## METODE NERACA ENERGI UNTUK PERHITUNGAN INDEKS LUAS DAUN MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT MULTI SPEKTRAL
(Energy Balance Method for Determining Leaf Area Index  Land Using Multi Spectral Satellite Imaginary)

## I. Risdiyanto & R.Setiawan

## ABSTRAK
Indeks luas daun (ILD) merupakan suatu peubah yang menunjukkan hubungan antara luas daun  dan  luas  bidang  yang  tertutupi.    Secara  konvensional  penentuan  nilai  LAI  dilakukan  dengan mengukur dan mengakumulasikan jumlah luas daun dalam satu bidang tertentu dan dibagi dengan luas bidang tersebut.  ILD juga dapat diukur menggunakan alat ukur radiasi surya seperti tube solari meter yang  dipasang  paralel  di  atas  dan  di  bawah  tajuk  tumbuhan.    Kedua  pendekatan  tersebut mempunyai  keterbatasan  spasial,  sehingga  dicoba  mengembangkan  metode  baru  dengan  teknik penginderaan jauh.  Pendugaan ILD dengan teknik ini memanfaatkan sifat spektral dari permukaan baik  yang  bersumber  dari  radiasi  gelombang  pendek  dari  matahari  maupun  radiasi  gelombang panjang  dari  permukaan.    Salah  satu  metode  yang  dapat  dikembangkan  adalah  pendekatan  neraca energi  untuk  menghasilkan  peubah-peubah  penduga  ILD  menggunakan  hukum  Beer-Lambert. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa  nilai rata-rata ILD untuk lahan bervegetasi menggunakan metode neraca energi dan persamaan hukum Beer-Lambert  untuk hutan alam sebesar 3.05 dengan nilai  kisaran  selang  2.85-  3.50  dan  R 2 validasi  dengan  ILD  lapangan  sebesar  0.91.  Nilai  rata-rata LAI pendugaan untuk agroforest karet  sebesar 3.01 dengan selang 2.79–3.40 dan nilai R 2 validasi sebesar 0.69, sedangkan nilai rata-rata ILD untuk perkebunan karet monokultur sebesar 2.96 dengan selang  2.74–3.28  dan  nilai  R 2 validasi  sebesar  0.82.    Metode  pendugaan  ILD  ini  dapat  digunakan untuk lahan bervegetasi terutama untuk pertanaman homogen seperti hutan alam dan monokultur.
Kata kunci :  ILD, neraca energi, albedo, transmisi

## ABSTRAK
Leaf area index (LAI) is a variable showing relation between leaf area leaf and area closed over  it.    The  conventionally  technique  to  determine  LAI  value  conducted  by  measure  and accumulate  wide  of  amount  of  leaf  in  one  selected  area  and  divided  broadly  area.    The  other technique, LAI also can be measured by using measuring instrument of solar radiation like attached tube  solarimeter  parallelly  above  and  below/under  plant  canopy.  Both  of  the  approaches  have limitation of spatial which developed new method with remote sensing technique. Determination of LAI with remote sensing technique exploits the nature of spectral of surface both from short wave (sun radiation) and long wave (surface radiation). One of the method able to be developed is surface energy balance approach with Beer-Lambert law.  Result of this research indicate that value of LAI for  the  vegetation  area  by  surface  energy  balance  method  and  equation  of  Beer-Lambert  law  got value of mean LAI for natural forest equal to 3.05 with the range value 2.85  - 3.50 and R 2 is 0.91, for the rubber agroforest equal to 3.01 with  range value 2.79 - 3.40 and R 2 is 0.69, while value of mean  LAI  for  the  plantation  of  monoculture  of  rubber  equal  to  2.96  with  range  value  2.74  -  3.28 and and R 2 is 0.82. This method can be used for vegetation area especially for homogeneously like natural forest and monoculture.
Keywords:  Leaf Area Index (LAI), energy balance, solar radiation, albedo, transmition
Penyerahan naskah: 20 Juli 2007 Diterima untuk diterbitkan : 19 Agustus 2007

