## PENGARUH KONDISI TOPOGRAFI TERHADAP SEBARAN SUHU PERMUKAAN LAHAN

## Studi Kasus di Hulu Sub DAS Cikapundung, Jawa Barat
(Impacts of Topographic Condition on Land Surface Temperature Distribution, Case Study of the Upper Cikapundung Sub-Watershed, West Java )
Noviani Putri, Muhammad Amir Solihin Departemen Ilmu Tanah, Fakultas Pertanian, Universitas Padjadjaran Jl. Raya Bandung-Sumedang KM 21, Jatinangor, Indonesia 45363 E-mail: noviani16001@mail.unpad.ac.id
Diterima: 9 September 2022; Direvisi: 21 Maret 2023; Disetujui untuk Dipublikasikan: 4 April 2023

## ABSTRAK
Wilayah  hulu  daerah  aliran  sungan  (DAS)  merupakan  area  resapan  air  yang  penting  dalam  siklus hidrologi.  Sebaran  suhu  permukaan  lahan  ( Land  Surface  Temperature/LST )  dapat  menjadi  prediktor perubahan  kondisi  hidrologi.  Sebaran  vegetasi  dan  kondisi  topografi  di  Hulu  Sub-DAS  Cikapundung  dapat mempengaruhi  sebaran  LST.  Penelitian  ini  bertujuan  mengetahui  hubungan  LST  dengan  kondisi  topografi berupa elevasi, slope dan aspek melalui data penginderaan jauh. Nilai LST diperoleh dengan metode Mono Window  Algorithm menggunakan  citra  multispektral  Landsat  8  OLI,  sedangkan  sebaran  vegetasi menggunakan metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dari pengolahan citra Sentinel 2A-MSI. Kondisi  topografi  dianalisis  menggunakan  DEMNAS.  Analisis  statistik  korelasi  dan  regresi  dilakukan  untuk mengetahui  hubungan  LST  dan  kondisi  topografi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sebaran  LST berkorelasi negatif signifikan dengan NDVI, elevasi dan slope . Namun, LST tidak signifikan berkorelasi dengan aspek.  Pengaruh  elevasi  terhadap  LST  pada  bulan  basah  dan  kering  yaitu  41-45%,  sedangkan  pengaruh slope sebesar 26-31%. Karakteristik tutupan lahan melalui nilai NDVI juga mempengaruhi hubungan antara LST  dan  kondisi  topografi.  Elevasi  rendah  dan slope yang  datar  memperbesar  ruang  penerimaan  radiasi matahari  sehingga  LST  lebih  tinggi.  Tutupan  lahan  tegalan  dan  permukiman  pada  wilayah  hulu  DAS menyebabkan evapotranspirasi dan LST yang tinggi sehingga mengganggu fungsi hidrologi. Oleh karena itu, pemantauan LST dengan mempertimbangkan kondisi topografi sangat penting dilakukan  terutama terhadap wilayah yang mengalami perubahan tutupan lahan. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai basis data pemantauan kondisi hidrologi, perencanaan tata ruang dan antisipasi perubahan iklim di wilayah hulu DAS.
Kata kunci : aspek, elevasi, LST, NDVI, penginderaan jauh, slope , Sub-DAS Cikapundung

## ABSTRACT
The Upper Watershed has an important role as water catchment area in hidrology cycle. The distribution of Land Surface Temperature (LST) can be used as predictor of hidrological changes condition. Vegetation and topographical conditions can influence LST in the Upper Cikapundung Sub-Watershed. This study aims to  determine  the  relationship  between  LST  and  topographical  conditions  (eg.  elevation,  slope,  and  aspect) using  remote  sensing.  LST  value  was  analyzed  using  Mono  Window  Algorithm  method  on  Landsat  8  OLI image, while the vegetation distribution was determined by Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) on Sentinel 2A-MSI. Topographical conditions were analyzed using DEMNAS. The relationship between LST and topographical conditions was assessed by using corellation and regression analysis. The results showed that the LST had a significant negative correlation with NDVI, elevation, and slope. However, LST is not significantly correlated  with  aspect.  The  impact  of  elevation  on  LST  in  the  wet  and  dry  months  was  41-45%,  while  the impact  of  the  slope  was  26-31%.  Land  cover  characteristics  through  NDVI  values  also  influence  the relationship between LST and topographical conditions. The high LST on lower elevation and flat slope caused by amount of solar radiation received. The cropland and settlement in the upper watershed area causes high evapotranspiration and LST, which decrease hydrological functions. Therefore, LST monitoring by considering topographical conditions is very important, especially with highly land cover changes area. The results of study can  be  used  as  basic  data  for  monitoring  hydrological  conditions,  urban  planning,  and  anticipating  climate change in the upper watershed area.
Keywords : aspect, elevation, LST, NDVI, remote sensing, slope, Upper Cikapundung Sub-Watershed

## PENDAHULUAN
Keseimbangan siklus hidrologi dapat mendukung pemenuhan kebutuhan pangan
manusia  ( food  security ),  membentuk  siklus nitrogen  dan  karbon  yang  penting  dalam  tanah, serta menurunkan risiko erosi tanah (Brevik, 2013; Dagbegnon et  al . ,  2016).  Perubahan  siklus
hidrologi  dapat  dideteksi  melalui  parameter hidrologi,  salah  satunya  suhu.  Pada  negara  sub tropis,  peningkatan  suhu  dapat  menyebabkan aliran  permukaan  karena  es  yang  mencair  di musim dingin (Soja et al . , 2013). Perubahan suhu juga  dapat  mengakibatkan  perubahan  pada  laju evapotranspirasi,  presipitasi  dan  ketersediaan  air dalam tanah (Brunsell, 2006; Wohl et al . , 2012; Xu et  al . ,  2010).  Penelitian  Silvestro et  al . (2013) mengungkapkan  suhu  permukaan  lahan  telah berhasil  digunakan  sebagai  komponen  kalibrasi dalam model hidrologi.
