scholarly journals IDENTIFIKASI DAN PEMETAAN LAHAN KRITIS DENGAN MENGGUNAKAN TEKNOLOGI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (STUDI KASUS DAS JENERAKIKANG SUB DAS JENEBERANG KABUPATEN GOWA SULAWESI SELATAN

2020 ◽  
Vol 2 (2) ◽  
pp. 170
Author(s):  
Rezki Amaliyah
Keyword(s):  
Landsat 8 ◽  
Multiple Cropping

AbstrakPenambahan jumlah penduduk mengakibatkan terjadinya peningkatan kebutuhan lahan yang memaksa masyarakat melakukan alih fungsi lahan hutan menjadi lahan pemukiman yang berdampak pada menurunnya kualitas lingkungan sehingga menyebabkan lahan tersebut menjadi kritis. Tujuan dari penelitian ini adalah: (1) Untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi tingkat kekritisan lahan (2) Untuk mengetahui tingkat kekritisan lahan (3) Untuk mengetahui upaya penanggulangan lahan kritis. Objek penelitian ini yaitu Lahan di DAS Jenerakikang. Data primer yang digunakan meliputi data kemiringan lereng, struktur tanah, tekstur tanah, kedalaman efektif tanah, manajemen lahan dan data penggunaan lahan. Data sekunder yang digunakan meliputi data DEM, Citra Landsat-8, data curah hujan, produktivitas lahan. Jenis penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif eksploratif dengan metode analisis yang digunakan yaitu metode skoring untuk mengidentifikasi tingkat kekritisan lahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 4 faktor yang berpengaruh terhadap tingkat kekritisan lahan yakni topografi, tanah, erosi dan vegetasi. Terdapat 4 kategori lahan kritis yakni tingkat lahan kritis dengan luas 32,02 Ha tingkat lahan agak kritis dengan luas 2.734,1 Ha, tingkat lahan kritis potensial kritis dengan luas 1.088,8 Ha dan tingkat lahan tidak kritis dengan luas 56,229 Ha. Upaya penanggulangan lahan kritis menggunakan metode fisik–mekanik dengan penerapan terasering dan metode biologis/vegetatif dengan penerapan multiple Cropping

scholarly journals FIRST RESULTS OF THE LEM BENCHMARK DATABASE FOR AGRICULTURAL APPLICATIONS

2020 ◽  
Vol XLIII-B5-2020 ◽  
pp. 251-256
Author(s):  
I. D. Sanches ◽  
R. Q. Feitosa ◽  
B. Montibeller ◽  
P. M. Achanccaray Diaz ◽  
A. J. B. Luiz ◽  
...  
Keyword(s):  
Remote Sensing ◽  
Management Practices ◽  
Cropping Systems ◽  
Remote Sensing Data ◽  
Landsat 8 ◽  
Multiple Cropping ◽  
Tropical Regions ◽  
Benchmark Database ◽  
First Results ◽  
Agricultural Applications

Abstract. Applying remote sensing technology to map and monitor agriculture and its impacts can greatly contribute for the proper development of this activity, promoting efficient food, fiber and energy production. For that, not only remote sensing images are needed, but also ground truth information, which is a key factor for the development and improvement of methodologies using remote sensing data. While a variety of images are current available, inclusive cost-free images, field reference data is scarcer. For agricultural applications, especially in tropical regions such as Brazil, where the agriculture is very dynamic and diverse (recent agricultural frontiers, crop rotations, multiple cropping systems, several management practices, etc.), and cultivated over a vast territory, this task is not trivial. One way of boosting the researches in agricultural remote sensing is to stimulate people to share their data, and to foster different groups to use the same dataset, so distinct methods can be properly compared. In this context, our group created the LEM Benchmark Database (a project funded by the ISPRS Scientific Initiative project - 2017) from the Luiz Eduardo Magalhães (LEM) municipality, Bahia State, Brazil. The database contains a set of pre-processed multitemporal satellite images (Landsat-8/OLI, Sentinel-2/MSI and SAR band-C Sentinel-1) and shapefiles of agricultural fields with their correspondent monthly land use classes, covering the period of one Brazilian crop year (2017–2018). In this paper we present the first results obtained with this database.

scholarly journals Identifikasi Dan Pemetaan Lahan Kritis Dengan Menggunakan Teknologi Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus Das Jenerakikang Sub Das Jeneberang) Kabupaten Gowa Sulawesi Selatan

