This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
State of the Art of Remote Sensing in Flood Early Warning System: Review Article
Agustina  Rachmawardani 1,2) ,  Giarno 1) ,  Hapsoro  A.  Nugroho 1) ,  Suharni 1) ,  Dedi Sucahyono 1) , Hariyanto 1) , Sastra K. Wijaya 2)
1) Prodi Instrumentasi Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika
2) Departemen Fisika FMIPA Universitas Indonesia agustina.rahmawardani@stmkg.ac.id
Article History accepted 02/10/2022 approved 21/10/2022 published 25/11/2022

## Abstract
As a tropical country, Indonesia, especially Jakarta as the capital city of the country, has a high risk of flooding. The impact of floods will affect all aspects of human life. During flood events, timely situation reports, and details required by disaster management authorities to locate and identify affected areas to implement  damage  mitigation.Conventional  flood  early  warning  utilizes  earth  station  observation  data such as rainfall data, river flow height and river discharge data. Not all areas visited by floods are covered by the ground station sensor network. Remote sensing provides precise and low-cost data compared to field observations, besides remote sensing systems can also perform flood detection more precisely and in close to real time. Remote sensing systems on satellites can provide a lot of information needed to describe flood-affected areas, assess damage, and provide appropriate input to flood modeling so as to predict flood vulnerability in flood-affected areas.
Keywords: remote sensing, flood early warning, reflectance, hidrometeorological disaster

## Abstrak:
Sebagai  negara  tropis,  Indonesia  khususnya  Jakarta  sebagai  ibukota  negara  mempunyai  resiko terjadinya  banjir  yang  cukup  tinggi.  Dampak  banjir  akan  berpengaruh  pada  seluruh  aspek  kehidupan manusia. Selama kejadian banjir, laporan situasi yang tepatwaktu dan terperinci diperlukan oleh otoritas manajemen  bencana  untuk  menemukan  dan  mengidentifikasi  daerah  yang  terkena  dampak    untuk menerapkan  mitigasi  kerusakan.  Peringatan  dini    banjir  konvensional  memanfaatkan  data-data pengamatan ground station seperti data curah hujan, ketinggian aliran sungai maupun data debit sungai. Tidak semua wilayah yang terdampak banjir dicover oleh jaringan sensor ground station. Penginderaan jauh menyediakan data yang tepat dan berbiaya rendah dibanding dengan pengamatan lapangan, selain itu sistem penginderaan jauh juga dapat melakukan deteksi banjir lebih tepat dan mendekati real time. Sistem  penginderaan  jauh  pada  satelit  dapat  memberikan  banyak  informasi  yang  diperlukan  untuk menggambarkan  daerah  yang  terkena  dampak  banjir,  menilai  kerusakan,  dan  input  yang  tepat  pada pemodelan banjir sehingga dapat memprediksi kerentanan banjir di daerah yang terkena dampak banjir.
Kata Kunci : penginderaan jauh, peringatan dini banjir, reflektansi, bencana hidrometerologi
Social, Humanities, and Education Studies (SHEs): Conference Series https://jurnal.uns.ac.id/shes p-ISSN 2620-9284 e-ISSN 2620-9292
Seminar Nasional “Geoliterasi dan Pembangunan Berkelanjutan” 2022 dan Seminar Nasional Manajemen Bencana PSB (SMBPSB 2022) SHEs: Conference Series 5 (4) (2022) 108– 117

## PENDAHULUAN
Banjir merupakan bencana alam  yang paling sering terjadi di Asia.  Salah satu Negara Asia dengan dampak banjir tertinggi adalah Indonesia khususnya di ibukota Negara yaitu Jakarta. Jakarta sebagai ibukota Negara sudah beberapa kali mengalami banjir besar pada abad ke dua  puluh  satu  ini  yaitu  pada  tahun  2002,  2007,  2013,  2015  dan  2020.  Banjir  tahun  2007 dianggap  sebagai  bencana  nasional yang  mengakibatkan  kerugian  sebesar  US  $  565  juta. Sektor  perumahan  adalah  yang  paling  besar  terkena  imbasnya  sekitar  74  %  dari  total kerugian.(Bappenas,  2007).  Hujan  deras  yang  mengguyur  Jakarta  dan  kota-kota  besar sekitarnya  pada  tanggal  17-19  Januari  2013  menyebabkan  banjir  besar  dan  menggenangi 98.000  perumahan  sehingga  membuat  40.000  orang  harus  mengungsi  dan  korban  jiwa sebanyak 20 orang. Banjir tersebut menyebabkan kerusakan total yang diperkirakan mencapai US  $  775  juta.  (Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD),  2013).  Peristiwa  ini menunjukkan banjir merupakan masalah serius di Jakarta.
