## MODEL INDEKS TVDI ( TEMPERATURE VEGETATION DRYNESS INDEX ) UNTUK MENDETEKSI KEKERINGAN LAHAN

## BERDASARKAN DATA MODIS-TERRA
Parwati dan Suwarsono
Peneliti Pusat Pengembangan Pemanfaatan dan Teknologi Penginderaan Jauh,  LAPAN e-mail: parwati_s@yahoo.com

## ABSTRACT
Drought occurs  when  there  is a  lack of  water in  particular area and  is  usually caused  by  less  amount  of  rainfall  over  that  particular  area.  The  impact  of  drought  in Indonesia  is  usually  noticed  in  the  agricultural  land.  For  that  reason,  agricultural drought  monitoring  in  near-real  time  is  very  important.  The  TVDI  (Temperature Vegetation  Dryness  Index)  method  is  used  in  this  research  for  agricultural  drought monitoring. The TVDI is holding the information on the amount of soil moisture at the earth’s surface. The index is calculated from the surface temperature and the vegetation index.
In  this  research,  the  TVDI  model  was  developed  from  the  enhanced  vegetation  index (EVI)  and  the  land  surface  temperature  (Ts)  in  Riau  and  Central  Kalimantan  Province using the Terra-MODIS in the period of June – August from 2003 to 2006. The formula are : Riau TVDI = (LST – (5.1912 * EVI + 294.72))/(-15.701 * EVI + 13.98), and Central Kalimantan TVDI = (LST – (0.498 * EVI + 296.97))/(-12.272 * EVI + 10.87).
The  model  was  then  applied  for  detecting  agricultural  drought  in  Jambi  Province  and overlayed with landuse from LANDSAT ETM+ 2002/2003.   The result showed that the paddy,  dryland  agriculture  and  plantation  area  are  more  sensitive  to  drought  than shrub/bush.  The  mean  values  of  TDVI  are  0.40  and  0.34  for  dryland  agriculture/ plantation and  paddy area  respectively,  while the  shrub/bush  is  only  0.18.   Based  on the TDVI class for high drought (0.6  TVDI ≤ 1), it can be shown that from the periode of  June-August  2003-2006,  the  large  area  of  drought  occurred  in  paddy  area, plantation, and dryland agriculture was around 8 % in August, while the drought in the forest and shrub/bush area was narrow around 3 % in August.  Further research can be done in order to know the accuracy, the verification, and the validation.
Key words: MODIS, TVDI, EVI, LST (Land Surface Temperature)

## ABSTRAK
Kekeringan  lahan  terjadi  ketika  suatu  lahan  mengalami  kekurangan  air  yang disebabkan  oleh  berkurangnya  jumlah curah hujan.  Dampak  kekeringan  di  Indonesia biasanya  dapat  terlihat  di  lahan  pertanian,  sehingga  pemantauan  kekeringan  lahan secara  aktual sangat  penting  dilakukan.  Model  TVDI  (Temperature  Vegetation  Dryness Index)  digunakan  untuk  memantau  kekeringan  lahan  pertanian  pada  penelitian  ini. Indeks  TVDI  dapat  memberikan  informasi    kondisi  ketersediaan  lengas  lahan  di permukaan  Bumi.  Indeks  TVDI  dihitung  berdasarkan  suhu  permukaan  lahan  dan indeks vegetasi.
Pada penelitian ini dilakukan pengembangan model TVDI dengan menggunakan indeks vegetasi  EVI  (Enchanced  Vegetation  Index)  dan  suhu  permukaan  lahan  dari  data TERRA-MODIS  periode  June  –  August  (2003  –  2006)  di  wilayah Riau  dan  Kalimantan Tengah.  Formula  TVDI  untuk  wilayah  Riau  dan  Kalimantan  Tengah  adalah  sebagai berikut:  Riau  TVDI  =  (LST  –  (5.1912  *  EVI  +  294.72))/(-15.701  *  EVI  +  13.98), sedangkan untuk wilayah Kalimantan Tengah  TVDI = (LST – (0.498 * EVI + 296.97))/ (-12.272 * EVI + 10.87).