## PENDAHULUAN
Indeks luas daun (ILD) merupakan suatu peubah yang menunjukkan hubungan antara luas daun dan luas bidang yang tertutupi.   Laju perubahan nilai ILD sangat tergantung dengan kualitas metabolisme  dalam  pertumbuhan  tanaman  .    Oleh  karena  itu,  ILD  sering  digunakan  sebagai indikator dalam pertumbuhan tanaman, yaitu sebagai salah satu peubah untuk mengetahui intensitas radiasi  yang  diintersepsi  oleh  daun  sehingga  dapat  diduga  nilai  biomassanya.    Handoko  (1996) menggunakan  peubah  ILD  untuk  menghitung  biomassa  potensial  dan  evapotranspirasi  maksimum dari suatu tanaman.
Secara  konvensional  penentuan  nilai  LAI  dilakukan  dengan  mengukur  dan mengakumulasikan  jumlah  luas  daun  dalam  satu  bidang  tertentu  dan  dibagi  dengan  luas  bidang tersebut.  Selain itu, ILD juga dapat diukur dengan menggunakan alat ukur radiasi surya seperti tube solari  meter yang  dipasang  secara  paralel  di  atas  dan  di  bawah  tajuk  tumbuhan  atau  pun  dengan menggunakan teknik plot contoh. Metode tersebut mudah dilakukan untuk pertanaman seperti padi, jagung, kedelai, dan untuk areal vegetasi yang memiliki luasan tidak terlalu luas (Kusumaningrum, 2003).  Sedangkan  untuk  areal  yang  lebih  luas  seperti  perkebunan  dan  hutan  penggunaan  metode tesebut  membutuhkan  waktu,  biaya,  dan  tenaga  yang  cukup  besar.  Untuk  mengatasi  kesulitan tersebut,  maka  dengan  kemajuan  teknologi  penginderaan  jauh  pendugaan  ILD  dapat  dilakukan secara spasial yang mencakup areal yang luas.
Curran et  al ,  1992  ;  Peddle et  al ,  1999  melakukan  pendugaan  ILD  dengan  dengan  respon spektral  dari  sensor  satelit  penginderaan  jauh  yang  kemudian  hasilnya  dikorelasikan  dengan  hasil observasi.  Pendekatan  lain  yang  menggunakan  sateit  penginderaan  jauh  adalah  dengan menggunakan normalized  difference  vegetation  index (NDVI).  Sebagian  besar  pendugaan  ILD dengan  pendekatan  NDVI  dilakukan  untuk  jenis  tanaman semi-arid dan  tanaman  pertanian  yang memiliki  penutupan  kanopi  kurang  dari  100%.  Namun  pendekatan  NDVI  kurang  sensitif  dalam menduga nilai ILD pada lahan bervegetasi yang memiliki kondisi penutupan kanopi yang berbeda - beda (Chen, 1999 ; Turner et al , 1999).   Hal ini dikarenakan, nilai NDVI hanya merepresentasikan proyeksi  horizontal  dari  suatu  tajuk  tanaman.    Sehingga  luasan  daun  yang  dapat  diduga  dengan metode tersebut hanya bagian atas dari suatu tajuk tanaman.
Guna  mereduksi  kesalahan-kesalahan  yang  timbul  dalam  pendugaan  ILD  dengan  data satelit  penginderaan  jauh,  maka  dalam  penelitian  ini  dikembangkan  suatu  metode  pendugaan  ILD yang  memungkinkan  pengukuran  sampai  pada  bagian  bahwa  dari  tajuk  tanaman.    Metode  yang dikembangkan adalah pendekatan neraca energi dan pendekatan hukum Beer-Lambert. Pendekatan neraca  energi  dikembangkan  dengan  memanfaatkan  gelombang  elektromagnetik  pada  kisaran spektral  tampak  (radiasi  gelombang  pendek)  yang  dipantulkan  permukaan  daun  dan  nilai gelombang  panjang  yang  diemisikan  oleh  permukaan  daun.  Untuk  menguji  keakuratan  nilai  ILD dengan  metode  tersebut,  maka  dilakukan  pengujian  pada  tiga  ekosistem  yang  berbeda,  yaitu; agroforest  karet,  kebun  karet  monokultur,  dan  hutan  alam  yang  terdapat  di  Kabupaten  Bungo, Provinsi  Jambi.  Hasil  akhir  ILD  akan  divalidasi  dengan  data  ILD  hasil  pengukuran  langsung  di lapangan.
Penelitian bertujuan menyusun metode perhitungan refleksi, absorbsi, dan transmisi radiasi pada permukaan lahan bervegetasi menggunakan citra satelit Landsat ETM+ dan Menyusun metode perhitungan LAI dengan pendekatan neraca energi dari data citra satelit Landsat ETM+.

## METODOLOGI
Suhu Permukaan ( Surface Temperature )
Suhu  permukaan  dihitung  setelah  dilakukan  pemrosesan  awal  citra  satelit  yang  meliputi import data citra, koreksi  radiometrik, image enhachment dan klasifikasi penutup lahan  di daerah kajian.    Untuk  menduga  suhu  permukaan  dari  citra  satelit  Landsat  ETM+  digunakan  band  6  yang memiliki panjang gelombang 10.40 - 12.50 μm ( thermal infrared) dengan menggunakan persamaan Planck dengan dua konstanta kalibrasi. Konstanta kalibrasi data citra Landsat ETM+ untuk nilai K 1 = 666.09 Wm -2 sr -1  m -1 dan K 2 = 1282.71 K (USGS, 2002).
2 1 ln 1 B K T K
L         
...…...........................….……... ..(1)
Selanjutnya nilai T B tersebut dikoreksi dengan emisivitas benda melalui persamaan (Weng, 2001) :
  ln 1 ) (          s s s T T koreksi T …........................................(2)
Dimana : T S :  Suhu permukaan yang terkoreksi (K)
 :  Panjang gelombang radiasi emisi (11,5 µm) 
:  hc/  (1.438 x 10 -2 mK)
h :  Konstanta Planck's (6.26x10 -34 J sec) c :  Kecepatan cahaya  (2.998 x 10 8 m.sec -1 )
ε :    Emisivitas  objek  (Nilai  emisivitas  untuk  lahan  non  vegetasi  yaitu  sekitar  0.92,  untuk lahan vegetasi sekitar 0.95, dan nilai emisivitas untuk air sekitar 0.98 (Weng,  2001).

