Journal of Natural Resources and Environmental Management
9 (4):  929-945. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.9.4. 929-945
E-ISSN: 2460-5824 http://journal.ipb.ac.id/index.php/jpsl

## Pemanfaatan Citra VIIRS untuk Deteksi Asap Kebakaran Hutan dan Lahan di Indonesia

## Utilization of VIIRS Image for Detection of Forest and Land Fire in Indonesia

## Any Zubaidah, Sayidah Sulma, Suwarsono, Indah Prasasti
Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) Jl. KALISARI No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur, 13710, Indonesia
Article Info: Received: 04 - 06 - 2018 Accepted: 24 - 05 - 2019
Keywords: VIIRS image, composite, detection, forest and land fire, smoke haze.

## Corresponding Author:
Any Zubaidah Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN); Tel. +62-21-8710065 Email: any.zubaidah@lapan.go.id/ atau baidah_any@yahoo.com
Abstract : The observation of smoke because of land and forest fires in some regions in Indonesia mostly use the composite image visually. This study aims to develop the detection model of forest and land fire smoke using a digital analysis, which will be faster in supporting spatial information on emergency response in monitoring forest and land fire smoke. The method used is multi- threshold  method  and  compare  it  with  the  existing  model  that  is  by modification of method Li et al . (2015). The data used is Suomi NPP-VIIRS satellite imagery. The results concluded that the VIIRS image can be used to detect the smoke and smoke distribution of forest fire and digital smoke. The multi-threshold  model  uses  reflectance  data  obtained  from  the  M4  visible channel, and the brightness temperature data obtained from the LWIR VIIRS M14 channel, with an average accuracy of 82.2% with a Commision error of 9.8% and an Ommision error of 10%. While the model of modification Li is based only on reflectance of visible-channel data i.e. channel M1, M2, M3, and SWIR VIIRS M11 channel, which has an average accuracy of 72.3% with a  Commision  error  of  0.3%  and  an  Ommision  error  of  27.4%.  The  multi- threshold model is a model that has the potential to be applied to detect forest and land fire smoke.
How to cite (CSE Style 8 th Edition):
Zubaidah A, Sulma S, Suwarsono, Prasasti I. Pemanfaatan citra VIIRS untuk deteksi asap kebakaran hutan dan lahan di Indonesia. JPSL 9 (4):  929-945. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.9.4. 929-945.

## PENDAHULUAN
Salah satu dampak kebakaran hutan/lahan yang sangat merugikan adalah gangguan kabut asap. Kabut asap, selain  menyebabkan  gangguan  pada  kesehatan  manusia  akibat  subtansi  yang  beracun  (Tie et  al .  2009), penerbangan,  juga  sebarannya  dapat  mengganggu  hubungan  antar  negara  terutama  jika  melintasi  batas  negara (Tacconi  2003).  Oleh  karena  itu,  pemantauan  jelajah  sebaran  kabut  asap  tersebut  penting  dilakukan  dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh, seperti VIIRS.
LAPAN  dalam  penyediaan  informasi  tanggap  darurat  bencana  kebakaran  hutan  dan  lahan  telah menggunakan citra komposit RGB dari data AVHRR (NOAA), MODIS (Terra dan  Aqua), Landsat 8 OLI dan SPOT 6 untuk pemantauan sebaran kabut asap. Zubaidah et al. (2014) dan Priyatna et al. (2014) telah menggunakan  citra  komposit  MODIS  secara  visual  untuk  pengamatan  kabut  asap  di  beberapa  wilayah  di Indonesia.  Citra  komposit  ini  dapat  digunakan  untuk  membedakan  secara  visual  asap  dari  tutupan  lainnya seperti vegetasi, awan dan air. Namun, pendekatan ini hanya dapat memberikan informasi dasar tentang asap, tetapi  tidak  dapat  digunakan  dalam  prosedur  deteksi  asap  secara  otomatis.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini
mencoba mengenali karakteristik spektral kabut asap guna membangun model deteksi dan/atau identifikasi kabut asap dari data VIIRS.
Beberapa  penelitian  terdahulu  telah  mengaplikasikan  citra  penginderaan  jauh  untuk  mendeteksi  asap kebakaran  hutan/lahan.  Pendekatan  yang  paling  sering  digunakan  adalah  dengan  membuat  citra  komposit RGB true atau false color composit. Chung dan Le (1984) mendeteksi kabut asap kebakaran yang terjadi di hutan Canada menggunakan citra komposit false color RGB kombinasi kanal 1, 2 dan 4 dari citra AVHRR. Chung  dan  Kim  (2008)  juga  menggunakan  teknik  yang  sama  yang  dilakukan  oleh  Chung  dan  Le  (1984) namun lokasinya di Korea Utara dan Korea Selatan. Identifikasi kabut asap dapat dilakukan menggunakan citra komposit MODIS RGB true color gabungan kanal 1, 4 dan 3.
Dalam  perkembangan  selanjutnya,  upaya  pengembangan  metode  deteksi  asap  secara  otomatis  yang akurat juga dilakukan antara lain melalui pendekatan multi-threshold yang didasarkan pada perbedaan sifat fisik  antara  asap  dan  tipe  tutupan  lainnya  seperti  vegetasi,  awan  dan  air.  Secara  umum  metode  ini menggunakan ambang batas untuk mengecek semua piksel secara otomatis untuk memisahkan piksel non- asap  setahap  demi  setahap  (Li et  al. 2015).  Deteksi  asap  secara  otomatis  atau  digital  juga  dilakukan  oleh Baum dan Trepte (1999) yang membangun metode kelompok threshold dari nilai reflektansi dan brightness temperature ( BT ) dari citra AVHRR untuk identifikasi dan memisahkan objek awan, api, asap dan salju di wilayah  Amerika  Tengah.  Metode  ini  menerapkan  kelompok threshold secara  bersamaan  untuk mengkelaskan masing-masing piksel, atau tidak secara berurutan. Masih menggunakan data AVHRR, Li et al .  (2001)  mengembangkan  metode  deteksi  asap  dengan  menggabungkan  antara  metode Artificial  Neural Network dan  teknik multi-threshold .  Kedua  metode  ini  dapat  diterapkan  secara  bersamaan  atau  terpisah tergantung  pada  ukuran  asap  dan  citra.  Selanjutnya,  algoritma  yang  diperoleh  dibandingkan  dengan  data Hotspot  dan  data  indeks  aerosol  TOMS.  Xie et  al .  (2007)  mengembangkan  metode multi - threshold menggunakan 8 kanal citra MODIS untuk membedakan kabut asap dengan tutupan lahan lainnya seperti asap, vegetasi  dan  salju  di  wilayah  timur  Amerika.  Sejumlah  ujicoba  dilakukan  dalam  penelitian  tersebut  untuk memisahkan piksel non-asap secara bertahap, kemudian algoritma multi-threshold divalidasi menggunakan citra komposit true color .  Zhao et al . (2010) melakukan deteksi debu dan asap kebakaran berdasarkan ujicoba nilai threshold spektral  dan  spasial  bersama  dengan  beberapa  tekstur  keseragaman  dari  reflektansi  dan BT citra  MODIS.  Algoritma  yang  dibangun  memungkinkan  untuk  deteksi  asap  tebal,  baik  yang  ada  di  atas permukaan darat maupun air. Namun demikian, algoritma ini masih memiliki kekurangan, yakni kurang baik digunakan  untuk  deteksi  asap  tipis  karena  sinyal  aerosol  yang  relatif  lemah.    Algoritma  ini  dapat  pula diaplikasikan pada citra multi kanal lainnya, seperti EOS, VIIRS dan GOES-R. Sementara Li et al . (2015) membangun algoritma yang lebih fleksibel dan otomatis untuk identifikasi asap menggunakan data MODIS berdasarkan metode back-propagation neural network (BPNN).
Berakhirnya masa operasi MODIS dan munculnya satelit generasi baru yang membawa sensor VIIRS menjadikan tantangan dalam upaya memanfaatkan kanal-kanal yang dimilikinya. Oleh karena itu, penelitian ini  ditujukan  untuk  menggali  potensi  pemanfaatan  kanal-kanal  VIIRS  guna  mengembangkan  algoritma deteksi  sebaran  asap  kebakaran  hutan/lahan.  Hal  ini  dilakukan  guna  mengantisipasi  berakhirnya  masa pengoperasian data MODIS.
VIIRS merupakan kependekan dari Visible and Infrared Imaging Radiometer Suite. VIIRS merupakan salah satu sensor yang dibawa oleh satelit Suomi-NPP ( National Polar - orbiting Operational Environmental Satellite System Preparatory Project ) yang diluncurkan pada tanggal 28 Oktober 2011. Sensor VIIRS terdiri atas enam belas kanal resolusi moderate (M-Bands) mulai dari M 1 hingga M 16 , satu kanal Band Day/Night (DNB), dan lima kanal imagery resolusi tinggi (I-Bands) yaitu I1 hingga I5. Menurut Seaman (2013) dan Lee e t  al. (2006),  data  VIIRS  merupakan  kelanjutan  dari  tiga  instrumen  satelit,  yakni: National  Oceanic  and Atmospheric  Administration (NOAA) Advanced  Very  High  Resolution  Radiometer (AVHRR), Moderate Resolution  Imaging  Spectroradiometer (MODIS),  dan Defense  Meteorological  Satellite  Program (DMSP) Operational Linescan System (OLS).
Sensor  VIIRS  dapat  digunakan  untuk  berbagai  macam  aplikasi  pemantauan  secara  global  di  wilayah daratan, lautan, dan parameter atmosfer lainnya, seperti badai topan, deteksi kebakaran hutan/lahan, asap, dan aerosol  atmosfer.  Sensor  VIIRS  memiliki  kesamaan  dengan  satelit-satelit  sebelumnya,  seperti:  AVHRR, OLS, MODIS, SeaWiFS. Sensor VIIRS terdiri dari 22 kanal dengan liputan kanal spektral sebesar 412 nm hingga 12 μm, kanal imagery dengan resolusi nadir sekitar ~ 375 meter dalam lima kanal, yakni Imagery 1 hingga Imagery 5. Luas liputan satu citra sebesar 3000 km, dengan resolusi spasial: 370/740 m.  Informasi mengenai  karakteristik  teknis  dari  sensor  VIIRS  yang  terdiri  dari bandwidth , band  explanation , spatial resolution , hingga pemanfaatan yang paling utama daripada data VIIRS ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Informasi mengenai karakteristik teknis masing-masing kanal dari sensor VIIRS, Sumber NOAA.
Sumber: NOAA (2014), Lee et al. (2006).

