dan lahan Provinsi Kalimantan Tengah…………………………………………………………………………………………… 36

Gambar 29 Foto bersama peserta pertemuan pemangku kepentingan pemanfaatan penginderaan jauh untuk pengurangan resiko bencana………………………………………………………………………………….…….. 37

Gambar 30 Hasil analisa banjir di Philipina, kontribusi sebagai DAN………………… 38 Gambar 31 Antena dan peralatan yang digunakan untuk transfer data

penginderaan jauh…………………………………………………………………………. 39 Gambar 32 Foto bersama peserta pertemuan SAFE Project di Singapore………... 40 Gambar 33 Foto bersama peserta pertemuan regional workshop se-ASEAN...... 41 Gambar 34 Jaringan RSO UN-SPIDER di berbagai Negara……………………..………..... 42 Gambar 35 UN ESCAP Meeting pada tahun 2011………………………………..…….…….. 43 Gambar 36 Foto peserta kegiatan Training Course APSCO di Dhaka Bangladesh....... 44


viii

DAFTAR TABEL

Hal Tabel 1 Karakteristik data satelit penginderaan jauh………………………………................... 3 Tabel 2 Institusi penerima informasi langsung hasil pemantauan lingkungan dan

mitigasi bencana berbasis penginderaan jauh……………………………................... 32


ix

DAFTAR LAMPIRAN

Hal Lampiran Personil Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana.………………………………… 46


x

KATA PENGANTAR

Salah satu tugas dan fungsi Pusat Pemanfaatan Penginderaan

Jauh Lapan (Pusfatja) adalah menyelenggarakan penelitian dan

pengembangan model pemanfaatan penginderaan jauh untuk

pemantauan lingkungan dan mitigasi bencana. Dalam

pelaksanaannya tugas dan fungsi tersebut dijalankan oleh Bidang

Lingkungan dan Mitigasi Bencana. Hasil-hasil kegiatan yang

berkenaan dengan pelaksanaan tugas dan fungsi tersebut berupa

model-model pemanfaatan untuk pemantauan lingkungan dan

mitigasi bencana, juga berupa informasi kondisi lingkungan dan kebencanaan yang

disampaikan kepada berbagai kalangan pengguna baik pemerintah maupun masyarakat

umum. Informasi berbasiskan data penginderaan jauh yang dimaksud terdiri dari

informasi daerah potensi banjir dan longsor, titik-titik panas (hotspots) yang

mengindikasikan terjadinya kebakaran hutan/lahan, kondisi vegetasi sawah, degardasi

hutan, dan lain-lain, yang didiseminasikan kepada pengguna melalui website

www.lapan.go.id dan www.lapanrs.com, maupun dikirim langsung ke alamat pengguna.

Buku ini berisikan rangkuman kegiatan pemanfaatan penginderaan jauh untuk

mendukung pemantauan lingkungan dan manajemen bencana di Indonesia. Disamping

itu sesuai dengan keterlibatan Pusfatja dalam Sentinel Asia, kegiatan pemanfaatan

penginderaan jauh untuk mitigasi bencana juga dilakukan untuk membantu negara-

negara di kawasan ASEAN yang sedang mengalami bencana.

Tujuan penulisan buku ini selain sebagai bentuk pertanggungjawaban Bidang Lingkungan

dan Mitigasi Bencana dalam menjalankan tugas dan fungsinya, juga sebagai bahan

sosialisasi kepada masyarakat mengenai pemanfaatan penginderaan jauh untuk

pemantauan lingkungan dan mitigasi bencana. Kritik dan saran dari para pembaca sangat

diharapkan bagi upaya penyempurnaan penulisan buku ini. Semoga kehadiran buku ini

dapat bermanfaat bagi yang membacanya.

Kepala Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana Dr. M. Rokhis Khomarudin

http://www.lapan.go.id/

http://www.lapanrs.com/


xi

SAMBUTAN

Indonesia dikenal sebagai salah satu negara yang rawan

terhadap persoalan lingkungan dan berbagai jenis bencana.

Berbagai kejadian kerusakan lingkungan maupun bencana

memaksa kita untuk secara terus menerus meningkatkan

kepedulian terhadap persoalan lingkungan dan kejadian

bencana. Salah satu bentuk kepedulian dari pemerintah c.q.

Lapan adalah membentuk Pusat Pemanfaatan Penginderaan

Jauh (Pusfatja), yang mempunyai tugas dan fungsi antara lain

menyelenggarakan penelitian dan pengembangan model

pemanfaatan penginderaan jauh untuk pemantauan lingkungan dan mitigasi bencana.

Kehadiran teknologi penginderaan jauh satelit yang dapat menghasilkan data dan

informasi yang realtime dengan cakupan yang cukup luas (tergantung resolusi spasialnya),

memungkinkan kita untuk berkontribusi dalam upaya pemantauan lingkungan dan

mitigasi bencana di Indonesia. Dalam kaitan itu Pusfatja, telah mencanangkan

pembangunan Pusat Pemantauan Bumi Nasional dimana salah satu unsur utamanya

adalah pemantauan lingkungan dan mitigasi bencana berbasiskan data penginderaan

jauh (SIMBA Center). Berbagai hasil kegiatan terkait dengan pemanfaatan penginderaan

jauh untuk pemantauan lingkungan dan mitigasi bencana yang telah dan sedang

dilaksanakan, diuraikan secara singkat dalam buku ini.

Hadirnya buku ini kehadapan para pembaca, bertujuan untuk memberikan penjelasan

kepada publik mengenai kiprah Pusfatja Lapan dalam mendukung pembangunan di

Indonesia khususnya dalam pemantauan kondisi lingkungan dan mitigasi bencana

berbasiskan data penginderaan jauh. Kritik dan saran dari pembaca sangat diharapkan

tidak hanya bagi upaya penyempurnaan penulisan buku serupa di masa yang akan

datang, tetapi juga bagi penetuan arah kebijakan Pusfatja untuk tahun berikutnya.

Dalam kesempatan ini saya menyampaikan penghargaan kepada semua pihak, khususnya

rekan-rekan dari Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana, yang telah berupaya keras

untuk menyusun dan menerbitkan buku ini.

Jakarta, 20 April 2013

Kepala Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Ir. Agus Hidayat, M.Sc.


1

PENDAHULUAN

Tsunami Aceh 2004, Tsunami Pangandaran 2006, Gempa Bumi Yogyakarta 2006, Gempa

Bumi Padang 2009, Letusan Merapi 2010, Banjir Bandang Wasior 2010, dan Tsunami

Mentawai 2010 merupakan kejadian-kejadian bencana dahsyat yang menyebabkan

korban jiwa dan kerugian material yang sangat besar. Selain bencana-bencana tersebut,

tercatat juga bencana-bencana rutin yang terjadi pada saat musim hujan dan musim

kemarau. Pada saat musim hujan, banyak wilayah mengalami banjir dan pada saat musim

kemarau beberapa wilayah mengalami kekeringan dan kebakaran hutan/lahan. Gempa

merupakan bencana yang sering dirasakan oleh penduduk Indonesia. Hal ini

menunjukkan bahwa Indonesia merupakan salah satu negara yang sangat rentan

terhadap bencana.

Berbagai usaha sudah dilakukan untuk mengatasi bencana baik dari sisi teknologi, regulasi

maupun kesiapan masyarakat. Terbentuknya tsunami early warning system yang

sekarang sudah dioperasikan di Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika merupakan

salah satu contoh dukungan teknologi dalam upaya pengurangan resiko bencana.

Dikeluarkannya UU No. 24 Tahun 2007 merupakan usaha pemerintah untuk mengatur

penanggulangan bencana di Indonesia. Pemberian pendidikan, training, dan gladi resik

evakuasi bencana di wilayah yang sering terjadi bencana merupakan usaha-usaha dalam

meningkatkan kesiapsiagaan masyarakat dalam menghadapi bencana.

Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (Lapan) merupakan salah satu lembaga

pemerintah yang juga ikut berperan aktif dalam upaya penanggulangan bencana dengan

sumber daya yang dimilikinya. Melalui Peraturan Kepala Lapan No. 2 Tahun 2011,

menugaskan Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana yang berada di bawah Pusat

Pemanfaatan Penginderaan Jauh, untuk melaksanakan penelitian, pengembangan dan

pemanfaatan penginderaan jauh untuk pemantauan lingkungan dan mitigasi bencana.

Buku ini menyajikan hasil-hasil pemanfaatan penginderaan jauh untuk pemantauan

lingkungan dan mitigasi bencana, baik yang sudah operasional, masih dalam penelitian

dan pengembangan, dan tantangan dalam pemanfaatan penginderaan jauh untuk

pemantauan lingkungan dan mitigasi bencana di masa mendatang.


2

PENGINDERAAN JAUH

Penginderaan jauh merupakan ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang suatu

objek, daerah atau fenomena melalui analisis data yang diperoleh dengan suatu alat

tanpa kontak langsung dengan objek, daerah atau fenomena yang dikaji (Lillesand dan

Kiefer, 1979).

Empat komponen dasar dari sistem penginderaan jauh adalah target, sumber energi, alur

transmisi, dan sensor. Komponen dalam sistem ini berkerja bersama untuk mengukur dan

mencatat informasi mengenai target tanpa menyentuh obyek tersebut. Sumber energi

yang menyinari atau memancarkan energi elektromagnetik pada target mutlak

diperlukan. Energi berinteraksi dengan target dan sekaligus berfungsi sebagai media

untuk meneruskan informasi dari target kepada sensor. Sensor adalah sebuah alat yang

mengumpulkan dan mencatat radiasi elektromagnetik. Setelah dicatat, data akan

dikirimkan ke stasiun penerima dan diproses menjadi format yang siap pakai, diantaranya

berupa citra.

Citra ini kemudian diinterpretasi untuk menyarikan informasi mengenai target. Proses

interpretasi biasanya berupa gabungan antara visual dan automatic dengan bantuan

komputer dan perangkat lunak pengolah citra. Citra penginderaan jauh dapat

menggambarkan obyek suatu daerah dan gejala di permukaan bumi dengan: (a) wujud

dan letak obyek yang mirip dengan wujud dan letaknya di permukaan bumi, (b) relatif

lengkap, (c) meliputi daerah yang luas, dan (d) permanen (Sutanto, 1992).

