Utilizing Electromagnetic Radiation in Remote Sensing for Vegetation Health Analysis Using NDVI Approach with Sentinel-2 Imagery
Rizky Pamuji * , Andi Ichsan Mahardika, Nuruddin Wiranda, Novan Alkaf Bahraini Saputra, Muhammad Hifdzi Adini, & Delsika Pramatasari
Pendidikan Komputer, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Lambung Mangkurat *Corresponding author: rizky.pamuji@ulm.ac.id
Abstract: The  process  of  utilizing  electromagnetic  radiation  from  the  radiometric  values  (Near- Infrared/NIR)  and  RED  in  the  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  on  Sentinel-2  imagery involves measuring light reflection at specific wavelengths reflected by vegetation. NDVI is computed by taking the difference between NIR and RED reflectance, then dividing it by their sum. In-depth analysis of electromagnetic wave interaction and plant spectral characteristics, such as NIR light reflection in healthy leaves, enables mapping vegetation health levels.  The research aims to process image data and create a model  visualizing  vegetation  health  in  the  Sentinel-2  research  area.  Across  the  total  area  of 601,971,281.26 m2, 30.37% is healthy vegetation, 12.52% is moderate, and 53.33% is low or unhealthy. The least healthy area has an NDVI of -0.2006, while the healthiest area has a value of 0.6043.
Keywords: Bands, Electromagnetic radiation, Image data, NDVI, Sentinel-2
Pemanfaatan Radiasi Elektromagnetik dalam Penginderaan Jauh untuk Analisis Kesehatan Vegetasi berdasarkan Pendekatan NDVI Menggunakan Citra Sentinel-2
Abstrak: Proses pemanfaatan radiasi elektromagnetik dari nilai radiometrik (Near-Infrared/NIR) dan RED dalam Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) pada data citra Sentinel-2 melibatkan pengukuran refleksi cahaya pada panjang gelombang tertentu yang direfleksikan oleh vegetasi. NDVI dihitung dengan mengambil  perbedaan  antara  reflektansi  NIR  dan  RED,  kemudian  dibagi  dengan  jumlah  reflektansi keduanya.  Analisis  mendalam  terhadap  interaksi  gelombang  elektromagnetik  dan  karakteristik  spektral tanaman,  seperti  refleksi  cahaya  NIR  pada  daun  sehat,  memungkinkan  pemetaan  tingkat  kesehatan vegetasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengolah data citra dan membuat model yang memvisualisasikan kesehatan vegetasi di area penelitian Sentinel-2. Dari total luas area penelitian yaitu 601,971,281.26 m2, sebesar 30,37% adalah luas  area vegetasi sehat, 12,52% luas area vegetasi sedang, dan 53,33% luas area vegetasi  rendah  atau  tidak  sehat.  Daerah  yang  paling  tidak  sehat  memiliki  NDVI  -0,2006,  sedangkan daerah yang paling sehat memiliki nilai 0,6043.