Manajemen banjir konvensional bergantung pada pemantauan curah hujan dan debit sungai ground based. Beberapa negara tropis mempunyai resiko banjir yang cukup tinggi dan juga terdapat    bagian  dari  daratan  tidak  tercover  oleh  jaringan  sensor  banjir  sedangkan  data spasial  penginderaan  jauh  menyediakan  manajemen  data  tepat  waktu  dan  biaya  rendah sehingga  penggabungan  antara  data  daratan  dan  data  remote  sensing  bisa  menghasilkan prediksi  banjir  yang  bagus  dan  akurat.  Banyak  aspek  manajemen  banjir  terbantu  dengan kemajuan teknologi di bidang remote sensing ini. Deteksi banjir yang lebih tepat dan real time, lead time pada sistem early warning banjir dan input yang akurat dari model hidrologi saat ini dikarenakan teknologi remote sensing yang digunakan.
Penerapan penginderaan jauh berbasis satelit telah banyak berkembang. Beberapa penelitian focus pada manajemen banjir dan penginderaan jauh. Penelitian  (G. J. P. Schumann & Moller, 2015) menjelaskan tentang microwave remote sensing untuk genangan banjir. Metode remote sensing telah berkembang sebelum tahun 2004 untuk pemetaan bencana banjir Sanyal and Lu  (2004). Metode  penginderaan  jauh  yang  dikembangkan  Penerapan  penginderaan  jauh hiperspektral dalam deteksi dan pemantauan banjir dirangkum oleh Govender et al. (2007). Opolot  (2013)  mensintesis  penerapan  penginderaan  jauh  pada  pengelolaan  banjir  dengan meringkas  studi kasus  yang  berbeda,  namun, tinjauannya  hanya  berfokus  pada citra  satelit resolusi  spasial  sedang.  Lin  dkk  (2016)  merangkum  penerapan  berbagai  sensor  dan  misi satelit  yang  berfokus  pada  resolusi  spasial  dan  temporalnya.  Schumann  dan  Moller  (2015) memberikan  wawasan  yang  berguna  tentang  penginderaan  jauh  gelombang  mikro  di genangan  banjir.  Fokusnya  adalah  untuk  memberikan  gambaran  menyeluruh  tentang penginderaan  jauh  satelit  dari  resolusi  spasial  halus  hingga  kasar,  dan  dari  aplikasi  optik hingga  gelombang  mikro  dalam  berbagai  tahap  pengelolaan  banjir.  Nat  Hazards  (2017 berfokus pada penginderaan jauh satelit karena data dari sumber ini hemat waktu dan biaya yang merupakan pertimbangan terpenting dalam pengelolaan banjir di negara berkembang. Automated  Computer  Vision  merupakan  salah  satu  bidang  Artificial  Intelegence  (AI)  dan algoritma computer yang secara otomatis menginterprestasikan  informasi visual. Teknologi ini sangat berguna untuk pengelolaan banjir .Untuk itu teknologi computer vision ini sangat berpotensi  untuk  digunakan  dalam  pengelolaan  banjir.  Citra  satelit  telah  menyediakan informasi  spasial  untuk  menganalisa  interaksi  antara  penggunaan  lahan,  limpasan  dan genangan.  Dari  beberapa  teknologi  yang  ada  penginderaan  gelombang  mikro  merupakan solusi yang menjanjikan untuk memetakan ekosistem hidrodinamik.
SHEs: Conference Series 5 (4) (2022) 108– 117

## PEMBAHASAN

## 2.1 Penginderaan jauh dalam Manajemen Bencana banjir
Manajemen bahaya banjir meliputi aktifitas untuk memperkirakan berapa banyak air yang ada, kapan  dan  dimana.  Estimasi  curah  hujan,  pemetaan  genangan,  aliran  air  dan  perkiraan kedalaman  merupakan  kunci  dari  manajemen  bencana  banjir.  Dengan  perkembangan teknologi  remote  sensing,  data  pada  penelitian  prediksi  banjir  juga  berasal  dari  data penginderaan jauh.
2.1.1 Penginderaan Jauh dalam Prediksi Banjir
Prediksi banjir merupakan komponen yang penting pada manajemen bahaya banjir.   Curah hujan yang tinggi, gelombang pantai, bendungan dan pencairan salju adalah sumber utama banjir. Deteksi curah hujan dan prediksi kuantitatif, prediksi cuaca dan pemodelan prakiraan juga  memainkan  peran  penting  dalam  prakiraan  banjir.  Prakiraan  model  statistik  sistem tergantung  pada  prakiraan  curah  hujan  radar  berbasis  darat  dan  stasiun  pengukur  hujan. (Borga  et  al.,  2011) menyebutkan  bahwa  curah  hujan  harus  dipantau  dalam  rentang  waktu yang luas dan skala spasial dan untuk semua potensi yang ada. Kebanyakan banjir didasarkan pada  prakiraan  banjir  model  hidrolik,  dimana  data  penginderaan  jauh  satelit  memiliki  peran penting  sebagai  input  parameter. (G.  Schumann  et  al.,  2012)    menjelaskan  bahwa  teknik penginderaan jauh saat ini dapat digunakan untuk mengambil data data banjir dan level air. Data  data  remote  sensing  tersebut  dapat  diintegrasikan  dengan  model  hidrodinamik  untuk evaluasi  perbaikan  model  sehingga  dapat  digunakan  untuk  perbaikan  prediksi  genangan banjir.  Penginderaan  jauh  gelombang  mikro  untuk  banjir  mempunyai  banyak  kegunaan dibanding data optic yang berkaitan dengan awan. Menggabungkan antara teknik data remote sensing  dan  model  hydraulik  akan  menghasilkan  prediksi  yang  powerful  dan  robust  namun perlu dilakukan penelitian lebih jauh untuk kasus prediksi banjir Hampir  sama  dengan  penginderaan  jauh  optik,  penginderaan  jauh  gelombang  mikro  juga bermanfaat untuk prediksi banjir. Penginderan jauh gelombang mikro sudah digunakan untuk perkiraan  curah  hujan.  Keakuratan  estimasi  curah  hujan  dari  cahaya  tampak  dan  infrared kurang spesifik. Ground based dan satelit berbasis radar merupakan sumber yang layak untuk obyek di atas lautan dan di bumi (Kucera et al., 2013).