2019 ◽  
Vol 2 (2) ◽  
pp. 112
Author(s):  
Rezki Amaliah ◽  
Ramli Umar ◽  
Nasiah Badwi
Keyword(s):  
Land Use ◽  
Soil Structure ◽  
Secondary Data ◽  
Primary Data ◽  
Landsat 8 ◽  
Analysis Method ◽  
Forest Land ◽  
Multiple Cropping ◽  
The People ◽  
Physical Mechanic

ABSTRACTThe increasein Population effected on  increase land requirements that force the people to convert forest land into residental land which had an impact on the declining qulity of the environtment causing the land to be a critical. The objectives of this Research are: (1) to find out factors that affect the class of critical land (2) to find out the class of critical land (3) to find out contermeasures of critical land. The object of this study is land of DAS Jenerakikang. Primary data used include slope, soil structure, soil texture, effektive depth of soil, land management and land use. Secondary data used include DEM data, Citra Landsat-8, rainfall data, produktivity of land. The type of this research is deskriptif eksploratif with the analytical method used is the skoring analysis method to identifity the class of critical land. The result of the study show there are 4 factors that affect the class of critical land are topography, soil, erosion, and vegetation. There are 4 categories of critical land specifically class of critical land with an areal 32,02 hectares, class of rather critical land with an areal 2.734,1 hectares, class of potential critical land with an areal 1.088,8 hectares ang class of ncritical land with an areal 56,229 hectares. Countermesures of critical land make us of physical-mechanic with application terracing and biological/vegetative with application multiple cropping.ABSTRAKPenambahan jumlah penduduk mengakibatkan terjadinya peningkatan kebutuhan lahan yang memaksa masyarakat melakukan alih fungsi lahan hutan menjadi lahan pemukiman yang berdampak pada menurunnya kualitas lingkungan sehingga menyebabkan lahan tersebut menjadi kritis. Tujuan dari penelitian ini adalah: (1) Untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi tingkat kekritisan lahan (2) Untuk mengetahui tingkat kekritisan lahan (3) Untuk mengetahui upaya penanggulangan lahan kritis. Objek penelitian ini yaitu Lahan di DAS Jenerakikang. Data primer yang digunakan meliputi data kemiringan lereng, struktur tanah, tekstur tanah, kedalaman efektif tanah, manajemen lahan dan data penggunaan lahan. Data sekunder yang digunakan meliputi data DEM, Citra Landsat-8, data curah hujan, produktivitas lahan. Jenis penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif eksploratif dengan metode analisis yang digunakan yaitu metode skoring untuk mengidentifikasi tingkat kekritisan lahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 4 faktor yang berpengaruh terhadap tingkat kekritisan lahan yakni topografi, tanah, erosi dan vegetasi. Terdapat 4 kategori lahan kritis yakni tingkat lahan kritis dengan luas 32,02 Ha tingkat lahan agak kritis dengan luas 2.734,1 Ha, tingkat lahan kritis potensial kritis dengan luas 1.088,8 Ha dan tingkat lahan tidak kritis dengan luas 56,229 Ha. Upaya penanggulangan lahan kritis menggunakan metode fisik–mekanik dengan penerapan terasering dan metode biologis/vegetatif dengan penerapan multiple Cropping.

Analisis Pengaruh Kerapatan Vegetasi Terhadap Suhu Permukaan dan Keterkaitannya Dengan Fenomena UHI

2020 ◽  
Vol 21 (1) ◽  
pp. 99
Author(s):  
Dewi Miska Indrawati ◽  
Suharyadi Suharyadi ◽  
Prima Widayani
Keyword(s):  
Urban Heat Island ◽  
Landsat 8 ◽  
Heat Island ◽  
Landsat 8 Oli ◽  
Urban Heat ◽  
Split Window Algorithm

Kota Mataram adalahpusat dan ibukota dari provinsi Nusa Tenggara Barat yang tentunya menjadi pusat semua aktivitas masyarakat disekitar daerah tersebut sehingga menyebabkan peningkatan urbanisasi. Semakin meningkatnya peningkatan urbanisasi yan terjadi di perkotaan akan menyebabkan perubahan penutup lahan, dari awalnya daerah bervegetasi berubah menjadi lahan terbangun. Oleh karena itu, akan memicu peningkatan suhu dan menyebabkan adanya fenomena UHI dikota Mataram.Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui hubungan kerapatan vegetasi dengan kondisi suhu permukaan yang ada diwilayah penelitian dan memetakan fenomena UHI di Kota Mataram. Citra Landsat 8 OLI tahun 2018 yang digunakan terlebih dahulu dikoreksi radiometrik dan geometrik. Metode untuk memperoleh data kerapatan vegetasi menggunakan transformasi NDVI, LST menggunakan metode Split Window Algorithm (SWA) dan identifikasi fenomena urban heat island. Hasil penelitian yang diperoleh menunjukkan kerapatan vegetasi mempunyai korelasi dengan nilai LST. Hasil korelasi dari analisis pearson yang didapatkan antara kerapatan vegetasi terhadap suhu permukaan menghasilkan nilai -0,744. Fenomena UHIterjadi di pusat Kota Mataram dapat dilihat dengan adanya nilai UHI yaitu 0-100C. Semakin besar nilai UHI, semakin tinggi perbedaan LSTnya.