## Zubaidah A, Sulma S, Suwarsono, Prasasti I
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritma untuk mendeteksi asap kebakaran hutan/lahan dari  data  VIIRS.  Algoritma  ini  dikembangkan  berdasarkan  metode multi-threshold .  Sebagai  pembanding, penelitian ini juga menggunakan algoritma Li et al . (2015) dan Zhao et al . (2010) yang dimodifikasi agar dapat diterapkan di wilayah Indonesia. Selanjutnya, deteksi asap kebakaran hutan/lahan didasarkan pada model yang terbaik  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini.  Walaupun,  pada  aplikasinya  harus  dievaluasi  agar  dapat dioperasionalkan.

## METODE

## Data
Data utama yang digunakan dalam penelitian ini adalah data VIIRS bulan Oktober 2015. Pemilihan data yang digunakan didasarkan pada adanya indikasi asap kebakaran hutan/lahan. Data VIIRS perekaman tanggal 4 Oktober 2015 digunakan dalam penentuan model deteksi asap kebakaran hutan/lahan, sedangkan data VIIRS lainnya tanggal 10, 11, dan 15 Oktober 2015 yang terindikasi asap digunakan dalam aplikasi modelnya.
Data VIIRS diperoleh dari Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh  – LAPAN dalam format HDF h5. Data ini merupakan  data level SDR ( Sensor Data Record ) yang didalamnya sudah  tersimpan informasi geolocation dan data sudah terkonversi menjadi nilai radian, reflektansi, dan/atau suhu kecerahan ( Brightness Temperature= BT ). Kanal yang diolah meliputi data resolusi moderat M 1 sampai dengan M 16 yang disertakan dengan file geolocation GMTCO. Selain itu, digunakan pula data hotspot (MODIS, dan VIIRS) harian pada bulan Oktober 2015 sebagai informasi yang mendukung bahwa wilayah tersebut terindikasi terjadi kebakaran hutan/lahan. Prasasti et al . (2012), menyebutkan bahwa hotspot merupakan alat yang dapat dipercaya untuk deteksi kebakaran hutan dan lahan.
Peta  batas  Administrasi  Provinsi  wilayah  Indonesia  yang  diperoleh  dari  Badan  Informasi  Geospasial digunakan untuk menentukan batas-batas administrasi Provinsi.

## Metode Pengolahan Data

## Pengolahan awal citra
Pengolahan  awal  meliputi  koreksi  geometrik  menggunakan  VIIRS  Conversion  Toolkit  dengan mengambil informasi geolocation dari file GMTCO, sekaligus dapat diekstrak nilai reflektansi dan nilai BT dari  setiap  kanal.  Kanal  M 1 sampai  dengan  kanal  M 11 memuat  nilai  reflektansi,  dan  sedangkan  kanal  M 12 sampai dengan kanal M 16 memuat nilai BT .
Proses selanjutnya dilakukan pemotongan citra sesuai wilayah Indonesia (khususnya di Pulau Sumatera dan  Kalimantan)  dan  dibuat  citra  komposit  RGB  3-2-1  dan  atau  komposit  RGB  10-7-2.  Selanjutnya  citra komposit tersebut digunakan dalam pengambilan training sampel atau area untuk masing-masing obyek (asap dan non asap) guna kepentingan klasifikasi obyek asap dan non asap. Selanjutnya, dari hasil klasifikasi masing- masing obyek asap dan non asap (awan, vegetasi, dan air) ditentukan pola reflektansi dan BT masing-masing obyek tersebut.

