## KARAKTERISKTIK BACKSCATTER CITRA ALOS PALSAR POLARISASI HH DAN HV TERHADAP PARAMETER BIOFISIK HUTAN DI SEBAGIAN TAMAN NASIONAL KERINCI SEBLAT
Nirmawana Simarmata 1 , Hartono 2 , Sigit Heru Murti 3 1 Program Studi Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sumatera, Lampung, Indonesia
2 Program Studi Penginderaan Jauh, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia 3 Program Studi Penginderaan Jauh, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia

## Abstract
Synthetic Aperture Radar (SAR) is one kind of an active remote sensing system, utilizing microwave to records  the  earth  surface . One  of  the  SAR’s  satellites  is  ALOS  PALSAR  which  is  capable  of penetrating clouds so that the underlying objects can be identified. ALOS PALSAR has a polarization system operating with single beam polarization (HH or HV), dual polarization (HH + HV or VV + VH) and  full  polarization  (HH  +  HV  +  VH  +  VV).  This  study  aims  to  use  the  backscatter  value  of ALOS PALSAR's image for monitoring and mapping the forest. The Utilization of ALOS PALSAR imagery to measure  forest  biophysical  parameters  and  saturation  levels  identified  based  on  backscatter sensitivity. Image extraction is done through image calibration where the digital value is converted to sigma naught backscatter value then the result of calibration unit is changed to decibels. Backscatter sensitivity depends on forest structure which  can affect scattering mechanism. The backscatter value is also influenced by humidity and weather dynamics which can also affect the dielectric constant. The result of accurate classification of land use polarization fall in HH accuracy of 62,4%. Whereas for HV polarization accuracy obtained equal to 74,88%.