Kata kunci: Band, Data citra, NDVI, Radiasi elektromagnetik, Sentinel-2

## PENDAHULUAN
Pemanfaatan  radiasi  elektromagnetik  dalam  penginderaan  jauh  memegang  peranan penting  dalam  pemodelan  kesehatan  vegetasi.  Radiasi  elektromagnetik  dapat memberikan informasi tentang kesehatan vegetasi dengan  radiasi  elektromagnetik  yang mencerminkan  interaksi  kompleks  antara  cahaya  matahari  dan  permukaan  bumi (Kurniadin  et  al.,  2022),  interaksi  yang  dimaksud  adalah  pemantulan  radiasi elektromagnetik  yang  dipancarkan  dari  permukaan  bumi  untuk  memperoleh  dan melakukan  analisis  tentang  informasi  permukaan  bumi.  Pemanfaatan  radiasi

## Kasuari: Physics Education Journal (KPEJ) Universitas Papua
Web: http://jurnal.unipa.ac.id/index.php/kpej
elektromagnetik  dengan  penerapan  teknologi  penginderaan  jauh  dan Normalized Difference  Vegetation  Index (NDVI)  menjadi  alat  dan  pendekatan  yang  efektif  dan penting untuk  mengetahui  kondisi  suatu  vegetasi pada  ekosistem tertentu (Singgalen et al.,  2023)(Latuconsina  et  al.,  2020)(Nadzirah  et  al.,  2022).  NDVI  memanfaatkan  citra spektral  dari  permukaan  bumi  untuk  mengukur  aktivitas  fotosintesis  dan  penilaian terhadap  kesehatan  vegetasi  (Lasaiba,  2022).  Namun,  penggunaan  radiasi elektromagnetik  tidak  hanya  memanfaatkan  NDVI  saja,  tetapi  juga  melibatkan pemahaman  mendalam  terhadap  aspek  gelombang  elektromagnetik  (Syaputra  & Soesanti,  2017)  dan  resolusi  spektral  (Suwargana,  2013)  yaitu  lebar  dan  banyaknya saluran yang dapat diserap oleh sensor penginderaan jauh. Semakin banyak saluran dan semakin detail warna yang bisa diambil, maka sensor dapat lebih baik memvisualisasikan objek.  Resolusi  spektral  ini  berkaitan  langsung  dengan  kemampuan  sensor  untuk  dapat mengidentifikasi objek.
Pemahaman  mendalam  tentang  gelombang  elektromagnetik  yang  direkam  oleh berbagai  band  pada  data  citra  satelit  menjadi  aspek  yang  krusial  dalam  penginderaan jauh.  Citra  satelit  menyediakan  informasi  spasial  yang  luas  dan  mendetail  tentang permukaan  bumi,  memungkinkan  analisis  yang  mendalam  terhadap  kondisi  lahan, vegetasi,  dan  fenomena  alam  lainnya.  Resolusi  spasial  tinggi  pada  band  seperti Near- Infrared (NIR) dan Red yang digunakan dalam pendekatan NDVI berguna memberikan informasi rinci mengenai kondisi vegetasi (Ginting & Faristyawan, 2020). Karakteristik spektral  tanaman  seperti  cahaya  NIR  yang  dipantulkan  oleh  daun  yang  sehat  dari aktivitas fotosentesis yang baik, menjadi dasar utama dalam interpretasi nilai NDVI dan identifikasi  vegetasi  sehat.  DVI  dapat  digunakan  untuk  melihat tingkat  kehijauan  suatu tanaman  dan  dapat  mengetahui  nilai  tutupan  dan  presentasi  vegetasi  pada  area  yang ditentukan  (Mahesti  et  al.,  2020).  Proses  pengolahan  citra  juga  melibatkan  koreksi atmosfer  untuk  menghilangkan  gangguan  dari  atmosfer  yang  dapat  mempengaruhi interpretasi data. Dengan menonjolkan peran pemanfaatan radiasi elektromagnetik sejak awal,  penelitian  ini  diarahkan  untuk  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam pemahaman dinamika vegetasi dan potensinya dalam berbagai konteks aplikatif.
Pentingnya  pemahaman  karakteristik  spektral  tanaman  menjadi  terlihat  pada  tahap awal pengolahan citra. Tanaman, sebagai objek dalam citra, memiliki kemampuan untuk memantulkan,  menyerap,  atau  menyebarkan  cahaya  pada  panjang  gelombang  tertentu. Oleh karena itu, pemahaman mendalam terhadap respons spektral tanaman, seperti daun yang  cenderung  memantulkan  cahaya  NIR,  menjadi  landasan  kritis  dalam  mengartikan nilai  NDVI  dan  mengidentifikasi  vegetasi  sehat.  Melalui  pendekatan  ini,  penelitian  ini diharapkan  tidak  hanya  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  pada  pemahaman dinamika vegetasi, tetapi juga membuka potensi aplikatif yang lebih luas, terutama dalam konteks manajemen lingkungan yang berkelanjutan.