## Pengembangan model deteksi asap kebakaran hutan dan lahan berdasarkan teknik multi-threshold
Model  deteksi  asap  kebakaran  hutan/lahan  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  terlebih  dulu menganalisis spektral obyek asap dan non asap. Analisis spektral obyek asap dan non asap ini dilakukan untuk memilih kanal yang tepat guna mengidentifikasi obyek asap dan membedakannya dengan obyek lain. Secara kuantitatif, untuk tujuan analisis kemampuan masing-masing kanal tersebut terhadap variasi antara dua obyek dapat dilakukan dengan menghitung nilai normalized distance (D).  Nilai D dihitung dengan persamaan berikut (Kaufman and Remer, 1994; Li et al. 2014; Li et al . 2015):
(1) dengan µ 1 dan µ 2 adalah nilai rata-rata obyek 1 dan obyek 2, sementara σ 1 dan σ 2 adalah standar deviasi dari obyek 1 dan obyek 2. Semakin besar nilai D, maka perbedaan dari kedua obyek makin besar sehingga akan semakin mudah membedakan antara obyek 1 dan obyek 2.
Selanjutnya,  pengembangan  algoritma  deteksi  asap  kebakaran  hutan/lahan  berdasarkan  teknik Multi- threshold ini  dilakukan  berdasarkan  nilai threshold reflektansi  obyek  dari  kanal-kanal  yang  terpilih  untuk mendeteksi asap. Kanal-kanal tersebut dipilih berdasarkan nilai D paling tinggi di antara kelas-kelas obyek. Secara statistik, nilai threshold dapat diukur dari nilai rata-rata (µ) dan deviasi standar (σ) reflektansi obyek yang digunakan untuk deteksi asap. Berdasarkan asumsi distribusi normal, nilai threshold yang dipilih adalah (µ ± 2σ). Disamping itu, apabila terdapat kemiripan karakteristik reflektansi antara asap tipis dan awan tipis, maka perlu dilakukan pemisahan lebih lanjut menggunakan nilai BT kanal inframerah thermal. Oleh karena itu, perhitungan nilai D guna penentuan nilai threshold dilakukan pula pada nilai BT obyek asap dan obyek lainnya.
Deteksi Asap dengan Modifikasi Model Li et al. (2015)
Selain dengan teknik multi-threshold tersebut, penelitian ini juga membandingkan   dengan model lain, yaitu dengan model Li et al. (2015) yang dimodifikasi. Maksud dimodifikasi disini adalah penyesuaian kanal- kanal MODIS yang digunakan oleh Li et al . (2015) terhadap kanal-kanal pada VIIRS seperti dijelaskan dalam paragraf  selanjutnya.  Algoritma  Li et  al .  (2015)  merupakan  hasil  modifikasi  dari  model-model  algoritma sebelumnya yang telah dikembangkan oleh Xie et al . (2007) dan Wang et al . (2007). Selanjutnya formulasi algoritma yang digunakan Li et al . (2015) adalah sebagai berikut: 0.4 ≤ (R 8 – R 19 ) / (R 8 + R 19 ) ≤0.85 (R 9 – R 7 ) / (R 9 + R 7 ) ≥ 0.3 (2)
(R 8 – R 3 ) / (R 8 + R 3 ) ≤ 0.09 R 8 ≥0.09 dengan R i adalah reflektansi kanal ke-i untuk data MODIS.
Dalam  penelitian  ini,  hasil  modifikasi  algoritma  Li et  al .  (2015)  dengan  menggunakan  data  VIIRS formulasi algoritmanya menjadi: 0.4 ≤ (M 1 – M 7 ) / (M 1 + M 7 ) ≤ 0.85 (M 2 – M 11 ) / (M 2 + M 11 ) ≥ 0.3 (3)
(M 1 – M 3 ) / (M 1 + M 3 ) ≤ 0.09 M 1 ≥ 0.09 dengan M i adalah reflektansi band ke-i untuk data VIIRS, sehingga kanal R i pada MODIS disesuaikan dengan kanal M i pada VIIRS.

## Uji Akurasi Model
Akurasi  model  deteksi  sebaran  asap  kebakaran  hutan/lahan  dari  data  VIIRS  ini  dilakukan  dengan  cara membandingkan hasil kedua model; model multi-threshold dan modifikasi model Li et al . (2015), dengan hasil delineasi obyek asap dan non asap berdasarkan interpretasi visual pada data tanggal yang sama. Sama seperti yang dilakukan oleh Zubaidah et al. (2017), penelitian ini juga menggunakan formula berikut ini untuk menguji akurasi model, yakni:
a) Overall Accuration (%) = Ʃluas Corr / Ʃluas ( Corr+Comm+Omm )*100
b) Commission error (%) = Ʃluas Comm / Ʃluas ( Corr + Comm + Omm )*100
c) Omission error (%) = Ʃluas Omm / Ʃluas ( Corr + Comm + Omm ) *100

## Zubaidah A, Sulma S, Suwarsono, Prasasti I
dimana Corr = Correction yaitu luas area  asap kebakaran yang terdeteksi benar, Comm = Commision  error yaitu luas area asap kebakaran yang terdeteksi salah dikarenakan obyek non asap juga terdeteksi sebagai asap, sedangkan Omm = Ommision error adalah luas area asap kebakaran yang terdeteksi salah dikarenakan obyek asap terdeteksi sebagai non asap.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengolahan awal data
Citra  VIIRS  yang  digunakan  dalam  pengembangan  model  adalah  citra  tanggal  4  Oktober  2015. Selanjutnya pada citra ini dilakukan pengolahan awal. Citra VIIRS hasil pengolahan awal disimpan dalam file dengan  format  namafile.ers,  yang  dapat  dibaca  dalam  berbagai  perangkat  lunak  pengolahan.  File  tersebut terdiri 16 kanal (M 1 hingga kanal M 16 ). Kanal M 1 hingga M 11 berisi nilai reflektansi, sedangkan pada kanal M 12 hingga M 16 berisi nilai-nilai BT .
Secara  alami  mata  manusia  hanya  mampu  mendeteksi  gelombang  elektromagnetik  dengan  panjang gelombang  antara  0,4  sampai  dengan  0,7  µm,  yang  dikenal  sebagai  sinar  tampak.  Pada  selang  panjang gelombang inilah konsep  warna digunakan untuk mengasosiasikan obyek  yang diamati oleh mata manusia. Panjang gelombang tampak terdiri dari tiga 3 warna dasar; merah (R), hijau (G), dan biru (B) (Planologi, 2013).
Citra  komposit  merupakan  gabungan  tiga  kanal  (R-G-B)  yang  mampu  menampilkan  keunggulan  dari masing-masing  kanal  penyusunnya.  Dengan  demikian,  keterbatasan  mata  yang  kurang  mampu  dalam membedakan gradasi warna dapat lebih mudah dipahami perbedaan warnanya melalui citra komposit tersebut. Selanjutnya citra komposit ini digunakan untuk membedakan obyek asap dan non asap secara visual.
Gambar 1 merupakan citra komposit R-G-B kombinasi kanal 10-7-2 dari data VIIRS yang disebut sebagai true  color komposit.  Gambar  2  merupakan  tampilan  citra  komposit  warna  lain,  dengan  tujuan  untuk menonjolkan tampilan asap lebih jelas yaitu R-G-B kombinasi kanal 3-2-1. Citra tersebut di- overlay (tumpang susun) dengan data hotspot dari data VIIRS pada tanggal yang sama 4 Oktober 2015 (titik warna merah), untuk memastikan bahwa asap berasal dari kebakaran yang diindikasikan oleh adanya hotspot.
Gambar 1 Citra Komposit RGB 10-7-2 dari
data VIIRS Tanggal 4 Oktober 2015.
Gambar 2 Citra Komposit RGB 3-2-1 dari data
VIIRS Tanggal 4 Oktober 2015.
Secara visual, pada citra komposit 10-7-2, asap menunjukkan warna putih kekuning-kuningan, sedangkan pada citra komposit 3-2-1 berwarna putih ke coklat-coklatan. Selanjutnya berdasarkan citra komposit tersebut dilakukan  pengambilan training  area untuk  masing-masing  obyek  (asap  dan  non  asap),  dan  dibuat klasifikasinya yang diuraikan pada penjelasan berikut.
ASAP
ASAP

