## PENGGUNAAN CITRA MODIS SEBAGAI PENDUGA SUHU DALAM PERHITUNGAN EVAPOTRANSPIRASI DENGAN METODE BLANEY-CRIDDLE (STUDI KASUS: DAS CIMADUR, BANTEN)
The use of Modis Image for Temperature Estimation in Evapotranspiration Calculation with Blaney-Criddle Method (Case Study: Cimadur Watershed, Banten)
Reyna Prachmayandini 1) , Suria Darma Tarigan 2)* , dan Bambang H. Trisasongko 2)
1) Alumni Program Studi Manajemen Sumberdaya Lahan Fakultas Pertanian IPB, Jl. Meranti Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
2) Departemen Ilmu Tanah dan Sumber Daya Lahan, Fakultas Pertanian IPB, Jl. Meranti Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680

## ABSTRACT
Evapotranspiration  (ET)  is  the  most  important  component  of  water  balance  after  precipitation.  Currently, evapotranspiration can be estimated using remote sensing. This research empirical equation of evapotranspiration namely the Blaney-Criddle, by utilizing value of Land Surface Temperature (LST) which was extracted from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), as a temperature input in this equation. The validation was conducted between the value of LST MODIS (acquisition day and night) and value of T of Darmaga Climatology Station at various heights (5 cm, 100 cm, 120 cm) and times (07.00, 07.10, 13.00 and 13.50 WIB). On LST day, temperature estimated by MODIS,  had good correlation to the temperature  measurement  on  climatology  station  at  a  height  5  cm  (compared  to  temperature  measurements  at  the  other height),  with  a  R 2 value  0.36.  While  the  LST  night  have  a  fairly  strong  relationship  with  the  T  station  at  a  height  120  cm. However, the highest R 2 values obtained on the relationship between LST night with the T station at a height of 100 cm with a R 2 value of 0.57. Generally, the evapotranspiration potential value in Cimadur watershed were in the range of 4.45-5.65 mm day -1 (close  to  the  actual  condition).  Remote  sensing  data  and  evapotranspiration  value  could  be  presented  spatially  and temporally. However, there were constraints related to the availability of data because the evapotranspiration value was only available  in  the  dry  months.  This  study  showed  that  if  this  condition  is  combined  with  the  best    of  LST  within  a  month,  the availability  of  data  of  spatially  and  temporally  potential  evapotranspiration  in  one  month  could  be  be  increased  more  than 50% from the initial condition 0%.
Keywords : Blaney-Criddle, Cimadur Watershed, evapotranspiration, LST MODIS

## ABSTRAK
Evapotranspirasi  (ET)  merupakan  komponen  neraca  air  terpenting  setelah  curah  hujan.  Saat  ini,  pengukuran evapotranspirasi  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  input  data  yang  berbasis  penginderaan  jauh.  Penelitian  ini mengembangkan rumus empirik perhitungan evapotranspirasi, yaitu Blaney-Criddle , dengan memanfaatkan nilai Land Surface Temperature (LST) yang diekstrak melalui citra Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sebagai masukan dalam komponen suhu dalam persamaan tersebut. Validasi dilakukan  antara nilai LST MODIS (akuisisi siang dan malam) dan nilai T Stasiun Iklim Darmaga, pada berbagai ketinggian (5 cm, 100 cm, 120 cm) dan waktu (07.00, 07.10, 13.00,  dan 13.50 WIB). Pada LST siang, temperatur yang diestimasi oleh MODIS, lebih mendekati pengukuran temperatur stasiun iklim pada ketinggian  5  cm  (dibandingkan  dengan  pengukuran  temperatur  pada  ketinggian  lainnya)    dengan  nilai  R 2 sebesar  0.36. Sedangkan  LST  malam,  memiliki  hubungan  yang  cukup  kuat  dengan  T  stasiun  pada  ketinggian  120  cm.  Namun  demikian, nilai  R 2 tertinggi  didapatkan  pada  hubungan  antara  LST  malam  dengan  T  stasiun  pada  ketinggian  100  cm,  dengan  nilai  R 2 sebesar  0.57.  Secara  umum,  nilai  evapotranspirasi  potensial  yang  berada  pada  DAS  Cimadur  berada  pada  rentang  4.45-5.65 mm  hari -1 (mendekati  kondisi  sebenarnya).  Dengan  berbasis  penginderaan  jauh,  nilai  evapotranspirasi  dapat  disajikan  secara spasial  maupun  temporal.  Namun  demikian,  terdapat  kendala  terkait  ketersediaan  data  yang  menyebabkan  nilai evapotranspirasi  hanya  tersedia  pada  bulan-bulan  kering.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  jika  hal  ini  diperbaiki  dengan mengkombinasikan data LST terbaik dalam 1 bulan, ketersediaan data  evapotranspirasi potensial secara spasial dan temporal dalam satu bulan dapat meningkat >50% dari kondisi awal 0%.
