Monitoring Vegetation Changes In Urban Area Using Landsat TM Imagery

Abstract

Paper ini mengulas tentang manfaat data penginderaan jauh, khususnya data Landsat TM untuk memantau dan mengumpulkan informasi tentang perubahan penutupan lahan di areal perkotaan yang mencakup perubahan penutupan yang terjadi antara tahun 1988 dan 1992 di sebagian kota Jakarta dan sekitarnya. Tiga metode deteksi perubahan yang diterapkan adalah : Perbandingan paska-klasifikasi (PCC) Klasifikasi multiwaktu langsung (DMC) Komponen utama multiwaktu 6-dimensi (6-D MPC). Hasil kajian memperlihatkan bahwa ketiga metode di atas dapat diterapkan untuk mendeteksi perubahan penutupan lahan di daerah perkotaan dan sekitarnya. Dari ketiga metode tersebut, meskipun metode DMC memberikan akurasi sedikit lebih tinggi daripada metode 6-D MPC, namun metode 6-D MPC memberikan beberapa keunggulan, diantaranya (1) perubahan vegetasi dalam luasan kecil dapat dideteksi dengan mudah melalui evaluasi nilai-nilai ¡§eigenvector¡; (2) deteksi perubahan lahan dapat dilakukan menggunakan beberapa band sintetis dengan jumlah band lebih sedikit dibandingkan DMC dan merangkum perubahan-perubahan yang dikehendaki serta klasifikasi dapat dilakukan lebih cepat. Penerapan metode PCC dikategorikan sebagai metode yang komplek, dimana untuk melokalisir lokasi perubahan, harus dibuat binary-mask perubahan  terlebih dahulu. Kajian ini juga menerangkan bahwa Landsat TM multiwaktu dapat digunakan untuk mendeteksi perubahan-perubahan kecil di daerah perkotaan.