## Geomedia
Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian
Geomedia Vol. 21 No. 1 Tahun 2023 | 1 – 9
https://journal.uny.ac.id/index.php/geomedia/index
Pemanfaatan Foto Udara Multispektral Untuk Sidik Cepat Kerapatan Tutupan Vegetasi Di Wilayah Perkotaan
Aries Dwi Wahyu Rahmadana a, c, d, 1* , Muhammad Chrisna Satriagasa b, 2 , Rachmad Wirawan d, 1 , Muhammad Anggri Setiawan a, 3 , Hatma Suryatmojo b, 4
a Laboratorium Geomorfologi Lingkungan dan Mitigasi Bencana, Fakultas Geografi UGM, Yogyakarta, INDONESIA b Laboratorium Pengelolaan Daerah Aliran Sungai, Fakultas Kehutanan UGM, Yogyakarta, INDONESIA
c Prodi Sains Informasi Geografi, Universitas Mahakarya Asia, Yogyakarta, INDONESIA
d CV Geo Art Science, Yogyakarta, INDONESIA
1 aries.rahmadana@gmail.com *; 2 m.chrisna.s@mail.ugm.ac.id ; 3 anggri@ugm.ac.id ; 4 h.suryatmojo@ugm.ac.id *korespondensi penulis
Informasi artikel A B S T R A K Sejarah artikel Diterima Revisi Dipublikasikan :20 November 2020 :14 Februari 2023 :31 Mei 2023 Teknologi  saat  ini  memungkinkan  analisis  NDVI  pada  foto  udara multispektral sehingga mampu memberikan gambaran rinci kondisi aktual tutupan vegetasi dengan cepat. Meskipun demikian, belum ada studi yang menunjukkan nilai treshold terbaik untuk pemetaan tutupan vegetasi pada wilayah  perkotaan.  Penelitian  ini  bertujuan  :  1)  membandingkan  luasan tutupan vegetasi pada skala semi detail dan detail 2) menentukan treshold NDVI terbaik untuk pemetaan tutupan vegetasi pada wilayah perkotaan. Penelitian  ini  menggunakan  data  berupa  foto  udara  multispektral  serta citra  satelit Sentinel-2  yang  diposisikan sebagai  baseline.  Citra dan foto udara diolah untuk band visible, red, dan NIR. Pengolahan band citra dan foto  udara  digunakan  untuk  analisis  NDVI.  Hasil  menunjukkan  bahwa treshold terbaik berada pada NDVI 0,2. Hasil identifikasi tutupan vegetasi dengan Citra Sentinel-2 menunjukkan luas 6,37 Ha atau 28,2% sedangkan dengan foto udara menghasilkan luasan 11,4 Ha atau 50,5%. Selisih luasan antara kedua data spasial disebabkan perbedaan resolusi Citra Sentinel-2 dengan foto udara yaitu 4 cm dan 10 m.
Kata kunci:
Multispektral
NDVI Treshold
Tutupan vegetasi
Citra satelit

## A B S T R A C T
Keywords:
Multispectral
NDVI Treshold Vegetation cover Sattelite imagery Current  technology  enables  NDVI  analysis  of  multispectral  aerial photographs, providing fast, detailed actual vegetation cover information. However, no study shows the best threshold value for mapping vegetation cover in urban areas. This study aims 1) to compare the area of vegetation cover on a semi-detailed and detailed scale, and 2) to determine the best NDVI threshold for mapping vegetation cover in urban areas. This study uses  multispectral  aerial  photographs  and  Sentinel-2  satellite  imagery (positioned  as  the  baseline).  Aerial  imagery  and  photographs  are processed  for  visible,  red,  and  NIR  bands.  Band  image  processing  and aerial photographs were used for NDVI analysis. The results show that the best threshold is at NDVI 0.2. The results of the identification of vegetation cover with Sentinel-2 imagery showed an area of 6.37 hectares or 28,2%, while the aerial photos resulted in an area of 11.4 hectares or 50,5%. The difference in area between the two spatial data is due to differences in the resolution of Sentinel-2 imagery with aerial photographs, 4 cm, and 10 m.
