## VALUASI JUMLAH AIR DI EKOSISTEM LAHAN GAMBUT DENGAN DATA LANDSAT 8 OLI/TIRS

## (WATER CONTENT VALUATION IN PEATLAND ECOSYSTEM BY USING LANDSAT 8 OLI/TIRS)
Idung Risdiyanto dan Allan Nur Wahid Departemen Geofisika dan Meteorologi – Institut Pertanian Bogor Jl. Lingkar Akedemik, Kampus IPB Dermaga, Bogor Indonesia e-mail: idungris@ipb.ac.id
Diterima 26 Maret 2017; Direvisi 14 Juli 2017; Disetujui 11 September 2017

## ABSTRACT
The water content of peatland ecosystems stored as gasses in the air and as liquid in the peat soil and vegetation. The presence of water was influential to the value of spectral radians received by satellite  sensors.  Objective  of  study  were  develop  empirical  model  to  be  applied  in  the  Landsat  8 satellite imagery interpretation to estimate water content of peatland ecosystem. Method consisted of field  measurements  and  satellite  data  interpretation.  Field  activities  aimed  to  obtain  weather parameters such as radiation, air temperature, surface temperature, evapotranspiration (ET), relative humidity (RH), soil water content (KAT), and biomass for each land cover in peatland ecosystems. Field measurements  results  were  used  to  validate  the  parameters  derived  from  Landsat  8  satellite  data. Water content in the air was assessed by the ET and RH, in the soil was assessed by soil heat flux (G) and  in  the  vegetation  by  biomass.  The  results  of  the  validation  of  the  data  field  measurement  with Landsat  8  showed  only  ET  (r2  =  0.71),  RH  (r2  =  0.71),  and  biomass  (r2  =  0.87)  had  a  strong relationship,  while  between  G  and  KAT  had  weak  relationship.  Conclusion  of  this  study  indicated Landsat 8 satellite data could be used to calculate the water content in the air and vegetation. Thus, estimating  water  content  in  the  peatland  ecosystem  with  satellite  data  can  only  be  done  on  the surface.
Keywords: biomass, Landsat 8, moisture, peat, water

## ABSTRAK
Ekosistem  lahan  gambut  menyimpan  air  dalam  bentuk  gas  di  udara,  dan  cair  dalam  tanah gambut dan vegetasi. Keberadaannya mempengaruhi nilai spektral radians yang diterima oleh sensor satelit.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan  model  empirik  yang  dapat  diaplikasikan untuk  interpretasi  citra  satelit  dalam  pendugaan  jumlah  air  di  ekosistem  lahan  gambut.  Metode penelitian terdiri dari pengukuran lapangan dan interpretasi data satelit LANDSAT 8. Parameter cuaca seperti radiasi, suhu udara, suhu permukaan, evapotranspirasi (ET), kelembaban udara (RH), kadar air  tanah  (KAT)  dan  biomassa  diukur  di  lapangan  pada  setiap  jenis  tutupan  lahan.  Hasil-hasil pengukuran lapangan digunakan untuk memvalidasi parameter-parameter yang diturunkan dari data satelit  LANDSAT  8.  Jumlah  air  di  udara  yang  dinilai  dari  ET  dan  RH,  jumlah  air  di  tanah  dinilai dengan laju pemanasan tanah (G) dan jumlah air di vegetasi dengan biomassa. Hasil validasi antara data  lapangan  dengan  data  LANDSAT  8  menunjukkan  hanya  nilai  ET  (r 2 =0,71),  RH  (r 2 =0,71),  dan biomassa ((r 2 =0,87) mempunyai hubungan yang kuat, sedangkan nilai G tidak mempunyai hubungan yang  kuat  dengan  KAT.  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  data  satelit  LANDSAT  8  hanya  dapat digunakan  untuk  menghitung  jumlah  air  yang  tersimpan  di  udara  dan  vegetasi.  Oleh  karena  itu, pendugaan jumlah air di ekosistem lahan gambut dengan data satelit hanya dapat dilakukan di atas permukaan.
Kata kunci: air, biomassa, gambut, kelembaban, Lansat 8