Pengukuran  suhu  permukaan  lahan  ( Land Surface  Temperature -LST)  secara  spasial  telah banyak dikembangkan melalui penginderaan jauh menggunakan sensor inframerah termal ( Thermal Inframerah -TIR) (Jiménez ‐ Muñoz & Sobrino, 2003; Li et al . , 2013; Trigo et al . , 2008). Citra satelit yang biasa digunakan diantaranya MODIS  (Schwarz et al . , 2011; Zhu et al . , 2013), NOAA-AVHRR (Qin et al . ,  2001a;  Wang et  al . ,  2020),  dan  Landsat (Jiménez-Muñoz et al . , 2014; Sobrino et al . , 2004; Yue et al . , 2007). Perbedaan setiap citra tersebut terletak  pada  resolusi  spektral,  spasial  dan temporal. Algoritma LST yang telah dikembangkan diantaranya Single  Channel  Algorithm (Jimenez- Munoz et al . , 2009), Mono-Window Algorithm (Qin et al . , 2001b), dan Split Window Algorithm (Sobrino et al . , 1996). Estimasi LST melalui citra Landsat 8 dapat  melalui band 10  dan  11  TIR.  Namun, gangguan  cahaya  pada band 11  menyebabkan nilai yang tidak stabil dan tidak direkomendasikan dalam  perhitungan  LST  tanpa  kalibrasi  lapangan (Barsi et al . , 2014; Guo et al . , 2020; Niclòs et al . , 2021).
Estimasi  LST  dihitung  dari  hasil  konversi radiasi Top of Atmospheric (TOA) yang dipengaruhi oleh absorpsi, reflektansi dan pancaran  radiasi,  efek  sudut  radiasi,  serta emisivitas dari permukaan (Tomlinson et al . , 2011).
Perbedaan
tipe tutupan
lahan
dapat mempengaruhi nilai LST melalui penilaian emisivitas objek dan indeks vegetasi (Bindajam et al . ,  2020;  Hulley et  al . ,  2019).  Xue et  al . (2021) menyebutkan terjadi hubungan timbal balik negatif antara  LST  dan  vegetasi  pada  wilayah  dengan iklim hangat. Penelitian Solihin & Putri (2020) telah menyebutkan  terdapat  perbedaan  nilai  LST  dan tingkat kerapatan vegetasi pada berbagai tutupan lahan  di  wilayah  hulu  Sub-DAS  Cikapundung. Namun, penelitian tersebut belum dapat mengungkapkan faktor lain yang dapat mempengaruhi LST.
Sebaran  nilai  LST  secara  spasial  pada lanskap  pegunungan  dipengaruhi  oleh  berbagai faktor diantaranya  elevasi, slope , aspek, vegetasi dan kelembaban tanah (Bertoldi et al . , 2010). Pada wilayah  sub  tropis,  secara  jelas  hubungan  LST dengan  elevasi  dan slope berkorelasi  negatif. Namun, hubungan LST dengan aspek berkorelasi
negatif lemah (Bertoldi et al . , 2010; He et al . , 2019; Peng et al . , 2020; Zhu et al . , 2021). Dalam hal ini, hubungan tersebut erat kaitannya dengan pengaruh  keberadaan  vegetasi  terhadap  LST (Bindajam et  al . ,  2020;  Njoku  &  Tenenbaum, 2022).  Pertumbuhan  dan  pembentukan  pola vegetasi  dipengaruhi  oleh  lamanya  pancaran radiasi  yang  berbeda  pada  setiap  tingkat slope , tingkat elevasi dan aspek (Kayiranga et al . , 2017; Pierce et  al . ,  2005).  Perbedaan  musim  juga mempengaruhi  kuat  lemahnya  hubungan  LST dengan  topografi.  Khandelwal et  al . (2018) mengungkapkan hubungan LST dan elevasi lebih kuat  pada  musim  dingin  dibandingkan  musim panas.  Pengaruh  dari  kumulatif  radiasi  matahari yang  datang  lebih  kuat  pada  musim  dingin dibandingkan musim panas (He et al . , 2019). Penelitian sebelumnya berfokus pada identifikasi indeks vegetasi dan LST menggunakan Landsat 8 di hulu Sub-DAS Cikapundung (Solihin &  Putri,  2020;  Solihin et  al . ,  2020).  Karakteristik tutupan  lahan  dapat  tergambar  melalui  indeks vegetasi menggunakan penginderaan jauh. Estimasi LST dengan mempertimbangkan kondisi topografi pada wilayah hulu Sub-DAS Cikapundung  perlu  diketahui  sebagai  awal pemantauan  siklus hidrologi. Penelitian ini menggunakan  citra  Sentinel-2A  untuk  mengukur indeks  vegetasi,  Landsat  8  ( band 10)  untuk  nilai TOA,  dan  DEM  Nasional  (DEMNAS)  untuk karakterisasi  kondisi  topografi.  Hipotesis  yang diungkapkan  pada  penelitian  ini  yaitu  topografi dapat  mempengaruhi  nilai  LST  terutama  pada musim kemarau. Maka penelitian ini membandingkan dua bulan pada musim hujan dan musim  kemarau,  serta  mengungkapkan  kuat lemahnya pengaruh topografi terhadap LST.

## METODE

## Lokasi dan Data Penelitian
Lokasi  penelitian  berada  di  Kecamatan Lembang dengan Desa Cikole, Cikidang, Cibodas, Wangunharja  dan  Suntenjaya  yang  termasuk Wilayah Hulu Sub-DAS Cikapundung (Gambar 1) . Luas  area  penelitian  sekitar  4.590  ha.  Terletak pada  posisi  geografis  06 o 43’ 12”- 06 o 58’ 48” LS dan 107 o 33’ 36”- 107 o 45’ 36” BT.
Citra  satelit  yang  digunakan  mewakili  waktu perekaman  pada  musim  hujan  dan  musim kemarau.  Data  curah  hujan  dari  stasiun  hujan Dago Pakar dan Cipeusing menunjukkan terdapat hujan  pada  bulan  Mei  2019  sebesar  77-79  mm, sedangkan pada bulan Agustus tidak terjadi hujan (BBWS, 2019). Citra satelit Sentinel 2A-MSI yang digunakan  yaitu  pada  waktu  perekaman  22  Mei 2019  dan  18  Agustus  2019,  sedangkan  citra Landsat 8 pada waktu perekaman 22 Mei 2019 dan 10 Agustus 2019 (Gambar 2) .
Pengolahan  citra  Sentinel  2A  bertujuan mendapatkan  sebaran  nilai  indeks  vegetasi,  dan memperbarui  peta tutupan  lahan.  Estimasi  LST
didapatkan  dari  hasil  pengolahan  citra  Landsat  8 yang  dikombinasikan  dengan  nilai  NDVI  Sentinel 2A-MSI.  Teknik  resamping  ditujukan  untuk menyamakan  ukuran  resolusi  spasial  Landsat  8 dengan  Sentinel  2A.  Kondisi  topografi  berupa elevasi, slope , dan aspek didapat dari hasil analisis data  DEMNAS.  Selain  itu  digunakan  juga  Peta
Rupa Bumi Indonesia wilayah Kabupaten Bandung Barat pada skala 1:50.000 berupa peta administrasi dan peta tutupan lahan dengan format shapefile dari laman Ina-geoportal Badan Informasi Geospasial (BIG). Tahapan pengolahan dan analisis data terdapat pada Gambar 3 .