Penelitian  terbaru  menggunakan  estimasi  curah  hujan  pada  satelit  menginformasikan pola  spasial  dan  temporal  banjir  (Hong  et  al.,  2007) mengembangkan  sistem  pemantauan banjir global berdasarkan prakiraan curah hujan dari analisis curah hujan TRMM multi satelit. Banyak daerah aliran sungai di hilir seperti sungai Gangga dan aliran sungai Brahmaputra di Bangladesh rentan terhadap banjir dan di daerah aliran sungai bagian hulu, seperti yang ada di  India.  Namun  data  dari  alat  pengukur  tidak  tersedia  di  daerah  hilir.  Pemantauan  banjir berkaitan  dengan  lebar  sungai  dapat  memberikan  lead  time  lebih  dari  seminggu  untuk prakiraan banjir di bagian hilir. (Hossain et al., 2014) menggunakan dinamika sungai (tinggi) dan  informasi  genangan  (lebar)    bagian  hulu  dari  radar  altimeter  satelit  (JASON)  untuk mengembangkan  prakiraan  banjir  di  hilir  dengan  lead  time  lima  hari.  Surface Water  Ocean Topography  (SWOT)  adalah  misi  baru  dengan  radar  interferometry  K  Band  yang  dapat memberikan informasi ketinggian air  (Sikder & Hossain, 2015). Informasi ketinggian air dari misi ini dapat memperbaiki prediksi banjir dan sistem monitoring yang ada.
Digital Elevation Model (DEM) telah banyak digunakan dalam beberapa prakiraan banjir berbasis model  hidrolik. Dalam  pemodelan  banjir,  DEM  biasanya  berfungsi  untuk  penelitian area  sungai  dan  cekungan  banjir.  DEM  merupakan  salah  satu  parameter  untuk  beberapa pemodelan  aspek  banjir  seperti  debit  sungai    (Tarekegn  et  al.,  2010) ,  cekungan  banjir  dan daerah aliran sungai. Informasi tentang ketinggian suatu tempat tidak tersedia di kebanyakan area, untuk itu penginderaan jarak jauh berkontribusi pada pemetaan topografi (DEM). Data dari satelit seperti ERS, SPOT, RADARSAT dapat menghasilkan DEM pada resolusi spasial
3 – 10 m pada daerah yang komplek  (Jeyaseelan, 2003). Resolusi spasial sedang (15 – 90 m)  Global  DEM  (GDEM)  tersedia  gratis  dari  Thermal  Emission  and  Reflection  Radiometer (ASTER)  dan  Misi  Topografi  Radar  (SRTM).  DEM  dengan  resolusi  spasial  sedang  hingga halus  dapat  dilihat  di  radar  interferometry  yang  dapat  digunakan  untuk  berbagai  macam aplikasi termasuk bahaya banjir.
Berdasarkan penginderaan jauh diperoleh pemantauan curah hujan, tutupan lahan dan DEM  yang  berhubungan  dengan  berbagai  teknik  pemodelan  banjir  dan  monitoring  banjir berbasis web seperti Global Flood Monitoring System (GFMS) dan Extreme Rainfall Detection System  (ERDS)  yang  menyediakan  informasi  banjir  secara  real  time.  Selain  itu  data  aliran sungai dan data limpasan permukaan pada lokasi dan waktu ada juga pada sistem ini   (Wu H, Adler RF, Tian Y, Huffman GJ, Li H, 2014).
2.1.2 Penginderaan Jauh dalam Pemetaan dan Monitoring Genangan Banjir
Pemantauan  banjir meliputi  pola temporal  dan  spasial  genangan  banjir  (Sheng  et al., 2001), menggambarkan area banjir atau pemetaan genangan banjir, perubahan dinamis area  banjir  dan  pemantauan  tingkat  banjir  (Li  et  al.,  2011).  Penerapan  penginderaan  jauh dalam monitoring banjir sudah lebih ada dahulu daripada aplikasi manajemen banjir. Berbagai macam sensor dan platform telah digunakan dalam pemantauan banjir sejak tahun 1970.