## 1 PENDAHULUAN
Indonesia memiliki lahan gambut terluas  di  antara  negara  tropis,  yaitu sekitar  21  juta  ha  (BB  Litbang  SDLP 2008).  Salah  satu  fungsi  hutan  lahan gambut  adalah  sebagai  cadangan  air yang  berperan  penting  saat  musim kemarau  dan  keseimbangan  hidrologi kawasan  untuk  pengendalian  banjir (Bullock and Acreman, 2003; Querner et al. ,  2010).  Hutan  lahan  gambut  juga merupakan ekosistem dengan cadangan air yang tinggi (Joosten & Clarke, 2002). Konversi  terhadap  lahan  gambut  dapat menyebabkan gangguan terhadap sistem hidrometeorologi.
Kondisi  hidrometeorologi  suatu lahan ditunjukkan oleh jumlah kandungan  air  di  udara,  tanah  dan vegetasi  dalam  bentuk  gas  dan  cair.  Di udara  dinyatakan  sebagai  kelembaban udara  yang  dipengaruhi  oleh  faktor- faktor  iklim  dan  vegetasi  (Santoso, 2004).  Kelembaban  tanah  didefinisikan sebagai air yang terkandung di permukaan
tanah  tak  jenuh  (Petropoulos et  al. , 2014)  yang    dipengaruhi  oleh  sifat-sifat tanah  seperti  tekstur  tanah,  struktur tanah, kandungan bahan organik tanah, kedalaman  solum  tanah,  dan  faktor iklim  mikronya.  Perubahan  kelembaban tanah ini berhubungan dengan perubahan suhu  permukaan  (Hirschi et  al. ,  2014) sehingga  mempengaruhi  variabilitas iklim dan kondisi atmosfer (Entin et al. , 2000;  Wu et  al. ,  2002;  Amenu et  al. , 2005; Zhang et al. , 2008).
Selama
ini, pengukuran kelembaban  ekosistem  lahan  gambut lebih  difokuskan  pada  jumlah  air  di dalam  tanah.  Misalnya,  dengan  cara mengukur tinggi muka air (Schlotzhauer &  Price,  1999;  Kettridge et  al. ,  2015), metode  gravimetri  (Chambers et  al.,
2010; Shien et al. , 2011; Kramarenko et al. ,  2015),  dan  metode  konduktivitas elektrik  (Roth el  al. ,  1992;  Noborio,
2001; Campbell et al., 2002). Pada skala yang lebih luas, sering digunakan metode pengukuran  tidak  langsung  dengan
menggunakan  data  satelit  multispektral (Kasischke et  al. ,  2009;  Meingast et  al. , 2014).  Pengukuran  langsung  akan mendapatkan  jumlah  air  di  tanah gambut  secara  kuantitatif,  sedangkan dengan  satelit  bersifat  kualitatif.  Kedua cara  tersebut  belum  memadai  untuk memberikan  informasi  jumlah  air  di atas  permukaan  lahan,  terutama dalam bentuk  gas  dan  yang  tersimpan  dalam vegetasi.
Pengukuran langsung pada tingkat wilayah  yang  lebih  luas  memerlukan biaya  dan  waktu  yang  tidak  sedikit (Grand-Clement et al. , 2015; Iriana et al. , 2016).  Sedangkan  dengan  data  satelit hanya  memberikan  hasil  kualitatif  dan lebih efektif untuk mengetahui kelembaban  ekosistem    lahan  gambut pada  tingkat  wilayah  (Middleton, et  al. , 2008;    Honkavaara et  al. ,  2016).  Oleh karenanya,  kuantifikasi  kelembaban ekosistem lahan gambut dengan menggunakan  data  satelit  masih  perlu dikembangkan (Krankina et al ., 2008).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk menghasilkan  pendekatan  kuantitatif untuk menduga jumlah air di ekosistem lahan  gambut  dalam  bentuk  gas  dan cair  yang  tersimpan  di  udara,  vegetasi dan  tanah  dengan  menggunakan  data satelit  multispektral  LANDSAT  8  OLI/ TIRS.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan dapat  diterapkan  dalam  interpretasi citra  satelit  untuk  mendapatkan  nilai jumlah  air  di  dalam  ekosistem  hutan gambut.

## 2 METODOLOGI

## 2.1  Lokasi dan Data
Kegiatan
pengukuran
data lapangan  dilaksanakan  di  perkebunan kelapa sawit PT BSS di Kec. Kendawangan, Kab.  Ketapang,  Kalimantan  Barat  (110 ⁰ 53’ 03” – 110 ⁰ 48’ 54” BT dan 02 ⁰ 47’ 43” – 02 ⁰ 53’09” LS. Pada bulan Maret-April 2016. Selain data lapangan, data satelit
yang  digunakan  adalah  LANDSAT  8 OLI/TIRS  path/row  120/62  dengan tanggal  akuisisi  29  April  2016  (www. glovis.usgs.gov)
2.2  Metode Penelitian Kegiatan Lapangan Pengukuran  parameter  cuaca,
biomassa dan kelembaban tanah dilakukan di tiga jenis tutupan lahan di atas  gambut,  yaitu  hutan  sekunder (HS), belukar (B), dan semak (S) dengan masing-masing terdiri dari tiga plot area sebagai ulangan lokasi. Parameter cuaca yang  diukur  untuk  mengetahui  kondisi iklim  mikro  dari  setiap  tutupan  lahan terdiri  atas  suhu  udara  ( ⁰ C),  suhu permukaan  tanah  ( ⁰ C,  ),  suhu  tanah ( ⁰ C),  pada  berbagai  kedalaman  (0  cm,  5 cm,  10  cm,  20  cm,  40  cm,  80  cm  dan 100 cm), kelembaban udara relative (RH)
(%),  radiasi  (watt/m 2 ),  curah  hujan (mm),  kecepatan  angin  (m/s)  dan    arah angin ( degree ) yang diukur menggunakan Automatic Weather Station (AWS).  Kadar air  tanah  (%KAT)  diukur  dengan menggunakan metode gravimetrik.
Pengambilan  sampel  tanah  dilakukan sampai dengan kedalaman 100 cm.
Data  biomassa  dengan  metode plot  transek  vegetasi  dan  dihitung dengan metode destruktif dan alometrik (Hashimoto et  al. ,  2004;  Hariah  dan Rahayu,  2007;  Dharmawan,  2014). Untuk  setiap  plot  vegetasi  (400  m 2 ) terdiri  atas  empat  subplot  yang  terdiri dari  (i)  subplot  1x1  m  untuk  destruktif sampel vegetasi bawah, (ii) subplot 5x5 m untuk  diameter  vegetasi  2-10  cm, (iii)  sub-plot  10x10  m  untuk  diameter vegetasi  10-20  cm  dan  (iv)  subplot 20x20  m  untuk  diameter  vegetasi  >20 cm.  Di  setiap  plot  terdiri  dari  tiga  kali ulangan pengukuran, sehingga luas plot menjadi  1200  m 2 .  Jumlah  plot  untuk setiap  tutupan  lahan  adalah  sembilan plot.