## Neraca Energi permukaan
Komponen  neraca  energi  terdiri  dari  albedo,  radiasi  netto,  fluks  pemanasan  permukaan  (G), fluks  pemanasan  udara  (H),  fluks  pemanasan  laten  (  E),  dan  evapotranspirasi.  Namun  dalam penelitian ini hanya mengkaji albedo dan komponen radiasi netto saja, karena kedua informasi nilai tersebutlah yang diperlukan untuk menduga nilai LAI.

## Radiasi Gelombang Pendek dan Albedo
Energi  radiasi  gelombang  pendek    yang  dipantulkan  oleh  suatu  permukaan  (  S R ),  dapat diduga  dari  sensor  satelit  yang  menerima  kisaran  panjang  gelombang  pendek.  Pada  citra  satelit Landsat  kisaran  panjang  gelombang  pendek  diterima  oleh  kanal visible (1,  2  dan  3).    Albedo  (  ) merupakan perbandingan jumlah radiasi yang dipantulkan dengan jumlah energi radiasi surya yang diterima  oleh  suatu  permukaan.  Energi  yang  dipantulkan  oleh  suatu  permukaan  memiliki  panjang gelombang yang pendek, sehingga sensor yang digunakan untuk menghitung albedo adalah sensor yang menerima panjang gelombang pendek. Persamaan pendugaan albedo dari citra Landsat dalam USGS (2002) adalah :
    cos . . . 2 ESUN d L 
 ……………… ..................................(3)
Pada  data  satelit,  diketahuinya  nilai  albedo  dan  jumlah  energi  radiasi  gelombang  pendek  yang dipantulkan  oleh  suatu  permukan,  sehingga  besarnya  radiasi  gelombang  pendek  yang  diterima permukaan dapat diperoleh dengan persamaan :
    s s R R ... ………….……...............…………................ (4)

## Radiasi Gelombang Panjang
Radiasi  gelombang  panjang  yang  dipancarkan  oleh  permukaan  diturunkan  dengan persamaan Stefan-Boltzman, dimana e = emisivitas,  =Tetapan Stefan-boltzman (5.67x10 -8 Wm -2 K -4 ) dan Ts merupakan suhu permukaan objek (K).
4 s l T e R   ............………………………………..…....................(5)

## Sifat Optikal Kanopi
Nilai  sifat  optikal  kanopi  terdiri  dari  nilai  refleksivitas  kanopi,  absorbsivitas  kanopi,  dan transmisivitas kanopi.
 Refleksivitas  ( ); nilai  energi  yang  direfleksikan  dari  permukaan  dihitung  berdasarkan nilai albedo permukaan dari radiasi surya pada kisaran gelombang tampak (eq. 4).
 Emisi  (  )  dan  Absorbsi  (α)  ; jumlah  energi  yang  dipancarkan  oleh  suatu  permukaan sebanding  dengan  yang  telah  diserapnya  dengan  tingkat  efisiensi  tertentu.    Sebagai  dasar dari  pernyataan  tersebut  adalah  Hukum  Kirchhoff  dalam  perpindahan  panas  menyatakan bahwa untuk setiap permukaan, harga angka penyerapannya (absorbsi) sama dengan angka emisi  pada  suhu  dan  panjang  gelombang  yang  sama.    Sehingga,  persamaan  yang digunakan adalah,
         s R e ……………………………………………..(6)
Dimana nilai e merupakan konstanta emisivitas untuk masing-masing penutup lahan
 Transmisivitas (  ) ; Untuk mendapatkan nilai radiasi matahari yang ditransmisikan oleh suatu permukaan menggunakan persamaan di bawah ini :
       s R ...............................................................(7)