© 2023 (Aries Dwi Wahyu Rahmadana). All Right Reserved

## Pendahuluan
Pemanfaatan  citra  satelit  resolusi  menengah dan foto udara resolusi tinggi dapat memberikan gambaran  terkait  dengan  kondisi  aktual  tutupan lahan.  Penggunaan teknologi identifikasi dari skala menengah (semi detail) hingga detail memberikan akses  terhadap  penggunaan  data  spasial  terkait dengan  area  potensial  penunjang  area  hijau ( Thilagam,  2015 ).  Citra  dan  atau  foto  udara merupakan sarana untuk dapat melakukan analisis dan  evaluasi  terhadap  kondisi  suatu  lahan ( Danoedoro,  2012 ).  Pemanfaatan  citra  dan  atau foto  udara  merupakan  bagian  dalam  Sistem Informasi Geospasial (SIG) untuk dapat
menginterpretasi suatu permukaan bumi ( Inopianti dan Ramdan, 2016 ).
Teknologi saat ini telah memungkinkan akusisi data  foto  udara  multispektral  dengan  perangkat kamera multispektral. Pemanfaatan citra dan atau foto  udara  multispektral  dapat  dikatakan  sebagai seni  memperoleh  informasi  dan  mengekstraksi fitur-fitur  dalam  bentuk  spektral,  spasial,  dan temporal  mengenai  objek,  area,  atau  fenomena ( Gandhi  dkk,  2015 ).  Pengolahan  citra  dan  foto udara  multisektral  dilakukan  melalui  analisis perbedaan  algoritma  dan  indeks  matematika. Terdapat  beberapa indeks untuk  mengidentifikasi vegetasi  dalam  citra  atau  foto  udara.  Salah  satu indeks yang umum digunakan yaitu NDVI ( Nailufar dkk, 2018 ).
Analisis  tutupan  lahan  menggunakan  indeks vegetasi  atau  NDVI  ( Normalized  Difference Vegetation  Index)  merupakan  indeks  yang menggambarkan tingkat kehijauan suatu tanaman ( Dasuka  dkk,  2016 ).  NDVI  merupakan  salah  satu sarana  sidik  cepat  terhadap  keberadaan  tanaman di permukaan bumi secara analisis studio. Tutupan lahan  merupakan  bagian  dari  manajemen sumberdaya  lahan  yang  perlu  untuk  dikelola ( Setiawan  dkk,  2018 ; Satriagasa  dkk,  2019 ). Keberadaan tanaman yang telah terfoto baik dari satelit  dan  atau  pesawat  memberikan  nilai gelombang  yang  beragam  sesuai  dengan  nilai yang  terpantulkan  ( Walczykowski  dkk,  2016 ). Penggunaan  wahana  satelite  dan  atau  pesawat memberikan kemudahan dalam menganalisis dan memvisualisasi  secara  spasial  dan  temporal ( Degbelo dan Kuhn, 2018 ).
Deteksi  vegetasi  di  wilayah  perkotaan  yang perlu  untuk  dilakukan  sidik  cepat  salah  satunya yaitu wilayah perkotaan yang masih memiliki area hijau.  Identifikasi  awal  menggunakan  teknologi
terbaru  tepat  dilakan  pemotretan  pada  kawasan padat  penduduk  menggunakan  wahana  UAV ( Unmanned  Aerial  Vehicle)  tipe  quadcopter terutama  dengan  luas  kawasan  yang  terbatas ( Putra  dkk,  2016 ).  Kawasan  perkotaan  di  sekitar kampus  Universitas  Gadjah  Mada  (UGM)  sebagai lembaga pendidikan  dan penelitian memiliki  area khusus  untuk  pengkajian  vegetasi  yang  biasa disebut arboretum. Terdapat tiga lokasi arboretum di  kampus  UGM  yaitu  Arboretum  Kehutanan, Hutan Botani, dan Lembah UGM.
Keterkaitan  konservasi,  pendidikan,  dan interpretasi  sejarah  suatu  wilayah  dapat  diwadahi dengan  Arboretum  ( Wassenberg  dkk,  2015 ). Suryatmojo  (2014) menjelaskan  Arboretum merupakan  salah  satu  wahana  untuk  mengetahui karakteristik  hutan  dalam  area  yang  terbatas. Keberadaan Arboretum memiliki karakteristik yang berwawasan estetika dan fungsi kehidupan sebagai pengendali  pencemaran  udara.  Pemantauan kerapatan penutup lahan di Arboretum UGM dan sekitarnya  dapat  dilakukan  dengan  pemanfaatan Citra  Satelit  Sentinel-2  dan  Foto  Udara Multispektral.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  1) mengidentifikasi  luasan  vegetasi  hasil  NDVI  pada skala semi detail dan detail pada sebagain wilayah perkotaan,  dan  2)  menentukan  treshold  NDVI terbaik  untuk  pemetaan  tutupan  vegetasi  di sebagian wilayah perkotaan.