## 2.3  Analisis Data Lapangan
Data  cuaca  digunakan  untuk menghitung evapotranspirasi dan tekanan uap  aktual  untuk  mengetahui  jumlah air  di  udara  dalam  bentuk  gas. Evapotranspirasi  dihitung  dengan  metode Penman-Monteith (persamaan 2-1).
(2-1)
Dimana: ET : adalah evapotranspirasi potensial
(mm hari -1 ),
Δ : slope kurva tekanan uap (kPa ⁰ C -1 ),
Rn   : radiasi netto (MJ m -2 hari -1 ), G : fluks bahang tanah (Wm -2 ), (e s – e a ) : defisit tekanan uap udara, ρ a : kerapatan  udara  rata-rata  pada tekanan konstan,
ϒ : konstanta psikometrik (kPa 0 C -1 ),
Cp   : kapasitas  panas  spesifik  udara pada tekanan konstan (1,013x 10 - 3 MJ kg -1o C -1 ), r a : tahanan aerodinamik (s m -1 ), dan rs  merupakan  hambatan  kanopi (s  m -1 ).  Menurut  Oke  (2010)  ra dan  rs  berbeda  tiap  tutupan lahan.
Fluks  bahang  tanah  (G-Wm -2 ) dipengaruhi  oleh  nilai  konduktivitas termal  tanah  dan  perubahan  suhu tanah menurut kedalaman (Hillel, 1998;
Castelli et  al .,  1999;  Sauer  and  Horton, 2005;  Gentine et  al .,  2012).  G  dihitung dengan menggunakan persamaan (2-2):
(2-2)
Dimana,
k  : konduktivitas  termal  tanah  gambut (Wm -1 0 C), dT : perubahan  suhu  ( ⁰ C)  menurut kedalaman, dan
dz : perubahan kedalaman (m).
Olezczuk et al. , 2010 menyebutkan bahwa  jumlah  air  yang  tersimpan  di dalam vegetasi lebih dari 30% cadangan air  dalam  suatu  ekosistem,  sedangkan Hero  (2010)  menyebutkan  vegetasi ekosistem  lahan  gambut  mengandung kadar  air  sekitar  ±  42%  dari  bobot basahnya.  Oleh  karenanya,  jumlah cadangan air di vegetasi dapat diketahui dengan parameter biomassa yang dihitung dengan  persamaan  alometrik  (2-3). Pendugaan
biomassa vegetasi
menggunakan  persamaan alometrik untuk  ekosistem  lahan  basah  (Krisnawati et al ., 2012):
(2-3)

## 2.4  Analisis Data Satelit
Pengolahan  data  satelit  digunakan untuk  mendapatkan  data  klasifikasi tutupan lahan, luas tutupan lahan, dan parameter fisik seperti suhu permukaan (Ts), suhu udara (Ta), radiasi netto (RN), fluks  bahang  tanah  (G),  fluks  bahang terasa  (H)  dan  fluks  bahang  laten  (LE), dan biomassa. Klasifikasi tutupan lahan dilakukan  dengan  metode  klasifikasi terbimbing
dengan menggunakan kombinasi band 653. Penurunan
parameter fisik dimulai dengan mengubah  nilai digital  number (DN) menjadi  nilai spectral  radiance (Lλ). menggunakan persamaan (USGS, 2016):
(2-4)
Dimana,
Lλ : spectral radiance pada kanal ke- i (Wm -2 sr -1 μ -1 ),
QCAL : nilai digital  number kanal  ke- i, Lmin  nilai  minimum spectral radiance kanal  ke- i dan  Lmax nilai maksimum spectral radiance kanal ke- i
Nilai-nilai  spektral radiance ini dikonversi menjadi suhu kecerahan (Tb, Kelvin)  yang  menunjukkan  intensitas radiasi  termal  yang  diemisikan  oleh obyek. Nilai Tb ini berkorelasi suhu fisik permukaan obyek di bumi (Khomarudin 2005). Persamaan yang digunakan adalah persamaan  2-5  (USGS,  2016),  dengan memasukkan  nilai  konversi  thermal kanal-i dari metadata, yaitu K1 dan K2:
(2-5)
(2-6)
Suhu  permukaan  (Ts)  obyek  dihitung dari  Tb  (2-6),  dengan  parameter- paramater  λ  panjang  gelombang  kanal termal-i  (μm), fungsi  radiasi  ( =hc/σ (1,438x10 -2 mK)),  h  Konstanta  Planck
(6,26x10 -34 J  sec),  c  kecepatan  cahaya (2,998 x10 8 m sec -1 ), σ Konstanta Stefan Boltzman  (1,38x10 -23 JK -1 ),  ε  emisivitas obyek.
Radiasi  netto  (Rn)  adalah  selisih antara radiasi gelombang pendek matahari dan gelombang panjang  yang  datang ke permukaan  obyek  di  bumi  dengan gelombang  pendek  dan  gelombang panjang yang meninggalkan permukaan obyek (2-7).
(2-7)
Dimana,
Rs : radiasi gelombang pendek (Wm -2 ),
Rl : radiasi gelombang panjang (Wm -2 ), α  : albedo permukaan,
Ta : suhu udara (K),
: emisivitas udara,
: emisivitas permukaan, faktor keawanan (%).
Radiasi  gelombang  pendek  yang dipantulkan  oleh  permukaan  (Rs  out), dapat  diduga  dari  sensor  satelit  yang menerima  panjang  gelombang  pendek, yaitu  kanal  4,  3,  dan  2.  Sementara  itu, nilai  Rs  (in)  dapat  dihitung  setelah diketahui  nilai (USGS,  2016)  (2-8) dengan  mengetahui  jarak  astronomi bumi-matahari  (d)  sebagai  fungsi  hari Julian  (JD)  (2-9),  rata-rata  nilai  solar spectral  irradiance pada band tertentu (ESUN), spectral radiance (Lλ-kanal 4, 3 dan 2), dan sudut zenit matahari (cos ).
(2-8)
(2-9)
Seluruh  hasil  perhitungan  nilai  radiasi mempunyai  unit  Wm -2 sr -1 μm -1 sehingga perlu  dikonversi  menjadi  satuan  Wm -2 , dengan persamaan
Nilai G dari LANDSAT 8 menurut Allen et al. , (2001) dihitung berdasarkan nilai Rn, , Ts, dan NDVI (2-10):
(2-10)
Fluks  bahang  terasa  (H)  adalah  jumlah Rn yang digunakan untuk memanaskan udara,  yang  dapat  dihitung  dengan persamaan Rn=H+G+λE dan nilai bowen ratio .  Fluks  bahang  laten  (λE)
adalah  nilai  Rn  yang  digunakan  proses penguapan dari permukaan bumi.
Biomassa  diduga  dari  spektral radians  gelombang  elektromagnetik  pada kisaran panjang gelombang pendek infra merah  yang  dipantulkan  permukaan ( Shortwave  Infra  Red -SWIR).  Avitabile,
(2012);  Baccini,  (2012)  menunjukkan kemampuan  SWIR  untuk  mengestimasi biomassa.  Fakhrul dan Risdiyanto (2015) mengembangkan  algoritma  pendugaan biomassa di lahan basah dengan band 6
(1,57-1,65 µm) dari data satelit LANDSAT 8 (2-11).
Biomassa = 116849e -0.638 Lλ (2-11)