Landscape Change in the Steppe of Algeria South-West Using Remote Sensing

2018 ◽  
Vol 18 (1) ◽  
pp. 41-52
Author(s):  
Tayeb Sitayeb ◽  
Ishak Belabbes
Keyword(s):  
Remote Sensing ◽  
Social Systems ◽  
Bare Soil ◽  
Climatic Conditions ◽  
Landscape Dynamics ◽  
Landsat 8 ◽  
Natural Ecosystems ◽  
Stipa Tenacissima ◽  
Steppe Species ◽  
Sparse Vegetation

Abstract Landscape dynamics is the result of interactions between social systems and the environment, these systems evolving significantly over time. climatic conditions and biophysical phenomena are the main factors of landscape dynamics. Also, currently man is responsible for most changes affecting natural ecosystems. The objective of this work is to study the dynamics of a typical landscape of western Algeria in time and space, and to map the distribution of vegetation groups constitute the vegetation cover of this ecosystem. as well as using a method of monitoring the state of a fragile ecosystem by remote sensing to understand the processes of changes in this area. The steppe constitutes a large arid area, with little relief, covered with low and sparse vegetation. it lies between the annual isohyets of 100 to 400 mm, subjected to a very old human exploitation with an activity of extensive breeding of sheep, goats, and camels. Landsat satellite data were used to mapping vegetation groups in the Mecheria Steppe at a scale of 1: 300,000. Then, a comparison was made between the two maps obtained by a classification of Landsat-8 sensor Operational Land Imager (OLI) acquired on March 18, 2014, and Landsat-5 sensor Thematic Mapper (TM) acquired on April 25, 1987. The results obtained show the main changes affecting the natural distribution of steppe species, a strong change in land occupied by the Stipa tenacissima steppe with 65% of change, this steppe is replaced by Thymelaea microphylla, Salsola vermiculata, lygeum spartum and Peganum harmala steppe. an absence from the steppe Artemisia herba-alba that has also been replaced by the same previous steppes species. The groups with Quercus ilex and Juniperus phoenicea are characterized by a strong regression that was lost 60% of its global surface and transformed by steppe to stipa tenacissima and bare soil.

PEMANFAATAN DATA PENGINDERAAN JAUH DAN TEKNOLOGI SIG UNTUK MENGIDENTIFIKASI BUILT UP AREA DAN KAITANNYA DENGAN RTRW DI KABUPATEN KENDAL

2019 ◽  
Vol 3 ◽  
pp. 521
Author(s):  
Mailendra Mailendra
Keyword(s):  
Supervised Classification ◽  
Landsat 8 ◽  
Landsat 8 Oli ◽  
Landsat 5 Tm

Integrasi data penginderaan jauh dengan sistem informasi geografis telah banyak dikembangkan, dan salah satunya dalam melihat perkembangan lahan terbangun. Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat perkembangan lahan terbangun dan kesesuaiannya dengan Rencana Pola Ruang Kabupaten Kendal. Kemudian metode yang digunakan yaitu metode supervised classification dengan memanfaatkan data citra landsat 5 TM dan landsat 8 OLI yang selanjutnya dihitung luas dari masing lahan terbangun berdasarkan data temporal tahun 1990, tahun 2015 dan tahun 2017. Setelah diketahui luas lahan terbangun selanjutnya dioverlay dengan peta rencana pola ruang Kabupaten Kendal untuk melihat sesuai atau tidaknya penempatan lahan terbangun tersebut. Adapun hasil penelitiannya yaitu setiap tahunnya lahan terbangun terus meningkat di Kabupaten Kendal, terjadi peningkatan yang cukup signifikan dalam dua tahun terakhir yaitu tahun 2015 hingga tahun 2017. Selanjutnya diperkirakan 88 % lahan terbangun tersebut telah sesuai dengan RTRW karena sudah berada pada kawasan budidaya.