## Analisis Spektral Obyek Asap dan non Asap
Analisis  spektral  obyek  asap  dan  non  asap  didasarkan  pada  hasil  klasifikasi  obyek  asap  dan  non  asap (vegetasi,  awan,  dan  air).  Dari  hasil  ekstraksi  nilai  spektral  masing-masing  obyek  asap  dan  non  asap  pada masing-masing kanal diperoleh pola spektral obyek asap dan non asap. Gambar 3 merupakan contoh beberapa training area dari obyek asap dan non asap (vegetasi, awan dan air).
Gambar 3 Contoh traning sampel asap, vegetasi, awan, air.
Selanjutnya, selain ekstraksi nilai reflektansi obyek asap dan non asap diekstraksi pula nilai BT . Ekstraksi nilai reflektansi dan nilai BT dilakukan untuk 11 tipe training  area ,  yakni:  kelas  asap tebal di atas daratan (asapd_tb), asap tipis di atas daratan (asapd_tps), asap tipis di atas lautan (asapl_tps), awan tebal di atas daratan (awand_tb), awan tipis di atas daratan (awand_tps), awan tebal di atas lautan (awanl_tb), awan tipis di atas lautan (awanl_tps),  air laut, vegetasi, asap tebal di atas daratan bercampur awan tebal (asapd_tb_awantb), dan asap tipis di atas daratan bercampur awan tebal (asapd_tps_awantb). Pola reflektansi asap dan non asap pada masing-masing kanal VIIRS yang diperoleh ditunjukkan pada Gambar 4, sedangkan pola BT ditunjukkan pada Gambar 5. Penelitian ini merupakan kelanjutan dari penelitian yang dilakukan oleh  Zubaidah et al . (2017). Dari hasil penelitian awal yang dilakukan oleh Zubaidah et al . (2017) tersebut telah ditunjukkan bahwa pola spektral  reflektansi  dan BT asap  kebakaran  hutan/lahan  dari  data  Soumi  NPP-VIIRS  dapat  digunakan  lebih lanjut untuk pengembangan model deteksi asap.
Berdasarkan  pola  reflektansi  pada  Gambar  4  dan  Gambar  5,  secara  umum  menunjukkan  bahwa  pada kanal-kanal visibel (M 1 hingga M 5 ) nilai reflektansi obyek asap lebih  rendah dari obyek awan tebal baik di darat maupun di laut, namun lebih tinggi dari nilai reflektansi vegetasi dan air. Sementara itu, nilai reflektansi awan tipis dan asap tipis baik di darat maupun di laut memiliki nilai reflektansi yang tumpang tindih, berarti kenampakan secara visual antara asap tipis dan awan tipis sulit dibedakan. Menurut Gao et al . (2007), sulit membedakan antara asap kebakaran ( smoke plume ) dengan awan. Hal ini dikarenakan keduanya mempunyai karakteristik  (reflektivitas  tinggi)  yang  relatif  sama.  Akan  tetapi,  awan  mempunyai BT yang  sangat  rendah pada kanal-kanal inframerah gelombang panjang. Selain itu, asap dan awan pada atmosfir bawah mempunyai sifat yang mirip, sehingga akan terdapat kesalahan dalam klasifikasi.
Nilai reflektansi  kanal 6 (M 6 ) dan 9 (M 9 ) tidak digunakan dalam analisis ini. Hal  ini dikarenakan  nilai reflektansi semua obyek; baik asap dan non asap, terpusat pada nilai yang relatif tidak berbeda. Akan tetapi jika  dilihat  dari  pola BT asap  tipis  memiliki  nilai BT yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  awan  tipis. Selanjutnya, berdasarkan pola reflektansi dan BT beberapa obyek tersebut, maka kemampuan masing-masing kanal dapat dikaji lebih lanjut untuk analisis dan pengembangan model/algoritma deteksi asap.
ASAP VEGETASI AWAN AIR
Gambar 4 Pola Reflektansi obyek asap (tipis,
tebal), dan non asa p . Gambar 5 Pola BT obyek asap (tipis, tebal), dan non asap.