Pemanfaatan  radiasi  elektromagnetik  dalam  penginderaan  jauh  bukan  hanya menghasilkan pemodelan kesehatan vegetasi yang akurat, tetapi juga membuka peluang untuk  meningkatkan  kebijakan  dan  tindakan  yang  lebih  efektif  dalam  menjaga keseimbangan  ekosistem  dan  menghadapi  tantangan  lingkungan.  Pada  penelitian, digunakan data citra satelit Sentinel-2 untuk memodelkan kondisi kesehatan vegetasi di area  penelitan  dan  luasannya  menggunakan  teknologi  penginderaan  jauh  dengan pendekatan  NDVI  (Segarra  et  al.,  2020).  Data  citra  Sentinel-2  sendiri  adalah  citra  dari satelit Sentinel-2 yang menyajikan data untuk kepentingan monitoring lahan (Kawamuna et  al.,  2017)  serta  pengamatan  vegetasi.  Melalui  pemodelan  ini  tidak  hanya  dapat dimanfaatkan untuk mengetahui kondisi vegetasi yang ada di area penelitian tetapi juga
dapat menjadi salah satu referensi untuk menjelaskan kondisi ekosistem di area tersebut berdasarkan kondisi vegetasinya.

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian dalam penelitian ini adalah penelitian yang bersifat  eksperimental dan kuantitatif dengan penerapan penginderaan jauh dalam pengambilan data citra satelit Sentinel-2.  Penggunaan  NDVI  sendiri  adalah  metode  kuantitatif  (Saleha  et  al.,  2023). NDVI  menghasilkan  nilai  numerik  yang  mengukur  tingkat  kesehatan  vegetasi  dan analisis  kuantitatif  digunakan  untuk  memahami  distribusi  dan  perubahan  dalam  nilai- nilai ini  (Izah et  al.,  2023). Penggunaan data citra satelit Sentinel-2 dan  analisis NDVI merupakan  pendekatan  penginderaan  jauh  (Nursaputra  et  al.,  2021)  yang  mana  dalam konteks ini penginderaan jauh melibatkan penggunaan data dari sensor di atas permukaan bumi untuk mendapatkan informasi tentang vegetasi (Herawati, 2020; Prayoga, 2017).
Tahapan yang dilakukan untuk  penelitian identifikasi  vegetasi dengan menggunakan analisis NDVI pada data citra satelit Sentinel-2 yaitu 1) penentuan area studi/penelitian ( Region  of  Interest  -  ROI )  yang  sesuai  dengan  tujuan  penelitian,  batas-batas  geografis dan luas area studi, 2) prapersiapan data, 3) pengolahan data, 4) pemodelan vegetasi dan analisis spasial.

## 1. Penentuan Area Penelitian
Area penelitian yang dipilih secara administratif terletak di kota Banjarmasin, provinsi Kalimantan  Selatan,  namun  tidak  berfokus  di  kota  Banjarmasin  saja  melainkan mencakup wilayah di sekitarnya dengan total  luas area sekitar 418772637.7169082 m 2 . Secara geografis area penelitian ini terletak di sekitar koordinat poligon dengan koordinat titik:
0: [114.52853481702739,-3.4285837166855293] 1: [114.7104958765977,-3.4285837166855293] 2: [114.7104958765977,-3.2421325864619535] 3: [114.52853481702739,-3.2421325864619535] 4: [114.52853481702739,-3.4285837166855293]

## 2. Prapemrosesan Data
Data  citra  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  citra  Sentinel-2 berdasarkan  titik  koordinat  area  penelitian  yang  telah  ditentukan.  Rentang  waktu  data citra  yang  digunakan  dari  tanggal  1  Januari  2022  higga  31  Desember  2022.  Kumpulan data  citra  sepanjang  tahun  2022  ini  dikompilasi  menjadi  satu  data  citra  yang  saling mengoreksi  antar  citra  sehingga  menghasilkan  data  citra  yang  utuh    atau  disebut  juga teknik image  collection (Liu  &  Hodgson,  2016).  Kemudian  melakukan  proses  koreksi geometrik  pada  citra  untuk  mereduksi  kesalahan  geometrik  yang  terjadi  pada  citra, sehingga  dihasilkan  citra  terkoreksi  geometrik.  Proses  penghilangan  tutupan  awan  juga dilakukan sehingga area yang diproses lebih jelas dan jernih.