APLIKASI CITRA LANDSAT 8 OLI UNTUK IDENTIFIKASI STATUS TROFIK WADUK GAJAH MUNGKUR WONOGIRI, JAWA TENGAH

2017 ◽  
Vol 19 (2) ◽  
pp. 113
Author(s):  
Kusuma Wardani Laksitaningrum ◽  
Wirastuti Widyatmanti
Keyword(s):  
Chlorophyll A ◽  
Total Phosphorus ◽  
Trophic State ◽  
Water Clarity ◽  
Coefficient Of Determination ◽  
Physical Factors ◽  
Landsat 8 ◽  
Trophic State Index ◽  
Landsat 8 Oli ◽  
State Index

<p align="center"><strong>ABSTRAK</strong></p><p class="abstrak">Waduk Gajah Mungkur (WGM) adalah bendungan buatan yang memiliki luas genangan maksimum 8800 ha, terletak di Desa Pokoh Kidul, Kecamatan Wonogiri, Kabupaten Wonogiri. Kondisi perairan WGM dipengaruhi oleh faktor klimatologis, fisik, dan aktivitas manusia yang dapat menyumbang nutrisi sehingga mempengaruhi status trofiknya. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji kemampuan citra Landsat 8 OLI untuk memperoleh parameter-parameter yang digunakan untuk menilai status trofik, menentukan dan memetakan status trofik yang diperoleh dari citra Landsat 8 OLI, dan mengevaluasi hasil pemetaan dan manfaat citra penginderaan jauh untuk identifikasi status trofik WGM. Identifikasi status trofik dilakukan berdasarkan metode <em>Trophic State Index</em> (TSI) Carlson (1997) menggunakan tiga parameter yaitu kejernihan air, total fosfor, dan klorofil-a. Model yang diperoleh berdasar pada rumus empiris dari hasil uji regresi antara pengukuran di lapangan dan nilai piksel di citra Landsat 8 OLI. Model dipilih berdasarkan nilai koefisien determinasi (R<sup>2</sup>) tertinggi. Hasil penelitian merepresentasikan bahwa nilai R<sup>2</sup> kejernihan air sebesar 0,813, total fosfor sebesar 0,268, dan klorofil-a sebesar 0,584. Apabila nilai R<sup>2 </sup>mendekati 1, maka semakin baik model regresi dapat menjelaskan suatu parameter status trofik. Berdasarkan hasil kalkulasi diperoleh distribusi yang terdiri dari kelas eutrofik ringan, eutrofik sedang, dan eutrofik berat yaitu pada rentang nilai indeks 50,051 – 80,180. Distribusi terbesar adalah eutrofik sedang. Hal tersebut menunjukkan tingkat kesuburan perairan yang tinggi dan dapat membahayakan makhluk hidup lain.</p><p><strong>Kata kunci: </strong>Waduk Gajah Mungkur, citra Landsat 8 OLI, regresi, TSI, status trofik</p><p class="judulABS"><strong>ABSTRACT</strong></p><p class="Abstrakeng">Gajah Mungkur Reservoir is an artificial dam that has a maximum inundated areas of 8800 ha, located in Pokoh Kidul Village, Wonogiri Regency. The reservoir’s water conditions are affected by climatological and physical factors, as well as human activities that can contribute to nutrients that affect its trophic state. This study aimed to assess the Landsat 8 OLI capabilities to obtain parameters that are used to determine its trophic state, identifying and mapping the trophic state based on parameters derived from Landsat 8 OLI, and evaluating the results of the mapping and the benefits of remote sensing imagery for identification of its trophic state. Identification of trophic state is based on Trophic State Index (TSI) Carlson (1997), which uses three parameters there are water clarity, total phosphorus, and chlorophyll-a. The model is based on an empirical formula of regression between measurements in the field and the pixel values in Landsat 8 OLI. Model is selected on the highest value towards coefficient of determination (R<sup>2</sup>). The results represented that R<sup>2</sup> of water clarity is 0.813, total phosphorus is 0.268, and chlorophyll-a is 0.584. If R<sup>2</sup> close to 1, regression model will describe the parameters of the trophic state better. Based on the calculation the distribution consists of mild eutrophic, moderate eutrophic, and heavy eutrophic that has index values from 50.051 to 80.18. The most distribution is moderate eutrophication, and it showed the high level of trophic state and may harm other living beings.</p><p><strong><em>Keywords: </em></strong><em>Gajah Mungkur Reservoir, </em><em>L</em><em>andsat 8 OLI satellite imagery, regression, TSI, trophic state</em></p>

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document