## Metode Lokasi Penelitian
Wilayah  kajian  berada  di  wilayah  perkotaan yang  dekat  dengan  kampus  Universitas  Gadjah Mada, Sleman, DI. Yogyakarta. Luas Kampus UGM yaitu 185,5 Ha. Terdapat 3 kawasan Arboretum di kampus  yaitu  Hutan  Botani  Biologi  di  sisi  Barat, Arboretum  Kehutanan  di  sisi  Utara,  dan  Lembah UGM di sisi Timur. Spesifik lokasi kajian berada di Hutan  Botani  Biologi  dan  Arboretum  Kehutanan yang memiliki kawasan hijau dan lahan terbangun sebagai bahan analisis lebih lanjut. Visual kampus UGM  memiliki  kawasan  hijau  masih  dominan dibandingkan lingkungan sekitarnya ( Gambar 1 ).

## Data dan Perolehan Data
Data  yang  digunakan  dalam  kajian  ini  yaitu berupa  data  primer  berupa  hasil  foto  udara multispektral menggunakan wahana UAV dan citra
satelite  berupa  Sentinel  2.  Data  yang  digunakan sebagai bahan analisis berupa band multispektral.
Perolehan data dilakuan dengan mengunakan wahana UAV DJI Phantom 4 multispectral dan citra Sentinel  2  yang  diakses  dari  USGS  (United  States Geological  Survey).  Pengambilan  data  foto  udara dilakukan pada tanggal 29 Juli 2020 jam 11.00 WIB ( Gambar 2 ) dengan mempertimbangkan ketinggian  dan  okupasi  area  pemotretan. Perencanaan  terbang  dan    Perolehan  data  citra satelit  Sentinel  2  terekam  pada  bulan  September 2019 yang diakses menggunakan USGS.
Gambar 1. Wilayah Kajian
Perangkat  peralatan  berupa  komponen hardware dan software  dengan spesifikasi khusus diperlukan  dalam  proses  akusisi  data  serta pengolahan  data  foto  udara.  Perangkat  untuk menghasilkan  data  foto  udara  multispektral menggunakan  satu  set  UAV  DJI  Phantom  4 Multispektral  RTK.  Pengoperasian  UAV  DJI Phantom  4  Multispektral  RTK  menggunakan aplikasi DJI GS PRO. Terdapat enam jenis foto yang dihasilkan seuai dengan jumlah sensor kameranya. Maka  diperlukan  aplikasi  Total  Comander  untuk memilah  foto.  Hasil  Foto  udara  diolah  dengan Agisoft  Methashape  1.6.2  untuk  menghasilkan mozaik  orthophoto.  Analisis  hasil  foto  udara  dan atau  citra  dilakukan  dengan Google  Earth  Engine dan Quantum GIS 3.14
Gambar 2. Penggunaan UAV DJI Phantom 4

## Multispektral RTK
Pengolahan dan Analisis Data a. Jumlah foto dan sorting data
Hasil perolehan data diperoleh foto sejumlah 440  x  6  band  atau  sejumlah  2640  file.  Foto  yang diperoleh  menggunakan  UAV  DJI  Phantom  4 multispectral  setiap  scene  berjumlah  6  foto  yang mewakili 6 band yang dimiliki oleh perangkat ini. Penyimpanan foto keenam band tersebut memiliki aturan sebagai berikut:
DJI_1230 : visible DJI_1231 : red DJI_1232 : green DJI_1233 : blue DJI_1234 : red edge DJI_1235 : NIR
Angka 3 digit pertama mengindikasikan kode foto  sedangkan  satu  digit  angka  paling  belakang mengindikasikan band. Sorting pada OS Windows 8  secara  default  menggunakan  karakter  awal  file, dengan  demikian  tidak  dapat  digunakan  secara langsung untuk mensortir file setiap band dengan cepat.  Total  Comander  64  Bit  dengan  plugin wdx_filesys ( http://ghisler.fileburst.com/content/wdx_filesys.zi p )  digunakan  untuk  melakukan  sortir  file  secara cepat berdasarkan karakter urutan nomor 8.

## b. Pembuatan orthophoto setiap band
Foto  yang  diperoleh  masih  dalam  bentuk potongan, oleh karenanya digunakan software SFM Agisoft  Photoscan  untuk  membuat  mozaik  foto udara.  Orthophoto  setiap  band  dibuat  secara terpisah.  Hasil  foto  tidak  diproses  untuk  semua band, namun hanya band visible, red, dan NIR saja yang digunakan untuk analisis NDVI.

