POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

33
POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN SPEKTROFOTOMETER DAN CITRA WORLDVIEW-2 DI PERAIRAN PULAU PARI, KEPULAUAN SERIBU AHMAD RIDHO DEPARTEMEN ILMU DAN TEKNOLOGI KELAUTAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2015

Transcript of POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

Page 1: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

1

POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN

MENGGUNAKAN SPEKTROFOTOMETER DAN CITRA

WORLDVIEW-2 DI PERAIRAN PULAU PARI, KEPULAUAN

SERIBU

AHMAD RIDHO

DEPARTEMEN ILMU DAN TEKNOLOGI KELAUTAN

FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2015

Page 2: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

2

Page 3: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

3

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN

SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Pola Spektral Daun

Mangrove dengan Menggunakan Spektrofotometer dan Citra WorldView-2 di Perairan Pulau Pari, Kepulauan Seribu adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skipsi ini.

Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.

Bogor, Desember 2014

Ahmad Ridho

NIM C54080003

Page 4: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

4

ABSTRAK

AHMAD RIDHO. Pola Spektral Daun Mangrove dengan Menggunakan Spektrofotometer dan Citra WorldView-2 di Perairan Pulau Pari, Kepulauan Seribu. Dibimbing oleh SYAMSUL BAHRI AGUS dan VINCENTIUS P. SIREGAR.

Teknologi penginderaan jauh merupakan pendekatan yang paling efektif dibandingkan dengan metode konvensional dalam survey mangrove bila mencakup linkup spasial yang luas. Citra WorldView-2 mempermudah dalam melakukan analisis pola spektral daun mangrove, karena memiliki resolusi spektral dan spasial yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pola spektral daun mangrove yang diperoleh dengan spektrofotometer secara in situ dengan nilai reflektansi dari citra WorldView-2. Hasil yang diperoleh dengan menggunakan spektrofotometer menunjukkan bahwa daun tua mangrove memiliki nilai reflektansi yang lebih tinggi daripada daun muda mangrove pada semua wilayah panjang gelombang. Pada perbandingan antara nilai reflektansi daun mangrove dengan spektrofotometer dan nilai reflektansi daun mangrove dengan citra worldview 2 menunjukkan terdapatnya pola spektral yang hampir sama dengan puncaknya terdapat pada panjang gelombang NIR 1 (770-895 nm). Kata kunci : daun mangrove, spektrofotometer, WorldView-2, pola spektral, Pulau Pari

ABSTRACK

AHMAD RIDHO. Spectral Patterns of Mangrove Leaves by Using Spectrophotometer and WorldView-2 Image in the Pari Island. Supervised by SYAMSUL BAHRI AGUS and VINCENTIUS P. SIREGAR.

Remote sensing is the most effective approach compare to conventional methods for mangrove survey over large area. Worldview-2 image has high spectral and spatial resolution that make it easier for analysis spectral pattern of mangrove leaves. The purpose of this research is to look at the spectral pattern of mangrove leaves measured by Spectrophotometer and WorldView-2 image. Results obtained by using spectrophotometer showed that the old leaves of mangrove have higher reflectance values than the young leaves of mangrove. The comparison mangrove reflectance measured by spectrophotometer and worldview-2 image shows similar spectral pattern of each other with peak at Near Infrared 1 (770-895 nm). Keywords: mangrove leaves, spectrophotometer, WorldView-2, spectral pattern, Pari Island

Page 5: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

5

POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN

MENGGUNAKAN SPEKTROFOTOMETER DAN CITRA

WORLDVIEW-2 DI PERAIRAN PULAU PARI, KEPULAUAN

SERIBU

AHMAD RIDHO

Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

Sarjana Ilmu Kelautan pada

Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan

DEPARTEMEN ILMU DAN TEKNOLOGI KELAUTAN

FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2015

Page 6: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

6

Page 7: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

7

Judul Skripsi : Pola Spektral Daun Mangrove dengan Menggunakan

Spektrofotometer dan Citra Worldview-2 di Perairan pulau Pari, Kepulauan Seribu Nama : Ahmad Ridho NIM : C54080003 Program Studi : Ilmu dan Teknologi Kelautan

Disetujui oleh Dr. Syamsul Bahri Agus, S.Pi, M.Si Dr.Ir. Vincentius P. Siregar, DEA

Pembimbing 1 Pembimbing 2

Diketahui oleh

Dr. Ir. I Wayan Nurjaya, M.Sc

Ketua Departemen

Tanggal Lulus : 4 Desember 2014

Page 8: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

8

PRAKATA

Puji dan rasa syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT, karena atas

rahmat dan karunia-Nya, penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. Dalam penulisannya, penulis banyak mendapat bantuan dari berbagai pihak. Untuk itu penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada :

1. Dr. Syamsul Bahri Agus, S.Pi, M.Si dan Dr.Ir. Vincentius P. Siregar, DEA selaku dosen pembimbing yang telah memberikan arahan dan bimbinganya selama penyelesaian penelitian.

2. Ayah, Ibu, dan seluruh keluarga atas dukungannya baik secara moril maupun materil selama penyusunan skripsi ini.

3. Warkopers yang selalu menemani dan memberi dukungan dalam pembuatan penelitian ini

4. Keluarga besar ITK 45 atas persahabatan dan suka duka yang telah terbangun selama ini.

Penulis menyadari skripsi ini jauh dari kesempurnaan, namun demikian penulis berharap agar skripsi ini dapat berguna bagi diri sendiri maupun pembaca dan dapat dikembangkan melalui penelitian selanjutnya.