Satelit penginderaan jauh memiliki berbagai karakteristik, sesuai dengan data yang dihasilkan dan pemanfaatannya. Karakteristik tersebut adalah :

1. Sistem sensor; terdapat dua sistem sensor dalam penginderaan yaitu sensor optis dan sensor radar. Hal yang membedakan kedua sensor adalah pada sistem energi yang direkam oleh sensor satelit. Jikalau sensor optis merekam hasil pemantulan objek oleh sinar matahari, sensor radar menerima gelombang elektromagnetik yang diemisikan oleh objek yang dihasilkan dari pancaran energi dari satelit radar.

2. Resolusi; terdapat empat resolusi yang sering digunakan dalam menerangkan data

penginderaan jauh. Resolusi spasial, temporal, radiometrik, dan spektral. Resolusi

spatial adalah ukuran permukaan bumi yang digambarkan dalam satu pixel citra

satelit, resolusi temporal adalah frekuensi satelit untuk memotret suatu wilayah yang

sama, dan resolusi radiometrik menentukan seberapa bagus suatu sistem untuk dapat

membedakan intensity-nya. Biasanya ditunjukkan dengan satuan ‘bit’, seperti 8 bit, 10

bit, dan lain-lain. Resolusi spektral menunjukkan jumlah kanal atau saluran yang


3

dimiliki oleh satelit, yang menunjukkan kisaran spektral tertentu pada setiap kanalnya.

Misalnya data SPOT-4 memiliki 4 kanal multi spektral dan 1 kanal pankromatik.

3. Lebar sapuan; lebar permukaan bumi yang dapat direkam oleh satelit, biasanya

tergantung dari ketinggian orbit satelit dari permukaan bumi, semakin tinggi letak

satelit, semakin lebar permukaan bumi yang dapat direkam. Sebagai contoh, satelit

MTSAT terletak pada ketinggian 35.800 km dapat memantau sepertiga luas bumi

sedangkan satelit dengan ketinggian 870 km memiliki lebar sapuan 2800 km.

4. Sistem orbit; terdapat beberapa sistem orbit yang dikenal di penginderaan jauh, yaitu

orbit polar, orbit equatorial, dan orbit tetap (geostationer). Orbit polar adalah suatu

lintasan satelit dari kutub ke kutub yang ada di bumi dan orbit equatorial adalah suatu

lintasan satelit yang sejajar dengan garis equator. Orbit geostationer adalah berorbit

tetap, biasanya memiliki ketinggian 35.800 km.

Seiring dengan perkembangan teknologi, citra satelit berkembang dengan sangat pesat

dari resolusi spasial yang sangat rendah sampai dengan sangat tinggi. Aplikasinya juga

berkembang dari aplikasi cuaca, pemetaan sumberdaya alam, hingga perencanaan tata

ruang perkotaan. Teknik/metode-pun berkembang dengan cepat dari teknik klasifikasi

berbasiskan pixel, sub pixel hingga berbasiskan objek. Perkembangan ini juga ditunjang

dengan perkembangan teknologi pengolah data yang semakin memudahkan pengguna

untuk menganalisa citra satelit yang diperoleh. Sebagai gambaran umum teknologi satelit

yang berkembang disajikan pada Tabel 1. Pengetahuan karakteristik data ini dapat

membantu dalam perencanaan penggunaan data sesuai dengan kebutuhan pengguna

baik untuk keperluan analisa sumberdaya alam maupun pemantauan lingkungan dan

mitigasi bencana di Indonesia.

Tabel 1. Karakteristik data satelit penginderaan jauh

Nama Satelit Penginderaan Jauh

Karakteristik Keterangan Contoh Gambar

Multifunctional Transport Satellite

(MTSAT)

Sistem sensor Optis

Resolusi:

Resolusi spasial 1 km (visible), 4 km

(inframerah)

Resolusi temporal 1 jam

Resolusi spektral 5 kanal (1 kanal visible,

4 kanal inframerah)

Resolusi radiometrik 10 bit (untuk visible

dan inframerah), gradasi 1024

Lebar sapuan Sepertiga luas bumi

Sistem orbit Geostationer


4



National Oceanic and Atmospheric

Administration Advanced Very High

Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR)

Sistem sensor Optis

Resolusi:

Resolusi spasial 1 km at Nadir

Resolusi temporal 4 kali melintas di

wilayah Indonesia

Resolusi spektral 5 kanal

Resolusi radiometrik 10 bit

Lebar sapuan 2800 Km

Sistem orbit Near polar

Terra/Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer

(MODIS)

Sistem sensor Optis

Resolusi:

Resolusi spasial 250 m kanal 1-2 500 m kanal 3-7 1 km kanal 8-36

Resolusi temporal 1-2 hari

Resolusi spektral 36 kanal


Lebar sapuan 2330 Km

Sistem orbit Near polar

LANDSAT ETM +7

Sistem sensor Optis

Resolusi:

Resolusi spasial

30 m kanal 1-5 dan 7 60 m kanal 6 15 m kanal

pankromatik

Resolusi temporal 16 hari

Resolusi spektral 8 kanal (7 kanal

multispektral, 1 kanal pankromatik


Lebar sapuan 185 Km

Sistem orbit Polar

SPOT

Sistem sensor Optis

Resolusi:

Resolusi spasial

10 m untuk multispektral 2.5 m untuk pankromatik


Resolusi spektral 5 kanal, 4 kanal

multispektral dan 1 kanal pankromatik


Lebar sapuan 60 km

Sistem orbit Polar


5



IKONOS

Sistem sensor Optis

Resolusi:

Resolusi spasial 1 m kanal pankromatik 4 m kanal multispektral

Resolusi temporal 3 sampai 5 hari


multispektral, dan 1 kanal pankromatik


Lebar sapuan 11 km

Sistem orbit Polar

QUICKBIRD

Sistem sensor Optis

Resolusi:

Resolusi spasial 0.61 m pankromatik,

2.41 m – 2.8 m

Resolusi temporal 1-3.5 hari


multispektral, 1 kanal pankromatik


Lebar sapuan 16.5 m

Sistem orbit Polar

Synthetic Aperture Radar (SAR) – Terra

SAR X

Sistem sensor RADAR

Resolusi:

Resolusi spasial

HighResolution Spotlight: 1 m SpotLight: 2 m StripMap: 3 m ScanSAR: 18 m


Resolusi spektral Single, dual, dan quad

polarisation

Resolusi radiometrik -

Lebar sapuan

HighResolution Spotlight: 10 x 5 km

SpotLight: 10 x 10 km StripMap: 30 x 50 km

ScanSAR: 100 x 150 km

Sistem orbit Polar

Sistem sensor RADAR


6

PENGINDERAAN JAUH UNTUK PEMANTAUAN LINGKUNGAN

Pemantauan lingkungan dapat didefinisikan sebagai proses atau kegiatan yang bertujuan mengindentifikasi dan memantau kualitas lingkungan. Lingkungan sendiri dapat diartikan sebagai kombinasi antara kondisi fisik yang mencakup keadaan sumber daya alam seperti tanah, air, energi mineral, serta flora dan fauna yang tumbuh di atas tanah maupun di dalam lautan, dengan kelembagaan yang meliputi ciptaan manusia seperti keputusan, bagaimana menggunakan lingkungan fisik tersebut. Inti permasalahan dalam pemantauan lingkungan adalah bagaimana dapat mengidentifikasi dan memantau kualitas dari lingkungan. Tingkatan-tingkatan kondisi lingkungan baik biotik maupun abiotik merupakan komponen penting dalam pemantauan lingkungan. Satelit penginderaan jauh dapat digunakan untuk memantau kondisi lingkungan tersebut, seperti pemantauan kekeringan, banjir, dan hama penyakit di lahan sawah, pemantauan perubahan hutan dan degradasinya, pemantauan kualitas air sungai maupun danau, pemantauan pencemaran air laut, pemantauan pencemaran kondisi tanah, dan lain sebagainya.

PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN UNTUK PEMANTAUAN LINGKUNGAN

Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana melakukan penelitian dan pengembangan untuk

pemantauan lingkungan. Beberapa kegiatan penelitian dan pengembangan yang saat ini

dilakukan di Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana adalah deteksi perubahan lahan

hutan, deteksi degradasi hutan, deteksi sebaran asap dan pemetaan daerah bekas

terbakar.

Deteksi Perubahan Lahan Hutan

Secara umum perubahan yang terjadi pada objek dipermukaan bumi akan merubah

pantulan gelombang elektromagnetik dari objek tersebut. Hal ini juga akan

mempengaruhi citra yang dihasilkan oleh satelit. Menangkap fenomena tersebut,

penelitian dan pengembangan ini mengkaji kemampuan data MODIS untuk mendeteksi

perubahan penutup lahan terutama areal hutan di sekitar pertambangan. Kegiatan ini

menggunakan Enhanced Vegetation Index (EVI) yang diperoleh dari data MODIS. Trend

nilai EVI dianalisis, kemudian dapat ditentukan apakah di suatu wilayah terdapat

perubahan hutan atau tidak. Analisa visual juga digunakan untuk membantu memastikan

terjadinnya perubahan hutan. Gambar 1, merupakan contoh hasil penelitian dan

pengembangan deteksi perubahan lahan hutan di tambang Newmont Nusa Tenggara

Barat. Tampak terdapat perubahan lahan hutan selama 5 tahun (2005-2010).


7

Gambar 1. Perubahan lahan hutan di sekitar tambang Newmont Nusa Tenggara Barat

Deteksi Degradasi Hutan

Definisi degradasi berbeda dengan perubahan. Suatu lahan hutan yang mengalami

perubahan biasanya sudah berubah menjadi lahan non-hutan. Namun pada definisi

degradasi, hutan masih ada, namun sudah mengalami kerusakan baik tingkat ringan,

sedang, maupun berat. Tantangan dalam mendeteksi degradasi hutan lebih tinggi

dibandingkan dengan deteksi perubahan lahan hutan. Oleh karena itu, dalam mendeteksi

degradasi hutan diperlukan teknik khusus dalam identifikasinya. Penelitian dan

pengembangan model pemanfaatan penginderaan jauh untuk degradasi hutan dilakukan

untuk menjawab tantangan tersebut. Spektral Mixture Analisis (SMA) merupakan metode

yang digunakan untuk mendeteksi degradasi hutan dengan data satelit LANDSAT dan

SPOT-4. Penelitian ini belum selesai, sehingga belum dapat diketahui seberapa efektif

SMA dapat mendeteksi degradasi hutan. Gambar 2, merupakan contoh degradasi hutan

di Kabupaten Sintang Provinsi Kalimantan Barat.