## 2.5  Analisis  Korelasi  Data  Lapang dengan Data Satelit
Analisis korelasi dilakukan dengan metode  regresi untuk  mengetahui hubungan  parameter  hasil  pengukuran lapangan  dengan  hasil  analisis  citra satelit  LANDSAT  8  (Lefsky et  al .,  2005;
Saleh  and  Hasan,  2014;  Jin et  al. , 2015).  Parameter  yang  dihubungkan adalah  nilai  RH,  G,  dan  biomassa. Hubungan  kuat  atau  korelasi  yang tinggi  ditunjukkan  oleh  nilai  koefisien korelasi  (r)  yang  hampir  mendekati  +1 atau -1, sedangkan korelasi yang lemah ditunjukkan oleh nilai (r) mendekati nol (Siregar 2012).
3 HASIL PEMBAHASAN
3.1  Karakteristik Mikrometeorologi
Hutan sekunder di lahan gambut memiliki  tingkat  kerapatan  vegetasi  lebih tinggi dibandingkan dengan belukar dan semak. Ukuran tegakan pohon beragam antara  5  cm  -  50  cm  dengan  tinggi pohon  mencapai  lebih  dari  20  meter. Area  belukar  didominasi  tanaman  prepat dengan tinggi pohon berkisar antar 2 m- 10  m  dengan  diameter  maksimum  20 cm dan ilalang dengan tinggi ± 1 m. Area semak hampir tidak ada tegakan pohon, area ini ditumbuhi tanaman bawah seperti paku-pakuan, kerisan, pulai, dan lainnya dengan  tingkat  kerapatan  yang  cukup rendah. Kondisi ini menyebabkan perbedaan  parameter-parameter  iklim mikro (Gambar 3-1).
Perbedaan  tinggi  dan  kerapatan vegetasi di hutan sekunder menyebabkan radiasi yang sampai ke permukaan lebih sedikit  dibandingkan  dengan  belukar dan  semak,  sehingga  kondisi  dalam tutupan  lahan  menjadi  lebih  basah
karena  jumlah  uap  air  yang  tinggi. Dibandingkan dengan belukar dan semak, kondisi suhu udara dan suhu permukaan selalu  lebih  rendah,  hal  ini  disebabkan oleh  kanopi  hutan  yang  menghalangi masuknya  radiasi  sampai  ke  permukaan, sehingga proses penguapan di permukaan tidak maksimal. Menurut penelitian yang dilakukan  oleh  Maryati  (2014),  hutan rawa  gambut  memiliki  rata-rata  suhu kurang dari 30 ⁰ C dan kelembaban rata- rata diatas 90%

## 3.2  Kelembaban  Udara  (RH)  dan Evapotranspirasi (ET)
Jumlah  uap  air  di  udara dinyatakan  sebagai  kelembaban  relatif ( RH=  (ea/es)% )  yang  merupakan  fungsi dari tekanan uap aktual (ea) dan tekanan uap  jenuh  (es).  Semakin  rapat  vegetasi menunjukkan bahwa nilai RH juga tinggi (Gambar 3-2), hal ini sama dengan yang dilaporkan  oleh  Wang et  al .,  2012). Menurut  Oke  (1977)  semakin  tinggi kandungan  uap  air  di  udara  maka proses  penguapan  yang  terjadi  melalui evapotranspirasi  semakin  tinggi,  karena ada  peningkatan ea .  Namun  demikian, hubungan  antara  RH  dan  ET  yang diukur  di  lapangan  menunjukan  korelasi negatif.  Pengukuran  nilai  RH  dilakukan pada ketinggian 1,2 meter menunjukkan bahwa  yang  terukur  adalah  uap  air  di bawah  kanopi,  terutama  di  tutupan lahan HS.
Pendugaan ET dengan data satelit menunjukkan  bahwa  semakin  rapat tutupan vegetasi menunjukkan ET yang semakin rendah.  Hasil ini mirip dengan McCabe  dan  Wood  (2006);  Liu et  al , (2010)  yang  menyebutkan  area-area basah  dan  berhutan  mempunyai  nilai evapotranspirasi yang lebih tinggi, karena faktor  ketersedian  air.    Duffkova  (2006) menyebutkan bahwa nilai defisit tekanan uap  akan  menurun  dengan  kenaikan suhu udara.
Gambar 3-1: Grafik hasil pengukuran parameter  mikrometeorologi  (a) radiasi,  (b)  suhu  permukaan,  (c) suhu  udara,  dan  (d)  kelembaban udara
Hal ini menyebabkan nilai kelembaban di  areal  yang  lebih  terbuka juga rendah. Jika hasil ini dikorelasikan dengan  hasil  perhitungan  ET  data lapangan  untuk  setiap  tutupan  lahan, maka  akan  menghasilkan  korelasi  yang negatif (Gambar 3-2). Persamaan korelasi antara  ET  lapangan  dengan  hasil dugaannya di setiap tutupan lahan
menunjukkan  hubungan  yang  sistematik dengan  R 2 =  0,71.  Oleh  karena  itu, untuk mendapatkan nilai kelembaban di bawah kanopi, persamaan tersebut  masih dapat digunakan.
Gambar 3-2: Hubungan  antara  kelembaban relatif  (RH)  dengan  evapotranspirasi di  lapangan  (ET)  (atas)  dan Hubungan antara ET perhitungan data lapangan dengan ET pendugaan data satelit (bawah)
RH  yang  diduga  dari  persamaan hubungan  antara  ET  perhitungan  data lapangan  dengan  nilai  dugaan  data satelit  menunjukkan  kelembaban  di tutupan lahan HS lebih tinggi dibandingkan di B dan S. Hasil ini mirip dengan  pengukuran  RH  di  lapangan. Hubungan antara keduanya mempunyai korelasi yang kuat (R 2 =0.77) (Gambar 3-3). Oleh  karenanya,  data  satelit  dapat digunakan  untuk  menduga  nilai  RH dengan terlebih dahulu mengetahui nilai ET.)
Gambar 3-3: Hubungan  antara  RH  pendugaan satelit dengan RH lapangan.