Kata kunci : Blaney-Criddle , DAS Cimadur, evapotranspirasi, LST MODIS
*) Penulis Korespondensi: Telp. +628128646473;  Email.  suriatarigan2014@gmail.com

## PENDAHULUAN
Dalam siklus hidrologi, evapotranspirasi merupakan  komponen  neraca  air  terpenting  setelah  curah hujan.  Evapotranspirasi  merupakan  jumlah  air  total  yang dikembalikan  lagi  ke  atmosfer  dari  permukaan  tanah, badan air, dan vegetasi oleh adanya pengaruh faktor-faktor iklim  dan  fisiologis  vegetasi  (Asdak,  2010).  Pengetahuan mengenai  evapotranspirasi  penting  dalam  manajemen sumberdaya  air,  pendugaan  hasil  tanaman  dan  dalam mempelajari  hubungan  antara  perubahan  penggunaan lahan dan iklim.
Pada  perkembangannya,  terdapat  beberapa  cara pengukuran/perhitungan evapotranspirasi (potensial) secara  sederhana,  misalnya  dengan  menggunakan  panci evaporasi, atau dengan menggunakan alat ukur Lysimeter. Selain  itu,  terdapat  beberapa  persamaan  empiris  yang sering  digunakan  dalam  perhitungan  evapotranspirasi (aktual  dan  potensial),  salah  satunya  adalah  metode Blaney-Criddle .
Pada  metode Blaney-Criddle ,  besarnya  suhu  dan panjang hari (lama waktu penyinaran matahari) merupakan suatu  masukan  utama.  Wang et  al. (2007)  menjelaskan bahwa  metode Blaney-Criddle merupakan  salah  satu metode  empiris  yang  tergolong  sederhana  dan  memiliki akurasi  yang  cukup  baik,  serta  membutuhkan  sedikit  data masukan.
Data  suhu  sebagai  masukan  utama,  bisa didapatkan  di  stasiun  meteorologi  dan  klimatologi.  Data kemudian  dikumpulkan  sebagai  titik-titik  contoh  dengan distribusi yang jarang menjangkau wilayah dengan kondisi iklim  yang  bervariasi  (Vancutsem et  al. ,  2010).  Untuk mengatasi  kekurangan  tersebut,  metode  interpolasi seringkali  dikembangkan.  Namun,  metode  interpolasi biasanya membutuhkan banyak data stasiun.
Saat  ini,  kebutuhan  akan  informasi  suhu  secara spasial  dengan  akses  data  yang  mudah,  dapat  dibangun dengan  metode  yang  berbasis  remote  sensing,  salah satunya  dengan  menggunakan  citra  MODIS  ( Moderate Resolution  Imaging  Spectroradiometer) .  Citra  MODIS merupakan  sensor  yang  dibawa  oleh  satelit  Terra  dan Aqua,  yang  diluncurkan  pada  tahun  1999  dan  2002. MOD11A2  merupakan produk  Land  Surface Temperature (LST)  yang  dibawa  oleh  satelit  Terra  (Tomlinson et  al. , 2011).
Penelitian  ini  mencoba  mengembangkan  metode perhitungan  evapotranspirasi  empirik  ( Blaney-Criddle ) dengan  menggunakan data  LST MODIS sebagai  masukan utama,  pada  wilayah  dengan  ketersediaan  data  minim. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) mempelajari keterkaitan antara data LST MODIS dengan data T stasiun iklim pada berbagai ketinggian dan waktu pengukuran, (2) mengembangkan  perhitungan  evapotranspirasi  dengan menggunakan  LST MODIS sebagai data pendugaan suhu, (3)  mengetahui  kapan  dan  dalam  kondisi  apa  data penginderaan  jauh  dapat  digunakan  sebagai  masukan dalam  perhitungan  evapotranspirasi,  (4)  melihat  pola penyebaran evapotranspirasi secara spasial dan temporal di DAS Cimadur.