8

Gambar 2. Perubahan kondisi hutan alami menjadi hutan terdegradasi

di Kabupaten Sintang periode tahun 2002 – 2012.

Deteksi Sebaran Asap Masalah asap merupakan permasalahan klasik di Indonesia yang sampai sekarang belum

dapat diselesaikan walaupun usaha-usaha pemerintah dan masyarakat sudah banyak

dilakukan. Masalah lingkungan ini tidak hanya terjadi di wilayah Indonesia, terutama

Kalimantan dan Sumatera, namun sudah berimbas ke negara lain seperti Singapura dan

Malaysia. Penelitian dan pengembangan untuk mendeteksi sebaran asap sangat

bermanfaat sehingga dapat digunakan untuk pemantauan sebaran asap secara harian.

Informasi ini dapat digunakan untuk mengantisipasi sebaran asap agar tidak meluas lagi.

Tantangan dalam melakukan penelitian pemanfaatan data penginderaan jauh untuk

sebaran asap adalah membedakan antara asap dengan awan secara digital. Gambar 3


9

merupakan contoh pemantauan sebaran asap pada tanggal 12 dan 14 Juni 2012 dengan

cara visual.

Gambar 3. Sebaran asap dan hotspot di Propinsi Riau

Pemetaan Daerah Bekas Terbakar

Daerah bekas terbakar akan menyebabkan permasalahan lingkungan jika tidak segera

dikelola dan diberdayakan wilayah yang terbakar. Penurunan kualitas lahan dan degradasi

hutan merupakan masalah yang timbul setelahnya. Pemetaan daerah bekas terbakar

dapat membantu dalam perencanaan rehabilitasi lahan dan juga untuk penegakan hukum

kepada perusahaan-perusahaan yang membakar lahannya.

Penelitian dilakukan dengan menggunakan data SPOT-4 dengan menggunakan

Normalized Band Ratio (NBR) sebagai Indeks yang digunakan untuk mendeteksi daerah

bekas terbakar. Penelitian ini juga dapat membedakan antara pembukaan lahan dengan

membakar dan tidak membakar. Gambar 4, Hasil penelitian pemanfaatan data

penginderaan jauh untuk pemetaan bekas terbakar di Propinsi Riau


10

Gambar 4. Hasil penelitian pemanfaatan data penginderaan jauh

untuk pemetaan bekas terbakar di Propinsi Riau

OPERASIONAL PEMANTAUAN LINGKUNGAN

Saat ini Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana Lapan telah mengembangkan suatu sistem pemantauan lingkungan yang sudah beroperasional antara lain; pemantauan fase pertumbuhan padi, pemantauan tingkat kekeringan dan banjir di lahan sawah.

Fase Pertumbuhan Padi

Pemantauan fase pertumbuhan padi dilakukan untuk mengetahui, kapan waktu tanam

dan juga waktu panen di Pulau Jawa dan Bali (Gambar 5). Data yang digunakan adalah

MODIS 8 harian dan secara sederhana metode pemantauan menggunakan indeks

vegetasi EVI untuk memantau kondisi pertumbuhan padi. Informasi ini sangat penting

bagi pemerintah dalam rangka perencanaan panen dan juga perkiraan produksi padi di

Pulau Jawa. Secara berkala (setahun 3 kali), informasi ini disampaikan ke Badan Pusat

Statistik (BPS) dalam rapat koordinasi Angka Ramalan produksi padi (ARAM) bersama-

sama dengan Kementerian Pertanian, BULOG, dan instansi lainnya.

Model fase pertumbuhan padi yang telah dioperasionalkan ini telah melalui tahapan

penelitian yang panjang dan memiliki akurasi yang baik. Gambar 6, merupakan hasil

survey lapangan dibeberapa wilayah di Pulau Jawa dan Bali menunjukkan bahwa fase


11

pertumbuhan padi yang dipantau dari data satelit penginderaan jauh sama dengan fase

pertumbuhan padi di lapangan. Dapat dikatakan bahwa akurasi pemantauan fase

pertumbuhan padi sudah mencapai lebih dari 80%. Hasil ini dapat digunakan oleh

Kementerian Pertanian sebagai rujukan dalam pengelolaan lahan sawah khususnya pada

tanaman padi dan perkiraan waktu tanam dan padi di Pulau Jawa dan Bali.

Gambar 5. Fase pertumbuhan padi sawah di Pulau Jawa dan Bali,

periode 30 Maret 2013 - 06 April 2013

Gambar 6. Survey lapangan untuk validasi fase pertumbuhan padi


12

Pemantauan Kekeringan dan Banjir Lahan Sawah Untuk melakukan pemantauan kekeringan di lahan sawah, parameter yang digunakan adalah indeks vegetasi EVI dari satelit Terra/Aqua MODIS, curah hujan dari satelit Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), evapotranspirasi yang di-estimasi dari Land Surface Temperature (LST), sedangkan untuk pemantauan lahan sawah berpotensi banjir digunakan data indeks vegetasi EVI dan curah hujan dari TRMM. Pada Gambar 7, terlihat wilayah yang berwarna merah adalah lahan sawah yang berpotensi banjir dengan tingkat rawan yang sangat berat, sedangkan yang berwarna hijau merupakan lahan sawah yang tidak mengalami banjir. Informasi ini berguna untuk perkiraan produksi padi akibat adanya gangguan lingkungan yang dialami oleh lahan sawah. Gambar 8, menunjukkan Tingkat rawan kekeringan lahan sawah di Pulau Jawa dan Bali. Bagi Kementerian Pertanian, informasi ini menjadi penting dalam memperkirakan ketersediaan pangan di suatu wilayah.

Gambar 7. Tingkat rawan banjir lahan sawah di Pulau Jawa dan Bali,

periode 30 Maret 2013 - 06 April 2013


13

Gambar 8. Tingkat rawan kekeringan lahan sawah di Pulau Jawa dan Bali,

Periode 21 - 28 September 2012

TANTANGAN PEMANTAUAN LINGKUNGAN

Tantangan lebih lanjut dalam pemanfaatan penginderaan jauh untuk pemantauan

lingkungan adalah bagaimana menyediakan informasi yang akurat mengenai kondisi

lingkungan di Indonesia. Pusat-pusat pemantauan bumi (Earth Observation Center) di

dunia telah banyak berkembang untuk memantau kondisi permukaan bumi, baik status

maupun perubahannya. Otomatisasi dari sistem pemantauan bumi dengan

memanfaatkan data penginderaan jauh merupakan tantangan ke depan yang harus

ditindaklanjuti.

Perubahan lingkungan, perubahan penutup lahan, pencemaran air, tanah, udara,

perubahan suhu udara, dan perubahan-perubahan lainnya yang diakibatkan pertambahan

jumlah penduduk dan industri merupakan trend tantangan ke depan dalam kegiatan

pemantauan lingkungan. Perkembangan teknologi penginderaan jauh merupakan

tantangan dalam pemantauan lingkungan dalam membuat model-model baru

pemanfaatan data penginderaan jauh.


14

Isu-isu perubahan lingkungan tersebut, akhirnya juga dihubungkan dengan kejadian-

kejadian bencana yang melanda di Indonesia. Hal ini juga merupakan tantangan lain dari

kegiatan pemantauan lingkungan yang dihubungkan dengan kegiatan mitigasi bencana.

Salah satu contoh tantangan pemantauan lingkungan yang sangat menarik adalah

pemantauan lahan yang tercemar oleh limbah B3. Meningkatnya industrialisasi di

Indonesia akan menyebabkan peningkatan pencemaran lahan oleh limbah B3.

Pengamatan dan uji laboratorium biasanya membutuhkan waktu yang lama dan biaya

yang tidak sedikit. Teknologi penginderaan jauh merupakan suatu yang dimungkinkan

dapat membantu pemantauan pencemaran limbah B3.

Beberapa penelitian terdahulu dalam memanfaatkan data penginderaan jauh untuk

pemantauan limbah B3 telah dikaji oleh Slonecker et al. (2010). Hasil kajian yang telah

dilakukan menunjukkan beberapa aplikasi dengan data penginderaan jauh yang berbeda

untuk memantau lahan tercemar limbah B3. Dalam kajian disebutkan bahwa kebanyakan

data satelit penginderaan jauh digunakan untuk mendeteksi limbah B3 dengan analisa

visual dengan menginterpretasikan morfologi lahan tercemar dari karakteristik produksi,

simpanan, pembuangan, dan efeknya terhadap lingkungan. Foto udara merupakan data

yang sering digunakan untuk memantau kondisi. Data historik dari foto udara yang baik

merupakan keunggulan data ini untuk dapat memantau lahan sebelum, saat, dan setelah

tercemar. Namun, data ini sangat mahal, sehingga untuk wilayah yang luas memerlukan

biaya yang sangat mahal dalam kegiatan pemantauannya.

Gambar 9, merupakan contoh daerah pembuangan drum yang memungkinkan tercemar

limbah B3 di Amerika Serikat (Sumber: The EPA/Environmental Photographic

Interpretation Center (EPIC)). Pada kajian tersebut, juga menunjukkan bahwa data

penginderaan jauh multispektral dapat digunakan untuk memantau pencemaran limbah

B3 di suatu wilayah. Data seperti landsat TM dengan resolusi menengah dapat digunakan

untuk mendeteksi perubahan lahan tercemar. Demikian juga satelit multispektral yang

lebih tinggi seperti IKONOS juga dapat digunakan untuk memantau lahan tercemar

dengan analisis spektral.


15

Gambar 9. Contoh foto udara yang menampilkan lokasi pembuangan drum dan

potensial tercemar limbah B3 (Sumber: Slonecker et al.,2010) Gambar 10, merupakan contoh hasil deteksi daerah tercemar dengan satelit IKONOS.

Potensi lain yang telah dilakukan oleh para peneliti dengan memanfaatkan data

penginderaan jauh thermal inframerah. Data thermal inframerah ini memungkinkan

untuk melihat daerah tercemar berdasarkan suhu permukaan tanah. Walaupun

berpotensi, namun untuk data thermal inframerah perlu dilakukan penelitian yang

komprehensif lebih lanjut.