Bogor, Desember 2014

Ahmad Ridho

Page 9: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

9

DAFTAR ISI

DAFTAR GAMBAR vi

DAFTAR TABEL vi

DAFTAR LAMPIRAN vi

PENDAHULUAN 1

Latar Belakang 1

Tujuan Penelitian 2

METODE 2

Waktu dan lokasi penelitian 2

Alat dan bahan penelitian 3

Metode penelitian 3

HASIL DAN PEMBAHASAN 9

Pola spektral daun mangrove Rhizophora sp. dengan spektrofotometer 9

Pola Spektral vegetasi mangrove dengan worldview-2 11

Perbandingan nilai reflektansi vegetasi mangrove dengan 13

spektrofotometer dan citra worldview-2

SIMPULAN DAN SARAN 14

Simpulan 14

Saran 14

DAFTAR PUSTAKA 15

LAMPIRAN 17

RIWAYAT HIDUP 23

Page 10: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

10

DAFTAR GAMBAR

1. Peta lokasi penelitian 2 2. Alat pengukuran reflektansi 4 3. Diagram alir analisis data 5 4. Diagram alir pengolahan citra 8 5. Pola Spektral daun tua mangrove Rhizophora sp. Pulau Pari 9 6. Pola spektral daun muda mangrove Rhizophora sp. Pulau Pari 9 7. Pola spektral daun tua mangrove Rhizophora sp. Pulau Burung 10 8. Pola spektral daun muda mangrove Rhizophora sp. Pulau Burung 10 9. Pola spektral mangrove di Pulau Pari 12 10. Pola spektral mangrove di Pulau Burung 12 11. Perbandingan nilai reflektansi spektrofotometer dan nilai reflektansi

Worldview-2 15

DAFTAR TABEL

1. Alat dan bahan penelitian 3 2. Karakteristik citra worldview-2 6 3. Nilai reflektansi daun mangrove Rhiziphora sp. 11

DAFTAR LAMPIRAN

1. Metadata citra worldview-2 17

Page 11: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

1

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Hutan mangrove merupakan tipe hutan khas yang terdapat di sepanjang pantai atau muara sungai yang dipengaruhi oleh pasang surut air laut. Mangrove tumbuh di pantai-pantai yang terlindung atau pantai-pantai yang datar, biasanya di sepanjang sisi pulau yang terlindung dari angin atau di belakang terumbu karang di lepas pantai yang terlindung (Nontji, 1987; Nybakken, 1992).

Pengetahuan untuk memperoleh informasi mengenai ekosistem mangrove sangat penting, terutama untuk mengetahui tingkat perubahan dan degradasi. Teknologi penginderaan jauh merupakan pendekatan yang potensial untuk pengelolaan mangrove secara cepat dan efisien (Held et al.2003). Menurut Green et al. (2000) ada tiga tujuan utama aplikasi penginderaan jarak jauh dalam pengelolaan mangrove yaitu inventarisasi sumberdaya hutan mangrove, deteksi perubahan, serta seleksi dan inventarisasi lokasi budidaya peraian. Aplikasi ini berdasarkan instrumen yang ada pada pesawat atau sateltit, termasuk kamera photographic visible dan infrared (Sulong, et al. 2000; Verheyden et al., 2002), video recorders (Everett et al., 1996), synthetic aperture radar (Aschbacher et al., 1995; Held et al., 2003), dan multispectral dan hyperspectral sensors (Ramsey III and Jensen, 1996).

WorldView-2 merupakan satelit komersial pertama yang mempunyai resolusi tinggi dengan 8 kanal yang mencakup panjang gelombang tampak (visible) dan panjang gelombang near-infrared. Setiap kanal mempunyai panjang gelombang yang berbeda-beda yang digunakan untuk melihat dan menganalisis klasifikasi daratan dan lautan (Globe, 2009a). WorldView-2 memiliki 4 kanal baru yaitu coastal blue, yellow, red-edge dan NIR-2, yang ditargetkan unutk daerah pesisir dan vegetasi yang diaplikasikan dalam identifikasi spesies tumbuhan, pemetaan vegetasi, kesuburan tanah, kualitas air daerah pantai dan batimetri (Marchisio, 2010)

Spektrofotometri merupakan metode analisis yang didasarkan pada absorpsi radiasi elektromagnetik. Cahaya terdiri dari radiasi yang peka pada mata manusia, gelombang yang berbeda akan menimbulkan cahaya yang berbeda sedangkan campuran cahaya dengan panjang-panjang ini akan membentuk cahaya putih. Cahaya putih meliputi seluruh spectrum tampak 400-760 nm (Anonim, 1979).

Karakteristik pantulan spektral dari vegetasi dipengaruhi oleh kandungan pigmen daun, material organik, air dan karakteristik struktural daun seperti bentuk daun dan luas daun (Huete and Glenn, 2011). Daun tua dan daun muda mangrove memiliki perbedaan dari warna daun yang dipengaruhi oleh kandunan klorofil yang dimiliki daun. Hal ini berpengaruh pada kemampuan daun untuk berfotosintesis. Daun tua yang hampir mati menjadi kuning dan tidak mampu berfotosintesis karena rusaknya klorofil dan hilangnya fungsi kloroplas (Sestak, 1981).

Penelitian ini dilakukan untuk melihat pola spektral daun mangrove dengan menggunakan spektrofotometer dan citra WorldView-2. Pola spektral yang didapat dengan menggunakan spektrofotometer dan citra WorldView-2 akan dibandingkan untuk melihat panjang gelombang yang baik dalam pengamatan pola spektral daun mangrove.

Page 12: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

2

Tujuan Penelitian

Penelitian ini bertujuan untuk melihat pola spektral daun mengrove tua dan daun mangrove muda, dan membandingkan hasil pola spektral dari spektrofotometer dengan citra WorldView-2.