## Keywords: SAR, Backscatter, Sigma Naught, ALOSPALSAR, Single Beam Polarization

## 1. Pendahuluan
Hutan  tropis  mempunyai  keanekaragaman  vegetasi  yang  sangat  bervariasi  namun  dalam pengelolaannya  sering  tidak  memperhatikan  kelestarian  dan  keseimbangan  antar  ekosistem  di dalamnya.  Kebutuhan  terhadap  lahan  sering  menjadi  masalah  karena  mengakibatkan  sering terjadinya  perubahan  penggunaan  lahan  yang  dapat  meningkatkan  kerusakan  hutan.  Selain  itu perubahan  penggunaan  lahan  juga  mempercepat  terjadinya  degradasi  dan  deforestasi  hutan.  Salah satu  kawasan  hutan  di  Indonesia  yang  mengalami  perubahan  penggunaan  lahan  yang  cukup mengkhawatirkan adalah Taman Nasional Kerinci Seblat (TNKS) [1]. Kerusakan areal kawasan hutan TNKS ini terjadi di empat provinsi yakni di kawasan Sumatera Barat, Jambi, Bengkulu dan Sumatera Selatan. Di Sumatera Barat, kerusakan areal TNKS mencapai ribuan hektar. Kerusakan lahan hutan terjadi akibat perambahan dan adanya lahan kritis di Kabupaten Solok seluas 185 hektar, Kabupaten Solok Selatan seluas 380 hektar dan Kabupaten Pesisir Selatan seluas 500 hektar [1].
Berdasarkan  permasalahan  di  atas  kelihatannya  program  rehabilitasi  perlu  segera  dilakukan,  dan untuk menunjang program rehabilitasi ini antara lain diperlukan peta kerusakan hutan (deforestasi) di empat kawasan taman nasional tersebut. Peta kerusakan hutan dapat dibuat dengan cara mengambil data  hasil  analisis  perubahan  tutupan  lahan  di  sejumlah  kawasan  tersebut  sebagai  data  masukan. Sementara  itu  hasil  analisis  perubahan  tutupan  lahan  dapat  diperoleh  dari  hasil  interpretasi  data tutupan  lahan  dan  penggunaan  lahan  dengan  memanfaatkan  citra  satelit.  Perkembangan  teknologi penginderaan  jauh  telah  menunjukkan  bahwa  deforestasi  dapat  digambarkan  dengan  nyata  melalui hasil pencitraan sistem satelit. Sehingga untuk saat ini teknologi penginderaan jauh merupakan salah satu pendekatan terbaik untuk mengklasifikasikan kelas penggunaan lahan di tingkat regional ketika data tegakan hutan di lapangan sulit diperoleh.
Data citra penginderaan jauh yang digunakan untuk keperluan interpretasi dan analisis tegakan hutan atau untuk keperluan lainnya dapat berupa citra optik maupun non-optik dengan segala kelebihan dan kekurangan yang ada pada masing-masing jenis citra. Citra optik sensitif terhadap gangguan atmosfer namun  memiliki  resolusi  spasial  menengah  hingga  tinggi  sedangkan  citra  non-optik  bebas  dari gangguan atmosfer namun resolusi spasialnya lebih rendah. Data citra non-optik dapat dihasilkan dari beberapa  panjang  gelombang  berbeda-beda  yaitu band Ka,  K,  Ku  ,  X,  C,  S,  L,  dan  P  dengan  nilai panjang gelombang berkisar antara 1.18 – 100 cm yang mempunyai penetrasi berbeda-beda pula [2]
[5]. Penetrasi band K dan S hanya mampu menembus bagian atas kanopi, band L dapat menembus kanopi  hingga  ke  lantai  hutan  dan  mempunyai  karakteristik backscatter yang  dapat  dimanfaatkan untuk  menggambarkan  dimensi  biofisik  tegakan,  sedangkan band P  dapat  menembus  hingga  ke dalam tanah sehingga dapat dimanfaatkan antara lain untuk mendeteksi struktur batuan geologis.
Salah  satu  jenis  satelit  non-optik  yang  dikenal  sekarang  ini  adalah ALOS  PALSAR  ( Advanced  Land Observing  Satellite – Phased Array  Type  L-band  Synthetic Aperture  Radar ).  Sensor ALOS  PALSAR merupakan  pengembangan  dari  sensor  SAR  ( Synthetic  Aperture  Radar )  yang  dikembangkan  oleh JAXA ( Japan Aerospace Exploration Agency ) menggunakan frekuensi L- band (frekuensi pusat 1270 MHz  atau  23.6  cm)  dengan  resolusi  50  meter  [4].  ALOS  PALSAR  memiliki  sistem  polarisasi  yang beroperasi dengan moda fine beam (berkas halus) single polarization (HH/horisontal - horisontal atau HV/horisontal  -  vertikal), dual  polarization (HH+HV  atau  VV+VH)  dan full  polarization (HH+HV+VH +VV).
Polarisasi HH mempunyai karakteristik yang berbeda dengan polarisasi HV. Polarisasi HH cenderung digunakan untuk daerah yang datar hingga landai, sedangkan polarisasi HV memiliki kelebihan untuk kawasan  yang  relatif  miring  dan  daerah  bervegetasi.  Kawasan  datar  yang  bervegetasi  lebih  peka terhadap polarisasi HV karena adanya diffuse reflection (pantulan menyebar) dari objek vegetasi. Hal ini  menunjukkan  bahwa  citra ALOS  PALSAR  dapat  dimanfaatkan  untuk  memantau  dan  memetakan kawasan  hutan  baik  pada  topografi  datar,  landai,  miring  maupun  bergunung.  Karena  kemampuan band L yang dapat menembus kanopi hutan maka sensitivitas band L lebih   cocok digunakan untuk mengidentifikasi  parameter  biofisik  hutan  seperti  volume  biomassa dibandingkan  dengan  citra  yang memiliki  panjang  gelombang  lebih  pendek.  Pengolahan  citra  ALOS  PALSAR  dilakukan  melalui ekstraksi  citra  dimana  nilai  digital  diubah  menjadi  nilai backscatter  sigma  naught kemudian  hasil kalibrasi  satuannya  diubah  menjadi  satuan  desibel  (dB).  Untuk  melakukan  pengolahan  citra  ALOS PALSAR pada penelitian ini menggunakan persaman Normalized Radar Cross Section (NRCS) [4] [8].

## Gambaran Umum Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  mengkaji  sebagian  kawasan  TNKS  yang  berada  di  Kabupaten  Pesisir  Selatan  dan Kabupaten  Solok.  Secara  geografis,  lokasi  penelitian  terletak  antara  676015mT  (meter  timur)  – 716911mT, dan 9881931mS (meter selatan) – 9811053mS.  Lihat Gambar 1.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode penelitian dilakukan dalam beberapa tahapan yaitu pengolahan tahap awal citra ( image pre- processing ) berupa transformasi geometrik, kemudian tahap ekstraksi citra, dan klasifikasi citra.