Pada  aplikasi  awal  sebagian  besar  studi  menggunakan  penginderaan  jauh  optic tetapi kemudian beberapa penelitian menggunakan data dari sensor lain (misalnya gelombang mikro  dan  data  optic  untuk  pemetaan  area  banjir).  Setelah  peluncuran  satelit  Landsat  data penginderaan jauh tersedia untuk pemetaan genangan banjir. Awalnya ilmuwan Amerika Utara menggunakan citra Landsat Multi Spectral Scanner (MSS) untuk pemetaan banjir. Ciri khas air adalah penyerapannya di daerah Near Infrared (NIR) dan seterusnya (gambar 2.1)  (Govender et al., 2007) dan dengan prinsip ini optical remote sensing dari band NIR menjadi popular untuk pemetaan genangan di seluruh dunia. Landsat MSS dengan resolusi spasial sedang (80 m) berguna  untuk  memetakan  daerah  genangan  di  awal  penelitian.  Landsat  Thematic  Mapper (TM) dengan resolusi spasial 30 m dan resolusi temporal 18  hari juga popular untuk pemetaan banjir.  Band  TM  NIR  dan  MSS  NIR  memiliki  karakteristik  yang  sama,  sehingga  keduanya memungkinkan  untuk pemantauan jangka panjang. Sejak tahun 1980an  Landsat TM menjadi sumber  utama  penginderaan  jauh  satelit  untuk  manajemen  banjir  di  banyak  bagian  dunia seperti India (Jain et al., 2005)  , Afrika  (Schneider et al., 1985) dan di Australia  (Thomas et al.,  2011).  Beberapa  penelitian  terbaru  menggunakan    Enhanced  Thematic  Mapper  (ETM) (Chormanski  et  al.,  2011)  dan  Operational  Land  Imagery  (OLI)    (Rokni  et  al.,  2014)  untuk pemetaan genangan banjir.
Seminar Nasional “Geoliterasi dan Pembangunan Berkelanjutan” 2022 dan Seminar Nasional Manajemen Bencana PSB (SMBPSB 2022) SHEs: Conference Series 5 (4) (2022) 108– 117
Gambar 2.1 Daerah Spectral Untuk Tanah Gundul Kering, Vegetasi Hijau, Air Jernih , Aspal Dan Beton (Smith 2001 dan Herold et all 2003)
Citra  Landsat  dengan  resolusi  spasial  dan  temporal  berguna  untuk  pemantauan  banjir musiman dan pemantauan banjir jangka panjang. Beberapa metode yang tersedia pada tabel 1 diterapkan  pada  band  Landsat  NIR  untuk  menggambarkan  daerah  banjir.  Satu  satunya kelemahan dari Band NIR adalah ketidakmampuan untuk membedakan area air dan area paving, karena permukaan paving dan permukaan air memantulkan energi yang sangat rendah dalam spectrum elektromagnetik (EM) NIR. Karena ketidakmampuan untuk membedakan air dan area paving, NIR tidak dapat digunakan secara optimal untuk area berkembang (Q. Wang et al., 2003). Penelitian tentang pemetaan luas banjir di North California (Q. Wang et al., 2003) menunjukkan cara yang efisien untuk memecahkan masalah ini. Mereka menambahkan band TM 7 MIR (2.08 –  2.  35  µm  Mid  Infrared)  dengan  band  TM4  NIR  karena  reflektansi  dari  permukaan  paving berbeda  dengan  air  pada  band  MIR.  Jika  nilai  gabungan kedua  band  tersebut  rendah mereka mengklasifikasikannya sebagai air, sebaliknya akan diklasifikasikan sebagai daerah kering atau non air.

## Tabel 1. Reflektansi air, Aspal (permukaan jalan, bangunan dll) serta area non air atau area kering pada citra TM 4 dan TM7
Penginderaan  jauh  optic  resolusi  spasial  kasar  seperti  NOOA,  AVHRR  dan  NASA, Moderate  Resolution  Imaging  Spectroradiometer  (MODIS),  SSM/I  dan  MOS/SMR  juga digunakan untuk orbit pendek. (Sheng et al., 2001) mengidentifikasi 4 masalah penting untuk keberhasilan pemantauan banjir dengan AVHRR yaitu identifikasi yang benar tentang water bodies, pengurangan kontaminasi awan yang efektif, mendeteksi perluasan area banjir secara akurat,  dan  pemantauan  dinamis  dari  proses  banjir.  Banyak  penelitian  sejak  tahun  1970an berhasil  memetakan  luas  banjir  menggunakan  VHRR  dan  SVHRR  contohnya      pemetaan banjir sungai missisipi  (Wiesnet et al., 1974) , sungai perluasan banjir di Bangladesh (M. M. Islam & Sado, 2002) . Gambar bebas awan sangatlah penting selama kejadian banjir dan resolusi temporal yang tinggi sangat dimungkinkan untuk mendapatkan citra AVHRR bebas awan. (Sheng et al., 2001) metode pengurangan kontaminasi awan untuk tutupan awan tipis dan  menyimpulkan  bahwa  tidak  ada  metode  yang  dapat  menghilangkan  kontaminasi  awan tebal. Perbandingan citra sebelum dan sesudah banjir telah digunakan dalam pemetaan banjir Lahor dan DAS sungai  Songhua.  (Barton & Bathols, 1989) menerapkan pendekatan yang sangat  berbeda  dengan menggunakan gambar  AVHRR  malam  hari  untuk  memantau  banjir Sungai Darling 1988 di Australia berdasarkan prinsip bahwa radiasi dari air dan lahan kering berbeda. Tetapi analisa temperature tidak efisien selama musim hujan pada saat musim panas ketika tidak ada perbedaan temperature yang signifikan antara tanah dan air dalam kondisi mendung  (Sheng  et  al.,  2001) . Estimasi  kedalaman  genangan  juga  merupakan  komponen yang  penting  dari  pemantauan  banjir.  Selain  dari  pemetaan  luas  banjir,  (M.  D.  M.  Islam, 2001)menilai kedalaman banjir dari citra AVHRR mencitrakan secara sederhana perbedaan tonal banjir berdasarkan prinsip bahwa  air yang lebih dalam menunjukkan albedo yang lebih rendah (M. M. Islam & Sado, 2002).