METODOLOGI

Waktu dan Lokasi Penelitian

Penelitian ini dilakukan dari tanggal 2 sampai 5 Oktober 2012. Kegiatan dimulai dari pengambilan data di wilayah perairan Pulau Pari Kepulauan Seribu, yang terletak pada koordinat 05°51’30” LS - 05°51’30” LS dan 106°36’55” BT-. 106°36’55” BT (Gambar 1). Pengolahan dan analisis data dilakukan pada bulan Oktober 2012 sampai Juni 2013 di Departeman Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor.

Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian

Alat dan Bahan Penelitian

Alat yang digunakan dalam penelitian ini terdiri atas perangkat lunak dan perangkat keras. Perangkat lunak untuk image processing yaitu Er Mapper 6.4, SpectraSuite, Minitab 16, MATLAB dan Microsoft Excel 2007. Sedangkan perangkat keras yang digunakan adalah komputer atau laptop yang dilengkapi dengan perangkat lunak yang digunakan untuk pengolahan citra, Spektrofotometer digunakan untuk mengukur spektral daun mangrove, serta GPS yang digunakan untuk penentuan lokasi pengamatan.

Page 13: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

3

Bahan yang digunakan untuk penelitian ini adalah citra satelit WorldView-2 dengan tanggal akuisisi tanggal 19 Oktober 2011, serta data hasil survey lapang berupa data spektral dan titik koordinat pengambilan data (Tabel 1).

Tabel 1 Alat dan bahan penelitian

No Alat/Bahan Keterangan

1 Set Spektrometer USB4000 Pengukuran dan perekaman data reflektansi spektral

2 Komputer atau laptop Pemrosesan data 3 Perangkat lunak

SpectraSuite Visualisasi dan perekaman data reflektansi spektral

4 Handheld GPS Penentuan posisi pengambilan data lapang 5 Citra WorldView-2 Citra yang diolah 6 Perangkat lunak Ms. Excel Analisis data 7 Perangkat lunak ER Mapper Analisis data 8 9

Perangkat lunak Minitab Perangkat lunak MATLAB

Analisis data Analisis data

Metode Penelitian

Metode Pengambilan Data Lapang

Pengambilan data dilakukan di gugusan Pulau Pari yaitu Pulau Pari dan Pulau Burung. Pengukuran reflektansi dilakukan di 11 titik di Pulau Pari dan 12 titik di Pulau Burung dengan merekam nilai reflektansi daun mangrove tua dan duan mangrove muda, daun mangrove muda ditandai dengan daun yang berwarna hijau muda, sedangkan daun tua ditandai dengan daun yang berwarna hijau tua (Sestak, 1981).

Sebelum melakukan pengukuran nilai reflektansi, yang dilakukan terlebih dahulu adalah persiapan alat. Alat yang disiapkan adalah laptop, probes dan light

source yang seluruhnya dirangkai agar dapat dioperasikan. Perangkaian alat yang pertama adalah dengan menghubungkan probes dengan spektrofotometer dan light

source. Selanjutnya dengan menggunakan kabel data, spektrofotometer dihubungkan dengan laptop yang mempunyai perangkat lunak SpectraSuite. SpectraSuite dibutuhkan untuk menampilkan dan merekam reflektansi daun mangrove. Sebelum melakukan pengukuran, hal yang dilakukan adalah kalibrasi. Kalibrasi digunakan untuk mendapatkan referensi spektrum.

Setelah lokasi pengambilan data ditentukan, kemudian koordinat pengambilan data di ambil dengan menggunakan GPS. Setelah itu data spektral diambil dengan menggunakan Spektrofotometer yang terhubung dengan laptop. Data diambil dengan mendekatkan probes yang ada pada spektrofotometer ke daun mangrove, dengan jarak probes ke daun mangrove sekitar 1 cm dengan sudut sekitar 135°. Daun mangrove yang akan diukur ditentukan berdasarkan intensitas cahaya yang ada disekitar daun mangrove. Perekaman data dilakukan dengan perangkat lunak SpectraSuite yang kemudian disimpan dalam format *txt.

Page 14: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

4

Gambar 2. Alat pengukuran reflektansi

Metode Pengolahan Data

Pengolahan data ada dua, yaitu pengolahan data hasil pengukuran spektrofotometer dan pengolahan citra. Pengolahan data lapang dilakukan dengan menggunakan software Microsoft Excel 2007, Minitab 16 dan MATLAB , sedangkan pengolahan data citra menggunakan Software Er Mapper 6.4.

Pengolahan Data Lapang

Data spektral yang didapat dengan menggunakan spektrofotometer adalah hasil pengukuran reflektansi dari daun mangrove pada selang panjang gelombang 347 nm sampai 1044 nm. Data yang diukur merupakan nilai reflektansi daun mangrove yang selanjutnya dianalisis. Diagram alir analisis data ditunjukkan seperti gambar 3 berikut,

Page 15: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

5

Reflektansi Spektral Daun

Mangrove

Filtering Curve Fitting

Analisis Data

Analisis Pola Spektral

Karakteristik Reflektansi Daun Mangrone

Data Reflektansi

Gambar 3. Diagram alir analisis data

Sebelum melakukan analisis data, terlebih dahulu dilakukan filtering yang bertujuan untuk fokus dari data yang akan diolah, setelah itu dilakukan curve

fitting yang bertujuan untuk menghilangkan noise pada data dan juga memperhalus data yang akan diolah.