## 2.1. Pengolahan Citra Digital
Seperti  telah  diuraikan  sebelumnya  penelitian  ini  menerapkan  pendekatan  multipolarisasi  sesuai dengan  karakteristik  citra  yang  terdiri  atas  polarisasi  HH  dan  HV.  Konsep  multipolarisasi  umumnya diterapkan pada citra radar dimana gelombang yang dipancarkan dari antena dipolarisasikan dengan sistem filter tertentu sehingga gerakannya dapat mengikuti arah horisontal (H) atau arah vertikal (V) [5].  Pendekatan  multipolarisasi  ini  diharapkan  dapat  membantu  meningkatkan  kemampuan  dalam melakukan interpretasi citra.
Seperti juga telah dijelaskan sebelumnya, citra satelit yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra ALOS  PALSAR  Resolusi  50  meter  sebagai  data  primer  dengan  memanfaatkan  nilai backscatter . Dalam  pengimplementasiannya,  proses  transformasi  geometrik  dilakukan  menggunakan  dua polarisasi  yang  terdapat  dalam  citra ALOS  PALSAR  (Polarisasi  HH  dan  HV).  Tahapan  pelaksanaan penelitian  yang  dilakukan  terdiri  atas  pengolahan  citra  digital  meliputi  transformasi  geometrik, klasifikasi citra dan ekstraksi nilai backscatter . Lihat Gambar 2.

## Gambar 2: Diagram Alir Penelitian

## 2.1.1. Transformasi Geometrik
Citra ALOS PALSAR, seperti halnya jenis citra radar lainnya,  pada dasarnya masih memiliki berbagai distorsi/kesalahan.  Pada  citra  ALOS  PALSAR  terdapat  distorsi  yang  disebabkan  oleh  sistem pengakuisisian data yang dilakukan yang arahnya menyamping ( side looking imaging geometry ) dan juga  adanya  efek  perbedaan  tinggi  berbagai  objek  di  permukaan  bumi.  Pada  umumnya  setiap pengolahan  citra  digital  selalu  dilakukan  transformasi  geometrik  namun  dalam  penelitian  ini  citra ALOS PALSAR yang diperoleh sudah pada level 1.5 yang berarti citra tersebut telah dikoreksi secara geometrik  dan  radiometrik.  Namun  demikian  masih  perlu  dilakukan  transformasi  geometrik  lainnya dengan menambah sejumlah GCP ( Ground Control Point ) untuk mentransformasikan citra dari sistem
Citra yang sudah ditrasnformasi Metode Image to Map Corection Transformasi  Geometrik Citra ALOS PALSAR Resolusi 50 meter Ekstraksi Nilai Digital menggunakan algoritma Normalized Radar Cross Section
Citra dengan nilai backscatter sigma nought
Klasifikasi Citra
Cek Lapangan
Karakteristik Biofisik Vegetasi dan Peta Penutup Lahan
koordinat  geografis  yang  dipakai  pada  sistem  1.5  ke  sistem  koordinat  TM6/UTM.  Transformasi dilakukan  dengan  metode image  to  map  rectification yang  mengidentifikasi  posisi/koordinat  masing- masing  GCP  pada  citra  berdasarkan  posisi  sebenarnya  pada  peta  RBI.  Transformasi  koordinat  ini akan menghasilkan distorsi atau penyimpangan pada setiap GCP.
Untuk  mengetahui  ketelitian  hasil  transformasi  geometrik  yaang  dilakukan  berdasarkan  distorsi  atau penyimpangan  pada  setiap  GCP,  kemudian  dihitung  nilai  RMSE  ( Root  Mean  Square  Error )  yang diperoleh dengan menggunakan persamaan 2.1 [3]:
........................ 2.1
dimana: x orig dan y orig : koordinat GCP hasil bacaan pada pete RBI x' dan y'         : koordinat hasil hitungan pada citra [3]