Gambar 10. Deteksi daerah tercemar dengan Data IKONOS dengan menggunakan

klasifikasi maximum likelihood (Sumber : Slonecker et al. (2010)) Potensi aplikasi penginderaan jauh untuk pemantauan lahan yang tercemar oleh limbah B3 dapat diperlihatkan oleh perbedaan pantulan panjang gelombang tertentu antara


16

wilayah rerumputan dengan 0 ppm arsenic dan wilayah dengan 3498 ppm arsenic. Grafik tersebut ditunjukkan pada Gambar 11 berikut. Berdasarkan hasil kajian penelitian terdahulu yang telah dilakukan, maka potensi pemanfaatan data penginderaan jauh untuk pemantauan limbah B3 adalah cukup tinggi.

Gambar 11. Perbedaan nilai reflectance (pantulan) daerah rerumputan yang

tercemar arsenic 3498 pp dan yang tidak tercemar

Tantangan lainnya dari pemantauan lingkungan adalah kejadian deformasi permukaan

tanah (land deformation) merupakan perubahan posisi permukaan tanah dalam arah

vertikal dan horizontal yang disebabkan oleh beberapa faktor yaitu aktifitas seismik,

penggunaan air tanah yang intensif, aktivitas pertambangan, perubahan penggunaan

lahan dan pertambahan jumlah bangunan dan aktifitas termal pada lapisan litosfer.

Indonesia yang pada posisinya berada pada pertemuan lempeng tektonik sangat

berpotensi terhadap gempa yang merupakan salah satu faktor terjadinya land

deformation. Efek dari deformasi permukaan tanah ini adalah kenaikan permukaan tanah

(uplift) ataupun penurunan muka tanah (landsubsidence). Oleh sebab itu studi

karakteristik deformasi permukaan tanah ini sangat diperlukan dalam penentuan pola

dan laju dari deformasi tersebut. Hal ini diperlukan untuk perencanaan dan penataan

lokasi pembangunan dan pusat aktifitas. Teknik pemetaan spasial dan temporal yang

mampu mengamati deformasi permukaan tanah sangat diperlukan untuk pemetaan

tesebut. Teknologi penginderaan jauh memiliki kemampuan untuk memetakan deformasi

permukaan tanah dalam skala besar. Dengan kondisi Indonesia yang berada di daerah

tropis yang memiliki intensitas hujan yang tinggi dan cakupan awan yang cukup banyak


17

sehingga sangat tepat jika pemetaan deformasi tanah ini dilakukan dengan menggunakan

data RADAR dan akan lebih baik jika didukung dengan adanya pengamatan lapangan pada

lokasi deformasi untuk akurasi hasil.

Fokus penelitian yang sedang dilakukan Lapan terkait kerja sama dengan BPPT dan JAXA –

AIT yaitu keterkaitan penurunan muka tanah (land subsidence) dengan sebaran banjir rob

yang terjadi di daerah Pekalongan – Jawa Tengah, yang dalam hal ini akan dilihat

hubungan antara luas sebaran banjir dan efek dari penurunan muka tanah tersebut. Data

yang digunakan dalam penelitian ini adalah data ALOS PALSAR level 1.0 tahun 2006-2010

dengan menggunakan metode Synthetic Aperture Radar (InSAR). Dalam metode InSAR ini

digunakan single polarimetric yaitu dengan menggunakan polarisasi HH, dimana

digunakan dua kombinasi citra dengan daerah yang sama pada waktu yang berbeda

untuk mengukur perubahan permukaan tanah. Teknik yang digunakan adalah dengan

mengukur perbedaan fase sinyal backscatter dari dua akuisisi tersebut. Pada proses ini

digunakan kombinasi citra dengan nilai per-pendicular baseline yang kecil dan temporal

baseline yang relatif singkat untuk meminimalisir dekorelasi spasial dan temporal dari

interferogram tersebut. Hasil akhir dari pengolahan data InSAR merupakan nilai

perubahan permukaan tanah (displacement), dimana dari hasil ini dapat dilihat dengan

nilai kenaikan dan penurunan permukaan tanah pada daerah kajian tersebut. Gambar 12

merupakan contoh pengolahan land subsidence di Kabupaten Pekalongan.

Gambar 12. Hasil perhitungan land subsidence di Pekalongan


18

PENGINDERAAN JAUH UNTUK MITIGASI BENCANA

Seperti halnya dalam kegiatan pemantauan lingkungan, kegiatan pemanfaatan

penginderaan jauh untuk mitigasi bencana di Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana

terbagi menjadi dua; kegiatan operasional dan kegiatan penelitian dan pengembangan

dalam mendukung upaya pencegahan dan penanggulangan bencana.

KEGIATAN PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN MITIGASI BENCANA

Hasil-hasil kegiatan pemantauan yang telah beroperasional selalu dikaji kembali dengan

informasi/feedback dari pengguna tentang akurasi maupun kelemahan dari informasi

yang disajikan. Kegiatan-kegiatan untuk memperbaiki informasi yang telah dihasilkan

adalah validasi daerah potensi banjir dan validasi hotspot. Selain validasi, penelitian dan

pengembangan di Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana yang saat ini terus dilakukan

adalah pengembangan potensi daerah kekeringan, zonasi daerah resiko banjir, zonasi

daerah resiko merapi, dan ekstraksi parameter fisis penginderaan jauh untuk bencana.

Kegiatan penelitian yang terakhir disebutkan adalah dalam rangka pemetaan cepat

daerah bencana dengan data penginderaan jauh.

Validasi Hotspot

Informasi hotspot bukanlah sepenuhnya informasi kebakaran hutan/lahan di suatu

wilayah. Hotspot merupakan suatu suatu titik dimana memiliki panas/suhu yang sangat

tinggi dibandingkan dengan wilayah sekitarnya yang dideteksi oleh satelit. Suatu tambang

batubara atau lahan terbuka berpasir dapat dideteksi sebagai hotspot dalam citra satelit.

Untuk mengetahui secara pasti berapa persen hotspot yang benar-benar kebakaran

lahan/hutan atau bukan perlu dilakukan validasi.

Metode dan hasil validasi yang dilakukan disajikan pada Gambar 13. Pada gambar

tersebut diperlihatkan bahwa dengan metode survey pengecekan langsung di lapangan,

analisa visual, dan juga analisa radius hotspot hingga 2 km dihasilkan bahwa hotspot yang

benar-benar kebakaran hutan/lahan adalah sekitar 43%. Commision error sebesar 53%

menunjukkan bahwa lebih dari 50% hotspot bukan benar-benar kebakaran hutan/lahan.

Hasil ini merupakan tantangan dalam riset untuk mendeteksi titik panas yang benar-

benar terjadi kebakaran.


19

Gambar 13. Metode validasi hotspot dan hasilnya

Kekeringan Lahan

Kegiatan pemantauan kekeringan lahan dengan data penginderaan jauh sudah banyak

dilakukan dan memiliki perkembangan yang sangat baik. Beberapa metode dengan

menggunakan Indeks vegetasi seperti NDVI, SAVI, dan Indeks lainnya. Indeks vegetasi

memang cukup efektif dalam memantau kekeringan lahan, namun masih dalam sebatas

kekeringan agronomis, perlu suatu pengembangan dalam penelitian untuk deteksi lahan

kekeringan.

Dalam Space Applications for Environment (SAFE) Project yang digagas oleh APRSAF,

Lapan mengembangkan prototype untuk pemantauan kekeringan lahan dengan

menggunakan beberapa Indeks untuk memantau kekeringan. Indek yang digunakan

adalah Standardized Precipitation Indeks (SPI) yang menggunakan parameter curah hujan

dalam menentukan tingkat kekeringan. Data yang digunakan dalam perhitungan SPI

adalah data TRMM. Vegetation Health Indeks (VHI) juga digunakan untuk memantau

tingkat kekeringan pada suatu lahan sawah dengan menggunakan data MODIS dan

Keetch Byram Drought Indeks (KBDI) untuk memantau kekeringan pada suatu lahan.

Gambar 14 merupakan hasil indek pemantauan kekeringan dengan SPI, VHI dan KBDI

dihubungan dengan kejadian El Nino. Kegiatan ini masih memerlukan validasi untuk

pengembangan model.


20

Gambar 14. Indeks pemantauan kekeringan lahan

Zonasi Daerah Resiko Banjir

Pemetaan atau zonasi daerah resiko bencana merupakan suatu kegiatan yang sangat

penting dalam upaya mitigasi bencana dan perencanaan tata ruang suatu wilayah.

Diketahuinya daerah resiko bencana suatu wilayah memudahkan dalam pengaturan

evakuasi, perijinan pembangunan rumah, dan pengelolaan sumberdaya lahan lainnya.

Banjir merupakan bencana yang sering terjadi di Indonesia dan menempati rangking

pertama dalam jumlah kejadian di Indonesia. Penggunaan data penginderaan jauh dapat

membantu dalam zonasi daerah resiko banjir di suatu wilayah. Penelitian dilakukan untuk

memberikan suatu rekomendasi di wilayah dalam penanganannya. Salah satu kegiatan

yang dilakukan di Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana adalah zonasi daerah resiko

banjir di Kabupaten Sampang.

Gambar 15 dan gambar 16, merupakan contoh hasil zonasi daerah bahaya dan resiko

banjir di Kabupaten Sampang. Pada gambar tersebut terlihat bahwa daerah bahaya tidak

beresiko pada suatu wilayah yang tidak ada pemukiman, infrastruktur penting, dan

wilayah ekonomi strategis lainnya. Penelitian masih terus dilanjutkan sehingga

didapatkan rekomendasi penanganan banjir secara komprehensif di Kabupaten Sampang.


21

Gambar 15. Zonasi daerah bahaya banjir di Kabupaten Sampang

Gambar 16. Zonasi daerah resiko kerentanan banjir di Kabupaten Sampang


22

Zonasi Daerah Resiko Merapi

Seperti halnya dengan penelitian zonasi resiko banjir, zonasi resiko bahaya gunung api

juga dapat dibuat dengan memanfaatkan data penginderaan jauh. Simulasi aliran

material erupsi dapat dilakukan dengan baik dengan menggunakan data DEM SRTM. Hasil

beberapa simulasi yang dilakukan dapat digunakan untuk memetakan daerah bahaya

letusan gunung berapi.