Setelah melakukan filtering data dan curve fitting, dilakukan analisis data berupa analisis pola spektral yang bertujuan untuk mengetahui pola spektral yang terbentuk dari daun mangrove yang diukur. Analisis ini dilakukan dengan memplotkan nilai panjang gelombang pada sumbu X dan nilai reflektansi pada sumbu Y dengan menggunakan perangkat lunak MATLAB. Pengolahan Citra

Citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra Worldview-2 yang mempunyai karakteristik seperti tabel 2 berikut

Page 16: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

6

Tabel 2. Karakteristik Citra Worldview-2

No Karakteristik Keterangan

1 Spektral Pankromatik

8 Multispektral

4 warna standar : biru (450-519 nm)

hijau (510-580 nm)

merah (630-690 nm)

NIR 1 (770-895 nm)

4 warna baru : coastal blue (400-450 nm)

kuning (585-625 nm)

red-edge (705-745 nm)

NIR 2 (860-1040 nm) 2 Resolusi sensor Pankromatik : 0,46 m GSD pada nadir 0,52 GSD

(GSD = Ground pada 20° off-nadir

Sample Distance) Multispektral : 1,84 m GSD pada nadir 2,08 m GSD

pada 20° off-nadir Sumber : DigitalGlobe

Pengolahan citra dilakukan secara digital dengan menggunakan perangkat

lunak ER Mapper 6.4. Pengolahan citra dimulai dengan proses pemulihan (image

restoration) dan pemotongan citra (image cropping). Pemulihan citra dilakukan dengan koreksi radiometrik yaitu koreksi terhadap pengaruh atmosfer untuk menghilangkan faktor-faktor yang menurunkan kualitas citra, dan koreksi geometrik yang bertujuan untuk memperbaiki posisi atau letak objek agar koordinatnya sesuai dengan dengan koordinat geografi. Pemotongan citra bertujuan untuk memotong citra yang sesuai dengan daerah penelitian.

Pengolahan citra WorldView-2 menggunakan pendekatan Stumpf et al. (2003) sebagai berikut:

1. Masking citra.

Masking citra merupakan teknik untuk memisahkan suatu objek tertentu dengan objek lain dengan berdasarkan pengelompokan nilai spektral pada data digital. Masking yang paling efektif untuk memisahkan antara badan air dengan vegetasi adalah dengan melibatkan kanal dengan panjang gelombang terbesar. Pada WorldView-2 kanal dengan panjang gelombang paling besar adalah NIR 2 (860 – 1040 nm), dikarenakan kanal ini memiliki nilai radiansi yang lebih besar pada daratan daripada nilai radiansi pada air (DigitalGlobe, 2009).

2. Konversi Digital Number ke Spectral Radiance

Sebelum mendapatkan nilai reflektansi, nilai digital number terlebih dahulu dikonversi ke nilai radian. Adapun persamaan yang digunakan untuk mengkonversi digital number ke spectral radiance (Updike dan Comp, 2010) :

………………………………………. (1)

Page 17: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

7

dimana : LλPixel ,Kanal = Nilai ToA (Top of Atmosphere) Radiance (W-m-2

-sr-1

-µm-1)

KKanal = Faktor kalibrasi dari setiap kanal qPixel ,Kanal = Nilai Digital (DN) masing – masing kanal ΔλKanal = Lebar kanal

3. Mengubah Radiance ke Reflectance

Konversi nilai radiansi ke reflektansi melibatkan nilai/besaran irradiance. Tingkat energi matahari akan berbeda berdasarkan waktu penyinarannya, lokasi belahan bumi, musim, dan lain – lain. Faktor – faktor di atas merupakan faktor yang mempengaruhi radiansi dari sinar matahari. Persamaan yang dapat digunakan untuk menghitung reflectance adalah sebagai berikut:

…………………………………………...(2)

dimana : ρ λPixel,Kanal = Rata – rata reflektansi kanal

LλPixel, Kanal = ToA (Top of Atmosphere) Radiance setiap kanal dES

2 = Jarak antara bumi dan matahari pada waktu mendapatkan citra

EsunλKanal = Solar irradiance θs = Zenith Angle

Page 18: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

8

Diagram alir pengolahan citra

Start

Citra Satelit

Worldview-2

Koreksi Radiometrik

Koreksi Geometrik

Input Data Data GPS

Digital numberKonversi digital

number ke radiance

Konversi nilai radiance ke

nilai reflectance

Nilai reflektansi setiap

kanal

Masking citra

Gambar 4. Diagram alir pengolahan citra

Page 19: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

9

PEMBAHASAN

Pola Spektral Daun Mangrove Rhizophora sp. Dengan Spekrofotometer

Pola reflektansi daun mangrove Rhizophora sp. hasil pengukuran spektrofotometer disajikan pada gambar 5-8, pada gambar tersebut terlihat nilai reflektansi antara daun muda mangrove Rhizophora sp. dan daun tua mangrove Rhizophora sp. di Pulau Pari dan Pulau Burung.

Gambar 5. Pola Spektral daun tua mangrove Rhizophora sp. Pulau Pari

Gambar 6. Pola spektral daun muda mangrove Rhizophora sp. Pulau Pari

Page 20: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

10

Gambar 7. Pola spektral daun tua mangrove Rhizophora sp. Pulau Burung

Gambar 8. Pola spektral daun muda mangrove Rhizophora sp. Pulau

Burung Reflektansi daun muda mangrove Rhizophora sp. dan daun tua mangrove

Rhizophora sp. memiliki pola yang hampir sama dan memiliki nilai reflektansi yang berbeda, hal ini dipengaruhi oleh kandungan klorofil yang ada pada daun mangrove Rhizophora sp. Menurut Sestak (1981), daun muda memiliki klorofil yang lebih banyak dari pada daun tua, hal ini ditunjukkan dengan hilangnya kemampuan daun tua untuk berfotosintesis karena rusaknya klorofil dan hilangnya fungsi kloroplas.