Aplikasi  model  TVDI  dilakukan  di  wilayah  Provinsi  Jambi  dan  dioverlay  terhadap landuse dari  LANDSAT ETM+  2002/2003. Hasilnya menunjukkan bahwa tipe landuse sawah  dan  pertanian  lahan  kering/perkebunan  relatif  lebih  sensitif  terhadap kekeringan  daripada  di  lahan  semak/belukar.  Nilai  rata-rata  TVDI  pada  lahan pertanian  kering/perkebunan,  dan  sawah  masing-masing  adalah  0.40  dan  0.34, sedangkan  semak/belukar  0.18.  Tingkat  TVDI  tinggi  (0.6  TVDI ≤  1)  paling  luas terdapat di landuse sawah, perkebunan dan pertanian lahan kering dengan nilai rata- rata selama periode 2003-2006 tertinggi mencapai 8 % pada bulan Agustus, sedangkan pada  landuse  hutan  dan  semak/belukar  hanya  sekitar  3  %  pada  bulan  Agustus. Verifikasi dan validasi model TVDI perlu dilakukan pada penelitian selanjutnya untuk mengetahui tingkat akurasi model.
Kata Kunci: MODIS, TVDI, EVI, suhu permukaan lahan (LST)

## 1 PENDAHULUAN
Kekeringan lahan secara
sederhana  dapat  dijelaskan  sebagai suatu periode di mana terjadi kekurangan  air  yang  disebabkan  oleh berkurangnya  jumlah  curah  hujan. Dampak kekeringan di Indonesia biasanya dapat terlihat di lahan pertanian  pada  saat  musim  kemarau terutama puncaknya pada bulan Juli/Agustus.  Kekeringan  pertanian  ini dapat  dikaitkan  dengan  berkurangnya kandungan  air  dalam  tanah  (lengas tanah) sehingga tak mampu lagi memenuhi kebutuhan air bagi tanaman. Umumnya  kekeringan  pertanian  terjadi setelah  terjadinya  gejala  kekeringan meteorologis.
Penelitian  mengenai  kekeringan pertanian  berdasarkan  indeks  kekeringan yang  diturunkan  dari  data  satelit  telah banyak  dilakukan,  diantaranya  oleh Kogan  (1990;  2002),  Sandholt  et  al (2002),  dan  Xin  et  al  (2003).  Salah  satu indeks kekeringan pertanian yang mencerminkan  perilaku  vegetasi  dan kondisi lengas tanah adalah Temperature-Vegetation  Dryness  Index (TVDI)  yang  pertama  kali  dikemukakan oleh  Sandholt  et  al  (2002).  Indeks kekeringan  TVDI  dapat  diformulasikan berdasarkan  parameter  indeks  vegetasi dan suhu permukaan. Umumnya indeks vegetasi  merupakan  indikator  yang  baik untuk  mengetahui  tingkat  kehijauan dan  kondisi  suatu  tanaman,  namun tidak dapat mencerminkan secara langsung kondisi lengas tanahnya.
Sementara  itu,  suhu  permukaan  (land surface  temperature)  di  daerah  tropik merupakan indikator untuk mengetahui besarnya  panas  yang  dikeluarkan  oleh suatu  permukaan  berkaitan  dengan proses evaporasi dan transpirasi. Sehingga  suhu  permukaan  dan  indeks vegetasi  dapat  diintegrasikan  untuk mencerminkan  kondisi  kekeringan  di suatu  lahan  pertanian  (Hung  and Yasuoka, 2005).
Salah  satu  data  satelit  yang mampu  secara  spektral  menghasilkan parameter  indeks  vegetasi  dan  suhu permukaan adalah data MODIS
Terra/Aqua. Data MODIS juga mempunyai  kemampuan  yang  baik secara  spasial  serta  dapat  memantau kondisi  lahan  setiap  harinya.  Oleh karenanya, model TVDI dengan menggunakan data MODIS perlu dibangun untuk dapat memantau kondisi  kekeringan  di  suatu  lahan pertanian.
Pada  penelitian  ini,  model  TVDI dibangun untuk wilayah rawan kebakaran  hutan  yaitu  Provinsi  Riau dan Kalimantan Tengah. Hal ini ditujukan  untuk    dapat  memantau kondisi kekeringan lahan guna mengantisipasi bahaya kebakaran hutan.