## Perhitungan Normalized Distance (D) data VIIRS tanggal 4 Oktober 2015
Normalized distance digunakan untuk menganalisis kemampuan masing-masing kanal dari variasi antara dua kelas obyek, misal obyek asap dan non asap. Nilai D dari data VIIRS ini dihitung berdasarkan formula (1) di atas  sehingga diperoleh nilai D untuk reflektansi  (Tabel  2) dan  nilai D untuk BT (Tabel 3), kolom kanal maks adalah nilai kanal yang maksimum pada nilai D masing-masing untuk nilai kanal reflektansi (Tabel 2) dan kanal BT (Tabel 3). Pada Tabel 2 dan 3 yang dimaksud dengan kanal maks adalah kanal yang mempunyai nilai maksimum reflektansi dan BT paling tinggi dibandingkan kanal-kanal yang digunakan dalam ekstraksi nilai reflektansi dan BT pada setiap obyek.
Berdasarkan  Tabel  2,  pasangan  obyek  asap  tebal  di  darat  (Asapd_tb)  dengan  awan  tebal  di  darat (awand_tb) memiliki nilai D tertinggi pada kanal M 1 , sedangkan dengan obyek vegetasi pada kanal M 4 dan dengan obyek air pada kanal M 3 .
Obyek asap tipis dengan obyek awan tipis baik di darat maupun di laut (asapd_tps dan asapl_tps) dengan obyek awan tipis baik di darat maupun di laut memiliki nilai D tertinggi pada kanal M 11 , dengan obyek vegetasi pada  kanal  M 4 dan  dengan  obyek  air  pada  kanal  M 7 .  Sementara  untuk  obyek  asap  bercampur  awan  tebal (asapd_tb_awan) dengan awan tebal (awand_tb) memiliki nilai D tertinggi pada kanal M 1 .
Tabel 2 Normalized Distance (D) untuk nilai Reflektansi.
Nilai D untuk Reflekktansi M1 M2 M3 M4 M5 M7 M8 M10 M11 Kanal Maks. Asapd_tb_vs_Awand_tb 3,085 2,699 2,288 1,970 1,675 1,670 1,262 0,310 1,937 M1 Asapd_tb_vs_Vegetasi 4,672 6,623 8,118 8,283 7,500 2,031 1,382 2,282 1,571 M4 Asapd_tb_vs_Air 6,732 9,054 10,368 9,932 7,652 6,782 5,161 3,729 2,292 M3 Asapl_tps_vs_Awanl_tps 0,041 0,091 0,164 0,199 0,131 0,022 0,315 0,333 0,968 M11 Asapd_tps_vs_Awand_tps 0,264 0,078 0,016 0,024 0,085 0,571 0,907 0,298 1,236 M11 Asapd_tps_vs_Vegetasi 2,872 3,564 4,068 4,085 3,848 0,719 0,290 0,875 0,838 M4 Asapd_tps_vs_Air 3,606 4,226 4,607 4,645 3,883 4,733 4,366 3,291 1,529 M7 Asapd_tb_Awan_vs_Awand_tb 1,792 1,448 1,165 0,961 0,778 0,760 0,088 1,181 0,305 M1 Asapd_tps_Awan_vs_Awand_tb 1,704 1,327 1,054 0,861 0,716 0,691 0,082 1,238 0,726 M1
Tabel 3 Normalized Distance (D) untuk nilai BT. Nilai D untuk Reflektansi M12 M13 M14 M15 M16 Kanal Maks Asapd_tb_VS_Awand_tb 1,01 1,748 1,804 1,766 1,687 M14 Asapd_tb_VS_Vegetasi 0,705 0,957 1,107 1,037 0,954 M14 Asapd_tb_VS _Air 0,023 0,223 0,954 0,863 0,948 M14 Asap1_tps_VS_Awan1_tps 1,731 2,618 3,933 4,404 4,708 M16 Asapd_tps_VS_Awand-tps 1,172 1,294 1,436 1,49 1,511 M16 Asapd_tps_VS_Vegetasi 0,489 0,575 0,672 0,663 0,651 M14 Asapd_tps_VS_Air 0,09 0,227 0,567 0,562 0,622 M16 Asapd_tb_Awan_VS_Awand_tb 1,623 1,71 2,061 2,028 1,976 M14 Asapd_tps_Awan_VS_Awand_tb 1,073 1,376 1,354 1,279 1,201 M13
Nilai D untuk BT , pada obyek asap tebal di darat (asapd_tb) baik dengan awan tebal di darat (awand_tb) maupun dengan vegetasi dan air semua memiliki nilai D tertinggi pada kanal M 14 , sedangkan obyek asap tipis baik di darat maupun di laut (asapd_tps dan asapl_tps) dengan obyek awan tipis baik di darat maupun di laut (awand_tps dan awanl_tps) memiliki nilai D tertinggi pada kanal M 16 , dengan obyek vegetasi pada kanal M 14 dan dengan obyek air pada kanal M 16 . Sementara obyek asap tebal bercampur awan di darat (asapd_tb_awan) dengan awan darat tebal (awand_tb) memiliki nilai D tertinggi pada M 14 , dan obyek asap tipis bercampur awan (asapd_tps_awan) dengan awan tebal di darat (awand_tb) terjadi pada kanal M 13 .