## Indeks Luas Daun (ILD)
ILD dapat dihitung melalui hukum Beer-Lambert yang menjelaskan hubungan empiris dari cahaya  yang  meradiasi  sebuah  permukaan  homogen  yang  menyerap  serta  meneruskan  radiasi  dari cahaya tersebut. Berdasarkan prinsip kerja hukum tersebut maka  dalam penelitian  ini,  permukaan kanopi  tumbuhan  bersifat  homogen  (hutan  alam,  agroforest  karet,  dan  perkebunan  karet monokultur) yang dapat merefleksikan, mengabsorbsi dan mengtransmisikan radiasi surya. Dengan
mengetahui besarnya radiasi surya di permukaan kanopi dan radiasi pada lapisan dengan ketinggian tertentu  dalam  kanopi  serta  nilai  dari  suatu  koefisien  pemadaman,  maka  dapat  diketahui  besarnya suatu nilai ILD dengan pendekatan hukum Beer-Lambert adalah.
)) ( / ) ( ( k lo l Ln ILD   .....................................................(8)
Dimana :
I =   Radiasi pada lapisan dengan ketinggian tertentu dalam kanopi (radiasi yang ditransmisikan oleh suatu kanopi (  )).
I 0 =   Radiasi di permukaan kanopi ( s R  ) k   = Koefisien  pemadaman  (nilai  koefisien  pemadaman  berkisar  antara  0,3  –  0,5  untuk  daun vertikal  serta  0,7  –  1,0  untuk  daun  horisontal  (June,  1999)  dan  dalam  penelitian  ini  nilai koefisien pemadaman yang digunakan adalah 1.0)
ILD = Indeks luas daun.

## Validasi Nilai LAI
Validasi dilakukan untuk mengetahui sejauh mana perbedaan antara nilai LAI hasil penurunan neraca  energi  dari  citra  satelit  Landsat  ETM+  dengan  data  LAI  hasil  pengukuran  langsung  di lapang.  Sebelum  melakukan  validasi,  dilakukan  proses  penggabungan  data  lapangan  dan  data penginderaan jauh.  Proses ini dilakukan karena pada penentuan titik di citra digital, data memiliki kekurangan yaitu adanya penyimpangan yang disebabkan adanya distorsi geometrik. Metode yang dilakukan untuk mengurangi kesalahan tersebut adalah dengan cara menggunakan metode 9 piksel di sekitar piksel contoh. Hal ini dilakukan karena penyimpangan yang terjadi tidak sistematis atau menyimpang acak.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Distribusi Spasial Suhu Permukaan
Pendugaan  suhu  permukaan  menggunakan  citra  Landsat  ETM+  yang  diakuisisi  pada  15  Agustus 2002 di daerah studi untuk tipe penutup lahan non vegetasi mempunyai kisaran 26  - 35 o C dengan suhu rata-rata berkisar 29.5 o C. Sedangkan pada penutupan lahan  vegetasi (hutan alam, agroforest karet,  perkebunan  karet  monokultur,  perkebunan  kelapa  sawit,  semak  belukar,  tumbuhan  paku- pakuan, dan sawah)  mempunyai  kisaran suhu permukaan  sekitar 18  - 32 o C dengan suhu rata-rata terendah dimiliki oleh penutup lahan hutan alam (23.9 o C) dan tertinggi dimiliki oleh penutup lahan sawah (28.4 o C), sedangkan suhu permukaan untuk badan air berada pada kisaran 22 - 32 o C dengan suhu rata-ratanya sebesar 26.9 o C (Tabel 1).
Perbedaan suhu permukaan pada beberapa penutup lahan seperti ditunjukan oleh Tabel 2 disebabkan oleh sifat fisik permukaan seperti kapasitas panas jenis dan konduktivitas thermal . Tipe penutup  lahan  non  vegetasi  memepunyai    kapasitas  panas  jenis  rendah,  sedangkan  konduktivitas thermal -nya  tinggi.  Sehingga,  pada  waktu  yang  bersamaan  dengan  jumlah  masukan  energi  yang sama  akan  memberikan  respon  perubahan  suhu  permukaan  yang  berbeda  dan  menyebabkan  suhu permukaannya lebih tinggi.
Tabel 1.   Kisaran nilai suhu permukaan ( o C) tiap penutup lahan.
Penutup Lahan Suhu Permukaan ( o C) Min Max Mean Hutan alam 18 29 23.9 Agroforest Karet 21 28 24.5 Monokultur Karet 22 28 25.5 P. Kelapa Sawit 24 28 25.3 Semak Belukar 25 29 25.8 T. Paku-Pakuan 25 30 26.7 Sawah 25 32 28.4 Pemukiman 26 35 29.5 Badan Air 22 32 26.9