Alternatif lain dalam pemetaan banjir adalah citra MODIS resolusi kasar dengan resolusi temporal  tinggi.  Sejak  peluncuran  satelit  MODIS  tahun  1999,  banyak  penelitian  telah menunjukkan kegunaannya dalam pemantauan banjir termasuk deteksi perubahan temporal
Seminar Nasional “Geoliterasi dan Pembangunan Berkelanjutan” 2022 dan Seminar Nasional Manajemen Bencana PSB (SMBPSB 2022) SHEs: Conference Series 5 (4) (2022) 108– 117
banjir  tahunan  di  Delta  Mekong  (Sakamoto  et  al.,  2007) , perubahan  genangan  di  danau Poysng (Feng et al., 2012) , deteksi banjir di Thailand (Zhan et al., 2002) , peta genangan banjir di  Bangladesh   (A.  S.  Islam  et  al.,  2010) . Pengamatan  banjir  Darmouth  juga menggunakan data  MODIS  untuk  memantau  bencana  banjir  di  seluruh  dunia.  Ada  empat  keuntungan menggunakan data MODIS untuk pemetaan banjir seperti yang disebutkan (A. S. Islam et al., 2010): ketersediaan data time series selama periode banjir, ketersediaan data secara global, akses  data  melalui  unduhan  internet  gratis  dan  akurasi  data.  Mereka  juga  menunjukkan resolusi kasar citra MODIS 500 m dapat membuat peta genangan banjir yang serupa dengan RADARSAT yang mempunyai resolusi spasial yang tinggi (50m).  (Li et al., 2011)  dan  (A. S. Islam  et  al.,  2010)  mengklaim  hampir  95%  akurasi  pemantauan  banjir  berbasis  MODIS. Penerapan  citra  resolusi  spasial  tinggi  seperti  IKONOS  atau  SPOT  5  belum  begitu  popular dalam manajemen banjir karena biaya tinggi dan cakupan yang rendah sehingga tidak optimal untuk manajemen banjir di area yang luas. Namun jika citra ini tersedia dengan harga yang wajarpenggunaan gambar resolusi spasial tinggi ini mungkinakan popular untuk pemantauan banjir wilayah perkotaan yang kecil.
Berbagai pendekatan telah digunakan untuk pemetaan banjir sejak tahun 1970 an (tabel 2). Beberapa  penelitian menggunakan  data  cahaya  tampak  atau  infrared  untuk memetakan luasan banjir. Pendekatan sederhana dan lugas adalah interprestasi visual citra sebelum dan sesudah banjir  (Blasco et al., 1992) . Genangan air yang dalam mempunyai representasi citra dengan  jelas  tetapi  air  yang  dangkal  atau  keruh  bisa  terjadi  kesalahan  representasi. Interprestasi visual bersifat subjektif dan tidak optimal untuk pemetaan banjir area yang luas. Range density slicing untuk infrared mulai mendekati nol yang berarti bahwa pixel air adalah bagian  tergelap    dalam  gambar.  Rasio  image  two  band  (Chormanski  et  al.,  2011),  image addition      (Y.  Wang  et  al.,  2002),  and  image  subtraction  (Xiao  and  Chen  1987)  juga  telah digunakan secara luas dalam deteksi banjir. Rasio image mempunyai hasil yang lebih bagus dari image substraction.  Pendekatan kuantitatif multiband seperti NVDI  (Rogers & Kearney, 2014),  NDWI    (McFeeters,  1996)  dan  LSWI    (Xiao  et  al.,  2015)  telah  digunakan  untuk pemetaan genangan banjir. Pendekatan NVDI meminimalkan pantulan NIR yang rendah dari fitur air dan memanfaatkan reflektansi NIR yang tinggi dari vegetasi darat dan tanah. Sehingga fitur  air memiliki  nilai  positif  dan  tanah  atau  vegetasi mempunyai  nilai  negative    (Jain  et  al., 2015).