## 3.3  Kadar  Air  Tanah  (KAT)  dengan Fluks Bahang Tanah (G)
Nilai KAT tertinggi selama pengamatan  terdapat  pada  tutupan lahan B dengan kadar air sebesar 703 % bobot  kering,  dan  yang  terendah  pada HS sebesar 275 % bobot kering (Gambar 3-4).  Menurut  Mutalib  (1991);  Campos et  al. (2011)  kadar  air  tanah  gambut berkisar  antara  100-1.300  %  dari  berat keringnya, artinya bahwa tanah gambut mampu  menyerap  air  13  kali  bobot keringnya. Perbedaan  tinggi muka air di ketiga  tutupan  lahan  pada  saat pengamatan  menunjukkan  untuk  HS berkisar antara 40-50 cm, B adalah 40- 50 cm dan S adalah 35-40 cm.  Ketebalan gambut  di  setiap  tutupan  lahan  rata- rata  adalah  300  cm.  Ketebalan  gambut dan  tinggi  muka  air  sebenarnya  adalah faktor  penting  dalam  pendugaan  KAT gambut (Bourgault et al. , 2017).
Namun  dalam  penelitian  ini, faktor  tersebut  tidak  diperhitungkan dengan asumsi bahwa data satelit hanya dapat menggambarkan kondisi permukaan setiap tutupan lahan.
Rata-rata  konduktivitas  termal air  adalah  25  kali  lebih  besar  daripada udara  pada  suhu  normal  (Stull,  1995). Konduktivitas  termal  memiliki  hubungan positif dengan jumlah air, semakin banyak jumlah  air  maka  energi/bahang  yang ditransfer  semakin  cepat  (Omar  dan Farouki,  1981)).  Dalam  penelitian  ini,
jumlah  air  yang  ada  di  dalam  tanah (KAT) sampai dengan kedalaman 100 cm tidak  menunjukkan  hubungan  yang kuat dengan  pemanasan tanah (G) yang diperoleh dari data satelit (Gambar 3-5). Hal  ini  disebabkan  sebagian  besar komponen  di  lahan  gambut  adalah  air, sehingga  pemanasan  permukaan  lahan gambut  sampai  dengan  kedalaman tertentu  lebih  dominan  proses  konveksi dibandingkan dengan proses konduksi.
Gambar 3-4: Grafik  hasil  pengukuran  KAT  di hutan  sekunder  (HS),  belukar  (B) dan semak (S)
Hasil lapangan juga menunjukkan bahwa  perbedaan  suhu  tanah  yang paling  signifikan  hanya  terjadi  pada permukaan  sampai  dengan  kedalaman 20  cm. Sedangkan  pada  kedalaman 20- 100  cm,  suhu  cenderung  stabil.  Hal  ini indikasi bahwa pemanasan tanah melalui proses  konduksi  hanya  terjadi  sampai dengan  kedalaman  20  cm.  Sehingga nilai  G  yang  dihitung  dari  data  satelit juga tidak dapat menjelaskan perpindahan panas  untuk  seluruh  kedalam  gambut. Oleh  karenanya,  jumlah  air  di  lahan gambut  tidak  bisa  dihitung  dengan menggunakan  data  LANDSAT,  terutama jika  menggunakan  nilai  G  yang  diduga dengan  suhu  permukaan  dan  NDVI.
Gambar 3-5: Regresi  G  dengan  KAT  hasil pengamatan  lapangan  (atas)  dan hasil  pengamatan  suhu  tanah (bawah)

## 3.4  Biomass dan  Kadar Air  di Dalam Vegetasi
Biomassa hasil pengukuran
lapangan  menurut tutupan lahan menunjukkan  di  HS  adalah  192,7 ton/ha,  B  adalah  131,5  ton/ha  dan  S adalah  8,7  ton/ha  (Gambar  3-6).  Hasil ini  digunakan  untuk  memvalidasi pendugaan  nilai  biomassa  dari  data satelit  (Gambar  3-6).  Validasi  pendugaan biomassa  dari  data  LANDSAT  8  dengan biomassa  pengukuran  di  lapangan menunjukkan hubungan yang kuat (R 2 = 0,87).  Penutupan  lahan  HS  mempunyai hubungan yang paling kuat dibandingkan dengan B dan S. Hal ini dapat disebabkan oleh  variasi  tegakan  dan  bentuk permukaan  kanopi  di  setiap  tutupan lahan  yang  lebih  homogen,  yang berpengaruh terhadap pemantulan gelombang elektromagnetik pendek.
Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  data
satelit  LANDSAT  8  ( band 6)  dapat digunakan  untuk  menduga  biomass  di setiap tutupan lahan.
LANDSAT 8 menduga kandungan air yang lebih tinggi di tutupan lahan B dan  S,  sedangkan  di  HS  lebih  rendah (Gambar 3-7).  Stuktur tegakan vegetasi, bentuk  permukaan  dan  pengaruh kebasahan  tanah  gambut  di  bawah kanopi  menjadi  faktor-faktor  yang  yang menyebab kadar air di B dan S menjadi lebih  tinggi.  Pantulan  spectral  radians SWIR  di  kedua  tempat  tersebut  adalah hasil  komposit  dari  vegetasi  dan  tanah gambut  yang  basah  pada  piksel berukuran 30x30 m 2 . Pengaruh ini lebih jelas  pada  tutupan  lahan  S,  yang sebagian  besar  adalah  vegetasi  herba dan vegetasi bawah berdiameter < 2 cm. Di tutupan HS, dengan struktur tegakan yang lebih homogeny dan jarak permukaan  tanah  dengan  kanopi  yang lebih  tinggi,  pengaruh  tanah  gambut yang basah lebih kecil.
S B H S 2 5 0 2 0 0 1 5 0 1 0 0 5 0 0 P e n u tu p a n  l a h a n B io m a s s a ( to n / h a ) 1 9 2 . 6 6 7 1 3 1 . 5 8 . 7 7 7 7 8
Gambar 3-6: Box plot hasil pengukuran biomassa  di  lapangan  (atas)  dan regresinya  dengan  hasil  dugaan LANDSAT 8
Gambar 3-7: Volume air (m3/ha) yang tersimpan  di  dalam  vegetasi menurut tutupan lahan