.
Gambar 1. Lokasi penelitian.
Gambar 2. Citra Landsat 8 waktu perekaman bulan Mei (a) dan waktu perekaman bulan Agustus (b)

## Analisis Sebaran Vegetasi
Perhitungan  indeks  vegetasi  menggunakan algoritma Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  dengan  memanfaatkan  band  merah  dan inframerah dekat dari citra Sentinel 2A-MSI dengan resolusi spasial 10 m ( Persamaan 1 ).
NDVI = NIR−Red NIR+Red .................................................... (1)
di mana:
NIR  = band 8 (inframerah dekat) Red  = band 4 (merah)

## Analisis Sebaran Suhu Permukaan Lahan
Perhitungan LST menggunakan metode Mono Window Algorithm (MWA) yang dikembangkan Qin et  al . (2001b). Band termal  berasal  dari band 10
Landsat  8  dengan  resolusi  spasial  100  m. Resampling piksel  citra  Landsat  8  ( band 10)  dari 100  m  menjadi  10  m  dilakukan  untuk  mengatasi perbedaan resolusi spasial dan dapat menghasilkan  distribusi  LST  dengan  keragaman NDVI dari Sentinel 2A-MSI ( Persamaan 2 ).
LST = 𝐵𝑇
1+𝜆∗( 𝐵𝑇 𝑃 )∗𝐼𝑛(𝑒) .............................................. (2)
di mana:
BT 10 = Nilai suhu kecerahan band 10
𝜆 = Panjang gelombang radiasi yang diemisi
E = Emisivitas
P = 14.380 mK (h: Konstanta Planck-6,626*10-
34 Js) c = Kecepatan cahaya-2,998*108 m/s;
⸹ = Konstanta Boltzman-1.38*10-23 J/K)
Nilai  untuk  BT 10 menggunakan  nilai  spektral radian band 10  yang  selanjutnya  dikonversi menggunakan konstanta termal (dari file metadata Landsat  8)  menjadi  suhu  kecerahan  (BT) ( Persamaan 3 ).
𝐵𝑇 = 𝐾2 𝐼𝑛( 𝐾1 𝐿𝜆 +1) ........................................................ (3)
di mana:
BT = Suhu kecerahan (K) Lλ = Spektral radian TOA (Watts/(m2*srad*µm) K1 = Konstanta kalibrasi (W/(m2*srad*µm)) K2 = Konstanta kalibrasi dalam Kelvin
Nilai emisivitas (e) mengacu pada Persamaan 5 (Sobrino et al . , 2008) dengan menggunakan nilai Proportion of Vegetation (PV) ( Persamaan 4).
PV = [ NDVI−NDVImin NDVImax−NDVImin ] 2 ...................................... (4)
e = 0,004PV + 0,986 ........................................... (5)
di mana: NDVI = Nilai NDVI dari citra Sentinel 2A-MSI NDVImin  = Nilai NDVI minimum (tanah) NDVImax  = Nilai NDVI maksimum (vegetasi)

## Peta Tutupan Lahan
Peta  tutupan  lahan  menggunakan  data  dari Peta Rupa Bumi Indonesia tahun 2016 (BIG, 2016) yang  diperbarui  dengan  citra  Sentinel  2A-MSI perekaman  18  Agustus  2019.  Digitasi  ulang dimaksudkan  untuk  menyesuaikan  perubahan luasan pada setiap kelas tutupan lahan. Klasifikasi tutupan lahan berdasarkan klasifikasi tutupan lahan pada  SNI  Peta  Rupa  Bumi  Skala  1:50.000  (BSN, 2010)  yaitu  hutan,  perkebunan,  tegalan/ladang semak belukar, lahan bera dan lahan terbangun.

## Analisis Kondisi Topografi
Kondisi  topografi  berupa  elevasi, slope dan aspek didapat dari data DEMNAS dengan resolusi 0,2 7-arcsecond .  Data slope dalam  bentuk  persen dikelaskan  berdasarkan klasifikasi  Marsoedi  et al.,
(1997)  yaitu  datar  (0-<3%),  agak  landai  (3-8%), landai  (>8-15%),  agak  curam  (>15-25%),  curam (>25-40%),  sangat  curam  (>40-60%)  dan  terjal (>60%).

## Analisis Statistik
Jumlah piksel  pada citra  tanpa  awan di bulan basah  sebanyak  358.230,  sedangkan  di  bulan kering sebanyak 464.631. Preparasi data dilakukan berupa  penghapusan  nilai  pencilan  ( outlier ). Sampel  uji  untuk  analisis  statistik  diambil  100  titik secara  acak  pada  setiap  tutupan  lahan  sehingga jumlah sampel uji sebanyak 600 titik data.
Analisis  deskriptif  bertujuan  untuk  identifikasi karakteristik  sebaran  nilai  LST  dan  NDVI  pada setiap kelas tutupan lahan, elevasi, slope dan aspek di lokasi studi. Hubungan antara variabel dependen (LST) dengan variabel independen (NDVI, elevasi, slope ,  aspek)  diketahui  melalui  analisis  korelasi Pearson,  sedangkan  pengaruh  antar  variabel dilakukan  melalui  analisis  regresi  linier  dan polinomial ( Persamaan 6 dan Persamaan 7 ).
𝑌 =   𝑏 0 + 𝑏 1 𝑋 .......................................................(6)
𝑌 =   𝑏 0 + 𝑏 1 𝑋 + 𝑏 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝑏 𝑛 𝑋 𝑛 + 𝜀 ..................(7)
di mana:
Y = variabel dependen b 0 = intersep
b 1,2,..n = koefisien regresi
X = variabel independen Ε = kesalahan ( error )
Gambar 3. Diagram alir penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Sebaran LST dan NDVI pada Berbagai Tutupan Lahan
Karakteristik  pada  setiap  tutupan  lahan  dapat ditunjukkan dari perbedaan sebaran nilai NDVI dan LST. Gambar  4 menunjukkan  tegalan/ladang memiliki  luasan  terbesar  1.734,2  ha,  sedangkan lahan  bera  memiliki  luasan  terkecil  4,1  ha. Tingginya  luas  tegalan/ladang  terjadi  akibat konversi dari lahan hutan dan perkebunan menjadi holtikultura  di  wilayah  hulu  DAS  Citarum,  hal  ini salah  satu  sebabnya  karena  curah  hujan  yang cukup  tinggi  (Salim  et  al.,  2019).    Konversi  lahan yang  tidak  terkontrol  menyebabkan  terganggunya siklus hidrologi (Brauman et al., 2012; Degife et al., 2019; Siswanto & Francés, 2019). Tabel  1 menunjukkan  perbedaan  rerata  nilai NDVI dan LST pada bulan basah dan bulan kering. Nilai  LST  terendah  berada  pada  hutan  masing- masing sebesar 19,11°C dan 21,19°C terjadi pada bulan  basah  dan  kering,  sedangkan  nilai  LST tertinggi  berada  pada  permukiman  dan  bangunan
masing-masing  sebesar  25,64°C  dan  29,99°C. Keberadaan  vegetasi  pada  setiap  tutupan  lahan akan menentukan nilai LST.