## c. Pengolahan NDVI
Analisis transformasi NDVI dilakukan menggunakan  orthophoto  band  red  dan  NIR. Kedua orthopoto tersebut diproses menggunakan software ENVI berdasarkan Persamaan 1.
𝑁𝐷𝑉𝐼 = (𝑁𝐼𝑅−𝑟𝑒𝑑) (𝑁𝐼𝑅+𝑟𝑒𝑑) ... (1)

## d. Reclassification by treshold
Hasil  transformasi  NDVI  memiliki  rentang antara -1 hingga 1. Nilai yang semakin mendekati - 1 mengindikasikan bukan vegetasi, sebailknya nilai yang  semakin  mendekati  1  mengindikasikan vegetasi  ( Bharathkumal  dan  Mohammed-Aslam, 2015 ). Meskipun demikian batas yang tegas antara vegetasi  dan  bukan  vegetasi  dapat  bervariasi berdasarkan  berbagai  kondisi.  Variasi  terhadap treshold vegetasi dan bukan vegetasi dilakukan di wilayah kajian untuk menentukan treshold berapa yang  paling  baik  digunakan  pada  wilayah  kajian. Analisis dilakukan dalam 6 variasi treshold, yaitu 0,1 hingga  0,6  dengan  interval  0,1.  Luasan  vegetasi yang  berhasil  dideteksi  pada  setiap treshold
dibandingkan  dengan  hasil  interpretasi  visual menggunakan orthophoto  visible  band  dengan mengikuti Persamaan 2.
∆ 𝐿𝑢𝑎𝑠 𝑉𝑒𝑔𝑒𝑡𝑎𝑠𝑖 = 𝐿𝑢𝑎𝑠 𝑣𝑒𝑔𝑒𝑡𝑎𝑠𝑖 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑡𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑 𝑥 − 𝐿𝑢𝑎𝑠 𝑣𝑒𝑔𝑒𝑡𝑎𝑠𝑖 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑝𝑟𝑒𝑡𝑎𝑠𝑖 𝑣𝑖𝑠𝑢𝑎𝑙 ... (2) Treshold  yang  memberikan  selisih  luasan terkecil  merupakan  treshold  yang  terbaik  untuk digunakan pada wilayah kajian.

## Hasil dan pembahasan
Analisis  NDVI  dilakukan  dalam  6  variasi treshold, yaitu 0,1 hingga 0,6 dengan interval 0,1. Secara  visual  dari  tampak  bahwa  luasan  vegetasi paling  tinggi  terdapat  pada  pengolahan  NDVI dengan  nilai  threshold  0,1.  Luasan  vegetasi divisualisasikan  dengan  warna  hijau,  sedangkan warna  putih  didefinisikan  sebagai  non  vegetasi. NDVI dengan nilai threshold 0,1 memiliki dominasi warna hijau yang paling tinggi. Semakin besar nilai threshold warna hijau semakin memudar. Gambar 3 memaparkan hasil pengolahan NDVI foto udara dengan treshold 0,1 – 0,6.
Gambar 3. NDVI dengan treshold 0,1 – 0,6
Semakin tinggi konsentrasi warna hijau pada pengolahan NDVI menandakan luasan vegetasinya semakin besar ( El-Gammal, dkk, 2014 ). Hal tersebut berlaku sebaliknya. Luasan vegetasi hasil NDVI foto udara  dengan  trashold  0,1  memiliki  luas  paling besar, 14,1 Ha (62,6 %). Nilai luas tutupan vegetasi semakin  mengecil  pada  trashold  0,2  hingga  0,6. Luasan  vegetasi  terkecil  pada  pengolahan  NDVI foto udara dengan threshold 0,6, yaitu hanya 1,5 Ha (6,8  %).  Rincian  perbandingan  luas  tutupan
vegetasi  untuk  masing-masing  nilai  threshold terpapar pada Tabel 1 .
Tabel 1. Luas dan Persentase Tutupan Vegetasi
Treshold Luas Tutupan Vegetasi (Ha) Persen dari Luas Area (%) 0,1 14,1 62,6 0,2 11,4 50,5 0,3 8,5 37,7 0,4 6,1 27,1 0,5 3,8 16,8 0,6 1,5 6,8
Interpretasi visual digunakan untuk menentukan  treshold  NDVI  terbaik  untuk pemetaan  tutupan  vegetasi  di  wilayah  kajian ( Januar  dkk,  2016 ).  Hasil  luasan  vegetasi  dari interpretasi visual bandingkan dengan hasil luasan pada  pengolahan  NDVI.  Perbandingan  dilakukan dengan  mengacu  pada  persamaan  2.  Nilai threshold terbaik terdapat pada nilai perbadingan luasan  yang  paling  kecil  ( Otsu,  dkk,  2019 ).  Luas vegetasi  hasil  interpretasi  visual  yaitu  10,4  Ha. Gambar 4 menunjukkan interpretasi visual tutupan vegetasi di wilayah kajian.