Kegiatan penelitian saat ini difokuskan pada zonasi daerah resiko merapi untuk melihat

potensi aliran material erupsi dan piroclastik. Gambar 17 merupakan hasil zonasi daerah

resiko Merapi yang diperoleh dan pemodelan arah aliran material erupsi. Pada gambar

tersebut terlihat daerah yang memiliki peluang terkena aliran material erupsi tinggi

dengan warna merah.

Gambar 17. Zonasi daerah bahaya Merapi

Ekstraksi Paramater Fisis Penginderaan Jauh untuk Bencana

Data penginderaan jauh memiliki parameter fisis yang dapat digunakan untuk mendeteksi

daerah yang terkena bencana dengan cepat. Namun, penentuan parameter fisis yang

tepat merupakan suatu kunci dalam pemetaan cepat daerah yang terkena bencana. Oleh

karena itu, penelitian untuk hal tersebut perlu dilakukan baik dengan menggunakan data

optis maupun radar.


23

Gambar 18 merupakan contoh hasil ekstraksi parameter fisis penginderaan jauh untuk

mendeteksi daerah terkena banjir di Karawang. Pada gambar terdeteksi daerah terkena

air maupun tidak terkena air.

Gambar 18. Ekstraksi parameter fisis penginderaan jauh untuk bencana banjir

KEGIATAN OPERASIONAL MITIGASI BENCANA

Beberapa kegiatan yang sudah beroperasional untuk tujuan mitigasi bencana adalah

pemantauan potensi banjir, Sistem Peringkat Bahaya Kebakaran (SPBK), Pemantauan

hotspot, dan sistem tanggap darurat bencana. Semua informasi hasil pemantauan

disajikan dalam website SIMBA (Sistem Informasi Mitigasi Bencana) dengan alamat

website, www.lapanrs.com/simba.

Pemantauan Potensi Banjir

Pemantauan potensi banjir merupakan kegiatan harian yang memanfaatkan data

penginderaan jauh untuk memantau potensi banjir di seluruh wilayah Indonesia. Data

satelit yang digunakan adalah data MTSAT yang dapat diterima setiap jam sekali. Inti dari

kegiatan ini adalah memantau potensi awan yang berpotensi menghasilkan hujan lebat,

dan jika tiga hari berturut-turut berada di atas suatu wilayah yang sering terjadi banjir

atau daerah genangan, maka daerah tersebut diberikan warna merah yang berarti

berpotensi banjir. Peta daerah genangan diperoleh dari analisa kombinasi data genangan

yang diperoleh dari Kementerian Pekerjaan Umum dengan data DEM SRTM dan Landsat

http://www.lapanrs.com/simba


24

TM beserta dengan data historical banjir yang dikumpulkan dari berbagai media. Peta ini

kemudian disebut sebagai peta daerah genangan atau daerah yang sering terkena banjir

secara historis.

Hasil dari informasi potensi hujan ini telah dilakukan validasi dengan data kejadian banjir

yang disampaikan media. Metode yang digunakan untuk pemantauan potensi banjir ini

memiliki akurasi antara 60-80% tergantung dari wilayah validasinya. Informasi disajikan

dalam bentuk gambar dan tabel yang terbagi menjadi 9 zona pemantauan, yaitu

Sumatera, Kalimantan, Sulawesi, Jawa, Bali, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur,

Maluku, dan Papua (Gambar 19).

Gambar 19. Informasi daerah potensi banjir yang disajikan dalam website SIMBA

Sistem Peringkat Bahaya Kebakaran

Sistem peringkat bahaya kebakaran yang dioperasionalisasikan mengadopsi metode dari

Canadian Forest Fires Danger Rating System yang beberapa parameternya sudah

disesuaikan dengan kondisi Indonesia. Sistem ini dapat memberikan suatu peringatan

kepada masyarakat tentang bahaya kebakaran. Terdapat beberapa Indeks yang

menyatakan bahwa suatu bahan bakar halus mudah terbakar jika suatu Indeks mencapai

nilai tertentu, demikian juga ada suatu Indeks yang menyatakan bahwa kebakaran akan

cepat menyebar jika mencapai suatu Indeks tertentu.


25

Parameter yang digunakan dalam membuat sistem ini adalah unsur-unsur cuaca yaitu,

curah hujan, suhu udara, kelembaban, dan kecepatan angin. Di Lapan unsur-unsur cuaca

tersebut diturunkan dari data penginderaan jauh resolusi spasial rendah seperti NOAA

AVHRR dan Terra/Aqua MODIS.

Seperti halnya pemantauan potensi banjir, informasi Sistem Peringkat Bahaya Kebakaran

disajikan dalam dua tipe informasi, yaitu gambar dan tabel. Gambar 20 merupakan

contoh informasi Sistem Peringkat Bahaya Kebakaran.

Gambar 20. Informasi Peringkat Bahaya Kebakaran

Pemantauan Hotspot Sejak tahun 1990-an, Lapan telah aktif menyampaikan informasi titik panas (hotspot)

sebagai indikator kebakaran hutan/lahan di suatu wilayah. Informasi ini sangat berguna

bagi masyarakat maupun pemerintah daerah dalam upaya pemadaman kebakaran

secepat mungkin. Data yang digunakan dalam pemantauan ini adalah NOAA AVHRR dan

Terra/Aqua MODIS yang memiliki resolusi temporal tinggi, sehingga pemantauan dapat

dilakukan tiap hari.

Pada tahun tahun 2008, Lapan bekerjasama dengan Kementerian Kehutanan,

Kementerian Lingkungan Hidup, Kementerian Pendidikan, Universitas Bina Nusantara,

dan Landgate Australia mengembangkan sistem pemantauan kebakaran hutan/lahan


26

secara automatis dengan nama INDOFIRE. Pada sistem ini terdapat 3 webserver yang

dapat secara langsung menampilkan informasi hotspot. Webserver tersebut terletak di

Lapan, Kementerian Kehutanan, dan Landgate Australia. Harapannya, jika salah satu

webserver tidak hidup, di tempat lain masih hidup dan pemantauan hotspot terus

beroperasi. Gambar 21, merupakan contoh tampilan web Indofire untuk Pemantauan

hotspot.

Gambar 21. Sistem Indofire untuk pemantauan hotspot Kerjasama Lapan,

Kementerian Kehutanan, Kementerian Lingkungan Hidup, dan Landgate Australia

Sistem Tanggap Darurat Bencana

Pelaksanaan sistem tanggap darurat sejak berlangsung hampir 8 tahun belakangan ini

sejak terjadinya Tsunami Aceh 2004 yang memandang data penginderaan jauh sangat

penting dalam dalam penanggulangan bencana. Informasi suatu lokasi bencana, dimana

terjadinya bencana dan berapa luasan area yang terkena bencana merupakan informasi

yang penting dalam kegiatan tanggap darurat bencana. Data ini dapat digunakan untuk

reaksi cepat dan pemberian bantuan kepada orang yang tertimpa bencana.


27

Standard Operasional Prosedur (SOP) Lapan dalam tanggap darurat terjadi pada saat

terjadi bencana telah disepakati seperti disajikan pada Gambar 22. Pada gambar tersebut,

diungkapkan bahwa jika terjadi bencana, Tim tanggap darurat bencana melakukan

koordinasi internal, kemudian melakukan pencarian data sebelum dan sesudah bencana,

dan kemudian dianalisis, dipetakan dan disampaikan dalam website. Jika data dalam

database Lapan tidak ada, maka Tim akan berkoordinasi dengan Sentinel Asia untuk

mendapatkan data yang diperlukan. Jika tidak ada juga, maka melalui Sentinel Asia, tim

dapat mengaktifkan International Charter untuk mendapatkan bantuan internasional.

Gambar 22. Diagram Alir SOP sistem tanggap darurat bencana

Salah satu contoh analisa tanggap darurat yang telah dilakukan adalah pada saat bencana

banjir bandang Wasior Papua (Gambar 23). Pada gambar tersebut terlihat data sebelum

dan sesudah terjadi bencana banjir bandang, dan dapat disimpulkan tidak terdapat

perubahan penutup lahan yang cukup signifikan di daerah hulu di Wasior Papua. Tampak

curah hujan pada gambar merupakan penyebab utama dari kejadian banjir tersebut.


28

Gambar 23. Contoh tanggap darurat bencana banjir bandang Wasior Papua

TANTANGAN PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH UNTUK MITIGASI BENCANA

Tantangan pemanfaatan penginderaan jauh untuk mitigasi bencana yang paling utama

adalah bagaimana menyampaikan informasi kebencanaan secara efektif, efisien, akurat

dan cepat, sehingga masyarakat di zona bahaya bencana dapat mengantisipasi bencana

yang terjadi. Kegiatan operasionalisasi dan kegiatan penelitian pengembangan yang telah

dilakukan merupakan salah satu upaya agar informasi kebencanaan yang disampaikan

cepat dan akurat.

Pemanfaatan penginderaan jauh untuk pemetaan cepat bencana, dilakukan dalam

memberikan solusi meminimalisir resiko yang terjadi dalam bencana alam. Fase sebelum

terjadi bencana merupakan fase yang sangat penting bahkan paling penting dalam

mengurangi resiko bencana. Salah satu upaya pencegahan yang penting adalah analisa

resiko kebencanaan. Dalam analisa resiko terdapat dua komponen penting yaitu bahaya

dan kerentanan. Untuk menentukan dua komponen tersebut, peranan data penginderaan

jauh sangat penting.


29

Dalam penentuan daerah bahaya bencana diperlukan data Digital Elevation Model (DEM)

terutama untuk bahaya banjir, tsunami, dan bahaya aliran lava gunung berapi. Semakin

detail data DEM semakin detail juga daerah bahaya dapat dipetakan. Daerah bahaya ini

dapat digunakan oleh masyarakat untuk mengetahui kondisi wilayahnya terhadap

bencana. Kegiatan penting lainnya yang dapat digunakan untuk pencegahan adalah

sistem peringatan dini (early warning system). Sistem ini akan memberikan informasi

secepat mungkin tentang datangnya bencana. Sistem telemetri banjir, Indonesian

Tsunami Warning System (INATEWS), sistem pemantauan gunung berapi, dan sistem

peringatan bahaya kebakaran hutan merupakan berbagai cara manusia untuk

memberikan peringatan akan datangnya suatu bencana. Data penginderaan jauh dapat

berperan dalam penyampaian informasi peringatan dini. Contoh kegiatan yang sudah ada

di Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana Lapan adalah sistem peringkat bahaya

kebakaran hutan/lahan, sistem pemantauan potensi banjir, prediksi cuaca bulanan,

prediksi bahaya kekeringan bulanan, dan pemantauan kekeringan di lahan sawah.