Nilai NDVI menunjukkan tingkat kehijauan dan kerapatan  vegetasi.  Nilai  NDVI  terendah  terdapat pada lahan permukiman dan bangunan sedangkan nilai NDVI tertinggi berada pada lahan hutan. Nilai NDVI  pada  tutupan  lahan  hutan  di  bulan  basah (0,68) lebih tinggi dibandingkan bulan kering (0,66). Hal  yang  sama  ditunjukkan  pada  semua  tutupan lahan. Kandungan air pada permukaan objek akan membuat  warna  objek  lebih  gelap  sehingga serapan gelombang akan lebih tinggi. Selain itu, di bulan basah, kandungan air di atmosfer yang lebih tinggi  menyebabkan  nilai  NDVI  lebih  tinggi dibandingkan  bulan  kering  ( Tabel  1 ).  Secara keseluruhan,  urutan nilai NDVI dari yang terendah yaitu  permukiman  dan  bangunan<  lahan  bera< tegalan/ladang<  perkebunan<  semak  belukar< hutan.  Sedangkan  urutan  nilai  LST  dari  yang terendah  yaitu  hutan<  perkebunan<  semak belukar< tegalan/ladang< lahan bera< permukiman dan bangunan.
Tabel 1. Perbedaan rata-rata elevasi, NDVI dan LST pada setiap tutupan lahan.
Tutupan Lahan Rata-rata Elevasi (m dpl) Rata-rata Nilai NDVI Rata-rata Nilai LST ( o C) Bulan Basah Bulan Kering Bulan Basah Bulan Kering Hutan 1.140,95 0,68 0,66 19,11 21,19 Perkebunan 1.254,39 0,67 0,61 20,42 22,34 Tegalan/Ladang  1.222,88 0,57 0,47 23,94 28,06 Semak Belukar 1.290,98 0,68 0,62 21,31 23,94 Lahan Bera 1.245,52 0,51 0,42 23,92 28,35 Permukiman dan Bangunan 1.242,53 0,41 0,27 25,64 29,99
Sebaran  vegetasi  yang  berbeda  pada  setiap tutupan  lahan  menyebabkan  penyerapan  dan pemantulan  radiasi  matahari  yang  berbeda. Kerapatan  vegetasi  yang  tinggi  menyebabkan rendahnya suhu udara dan permukaan, dikarenakan  vegetasi  dapat  menjadi  pengatur evaporasi,  sifat  termal  dan  keseimbangan  radiasi permukaan (He et al . , 2019). Penelitian Gorgani et al . (2016)  menyebutkan  korelasi  dan  koefisien regresi  antara  LST  dan  NDVI  adalah  negatif. Vegetasi  dapat  menurunkan  nilai  LST  dengan meningkatnya laju
evapotranspirasi dan memberikan efek pendinginan. Sementara bangunan menahan panas lebih lama dibandingkan dengan  vegetasi  sehingga  keberadaan  bangunan dapat meningkatkan suhu permukaan sekitarnya.
Gambar  5 menunjukkan  secara  signifikan koefisien  korelasi  NDVI  dengan  LST  pada  bulan basah  (-0,63)  lebih  rendah  dibandingkan  pada bulan  kering  (-0,80).  Namun,  korelasi  tersebut masih tergolong kuat. Rendahnya koefisien korelasi NDVI  dengan  LST  pada  bulan  basah  disebabkan oleh  kandungan  air  di  atmosfer  yang  lebih  tinggi sehingga  deteksi  termal  dan  reflektansi  spektral terhambat.  Duan et  al . (2017)  menyebutkan    area yang tertutup awan akan mempengaruhi pertukaran radiasi  energi,  mengurangi  area  terpapar  radiasi dan  meningkatkan  pemantulan  kembali  emisi  ke bumi  sehingga  nilai  LST  pada  area  berawan memiliki  RMSE  yang  lebih  tinggi  yaitu  3,5-4,4  K dibandingkan area bebas awan 2 K.

## Hubungan kondisi topografi terhadap LST
Hubungan  antara  LST  dengan  elevasi, slope dan  aspek  terlihat  pada Gambar  5 .  Secara signifikan  LST  memiliki  hubungan  linier  dengan elevasi dan slope , tetapi tidak ada hubungan linier dengan aspek. Hubungan LST dengan elevasi lebih kuat  dibandingkan  dengan slope .  Pada  bulan kering, nilai  koefisien  korelasi  LST  dengan  elevasi (-0,67)  dan slope (-0,55)  lebih  tinggi  dibandingkan dengan elevasi (-0,64) dan slope (-0,49) pada bulan basah. Tanda bintang pada Gambar 5 , menunjukkan hubungan yang signifikan sedangkan ns adalah tidak signifikan antara kedua faktor yang dikorelasikan.
Gambar 5. Nilai korelasi antara LST, NDVI, ketinggian tempat, dan kemiringan lereng pada bulan basah (a) dan bulan kering (b).
Kondisi  topografi  di  lokasi  studi  terlihat  pada Gambar  6 .  Rata-rata  elevasi  di  lokasi  studi 1.337,40 m dpl, dengan elevasi minimum 1.061,49 m dpl dan maksimum 2.201,76 m dpl. Permukiman dan bangunan berada pada rata-rata  elevasi yang lebih  rendah  (1.242  m  dpl)  dibandingkan  dengan hutan  dan  perkebunan  (1.440  m  dpl  dan  1.254  m dpl) (Tabel 1) . Rentang nilai slope pada lokasi studi yaitu  0,03  sampai  189%,  dengan  dominansi  kelas slope curam (25-40%) dan sangat curam (40-60%). Lokasi  studi  memiliki  dominansi  aspek  ke  arah tenggara  (112,5-157,5°),  selatan  (157,5-202,5°), dan barat daya (202,5-247,5°).