## 2 BAHAN DAN METODE
2.1 Data
Data satelit yang digunakan pada penelitian ini adalah MODIS-Terra
bersumber dari LP DAAC (Land Processes  Distributed  Active  Archive Center)-NASA, yang berupa data reflektansi  permukaan  8-harian  dan suhu permukaan (Land Surface Temperature/LST)
8-harian periode bulan  Juni  –  Agustus  selama  tahun 2003-2006.    Perangkat  lunak  MRT (Modis  Reprojection  Tools)  dari  NASA digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk mengubah proyeksi data dan mengubah resolusi  spasial  data  reflektan  menjadi 1 km sesuai dengan data suhu permukaan.
Selain  itu    pada  penelitian  ini digunakan  juga  data  sekunder  yaitu landuse/landcover  dari  data  Landsat ETM+  2002/2003, kemudian  batas administrasi wilayah dari Bakosurtanal.
2.2 TVDI (Temperature Vegetation
Dryness Index)
TVDI merupakan salah satu indeks kekeringan berdasarkan kepekaan spektrum  cahaya  tampak  (visible)  dan inframerah dekat (near infrared) terhadap perilaku  vegetasi  dan  kondisi  stres vegetasi yang berkaitan dengan kekurangan  air.  Pada  suatu  lahan, umumnya indeks vegetasi NDVI (Normalyzed  Vegetation  Index)  akan meningkat  seiring  dengan  menurunnya suhu permukaan (LST). Hal ini berkaitan  dengan  kemampuan  vegetasi untuk mengatur suhunya melalui perpindahan
panas laten yaitu perpindahan panas melalui
evapotranspirasi.    Radiasi  yang  diserap dan  jumlah  air  yang  tersedia  di  suatu permukaan lahan merupakan dua unsur  utama  yang  mengatur  suhu permukaan.  Pada  saat  ketersediaan  air menjadi  minim  baik  di  lahan  yang bervegetasi  maupun  tidak,    maka  suhu permukaan akan meningkat.
Gambar 2-1 mengilustrasikan mekanisme biofisik suatu lahan berdasarkan  TVDI.    Kemiringan  (slope)
grafik  pada  hubungan  antara  LST  dan NDVI berkaitan dengan laju evapotrans- pirasi,  resistansi  stomata  vegetasi,  dan kondisi  lengas  tanah.  TVDI  bernilai  1 berindikasi ketersediaan air yang terbatas (batas kering), sedangkan TDVI bernilai 0 berindikasi terjaminnya ketersediaan  air.  Jika  permukaan  lahan basah, maka suhu permukaannya rendah. Namun seiring dengan
mengeringnya  permukaan  maka  suhu permukaan akan meningkat. Pada permukaan  lahan  yang  mempunyai tingkat  NDVI  tinggi,  perubahan  suhu permukaan  (LST)  tidak  begitu  nyata karena vegetasi mampu untuk mengatur air.  Hubungan  antara  LST  dan  NDVI adalah  negatif,  yang  berarti  semakin tinggi  suhu  permukaan  maka  indeks vegetasinya menurun (Hung and Yasuoka, 2005; Sandholt et al, 2002).
Selain  itu  pada  Gambar  2-1  juga dapat  dijelaskan  bahwa  secara  teoritis plot  antara  indeks  vegetasi  dan  LST berbentuk  seperti  segitiga.  Batas  garis atas  segitiga  diasumsikan  sebagai  batas kering (dry edge), sedangkan batas garis bawah  sebagai  batas  basah  (wet  edge). Posisi  pixel  pada  scatter  plot  menun- jukkan  kondisi  lengas  lahan.  Pixel  yang berada  dekat  dengan  garis  batas  kering akan  lebih  rendah  lengas  lahannya dibandingkan  dengan  pixel  yang  berada di dekat garis batas basah (wet edge).
Pada penelitian sebelumnya, banyak peneliti hanya menghitung untuk  mendapatkan  garis  batas  kering, sementara garis batas basah diasumsikan  sebagai  garis  horisontal. Namun  kondisi  di  lapangan  tidak demikian,  garis  batas  basah  bisa  jadi tidak  horisontal,  atau  agak  sedikit miring.  Penelitian  ini  berusaha  untuk merumuskan  batas  kering  dan  batas basah dengan menggunakan indek vegetasi EVI dan LST dari data MODIS.