Pengembangan masih perlu dilakukan untuk meningkatkan akurasi dari informasi.

Pemanfaatan teknologi radar, Unmanned Aerial Vehicle (UAV), dan satelit masa depan merupakan suatu tantangan dalam kegiatan pemantauan lingkungan dan mitigasi bencana di Lapan. Model-model pemanfaatan penginderaan jauh secara automatis merupakan tantangan lebih lanjut. Gambar 24 merupakan contoh aplikasi teknologi UAV dalam pemetaan cepat bencana.

Gambar 24. Contoh aplikasi teknologi UAV untuk pemetaan cepat bencana


30

DISEMINASI INFORMASI

Semua informasi yang telah dihasilkan dari kegiatan operasional baik pemantauan lingkungan maupun hasil peneltian dan pengembangan untuk mitigasi bencana didiseminasikan melalui website Sistem Informasi Mitigasi Bencana Alam (SIMBA) yang dapat diakses melalui www.lapan.go.id dan www.lapanrs.com/simba. Selain itu diseminasi dilakukan melalui website Sentinel Asia (http://dmss.tksc.jaxa.jp/sentinel/), dan diberikan langsung kepada 33 instansi pengguna, seperti: BNPB, BPBD, dan UKP4.

Website SIMBA

Website SIMBA mulai dibangun sejak tahun 2003 dalam sistem yang sangat sederhana.

Informasi yang disampaikan dalam website tersebut adalah pemantauan hotspot, NDVI,

pemantauan fase pertumbuhan padi, pemantauan potensi banjir, dan pemantauan

lingkungan lainnya. Seiring dengan waktu, beberapa kegiatan yang dulunya dikerjakan

secara manual sudah berkembang menjadi pengolahan otomatisasi. Harapannya, semua

informasi yang sudah operasional dapat diautomatisasi sehingga dapat menghemat

tenaga kerja manusia. Gambar 25, merupakan tampilan website SIMBA.

Gambar 25. Tampilan website SIMBA terkini

http://www.lapan.go.id/



31

Sentinel Asia

Diseminasi informasi kebencanaan berbasis data penginderaan jauh dapat disampaikan

melalui website Sentinel Asia https://sentinel.tksc.jaxa.jp/sentinel2/topControl.action

(Gambar 26). Pada tahun 2004, Sentinel Asia dibentuk secara inisiasi sukarela (voluntary)

yang dikoordinasi oleh APRSAF (Asia-Pasific Regional Space Agency Forum) untuk

mendukung kegiatan manajemen kebencanaan di wilayah Asia Pasifik berbasiskan data

satelit penginderaan jauh. Pada dasarnya lingkup kegiatan Sentinel Asia adalah

menghubungkan antara komunitas antariksa (Space Community) misalnya APRSAF

dengan komunitas pengurangan bencana (Disaster Reduction Community) misalnya ADRC

(Asian Disaster Reduction Center) dan Negara anggota, serta komunitas Internasional

misalnya UNESCAP, UNOOSA, ASEAN, AIT.

Gambar 26. Website Sentinel Asia sebagai sarana penyebaran informasi

Diseminasi Langsung

Saat ini terdapat sekitar 33 instansi yang dikirim langsung informasi pemantauan

lingkungan dan mitigasi bencana setiap bulan. Informasi yang disampaikan adalah

perkembangan hasil pemantauan lingkungan dan informasi kebencanaan yang terjadi di

Indonesia. Daftar 33 instansi tersebut adalah sebagai Tabel 2 berikut:


32

Tabel 2. Institusi Penerima Informasi langsung hasil pemantauan lingkungan dan mitigasi

bencana berbasis penginderaan jauh

NO. NAMA INSTITUSI

1. Kepala Badan Meteorologi Klimatollogi Geofisika

2. Direktur Jenderal Sumber Daya Air, Kementerian Pekerjaan Umum

3. Kepala Badan Penelitian dan Pengembangan, Kementerian Pertanian

4. Kepala Badan Ketahanan Pangan, Kementerian Pertanian

5. Deputi Bidang Pendayagunaan dan Pemasyarakatan IPTEK, Kementerian Riset dan Teknologi

6. Deputi Bidang Statistik Ekonomi, Badan Pusat Statistik

7. Deputi Survei Dasar Sumberdaya Alam, Badan Informasi Geospasial

8. Deputi I Bidang Koordinasi Kerawanan Sosial, Kemenkokesra

9. Direktur Pengelolaan Lahan, Ditjen Pengelolaan Lahan dan Air, Kementerian Pertanian

10. Direktur Penanggulangan Kebakaran Hutan, Kementerian Kehutanan

11. Kepala Pusat Data dan Informasi Pertanian, Kementerian Pertanian

12. Kepala Biro Data dan Informasi, Badan Nasional Penanggulangan Bencana

13. Asisten Deputi Urusan Pengendalian Kerusakan Hutan dan Lahan, Deputi Bidang Peningkatan Konservasi Sumberdaya Alam dan Pengendalian Kerusakan Lingkungan, Kementerian Negara Lingkungan Hidup

14. Kepala Pusat Dokumentasi dan Informasi Ilmiah, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia

15. Kepala Bappeda Provinsi Sumatera Barat

16. Kepala Bappeda Provinsi Sumatera Selatan

17. Kepala BMKG Kenten, Sumatera Selatan

18. Kepala BAPEDAL Provinsi Riau

19. Kepala BAPEDALDA Provinsi Kalimantan Barat

20. Kepala Dinas Kehutanan Provinsi Kalimantan Tengah

21. Kepala BPPLHD Provinsi Kalimantan Tengah

22. Kepala Subdin Perlindungan dan Pengamanan Hutan, Dinas Kehutanan Provinsi Sumatera Selatan

23. Kepala Pusat Pengendalian Kebakaran dan Rehabilitasi Hutan Lembaga Pengabdian Pada Masyarakat, Universitas Palangkaraya

24. Head of VAM and M&E Unit, UN World Food Programme

25. Head of Environment and Disaster Management, Bureau for Resources Development, ASEAN Secretariat

26. Kepala UPTD Pengendalian Kebakaran Hutan – Sumatera Selatan

27. P. T. Garuda Food, Jakarta

28. Ban V Straops Sopsal, MABES TNI-AL, Cilangkap, Jakarta

29. Kepala Balai Taman Nasional Sebangau, Dirjen Perlindungan Hutan dan Konservasi Alam, Kalimantan Tengah

30. Kepala Divisi R&D BULOG, Jakarta

31. Direktur Pengelolaan Air Irigasi, Jl. Taman Margasatwa No.3 Ragunan, Pasar Minggu, Jakarta Selatan

32. Kepala Badan Lingkungan Hidup Provinsi Kalimantan Tengah, UP. Kepala Bidang Pengendalian Pencemaran Lingkungan, d.a. Jl. Williem AS. No. 8 Palangka Raya.

33. Kepala Dinas Perkebunan, Up. Kepala Bidang Perlindungan, Jl. Jend. Sudirman No. 18 Palangka Raya, Kalimantan Tengah, 73112


33

TANTANGAN DISEMINASI INFORMASI

Tantangan diseminasi informasi pemantauan lingkungan dan mitigasi bencana adalah

masalah kecepatan dan keakuratan dari informasi yang disampaikan. Terkait dengan hal

tersebut, Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana sedang membangun suatu sistem yang

akan menjawab tantangan tersebut. Sistem tersebut dinamai dengan SIMBA Center.

Dalam sistem informasi kebencanaan yang akan dikembangkan, terdapat 4 sub-sistem

yang penting yang menyusun keseluruhan sehingga dari proses mendapatkan informasi

hingga menyampaikan informasi dapat dilaksanakan secepat mungkin. Sub sistem

tersebut adalah :

1. Sistem Penerimaan Informasi Kebencanaan

Sistem ini dibuat dengan tujuan untuk mendapatkan informasi bencana di wilayah

Indonesia secara cepat, sehingga proses pengolahan data akan dilakukan dengan

cepat begitu mendapatkan informasi bencana. Sistem ini akan menggunakan sistem

komunikasi dengan radio kebencanaan yang dimiliki oleh BNPB. Data geospasial dapat

disediakan dalam waktu 24 jam jika terjadi bencana di suatu wilayah. Selain

komunikasi dengan radio BNPB, siaran televisi dan radio yang terupdate juga akan

dikombinasikan dalam sistem ini.

2. Sistem Koneksi ke Data Center

Sistem ini dibuat untuk mendapatkan data remote sensing secara cepat, sehingga

diperlukan sistem koneksi data center yang dikelola oleh pusat lain di Lapan. Data

remote sensing yang diperlukan untuk pengolahan data secara cepat akan diperoleh

dalam sistem ini. Saat ini yang telah berjalan dengan baik adalah sistem indofire yang

telah langsung koneksi ke data center, pengolahan otomatis, dan informasi langsung

disampaikan dalam website.

3. Sistem Pengolahan Data

Sistem itu merupakan rangkaian dari sistem sebelumnya, sehingga dapat diolah baik

secara manual maupun otomatis. Harapan untuk ke depannya sistem pengolahan data

ini dapat berlangsung secara otomatis, namun penguatan riset pemanfaatan

penginderaan jauh untuk deteksi daerah bencana sangat perlu dilakukan.

4. Sistem Penyampaian Informasi

Sistem Penyampaian Informasi merupakan ujung tombak dari keseluruhan sistem

informasi kebencanaan berbasis penginderaan jauh. Website SIMBA, geospatial BNPB,


34

Sentinel Asia, dan website lain merupakan target penyampaian informasi dari sistem

ini. Secara keseluruhan, skema sistem informasi kebencanaan (SIMBA Center)

disajikan pada Gambar 27.