Pada gambar 5-8 terlihat bahwa setiap stasiun mempunyai nilai reflektansi yang berbeda, tapi mempunyai pola spektral yang hampir sama. Dari panjang gelombang 400-450 nm ke panjang gelombang 450-510 nm terjadi penurunan nilai reflektansi, kemudian terjadi kenaikan nilai reflektansi pada panjang gelombang 510-580 nm, dan terjadi lagi penurunan nilai reflektansi sampai panjang gelombang 630-690 nm, kemudian terjadi kenaikan nilai reflektansi yang drastis sampai pada panjang gelombang 770-895 nm.

Reflektansi daun tua mangrove dan daun muda mangrove pada gambar 5-8 terlihat adanya peningkatan nilai reflektansi yang drastis dari panjang gelombang 630-690 nm ke panjang gelombang 705-745 nm. Kenaikan nilai reflektansi ini

Page 21: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

11

terjadi dari range panjang gelombang red (630-690 nm) ke panjang gelombang red-edge (705-745 nm), dan mencapai puncaknya pada panjang gelombang Near

Infra-Red 1 (770-895 nm). Panjang gelombang Near Infra Red mempunyai nilai reflektansi yang lebih

tinggi daripada panjang gelombang tampak (visible light), hal ini disebabkan oleh struktur daun dan fase fenologis daun (fase pertumbuhan alami yang dialami oleh tumbuhan) serta banyak spektrum (radiasi) yang tersebar dalam struktur daun yang dipantulkan kembali melalui permukaan daun, dengan proporsi yang sama ditransmisikan kembali melalui permukaan daun sehingga memberikan kontribusi terhadap nilai pemantulan tinggi pada daun mangrove di wilayah panjang gelombang NIR (Leeuwen Huete, 1996).

Tabel 3. Nilai reflektansi (%) daun mangrove Rhizophora sp.

No Panjang Gelombang (nm) Pulau Pari Pulau Burung

Daun Muda

Daun Tua

Daun Muda

Daun Tua

1 400-450 nm 20.4 22.9 11.7 10.4 2 450-519 nm 18.9 22.5 9.3 9.4

3 510-580 nm 28.8 42.2 18.3 22.0

4 585-625 nm 24.0 49.3 15.0 24.1

5 630-690 nm 18.6 46.1 11.8 22.1

6 705-745 nm 52.9 68.6 38.5 43.0

7 770-895 nm 60.2 71.8 46.3 47.3

8 860-1040 nm 59.3 70.6 39.3 45.3

Perbedaan nilai reflektansi pada daun Rhizophora sp. bisa juga disebabkan oleh azimut matahari, sudut ketinggian matahari, arah relative sensor terhadap nadir dan kondisi obyek tersebut. Perbedaan nilai reflektansi dapat dilihat pada table 3, rata-rata nilai reflektansi daun mangrove yang di ambil di Pulau Pari dan Pulau Burung berbeda pada setiap panjang gelombang, hal ini disebabkan karena pengambilan data spektral daun mangrove tidak dilakukan dalam waktu yang sama, sehingga sudut ketinggian matahari selalu berada pada titik yang berbeda, hal inilah yang menyebabkan nilai reflektansi setiap titik penelitian berbeda-beda.

Dari nilai reflektansi daun Rhizophora sp. dapat dilihat bahwa daun tua Rhizophora sp. memiliki nilai reflektansi yang lebih tinggi dibandingkan dengan nilai reflektansi daun muda Rhizophora sp., hal ini disebabkan oleh perbedaan kandungan pigmen setiap daun, material organic, kadar air dan karakteristik daun seperti bentuk daun dan luas daun. Menurut Bole dan Bharucha (1954) dalam Walsh (1974) daun tua mangrove lebih tebal dari pada daun muda mangrove, dan daun tua mangrove juga mempunyai kandungan air lebih banyak dan tekanan osmotik yang lebih tinggi dari pada daun muda (Bole dan Bharucha 1954). Karena hal tersebut maka nilai spektral daun tua mangrove memiliki nilai reflektansi yang lebih tinggi dari pada nilai spektral daun muda mangrove.

Page 22: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

12

Pola Spektral Vegetasi Mangrove Dengan WorldView-2

Citra satelit WorldView-2 memiliki resolusi spasial dan spektral yang

tinggi. Resolusi spasial yang dimiliki citra WorldView-2 adalah 1.84 m. Citra WorldView-2 memiliki jumlah kanal sebanyak 8 kanal, sehingga citra WorldView-2 sangat memadai untuk keperluan analisis-analisis spasial sumber daya alam termasuk analisis-analisis mengenai vegetasi. Pada WorldView-2, daun muda mangrove dan daun tua mengrove tidak bisa dibedakan, karena dalam 1 pixel WorldView-2 terdapat banyak daun, jadi daun tua mangrove dan daun muda mangrove tidak bisa dibedakan. Pola reflektansi daun mangrove dari citra WorldView-2 disajikan pada gambar 9-10, pada gambar tersebut terlihat nilai reflektansi mangrove di dua lokasi.