Gambar 4. Interpretasi Visual Tutupan Vegetasi di Wilayah Kajian
Luasan vegetasi yang berhasil dideteksi pada setiap  treshold  dibandingkan  dengan  hasil interpretasi  visual  menggunakan  orthophoto visible  band.  Hasil  menunjukkan  bahwa  selisih paling  kecil  terdapat  pada  pengolahan  NDVI dengan threshold 0,2. Jika diurutkan selisih paling kecil menuju paling besar yaitu untuk threshold 0,2 , 0,3 , 0,1 , 0,4 , 0,5 , dan 0,6. Hasil perbandingan ini terpapar  pada Gambar  5 .  Threshold  yang memberikan  selisih  luasan  terkecil  merupakan treshold  yang  terbaik  untuk  digunakan  pada wilayah kajian. Treshold terbaik pada penelitian ini yaitu threshold 0,2.
Gambar 5. Selisih Luas Interpretasi Visual setiap treshold NDVI
Luas tutupan vegetasi hasil pengolahan NDVI foto udara dengan threshold 0,2 yaitu sebesar 11,4 Ha atau  28,2%.  Pengolahan  NDVI  dari  foto  udara menghasilkan  resolusi  spasial  4  cm.  Pengolahan NDVI  dari  foto  udara  dibandingkan  dengan pengolahan NDVI dari Citra Sentinel-2 menghasilkan selisih luas tutupan vegetasi sekitar 5 Ha. Luas tutupan vegetasi hasil pengolahan NDVI dari  Citra  Sentinel-2  hanya  6,37  Ha  atau  50,5% untuk  luasan yang sama dengan area foto udara. Selisih  terebut  cukup  besar  karena  hampir  50  %. Besarnya  selisih  tersebut  dapat  disebabkan  oleh perbedaan  resolusi  spasial  antara  foto  udara dengan Citra Sentinel-2. Citra Sentinel-2 memiliki resolusi  spasial  10  m.  Resolusi  spasial  yang  kecil pada  Citra  Sentinel-2  menyebabkan  generalisasi objek.  Ukuran  pixel  yang  besar  menyebabkan vegetasi  yang  tidak  mengelompok  atau  vegetasi kelompok  kecil  tidak  terdefinisi  sebagai  vegetasi ( Arnanto, 2013 ). Gambar 6
menyajikan perbandingan  visual  antara  hasil  NDVI  dari  foto udara dengan hasil NDVI dari Citra Sentinel-2.
Gambar 6. Perbandingan NDVI foto udara dengan NDVI Citra Sentinel-2
Penelitian tentang korelasi indeks vegetasi menggunakan NDVI antara data UAV dan Sentinel-
-10,0 -8,0 -6,0 -4,0 -2,0 0,0 2,0 4,0 6,0 T 0,1 T 0,2 T 0,3 T 0,4 T 0,5 T 0,6 Lu as (H a) (a) (b)
2  pernah  dilakukan  oleh Mangewa  et  al.  (2022) . Hasil  dari  korelasi  antara  UAV  dan  Sentinel-2 menujukkan  korelasi  positif  yang  kuat  (p<  0,001) berdasarkan pengujian regresi liniernya. Penelitian tersebut juga menyebutkan keunggulan dari hasil NDVI dari platform UAV yang mampu menujukkan hasil  yang  lebih  detail  pada  semua  kelas  tutupan vegetasi dibandingkan dengan hasil dari Sentinel- 2 ( Mangewa et al., 2022 ). Pemanfaatan teknologi
kamera
multispektral yang terdapat pada UAV tidak hanya sebatas  untuk  mengidentifikasi  kondisi  vegetasi pada  wilayah  yang  dominan  vegetasinya (perkebunan/hutan),  namun  dapat  dimanfaatkan pada  wilayah  perkotaan  (urban).  Penelitian sebelumnya  tentang  efektivitas  dari  identifikasi kondisi  vegetasi  menggunakan  kamera  UAV menunjukkan
keunggulannya
dalam
mengidentifikasi  kondisi  vegetasi  pada  wilayah perkotaan ( Feng et al., 2015 ; Lee et al., 2021 ; Zhang et al., 2022 ).