## 2.1.2. Ekstraksi Nilai Digital Citra
Ekstraksi  citra  dilakukan  dengan  cara  mengubah  nilai  digital  (DN)  menjadi  citra  dengan  nilai backscatter  sigma  nought ( σ ˚)  yang  menghasilkan  nilai  koefisien backscatter pada  tiap  piksel  citra. Sigma  naught ( σ ˚)  merupakan  nilai  hamburan  balik  yang  telah  mengalami  proses  normalisasi  yang sudah  sesuai  dengan  koordinat  peta.  Nilai sigma  naught ( σ ˚)  ini  merepresentasikan  ukuran  piksel yang mengacu ke permukaan tanah [4]. Adapun pengolahan data untuk memperoleh nilai backscatter digunakan persamaan Normalized Radar Cross Section (NRCS) dengan rumus 2.2.
σ ˚ (1.5) = 10*log10(DN 2 ) + CF   ..............................................   2.2
dimana:
σ ˚ : sigma nought / koefisien backscatter pada tiap piksel
DN : nilai digital CF : konstanta kalibrasi, yaitu -83,2 (HH) dan -80,2 (HV)

## 2.1.3. Klasifikasi Citra
Klasifikasi citra ALOS PALSAR dilakukan dengan tujuan agar dapat membedakan jenis-jenis  vegetasi pada kawasan penelitian. Proses klasifikasi diawali dengan pemilihan sampel yang akan dikelaskan sesuai  kenampakan  pada  citra.  Jenis  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  klasifikasi  terawasi ( supervised  classification )  dengan  algoritma maximum  likelihood  classification .  Sampel  ditentukan berdasarkan kelompok piksel dengan memperhatikan tingkat homogenitasnya.
Hasil  klasifikasi  kemudian  digeneralisasi  dengan  memanfaatkan majority  filter (filter  mayoritas)  yang bertujuan untuk menghilangkan piksel-piksel terasing ( unclassified pixel ). Dengan memanfaatkan filter mayoritas yang memiliki dimensi  kernel 3x3 dan 5x5 diharapkan akan diperoleh hasil klasifikasi yang optimal [7] [10].
Skema klasifikasi penggunaan lahan yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Skema klasifikasi penggunaan lahan
No Habitat Karakteristik
1 Hutan  dataran  rendah  ( lowland forest )
Berada pada ketinggian 150 – 200 mdpl 2 Hutan perbukitan ( hill forest ) Ketinggian  300-  800  mdpl  dengan  topografi  yang bervariasi  termasuk  dataran  rendah/hutan perbukitan dan lembah 3 Hutan montana ( montane forest ) Berada  di  ketinggian  antara  800  –  2300  mdpl dengan  tinggi  kanopi  35  –  45  m  dan  kanopi setinggi 25 – 30 m

## 3. Hasil dan Analisis

## 3.1. Hasil Transformasi Citra
Pada  penelitian  ini,  orde  transformasi  geometrik  yang  digunakan  merupakan  orde  3  dengan  jumlah GCP sebanyak 10 titik yang tersebar seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Persebaran Titik GCP Transformasi Geometrik Citra Sumber: Hasil pengolahan citra ALOS PALSAR Resolusi 50 Meter
Pada  setiap  GCP  yang  ada,  kemudian  dilakukan  perhitungan  distorsi  atau  penyimpangan  koordinat agar  nilai  RMSE  dapat  dihitung  berdasarkan  rumus  pada  persamaan  2.1.  Dari  hasil  perhitungan RMSE,  diperoleh  nilai  yang  cukup  besar  yaitu  9,78  meter.  Nilai  RMSE  yang  didapat  menunjukkan tingkat ketelitian hasil transformasi koordinat relatif rendah, namun demikian pada penelitian ini citra ALOS  PALSAR  yang  diproses  masih  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  parameter  biofisik vegetasi.  Nilai  RMSE  yang  besar  diakibatkan  oleh  beberapa  faktor  antara  lain  resolusi  citra  yang rendah, sehingga menyulitkan untuk mengidentifikasi obyek pada citra. Selain itu citra ALOS PALSAR hanya memiliki band tunggal ( single band) sehingga tidak dapat dilakukan komposit citra seperti citra multispektral  untuk  mempermudah  dan  meningkatkan  kualitas  interpretasi.  Selain  itu  adanya  efek foreshortening (pemendekan lereng) dan layover (efek rebah ke dalam) yang juga dapat berpengaruh pada keakuratan titik GCP.