Gambar 9. Pola spektral mangrove di Pulau Pari

Gambar 10. Pola spektral mangrove di Pulau Burung

Citra WorldView-2 merupakan citra baru yang mempunyai 4 kanal baru

yaitu coastal blue (400-450 nm), yellow (585-625 nm), red-edge (705-745), dan NIR 2 (860-1040). Kanal baru ini mempermudah dalam analisis vegetasi. Dalam

Page 23: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

13

DigitalGlobe (2009) dijelaskan bahwa Coastal blue mudah diserap oleh klorofil tanaman sehat dan membantu dalam melakukan analisis vegetative dan red-edge sangat berguna dalam mengukur kesehatan tanaman dan membantu dalam klasifikasi vegetasi

Panjang gelombang Near Infra-red 1 (NIR 1) (770-895 nm) pada mangrove mempunyai nilai reflektansi tertinggi diantara semua panjang gelombang, yaitu 97.36 %. Menurut DigitalGlobe (2009), panjang gelombang NIR 1 mampu mengidentifikasi tipe vegetasi dan melihat ketahanan vegetasi.

Perbandingan Nilai Reflektansi Vegetasi Mangrove Dengan

Spektrofotometer dan Citra WorldView-2

Perbandingan nilai reflektansi daun mangrove dengan menggunakan spektrofotometer dan citra WorldView-2 dilakukan untuk melihat metode mana yang paling efektif digunakan pada saat melakukan perhitungan nilai reflektansi. Nilai reflektansi yang didapat dengan menggunakan spektrofotometer diukur secara langsung, sedangkan dengan menggunakan citra WorldView-2 diukur dari satelit.

Perbandingan nilai reflektansi daun mangrove pada spektrofotometer dan nilai reflektansi pada citra WorldView-2 memiliki pola yang berbeda. Pada gambar 11 terlihat adanya kesamaan pola, terjadinya penurunan nilai reflektansi dari kanal coastal blue (400-450 nm) ke blue (450-510 nm), kemudian terjadi kenaikan nilai reflektansi pada kanal green (510-580 nm), dan terjadi lagi penurunan nilai reflektansi pada kanal yellow (585-625 nm) dan kanal red (630-690 nm), dan terjadi kembali kenaikan panjang gelombang pada kanal red-edge (705-745 nm) sampai kanal NIR 1 (770-895 nm) dan terjadi lagi penurunan pada kanal NIR 2 (860-1040 nm).

Gambar 11. Perbandingan nilai reflektansi spektrofotometer dan nilai

reflektansi WorldView-2

Persamaan yang terlihat pada kisaran panjang gelombang red-edge (705-745 nm) dan panjang gelombang Near Infra-red 1 (NIR 1) (770-895 nm), menunjukkan bahwa panjang gelombang tersebut baik digunakan untuk melihat

Page 24: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

14

nilai reflektansi mengrove. Menurut DigitalGlobe (2009), red-edge dan NIR 1 merupakan kanal yang bagus untuk analisis vegetasi.

Perbedaan nilai reflektansi dari spektrofotometer dan citra WorldView-2 dipengaruhi oleh jarak matahari ke bumi, sudut azimuth, topography, fungsi distribusi reflektansi dua arah (reflektansi target tergantung pada iluminasi dan observasi geometri) dan efek atmosferik (absorption dan scattering) (Updike dan Comp, 2010). Perbedaan nilai reflektansi pada spektrofotometer dan citra WorldView-2 juga dipengaruhi oleh waktu pengembilan data dengan spektrofotometer dan pengambilan data dari WorldView-2.

SIMPULAN DAN SARAN

Simpulan

Penelitian ini memberikan gambaran tentang karakteristik pola reflektansi daun tua mangrove dan daun tua mangrove yang ada di Pulau Pari dan Pulau Burung. Hasil yang diperoleh dengan menggunakan spektrofotometer menunjukkan bahwa daun tua mangrove memiliki nilai reflektansi yang lebih tinggi daripada daun muda mangrove pada semua wilayah panjang. Pada perbandingan antara nilai reflektansi daun mangrove dengan spektrofotometer dan nilai reflektansi daun mangrove dengan citra WorldView-2 menunjukkan terdapatnya pola spektral yang hampir sama.

Saran

Diperlukan penelitian lebih lanjut berupa penelitian tentang karakteristik nilai spektral jenis-jenis mangrove dan karakteristik nilai spektral daun mangrove sehat dan sakit untuk melihat pola spektral mangrove dengan kondisi yang berbeda-beda.

Page 25: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

15

DAFTAR PUSTAKA

Anonim. 1979. Farmakope Indonesia. Departemen Kesehatan Republik Indonesia. Jakarta.

Aschbacher, J., Tiangco, P., Giri, C.P., Ofren, R.S., Paudyal, D.R., Ang, Y.K., 1995. Comparison of different sensors and analysis techniques for tropical mangrove forest mapping. Proceedings of the International Conference IGARSS: 2109-2111.

Everitt, J.H., Judd, F.W., Escobar, D.E., Davis, M.R., 1996. Integration of remote sensing and spatial information technologies for mapping black mangrove on the Texas gulf coast. Journal of Coastal Research 12, 64-69.

Green, E.P., Clark, C.D., Edwards, A.J., 2000. Image classification and habitat mapping. In: Remote Sensing Handbook for Tropical Coastal Management. UNESCO, Paris, pp. 141-154

Globe, D. 2009a "The Benefits of the 8 Spectral Kanals of Worldview-2," In: White

Paper, Digital Globe, 12 Globe, D., 2009b. Digitalglobe Core Imagery Products Guide. Held, A., Ticehurst, C., Lymburner, L. & Williams, N., 2003. High resolution

mapping of tropical mangrove ecosystems using hyperspectral and radar remote sensing. International Journal of Remote Sensing 24, 2739-2759.

Huete, A.R, Glenn, E.P., 2011, Remote Sensing of Ecosystem Structure and Function, Advance in Environtment Remote Sensing, p. 291. CRC Press. Boca Raton

Khopkar, S. M. 2003. Konsep Dasar Kimia Analitik. Penerbit Universitas Indonesia. Jakarta.