## 3. Tahapan Pengolahan Data
Tahap pengolahan, dimana dilakukan penerapan algoritma NDVI sebagai berikut:
(1)
Keterangan: NIR = Band inframerah dekat (B8) RED = Band merah (B4)
Data  citra  yang  digunakan  adalah  jenis  citra  satelit  multispkektral  (Corbane  et  al., 2020). Diperlukan susunan komposisi band yang di modifikasi sesuai kebutuhan NDVI (nilai  radiometrik)  untuk  mendapatkan  data  citra  tingkat  kesehatan  vegetasi  yang diperlukan.  Nilai  radiometrik  yang  diberikan  kepada  NIR  adalah  band  8  (B8)  dengan panjang gelombang 835.1nm (S2A)/833nm (S2B) dan RED adalah band 4 (B4) dengan Panjang gelombang 664.5nm (S2A)/665nm (S2B). Nilai radiometrik B8 dalam Sentinel- 2 dipilih karena tanaman umumnya menyerap cahaya di  band NIR, dan sebagian besar tidak  memantulkannya,  oleh  karena  itu  B8  memberikan  informasi  yang  baik  tentang seberapa  banyak  cahaya  diserap  oleh  tanaman.  Kemudian  tanaman  juga  memantulkan cahaya di band merah (RED), sehingga B4 memberikan informasi tentang sejauh mana tanaman  memantulkan  cahaya  (Aklilu  Tesfaye  &  Gessesse  Awoke,  2021).  Selain menentukan  band  untuk  mendapatkan  citra  natural  NDVI,  juga  dibuat  kategori  warna lain  terhadap  citra  NDVI  yang  telah  diperoleh  dengan  rentang  cahaya  0-1  untuk memudahkan visualisasi terkait tingkat kesehatan vegetasi dengan berbagai kategori agar lebih mudah diamati.
Tabel 1. Kategori warna tingkat kesehatan vegetasi Warna Rentang Nilai NDVI Informasi Biru -1 s/d 0 Air/kandungan air Merah 0 s/d 0.39 Area non-vegetasi/vegetasi tidak sehat Kuning 0.39 s/d 0.6 Vegetasi sedang/jarang-jarang Hijau Gelap 0.6 s/d 1 Vegetasi sehat & rapat

## 4. Pemodelan Vegetasi dan Analisis Spasial
Pada  tahap  akhir,  dimunculkan  pemodelan  tingkat  kesehatan  vegetasi.  Tampilan tersebut  dilengkapi  dengan  visualiasasi  area-area  yang  menunjukan  kondisi  tingkat- tingkat kesehatan vegetasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Hasil Koreksi Geomterik dan Tutupan Awan
Koreksi geometrik proses cropping atau pemotongan citra dilakukan untuk membatasi daerah  kajian  proses  pengolahan  data  agar  pemrosesan  data  menjadi  lebih  ringan. Penghilangan  tutupan  awan  terhadap  data  citra  juga  dilakukan  agar  tidak  ada  kondisi vegetasi di area tersebut yang tidak dapat terlihat karena tertutup awan. Dari kumpulan kompilasi data citra yang sudah diakuisi ditentukan paramater 20% untuk awan, artinya hanya  kompilasi  data  citra  dengan  tutupan  awan  maksimal  20%  saja  yang  digunakan, sisanya  dieliminasi  (Corbane  et  al.,  2020),  hal  ini  perlu  dilakukan  agar  citra  yang diperoleh jelas  tidak tertutup awan. Secara teknis dari data citra satelit yang digunakan proses yang dilakukan adalah menghilangkan citra dengan persentase piksel berawan di atas 20%. Hasil pengoreksian geometrik dan tutupan awan dapat dilihat di Gambar 2.
Gambar 2. (a) Citra natural sebelum dikoreksi dan (b) sesudah citra dikoreksi Berdasarkan  Gambar  2  bagian  (b)  dapat  terlihat  area  penelitian  yang  sudah  terlihat jelas  dengan  sedikit  awan  yang  masih  menutupi  beberapa  titik  area.  Hal  ini  membuat sebagian besar area dapat terlihat kondisi vegetasinya dan memudahkan proses analisis di tahapan selanjutnya.