## Deteksi asap kebakaran hutan dan lahan

## Deteksi asap dengan Multi-Threshold
Deteksi  asap  kebakaran  hutan  dan  lahan  menggunakan multi-  threshold dengan  mengambil threshold (µ±2σ), dimana µ adalah nilai rata-rata obyek dan σ merupakan standar deviasi obyek. Tabel  4 merupakan nilai threshold untuk reflektansi. Nilai threshold reflektansi ini dihitung berdasarkan nilai Normalized Distance (D) reflektansi tertinggi pada Tabel 2. Demikian juga untuk perhitungan nilai threshold BT pada Tabel 5, yang dihitung perdasarkan nilai D untuk BT pada Tabel 3 dengan nilai D tertinggi.
Berdasarkan  nilai threshold pada  Table  4  dan  Tabel  5  diperoleh  9  pasang  variasi  kanal  yang  dapat digunakan dalam penyusunan model dengan menggunakan kanal reflektansi dan kanal BT seperti ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 4 Nilai threshold untuk reflektansi.
Tabel 5 Nilai threshold untuk BT .
Tabel 6 Model dari Pasangan variasi kanal Reflektansi dan kanal BT.
Dari  9  (Sembilan)  model  pasangan  variasi  kanal  (reflektansi, BT ),  dipilih  beberapa  model  yang  cukup merepresentasikan distribusi asap kebakaran hutan dan lahan, yaitu model nomer 1, 2, 3, 4, dan model 7. Hal ini dikarenakan model-model yang lain model (5, 6, 8, dan 9) sudah tercakup di dalamnya.
Hasil  penerapan  berbagai  model  deteksi  asap  kebakaran  hutan  dan  lahan  (model  1,  2,  3,  4,  dan  7) ditunjukkan  pada  Tabel  7.  Selanjutnya  dalam  proses  penyusunan  model  dilakukan  penghalusan  citra menggunakan teknik filtering citra berdasarkan nilai statistik Median 3 x 3 (Anonim, 2017).
Pada  Tabel  7  terlihat  bahwa  model  2  dengan  menggunakan  kanal  M 4 &  M 14 dan  model  3  dengan menggunakan kanal M 3 & M 14 mendekati sebaran asap yang sebenarnya, namun hasilnya masih kurang bagus. Oleh karena pada hasil kedua model (model 2 dan 3) tampak untuk kondisi sebaran corong asap ( plume smoke ) di  sekitar  sumber  kebakaran  (lingkaran  kuning)  tidak  sepenuhnya  terkelaskan  sebagai  asap.  Sementara  itu, plume smoke dari model 4 dan 7 bahkan tidak dapat teridentifikasi. Li et al . (2001) yang menggunakan data kanal  1,  2  dan  4  NOAA/AVHRR  dengan  algoritma  jaringan  syaraf  ( neural  network )  mendapatkan  kondisi yang sama, yakni tidak mampu mengidentifikasi piksel-piksel asap tipis yang tersebar mengikuti arah angin ( smoke plume ).
Tabel 7 Model deteksi asap kebakaran hutan/ lahan menggunakan multi-threshold (µ±2σ).
No. Model Kanal 1. 0.443<M 1 ≤ 0.543
0.268<M 14 ≤0.300
2.
0.473<M 4 ≤0.633 0.268<M 14 ≤0.300 3. 0.479<M 3 ≤0.611
0.268<M 14 ≤0.300
4.
0.028<M 11 ≤0.024
0.268<M 16 ≤0.297
7.
0.299<M 7 ≤ 0.539 0.225<M 16 ≤0.330
Oleh  karena  itu,  tahap  berikutnya  dilakukan  modifikasi  nilai threshold nya  pada  kedua  model  tersebut dengan cara trail and error . Gambar 6(A) merupakan hasil modifikasi trail and error dari model 2 deteksi asap kebakaran hutan dan lahan dengan threshold (µ±2σ) dengan filter median kernel 3x3, sedangkan Gambar 6(B) merupakan hasil modifikasi trail and error dari model 3 dengan threshold (µ±2σ) dan filter median kernel 3x3.  Filter  ini  digunakan  untuk  memperhalus  suatu  citra  dan  menghilangkan noise atau  gangguan.  Filter median kernel 3x3 merupakan suatu metode yang menitik beratkan pada nilai median atau nilai tengah dari jumlah total nilai keseluruhan pixel 3x3 yang ada di sekelilingnya.
Selanjutnya  berdasarkan  modifikasi  kedua  model  tersebut,  model  untuk  deteksi  asap  kebakaran hutan/lahan yang dipilih adalah model yang menggunakan nilai threshold dari reflektansi kanal M4 dan nilai threshold dari BT kanal  M14  dengan  formula  atau  model  sebagai  berikut:    Nilai  reflektansi  antara 0.325<M 4 ≤0.611 dan nilai BT berkisar 0.268<M 14 ≤0.300.
Namun demikian, hasil modifikasi pada model 2 dan 3 juga belum mendapatkan hasil yang maksimal, yakni  sebaran  asap  yang  mengikuti  arah  angin  ( smoke  plume )  atau  di  sekitar  sumber  asap  belum  dapat teridentifikasi dengan baik.
Menurut  Li et  al .  (2001)  metode multi-threshold cukup  efektif  digunakan  untuk  deteksi  asap,  namun sangat  sulit  untuk  mendapatkan threshold yang  tetap  untuk  citra  pada  wilayah  dan  kondisi  musim  yang berbeda.
(A) Modifikasi Model 2 dengan median kernel 3 x 3
(B) Modifikasi Model 3 dengan median kernel 3 x 3
Gambar 6 Model kebakaran hutan dan lahan hasil modifikasi nilai threshold (µ±2σ)
dengan filter median kernel 3 x 3 .
Deteksi Asap dengan Modifikasi Model Li et al. (2015)
Data  yang  digunakan  adalah  data  VIIRS  tanggal  yang  sama  seperti  data  pada  penerapan  model multi- threshold, yakni  Citra  komposit  VIIRS  RGB  10-7-2  tanggal  4  oktober  2015  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  7a.  Gambar  7  menjelaskan  tahapan  langkah  demi  langkah  penentuan threshold untuk  deteksi  asap kebakaran hutan/lahan. Persamaan 1 pada formula (3), yaitu: 0.4 ≤ (M 1 –M 7 )/(M 1 +M 7 ) ≤ 0.85 dengan kanal M 1 adalah kanal visible (blue) dan M 7 adalah kanal Inframerah dekat (NIR). Jika persamaan 1 diaplikasikan pada citra VIIRS tanggal 4 Oktober 2015, terlihat  bahwa yang terklasifikasi hanya obyek air (Gambar  7b). Oleh karena itu, untuk selanjutnya persamaan 1 pada formulasi (3) tidak digunakan. Tahap selanjutnya dilakukan penerapan persamaan 2 pada formula (3) yaitu (M 2 –M 11 )/(M 2 +M 11 ) ≥ 0.3 dengan M 2 masih merupakan kanal visibel ( blue ) dan M 11 adalah kanal SWIR ( Shortwave Infra Red ). Hasil penerapan persamaan ini menunjukkan bahwa  awan-awan  tipis  dan  sebagian  besar  permukaan  laut  terklasifikasikan  menjadi  satu  kelas,  kecuali sebagian obyek Awan sangat tinggi dan obyek vegetasi yang tidak tertutup oleh awan (Gambar 7c).
(a) Citra Komposit VIIRS RGB 10-7-2 tanggal 4 Oktober 2015
(b)  0.4 ≤(M 1 –M 7 )/(M 1 +M 7 )≤0.85
(1)
(c) (M 1 –M 7 )/(M 1 +M 7 )≥0.3 (2) (d) (M 2 –M 11 )/(M 2 +M 11 )≥0.3 (2) dan (M 1 –M 3 )/(M 1 +M 3 )≤0.09 (3)
(e) (M 2 –M 11 )/(M 2 +M 11 ) ≥0.1  (2) dan (M 1 –M 3 )/(M 1 +M 3 )≤ 0.09 (3) (f)  (M 2 –M 11 )/(M 2 +M 11 )≥0.1 (2) dan (M 1 –M 3 )/(M 1 +M 3 )≤0.09 (3) dan M 1 ≥0.09 (4)
(g) (M 2 –M 11 )/(M 2 +M 11 )≥0.1 (2) dan (M 1 –M 3 )/(M 1 +M 3 )≤ 0.02 (3) dan M 1 ≥ 0.09(4)
(h) (M 2 –M 11 )/(M 2 +M 11 ) ≥0.1 dan (M 1 –M 3 )/(M 1 +M 3 ) ≤ 0.015 dan M 1 ≥0.09
Gambar 7 Langkah-langkah penentuan threshold untuk deteksi asap kebakaran hutan dan lahan menggunakan modifikasi Li et al. (2015).
Guna mengeliminasi obyek air dilakukan penerapan persamaan 3 yaitu: (M 2 –M 11 )/(M 2 +M 11 ) ≥ 0.3 dan (M 1 –M 3 )/(M 1 +M 3 )  ≤  0.09  seperti  pada  Gambar  7d,  namun  sebagian  obyek  asap  bercampur  awan  tinggi menjadi  tereliminasi.  Oleh  karena  itu,  obyek  tersebut  dikembalikan  dengan  cara  mengganti  nilai threshold pada  persamaan  2,  yaitu  0.3  diubah  menjadi  (M 2 –M 11 )/(M 2 +M 11 ) ≥ 0.1 (Gambar 7e), sehingga obyek yang tersisa adalah obyek asap, awan, dan asap bercampur awan.
Langkah berikutnya untuk mengurangi obyek awan ditambahkan persamaan 4 yaitu M 1 ≥ 0.09, namun hasilnya tidak merubah obyek-obyek yang ada (Gambar 8f). Selanjutnya dengan menggunakan teknik trail and error nilai threshold pada persamaan 3 yaitu (M 1 –M 3 )/(M 1 +M 3 ) ≤ 0.09 dimodifikasi dengan tujuan untuk mengurangi obyek awan. Jika nilai threshold diganti 0.02 masih terdeteksi adanya awan (Gambar 7g), tetapi jika nilai threshold diganti kurang dari 0.15 ada sebagian obyek asap yang hilang (Gambar 7h), sehingga persamaan 3 dimodifikasi menjadi (M 1 –M 3 )/(M 1 +M 3 ) ≤ 0.015. Hasil terakhir model deteksi asap kebakaran hutan dan lahan menggunakan modifikasi metode Li et al. (2015) adalah seperti ditunjukkan pada formula berikut:
(M 2 –M 11 )/(M 2 +M 11 ) ≥0.1   dan
(M 1 –M 3 )/(M 1 +M 3 ) ≤0.015 dan M 1 ≥ 0.09