Ada beberapa tantangan dalam penggunaan citra optik untuk pemantauan banjir yaitu tutupan awan karena sebagian besar daerah tropis memiliki tutupan awan yang tinggi selama musim  hujan.  Masalah  terbesar  dari  sensor  optic  adalah  ketidakmampuannya  untuk mengambil  gambar  permukaan  bumi  dalam  kondisi  mendung.  Sensor  optic  juga  tidak  bisa menembus pohon sehingga tidak maksimal dalam memantau banjir bi bawah rimbunan pohon. Beberapa bagian dunia seperti Bangladesh terlibat dalam kegiatan pertanian selama banjir. Sawah  yang  terendam  banjir  akan  sulit  dideteksi  menggunakan  penginderaan  jauh  optik. Namun terlepas dari keterbatasan ini, cakupan global dan orbit sate lit yang beroperasi pada daerah optic spectrum elektromagnetik membuat sistem ini berguna untuk pemantauan banjir. Beberapa penelitian menunjukkan adanya tutupan awan pada saat musim hujan  (G. J. P.  Schumann  &  Moller,  2015)  dan  ketidakmampuan  dalam  membuat  peta  banjir  dibawah rimbun  pohon  (Wilson  et  al.,  2007)    yang  menghalangi  penginderaan  jauh  optik  untuk memantau  banjir.  Kemampuan  penetrasi  awan  dan  pepohonan,    frekwensi  dari  gelombang microwave  merupakan  daya  tarik  bagi  ilmuwan  dalam  pemantauan  banjir.  Penggunaan Sintetik Aperture Radar (SAR)  dan citra spectrometer dengan banyak kemampuan pencitraan yang  berbeda  menciptakan  peluang  untuk  manajemen  resiko  banjir  terkait  dengan  tutupan lahan  (Henry et al., 2006).  (G. Schumann et al., 2009) juga menyebutkan bahwa peningkatan signifikan  dalam  teknik  penginderaan  jauh  SAR  dan  kinerja  komputasi  tinggi  dapat
meningkatkan pemodelan distribusi banjir. Air bertindak sebagai reflector radiasi gelombang mikro dan tampak gelap dalam citra radar.

## Tabel 2. Summary Penginderaan Jauh Optik dalam Monitoring Banjir
Beberapa kendala juga muncul selama pemantauan banjir yang menggunakan citra radar seperti  efek  angin  di  perairan  terbuka,  pantulan  ganda  dari  banjir  di  bawah  pohon,  efek bayangan  di  daerah  pegunungan,  dan  refleksi  banjir  perkotaan.  Backscatter  dari  frequency microwave sebagian besar dipengaruhi oleh sifat geometris benda sehingga air tampak gelap karena pantulan rendah. Namun saat permukaan air tidak datar tetapi dipengaruhi oleh kondisi angin dan arus sungai, pantulan air dapat muncul dengan warna abu yang berbeda sehingga sulit untuk memisahkan air dari tutupan lahan lain  (Henry et al., 2006) . Beberapa penelitian membahas  masalah  ini  dan  menemukan  bahwa  polarisasi  yang  berbeda  dapat  membantu mengurangi  masalah  ini.  (Henry  et  al.,  2016) meneliti  perbedaan  data  polarisasi  Advance Synthetic  Aperture  Radar  (ASAR)  dan  menyimpulkan  bahwa  air  lebih  mudah  didentifikasi dengan  data  terpolarisasi  seperti  (HH,  VV)  daripada  persilangan  polarisasi  (HV-VH),  tetapi polarisasi VV sangat sensitive terhadap kekasaran permukaan air. Mereka juga menyarankan bahwa polarisasi HV dapat meningkatkan hasil dari polarisasi HH. Hal ini merupakan kontribusi penting untuk deteksi banjir. Dengan demikian, pemetaan genangan banjir di bawah kanopi pohon akan lebih bagus dengan P-band (gambar 2.2)
Tantangan lain dalam penerapan frekwensi gelombang mikro untuk pemetaan banjir adalah kesulitan pemetaan banjir di daerah perkotaan dan pemukiman pedesaan, karena tingginya hamburan balik bangunan dan pantulan sudut dari air banjir. Dalam beberapa tahun terakhir , kemajuan  telah  dicapai  menggunakan  sinyal  SAR  X-Band  beresolusi  sangat  tinggi  untuk membedakan gedung, jalan dan bangunan lainnya (Ferro et al., 2011). SAR tidak cocok untuk pemetaan banjir di wilayah perkotaan karena pantulan sudut dan resolusi permukaan tanah yang kasar (G. Schumann et al., 2009) . Namun sejak peluncuran Satelit TerraSAR pada tahun 2007, beberapa penelitian tentang deteksi banjir di daerah perkotaan dari citra SAR resolusi spasial tinggi telah dilakukan (G. J. P. Schumann & Moller, 2015)