Pengaruh  elevasi  terhadap  LST  ditunjukkan oleh  regresi  linier (Gambar  7a dan Gambar  7b) . Nilai R 2 pada bulan basah dan kering sebesar 0,41 dan 0,45. Pengaruh pada elevasi (X) terhadap LST (Y)  sebesar  41%-45%.  Persamaan  regresi  pada bulan  basah  yaitu  Y=  41-0,014X,  sedangkan persamaan  pada  bulan  kering  Y=52-0,02X.  Maka dapat diartikan terjadi penurunan suhu sebesar 1,4- 2°C pada setiap kenaikan elevasi 100 m dpl. Hal ini sejalan dengan penelitian Khandelwal et al . (2018) menunjukkan bahwa terjadi korelasi yang kuat pada penurunan  LST  terhadap  setiap  peningkatan ketinggian  tempat  sehingga  ketinggian  tempat memiliki peran penting dalam dinamika LST.  Heinl et  al . (2012)  menyebutkan  peningkatan  radiasi matahari  pada  setiap  tingkat  elevasi  ditunjukkan oleh  adanya  peningkatan  radiasi  aktif  fotosintesis yang  meningkat  seiring  peningkatan  elevasi,  baik pada  kondisi  berawan  atau  bebas  awan.  Radiasi gelombang pendek yang besar terjadi pada elevasi tinggi, slope rendah dan lahan yang datar (Firozjaei et  al . ,  2019).  Peningkatan  tersebut  tidak  bersifat linier,  karena  di  udara  terdapat  lapisan  troposfer yang tinggi dari permukaan bumi yang menyebabkan rendahnya energi radiasi gelombang panjang  yang  diserap,  rendahnya  panas  yang tersimpan di atmosfer menghasilkan suhu semakin rendah (Peng et al., 2020).
Sebaran  nilai  LST  ditentukan  oleh  datangnya radiasi matahari, tingkatan vegetasi dan kemiringan
lereng  (Körner,  2003).  Pengaruh slope terhadap LST pada kedua bulan berbeda ditunjukkan dengan regresi  linier  pada Gambar  7c dan Gambar  7d . Pada  bulan  basah, slope memiliki  pengaruh sebesar  24%  (R 2 0,24),  sedangkan  pada  bulan kering  sebesar  31%  (R 2 0,31).  Peningkatan slope sebesar  5%  akan  terjadi  penurunan  suhu  sekitar 0,37°C  pada  bulan  basah  dan  0,6°C  pada  bulan kering.  Distribusi  penyinaran  matahari  pada  suatu dataran dipengaruhi oleh perbedaan slope . He et al .
(2019)  menyatakan  kemiringan  lereng  dapat mengatur  jumlah  radiasi  langsung  yang  diterima, radiasi  matahari  yang  masuk  pada  permukaan tanah cukup sensitif terhadap kemiringan tanah dan mempengaruhi  proses  pemanasan  permukaan tanah.
Pengaruh  aspek  terhadap  LST  ditunjukkan oleh  regresi  polinomial  pada Gambar  8a dan Gambar  8b .  Besarnya  pengaruh  aspek  tergolong lemah  sekitar  2,9-3,1%.  Aspek  berkaitan  dengan paparan  radiasi  matahari  yang  diterima  oleh permukaan  bumi  pada  sudut  tertentu.  Hasil penelitian  Peng  et  al.  (2020)  mengungkapkan hubungan  antara  LST  dan  aspek  tidak  dapat dijelaskan melalui analisis regresi. Sejalan dengan penelitian He et al . (2019) yang menyebutkan aspek memiliki  peran  penting  dalam  variasi  nilai  LST kecuali  pada  wilayah  tropis  karena  penerimaan radiasi  matahari  yang  lebih  tinggi  dan  merata dibandingkan wilayah subtropis.
Gambar 7. Regresi  linier  antara  LST  dengan  elevasi  pada  bulan  basah/hujan  (a)  dan  bulan  kering/kemarau  (b);  dan regresi linier antara LST dengan slope pada bulan basah/hujan (c) dan bulan kering/kemarau (d).
Gambar 8. Regresi polinomial antara LST dengan aspek pada bulan basah (a) dan bulan kering (b).
Gambar 9. Nilai LST bulan kering terhadap tingkatan elevasi pada setiap tutupan lahan di lokasi studi.
Secara  umum,  peningkatan  elevasi  akan diikuti  oleh  penurunan  LST.  Sejalan  dengan  hasil penelitian  Bindajam et  al . (2020),  LST  berbanding
terbalik dengan elevasi, tetapi pengaruh penggunaan  lahan  sangat  kuat  menentukan  nilai LST.  Pola  penurunan  LST  terhadap  peningkatan
elevasi  terjadi  pada  semua  tutupan  lahan  seperti disajikan pada Gambar 9 .
Kanopi  vegetasi  yang  rapat  pada  hutan menghasilkan  laju  evapotranspirasi  yang  tinggi sehingga  dapat menurunkan LST pada siang  hari. Efek pendinginan kanopi vegetasi dalam hutan juga akibat  suhu  dingin  dari  malam  hari  yang terperangkap  di  bawah  kanopi.  Sedangkan  pada tegalan/ladang dengan kanopi vegetasi yang jarang dan  elevasi  yang  rendah  lebih  peka  terhadap radiasi sehingga LST akan lebih tinggi.
Korelasi  negatif  antara  LST  dengan  elevasi dan slope menunjukkan  adanya  pengaruh  kondisi topografi  terhadap  iklim  mikro  di  sekitarnya. Istiawan  &  Kastono  (2019)  menyatakan  semakin tinggi  elevasi  maka  intensitas  cahaya  sebagai sumber  panas  akan  semakin  kecil,  sehingga  suhu udara  akan  lebih  rendah  dibandingkan  area  lain. Namun,  pengaruh  topografi  ini  tidak  terlepas  dari faktor aktivitas manusia (antropogenik). Zhang et al . (2016)  menyatakan  perubahan  penggunaan  lahan dan  iklim  basah  dan  panas  dapat  meningkatkan aliran permukaan, discharge air tanah, streamflow , air  limpasan  dan  evapotranspirasi.  Didukung  juga oleh Marhaento et al . (2018), bahwa keseimbangan hidrologi  pada  wilayah  DAS  akan  berubah  karena adanya perubahan penggunaan lahan dan perubahan iklim.