## Validasi Model dan Pengujian Akurasi
Model deteksi asap kebakaran hutan dan lahan yang diperoleh menggunakan metode multi-threshold dan modifikasi metode Li et al. (2015) selanjutnya diterapkan terhadap data VIIRS lain yang terindikasi adanya asap, yakni data tanggal 10, 11, 15, dan 25 Oktober 2015.  Gambar 8 sampai dengan Gambar 11 merupakan hasil penerapan model yang diperoleh terhadap data tanggal 10, 11, 15, dan 25 Oktober 2015.
Hasil penerapan model multithreshod menunjukkan bahwa sebagian besar obyek asap tebal dan asap tipis terklasifikasi menjadi kelas yang sama, sehingga luasan area yang teridentifikasi sebagai obyek asap menjadi lebih  luas.  Sementara  itu,  penerapan  hasil  modifikasi  metode Li  et  al. (2015)  menghasilkan  asap  tebal  dan sebagian kecil asap tipis saja yang teridentifikasi sebagai obyek asap dan luasan yang dihasilkan tidak terlalu luas.

## Zubaidah A, Sulma S, Suwarsono, Prasasti I
Selanjutnya uji akurasi masing-masing model terhadap data tanggal 25 Oktober 2015 dilakukan dengan menghitung nilai Commision error dan Ommision error . Nilai Commision error dan Ommision error dihitung dengan cara membandingkan antara luas obyek asap yang teridentifikasi berdasarkan model Multi-Threshold dan hasil modifikasi metode Li et al. (2015) dengan hasil delineasi obyek asap secara visual.
Hasil  uji  akurasi  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan  model Multi-Threshold diperoleh  nilai akurasi rata-rata sebesar 82.2% dengan Commision error sebesar 9.8% dan Ommision error 10%. Sementara itu,  berdasarkan  Modifikasi  metode Li  et  al .  (2015)  diperoleh  nilai  akurasi  rata-rata  sebesar  72.3%  dengan Commision error sebesar 0.3% dan Ommision error 27.4 %. Hasil ini menunjukkan bahwa nilai akurasi model multi-threshold lebih tinggi dibandingkan dengan hasil modifikasi model Li et al . (2015).
Gambar 8(A) Citra VIIRS, RGB 10-7-2 Tanggal 10 Oktober 2015, (B) Hasil Aplikasi model Multi- threshold, (C) Hasil aplikasi model modifikasi Li et al . (2015).
Gambar 8 (A) Citra VIIRS, RGB 10-7-2 Tanggal 11 Oktober 2015, (B) Hasil Aplikasi model Multi- threshold, (C) Hasil aplikasi model modifikasi Li et al . (2015).
Gambar 9 (A) Citra VIIRS, RGB 10-7-2 Tanggal 15 Oktober 2015, (B) Hasil Aplikasi model Multi- threshold, (C) Hasil aplikasi model modifikasi Li et al . (2015).
Gambar 10 (A) Citra VIIRS, RGB 10-7-2 Tanggal 25 Oktober 2015, (B) Hasil Aplikasi model Multi-threshold, (C) Hasil aplikasi model modifikasi Li et al . (2015).
Pada model multi-threshold ini terjadi kesalahan deteksi hampir seimbang antara obyek asap terdeteksi menjadi non asap ataupun sebaliknya obyek non asap yang terdeteksi menjadi asap yaitu sebesar 10%. Dalam hal ini, berarti pada model pengembangan modifikasi metode Li et al. (2015) masih banyak obyek asap yang tidak terdeteksi.
Menurut  Li et  al .  (2015)  sulit  membedakan  antara smoke  plume dengan  awan  dikarenakan  keduanya mempunyai  karakteristik  pantulan  yang  tinggi.  Namun  demikian,  awan  akan  mempunyai  BT  yang  sangat rendah pada kanal inframerah gelombang panjang (Gao et al . 2007). Su et al . (2017) menggunakan rasio antara kanal 2 dan 8 MODIS untuk mendeteksi asap, area asap dapat diidentifikasi jika rasio antara kanal 2 dan kanal 8 yang disebutnya Haze Indeks (HI) lebih besar dari 0.03. HI = (kanal 8 – kanal 2)/(kanal 8 + kanal 2), dengan kanal 2 (405-420 µm) dan kanal 8 (541–575 µm). Su et al . (2017) juga menyatakan bahwa asap mempunyai perbedaan BT T 31 dan T 32 berkisar antara -0.1 hingga 1 K dengan puncaknya pada 0,1 K. Hasil penelitian Su et  al. (2017)  selanjutnya  mendapatkan  bahwa  asap  dapat  diidentifikasi  dengan  ketepatan  tinggi  jika  tidak bercampur dengan awan. Namun, jika bercampur dengan awan atau wilayah asap tertutup oleh awan, maka sebagian besar sebaran asap tidak dapat teridentifikasi dengan baik.

## SIMPULAN
Citra  VIIRS  cukup  baik  untuk  deteksi  sebaran  asap  kebakaran  hutan/lahan  dengan  menggunakan  model multi-threshold dan model modifikasi metode Li et al. (2015). Model multi-threshold menghasilkan akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan modifikasi model Li et al . (2015). Model multi-threshold menghasilkan nilai akurasi rata-rata sebesar 82.2% dengan Commision error sebesar 9,8 % dan Ommision error 10%, sedangkan model modifikasi metode Li et al . (2015) mempunyai nilai akurasi rata-rata sebesar 72.3% dengan Commision error sebesar 0.3% dan Ommision error 27.4%.
Model multi-threshold dapat  mendeteksi  asap  kebakaran  hingga  ke  asap  tipis,  sedangkan  pada  model modifikasi metode Li et al. (2015) hanya mampu mendeteksi asap kebakaran tebal saja.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Makalah ini adalah bagian dari hasil riset kegiatan penelitian dan pengembangan model pemanfaatan data penginderaan  jauh  untuk  deteksi  asap  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Pusat  Pemanfaatan  Data  Penginderaan Jauh-LAPAN pada tahun 2016.  Terima kasih juga disampaikan kepada Bapak Andi Indradjad, S.Si., M. Eng (Leader) Tim INSINAS “Pengembangan Model Ekstraksi Parameter Geo-Bio-Fisik dari Data Penginderaan Jauh untuk Mendukung Peringatan Dini Kebakaran Hutan di Indonesia”  yang telah memberikan dukungan pendanaan pada proses  verifikasi di lapangan.  Terima kasih  kepada Dr. M. Rokhis Khomarudin yang telah memfasilitasi  terselenggaranya  penelitian  ini.  Terima  kasih  juga  kepada  Kepala  Pusat  Teknologi  dan  Data Penginderaan Jauh LAPAN yang telah menyediakan data VIIRS, serta Bapak Drs. Taufik Maulana MBA yang telah memberi masukan dan saran dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Anonim. 2017. Menghaluskan-Citra-dengan-Filter-Statistik-Mean-Median-Max-Dan-Min. [Internet] [Diunduh 2017 Jul 31]. Tersedia pada: https://www.scribd.com/doc/57340992/.
Baum BA dan Trepte QZ. 1999. A Grouped Threshold Approach for Scene Identification in AVHRR Imagery. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 16(1999): 793-800.
Chung YS dan Kim HS. 2008. Satellite Monitoring of Forest Fires and Associated Smoke Plumes Occuring in Korea.  Air Qual Atmos Health. 1(1): 111-118.
Chung  YS  dan  Le  HV.  1984.    Detection  of  Forest-fire  Smoke  Plumes  by  Satellite  Imagery.    Atmospheric Environment. 18(10): 2143-2151.