## 2. Hasil Perhitungan NDVI
Dari  hasil  pengolahan  data  citra  dengan  algoritma  NDVI  dan  komposisi  band  yang telah  ditetapkan.  Diperoleh  pemodelan  data  citra  tingkat  kondisi  vegetasi  di  area penelitian seperti pada Gambar 3.
Berdasarkan  Gambar  3  dapat  dilihat  hasil  pengolahan  data  citra  yang  menunjukan kondisi  vegetasi  di  area  tersebut.  Area  yang  berwarna  merah  mengindikasikan  area dengan  vegetasi  tidak  sehat  atau  non-vegetasi  (Lasaiba,  2022)(Purwanto,  2015).  Area dengan  warna  merah  adalah  area  terbangun  yang  lebih  didominasi  oleh  bangunan  dan sedikit  vegetasi.  Kalau diperhatikan lebih seksama,  pada pinggiran  sungai (warna  biru) justru didominasi warna merah yang artinya tidak banyak vegetasi disana padahal dekat dengan  sumber  air  tempat  tanaman  akan  mudah  untuk  berkembang  (Purwanto,  2015). Hal  ini  dapat  diasumsikan  bahwa  di  pinggiran  sungai  banyak  terjadi  aktivitas  manusia dan  banyak  bangunan-bangunan  disekitar  pinggiran  sungai  sehingga  sedikit  sekali tanaman  atau  vegetasi  yang  sehat  disana.  Namun  hal  ini  tentu  memerlukan  penelitian lebih lanjut.
(a)
(b)
Gambar 5. (a) Kondisi vegetasi di pinggiran dungai dan lahan terbangun (b) Perbesaran citra
Di  area  yang  berwarna  kuning  atau  hijau  terang  (pucat)  menunjukan  area  yang memiliki  tingkat  kepadatan  vegetasi  yang  sedang/jarang.  Area  tersebut  diindikasikan sebagai  area  yang  memiliki  vegetasi  namun  aktivitas  fotosintesisnya  rendah,  sehingga vegetasinya disana kurang sehat.
Terakhir adalah area yang berwarna hijau tua, area tersebut mengindikasikan tingkat kepadatan  tanaman  yang  tinggi  dengan  aktivitas  fotosintesis  yang  baik,  sehingga  dapat memantulkan  cahaya  dengan  warna  hijau  tua  dengan  jelas  yang  menunjukan  vegetasi sehat  (Purwanto,  2015).  Perbedaan  warna  yang  menujukan  kondisi  vegetasi  ini  adalah karena  refleksi  dari  tajuk  vegetasi  di  area  penelitian.  Refleksi  dari  tajuk  vegetasi  yang kecil  menyebabkan  warna  hijau  yang  muncul  di  citra  terlihat  lebih  terang  yang merepresentasikan vegetasi sedang/jarang, sebaliknya refleksi tajuk vegetasi yang tinggi memunculkan warna yang hijau tua pada area tersebut yang merepresentasikan vegetasi yang sehat. Sedangkan untuk air tidak merefleksikan tajuk karena bukan vegetasi.

## 3. Klasifikasi Kesehatan Vegetasi
Ditetapkan  rentang  nilai  NDVI  dalam  merepresentasikan  luas  lahan  berdasarkan kondisi  vegetasinya.  Dengan  menggunakan  kriteria  rentang  nilai  NDVI,  distribusi  luas area dalam berbagai kategori memberikan gambaran yang jelas tentang kondisi vegetasi di wilayah penelitian.