Gambar 27. Desain sistem informasi kebencanaan berbasis penginderaan jauh

(SIMBA Center)


35

KERJASAMA

Posisi Lapan dalam bidang kebencanaan baik dalam maupun luar negeri sangat

berkembang hingga awal tahun 2013. Kerjasama nasional yang dilakukan adalah dalam

rangka mendukung program nasional dalam bidang kebencanaan, terutama dalam

kegiatan penelitian dan pengembangan. Potensi riset bidang kebencanaan sangat besar

mengingat bahwa Indonesia memiliki sumberdaya bencana yang lengkap dibandingkan

dengan negara lain. Banjir, kekeringan, tanah longsor, gempa, tsunami, letusan gunung

berapi, angin puting beliung, dan bencana lainnya merupakan sumberdaya riset yang

perlu digali lebih lanjut. Jika sumberdaya riset ini terus digali, maka Indonesia dapat

menjadi negara yang unggul dalam bidang riset kebencanaan. Oleh karena itu, kerjasama

nasional antara kementerian lembaga sangat penting untuk dilakukan. Berikut adalah

kerjasama nasional, regional, dan internasional yang dilakukan oleh Bidang Lingkungan

dan Mitigasi Bencana Lapan.

Kerjasama Nasional

Sampai dengan awal tahun 2013, peran Lapan untuk masalah kebencanaan di tingkat

nasional, adalah sebagai berikut:

• Bersama dengan Kementerian Lingkungan Hidup, Kementerian Kehutanan dan

Institusi lainnya, Lapan berperan aktif dalam Technical Working Groups (TWG) on

Transboundary Haze Polution ASEAN.

• Berperan aktif dalam INATEWS (Indonesian Tsunami Early Warning System) yang

dikoordinasi oleh Kementerian Riset dan Teknologi

• Berperan aktif dalam Rencana Nasional (Renas) PB 2010 – 2014 yang dikoordinasi

oleh BNPB

• Berperan aktif dalam Rencana Aksi Nasional Penanggulangan Bencana (RANPB) 2010-

2012 yang dikoordinasi oleh BNPB

• Berperan aktif dalam Rencana Aksi Terpadu (RAT) Penanggulangan Bencana

Kebakaran Lahan dan Hutan yang dikoordinasi oleh BNPB

• Berperan aktif dalam Working Group Pemetaan Kebencanaan yang di koordinasi oleh

Badan Informasi Geospasial (BIG)

• Berperan aktif dalam perumusan angka ramalan produksi padi dengan Badan Pusat

Statistik

• Berperan aktif dalam perumusan prakiraan musim kemarau dan hujan dengan Badan

Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika.

• Berperan aktif dalam kegiatan Menuju Indonesia Hijau yang dikoordinasi oleh

Kementerian Lingkungan Hidup.


36

Selain dengan institusi nasional, Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana bekerjasama

dengan beberapa pemerintah daerah seperti Bapeda Kabupaten Sampang, Badan

Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Provinsi Kalimantan Barat, BPBD DKI Jakarta,

Balai Konservasi Sumberdaya Alam (BKSDA) Kalimantan Tengah dan Pusat Pengelolaan

Ekoregion Kalimantan. Salah satu produk hasil kerjasama adalah pembuatan peta rawan

bencana kebakaran hutan/lahan dengan BKSDA Kalimantan Tengah, tersaji dalam

Gambar 28.

Gambar 28. Peta kerawanan kebakaran hutan dan lahan Provinsi Kalimantan Tengah

Untuk memperkuat jalinan kerjasama dalam pemanfaatan penginderaan jauh untuk

kebencanaan, Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh mengadakan Pertemuan Pemangku

Kepentingan Pemanfaatan Penginderaan Jauh untuk Pengurangan Resiko Bencana, pada

tanggal 31 Mei 2012, bertempat di IPB International Convention Center, dengan tema

“Pemanfaaatan data/informasi penginderaan jauh untuk mendukung kegiatan

penanggulangan bencana”. Gambar 29, merupakan foto bersama para peserta

pertemuan Pemangku Kepentingan Pemanfaatan Penginderaan Jauh untuk Pengurangan

Resiko Bencana.


37

Gambar 29. Foto bersama peserta pertemuan pemangku kepentingan pemanfaatan penginderaan jauh untuk pengurangan resiko bencana

Dalam kegiatan tersebut tercapai kesepakatan nasional dalam pemanfaatan

penginderaan jauh untuk kebencanaan sebagai berikut:

- Merekomendasikan dibentuknya tim kerja untuk merumuskan dan menginventarisir apa yang dimiliki oleh masing-masing instansi.

- Mendukung BNPB sebagai Ketua tim kerja, dengan LAPAN, BPPT, BIG sebagai anggota.

- Semua Kementerian/Lembaga punya kepentingan dengan informasi kebencanaan, sehingga akan lebih baik jika informasi kebencanaan dikeluarkan lewat satu pintu yang dikoordinasikan oleh BNPB.

- Jejaring dibentuk untuk meminimalisir tumpang tindih informasi kebencanaan.

Dari berbagai kerjasama nasional yang telah dilaksanakan, Lapan akan terus mendukung

manajemen bencana melalui penyediaan data dan informasi berbasis penginderaan jauh,

siap bekerjasama dengan pihak lain, dan terus melakukan penelitian dan pengembangan

pemanfaatan penginderaan jauh untuk untuk meningkatkan kualitas informasi yang

diberikan terkait kebencanaan bagi stakeholder.

Kerjasama Regional dan Internasional

Untuk memperkuat posisi, menambah wawasan, dan peningkatan kapasitas Bidang

Lingkungan dan Mitigasi Bencana Lapan dalam dunia internasional, maka kerjasama

regional dan internasional dilakukan. Salah satu keberhasilan yang telah dicapai adalah

kesepakatan antara United Nations Office for Outer Space Affairs (UNOOSA) dengan

Lapan tentang pelaksanaan Regional Support Office UN SPIDER yang ditandatangani pada

tanggal 19 Februari 2013. Berikut adalah beberapa contoh kerjasama regional dan

internasional yang telah dilaksanakan oleh Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana.


38

Sentinel Asia

Dalam bidang kebencanaan, Asia Pacific Regional Space Agency Forum (APRSAF)

menginisiasi pembentukan Sentinel Asia dalam rangka menghubungkan informasi

kebencanaan dari data kedirgantaraan. Kegiatan ini bersifat voluntary dan mengemban

misi kemanusiaan secara regional. Secara operasional Sentinel Asia terbagi menjadi dalam

2 Nodes (Data Provider Node/DPN, dan Data Analysis Node/DAN), dan 3 Working Group

(Wildfire WG, Flood WG, Glacier Lake Outburst Flood WG). Pusat Pemanfaatan

Penginderaan Jauh (Pusfatja-LAPAN) sejak tahun 2006 telah berpartisipasi aktif dalam

kegiatan Sentinel Asia menjadi anggota JPT dan melakukan kegiatan emergency quick

response kebencanaan melalui Sentinel Asia System. Pada 10 Februari 2010 secara resmi

Lapan menjadi anggota DAN (Data Analysis Node) di Sentinel Asia System. Sebagai DAN,

Lapan telah banyak menghasilkan informasi spasial kebencanaan yang terjadi di wilayah

Indonesia, bahkan pernah melakukan aktivasi international charter for disaster melalui

Sentinel Asia System pada saat bencana tsunami di Kepulauan Mentawai tahun 2010.

Gambar 30 merupakan contoh hasil pengolahan data penginderaan jauh untuk analisa

banjir di Pulau Luzon Philipina.

Gambar 30. Hasil analisa banjir di Philipina, kontribusi sebagai DAN


39

Dalam rangkaian kerjasama Sentinel Asia, terbangun stasiun satelit komunikasi WINDS

pada tahun 2011 yang dapat digunakan untuk transfer data satelit penginderaan jauh

dengan cepat. Gambar 31 merupakan antena dan peralatan transfer data penginderaan

jauh dari JAXA ke Lapan. Transfer data satelit digunakan jika ada bencana yang besar dan

permintaan yang dilakukan oleh Lapan.

Gambar 31. Antena dan peralatan yang digunakan untuk transfer data penginderaan jauh

Selain kegiatan DAN dan peralatan antena WINDS, Bidang Lingkungan dan Mitigasi

Bencana juga aktif dalam kegiatan Technical Supporter pada Space Applications for

Enviroment (SAFE) Project tahun 2010 – 2011 dengan topik “Drought Monitoring over

Agriculture Area in Java Island”, bekerjasama dengan Universitas Tokyo, GIC-AIT, dan

JAXA. Final Report dilakukan pada saat acara APRSAF-18 di Singapore, November 2011.

Gambar 32, merupakan foto bersama foto bersama peserta pertemuan SAFE Project

dalam rangkaian kegiatan Sentinel Asia. Pada tahun 2013, dalam rangkaian kegiatan SAFE

Project, proposal pusfatja dengan judul The assessment of Mangrove Forest Carbon Stock

Monitoring of Indonesia using Remote Sensing Approach disetujui untuk dilaksanakan.


40

Gambar 32. Foto bersama peserta pertemuan SAFE Project di Singapore

Kerjasama dengan GIC-AIT dan ADRC

Pada tahun 2011, Pusfatja melakukan kerjasama dengan GIC-AIT (Geoinformatic Center

Asian Institute of Technology) dan ADRC (Asian Disaster Reduction Center) berupa

seminar dan pelatihan pemanfaatan data penginderaan jauh untuk kebencanaan.

Pelatihan ini melibatkan sekitar 30 instansi nasional dan daerah. Kegiatan ini dilanjutkan

pada tahun 2012 dalam bentuk workshop dengan The 2nd Regional Workshop of ASEAN

Cooperation Project on Utilization of Space Based Technologies for Disaster Risk

Management”. Kegiatan ini diselenggarakan atas kerjasama ADRC, Lapan, ASEAN

Secretariat, dan JAIF dan berlangsung di Hotel Salak, Bogor, Jawa Barat, pada 26-27 Juni

2012. Workshop ini dihadiri oleh perwakilan Lembaga Keantariksaan (Space Agency) dan

Lembaga Manajemen Kebencanaan (Disaster Management Agency) dari negara Thailand,

Cambodia, Myanmar, Lao PDR, Brunei, Vietnam, dan Indonesia. Organisasi/Institusi

internasional yang berpartisipasi adalah ADRC, Asian Institute of Technology (AIT), Japan

Aerospace Exploration Agency (JAXA), ASEAN United Nations International Strategy for

Disaster Reduction (ASEAN-UNISDR), WORLD BANK, ASEAN Coordinating Centre for

Humanitarian Assistance on Disaster Management (AHA Center), ASEAN Sub-Committee

on Space technology and Applications (ASEAN-SCOSA), ASEAN Committee on Science and

Technology (ASEAN-COST), dan ASEAN Secretariat. Institusi nasional yang hadir adalah

Lapan, BNPB, ESDM, BMKG, BPPT, BIG, LIPI, KLH, BPBD Bogor, dan BPBD Jakarta. Gambar

33, merupakan foto bersama para peserta pertemuan regional tersebut.