## Gambar 2-1: Skema hubungan NDVI-Ts (Sandholt et al, 2002)
Formula TDVI dapat dilihat pada persamaan berikut:
TVDI = LST - LST LST max (2-1)
dimana  LST min adalah  suhu  permukaan minimum  yang  disebut  dengan  batas basah.  LST  adalah  suhu  permukaan yang  diamati  pada  suatu  pixel.  LST max adalah  suhu  permukaan  maksimum untuk nilai NDVI tertentu (LST max = a + b  *  NDVI).  Koefisien  a,  b  merupakan nilai intersep dan slope pada garis linear yang  mencerminkan  batas  kering  (dry edge)  pada  Gambar  2-2.  Formula  NDVI adalah  nilai  indeks  vegetasi  pada  suatu pixel yang diperoleh melalui perhitungan normalisasi rasio antara spektrum inframerah  dekat  (NIR)  dan  spektrum merah.  Formulasi  NDVI  dirumuskan oleh Huete et al (2002) sebagai berikut:
= (2-2)
dimana ρ 1 , ρ 2, = reflektansi MODIS kanal 1 (620nm~670nm), reflektansi MODIS kanal 2 (841~876 nm).
Pada penelitian ini indeks vegetasi  yang  digunakan  adalah  EVI (Enhanced Vegetation Index). EVI
dikalkulasi dari nilai reflektansi spektrum  cahaya  merah,  inframerah dekat,  dan  cahaya  biru  (Huete  et  al, 1999).  Indek  EVI  pada  prinsipnya mengoptimalisasikan  refektansi  vegetasi dan  mengeliminir  pengaruh  tanah  serta atmosferik.  Formulasi EVI oleh Huete et al dituliskan sebagai berikut:
= ρ (2-3)
dimana  ρ 1 ,  ρ 2, ρ 3 =  reflektansi  MODIS kanal  1  (620nm~670nm),  kanal  2 (841~876  nm),  kanal  3  (459~479  nm), G (gain factor) = 2.5, C 1 = 6, C 2 = 7.5, L = 1. Selain itu, pada pengolahan awal data  MODIS  juga  dilakukan  pemisahan awan dengan menggunakan nilai threshold pada kanal 1 MODIS (Ackerman  et  al,  2002).    Selanjutnya data  EVI  dan  LST  yang  bebas  awan diintegrasikan untuk mendapatkan nilai maksimum  dan  minimum  LST  pada setiap nilai EVI. Ekstraksi nilai
b a
maksimum  dan  minimum  LST  serta nilai  EVI  dilakukan  di  sebagian  wilayah Provinsi  Riau  dan  Kalimantan  Tengah yang  intensitas  kebakaran  hutannya tinggi. Hasil ekstraksi nilai-nilai tersebut kemudian  diplot  ke  dalam  grafik  dan dianalisis  secara  statistik  (regresi  linier) untuk memperoleh model TVDI.
Kemudian  dilakukan  klasifikasi  tingkat kekeringan berdasarkan nilai TDVI
seperti pada Tabel 2-1.
Tabel 2-1: TINGKAT KEKERINGAN BERDASARKAN TVDI (Sandholt et al, 2002) Tingkat Kekeringan TVDI Basah 0 < TVDI ≤ 0.2 Agak Basah 0.2 < TVDI ≤ 0.4 Normal 0.4 < TVDI ≤  0.6 Agak Kering 0.6 < TVDI ≤  0.8 Kering 0.8 < TVDI ≤  1.0
Adapun  diagram  alir  pengolahan  data dapat dilihat pada Gambar 2-2.