## 3.2. Ekstraksi Citra menggunakan NCRS
Pengolahan  citra  ALOS  PALSAR  dengan  mengubah  nilai backscatter citra  menjadi  citra  dengan satuan sigma naught ( σ ˚) bertujuan agar nilai yang dihasilkan merupakan nilai koefisien backscatter pada tiap piksel citra. Nilai backscatter hasil pengolahan pada polarisasi HH adalah -83 dB sedangkan nilai maksimumnya adalah -59,03 dB. Nilai backscatter hasil pengolahan pada polarisasi HV memiliki nilai  minimum  yaitu  -80  dB  dan  nilai  maksimumnya  adalah  -56,03  dB.  Nilai  –  nilai  tersebut menunjukkan semakin tinggi nilai backscatter maka objek akan semakin cerah dan semakin rendah nilainya  maka  objek  semakin  gelap  dan  tidak  dapat  diinterpretasi.  Pada  Gambar  4  dapat  dilihat histogram nilai backscatter pada citra hasil kalibrasi.
Gambar 4. Histogram Nilai Backscatter Polarisasi HH dan HV Sumber: Hasil pengolahan citra ALOS PALSAR Resolusi 50 Meter
Berdasarkan  hasil  ekstraksi  citra,  kemudian  dilakukan  pemilihan  sampel  untuk  mengidentifikasi parameter  biofisik  tegakan  vegetasi.  Hasil  identifikasi  menunjukkan  bahwa  nilai backscatter yang tinggi  pada  vegetasi  dengan  rona  yang  cerah  akibat  adanya diffuse  reflection (pantulan  menyebar) dimana  sinyal  radar  menyebar  ke  segala  arah  akan  tetapi  sebagian  sinyal  akan  kembali  ke  sensor. Sementara objek tubuh air memberikan rona sangat gelap dan warna hitam akibat terjadinya specular reflection (pantulan cermin) dimana gelombang elektromagnetik tidak dipantulkan kembali ke wahana dan tidak ada sinyal balik yang diterima oleh sensor. Pada Gambar 5 dapat dilihat hasil kalibrasi citra ALOS PALSAR polarisasi HV di sebagian TNKS.

## 3.3. Hasil  Klasifikasi Citra
Pada  penelitian  ini,  penggabungan  dua  citra ALOS  PALSAR  hasil  polarisasi  HH  dan  HV  dilakukan terlebih dahulu sebelum tahap klasifikasi dilaksanakan dengan tujuan untuk mempertajam kecerahan objek dan mengoptimalkan kualitas citra. Kedua citra polarisasi HH dan HV ini ini dijadikan komposit citra  RGB false  colour dimana  citra  polarisasi  HH  ditempatkan  pada band merah  dan  biru  dan  citra polarisasi HV ditempatkan pada band biru. Gabungan kedua citra menghasilkan warna kehijauan di wilayah hutan, warna ungu di daerah yang relatif datar dan warna gelap hingga hitam di wilayah tubuh air  seperti  sungai,  pantai  dan  danau.  Berdasarkan  hasil  interpretasi,  jenis  penutup  lahan  antara vegetasi  kerapatan  rendah  hingga  kerapatan  tinggi  tidak  dapat  dibedakan  secara  jelas,  dengan demikian  interpretasi  hanya  didasarkan  pada  struktur  dan  tekstur  yang  tampak  pada  citra.  Warna ungu di wilayah yang memiliki struktur datar menghamburkan energi cukup tinggi pada polarisasi HH sehingga nilai backscatter yang dihasilkan pada polarisasi ini lebih tinggi. Warna kehijauan pada citra menunjukkan adanya unsur penutup lahan vegetasi karena citra hasil identifikasi polarisasi HV lebih peka terhadap vegetasi karena objek pohon yang tegak menghamburkan gelombang pada polarisasi arah  vertikal  sehingga  nilai backscatter yang  dihasilkan  juga  tinggi.  Berdasarkan  hasil  klasifikasi penutup lahan hutan di TNKS, jenis penutup lahan dibagi berdasarkan Tabel 2.
Tabel 2. Klasifikasi Penutup Lahan Hutan di Taman Nasional Kerinci Seblat
Penutup Lahan Ketinggian (mdpl) Topografi Habitat Lahan terbangun 150 -200 Dataran rendah Hutan dataran rendah Tubuh air 300 – 800 Topografi Hutan perbukitan

## Gambar 5. Hasil Ekstraksi Citra ALOS PALSAR Polarisasi HV
Sumber: Hasil pengolahan citra ALOS PALSAR Resolusi 50 Meter (2015) R
Sumber: Hasil Pengukuran dan Analisis Citra
Hasil klasifikasi penutup lahan di sebagian TNKS berdasarkan pengolahan citra polarisasi HH dan HV menghasilkan  beberapa  kelas  penutup  lahan  yang  meliputi  kelas  lahan  terbangun,  tubuh  air,  hutan lahan kering, hutan lahan kering primer, hutan lahan kering sekunder. Penutup lahan dijadikan dasar untuk  penentuan  kelas  penggunaan  lahan.  Penggunaan  Lahan  di  kawasan  TNKS  terdiri  atas  tiga kelas yaitu hutan lahan kering, hutan lahan kering primer, dan hutan lahan kering sekunder. Secara visual, kelas penutup lahan dan penggunaan lahan disajikan dalam Gambar 6 dan Gambar 7.