## Distribusi Spasial Komponen Neraca Energi

## Albedo
Lahan  pemukiman  memiliki  albedo  sebesar  0.09,  sedangkan  nilai  rata-rata  albedo  pada  tipe penutup  lahan  bervegetasi  berkisar    0.054  –  0.077,  dan  untuk  penutup  lahan  berupa  badan  air memiliki nilai albedo 0.189. Tipe penutup lahan non vegetasi mempunyai nilai rataan albedo yang lebih tinggi dibandingkan tipe penutup lahan bervegetasi (hutan alam, agroforest karet, perkebunan karet  monokultur,  perkebunan  kelapa  sawit,  tumbuhan  paku-pakuan,  semak  belukar,  dan  sawah). Hal  ini  disebabkan  lebih  banyak  energi  radiasi  gelombang  pendek  yang  dipantulkan  kembali  oleh penutup lahan non vegetasi dibandingkan dengan penutup lahan bervegetasi.
Tabel 2.  Kisaran nilai albedo ( unitless ) tiap penutup lahan.
Penutup Lahan Albedo ( Unitless ) Min Max Mean Hutan alam 0.043 0.056 0.054 Agroforest Karet 0.048 0.058 0.054 Monokultur Karet 0.051 0.065 0.058 P. Kelapa Sawit 0.052 0.070 0.061 T. Paku-Pakuan 0.057 0.077 0.067 Semak Belukar 0.057 0.077 0.065 Sawah 0.066 0.090 0.077 Pemukiman 0.070 0.140 0.090 Badan Air 0.141 0.257 0.189
Radiasi Netto.
Hasil  ekstraksi  nilai  rata-rata  komponen  radiasi  netto  (radiasi  gelombang  pendek  dan  radiasi gelombang panjang) dapat dilihat pada Tabel  3 dan 4. Nilai  S R berperan sebagai salah satu input dalam  perhitungan  ILD  dengan  persamaan  hukum  Beer-Lambert,  fungsi  S R sebagai  radiasi  di permukaan kanopi setiap penutup lahan bervegetasi (I o ).  Semakin berkurangnya kerapatan kanopi
tumbuhan bervegetasi yang menutupi lahan dan berbedanya nilai emisivitas masing-masing penutup lahan membuat semakin besarnya energi radiasi gelombang pendek dan panjang yang dipantulkan.
Perbedaan  penerimaan  Rn  pada  tiap  tipe  penutup  lahan,  dipengaruhi  oleh  albedo,  radiasi gelombang pendek dan radiasi gelombang panjang. Pada Penutup lahan pemukiman memiliki nilai albedo  dan  suhu  permukaan  yang  lebih  tinggi,  sehingga  mengakibatkan  energi  radiasi  gelombang pendek  yang  diterima  rendah  dan  energi  radiasi  gelombang  panjang  yang  dipancarkan  tinggi, sehingga radiasi nettonya rendah.
Tabel 3.  Kisaran nilai komponen radiasi netto (Wm -2 ) tiap penutup lahan.
Penutup Lahan Komponen Rn (Wm -2 )  S R  S R  L R Hutan alam 850.0 43.0 444.2 Agroforest Karet 849.5 44.0 448.3 Monokultur Karet 849.7 45.0 453.0 P. Kelapa Sawit 849.0 51.0 455.0 Semak Belukar 848.5 54.4 458.9 T. Paku-Pakuan 848.8 56.6 461.7 Sawah 850.5 65.3 470.0 Pemukiman 849.6 78.7 479.4 Badan Air 849.5 161.6 465.7
Tabel 4.  Kisaran nilai R S , R L , dan Rn (Wm -2 ) tiap penutup lahan.
Penutup Lahan Komponen Rn (Wm -2 ) R S R L Rn Hutan alam 807.2 444.2 359.9 Agroforest Karet 804.0 448.3 355.7 Monokultur Karet 800.7 453.0 347.7 P. Kelapa Sawit 797.4 455.0 341.5 T. Paku-Pakuan 791.5 461.7 329.8 Semak Belukar 793.6 458.9 334.7 Sawah 784.8 470.0 314.7 Pemukiman 770.7 479.4 293.1 Badan Air 687.5 465.7 277.4
Hubungan antara suhu permukaan dengan albedo menunjukkan korelasi positif dan berkorelasi negatif  nilai  radiasi  netto.  Semakin  besar  nilai  suhu  permukaan  dan  albedo  suatu  penutup  lahan membuat semakin kecil radiasi netto yang dimiliki oleh penutup lahan tersebut (Tabel 5)
Tabel  5.    Kisaran  nilai  rata-rata  suhu  permukaan  ( o C),  Albedo  ( unitless ),  dan  Rn  (Wm -2 )  tiap penutup lahan.
Penutup Lahan Suhu  Rn Hutan alam 23.9 0.054 359.9 Agroforest Karet 24.5 0.054 355.7 Monokultur Karet 25.5 0.058 347.7 P. Kelapa Sawit 25.3 0.061 341.5 T. Paku-Pakuan 26.7 0.067 329.8 Semak Belukar 25.8 0.065 334.7 Sawah 28.4 0.077 314.7 Pemukiman 29.5 0.090 293.1 Badan Air 26.9 0.189 277.4