SHEs: Conference Series 5 (4) (2022) 108– 117
Gambar 2.2 Ilustrasi Mekanisme Backscatter Radar untuk Panjang Gelombang Pendek (C, X)  dan Panjang (P, L) untuk kondisi banjir dan non banjir

## KESIMPULAN
Banjir adalah salah satu bencana alam yang paling kompleks karena skala temporal dan spasial yang luas. Dengan demikian penerapan data penginderaan jauh dalam pengelolaan banjir pada skala  spasial  dan  temporal  sangat  bermanfaat.  Tantangan  utama  adalah  pemilihan  data  dan metode yang tepat untuk berbagai tahap pengelolaan banjir. Berbagai macam pendekatan dan pilihan  data  yang  diterapkan  dalam  pengelolaan  banjir  di  lokasi  geografis  yang  berbeda  telah dibahas di bagian sebelumnya. Diskusi ini membawa beberapa fakta penting tentang penerapan penginderaan  jauh  dalam  pengelolaan  banjir.  Banyak  penelitian  menggunakan  gambar  optik untuk  memantau  banjir,  namun  penerapan  gambar  optik  dibatasi  oleh  kondisi  cuaca  buruk. Banyak  ilmuwan  menerapkan  data  dari  spektrum  gelombang  mikro  untuk  mengatasi keterbatasan  ini,  namun  penerapan  citra  radar  dalam  deteksi  banjir  merupakan  tantangan  di daerah pegunungan, situasi berangin dan perkotaan, serta di daerah di bawah tutupan kanopi. Banyak ilmuwan menerapkan metode yang berbeda seperti indeks basah, NDWI dan NDVI atau metodologi  yang  lebih  canggih  untuk  mengatasi  keterbatasan  data  penginderaan  jauh.  Dalam beberapa tahun terakhir, para ilmuwan bergerak maju ke pendekatan gabungan untuk pemetaan banjir untuk memanfaatkan penginderaan jauh optik dan gelombang mikro. Daerah banjir dapat digambarkan secara langsung dari citra penginderaan jauh yang merupakan aplikasi langsung citra satelit dalam pengelolaan banjir. Namun, produk turunan dari citra satelit seperti DEM dan tutupan lahan digunakan untuk prakiraan banjir dan kerusakan. Informasi tematik yang diambil dari citra penginderaan jauh seperti DEM dan tutupan lahan telah digunakan sebagai input model atau sebagai parameter model dalam model prakiraan banjir dan penilaian kerusakan. Namun, sebagian besar studi tidak dapat mencapai akurasi yang diinginkan karena resolusi spasial kasar DEM  yang  berasal  dari  satelit.  Pertimbangan  penting  lainnya  dari  sebagian  besar  studi  banjir waktu  temporal  satelit  yang  cukup  lama  yang  mungkin  berguna  untuk  banjir  regional  jangka panjang. Pemantauan banjir berumur pendek, seperti banjir bandang, memerlukan data dengan resolusi temporal tinggi yang dapat diarsipkan melalui data AVHRR atau MODIS resolusi kasar. Namun, luasan spasial dari banjir bandang tersebut kecil dan terkadang di lingkungan perkotaan yang kompleks membutuhkan  resolusi spasial  yang  tinggi  yang  tidak  mungkin  dicapai  dengan platform temporal yang lama. Sebagian besar pendekatan pemetaan banjir menggunakan data penginderaan  jauh  bersifat  standalone,  baik  mencari  luasan  banjir,  prakiraan  atau  penilaian
kerusakan. Untuk itu perlu dibuat strategi pengelolaan banjir yang komprehensif. Para ilmuwan menginginkan  data  yang  lebih  akurat  dan  tepat,  tetapi  biayanya  harus  optimal,  terutama  bagi banyak  negara  berkembang. Dengan  demikian,  tingginya  harga  data  radar  atau  data  resolusi spasial  yang  bagus  serta  cakupan  yang  terbatas  di  area  ini  mungkin  menjadi  tantangan  bagi sebagian  besar  negara  berkembang.  Penting  untuk  meneliti  lebih  lanjut  strategi  pengelolaan banjir yang murah namun efektif untuk negara-negara berkembang.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD).  (2013). Disaster  Management  Plan  of  DKI Jakarta Province 2013-2017 . 50 –63.
Bappenas.  (2007). Laporan  Perkiraan  Kerusakan  dan  Kerugian  Pasca  Bencana  Banjir  Awal Februari 2007 di Wilayah JABODETABEK . 2007 , 63.