## 4 KESIMPULAN
Di  antara  tiga  obyek  yang menunjukkan keberadaan jumlah air di lahan gambut, yang dapat diduga nilainya adalah  air  di  udara  di  atas  permukaan lahan  dan  di  dalam  vegetasi.  Hal  ini digambarkan  dengan  penilaian  data satelit  terhadap  kelembaban  udara  dan biomassa. Sedangkan jumlah air di dalam tanah gambut tidak dapat diduga dengan data  satelit  yang  hanya  menunjukkan kondisi  kelembaban  secara  kualitatif dengan pernyataan kering-basah. Dengan demikian,  estimasi  pendugaan  jumlah air  di  ekosistem  lahan  gambut  dengan data  satelit  hanya  dapat  dilakukan  di atas permukaan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis sampaikan ucapan terimakasih  kepada  manajemen  dan karyawan PT  BSS dan  PT Aksenta yang telah menyediakan lokasi untuk penelitian lapangan  dan  aktif  membantu  selama penelitian,  kepada  Tim  Redaksi  Jurnal Penginderaan Jauh, dan kepada  seluruh pihak  yang  turut  membantu  penulis selama  penelitian  yang  tidak  mungkin disebutkan satu persatu.

## DAFTAR RUJUKAN
Allen  R.G,  Morse  A.,  Tasumi  M.,  Bastiaansen
W.,  Kramber  W.,  and  Anderson  H., 2001. Evapotranspiration  from  LANDSAT
(SEBAL)  for  Water  Right  Management and  Compliance  with  Multi-State  water
Compacts .  University  of  Idaho  Kimberly, ID 83341.
Amenu,  G.G.,  P.,  Kumar,  and  X.  Z.,  Liang,
2005. Interannual  variability  of  Deep- Layer Hydrologic Memory and Mechanisms  of  its  Influence  on  Surface Energy  Fluxes ,  J.  Clim.,  18,  5024– 5045, doi:10.1175/JCLI3590.1.
Avitabile,  V.,  Baccini,  A.,  Friedl,  M.A.,  and Schmullius,  C.,  2012. Capabilities  and Limitations of LANDSAT and Land Cover Data  for  Aboveground  Woody  Biomass Estimation  of  Uganda .  Remote  Sens.
Environ. 1 17 , 366–380.
Baccini, A., Goetz, S.J., Walker, W.S., Laporte, N.T.,  Sun,  M.,  Sulla-Menashe,  D., Hackler,  J.,  Beck,  P.A.,  Dubayah,  R., and  Friedl,  M.A.,  2012. Estimated Carbon Dioxide Emissions from Tropical Deforestation  Improved  by  Carbon- Density Maps. Nat. Clim. Chang. Vol. 2, 182–185.
BB  Litbang  SDLP  (Balai  Besar  Penelitian  dan Pengembangan  Sumberdaya  Lahan Pertanian,  2008. Laporan  Tahunan 2008, Konsorsium Penelitian dan
Pengembangan  Perubahan  Iklim  pada Sektor Pertanian . Balai Pesar Penelitian dan Pengembangan Sumberdaya Lahan Pertanian. Bogor.
Bourgault,  M.A.,  Larocque,  M.,  and  Garneau,
M.,  2017. Quantification  of  Peatland Water Storage Capacity Using the Water Table  Fluctuation  Method .  Hydrological Process. Vol. 31, Issue 5 1184–1195. Bullock A., and Acreman M., 2003 . The Role of Wetlands  in  the  Hydrological  Cycles.
Hydrology  and  Earth  System  Sciences,
7, (3), 358.
Campbell D.I., Laybourne C.E., Ian J.B., 2002.
Measuring  Peat  Moisture  Content  Using the Dual-Probe Heat Pulse Technique . Soil Research 40, 177-190. https://doi.org/ 10.1071/SR00108.
Castelli,  F.,  Entekhabi,  D.,  and  Caporali,  E., 1999. Estimation  of  Surface  Heat  Flux and  an  Index  of  Soil  Moisture  Using
Adjoint-state  Surface  Energy  Balance . Water Resources Research, Vol. 35, No.
10, 3115-3125.
Chambers,  F.M.,  Beilman,  D.W.,  and  Yu,  Z.,
2010. Methods  for  Determining  Peat Humification  and  for  Quantifying  Peat Bulk  Density,  Organic  Matter  and Carbon  Content  for  Palaeostudies  of Climate and Peatland Carbon Dynamics. Mires  and  Peat,  Volume  7  (2010/11), Article  07,  1–10,  http://www.mires- and-peat.net/.
Chan,  S.,    Bindlish,  R.,  Hunt,  R.,  Jackson,  T., and Kimball, J., 2013. Vegetation Water
Content-Ancillary  Data  Report-Preliminary v.1 SMAP  Science  Document  no.  047. JPL  D-53061.  California  Institute  of Technology.
da Rocha Campos, J.R., Silva, A.C., Fernandes, J.S.C.,  Ferreira,  M.M.,  and  Silva,  D.V., 2011. Water  Retention  in  a  Peatland With  Organic  Matter  In  Different Decomposition Stages . R. Bras. Ci. Solo,
35:1217-1227.
Dharmawan,  I.W.S.,  2014. Persamaan  Alometrik dan  Cadangan  Karbon  Vegetasi  pada Hutan  Gambut  Primer  dan  Bekas Terbakar  (Allometric  Equation  and Vegetation Carbon Stock at Primary and Burnt  Peat  Forest) .    Jurnal  penelitian hutan dan konservasi alam. Vol. 10 No.
2: 175-191.
DOI: 10.1002/hyp.11116. doi:10.1029/2000JD900051. Doi:10.1029/2005gl023971. doi:10.1029/2008JD009807. doi:10.1088/1755-1315/33/1/012040. doi:10.1111/j.1365-2389.1992.tb00115.x. doi:10.4172/2169-0049.1000120. Duffkova, R.,  2006. Difference in Canopy and Air  Temperature  as  an  Indicator  of Grassland  Water  Stress .    Soil  &  Water
Res., 1, 2006 (4): 127–138.
Emrich  A.,  Pokorny  B.,  Sepp  C.,  2000. The
Significance of Secondary Forest Management  for  Development  Policy .
Eschborn.  Deutsche  Gesellschaft  für
Technische Zusammenarbeit (GTZ)
GmbH.
Entin,  J.,  A.,  Robock,  K.  Y.,  Vinnikov,  S.  E., Hollinger,  S.,  Liu,  and  A.,  Namkai, 2000. Temporal  and  Spatial  Scales  of Observed Soil Moisture Variations in the Extratropics. J.  Geophys.  Res.,  105, 11,865 – 11,877.