## Sifat Optikal Kanopi
Penggunaan nilai albedo yang dihasilkan dari ekstraksi data satelit pada kisaran gelombang tampak  menghasil  nilai  untuk  vegetasi  hutan,  agroforest  karet,  dan  monokultur  karet  secara berturut-turut adalah 43 Wm -2 , 44 Wm -2 , dan 45 Wm -2 .  Nilai nilai tersebut menunjukkan jumlah radiasi surya gelombang pendek  yang dipantulkan oleh permukaan (Tabel 6).  Pendekatan  hukum Kirchhoff  (eq.6)  menghasilkan  energi  radiasi  surya  pada  kisaran  gelombang  tampak  yang diabsorbsikan oleh permukaan penutup lahan. Nilai energi radiasi yang  diabsorbsi secara berturut- turut  untuk  penutup  lahan  hutan  alam,  agroforest  karet  dan  perkebunan  karet  monokultur  adalah 766.8  Wm -2 ,  763.8  Wm -2 ,  dan  760.7  Wm -2 .    Sehingga  untuk    energi  radiasi  matahari  yang ditransmisikan  oleh  kanopi  hutan  alam  (40  Wm -2 )  nilainya  lebih  kecil  bila  dibandingkan  dengan kanopi agroforest karet (42 Wm 2 ) dan perkebunan karet monokultur (44 Wm -2 ).
Tabel 6.  Konstanta emisivitas ( unitless ),  i (Wm -2 ),  (Wm -2 ), dan  (Wm -2 ) tiap penutup lahan.

## Pendugaan Indeks Luas Daun (ILD)
Data  ILD  hasil  pengukuran  di  lapangan  yang  diperoleh  dari  penelitian  sebelumnya dilakukan dengan  menggunakan hemispherycal photograph ( hemiphot ). Data yang diambil berupa data bukaan tajuk, dan kemudian diolah menggunakan software Hemiview versi 2.1. Nilai ILD hasil pengukuran  di  lapangan  tersebut  (Tabel  7),  merupakan  presentasi  dari  penutupan  kanopi  yang menutupi  areal  yang  berada  di  bawah  penutupan  tajuk  yang  diproyeksikan  secara  vertikal  dengan bidang tepat di bawah penutupan tajuk.
Penutup Lahan e    Hutan alam 0.95 766.8 40 43 Agroforest Karet 0.95 763.8 42 44 Monokultur Karet 0.95 760.7 44 45
Tabel 7. Sebaran nilai LAI hasil pengukuran di lapangan ( unitless ) Penutup Lahan Selang ILD Hutan alam 2.8 – 4.1 Agroforest Karet 1.5 – 3.6 Monokultur Karet 1.4 – 3.4
Sumber : Marwan Djumhaer, 2003.
Pendugaan  ILD  dengan  menggunakan  persamaan  hukum  Beer-Lambert  dengan  nilai-nilai radiasi yang dihasilkan dari metode neraca energi didapatkan untuk penutup lahan jenis hutan alam, agroforest  karet,  dan  perkebunan  karet  secara  berturut-turut  adalah  3.05,  3.01,  dan  2.96. Perbandingan  dengan  hasil  pengukuran  di  lapangan  (Tabel  8),  menunjukkan  bahwa  nilai  rata-rata ILD  yang  diduga  dengan  data  satelit  berada  diantara  selang  nilai  hasil  pengukuran  di  lapangan. Pendugaan  nilai  ILD  dengan  komponen  nilai  per  pixel  dari  citra  satelit  Landsat  ETM+,  maka didapatkan sebaran nilai pendugaan ILD untuk penutup lahan hutan alam berkisar antara 2.85-3.50, LAI  agroforest  karet  berkisar  antara  2.79-3.40,  dan  untuk  perkebunan  karet  monokultur  berkisar antara 2.74-3.28.
Tabel  8.  Sebaran nilai rata-rata ILD ( unitless ) Penutupan  Lahan Nilai Rata-Rata LAI Pendugaan Selang LAI Pengukuran Di Lapangan Hutan alam 3.05 2.8 - 4.1 Agroforest Karet 3.01 1.5 - 3.6 Monokultur Karet 2.96 1.4 - 3.4
Tabel 9.  Sebaran nilai ILD ( unitless ) hasil pendugaan dan pengukuran di lapangan
Penutupan    Lahan Selang LAI Pendugaan Selang LAI Pengukuran Hutan alam 2.85 -  3.50 2.8 – 4.1 Agroforest Karet 2.79 – 3.40 1.5 – 3.6 Monokultur Karet 2.74 – 3.28 1.4 – 3.4