Borga, M., Anagnostou, E. N., Blöschl, G., & Creutin, J. D. (2011). Flash flood forecasting, warning and  risk  management:  The  HYDRATE  project. Environmental  Science  and  Policy , 14 (7), 834 –844. https://doi.org/10.1016/j.envsci.2011.05.017
Chormanski, J., Okruszko, T., Ignar, S., Batelaan, O., Rebel, K. T., & Wassen, M. J. (2011). Flood mapping with remote sensing and hydrochemistry: A new method to distinguish the origin of flood water during floods. Ecological
Engineering , 37 (9), 1334 –1349. https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2011.03.016
Feng, L., Hu, C., Chen, X., Cai, X., Tian, L., & Gan, W. (2012). Assessment of inundation changes of  Poyang  Lake  using  MODIS  observations  between  2000  and  2010. Remote  Sensing  of Environment , 121 , 80 –92. https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.01.014
Ferro, A., Brunner, D., Bruzzone, L., & Lemoine, G. (2011). On the relationship between double bounce and the orientation of buildings in VHR SAR images. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , 8 (4), 612 –616. https://doi.org/10.1109/LGRS.2010.2097580
Govender, M., Chetty, K., & Bulcock, H. (2007). A review of hyperspectral remote sensing and its application  in  vegetation  and  water  resource  studies. Water  SA , 33 (2),  145 –151. https://doi.org/10.4314/wsa.v33i2.49049
Hong, Y., Adler, R. F., Hossain, F., Curtis, S., & Huffman, G. J. (2007). A first approach to global runoff  simulation  using  satellite  rainfall  estimation. Water  Resources  Research , 43 (8). https://doi.org/10.1029/2006WR005739
Hossain, F., Siddique-E-Akbor, A. H. M., Yigzaw, W., Shah-Newaz, S., Hossain, M., Mazumder, L. C., Ahmed, T., Shum, C. K., Lee, H., Biancamaria, S., Turk, F. J., & Limaye, A. (2014). Crossing the “valley of Death”: Lessons learned from implementing an operational satellite- based  flood  forecasting  system. Bulletin  of  the  American  Meteorological  Society , 95 (8),
1201 –1207. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-13-00176.1
Islam,  A.  S.,  Bala,  S.  K.,  &  Haque,  M.  A.  (2010).  Flood  inundation  map  of  Bangladesh  using MODIS  time-series  images. Journal  of  Flood  Risk  Management , 3 (3),  210 –222. https://doi.org/10.1111/j.1753-318X.2010.01074.x
IKucera, P. A., Ebert, E. E., Turk, F. J., Levizzani, V., Kirschbaum, D., Tapiador, F. J., Loew, A., & Borsche, M. (2013). Precipitation from space: Advancing earth system science. Bulletin of the American Meteorological Society , 94 (3), 365 –375. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-11- 00171.1
SHEs: Conference Series 5 (4) (2022) 108– 117
Li,  B.,  Yan, Q.,  &  Zhang,  L.  (2011).  Flood monitoring  and  analysis  over  the middle reaches of Yangtze  River  basin  using  MODIS  time-series  imagery. International  Geoscience  and Remote Sensing Symposium (IGARSS) , 807 –810. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2011.6049253
RRokni, K., Ahmad, A., Selamat, A., & Hazini, S. (2014). Water feature extraction and change detection  using  multitemporal  landsat  imagery. Remote  Sensing , 6 (5),  4173 –4189. https://doi.org/10.3390/rs6054173
Sakamoto,  T.,  Van  Nguyen,  N.,  Kotera,  A.,  Ohno,  H.,  Ishitsuka,  N.,  &  Yokozawa,  M.  (2007). Detecting temporal changes in the extent of annual flooding within the Cambodia and the Vietnamese  Mekong  Delta  from  MODIS  time-series  imagery. Remote  Sensing  of Environment , 109 (3), 295 –313. https://doi.org/10.1016/j.rse.2007.01.011
SaSchumann, G., Bates, P. D., Horritt, M. S., Matgen, P., & Pappenberger, F. (2009). Progress in integration of remote sensing-derived flood extent and stage data and hydraulic models. Reviews of Geophysics , 47 (3), 1 –20. https://doi.org/10.1029/2008RG000274
Schumann,  G.  J.  P.,  &  Moller,  D.  K.  (2015).  Microwave  remote  sensing  of  flood  inundation.
Physics and Chemistry of the Earth , 83 – 84 , 84 –95. https://doi.org/10.1016/j.pce.2015.05.002
Sikder,  M.  S.,  &  Hossain,  F.  (2015).  Understanding the geophysical  sources  of  uncertainty for satellite  interferometric  (SRTM)-based  discharge  estimation  in  river  deltas:  The  case  for Bangladesh. IEEE Journal of  Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , 8 (2), 523 –538. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2014.2326893
Tarekegn, T. H., Haile, A. T., Rientjes, T., Reggiani, P., & Alkema, D. (2010). Assessment of an ASTER-generated  DEM  for  2D  hydrodynamic  flood  modeling. International  Journal  of Applied
Earth
Observation and Geoinformation , 12 (6), 457 –465. https://doi.org/10.1016/j.jag.2010.05.007
Thomas,  R.  F.,  Kingsford,  R.  T.,  Lu,  Y.,  &  Hunter,  S.  J.  (2011).  Landsat  mapping  of  annual inundation  (1979-2006)  of  the  Macquarie  Marshes  in  semi-arid  Australia. International Journal of Remote Sensing , 32 (16), 4545 –4569.
https://doi.org/10.1080/01431161.2010.489064
Wilson,  M.  D.,  Bates,  P.,  Alsdorf,  D.,  Forsberg,  B.,  Horritt,  M.,  Melack,  J.,  Frappart,  F.,  & Famiglietti,  J.  (2007).  Modeling  large-scale  inundation  of  Amazonian  seasonally  flooded wetlands. Geophysical Research Letters , 34 (15), 4 –9.
https://doi.org/10.1029/2007GL030156
Wu H, Adler RF, Tian Y, Huffman GJ, Li H, W. J. (2014). Real-time global flood estimation using satellite-based precipitation and a coupled land surface and routing model. Water Resour Res , 2693 –2717.
Xiao, X., Boles, S., Liu, J., Zhuang, D., Frolking, S., Li, C., Salas, W., & Moore, B. (2005). Mapping paddy  rice  agriculture  in  southern  China  using  multi-temporal  MODIS  images. Remote Sensing of Environment , 95 (4), 480 –492. https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.12.009