## BAHAN DAN METODE

## Bahan dan Alat
Data  yang  diperlukan  pada  penelitian  ini diperoleh  dari  berbagai  sumber.  Data  utama  berupa berbagai citra MODIS (MOD11A2) akuisisi data 8 harian yang diperoleh dari http://ladsweb.nascom.nasa.gov. Tabel 1  menyajikan  spesifikasi  data  yang  digunakan  dalam penelitian.
Tabel 1. Data dan sumber data No. Jenis Data Sumber Data 1 Citra MODIS tahun 2008- 2011 http://ladsweb.nascom.nasa.gov 2 Peta Digital Rupa Bumi Indonesia Peta Rupa Bumi Bakosurtanal 3 Citra Google Earth Google Earth 4 Citra ALOS AVNIR-2 Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA)-ALOS PP2 IPB 5 Data Temperatur Harian Bogor Tahun 2008-2011 Stasiun Klimatologi Darmaga, Bogor
Perangkat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  seperangkat  komputer,  perangkat  lunak  ENVI  dan ArcGIS, Microsoft Word XP, dan Microsoft Excel XP.

## Metode Penelitian
Tahap  awal  dalam  penelitian  ini  adalah pembuatan  batas  wilayah  DAS  Cimadur  menggunakan software  ArcGIS,  yang  diturunkan  dari  peta  kontur  dijital RBI  skala  1:25,000.  Selanjutnya,  peta  penggunaan  lahan DAS  Cimadur  dibuat  berdasarkan  citra  tahun  2008,  2009, dan  2010  yang  telah  diunduh  dari  Google  Earth  dan  juga ALOS  AVNIR-2.  Adapun  klasifikasi  penggunaan  lahan dibedakan  menjadi  sawah,  pemukiman,  semak/tegalan, kebun campuran, hutan, dan lahan terbuka.
Analisis  kemudian  dilanjutkan  dengan  koreksi geometrik  pada  citra  MODIS  sekaligus  dilakukan  ekstrak data  sehingga  didapatkan  data  LST  MODIS  siang,  dan LST  MODIS  malam.  Kemudian,  dilakukan  validasi  data LST  MODIS  untuk  mengetahui  bagaimana  hubungan antara temperatur  yang terukur pada LST MODIS dengan temperatur  udara  yang  terukur  pada  stasiun  klimatologi. Validasi  temperatur  dilakukan  pada  berbagai  ketinggian sangkar meteo (5 cm, 100 cm, dan 120 cm) dan juga pada jam  pengamatan  tertentu  (pukul  07.00,  07.10,  13.00  dan 13.50 WIB) sejak bulan April sampai September 2011.
Selanjutnya, dilakukan perhitungan suhu rata-rata (T- mean ).  Perhitungan  T- mean dilakukan  sesuai  dengan persamaan:
Tmaks =
Tmin =
T mean =
Dalam  proses  ini,  Tsiang  dan  Tmalam  pada  LST MODIS, dianalogikan sama dengan Tmaks dan Tmin pada pengukuran  T  stasiun.  Sementara,  panjang  hari/lama
penyinaran  (p)  ditentukan  berdasarkan  posisi  lintang,  dan didapatkan berdasarkan ketentuan  FAO (Tabel 2).
Tabel  2.  Rata-rata  persentase  harian  dari  jam  siang  hari  tahunan untuk berbagai lintang menurut FAO (FAO, 1986)
Setelah  nilai  T mean dan  nilai  P  didapatkan, selanjutnya, dilakukan perhitungan Evapotranspirasi Potensial  (ETo)  menurut  persamaan Blaney-Criddle . (Doorenbos dan Pruitt, 1977):
Eto = p (0.46 T mean + 8.13) Kemudian,
dilakukan
perbaikan
data evapotranspirasi  yang  dihasilkan  berdasarkan  perhitungan LST MODIS, untuk mengisi piksel-piksel yang mengandung cukup banyak ‘ missing data ’. Dalam hal ini, dilakukan  kombinasi  data  8  harian  selama  satu  bulan (Tsiang  dan  Tmalam)  dengan  memilih  kombinasi  data LST yang memiliki ketersediaan data lebih lengkap secara spasial,  sehingga  dalam  satu  bulan,  data  dapat direkonstruksikan  dari  kombinasi  2  sampai  4  data observasi  8  harian.  Selanjutnya,  nilai  evapotranspirasi kembali  dihitung  dengan  menggunakan  rumus Blaney- Criddle . Validasi data dilakukan untuk mengetahui nilai R 2 dan hubungan data sebelum dan sesudah perbaikan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Validasi Data LST MODIS Tahun 2011 dan Data T Stasiun Klimatologi pada Berbagai Ketinggian dan

## Waktu
Validasi  data  MODIS  dilakukan  pada  LST  siang dan  LST malam  untuk  mendapatkan  hubungan  nilai  LST terhadap ketinggian sangkar meteo. Pada tahap ini, Tmaks dan  Tmin  stasiun  dianalogikan  sama  dengan  nilai  LST siang  dan  LST malam  sesuai  saran  dari  Maeda et  al . (2011) dan Vancutsem et al. (2010).