## Validasi Data ILD
Perbandingan  antara  ILD  lapangan  dengan  hasil  pendugaan  untuk  hutan  alam  diberikan dalam  bentuk boxplot (Gambar  1).    Perbandingan  tersebut  menunjukkan  kisaran range  box, interquartile  range  box,  mean  simbol, dan mean  connect  line. Berdasarkan boxplot tersebut, ditunjukan kisaran selang nilai ILD hasil pendugaan yang berada di dalam selang nilai pengukuran di lapangan. Bila kedua data  tersebut divalidasi dengan analisa korelasi  statistik,  maka  didapatkan nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  sebesar  0.91.    Gambar  2  menunjukkan  bahwa  kisaran  selang  ILD agroforest  karet  hasil  pendugaan  berada  di  dalam  selang  hasil  pengukuran  langsung  di  lapangan. Bila kedua data tersebut divalidasi dengan analisa korelasi statistik, maka didapatkan nilai koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 0.69. Sama seperti hasil yang diperoleh dari boxplot untuk hutan alam dan agroforest  karet,  kisaran  nilai  ILD  karet  monokultur  hasil  pendugaan  juga  berada  diantara  kisaran selang  hasil  pengukuran  di  lapangan  dengan  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  yang  diperoleh  dari hasil  validasi  antara  ILD  pendugaan  dengan  data  lapangan  untuk  penutup  lahan  jenis  perkebunan
karet  monokultur  lebih  besar  yaitu  0.82  dibanding  dengan  hasil  validasi  pada  agroforest  karet (Gambar 3).
Gambar 1. Boxplot LAI hutan alam hasil pendugaan dan pengukuran langsung di lapangan.
Gambar 2.  Boxplot LAI agroforest karet hasil pendugaan dan pengukuran langsung di lapangan.
Gambar 3.    Boxplot LAI karet monokultur hasil pendugaan dan pengukuran langsung di lapangan.
Perbandingan hasil pendugaan ILD pada ketiga jenis tutupan lahan tersebut dengan metode yang dikembangkan pada penelitian ini menunjukkan bahwa sifat homogenitas dari masing-masing tutupan  lahan  sangat  mempengaruhi  akurasi  nilai  pendugaan.    Hal  ini  dapat  dilihat  pada  nilai koefisien  determinasi  dari  masing-masing  jenis  tutupan  lahan.    Homegenitas  tutupan  lahan  pada agrofores karet lebih rendah jika dibandingkan dengan monokultur karet dan hutan alam.
Secara  keseluruhan  selang  nilai  ILD  hasil  pendugaan  untuk  ketiga  jenis  penutup  lahan yang berbeda di atas selalu berada diantara kisaran selang hasil pengukuran langsung di lapangan. Hal ini disebabkan oleh karakteristik radiometrik dari data penginderaan jauh (citra satelit Landsat ETM+) yang dipengaruhi oleh topografi permukaan penutup lahan yang mengakibatkan perbedaan nilai  ILD  pada  koordinat  areal  penutup  lahan  yang  sama.  Pada  daerah  kajian  yang  memiliki topografi bergelombang (daerah perbukitan) dapat menimbulkan adanya bayangan yang disebabkan perbedaan ketinggian pada daerah puncak bukit dan daerah lembah. Pada daerah puncak bukit nilai spektral  akan  lebih  tinggi  bila  dibandingkan  dengan  daerah  lembah,  karena  daerah  lembah  akan tertutup oleh bayangan puncak bukit.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  hubungan  searah  antara  suhu  permukaan  dengan  albedo. Kedua  komponen  tersebut  memiliki  hubungan  yang  berlawanan  arah  dengan  nilai  radiasi  netto. Semakin  besar  nilai  suhu  permukaan  dan  albedo  suatu  penutup  lahan  maka  nilai  radiasi  netto penutup lahan tersebut menjadi semakin kecil. Hasil ekstraksi radiasi netto untuk penutup lahan non vegetasi  sebesar  293.1  Wm -2 ,  yang  berarti  lebih  rendah  jika  dibandingkan  dengan  penutup  lahan bervegetasi  yang  memiliki  radiasi  netto  sekitar  359.9  -  314.7  Wm -2 ,  sedangkan  nilai  radiasi  netto untuk  badan  air  berada  di  bawah  nilai  radiasi  netto  untuk  penutup  lahan  non-vegetasi  dan bervegetasi yaitu sebesar 277.4 Wm -2 .
Dengan  menggunakan  pendekatan  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  ,  didapatkan nilai  energi  radiasi  surya  yang  direfleksikan  sebesar  43  Wm -2 (hutan  alam),  44  Wm -2 (agroforest karet),  dan    Wm -2 45  (perkebunan  karet  monokultur).    Nilai  energi  radiasi  surya  yang  diemisikan (equivalen dengan radiasi surya yang diabsorbsikan) sebesar 766.8 Wm -2 (hutan alam), 763.8 Wm -2
(agroforest  karet),  dan  760.7  Wm -2 (perkebunan  karet  monokultur).  Selain  itu  juga  diperoleh besarnya  energi  surya  yang  ditransmisikan  oleh  kanopi  hutan  alam  (40  Wm -2 ),  kanopi  agroforest karet (42 Wm 2 ) dan perkebunan karet monokultur (44 Wm -2 ).
Hasil  penelitian  yang  dapat  diperoleh  dari  menduga  nilai  ILD  untuk  lahan  bervegetasi menggunakan  metode  neraca  energi  dan  persamaan  hukum  Beer-Lambert  adalah  nilai  mean  ILD hutan alam sebesar 3.05 dengan nilai kisaran selang 2.85  -  3.50 dan R 2 hasil validasi dengan ILD lapangan  sebesar  0.91.  Nilai  mean  LAI  pendugaan  untuk  agroforest  karet  sebesar  3.01  dengan selang  2.79  –  3.40  dan  nilai  R 2 hasil  validasi  sebesar  0.69,  sedangkan  nilai  mean  ILD  untuk perkebunan  karet  monokultur  sebesar  2.96  dengan  selang  2.74  –  3.28  dan  nilai  R 2 hasil  validasi sebesar  0.82.    Dengan  hasil  luaran  yang  cukup  baik,  metode  pendugaan  ILD  tersebut  dapat digunakan  untuk  penutup  lahan  bervegetasi  terutama  untuk  pertanaman  dengan  homogen  seperti hutan alam dan monokultur.
Perhitungan  komponen  neraca  energi,  suhu  permukaan,  nilai  absorbsi,  dan  transmisivitas dari  data  citra  satelit  Landsat  ETM+  masih  banyak  menggunakan  asumsi-asumsi  sehingga berpotensi sebagai faktor penyebab kesalahan dalam melakukan perhitungan. Penelitian pendugaan
ILD dengan menggunakan metode neraca energi hasil penurunan citra satelit Landsat ETM+ dapat diaplikasikan  untuk  tempat  maupun  objek  kajian  yang  berbeda  dengan  menggunakan  citra  satelit yang  memiliki  resolusi  spasial  yang  lebih  besar  seperti  (citra  satelit  IKONOS,  Quickbird)  dan dengan melakukan ground check di lapangan sehingga dapat mengurangi kesalahan-kesalahan yang bersifat spasial.