Fadhil et  al.  (2021)  menyatakan  terjadi peningkatan  lahan  terbangun  di  DAS  Citarum sebesar  39,7%.  Hasil  penelitian  Siswanto  & Francés  (2019)  juga  menunjukkan  terjadi  potensi peningkatan kawasan permukiman sebesar tiga kali lipat di DAS Citarum dari tahun 1994 sampai 2029 melalui  metode Land  Change  Modeler .  Wilayah hulu DAS seharusnya menjadi tempat reservoir dan recharge air dalam siklus hidrologi. Semakin sedikit lahan  bervegetasi  pada  area  resapan  maka semakin  tinggi  tingkat  kehilangan  air  akibat limpasan  permukaan  dan  evapotranspirasi  yang tinggi.  Suhu  permukaan  lahan  akan  meningkat pada  area  dengan  kemampuan  resapan  air  yang rendah, lebih lanjut dapat terjadi penurunan fungsi lahan  yang  ditandai  dengan  adanya  degradasi lahan.

## KESIMPULAN
Sebaran  vegetasi  dan  kondisi  topografi  dapat mempengaruhi nilai LST di wilayah Hulu Sub DAS Cikapundung.  Pada  bulan  basah  dan  kering, keberadaan  vegetasi  yang  rapat  pada  hutan memiliki  LST  terendah  19,11°C  dan  21,19°C, sedangkan vegetasi yang jarang pada permukiman bangunan  memiliki  LST  tertinggi  25,64°C  dan 29,99°C.  Secara  signifikan  terdapat  hubungan negatif  antara  LST  dengan  elevasi  dan slope . Elevasi memiliki pengaruh sekitar 41-45% terhadap LST,  sedangkan slope berpengaruh  sebesar  24-
31%. Namun, aspek tidak memiliki hubungan linier dan berpengaruh 2,9-3,1% terhadap LST.
Faktor  antropogenik  berupa  tutupan  lahan sangat  menentukan  nilai  LST.  Perubahan  tutupan lahan  yang  masif  terjadi  pada  wilayah  hulu  DAS dapat  menyebabkan  perubahan  kondisi  hidrologi. Pemantauan  sebaran  LST  menggunakan  citra satelit  dapat  menjadi  basis  data  penilaian  kondisi hidrologi  dan  masih  perlu  dikembangkan  dalam skala yang lebih luas.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada United  States  Geological  Survey (USGS),  Badan Informasi  Geospasial  (BIG)  dan  Balai  Besar Wilayah  Sungai  (BBWS)  Citarum  yang  telah memfasilitasi data dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Barsi,  J.A.,  Schott,  J.R.,  Hook,  S.J.,  Raqueno,  N.G.,
Markham, B.L. & Radocinski, R.G. (2014). Landsat- 8  Thermal  Infrared  Sensor  (TIRS)  vicarious radiometric  calibration. Remote  Sensing , 6 (11), 11607-11626. DOI: https://doi.org/10.3390/rs61111607.
Bertoldi,  G.,  Notarnicola,  C.,  Leitinger,  G.,  Endrizzi,  S., Zebisch,  M.,  Della  Chiesa,  S.  &  Tappeiner,  U. (2010). Topographical and ecohydrological controls on land surface temperature in an alpine catchment.
Ecohydrology, 3 (2), 189-204. DOI: https://doi.org/10.1002/eco.129.
Bindajam,  A.A.,  Mallick,  J.,  AlQadhi,  S.,  Singh,  C.K.  & Hang,  H.  T.  (2020).  Impacts  of  Vegetation  and Topography on Land Surface Temperature Variability  over  the  Semi-Arid  Mountain  Cities  of Saudi  Arabia. Atmosphere , 11 (7),  762-762.  DOI: https://doi.org/10.3390/atmos11070762.
Brauman, K.A., Freyberg, D.L. & Daily, G.C. (2012). Land cover  effects  on  groundwater  recharge  in  the tropics:  ecohydrologic  mechanisms. Ecohydrology , 5 (4), 435-444. DOI: https://doi.org/10.1002/eco.236. Brevik,  E.C.  (2013).  The  potential  impact  of  climate change  on  soil  properties  and  processes  and corresponding influence on food security.
Agriculture , 3 (3), 398-417. DOI:
https://doi.org/10.3390/agriculture3030398.
Brunsell,  N.  (2006).  Characterization  of  land-surface precipitation feedback regimes with remote sensing. Remote  Sensing  of  Environment , 100 (2),  200-211. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.10.025. Dagbegnon, C., Djebou, S. & Singh, V.P. (2016). Impact of  climate  change  on  the  hydrologic  cycle  and implications  for  society. Environment  and  Social Psychology , 1 (1), 36-49. DOI: https://doi.org/10.18063/ESP.2016.01.002.
Degife,  A.,  Worku,  H.,  Gizaw,  S.  &  Legesse,  A.  (2019). Land  use  land  cover  dynamics,  its  drivers  and environmental  implications  in  Lake  Hawassa Watershed of Ethiopia. Remote Sensing Applications:  Society  and  Environment , 14 ,  178- 190. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2019.03.005.
Duan, S.-B., Li, Z.-L. & Leng, P. (2017). A framework for the retrieval of all-weather land surface temperature at  a  high  spatial  resolution  from  polar-orbiting
thermal  infrared  and  passive  microwave  data. Remote  Sensing  of  Environment , 195 ,  107-117. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.04.008. Fadhil,  M.Y.,  Hidayat,  Y.  &  Baskoro,  D.P.T.  (2021). Identifikasi  Perubahan  Penggunaan  Lahan  dan Karakteristik  Hidrologi  DAS  Citarum  Hulu. Jurnal Ilmu  Pertanian  Indonesia , 26 (2),  213-220.  DOI: https://doi.org/10.18343/jipi.26.2.213.
Firozjaei,  M.K.,  Kiavarz,  M.,  Nematollahi,  O.,  Karimpour Reihan, M. & Alavipanah, S.K. (2019). An evaluation of  energy  balance  parameters,  and  the  relations between topographical and biophysical characteristics  using  the  mountainous  surface energy  balance  algorithm  for  land  (SEBAL). International  Journal  of  Remote  Sensing , 40 (13), 5230-5260. DOI: https://doi.org/10.1080/01431161.2019.1579385. Gorgani,  S.A.,  Panahi,  M.  &  Rezaie,  F.  (2016).  The relationship  between  NDVI  and  LST  in  the  urban area of Mashhad, Iran. International Conference on Civil Engineering Architecture & Urban Sustainable Development , 27-28 November 2013, Tabriz , Iran. Guo,  J.,  Ren,  H.,  Zheng,  Y.,  Lu,  S.  &  Dong,  J.  (2020). Evaluation  of  land  surface  temperature  retrieval from Landsat 8/TIRS images before and after stray light  correction  using  the  SURFRAD  dataset. Remote  Sensing , 12 (6),  1023,  1-21.  DOI: https://doi.org/10.3390/rs12061023.