Tabel 2. Hasil Persebaran Kesehatan Vegetasi Rentang Nilai NDVI Kriteria Luas (m 2 ) Luas (%) -1 s/d 0 Air 20567626.13 3,42% 0 s/d 0.39 Non-vegetasi/vegetasi rendah 320923034.79 53,33% 0.39 s/d 0.6 Vegetasi sedang/jarang 75427032.37 12,52% 0.6 s/d 1 Vegetasi sehat & rapat 182782588.97 30,73%
Berdasarkan Tabel 2, telah dikelompokkan kondisi vegetasi berdasarkan rentang nilai NDVI  tertentu.  Rentang  nilai  ini  dapat  dianggap  sebagai threshold vegetasi  yang membantu  menunjukan  tingkatan-tingkatan  kondisi  kesehatan  vegetasi  dengan  jelas (Mahesti et al., 2019). Dari luas area penelitian ( 601,971,281.26 m 2 ), 12,52% adalah area dengan kondisi vegetasi sedang/jarang dengan rentang nilai NDVI 0,39 hingga 0,6, lalu 30,73% merupakan area dengan kondisi vegetasi sehat dengan nilai NDVI 0,6 hingga 1 dan  53,33%  merupakan  area  dengan  kondisi  vegetasi  rendah  atau  tidak  sehat  dengan rentang  nilai  NDVI  0  hingga  0,39  dan  3,42%  sisanya  adalah  air.  Dari  seluruh  area penelitian  yang  telah  diproses  dengan  pendekatan  NDVI,  nilai  minimumnya  adalah  - 0.2006  dan  nilai  maksimumnya  adalah  0.6040.  Angka-angka  ini  menunjukkan  bahwa nilai  NDVI  terendah  atau  area  dengan  vegetasi  paling  tidak  sehat  adalah  -0.2006, sementara area dengan vegetasi paling sehat memiliki nilai 0.6040. Hal ini menujukkan kondisi vegetasi yang ada di area penelitian tetapi juga dapat menjadi salah satu referensi untuk menjelaskan kondisi ekosistem di area tersebut berdasarkan kondisi vegetasinya.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat diperoleh kesimpulan dalam berbagai aspek sesuai yaitu:
1. Pada  proses  koreksi  geometrik  dilakukan  untuk  pemotongan  citra  dan  pembatasan area  penelitian  serta  meningkatkan  efisiensi  pemrosesan  data.  Penghilangan  tutupan awan  pada  data  citra  dilakukan  dengan  batasan  piksel  maksimal  20%  tutupan  awan untuk memastikan visualisasi kondisi vegetasi yang  jelas. Hasil visualisasi data citra berdasarkan  perhitungan  NDVI  dapat  dibagi  ke  dalam  kriteria  nilai  dengan  luas masing-masing  kategori.  Dari  total  luas  area  penelitian  yaitu  601,971,281.26  m 2 ,
sebesar 30,37% adalah luas area vegetasi sehat, 12,52% luas area vegetasi sedang, dan 53,33% luas area vegetasi rendah atau tidak sehat.
2. Diperoleh  kondisi  vegetasi  di  area  lahan  terbangun  atau  terdapat  banyak  aktivitas memiliki kondisi vegetasi yang tidak sehat. Asumsi ini perlu ditindaklanjuti di masa yang akan datang untuk membuktikan kebenarannya. Selain itu, perlu juga dilakukan analisis  lebih  lanjut  di  pinggiran  sungai  yang  menunjukkan  kondisi  vegetasi  yang tidak  sehat  meskipun  dekat  dengan  sumber  air.  Hal  ini  dapat  melibatkan  survei lapangan  untuk  memahami  aktivitas  manusia  dan  potensi  dampaknya  terhadap ekosistem Sungai.
3. Data  citra  yang  menunjukan  tingkat  kesehatan  vegetasi  dalam  penelitian  ini  adalah sebuah  model,  sehingga  kedepannya  perlu  dilakukan  validasi  lapangan  untuk memastikan  keakuratan  hasil  pengolahan  dengan  kondisi  vegetasi  yang  sebenarnya. Hal ini dapat dilakukan dengan pembandingan hasil lapangan dengan citra yang telah diolah.