Berdasarkan  Gambar  1,  terlihat  bahwa  LST MODIS  siang  memiliki  hubungan  yang  cukup  dekat dengan T stasiun iklim (staklim) pada ketinggian 5 cm dan 100  cm.  Walaupun  demikian,  terlihat  bahwa  pada  bulan dan hari tertentu, terdapat penyimpangan yang cukup jauh antara LST MODIS dengan T stasiun.
Perbandingan nilai LST MODIS malam memberikan  interaksi  yang  berbeda  dengan  apa  yang ditunjukkan  pada  validasi  data  LST  MODIS  siang.  Pada validasi  LST  MODIS  malam,  terlihat  bahwa  nilai  LST
MODIS  malam  memiliki  hubungan  yang  cukup  dekat dengan  data  T  stasiun  120  cm.  Walaupun  demikian, fluktuasi  temperatur  pada  LST  MODIS  malam  masih terlihat. Analisis korelasi antara LST siang (Gambar 2) dan T 5 ,  menghasilkan  nilai  R 2 terbesar,  yaitu  0.36  jika dibandingkan dengan kedua nilai lainnya (0.30 untuk LST siang  dan  T 100 ;  0.28  untuk  LST siang  dan  T 120 .  Namun demikian, pada LST malam (Gambar 2), nilai R 2 tertinggi justru  didapatkan  pada  hubungan  antara  LST  malam dengan  T 100 ,  dengan  nilai  R 2 sebesar  0.57dan  bukan  pada LST malam dan T 120 (0.44 untuk LST malam dan T 5 ; 0.28 untuk LST malam dan T 120 ).
Dugaan  sementara  akan  adanya  perbedaan  nilai interaksi  ketinggian  pada  LST  MODIS  siang  dan  LST MODIS  malam  adalah  akibat  perbedaan  waktu  akuisisi data  dan  pengambilan  data  T  stasiun.  Pada  LST  MODIS malam,  pengambilan  data  dilakukan  pada  pukul  22.30 waktu lokal solar. Sementara, pada T stasiun, pengambilan data  dilakukan  pada  pukul  07.00  WIB.  Sehingga,  nilai Tmin  yang  dimaksud  pada  LST  MODIS  malam,  menjadi terlihat  lebih  setara  dengan  pengukuran  T  stasiun  pada ketinggian  120  cm.  Sementara  itu,  fluktuasi  LST  MODIS yang  terdapat  pada  LST  siang  dan  LST malam  lebih dipengaruhi oleh faktor iklim dan cuaca. Fluktuasi tersebut menyebabkan nilai R 2 menjadi lebih kecil.
a). LST siang-Tstaklim
b). LST malam-Tstaklim
Gambar  1. Perbandingan  LST  MODIS  siang  dan  malam  dengan temperatur  stasiun  klimatologi  Dramaga,  Bogor (Tahun 2011) pada berbagai ketinggian
a). LSTsiang-T 5 b). LSTsiang-T 100
c). LSTsiang-T 120 d). LSTmalam-T 5
e). LSTmalam-T 100
f). LSTmalam-T 120
Gambar 2. Nilai R 2 antara LST MODIS dan T stasiun pada berbagai ketinggian
Perhitungan Evapotranspirasi dengan Metode Blaney-

## Criddle
Hasil  perhitungan  evapotranspirasi  potensial dengan  menggunakan  metode Blaney-Criddle sejak  bulan April hingga Oktober disajikan secara spasial dan temporal pada  Gambar  3.  Sementara,  pada  awal  bulan  (Januari- Maret) dan akhir bulan (November-Desember), ketersediaan  data  mencapai  0%.    Hal  tersebut  diduga akibat faktor anomali iklim, yaitu fenomena La Nina yang diketahui  cukup  dominan  pada  tahun  2009-2010.  Secara umum, Gambar 3 menunjukkan bahwa dengan menggunakan  basis  data  penginderaan  jauh,  distribusi evapotranspirasi suatu wilayah dapat diketahui, baik secara spasial maupun temporal.