## DAFTAR PUSTAKA
Chen,  J.  M.,  and  S.G.  LeBlanc,  J.R.  Miller,  J.  Freemantle,  S.E.  Loechel,  C.L.  Walthall,  K.A. Innanen,  H.P.  White.  1999.  Compact  airborne  spectrographic  imager  (CASI)  used  for mapping  biophysical  parameters  of  boreal  forests.  Jour.  Of  Geophysical  Research.  104 D22:27945-27958.
Curran,  P.J.,  J.  Dungan,  and  H.L.  Gholz.  1992.  Seasonal  LAI  measurements  in  slash  pine  using Landsat TM. Remote Sensing of Environment 39: 3-13.
Djumhaer,  Marwan.  2003.  Pendugaan  Leaf  Area  Index  dan  Luas  Bidang  Dasar  Tegakan Menggunakan  Landsat  7  ETM+  (studi  kasus  di  Kabupaten  Bungo  Propinsi  Jambi).  Skripsi. Jurusan Manajemen hutan, FAHUTAN IPB, Bogor. Tidak Dipublikasikan.
Handoko,  I.    1994.    Dasar  Penyusunan  dan  Aplikasi  Model  Simulasi  Komputer  untuk  Pertanian. Jurusan Geofisika dan Meteorologi.
June,  T.  1999.  Ekofisiologi  tanaman.  Pelatihan  Dosen-dosen  Perguruan  Tinggi  Negeri  Indonesia Bagian Barat dalam Bidang Agrometeorologi. Bogor 1-12 Februari 1999. Bogor.
Kusumaningrum, B. 2003. Pendugaan NPP (Net Primary Production) Ekosistem Hutan di Sumatra Barat,  Riau,  dan  Jambi  Dengan  Memanfaatkan  Data  NOAA/AVHRR.  Skripsi.  Jurusan Geofisika dan Meteorologi FMIPA IPB, Bogor. Tidak Dipublikasikan.
Peddle,  D.R.,  F.R.  Hall,  and  E.F.  LeDrew.  1999.  Spectral  mixture  analysis  and  geometric-optical reflectance  modeling of boreal forest biophysical structure.  Remote Sensing of Environment 67: 288-297.
Turner,  D., W.  Cohen,  R.  Kennedy,  K.  Fassnacht,  and  J.Briggs.  1999.  Relationships  between  leaf area  index  and  Landsat  TM  spectral  vegetation  indices  across  three  temperate  zone  sites. Remote Sensing of Environment 70: 52-68.
USGS. 2002. Landsat 7 Science Data Users Handbook. http://ltpwww.gsfc.nasa.gov/IAS/handbook/handbook_htmls/chapter111.html .
Weng, Q. 2001. A remote sensing  – GIS evaluation of  urban expansion and its impact on surface Ttemperature  in  the  Zhujiang  Delta,  China.  Int.  J.  Remote  Sensing.  Vol.  22.  No. 10  :  1999- 2014.