Gambar 2-2:Diagram alir pengolahan dan analisis data
DATA MODIS LEVEL 2 (Reflectance – 8 harian) Juni – Agustus 2003-2006 DATA MODIS LEVEL 2 (LST – 8 harian) Juni – Agustus 2003-2006
EVI LST Training Sample Area di Riau dan Kalteng
Menghitung LST minimum dan maksimum untuk setiap nilai
EVI pada setiap pixel Analisis regresi antara - LSTmin dan EVI (batas basah) - LSTmaks dan EVI (batas kering) Formulasi rumus TVDI untuk wilayah Riau dan Kalsel Nilai TVDI per landuse di Jambi Pemisahan awan Landuse dari data Landsat 2002/2003 Aplikasi TVDI untuk
wilayah Jambi
3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Lokasi  studi  di  Provinsi  Riau  dan (Kalimantan Tengah)
Pemilihan lokasi didasarkan pada rawannya suatu daerah terhadap kebakaran  hutan  yang  diindikasikan oleh  banyaknya  hotspot.  Data  hotspot yang  digunakan  adalah  data  akumulasi tahun  2006  dari  data  MODIS.  Gambar 3-1 merupakan wilayah kajian di
Provinsi  Riau  dengan  mengambil  salah satu wilayah
yang konsentrasi hotspotnya cukup tinggi yaitu di Kabupaten  Indragiri  Hulu.  Warna  biru pada  citra  DEM-SRTM  menunjukkan dataran rendah, warna hijau menunjukkan dataran tinggi, sedangkan
warna  merah  adalah  kumpulan  hotspot selama  tahun  2006.  Lokasi  studi  di Kabupaten  Indragiri  Hulu  pada  Gambar 3-1.  berukuran  pixel  48  x  48  dengan resolusi spasial 1 km persegi.
Sedangkan di Kalimantan Tengah lokasi studi  terletak  di  Kabupaten  Seruyan dengan  ukuran  pixel  48  x  48  dan resolusi spasial 1 km persegi (Gambar 3-2).

## 3.2 Model TDVI
Gambar  3-3  menunjukkan  hasil ekstraksi  antara  Ts  dan  EVI  dari  data MODIS  periode  Juni  –  Agustus  selama tahun  2003-2006  di  wilayah  Provinsi Riau  (a)  dan  Kalimantan  Tengah  (b).
Gambar 3-1: Lokasi studi di wilayah Kabupaten Indragiri Hulu, Provinsi Riau
Gambar 3-2: Lokasi studi di wilayah Kabupaten Seruyan, Provinsi Kalteng
CITRA DEM SRTM 90m (USGS) Hotspot 2006 dari data MODIS
CITRA DEM SRTM 90m (USGS)
Hotspot 2006 dari data MODIS
Pada Gambar 3-3a untuk wilayah Riau  dapat  ditunjukkan  bahwa  batas kering mempunyai persamaan LST smax = -10.51  *  EVI  +  308.7,  sedangkan  batas basahnya  LST min =  5.1912  *  EVI  + 294.72. Sedangkan untuk wilayah Kalimantan  Tengah  (Gambar  3-3b), persamaan batas keringnya adalah T smax = -11.774  *  EVI  +  307.84  dan  persamaan batas  basahnya  adalah    T smin =  0.498  * EVI + 296.97. Berdasarkan hasil persamaan  batas  kering  dan  batas basah  tersebut  maka  model  TVDI  dari persamaan  2-1  untuk  wilayah  Riau  dan Kalimantan Tengah yang sudah
disederhanakan dapat dituliskan sebagai persamaan 3-1 dan 3-2. 3.3 Aplikasi Model TVDI untuk Deteksi Kekeringan Lahan di Provinsi Jambi Pada  penelitian  ini  model  TVDI yang dibangun
di Riau dicoba diaplikasikan  di  wilayah  lain  yaitu  di Provinsi Jambi selama periode Juni-Juli- Agustus  tahun  2003-2006.  Selanjutnya,
TVDI  yang  diperoleh  di  Jambi  dioverlay dengan  data  landuse  dari  LANDSAT7- ETM+  2002/2003.    Landuse  di  Jambi dapat  dilihat  pada  Gambar  3-4.    Hasil ekstraksi  nilai  TVDI  pada  berbagai  tipe vegetasi  (semak/belukar,  padi,  pertanian lahan kering) dapat dilihat pada Tabel 3-1. Semakin  tinggi  nilai  TVDI  (0-1)  maka semakin  tinggi  tingkat  kekeringannya. Selama  periode  Juni-Agustus  2003- 2006,  hasil  analisis  rata-rata  terhadap landuse tipe sawah dan pertanian lahan kering  menunjukkan  nilai  TVDI  yang lebih  tinggi  dibandingkan  pada  landuse semak/belukar. Nilai rata-rata TVDI pada lahan pertanian kering/perkebunan, dan  sawah  masing-masing  adalah  0.40 dan  0.34,  sedangkan  semak/belukar 0.18. Dari hasil tersebut dapat ditunjukkan  bahwa  tipe  landuse  sawah dan pertanian lahan kering/perkebunan relatif lebih sensitif terhadap kekeringan daripada di lahan semak/belukar.