Analisis hubungan antara evapotranspirasi potensial  dengan  topografi  dan  penggunaan  lahan  pada
Gambar 4a
menunjukkan bahwa distribusi evapotranspirasi pada DAS Cimadur cenderung mengikuti bentuk  topografi  wilayahnya.  Nilai  evapotranspirasi cenderung tinggi pada wilayah bagian selatan dan semakin menurun  ke  arah  utara.  Di  bagian  tengah  (utara), cenderung  kembali  meningkat  akibat  terdapat  suatu cekungan pada wilayah tersebut.
Gambar 4c menunjukkan hubungan antara elevasi dengan nilai ET pada berbagai penggunaan lahan. Dengan menganalogikan bahwa besarnya evapotranspirasi berbanding lurus dengan suhu, maka pada gambar tersebut terlihat  bahwa  sensor  MODIS  memiliki  sensitifitas terhadap  suhu,  berdasarkan  jenis  vegetasi  dan  ketinggian. Gambar 4c (A, B, C, G; dan D, E, F) menunjukkan bahwa dengan  vegetasi  yang  sama,  nilai  suhu  yang  ditangkap MODIS, akan berbeda pada ketinggian yang berbeda.
Gambar 3.  Distribusi evapotranspirasi potensial secara spasial dan temporal pada tahun 2008-2011
(a) (b) (c)
Gambar 5.  Grafik pengaruh perbaikan data Trata-rata terhadap data evapotranspirasi potensial: (a) sebelum perbaikan; (b) setelah perbaikan; (c) nilai R 2 perbandingan hasil analisis ETo sebelum dan sesudah perbaikan data
Pengaruh Perbaikan Data Trata-rata (Tsiang dan Tmalam) terhadap Ketersediaan Data Evapotranspirasi Potensial secara Spasial dan Temporal
Perbaikan data evapotranspirasi potensial dilakukan dengan mengkombinasikan data 8 harian terbaik pada  data  Tsiang  dan  Tmalam  pada  LST  MODIS, sehingga akan memberikan perbaikan terhadap data T rata- rata  yang  digunakan  dalam  persamaan Blaney-Criddle . Berdasarkan  hasil  perbaikan  data  LST  MODIS,  secara umum  data  Tsiang  lebih  tersedia  dibandingkan  Tmalam. Selain  itu,  kombinasi-kombinasi  data  dalam  proses perbaikan,  semakin  memperkuat  dugaan  bahwa  data  LST MODIS  tersedia  secara  baik  pada  musim  kemarau  atau saat  kondisi  cuaca  baik  (tidak  hujan).  Penelitian  ini  juga mengindikasikan  bahwa  pada  wilayah  tropika  basah, penguatan  ketersediaan  data  dengan  teknik  agregasi  data antar  waktu  ( multitemporal  composite )  yang  umum dilakukan  oleh  penyedia  data  belum  tentu  dapat menyelesaikan  permasalahan  liputan  awan  yang  sangat tinggi.
Hasil  perbaikan  menunjukkan  bahwa  pada  tahun 2008,  ketersediaan  data  meningkat  dari  5  bulan  data tersedia  menjadi  11  bulan  data  tersedia.  Tahun  2009, ketersediaan  data  meningkat  dari  5  bulan  data  tersedia menjadi  12  bulan  data  tersedia.  Tahun  2010,  ketersediaan data  meningkat  dari  3  bulan  data  tersedia  menjadi  10 bulan  data  tersedia.  Sedangkan  pada  tahun  2011, ketersediaan  data  meningkat  dari  4  bulan  data  tersedia menjadi  9  bulan  data  tersedia.  Sementara,  dengan dilakukannya  perbaikkan,  ketersediaan  data  dalam  satu bulan,  dapat  meningkat  lebih  dari  50%  dari  kondisi awalnya 0%. Selain itu, hasil analisis korelasi antara hasil perhitungan  ETo  sebelum  dan  sesudah  perbaikan  data, menunjukan  nilai  R 2 sebesar  0.90  (Gambar  5).  Artinya, proses  perbaikkan  data  tidak  merubah  secara  signifikan nilai  ETo  yang  dihasilkan  dari  perbaikkan  data  tersebut, apabila  dibandingkan  dengan nilai  ETo  sebelum perbaikkan data.