Leeuwen, W.J.D, and A. R. Huete, 1996.“Effect of standing litter on the

biophysical Interpretation of plant canopies with spectral indices,” Remote

sensing of Environment, 55, pp. 123–138. Marchisio, G., F. Pacifici, and C. Padwick. 2010. On the Relative Predictive

Value of the New Spectral Kanals in the Worldwiew-2 Sensor. Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2010 IEEE International25-30 July 2010. pp. 2723-2726.

Nontji, A. 1987. Laut Nusantara. Penerbit Djambatan. Jakarta. Nybakken, J .W. 1992. Biologi Laut: Suatu Pendekatan Ekologis. PT Gramedia

Pustaka Utama, Jakarta. Ramsey III, E.W., Jensen, J.R., 1996. Remote sensing of mangrove wetlands:

relating canopy spectra to site-specific data. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 62, 939-948.

Sestak Z (1981) Leaf ontogeny and photosynthesis, physiological processes limiting plant productivity. Butterworths, London

Stumpf RP, Holdried K, Siclair M. 2003. Determination of water depth with highresolution satellite imagery over variable bottom types. Limnol

Oceanogr. 48(1, part 2):547-556. Sulong, I., Mohd-Lokman, H., Mohd-Tarmizi, K., Ismail, A., 2002. Mangrove

mapping using Landsat imagery and aerial photographs: Kemaman District, Terengganu. Malaysia Environment, Development and Sustainability 4, 135-152.

Page 26: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

16

Updike, T., and C. Comp, 2010. Radiometric Use of Worldview-2 Imagery. Nov. 1st 2010

Walsh,G.E.1974.Mangrove : Areview, dalam Reulold, R.J.dan W.H.Queen.(Eds.).Ecology of halophyter.Acad.Press,inc.,Ney York.Pp. 51-174

Page 27: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

17

Lampiran 1 Metadata citra Worldview-2 yang diakuisisi pada tanggal 19 Oktober 2011. version = "23.7"; generationTime = 2011-11-16T16:21:12.000000Z; productOrderId = "052619182010_01_P001"; productCatalogId = "20300100922D7F00"; imageDescriptor = "ORStandard2A"; kanalId = "Multi"; panSharpenAlgorithm = "None"; numRows = 2263; numColumns = 3683; productLevel = "LV2A"; productType = "Standard"; numberOfLooks = 1; radiometricLevel = "Corrected"; radiometricEnhancement = "Off"; bitsPerPixel = 16; compressionType = "None"; BEGIN_GROUP = KANAL_C ULLon = 106.55560967; ULLat = -5.72709855; ULHAE = 17.36; URLon = 106.62209210; URLat = -5.72691423; URHAE = 17.36; LRLon = 106.62220793; LRLat = -5.76782364; LRHAE = 17.36; LLLon = 106.55572076; LLLat = -5.76800929; LLHAE = 17.36; absCalFactor = 9.295654e-03; effectiveKanalwidth = 4.730000e-02; TDILevel = 24; END_GROUP = KANAL_C BEGIN_GROUP = KANAL_B ULLon = 106.55560967; ULLat = -5.72709855; ULHAE = 17.36; URLon = 106.62209210; URLat = -5.72691423; URHAE = 17.36; LRLon = 106.62220793; LRLat = -5.76782364;

LRHAE = 17.36; LLLon = 106.55572076; LLLat = -5.76800929;

Page 28: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

18

Lampiran 1 (Lanjutan) LLHAE = 17.36; absCalFactor = 1.783568e-02; effectiveKanalwidth = 5.430000e-02; TDILevel = 10; END_GROUP = KANAL_B BEGIN_GROUP = KANAL_G ULLon = 106.55560967; ULLat = -5.72709855; ULHAE = 17.36; URLon = 106.62209210; URLat = -5.72691423; URHAE = 17.36; LRLon = 106.62220793; LRLat = -5.76782364; LRHAE = 17.36; LLLon = 106.55572076; LLLat = -5.76800929; LLHAE = 17.36; absCalFactor = 1.364197e-02; effectiveKanalwidth = 6.300000e-02; TDILevel = 10; END_GROUP = KANAL_G BEGIN_GROUP = KANAL_Y ULLon = 106.55560967; ULLat = -5.72709855; ULHAE = 17.36; URLon = 106.62209210; URLat = -5.72691423; URHAE = 17.36; LRLon = 106.62220793; LRLat = -5.76782364; LRHAE = 17.36; LLLon = 106.55572076; LLLat = -5.76800929; LLHAE = 17.36; absCalFactor = 6.810718e-03; effectiveKanalwidth = 3.740000e-02; TDILevel = 18; END_GROUP = KANAL_Y BEGIN_GROUP = KANAL_R ULLon = 106.55560967; ULLat = -5.72709855; ULHAE = 17.36; URLon = 106.62209210; URLat = -5.72691423; URHAE = 17.36; LRLon = 106.62220793;

Page 29: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

19

Lampiran 1 (Lanjutan) LRLat = -5.76782364; LRHAE = 17.36; LLLon = 106.55572076; LLLat = -5.76800929; LLHAE = 17.36; absCalFactor = 1.851735e-02; effectiveKanalwidth = 5.740000e-02; TDILevel = 6; END_GROUP = KANAL_R BEGIN_GROUP = KANAL_RE ULLon = 106.55560967; ULLat = -5.72709855; ULHAE = 17.36; URLon = 106.62209210; URLat = -5.72691423; URHAE = 17.36; LRLon = 106.62220793; LRLat = -5.76782364; LRHAE = 17.36; LLLon = 106.55572076; LLLat = -5.76800929; LLHAE = 17.36; absCalFactor = 6.063145e-03; effectiveKanalwidth = 3.930000e-02; TDILevel = 18; END_GROUP = KANAL_RE BEGIN_GROUP = KANAL_N ULLon = 106.55560967; ULLat = -5.72709855; ULHAE = 17.36; URLon = 106.62209210; URLat = -5.72691423;