Fakhrul  M.,  dan  Risdiyanto  I.,  2015. Analisis Spektral Citra Satelit LANDSAT 8 untuk Menduga  Simpanan  Karbon  Biomassa di  Hutan  Dataran  Rendah. [skripsi]. Bogor (ID). Institut Pertanian Bogor. Gentine, P., Enkhabi, D., and Heusinkveld, B.,
2012. Systematic Errors in Ground Heat Flux  Estimation  and  their  Correction. Water  Resources  Research,  Vol.  48, W09541,  doi:10.1029/2010wr010203, 2012.
Grand-Clement, E., et al ., 2015. New Approaches to  the  Restoration  of  Shallow  Marginal Peatlands. Journal  of  Environmental Management.  xxx  (2015)  1-14.  http:// dx.doi.org/10.1016/j.jenvman.2015.06.
023.
Hairiah  K.,  and  Rahayu  S.,  2007. Pengukuran ‘ Karbon T ersimpan’ di Berbagai  Macam Penggunaan  Lahan.  Bogor .  World Agroforestry Centre-ICRAF, SEA Regional Office,  University  of  Brawijaya,  Unibraw,
Indonesia. 77.
Hashimoto,  T.,  Tange,  T.,  Masumori,  M.,  Yagi, H.,  Sasaki,  S.,  and  Kojima,  K.,    2004.
Allometric  Equations  for  Pioneer  Tree Species  and  Estimation  of Aboveground Biomass af a Tropical Secondary Forest in East Kalimantan .  Tropics 14(1): 123- 130.
Hero, B., Ayu, N., Manuri, S., dan Istomo, 2010. Pendugaan  Biomassa  dan  Potensi Karbon  Terikat  di  Atas  Permukaan Tanah  pada  Hutan  Rawa  Gambut Bekas  Terbakar  di  Sumatera  Selatan . Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia. ISSN. 15(1):41-49.
Hillel,  G.,  1998. Remote  Sensing  of  Vegetation:
Principle,  techniques,  and  Apliccation. Oxvord university press.
Hirschi M., Mueller B., Dorigo W., Seneviratne, S.I.,  2014. Using  Remotely  Sensed  Soil
Moisture for Land – Atmosphere Coupling Diagnostics:  the  Role  of  Surface  Vs. Root-Zone  Soil  Moisture  Variability .
Remote  Sensing  of  Environment  154, 246–252.
Honkavaara,  E.,  Eskelinen,  M.A.,  Pölönen,  I., Saari,  H.,  Ojanen,  H.,  Mannila,  R.,
Holmlund,  C.,  Hakala,  T.,    Litkey,  P., Rosnell, T., Viljanen, N., and  Pulkkanen,
M.,    2016. Remote  Sensing  of  3-D Geometry  and  Surface  Moisture  of  a Peat Production Area Using Hyperspectral Frame Cameras in Visible to  Short-Wave  Infrared  Spectral  Ranges
Onboard  a  Small  Unmanned  Airborne
Vehicle  (UAV) .  IEEE  Transactions  on Geoscience  and  Remote  Sensing,  vol. 54, No. 9 (5440-5454).
Iriana,  W.,  Tonokura,  K., Kawasaki,  M.,  Inoue, G.,  Kusin,  K.,  and  Limin,  S.H.,  2016.
Measurement  of  Carbon  Dioxide  Flux from  Tropical  Peatland  in  Indonesia Using  the  Nocturnal  Temperature- Inversion  Trap  Method .  Environ.  Res. Lett.  11,  doi:10.1088/1748-9326/11/ 9/095011.
Jin,  X.,  Ma  J.,  Wen,  Z.,  and  Song,  K.,  2015.
Estimation  of  Maize  Residue  Cover Using  LANDSAT-8  OLI  Image  Spectral Information  and  Textural  Features.
Remote  Sens.  2015,  7,  14559-14575; doi:10.3390/rs71114559.
Joosten H., Clarke D., 2002. Wise use of Mires
and Peatlands: Background and Principles  Including  a  Framework  for Decision-Making. International  Mire Conservation  Group  and  International Peat Society. Saarijärvi, Finland. 304.
Kasischke,  E.S,  Bourgeau-Chavez,  L.L,  Rober, A.R,  Wyatt,  K.H.,  Waddington,  J.M., Turetsky,  M.R.,  2009. Effects  of  Soil Moisture  and  Water  Depth  on  ERSSAR
Backscatter  Measurements  from  an Alaskan  Wetland  Complex. Remote Sensing  of  Environment.  113  (2009): 1868-1873.doi:10.1016/j.rse.2009.04.
006.
Kettridge,  N.,  Turetsky,  M.R.,  Sherwood,  J.H.,
Thompson, D.K., Miller, C.A.,
Benscoter,  B.W.,  Flannigan,  M.D.,
Wotton, B.M., Waddington, J.M., 2015.
Moderate Drop in Water Table Increases Peatland  Vulnerability  to  Post-Fire Regime Shift . Scientific Reports. http:// dx.doi.org/10.1038/srep08063.
Khomarudin,  M.R.,  Bey,  A.,  dan  Risdiyanto, I.,
2005. Identifikasi  Neraca  Energi  di
Beberapa  Penggunaan  Lahan  untuk Deteksi  Daerah  Potensi  Kekeringan  di Surabaya, Gresik, dan Sidoarjo .
Pertemuan  Ilmiah  Tahunan  MAPIN  XIV. Surabaya.
Kramarenko,  V.V.,  Nikitenkov,  A.N.,  Molokov,
V.Y.,  Shramok,  A.V.,  and  Pozdeeva, G.P.,  2015). Application  of  Microwave Method  for  Moisture  Determination  of Organic  and  Organic-Mineral  Soils .  IOP Conf.  Series:  Earth  and  Environmental Science 33 (2016) 012040.
Krankina,  O.N.,  Pflugmacher,  D.,  Friedl,  M.,
Cohen,  W.B.,  Nelson,  P.,  and  Baccini, A.,  2008. Meeting  the  Challenge  of
Mapping Peatlands with Remotely Sensed Data .  Biogeosciences,  5,  1809–1820,
2008.
Krisnawati,  H.,  W.C.  Adinugroho  dan  R., Imanuddin,  2012. Monograph:  Allometric
Models  for  Estimating  Tree  Biomass  at Various  Forest  Ecosystem  Types  in Indonesia .  Research  and  Development
Center for Concervation and Rehabilitations,  Forest  Research  and Development Agency, Bogor, Indonesia.
Lefsky,  MA.,  Harding  DJ.,  Keller,  M.,  Cohen,
WB.,  Carabajal,  CC.,  Espirito-Santo, FB., Hunter, MO.,  and Oliveira Jr, R., 2005. Estimates  of  Forest  Canopy Height and Aboveground Biomass Using
ICESat .    Geophysical  Research  Letters,
Vol. 32, L22s02.
Liu, W., Hong, Y., Khan, SI., Huang, M., Vieux,
B.,  Caliskan,  S.,  and  Grout,  T.,    2010.