Uji akurasi
Uji akurasi dalam penelitian ini
menggunakan  tabel confussion  matriks  yang bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  dari hasil  NDVI  threshold  0,2  dan  mengetahui  respon atau  sensitivitas  objek  vegetasi  dan  non-vegetasi terhadap model NDVI yang diterapkan. Pengambilan  kriteria  sampel  menggunakan metode purposive  random  sampling  yang didasarkan  oleh  jenis  kenampakan  vegetasi  dan non-vegetasi.  Jumlah  sampel  yang  diambil sebanyak  30  sampel  yang  terdiri  dari  15  sampel vegetasi dan 15 sampel non-vegetasi
Sampel  jenis  vegetasi  dan  non-vegetasi kemudian  dijabarkan  kembali  berdasarkan kenampakan  aslinya  meliputi  atap  bangunan  dari berbagai bahan, permukaan  diperkeras, jalan dan tubuh air sedangkan jenis vegetasi meliputi pohon dan  rumput  dengan  tingkat  kerapatannya  serta tutupan taman. Sebaran sampel dapat dilihat pada Gambar 7 .
Berdasarkan  hasil  uji  akurasi  dari  tabel confussion matrix menunjukkan hasil yang akurat dilihat  dari  nilai  akurasi  keseluruhan  ( Overall accuracy)  dan  nilai  koefisien  kappa.  Nilai  akurasi keseluruhan  diperoleh  dari  perbandingan  antara kenampakan  sampel  pada  peta  dengan  kondisi nyata  di  lokasi,  sedangkan  koefisien  kappa  untuk menilai  konsistensi  diantara  dua  variabel pengujian.  Semakin  nilainya  mendekati  angka  1
maka  semakin  akurat  pula  hasilnya.  Tabel confussion matrix dapat dilihat pada Tabel 2 .
Gambar 7. Sebaran sampel uji akurasi NDVI threshold 0.2
Tabel 2. Confussion matrix uji akurasi NDVI threshold 0,2 Jenis Objek Vegetasi Non- Vegetasi Vegetasi 15 Non- Vegetasi 15 Overall Accuracy (%) 100 Kappa Coefficient 1,00
Secara keseluruhan respon yang diberikan terhadap objek tutupan vegetasi dan non-vegetasi umumnya masih normal. Tutupan vegetasi (pohon dan  rumput)  akan  menampakkan  nilai  indeks vegetasi  yang  lebih  tinggi  (tergantung  dengan kerapatannya) dibandingkan dengan tutupan non- vegetasi.  Indeks  vegetasi  (NDVI)  yang  dihasilkan dari  sensor  multispektral  dapat  membedakan kondisi vegetasi yang terekam baik yang memiliki tajuk lebat maupun tidak (pepohonan gersang). Hal ini  sangat  efektif  untuk  mengetahui  dan  menilai kondisi  kualitas  tutupan  vegetasi  pada  wilayah perkotaan.  Namun,  masih  dijumpai  distorsi terhadap  perekaman  menggunakan  kamera multispektral terhadap objek non-vegetasi. Distorsi ditemukan  dari  adanya  nilai  indeks  NDVI  yang cukup  rendah  pada  atap  bangunan  yang sekelilingnya banyak dijumpai vegetasi. Normalnya nilai  indeks  vegetasi  pada  objek  non-vegetasi sudah  ditiadakan  atau  dihilangkan  pada  NDVI threshold  0,2.  Kenampakan  dari  distorsi  tersebut dapat dilihat pada Gambar 8 .
Gambar 8. Distorsi kenampakan NDVI yang muncul pada objek non-vegetasi

## Simpulan
Penelitian  ini  menemukan  bahwa  pemetaan tutupan  vegetasi  menggunakan  foto  udara multispektral memberikan hasil yang baik dengan usaha  yang  relatif  sedikit  dan  alur  kerja  yang pendek. Pemetaan tutupan vegetasi pada wilayah kajian terbaik  kami temukan  pada Treshold  NDVI 0,2  yang  menghasilkan  luas  tutupan  vegetasi sebesar 11,4 Ha. Luasan tersebut lebih besar 5 Ha dibandingkan hasil penghitungan luasan menggunakan  citra  satelit  Sentinel-2.  Perbedaan ini  diduga  disebabkan  karena  adanya  perbedaan resolusi  foto  udara  dan  Citra  Sentinel-2  yaitu berturut-turut sebesar 4 cm dan 10 m.