He,  J.,  Zhao,  W.,  Li,  A.,  Wen,  F.  &  Yu,  D.  (2019).  The impact  of  the  terrain  effect  on  land  surface temperature variation based on Landsat-8 observations  in  mountainous  areas. International Journal  of  Remote  Sensing , 40 (5-6),  1808-1827. DOI: https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1466082. Heinl,  M.,  Leitinger,  G.  &  Tappeiner,  U.  (2012).  Diurnal Surface Temperature Regimes in  Mountain Environments. Physical Geography , 33 (4), 344-359. DOI: https://doi.org/10.2747/0272-3646.33.4.344. Hulley,  G.C.,  Ghent,  D.,  Göttsche,  F.M.,  Guillevic,  P.C., Mildrexler, D.J. & Coll, C. (2019). 3 - Land surface temperature . 57-127pp. In Hulley, G.C. & Ghent, D. (Eds.) Taking the temperature of the earth . Elsevier. ii, 246p.
DOI:
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/B978-0-12- 814458-9.00003-4.
Istiawan, N.D. & Kastono, D. (2019). Pengaruh ketinggian tempat  tumbuh  terhadap  hasil  dan  kualitas  minyak cengkih (Syzygium aromaticum (L.) Merr. & Perry.) di Kecamatan Samigaluh, Kulon Progo. Vegetalika , 8 (1),
27-41. DOI:
https://doi.org/10.22146/veg.35744.
Jimenez-Munoz, J.C., Cristobal, J., Sobrino, J.A., Soria, G.,  Ninyerola,  M.,  Pons,  X.  &  Pons,  X.  (2009). Revision  of  the  single-channel  algorithm  for  land surface temperature retrieval from Landsat Thermal- Infrared  Data. IEEE  Transactions  on  Geoscience and  Remote  Sensing , 47 (1),  339-349.  DOI: https://doi.org/10.1109/TGRS.2008.2007125. Jiménez- Muñoz, J.C., Sobrino, J.A., Skoković, D., Mattar, C. & Cristóbal, J. (2014). Land Surface Temperature Retrieval Methods From Landsat-8 Thermal Infrared Sensor  Data. IEEE  Geoscience  and  Remote Sensing Letters , 11 (10), 1840-1843. DOI: https://doi.org/10.1109/LGRS.2014.2312032.
Jiménez ‐ Muñoz,  J.C.  &  Sobrino,  J.A.  (2003).  A generalized  single ‐ channel  method  for  retrieving land surface temperature from remote sensing data. Journal  of  Geophysical  Research:  Atmospheres ,
108 (D22), 2-1-2-9. DOI:
https://doi.org/10.1029/2003JD003480.
Kayiranga, A., Ndayisaba, F., Nahayo, L., Karamage, F., Nsengiyumva,  J.B.,  Mupenzi,  C.  &  Nyesheja,  E.M. (2017). Analysis of climate and topography impacts on  the  spatial  distribution  of  vegetation  in  the Virunga  Volcanoes  Massif  of  East-Central  Africa. Geosciences , 7 (1), 17, 1-18. DOI: https://doi.org/10.3390/geosciences7010017.
Khandelwal, S., Goyal, R., Kaul, N. & Mathew, A. (2018). Assessment  of  land  surface  temperature  variation due  to  change  in  elevation  of  area  surrounding Jaipur,  India. The  Egyptian  Journal  of  Remote Sensing  and  Space  Science , 21 (1),  87-94.  DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2017.01.005.
Körner,  C.  (2003). Alpine  plant  life:  Functional  plant ecology  of  high  mountain  ecosystems .  Springer Berlin,  Heidelberg.  2 nd Edition.  xi,  349p.  DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-18970-8.
Li, Z.-L., Tang, B.-H., Wu, H., Ren, H., Yan, G., Wan, Z., Trigo,  I.F.  &  Sobrino,  J.A.  (2013).  Satellite-derived land  surface  temperature:  Current  status  and perspectives. Remote Sensing of Environment , 131 , 14-37.
DOI:
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.12. 008.
Marhaento,  H.,  Booij,  M.J.  &  Hoekstra,  A.Y.  (2018). Hydrological  response  to  future  land-use  change and  climate  change  in  a  tropical  catchment. Hydrological  Sciences  Journal , 63 (9),  1368-1385. DOI: https://doi.org/10.1080/02626667.2018.1511054. Marsoedi, D.S., Widagdo, D.J., Suharta, N., Darul, S.W.P. & Hardjowigeno, S. (1997). Guidelines for landform classification .  33p.  Puslittanak-the  Indonesian Agency for Agricultural Research and Development, Ministry  of  Agriculture  in  Agricultural  Science  And Technology Information, FAO.
Niclòs, R., Puchades, J., Coll, C., Barberà, M. J., Pérez- Planells, L., Valiente, J.A. & Sánchez, J.M. (2021). Evaluation  of  Landsat-8  TIRS  data  recalibrations and land surface temperature split-window algorithms  over  a  homogeneous  crop  area  with different phenological land covers. ISPRS Journal of Photogrammetry  and  Remote  Sensing , 174 (2017), 237-253. DOI:
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.202 1.02.005.
Njoku,  E.A.  &  Tenenbaum,  D.E.  (2022).  Quantitative assessment  of  the  relationship  between  land use/land  cover  (LULC),  topographic  elevation  and land  surface  temperature  (LST)  in  Ilorin,  Nigeria. Remote Sensing Applications: Society and Environment , 27 (2022),  100780,  1-18.    DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100780.
Peng, X., Wu, W., Zheng, Y., Sun, J., Hu, T., & Wang, P. (2020).  Correlation  analysis  of  land  surface temperature and topographic elements in Hangzhou, China. Scientific Reports , 10 (1), 10451- 10451.  DOI:  https://doi.org/10.1038/s41598-020- 67423-6.
Pierce, K.B., Lookingbill, T. & Urban, D. (2005). A simple method  for  estimating  potential  relative  radiation (PRR)  for  landscape-scale  vegetation  analysis. Landscape Ecology , 20 (2), 137-147. DOI: https://doi.org/10.1007/s10980-004-1296-6.
Qin, Z., Dall'Olmo, G., Karnieli, A. & Berliner, P. (2001a). Derivation  of  split  window  algorithm  and  its sensitivity  analysis  for  retrieving  land  surface temperature  from  NOAA ‐ advanced  very  high
resolution  radiometer  data. Journal  of  geophysical Research:  Atmospheres , 106 (D19),  22655-22670. DOI: https://doi.org/10.1029/2000JD900452.