41

Gambar 33. Foto bersama peserta pertemuan regional workshop se-ASEAN

Kerjasama dengan organisasi PBB (Regional Supporting Office UN SPIDER, UN

ESCAP, dan UN WFP)

Dalam kerangka kerja PBB, Pusfatja ditunjuk menjadi pelaksana RSO UNSPIDER (Regional

Supporting Office United Nation Platform for Disaster Emergency Response). Hal ini

merupakan peran penting Pusfatja di dalam pergaulan international dalam

memanfaatkan data penginderaan jauh untuk mitigasi bencana.

United Nation Platform for Space-Based Information for Disaster Management and

Emergency Response (UN-SPIDER) dibentuk berdasarkan Resolusi PBB no 31/110 tanggal

14 Desember 2006 sebagai salah satu program PBB dengan misi untuk menjamin semua

negara dan organisasi internasional/regional untuk dapat memiliki akses dan

mengembangkan kemampuan menggunakan semua jenis informasi berbasis

keantariksaan dalam rangka mendukung siklus pengelolaan bencana. Program UN-SPIDER

ditujukan untuk menjadi pintu gerbang informasi kebencanaan berbasis keantariksaan

dengan cara menjadi jembatan penghubung antara institusi pengelola kebencanaan dan

komunitas keantariksaan, serta menjadi fasilitator pengembangan kapasitas untuk

memperkuat kelembagaan terutama di negara berkembang.

Kantor pusat UN-SPIDER berada di Wina (Austria), Bonn (Jerman), dan Beijing (China). Dalam mendukung kegiatan-kegiatan UN-SPIDER maka dibentuk kantor pendukung wilayah atau Reginal Support Office (RSO) yang tersebar di berbagai negara, termasuk salah satunya di Indonesia (Gambar 34). RSO dapat diselenggarakan oleh lembaga keantariksaan, pusat penelitian, universitas, atau institusi pengelolaan bencana. RSO melakukan komunikasi dan koordinasi dengan UN-SPIDER secara teratur dalam kegiatan pencapaian dan peningkatan kapasitas, serta melakukan kerjasama dan kegiatan dukungan teknis. Pada tanggal 19 Februari 2013, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) menjadi RSO UN-SPIDER yang ke-15 dengan ditandatanganinya naskah kerjasama


42

(Memorandum of Understanding/MoU) antara Lapan dengan United Nations Office for Outer Space Affairs (UNOOSA) pada acara sidang ke-50 “The Scientific and Technical Subcommittee of the Committee on the Peaceful Uses of Outer Space” di Wina, Austria. Sebagai institusi pemerintah, Lapan mempunyai wewenang hukum dari Presiden Republik Indonesia sebagai lembaga antariksa nasional yang tercantum dalam INPRES 6/2012 tentang Penyediaan, Penggunaan, Quality Control, Pengolahan dan Distribusi Data Satelit Penginderaan Jauh Resolusi Tinggi. Dalam rangka mendukung informasi bencana berbasis data satelit Penginderaan Jauh, Lapan berkoordinasi dengan Badan Nasional Penanggulangan Bencana Indonesia (BNPB) yang merupakan national focal point dalam hal pengelolaan kebencanaan di Indonesia. Implementasi kegiatan yang telah dilakukan oleh Lapan dalam mendukung pengelolaan bencana dan tanggap darurat bencana adalah dalam bentuk kegiatan penelitian, pelatihan, dan penyedia informasi spasial kebencanaan berdasarkan data penginderaan jauh untuk bencana, seperti: banjir, kekeringan, kebakaran hutan/lahan, tsunami, gempa bumi, dan erupsi gunung api. Sebagai RSO, Lapan akan terus berupaya mendukung kegiatan UN-SPIDER baik sebagai penasehat teknis maupun berkontribusi dalam pengembangan kapasitas bagi negara-negara anggota UNSPIDER.

Gambar 34 . Jaringan RSO UN-SPIDER di berbagai Negara


43

Selain itu, Pusfatja juga bekerjasama dengan UN ESCAP (United Nation Economic and

Social Commitee for Asia and the Pacific) dalam misi pemanfaatan data penginderaan

jauh untuk pemantauan kekeringan. Masih dalam koridor PBB, Pusfatja secara periodik

menyediakan informasi kebencanaan ke UN WFP (United Nation World Food

Programme). Gambar 35 merupakan foto kegiatan saat pertemuan dengan UN ESCAP

pada tahun 2011 di Colombo, Srilanka.

Gambar 35. UN ESCAP Meeting pada tahun 2011

Kerjasama dengan APSCO

Lapan juga berperan aktif dalam pelatihan yang diselenggarakan oleh Asia-Pacific Space

Cooperation Organization (APSCO) sebagai peserta dan narasumber pada Training Course

on Environment and Disaster Monitoring Through Space Technology di Dhaka Bangladesh

(22 November – 1 Desember 2011). Peran peneliti Lapan sebagai narasumber dalam

kegiatan ini menandakan bahwa kemampuan peneliti Lapan sejajar dengan peneliti-

peneliti lainnya di Asia. Berikut Gambar 36, merupakan foto bersama peserta kegiatan

Training Course APSCO tersebut.


44

Gambar 36. Foto peserta kegiatan Training Course APSCO di Dhaka Bangladesh.

PENUTUP

Sebagai penutup dalam buku ringkas kegiatan Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana

ini, kami mengungkapkan bahwa pemanfaatan data penginderaan jauh untuk

pemantauan lingkungan dan mitigasi bencana sangat diperlukan dalam upaya

kesiapsiagaan dan pencegahan terhadap bencana. Namun penelitian dan pengembangan

terus dilaksanakan dalam upaya menjalankan tupoksi dan menjawab tantangan-

tantangan kedepan. Kegiatan-kegiatan tersebut akhirnya dapat digunakan dan

dimanfaatkan oleh masyarakat.


45

DAFTAR PUSTAKA

Center for International Forestry Research, Penginderaan jauh. https://www.cifor.org/publications/pdf_files/Books/SIGeografis/SIG-part-4.pdf.

Akses terakhir 22 Nopember 2012 Laporan Kegiatan Pemantauan dan Penelitian Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana,

Periode Bulanan, 2012. Lillesand,T.M. and R.W. Kiefer, 1979., Remote Sensing and Image Interpretation, John

Willey and Sons, New York dalam Sugandi, Dede. Dasar-dasar Penginderaan Jauh. http://file.upi.edu/Direktori/FPIPS/JUR._PEND._GEOGRAFI/195805261986031-DEDE_SUGANDI/Bah-pem-PJ.pdf. Akses terakhir 13 sepetember 2012

Lindgren,D.T, 1985., Land Use Planning and Remote Sensing, Martinus Nijhoff Publishers,

Doldrecht dalam Sugandi, Dede. Dasar-dasar Penginderaan Jauh. http://file.upi.edu/Direktori/FPIPS/JUR._PEND._GEOGRAFI/195805261986031-DEDE_SUGANDI/Bah-pem-PJ.pdf. Akses terakhir 13 sepetember 2012

Sutanto, 1992. Penginderaan Jauh Jilid 1. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. Website Kedeputian Penginderaan Jauh, Lapan, www.lapanrs.com/simba, Akses terakhir 10 April 2013

https://www.cifor.org/publications/pdf_files/Books/SIGeografis/SIG-part-4.pdf

http://file.upi.edu/Direktori/FPIPS/JUR._PEND._GEOGRAFI/195805261986031-DEDE_SUGANDI/Bah-pem-PJ.pdf






46

LAMPIRAN

PERSONIL BIDANG LINGKUNGAN DAN MITIGASI BENCANA

DR. Muhammad Rokhis Khomarudin Kepala Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana

Dr. Wiweka Peneliti Utama

Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana

Hidayat , M.T. Peneliti Madya


Dr. Ir. Dede Dirgahayu Domiri, M.Si. Peneliti Madya


Dra. Any Zubaidah, M.Si. Peneliti Madya


Dra. Nanik Suryo Haryani, M.Si. Peneliti Madya


Totok Suprapto, M.T. Peneliti


Dr. Ir. Indah Prasasti, M.Si. Peneliti Madya



47

Muhammad Priyatna, S.Si., MTI. Peneliti Muda


Parwati, S.Si., M.Sc. Peneliti Muda


Yenni Vetrita, S.Hut, M.Sc. Peneliti Muda


Jalu Tejo Nugroho, S.Si. M.T. Peneliti Muda


Fajar Yulianto, S.Si. Peneliti Pertama


Nur Febriyanti, S.Si. Peneliti Muda


Junita Monika Pasaribu, S.Si. Peneliti Pertama


Kusumaning Ayu Diah Sukowati, Amd. Pranata Komputer



48

Sri Lestari Fungsional Umum


Dini Oktavia Ambarwati, S.Si. Tenaga Magang


Lintang Pindha Maharani, S.Si. Tenaga Magang


Widya Ningrum, S.Si. Tenaga Magang


Ernawati, S.P. Tenaga Magang


Uji Astrono Pribadi, S.Si. Tenaga Magang


Firdani Asri, S.Si. Tenaga Magang



49

Tri Arso Sunugroho, S.Kom. Tenaga Magang


Nur Satrio Wibowo, Amd Tenaga Magang


Widia Putri K.U., A.Md. Tenaga Magang



50

PRODUK INFORMASI SPASIAL KEBENCANAAN DI INDONESIA


51


52


53


54


55


56


57


58


59


60

Aplikasi Penginderaan Jauh Untuk Pemantauan...

Documents

Transcript of Aplikasi Penginderaan Jauh Untuk Pemantauan...