URHAE = 17.36; LRLon = 106.62220793; LRLat = -5.76782364; LRHAE = 17.36; LLLon = 106.55572076; LLLat = -5.76800929; LLHAE = 17.36; absCalFactor = 2.050828e-02; effectiveKanalwidth = 9.890000e-02; TDILevel = 6; END_GROUP = KANAL_N BEGIN_GROUP = KANAL_N2 ULLon = 106.55560967; ULLat = -5.72709855; ULHAE = 17.36;

Page 30: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

20

Lampiran 1 (Lanjutan) URLon = 106.62209210; URLat = -5.72691423; URHAE = 17.36; LRLon = 106.62220793; LRLat = -5.76782364; LRHAE = 17.36; LLLon = 106.55572076; LLLat = -5.76800929; LLHAE = 17.36; absCalFactor = 9.042234e-03; effectiveKanalwidth = 9.960000e-02; TDILevel = 24; END_GROUP = KANAL_N2 outputFormat = "GeoTIFF"; BEGIN_GROUP = IMAGE_1 satId = "WV02"; mode = "FullSwath"; scanDirection = "Forward"; CatId = "103001000E863100"; firstLineTime = 2011-10-19T03:39:15.350858Z; avgLineRate = 4999.99; exposureDuration = 0.0002; minCollectedRowGSD = 1.853; maxCollectedRowGSD = 1.853; meanCollectedRowGSD = 1.853; minCollectedColGSD = 1.852; maxCollectedColGSD = 1.852;

meanCollectedColGSD = 1.852; meanCollectedGSD = 1.852; rowUncertainty = 27.88; colUncertainty = 32.48; minSunAz = 106.5; maxSunAz = 106.6; meanSunAz = 106.5; minSunEl = 74.7; maxSunEl = 74.7; meanSunEl = 74.7; minSatAz = 206.6; maxSatAz = 209.2; meanSatAz = 207.9; minSatEl = 88.3; maxSatEl = 88.5; meanSatEl = 88.4; minInTrackViewAngle = -1.4; maxInTrackViewAngle = -1.4; meanInTrackViewAngle = -1.4; minCrossTrackViewAngle = -0.5;

Page 31: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

21

Lampiran 1 (Lanjutan) maxCrossTrackViewAngle = -0.4; meanCrossTrackViewAngle = -0.5; minOffNadirViewAngle = 1.4; maxOffNadirViewAngle = 1.4; meanOffNadirViewAngle = 1.4; PNIIRS = 3.0; cloudCover = 0.000; resamplingKernel = "CC"; positionKnowledgeSrc = "R"; attitudeKnowledgeSrc = "R"; revNumber = 10634; END_GROUP = IMAGE_1 BEGIN_GROUP = MAP_PROJECTED_PRODUCT earliestAcqTime = 2011-10-19T03:39:15.658861Z; latestAcqTime = 2011-10-19T03:39:15.658861Z; datumName = "WE"; semiMajorAxis = 6378137.0000; inverseFlattening = 298.257223563; datumOffset = ( 0.000, 0.000, 0.000 ); mapProjName = "UTM"; mapProjCode = 1; mapZone = 48; mapHemi = "S"; mapProjParam = ( 0.000000000, 0.000000000, 0.000000000, 0.000000000, 0.000000000, 0.000000000, 0.000000000, 0.000000000, 0.000000000, 0.000000000, 0.000000000, 0.000000000, 0.000000000, 0.000000000, 0.000000000 ); productUnits = "M"; originX = 672262.99999972; originY = 9366729.00000251; orientationAngle = 0.0; colSpacing = 2.00;

Page 32: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

22

Lampiran 1 (Lanjutan) rowSpacing = 2.00; productGSD = 2.00; ULX = 672262.99999972; ULY = 9366729.00000251; ULH = 17.36; URX = 679626.99999966; URY = 9366729.00000251; URH = 17.36; LRX = 679626.99999967; LRY = 9362205.00000253; LRH = 17.36; LLX = 672262.99999972; LLY = 9362205.00000252; LLH = 17.36; DEMCorrection = "Base Elevation"; terrainHae = 17.36; numGCP = 0; END_GROUP = MAP_PROJECTED_PRODUCT

END;

Page 33: POLA SPEKTRAL DAUN MANGROVE DENGAN MENGGUNAKAN ...

23

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Ujunggading pada tanggal 23 Oktober 1989 dari ayah yang bernama Kodri Daulay dan ibu bernama Erfina. Penulis merupakan anak pertama dari empat bersaudara. Pada tahun 2008 penulis lulus sebagai siswa SMA Negeri 1 Lembah Melintang dan diterima menjadi mahasiswa Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) di Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan.

Selama menjadi mahasiswa, penulis aktif didalam organisasi kemahasiswaan sebagai anggota Himpunan Mahasiswa Ilmu dan Tekmologi Kelautan periode jabatan 2010/2011 dan 2011/2012, Ikatan Persatuan Mahasiswa Minang jabatan 2009/2010.

Sebagai tugas akhir untuk menyelesaikan studi di Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, penulis melakukan penelitian dengan judul “Pola Spektral Daun

Mangrove dengan Menggunakan Spektrofotometer dan Citra WorldView-2

di Perairan Pulau Pari, Kepulauan Seribu” di bawah bimbingan Dr. Syamsul Bahri Agus, S.Pi, M.Si dan Dr. Ir. Vincentius P. Siregar, DEA.