## 3.4. Karakteristik Biofisik Tegakan Vegetasi
Nilai backscatter pada  polarisasi  HV  memiliki  korelasi  yang  lebih  kuat  terhadap  parameter  tegakan daripada  nilai backscatter pada  citra  hasil  polarisasi  HH.  Pada  habitat  hutan  montana  di  sebagian TNKS, nilai backscatter lebih tinggi daripada pada habitat hutan dataran rendah, hal ini dipengaruhi oleh  kekasaran  permukaan  dan  keanekaragaman  jenis  vegetasi.  Permukaan  yang  semakin  kasar akan  memperoleh tone yang  semakin  cerah  dan  nilai backscatter juga  akan  semakin  tinggi  dan demikian pula sebaliknya.   Berdasarkan hasil analisis menggunakan nilai backscatter dari citra hasil polarisasi  HH  dan  HV  menunjukkan  bahwa  citra  hasil  polarisasi  HV  mempunyai  tingkat  kepekaan yang  lebih  tinggi.  Nilai backscatter obyek  vegetasi  pada  topografi  kasar  cenderung  lebih  tinggi daripada topografi datar akan tetapi nilai backscatter obyek yang berada dibelakang lerengnya akan sangat  kecil  karena  tidak  memantulkan  energi  sama  sekali.  Hal  ini  dapat  terjadi  disebabkan  oleh sistem  perekaman  citra  radar  yang  menyamping  sehingga  obyek  yang  tidak  mendapatkan  energi elektromagnetik akan lebih gelap. Akurasi klasifikasi penggunaan lahan citra polarisasi HH diperoleh akurasi minimum sebesar 51,24% dan akurasi maksimum sebesar 62,4%. Sedangkan hasil uji akurasi klasifikasi  penggunaan  lahan  pada  citra  polarisasi  HV  diperoleh  akurasi  minimum  sebesar  79,88% dan akurasi maksimum sebesar 74,88%. Berdasarkan hasil uji akurasi tersebut menjelaskan bahwa nilai backscatter mempunyai  hubungan  yang  kuat  terhadap  parameter  tegakan  hutan  dengan persentase sebesar 62,25%.
Hutan lahan kering hutan lahan kering primer Hutan lahan kering sekunder
Di atas 800 Pegunungan Hutan montana
Gambar 6. Peta Penutup Lahan Sebagian Taman Nasional Kerinci Gambar 7. Peta Klasifikasi Habitat Vegetasi Sebagian TNKS
Berdasarkan  topografinya,  hutan  di  TNKS  dikelompokkan  menjadi  beberapa  ekosistem  yaitu  hutan dataran rendah ( lowland forest ) didominasi oleh jenis vegetasi Dipterocarpus spp, Shorea atrinervosa, dan S.Multifora. Jenis vegetasi ini berasosiasi dengan Koompasia dan Anacardiaceae . Hutan dataran rendah  berada  pada  ketinggian  antara  150-200  mdpl.  Hutan  perbukitan  ( hill  forest )  berada  pada ketinggian 300-800 mdpl  yang terdapat di sisi barat dan sisi timur Bukit Barisan. Hutan perbukitan di sisi timur Bukit Barisan didominasi oleh famili Dipterocarpaceae , Fagaceae dan Burseraceae , dengan jenis yang paling banyak adalah Hopea cf beccariana , sedangkan di sisi barat, didominasi oleh jenis Sterculia  sp .  Hutan  ini  memiliki  kanopi  yang  relatif  tinggi  berkisar  antara  35–40  m.  Hutan  dengan ketinggian  800–1400  mdpl  merupakan  hutan  sub-montana  yang  banyak  ditumbuhi  jenis  vegetasi Myrtaceae dan Fagaceae dengan  tinggi  kanopi  antara  25–45  m. Tipe  hutan  ini  terdapat  dua  variasi bentuk hutan yaitu hutan bambu dan Garcinia . Hutan montana rendah ( lower montane forest ) terdapat pada ketinggian  antara 1.400-1.900 mdpl.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengolahan,  ekstraksi  citra  dan  klasifikasi  citra  diperoleh  kesimpulan  bahwa karakteristik backscatter citra  ALOS  PALSAR  dengan  moda fine  beam  Single  Polarization yang meliputi polarisasi HH dan HV dapat dijadikan sebagai penanda parameter biofisik hutan khusunya di kawasanTNKS.
Nilai backscatter polarisasi HV memiliki korelasi yang lebih kuat terhadap parameter tegakan daripada nilai backscatter pada citra hasil polarisasi HH.
Pada  polarisasi  HH,  wilayah  yang  memiliki  struktur  datar  dan  tekstur  halus  menghamburkan  energi cukup  tinggi  sehingga  nilai backscatter yang  dihasilkan  pada  polarisasi  ini  lebih  tinggi.  Sedangkan pada  polarisasi  HV,  wilayah  dengan  penutup  lahan  vegetasi  menghamburkan  gelombang  pada polarisasi yang vertikal sehingga nilai backscatter yang dihasilkan tinggi.
Nilai backscatter obyek vegetasi pada topografi kasar cenderung lebih tinggi daripada topografi datar. Perbedaan  pantulan  setiap  obyek  yang  ditangkap  oleh  sensor  ALOS  PALSAR  menyebabkan  nilai backscatter juga berbeda-beda.