4. Dari  aspek  keberlanjutannya,  perlu  pemantauan  periodik  menggunakan  citra  satelit untuk mengamati perubahan kondisi vegetasi. Ini dapat membantu dalam mendeteksi perubahan  yang  mungkin  terjadi  seiring  waktu  dan  mengidentifikasi  faktor-faktor penyebabnya.  Terakhir,  mengintegrasikan  data  dari  sumber  lain,  seperti  data  iklim, tanah,  atau  kegiatan  manusia,  untuk  memperoleh  pemahaman  yang  lebih komprehensif tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kesehatan vegetasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Aklilu Tesfaye, A., & Gessesse Awoke, B. (2021). Evaluation of the saturation property of  vegetation  indices  derived  from  sentinel-2  in  mixed  crop-forest  ecosystem. Spatial Information Research , 29 (1), 109 – 121. https://doi.org/10.1007/s41324-020- 00339-5
Corbane, C., Politis, P., Kempeneers, P., Simonetti, D., Soille, P., Burger, A., Pesaresi, M.,  Sabo,  F.,  Syrris,  V.,  &  Kemper,  T.  (2020).  A  global  cloud  free  pixel-  based image  composite  from  Sentinel-2  data. Data  in  Brief , 31 ,  105737. https://doi.org/10.1016/j.dib.2020.105737
Ginting, D. N. B., & Faristyawan, R. (2020). Deteksi Tipe  dan Perubahan Garis Pantai Menggunakan  Analisis  Digital  Citra  Penginderaan  Jauh. Geomatika , 26 (1),  17. https://doi.org/10.24895/jig.2020.26-1.977
Herawati,  E.  (2020).  Permodelan  Erosi  di  Daerah  Aliran  Sungai  dengan  Menggunakan Penginderaan Jarak Jauh. Researchgate.Net , April .
Izah,  A.,  Shafarani,  F.  K.,  Afrianto,  F.,  &  Permana,  M.  (2023).  Hubungan  Antara Kepadatan Vegetasi Dan Land Surface Temperature di Kabupaten Pasuruan. Jurnal Plano Buana , 4 (1), 12 – 21. https://doi.org/10.36456/jpb.v4i1.7533 Kawamuna, A., Suprayogi, A., & Wijaya, A. P. (2017). Jurnal Geodesi Undip Januari 2017  Analisis  kesehatan  Hutan  Mangrove  berdasarkan  Jurnal  Geodesi  Undip Januari 2017 . 6 , 277 – 284.
Kurniadin, N., Yani, M., Nurgiantoro, N., Annafiyah, A., Prasetya, F. V. A. S., Insanu, R. K., Wumu, R., & Suryalfihra, S. I. (2022). Deteksi Perubahan Suhu Permukaan Tanah dan Hubungannya dengan Pengaruh Albedo dan NDVI Menggunakan Data Satelit Landsat-8 Multitemporal di Kota Palu Tahun 2013 - 2020. Geoid , 18 (1), 82. https://doi.org/10.12962/j24423998.v18i1.13157
Lasaiba, M. A. (2022). Pemanfaatan Citra Landsat 8 Oli/Tirs Untuk Identifikasi Erapatan Vegetasi  Menggunakan  Metode  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI) Di Kota Ambon.  In Jurnal  Geografi  Geografi  dan Pengajarannya (Vol. 20,  Issue
1). https://doi.org/10.26740/jggp.v20n1.p53-65
Latuconsina,  R.,  Mardiatmoko,  G.,  &  Putuhena,  J.  D.  (2020).  Variation  of  Ndvi Vegetation  Index  in  Landscape  Change  of  Ambon  City,  Maluku  Province. Jurnal Hutan Pulau-Pulau Kecil , 4 (1), 1 – 13. https://doi.org/10.30598/jhppk.2020.4.1.1
Liu,  S.,  &  Hodgson,  M.  E.  (2016).  Satellite  image  collection  modeling  for  large  area hazard  emergency  response. ISPRS  Journal  of  Photogrammetry  and  Remote Sensing , 118 , 13 – 21. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.04.007
Mahesti, T., Umar, E., Ariadi, A., Prasetyo, S. Y. J., & Fibriani, C. (2020). Identifikasi Perubahan Tutupan Vegetasi dan Curah Hujan Kabupaten Semarang Menggunakan Citra Saltelit Lansat 8. Indonesian Journal of Modeling and Computing , 3 (1), 30 –
42.