Meskipun  dalam  penelitian  ini  telah  mampu menunjukkan kemampuan foto udara multispektral dalam  pemetaan  tutupan  vegetasi  di  wilayah perkotaan serta menentukan treshold yang tepat, penelitian  ini  memiliki  beberapa  hal  yang  perlu dipertimbangkan  pada  penelitian  selanjutnya. Beberapa  hal  yang  dimaksud  yaitu  masih  belum diketahui  bagaimana  kemampuan  foto  udara multispektral pada jenis tutupan lahan yang lebih bervariasi sehingga perlu pengujian pada wilayah yang  lebih  luas  dan  memiliki  variasi  yang  lebih beragam  (misal  tubuh  air)  dan  masih  ditemukan distorsi  hasil  NDVI  dari  perekaman  multispektral. Hasil  NDVI  dari  perekaman  multispektral  masih
ditemukan  distorsi  pada  beberapa  objek  non- vegetasi  yang  masih  terdeteksi  nilai  indeks vegetasinya walaupun nilainya sangat rendah.
Selain itu masih belum diketahui variasi waktu akuisisi  data  terhadap threshold  yang  baik  untuk digunakan. Pada penelitian ini diduga pengambilan data  terlalu  siang  menyebabkan  benda  lebih reflektif  dideteksi  sebagai  vegetasi  sehingga mengakibatkan  kesalahan  dalam  deteksi  dan perhitungan luasan.

## Referensi
Arnanto,  A.  (2013).  Pemanfaatan  Transformasi Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  Citra  Landsat  TM  untuk  Zonasi Vegetasi  di  Lereng  Merapi  Bagian Selatan. Geomedia. 11(2).
Bharathkumar,  L.,  &  Mohammed-Aslan,  M.A.
(2015). Crop Pattern Mapping of Tumkur Taluk  Using  NDVI  Technique:  A  Remote Sensing  and  GIS  Approach. Aquatic Procedia. 4, 1397 – 11404. Doi:10.1016/j.aqro.2015.02.181.
Danoedoro,  P.  (2012).  Pengantar  Penginderaan Jauh Digital. Penerbit Andi.
Dasuka, Y.P., Sasmito, B., & Hani’ah. (2016). Analisis Sebaran  Jenis  Vegetasi  Hutan  Alami Menggunakan Sistem Penginderaan Jauh (Studi Kasus: Jalur Pendakian Wekas dan Selo). Jurnal  Geodesi  Undip  2016.  ISSN: 2337 – 845X. 5(2).
Dagbelo,  A.,  &  Kuhn,  W.  (2018).  Spatial  and Temporal  Resolution  of  Geographic Information:  an  Observation – Based
Tehory. Open Geospatial Data, Software and Stardards. Springer Open. doi:10.1186/s40965-018-0053-8
El-Gammal, M. I., Ali, R. R. & Samra, R. M. A. (2014). NDVI  Threshold  Classification  for Detecting Vegetation Cover in Damietta Governorate, Egypt. Journal of American Science  2014.  ISSN:  1545-1003.  10(8)  p. 108-113.
Feng,  Q.,  Liu,  J.,  &  Gong,  J.  (2015).  UAV  Remote Sensing  for  Urban  Vegetation  Mapping Using  Random  Forest  and  Texture Analysis. Remote  Sensing  2015,  Vol.  7, Pages  1074-1094,  7(1),  1074 – 1094. https://doi.org/10.3390/RS70101074
Gandhi,  G.  M.,  Parthiban,  S.,  Thummalu,  N.,  & Christy,  A.,  (2015).  Ndvi:  Vegetation
change  detection  using  remote  sensing and gis – A case study of Vellore District. 3rd  International  Conference  on  Recent Trends in Computing 2015 (ICRTC-2015).
Elsevier.
Inopianti,  N.,  &  Ramdan,  D.  (2016).  Pemanfaatan Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  dan Penginderaan  Jauh  dalam  Pemetaan Penutupan Lahan di Kabupaten Banjarnegara. Seminar  Nasional  Peran Geospasial  dalam  Membingkai  NKRI
2016, 293-300.
Januar,  D.,  Suprayogi,  A.,  &  Prasetyo,  Y.  (2016). Analisis Penggunaan NDVI dan BSI untuk Identifikasi  Tutupan  Lahan  pada  Citra Landsat  8  (Studi  Kasus:  Wilayah  Kota Semarang,  Jawa  Tengah. Jurnal  Geodesi Undip 2016. ISSN: 2337-845X. 5(1).