## Zubaidah A, Sulma S, Suwarsono, Prasasti I
Gao  BC, Xiong  XX,  Li  RR,  Wang  DY.  2007. Evaluation  of  the  moderate  resolution  imaging  spectrometer special  3.95-mu  m  fire  channel  and  implications  on  fire  channel  selections  for  future  satellite instruments. J. Appl. Remote Sens . 2007(1). doi:10.1117/1.2757715.
Gao RS, Schwarz JP, Kelly KK, Fahey DW, Watts LA, Thompson TL. 2007. A novel method for estimating light-scattering properties of soot aerosols using a modified single-particle soot photo-meter. Aerosol Sci. Technol. 41: 125.
Kaufman  YJ,  Remer  LA.  1994.  Detection  of  Forest  Fire  using  MidIR  Reflectance:  and  Application  for Aerosols Study. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . 32(3): 672-683.
Lee  TE,  Miller  SD,  Turk  FJ,  Schueler  C,  Julian  R,  Deyo  S,  Dills  P,  Wang  S.  2006.  The  NPOESS  VIIRS Day/Night  Visible  Sensor.  Bulletin  of  The  American  Meteorological  Society  (BAMS).  AMS100. [Journal Online] [Diunduh 2017 Agustus 3]. https://doi.org/10.1175/BAMS-87-2-191.
Li X, Song W, Lian L, Wei X. 2015. Forest Fire Smoke Detection Using Back-Propagation Neural Network Based on MODIS Data. Remote Sensing . 2015(7): 4473-4498.
Li XL, Wang J, Song WG, Ma J, Telesca L, Zhang YM. 2014. Automatic smoke detection in modis satellite data based on k-means clustering and fisher linear discrimination. Photogramm. Eng. Remote Sens. 2014 (80): 971–982.
Li  ZQ,  Khananian  A,  Fraser  RH,  Cihlar  J.  2001.  Automatic  detection  of  fire  smoke  using  artificial  neural networks and threshold approaches applied to AVHRR imagery. Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions . 39(9): 1859-1870. doi: 10.1109/36.951076.
NOAA. 2014. VIIRS Nightfire Nighttime Detection and Characterization of Combustion Sources. [Diakses 2014 November 14]. http: //www.ngdc.noaa.gov/eog/data/viirs fire/viirs html/download viirs fire.html.
Planologi.  2013.  Komposit  Band  pada  Citra  Satelit  &  Kegunaannya.  [Internet]  [Diakses  2017  Juli  18] http://malikaprianto10.blogspot.co.id/2013/04/komposit-band-pada-citra-satelit_24.html.
Prasasti  I,  Boer  R,  Ardiyansyah  M,  Buono  A,  Syaufina  L,  Vetrita  Y.  2012.    Analisis  hubungan  kode-kode SPBK  (Sistem  Peringkat  Bahaya  Kebakaran)  dan  hotspot  dengan  kebakaran  hutan  dan  lahan  di Kalimantan Tengah. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan . 2(2): 91-101.
Priyatna M, Khomarudin MR, Sukowati KAD. 2014. Spasial Pemantauan Kabut Asap (Haze) di Propinsi Riau dengan  Menggunakan  Google  Earth.  Bunga  Rampai  Pemanfaatan  Data  Penginderaan  Jauh  untuk Pemantauan, Deteksi dan Kajian Lingkungan. Crestpent Press.
Seaman C. 2013. Beginner’s Guide to VIIRS Imagery Data. CIRA/Colorado State University. [Diakses 2017
November 23]. http://rammb.cira.colostate.edu/projects/npp/ Beginner_Guide_to_VIIRS_Imagery_Data.pdf.
Su Q, Sun L, Di M, Liu X, Yang Y. 2017. A method for the spectral analysis and identification of Fog, Haze and Dust storm using MODIS data. Atmos. Meas. Tech . Discuss., https://doi.org/10.5194/atm-2017-306. Manuscript  under  review  for  journal  Atmos.Meas.  Tech.  Discussion  started:  23  October  2017.  © Author(s) 2017.CC BY 4.0 Licence.
Tacconi L. 2003 . Kebakaran Hutan di Indonesia: Penyebab, Biaya dan Implikasi Kebijakan . Bogor: Center for International Forestry Research (CIFOR).
Tie  X,  Wu  D,  Brasseur  G.  2009.  Lung  cancer  mortality  and  exposure  to  atmsospheric  aerosol  particles  in Guangzhou, China. Atmos. Environ. 43, 2375-2377.
Wang  WT,  Qu  JJ,  Hao  XJ,  Liu  YQ,  Sommers  WT.  2007.  An  improved  algorithm  for  small  and  cool  fire detection  using  modis  data:  A  preliminary  study  in  the  southeastern  United  States. Remote  Sens. Environ . 2007 (108): 163–170.
Xie Y, Qu JJ, Xiong X, Hao X, Che N, Sommers W. 2007. Smoke Plume Detection in The Eastern United States using MODIS. International Journal of Remote Sensing . 28(10): 2007.
Zhao  TX,  Ackerman  S,  Guo  W.  2010.  Dust  and  Smoke  Detection  for  Multi-Channel  Imagers.    Remote Sensing. 2010 (2): 2347-2368. doi: 10.3390/rs2102347.
Zubaidah A, Sulma S, Prasasti I. 2017. Analisis Pola Spektral Asap Kebakaran Hutan dan Lahan dari Data Soumi NPP-VIIRS . Bandung: Prosiding SNSA.
Zubaidah  A,  Sulma  S,  Suwarsono,  Vetrita  Y,  Priyatna  M,  Sukowati  KAD.  2017.  Akurasi  Luas  Areal Kebakaran Dari Data Landsat-8 OLI Wilayah Kalimantan. Majalah Ilmiah Globe . 19(1): 21-32.
Zubaidah A, Vetrita Y, Priyatna M. 2014. Pemanfaatan Data Penginderaan Jauh untuk Pemantauan Kebakaran Hutan/Lahan  di  Sumatera.  Bunga  Rampai  Pemanfaatan  Data  Penginderaan  Jauh  untuk  Pemantauan, Deteksi dan Kajian Lingkungan. Crestpent Press.