Gambar 3-3: Hasil  ekstraksi  LST  dan  EVI  di  wilayah  Riau  (a)  dan  Kalimantan  Tengah (b) periode data Juni – Agustus 2003-20006
Riau                        :
LST – (5.1912 * EVI + 294.72) TVDI   =  (3-1)
(-15.701 * EVI + 13.98)
Kalimantan Tengah : LST – (0.498 * EVI + 296.97) TVDI   =  (3-2)
(-12.272 * EVI + 10.87)
a).  RIAU y = 5.1912x + 294.72 Persamaan Garis Batas Basah y = -10.51x + 308.7 Persamaan Garis Batas Kering 292 294 296 298 300 302 304 306 308 310 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 EVI L S T ( °K ) LSTmaks dan EVI LSTmin dan EVI Linear (LSTmin dan EVI) Linear (LSTmaks dan EVI) b).   KALIMANTAN SELATAN y = -11.774x + 307.84 Persamaan Garis Batas Kering y = 0.498x + 296.97 Persamaan Garis Batas Basah 292 294 296 298 300 302 304 306 308 310 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 EVI L S T ( °K ) LSTmaks dan EVI LST min dan EVI Linear (LSTmaks dan EVI) Linear (LST min dan EVI)
Sebaran  TVDI  secara  grafik  pada tingkat kekeringan tinggi (0.6  TVDI ≤ 1) periode  Juni-Agustus  2003-2006  pada berbagai tipe landuse dapat dilihat pada Gambar 3-5.  Pada grafik terlihat bahwa persentase  area  yang  memiliki  tingkat TVDI  tinggi  paling  luas  terdapat  di landuse sawah, perkebunan dan
pertanian  lahan  kering  dengan  nilai rata-rata  selama  periode  2003-2006 tertinggi  mencapai  8%  pada  bulan Agustus, sedangkan pada landuse hutan  dan  semak/belukar  luasan  yang memiliki tingkat TVDI yang tinggi relatif rendah  persentasenya,  yaitu  tertinggi sekitar 3% pada bulan Agustus.
Gambar 3-4: Landuse  di  Provinsi  Jambi  berdasarkan  data  Landsat  ETM-7  tahun 2002/2003 (Sumber: Pusbangja-LAPAN)
Table 3-1:RATA-RATA TVDI PADA TIPE LANDUSE Tipe landuse Nilai Rata-rata TDVI Sawah 0.339 Pertanian lahan kering dan perkebunan 0.407 Semak/Belukar 0.184

## 4 KESIMPULAN
Model  kekeringan  lahan  (TVDI) yang  diperoleh  berdasarkan  integrasi antara  parameter  indeks  vegetasi  (EVI) dan  suhu  permukaan  lahan  dari  data MODIS  periode  Juni  –  Agustus  (2003  – 2006)  telah  diperoleh  untuk  wilayah Riau  dan  Kalimantan  Tengah.  Rumus TVDI untuk wilayah Riau dan Kalimantan Tengah adalah sebagai berikut:  Riau  TVDI  =  (LST  –  (5.1912  * EVI  +  294.72))/(-15.701  *  EVI  +  13.98), sedangkan  untuk  wilayah  Kalimantan Tengah    TVDI  =  (LST  –  (0.498  *  EVI  + 296.97))/(-12.272 * EVI + 10.87).