Qin,  Z.,  Karnieli,  A.  &  Berliner,  P.  (2001b).  A  mono- window  algorithm  for  retrieving  land  surface temperature  from  Landsat  TM  data  and  its application  to  the  Israel-Egypt  border  region. International  Journal  of  Remote  Sensing , 22 (18), 3719-3746. DOI: https://doi.org/10.1080/01431160010006971.
Schwarz,  N.,  Lautenbach,  S.,  &  Seppelt,  R.  (2011). Exploring  indicators  for  quantifying  surface  urban heat  islands  of  European  cities  with  MODIS  land surface temperatures. Remote Sensing of Environment , 115 (12), 3175-3186. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.07.003.
Silvestro, F., Gabellani, S., Delogu, F., Rudari, R. & Boni, G.  (2013).  Exploiting  remote  sensing  land  surface temperature  in  distributed  hydrological  modelling: the  example  of  the  Continuum  model. Hydrology and  Earth  System  Sciences , 17 (1),  39-62.  DOI: https://doi.org/10.5194/hess-17-39-2013.
Siswanto, S.Y. & Francés, F. (2019). How land use/land cover  changes  can  affect  water,  flooding  and sedimentation in a tropical watershed: a case study using  distributed  modeling  in  the  Upper  Citarum watershed, Indonesia. Environmental Earth Sciences , 78 , 50(2019) 1-15. DOI: https://doi.org/10.1007/s12665-019-8561-0.
Sobrino, J.A., Jiménez-Muñoz, J.C. & Paolini, L. (2004). Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM 5. Remote Sensing of Environment , 90 (4), 434- 440.
DOI:
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.02. 003.
Sobrino, J.A., Jimenez-Munoz, J.C., Soria, G., Romaguera, M., Guanter, L., Moreno, J., Plaza, A. &  Martinez,  P.  (2008).  Land  surface  emissivity retrieval from different VNIR and TIR Sensors. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 46 (2),
316-327.
DOI:
https://doi.org/10.1109/TGRS.2007.904834. Sobrino,  J.A.,  Li,  Z.L.,  Stoll,  M.P.  &  Becker,  F.  (1996). Multi-channel  and  multi-angle  algorithms  for estimating  sea  and  land  surface  temperature  with ATSR  data. International  Journal  of  Remote Sensing , 17 (11), 2089-2114. DOI: https://doi.org/10.1080/01431169608948760. Soja, G., Züger, J., Knoflacher, M., Kinner, P., & Soja, A.- M.  (2013).  Climate  impacts  on  water  balance  of  a shallow  steppe  lake  in  Eastern  Austria  (Lake Neusiedl). Journal of Hydrology , 480 , 115-124. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2012.12.013. Solihin, M.A. & Putri, N. (2020). Keragaman penggunaan lahan  eksisting  di  hulu  sub  DAS  Cikapundung berdasarkan  indeks  vegetasi  dan  temperatur permukaan lahan. Agrikultura , 31 (3), 251-262.  DOI : https://doi.org/10.24198/agrikultura.v31i3.29467. Solihin, M.A., Putri, N., Setiawan, A., Siliwangi, D. & Arifin, M.  (2020).  Karakteristik  indeks  vegetasi  pada berbagai  penggunaan  lahan  di  hulu  sub  DAS
Cikapundung  melalui  interpretasi  citra  satelit Landsat  8. Kultivasi , 19 (3),  1202-1209.    DOI  : https://doi.org/10.24198/kultivasi.v19i3.28625.
Tomlinson, C.J., Chapman, L., Thornes, J.E. & Baker, C. (2011).  Remote  sensing  land  surface  temperature for  meteorology  and  climatology:  A  review. Meteorological  Applications , 18 (3),  296-306.  DOI: https://doi.org/10.1002/met.287.
Trigo, I.F., Monteiro, I.T., Olesen, F. & Kabsch, E. (2008). An  assessment  of  remotely  sensed  land  surface temperature. Journal  of  Geophysical  Research: Atmospheres , 113 (D17). DOI: https://doi.org/10.1029/2008JD010035.
Wang,  Z.,  Lu,  Z.  &  Cui,  G.  (2020).  Spatiotemporal Variation  of  Land  Surface  Temperature  and Vegetation  in  Response to  Climate  Change  Based on  NOAA-AVHRR  Data  over  China. Sustainability , 12 (9),
3601. DOI:
https://doi.org/10.3390/su12093601.
Wohl,  E.,  Barros,  A.,  Brunsell,  N.,  Chappell,  N.A.,  Coe, M.,  Giambelluca,  T.,  Goldsmith,  S.,  Harmon,  R., Hendrickx, J.M. & Juvik, J. (2012). The hydrology of the  humid  tropics. Nature  Climate  Change , 2 (9), 655-662. DOI: https://doi.org/10.1038/nclimate1556.
Xu, C., Chen, Y., Yang, Y., Hao, X., &  Shen, Y. (2010). Hydrology  and  water  resources  variation  and  its response  to  regional  climate  change  in  Xinjiang. Journal  of  Geographical  Sciences , 20 (4),  599-612. DOI: https://doi.org/10.1007/s11442-010-0599-6. Xue,  Y.,  Lu,  H.,  Guan,  Y.,  Tian,  P.  &  Yao,  T.  (2021). Impact of thermal condition on vegetation feedback under greening trend of China. S c ience of the Total Environment , 785 (2021), 147380. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.147380.
Yue, W., Xu, J., Tan, W. & Xu, L. (2007). The relationship between  land  surface  temperature  and  NDVI  with remote sensing: application to Shanghai Landsat 7 ETM+  data. International  Journal  of  Remote Sensing , 28 (15), 3205-3226.
DOI: https://doi.org/10.1080/01431160500306906.
Zhang,  L.,  Nan,  Z.,  Xu,  Y.  &  Li,  S.  (2016).  Hydrological impacts of land use change and climate variability in the  Headwater  Region  of  the  Heihe  River  Basin, Northwest  China. PLoS  ONE , 11 (6),  e0158394- e0158394. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0158394.
Zhu,  W.,  Lű,  A.  &  Jia,  S.  (2013).  Estimation  of  daily maximum  and  minimum  air  temperature  using MODIS land surface temperature products. Remote Sensing  of  Environment , 130 (2013),  62-73.  DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.10.034.
Zhu, X., Duan, S.-B., Li, Z.-L., Zhao, W., Wu, H., Leng, P., Gao, M. & Zhou, X. (2021). Retrieval of Land surface temperature with topographic effect correction from Landsat  8  Thermal  Infrared  Data  in  Mountainous Areas. IEEE  Transactions  on  Geoscience  and Remote Sensing , 59 (8), 6674-6687. DOI: https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3030900.

## Halaman ini sengaja kami kosongkan