## 5. Daftar Pustaka
[1]  Balai  Besar  Taman  Nasional  Kerinci  Seblat.  2010,  Ekosistem  di  Taman  Nasional  Kerinci  Seblat, http://kerinciseblat.dephut.go.id/ekosistem.html. Diakses tanggal 4 September 2014.
[2]  Cartus,  O,.  Santoro,  M.,  Kellndorfer.,  2012, Mapping  Forest  Aboveground  Biomass  in  the Northeastern  United  States  with ALOS  PALSAR  DualPolarization  L-Band ,  Remote  Sensing  of Environment 124 (2012) 466–478.
[3] Jensen, J. R., 1996, Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective. USA: Prentice Hall.
[4] Lucas, R., Armston, J., Fairfax, R., Fensham, R., Shimada, M., 2010, An Evaluation of the ALOS PALSAR  L-Band  Backscatter-Above  Ground  Biomass  Relationship  Queensland,  Australia: Impacts  of  Surface  Moisture  Condition  and  Vegetation  Structure ,  IEEE  Journal  of  Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, VOL. 3, NO. 4, December 2010.
[5]  Poolla,  S.  B.,  2013, Polarimetric  Scatterig  model  for  biophysical  characteristic  of  multilayer vegetation using space borne PolSAR Data . Enschede: Faculty of Geo-information Science and Earth Observation, University of Twente. Thesis.
[6]  Shimada,  M.,  Isoguchi,  O.,  Tadono,  T.,  Isono,  K.,  2009, PALSAR  Radiometric  and  Geometric Calibration ,  IEEE  Transactions  on  Geoscience  and  Remote  Sensing,  VOL.  47,  NO.  12, December 2009 .
[7]  Sutanto,  A.,  Trisakti,  B.,  Arimurthy,  A.  M.,  2012, Perbandingan  Klasifikasi  Berbasis  Objek  dan Klasifikasi  Berbasis  Piksel  pada  Data  Citra  Satelit  Synthetic Aperture  Radar  untuk  Pemetaan Lahan , Jurnal Penginderaan Jauh Vol. 11 No. 1 Juni 2014 :63-75.
[8] Suzuki, R., Kim, Y., Ishii, R., 2013, Sensitivity of the Backscatter Intensity of ALOS/PALSAR to the Above-Ground Biomass and other Biophysical Parameters of Boreal Forest in Alaska , SciVerse Science Direct. Polar Science 7 (2013) 100 – 112.
[9] Trisasongko,  B.  H.  2012, Synthetic Aperture  Radar  Polarimetry ,  Department  of  Soil  Science  and Land Resources, Bogor: Bogor Agricultural University.
[10]  Trisasongko,  B.  H.  2011, Autonomous  Coastal  Land  Cover  Assessment  UsingPolarimetric Decomposition of SAR Data , ITB J. Eng. Sci., Vol. 43, No. 2, 2011, 101-112.