Lee, G., Hwang, J., & Cho, S. (2021). A novel index to detect vegetation in urban areas using uav-based multispectral images. Applied Sciences (Switzerland), 11(8). https://doi.org/10.3390/app11083472 Mangewa, L. J., Ndakidemi, P. A., Alward, R. D., Kija,
H.  K.,  Bukombe,  J.  K.,  Nasolwa,  E.  R.,  & Munishi,  L.  K.  (2022).  Comparative Assessment of UAV and Sentinel-2 NDVI and  GNDVI  for  Preliminary  Diagnosis  of Habitat  Conditions  in  Burunge  Wildlife Management Area, Tanzania. Earth, 3(3),
769 – 787. https://doi.org/10.3390/earth3030044
Nailufar, B., Syahadat, R.M., & Ameliawati, P. (2018). Analisis  Perubahan  Indeks  Kerapatan Vegetasi  dengan  Metode  Analisis Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  di  Kota  Batu  Berbasis  Sistem Informasi Geografis (GIS) dan Penginderaan  Jauh. Mintakat  Jurnal Arsitektur. ISSN: 1411-7193. 19(2).
Otsu, K., Pla, M., Duane, A., Cardil, A., & Brotons, L.
(2019).  Estimating  the  Threshold  of Detection  on  Tree  Crown  Defoliation Using  Vegetation  Indices  from  UAS Multispectral  Imagery.  Article. Drones 2019,  3,  80;  doi:10.3390/drones3040080 p.1-23.
Putra,  A.  S.,  Maulana,  E.,  Rahmadana,  A.  D.  W.,
Wulan, T. R., Mahendra, I. W. W., Putra, M.
D. (2016). Uji Akurasi Foto Udara dengan Menggunakan  Data  UAV  pada  Kawasan
Padat  Pemukiman  Penduduk  (Studi Kasus:  Kawasan  Padat  Sayidan,  Daerah Istimewa Yogyakarta). Prosiding Seminar Nasional Penginderaan Jauh 2016 ISBN : 978-979-1458-99-3. Hal 276-286
Thilagam,  L.  N.  (2015).  Integrated  Land  Use Development for Green Campus. In: Leal Filho  W.,  Muthu  N.,  Edwin  G.,  Sima  M. (eds)  Implementing  Campus  Greening Initiatives. World  Sustainability  Series. Springer,  Cham.  doi:10.1007/978-3-319- 11961-8_16
Satriagasa,  M.C.,  Suryatmojo,  H.,  &  Dewi,  H.N. (2019).  Role  of  land  cover  change  to landslides  susceptibility  in  agricultural catchment. IOP  Conf.  Series:  Earth  and Environmental  Science  361  (2019) 012032 doi:10.1088/1755- 1315/361/1/012032
Setiawan,  M.  A.,  Sara,  F.  H.,  Christanto,  N., Sartohadi, J., Samodra, G., … , & Gomez, C.
(2018).  Sustainability  of  three  modified soil conservation methods in agriculture area .    IOP  Conf.  Series:  Earth  and Environmental  Science  148  (2018) 012018 doi :10.1088/1755- 1315/148/1/012018 Suryatmojo,  H.  (2014).  Recovery  of  Forest  Soil Disturbance  in  the  Intensive  Forest Management System. Procedia Environmental Sciences 20 ( 2014 ) 832 – 840 Walczykowski, P., Jenerowicz, A., Orych, A., & Siok, K. 2016. Determining Spectral Reflectance Coeficients From Hyperspectral  Images  Obtained  From Low Altitudes. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and  Spatial  Information  Science,  XXIII ISPRS Congress. doi: 10.5194/isprsarchives-XLI-B7-107-2016.
Wassenberg, C. L., Goldenberg, M., & Soule, K. E., (2015).  Benefits  of  botanical  garden visitation  :  a  means-end  study. Urban Forestry and Urban Greening, Vol. 14. p. 146-155.
Zhang, B., Li, X., Du, H., Zhou, G., Mao, F., Huang, Z., Zhou,  L.,  Xuan,  J.,  Gong,  Y.,  &  Chen,  C. (2022).  Estimation  of  Urban  Forest Characteristic  Parameters  Using  UAV- Lidar  Coupled  with  Canopy  Volume.
Remote Sensing 2022, Vol. 14, Page 6375,
14(24), 6375.
https://doi.org/10.3390/RS14246375