Mahesti,  T.,  Umar,  E.,  Ariadi,  A.,  Yulianto,  S.,  Prasetyo,  J.,  Fibriani,  C.,  Studi,  P., Sistem,  M.,  Informasi,  F.  T.,  Kristen,  U.,  Wacana,  S.,  &  Barat,  U.  (2019). Identifikasi  Perubahan  Tutupan  Vegetasi  dan  Curah  Hujan  Kabupaten  Semarang Menggunakan Citra Saltelit Lansat 8 .
Nadzirah,  R.,  Indarto,  I.,  &  Brillyansyah,  D.  F.  (2022).  Klasifikasi  Penggunaan  Lahan Kelas Sawah Berbasis Data Citra Sentinel-2 dengan Algoritma MLC: Studi Kasus Kabupaten Jember Tahun 2019. Jurnal Ilmiah Rekayasa Pertanian Dan Biosistem , 10 (1), 24 – 38. https://doi.org/10.29303/jrpb.v10i1.319
Nursaputra, M., Halimah Larekeng, S., Siady Hamzah, A., Subhan Mustari, A., Rahman Arif, A., Prio Ambodo, A., Lawang, Y., Ardiansyah Program Studi Kehutanan, A., &  Nursaputra  Program  Studi  Kehutanan,  M.  (2021).  Pemanfaatan  Penginderaan Jauh Dalam Penilaian Keberhasilan Reklamasi  di  Lahan Pasca Tambang PT. Vale Indonesia. Jurnal  Pengelolaan  Sumberdaya  Alam  Dan  Lingkungan  (Journal  of Natural Resources and Environmental Management) , 11 (1), 39 – 48. Prayoga,  M.  P.  (2017).  Analisis  Spasial  Tingkat  Kekeringan  Wilayah  Berbasis Penginderaan  Jauh  dan  Sistem  Informasi  Geografis. Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember , 1 – 96.
Purwanto,  A.  (2015).  Pemanfaatan  Citra  Landsat  8  Untuk  Identifikasi  Normalized Difference Vegetation Index ( NDVI ) di Kecamatan Silat Hilir Kabupaten Kapuas Hulu. Edukasi , 13 (1), 27 – 36.
Saleha, A. N., Cahyadi, F. D., & Sasongko, A. S. (2023). Perubahan Lahan Mangrove di Pesisir  Utara  Teluk  Banten. Journal  of  Marine  Research , 12 (4),  727 – 736. https://doi.org/10.14710/jmr.v12i4.40294
Segarra, J., Buchaillot, M. L., Araus, J. L., & Kefauver, S. C. (2020). Remote sensing for precision  agriculture:  Sentinel-2  improved  features  and  applications. Agronomy , 10 (5), 1 – 18. https://doi.org/10.3390/agronomy10050641
Singgalen,  Y.  A.,  Pariwisata,  P.  S.,  Katolik,  U.,  Atma,  I.,  Utara,  K.  K.,  Utara,  K.  H., Utara, P. M., Lahan, P., & Analysis, S. (2023). Penerapan Metode Spatio-Temporal Analysis dalam Analisis Dinamika Tutupan dan Penggunaan Lahan Berbasis NDVI dan  NDWI. KLIK:  Kajian  Ilmiah  Informatika  dan  Komputer , 4 (2),  1052 – 1061. https://doi.org/10.30865/klik.v4i2.1313
Suwargana,  N.  (2013).  TSuwargana,  N.  (2013).  Temporal  Dan  Spektral  Pada  Citra Satelit Landsat, Spot Dan Ikonos. Jurnal Ilmiah Widya, 1(2), 167 – 174.emporal Dan Spektral  Pada  Citra  Satelit  Landsat,  Spot  dan  Ikonos. Jurnal  Ilmiah  Widya , 1 (2), 167 – 174.
Syaputra, R., & Soesanti, I. (2017). Teknologi  dan Aplikasi Elektromagnetik. In LP3M UMY Yogyakarta .