## SIMPULAN
1. Pada validasi data LST MODIS dengan data T stasiun, didapatkan  bahwa  nilai  LST  siang  MODIS  lebih
mendekati  pengukuran  temperatur  stasiun  iklim  pada ketinggian  5  cm  (apabila  dibandingkan  dengan pengukuran  temperatur  pada  ketinggian  lainnya) dengan  nilai  R 2 sebesar  0.36,  sedangkan  LST  malam, memiliki  hubungan  yang cukup kuat dengan T stasiun pada  ketinggian  120  cm.  Namun  demikian,  nilai  R 2 tertinggi  diperoleh  pada  hubungan  antara  LST  malam dengan T stasiun pada ketinggian 100 cm, dengan nilai R 2 sebesar  0.57.  Perbedaan  tersebut  disebabkan  oleh fluktuasi  cuaca/iklim,  dan  juga  perbedaan  waktu akuisisi data MODIS.
2. Kajian mengenai pengembangan perhitungan evapotranspirasi  dengan  menggunakan  data  LST MODIS  sebagai  penduga  suhu,  memberikan  rentang nilai evapotranspirasi sebesar 4.45-5.65 mm hari -1 pada wilayah  penelitian.  Pengembangan  perhitungan  ini sekaligus menyajikan pola penyebaran evapotranspirasi secara spasial dan temporal.
3. Sebagai  salah  satu  masukan  pada  perhitungan evapotranspirasi, LST MODIS memberikan ketersediaan  data  yang  baik  pada  musim-musim kering/musim  kemarau,  dan  pada  kondisi  cuaca  baik (tidak  hujan  atau  berawan).  Penelitian  ini  juga membuktikan  bahwa  tidak  semua  bulan  dalam  satu tahun  memiliki  ketersediaan  data  MODIS  yang diharapkan.
4. Distribusi  evapotranspirasi  secara  temporal  sepanjang tahun agak sulit untuk dilakukan mengingat ketersediaan  data  MODIS  yang  cukup  minim.  Namun demikian, secara spasial terlihat bahwa nilai evapotranspirasi pada penelitian ini memiliki ketergantungan  yang  tinggi  terhadap  suhu.  Sementara itu,  suhu  yang  diestimasi  oleh  LST  MODIS,  erat kaitannya  dengan  topografi  dan  penggunaan  lahan  di suatu wilayah.

## DAFTARPUSTAKA
Asdak,  C.  2010. Hidrologi  dan  Pengelolaan  Daerah Aliran Sungai. Yogyakarta: Gajah Mada University Press.
Doorenbos,  J.  and  W.O.  Pruitt.  1977. Guidelines  for
Predicting  Crop  Water  Requirements .  FAO
(a) (b) (c)
Irrigation  and  Drainage  Paper.  No  56.  Rome: FAO.
FAO.  1986. Irrigation  Water  Management:  Irrigation Water Needs. www.fao.org/docrep/S2022E/s2022e07.htm#3.3
%20calculation%20of%20the%20crop%20watr% 20need. (diakses pada 2 Desember 2011).
Maeda,  E.E.,  D.A.  Wiberg,  and  P.K.E.  Pellikka.  2011. Estimating  reference  evapotranspiration  using remote  sensing  and  empirical  models  in  a  region with  limited  ground  data  availability  in  Kenya. Applied Geography , 31:251-258.
Tomlinson, C.J., L. Chapman, J.E. Thornes, and C. Baker. 2011.  Remote  sensing  land  surface  temperature for  meteorology  and  climatology:  a  review.
Meteorological Applications , 18:296-306.
Vancutsem  C.,  P.  Ceccato,  T.  Dinku,  and  S.J.  Connor. 2010.  Evaluation  of  MODIS  land  surface temperature  data  to  estimate  air  temperature  in different  ecosystem  over  Africa. Remote  Sensing of Environment , 114:449-465.
Wang, Y., S. Traore, and T. Kerh. 2007. Determination of a reference model for estimating evapotranspiration  in  Burkina  Faso.  Proceedings of  the  6th  WSEAS  Int.  Conf.  On  Artificial Intelligence,  Knowledge  Engineering  and  data Bases, Corfu Island, Greece.