Dari hasil aplikasi model TVDI di Provinsi  Jambi  ditunjukkan  bahwa  tipe landuse  sawah  dan  pertanian  lahan kering/perkebunan  relatif  lebih  sensitif terhadap  kekeringan  daripada  di  lahan semak/belukar.    Nilai  rata-rata  TVDI pada lahan pertanian kering/per- kebunan,  dan  sawah  masing-masing adalah  0.40  dan  0.34,  sedangkan semak/belukar    0.18.    Tingkat  TVDI tinggi  (0.6  TVDI ≤  1)  paling  luas terdapat  di  landuse  sawah,  perkebunan dan pertanian lahan kering dengan nilai rata-rata  selama  periode  2003-2006 tertinggi  mencapai  8%  pada  bulan Agustus, sedangkan pada landuse hutan dan semak/belukar hanya sekitar 3% pada bulan Agustus.

## 5 SARAN
Verifikasi  dan  validasi  model TVDI  perlu  dilakukan  pada  penelitian selanjutnya  untuk  mengetahui  tingkat akurasi model.

## DAFTAR RUJUKAN

## Ackerman,  S., et al, 2002. Discriminating
Clear-Sky  from  Cloud  with  Modis Algorithm Theoretical Basis Document  (MOD35). MODIS Cloud Mask  Team,  Cooperative  Institute for Meteorological Satellite Studies,  University  Of  Wisconsin- Madison  NOAA/NESDIS,  NASA/
Larc, Hampton, VA.
Barbieri, R., 1997. Draft  of  The  MODIS
Level  1B  Algorithm  [R].    Theoretical basis  document    version  2.0, [atbmod- 01].
Bhuiyan,  C.,    2004.  Various  Drought
Indices  for  Monitoring  Drought Condition  in  Aravalli  Terrain  of India [R]. IEEE.
Bhuiyan,  C.,  R.P.  Singh,  and  F.N.

## Kogan.  2006.  Monitoring  Drought
Dynamics  in  The  Aravalli  Region (India)  Using  Different  Indices Based  on  Ground  and  Remote Sensing  Data  [R].  International
Journal of Applied Earth
Observation  and  Geoinformation.
8: 289–302. Elsevier.
Dracup, J.A., Lee, K.S., and Paulson Jr., E.G.,  1980.  On  The  definition  of Droughts  [J].  Water  Resour.  Res, 16 (2), 297–302.
Huete, A., C. Justice, and W.Van Leeuwen,
1999.    Modis  Vegetation  Index (MOD  13).  Algorithm  Theoretical Basis Document.
Hung,  T.,  and  Y.  Yoshifumi,  2005.
MODIS  Application  in  Environ- mental  Change  Researches  in  the Southeast – Asian Region. Int. J of
Geoinformatics, Vol.1., No.1.
Keyantash,  J.,  and  Dracup,  J.A.  2004.
An Aggregate Drought Index: Assessing  Drought  Severity  Based on  Fluctuations  in  The  Hydrologic Cycle  and  Surface  Water  Storage. Water Resour,  Res. 40.
Kogan,  F.N.,    1990.  Remote  Sensing  of
Weather  Impacts  on  Vegetation  in Non Homogeneous Areas.
International  Journal  of  Remote Sensing, Vol. 11:1405-1420.
Kogan,  F.N.,  2002.    World  Droughts  in The  New  Millennium  from  AVHRR- Based  Vegetation  Health  Indices. Eos  Trans.  Am.  Geophy.  Union 83,(48), pp 562–563.
Mao,  K.,  Z.  Qin,  J.  Shi,  and  P.  Gong.,
2005.  A  Practical  Split-Window Algorithm  for  Retrieving  Land- Surface  Temperature  from  MODIS Data  [J].    International  Journal of
Remote  Sensing,        Vol.  26,  No.
15, 10 August, 3181–3204.
Sandholt, I., Rasmussen, K., and
Andersen,  J.,  2002.  A  Simple Interpretation of The Surface Temperature/Vegetation Index Space  For  Assessment  of  Surface Moisture  Status.  Remote  Sensing
Of  Environment,  Vol.  79,  213- 224.
Xin, J.F, G.L. Tian, Q.H. Liu, L.F. Chen, and  X.Z.  Xin.    2003.    Drought Monitoring  From  The  Remotely
Sensed Temperature
and Vegetation  Index  in  China  [R].
IEEE.