## Actual Evapotranspiration Estimation for
Different  Land  use  and  Land  Cover  in Urban  Regions  Using  LANDSAT  5  Data . Journal  of  Applied  Remote  Sensing, Vol.  4,  041873.  DOI:  10.1117/1.3525
566.
Malingreau,  Jean-Paul,  1981. A  Land  Cover Classification for Indonesia. The Indonesian  Journal  of  Geography. Faculty  of  Geograpy.  Gadjah  Mada
University. 11 (41):13-50.
McCabe,  M.F.  and  Wood,  E.F.,  2006. Scale Influences  on  the  Remote  Estimation  of Evapotranspiration Using Multiple Satellite  Sensors .  Remote  Sensing  Of Environment  105  (2006)  271–285.  doi: 10.1016/j.rse.2006.07.006.
Meingast,  K.M.,  Falkowski,  M.J.,  Kane,  E.S., Potvin,  L.R.,  Benscoter,  B.W.,  Smith, A.M.S.,  Bourgeau-Chavez,  L.L.,  Miller, M.E.,  2014. Spectral  Detection  of  Near-
Surface  Moisture  Content  and  Water- Table  Position  in  Northern  Peatland Ecosystems.
Remote Sensing Of
Environment  152  (2014)  536–546. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2014.0 7.014 0034-4257.
Middleton, M., Närhi, P., Arkimaa, H., Hyvönen,
E.,  Kuosmanen,  V.,  Treitz,  P.,  and Sutinen,  R.,  2012. Ordination  and
Hyperspectral Remote Sensing Approach to Classify Peatland Biotopes Along Soil Moisture  and  Fertility  Gradients .  Remote Sensing  of  Environment,  Vol.124,  596- 609,  ISSN  0034-4257,  http://dx.doi. org/10.1016/j.rse.2012.06.010.
Mutalib AA, Lim JS, Wong MH dan Koonvai L., 1991. Characterization, Distribution and Utilization  of  Peat  in  Malaysia .  Proc.
International  Symposium  on  tropical peatland.  6-10  May  1991,  Kuching,
Serawak, Malaysia.
Noborio,  K.,  2001. Measurement  of  Soil  Water Content  and  Electrical  Conductivity  by Time  Domain  Reflectometry:  a  Review . Computers and Electronics in Agriculture, Vol.1, Issue 3, pp 213-237, ISSN 0168- 1699, http://dx.doi.org/10.1016/S0
168-1699(00)00184-8.
Oke  TR.,  1978. Boundary  Layer  Climates . London: Methuen & Co Ltd. Omar T., and Farouki, 1981. Thermal Properties of  Soils . United  States  Army  Corps  Of Engineers  Cold  Regions  Research  And Engineering  Laboratory.  Hanover,  New Hampshire, U . S . A.
Petropoulos G.P, Griffiths H.M, Dorigo W, Xaver A.,  and  Gruber  A.,  2014. Surface  Soil
Moisture Estimation: Significance, Controls, and Conventional Measurement
Techniques. Remote  Sensing  of  Energy Fluxes  and  Soil  Moisture  Content. Book Chapter 2: 29-47.
Querner, E.P., Mioduszewski, W., Povilaitis, A.,
Ślesicka,  A.,  2010. Modelling  Peatland Hydrology:  Three  Cases  from  Northern Europe . Polish J. of Environ. Stud, Vol.
19, No.1, 149-159.
Roth,  C.H.,  Malicki,  M.A.,  Plagge,  R.,  1992. Empirical Evaluation of the Relationship Between  Soil  Dielectric  Constant  and Volumetric  Water  Content  as  the  Basis for Calibrating Soil Moisture
Measurements  by  TDR .  Journal  of  Soil Science, 43: 1–13.
Saleh S.A.H., & Hasan, G., 2014. Estimation of PM10  Concentration  Using  Ground Measurements  and  LANDSAT  8  OLI Satellite Image . J Geophys Remote Sens
3:120.
Sauer,  T.J  and  Horton,  R.,    2005. Soil  Heat Flux. Publications  from  USDA-ARS/
UNL Faculty. 1402. http://
digitalcommons.\unl.edu/usdaarsfacp ub/1402.
Schlotzhauer, S.M., and Price, J.S., 1999. Soil Water  Flow  Dynamics  in  a  Managed
Cutover  Peat  Field,  Quebec:  Field  and Laboratory Investigations . Water
Resources  Research,  vol.  35,  no.  12, 3675–3683.
Shien,  P.T.,  Seneviratne,  H.N.  and  Ismail,
A.D.S.,  2011. A  Study  on  Factors
Influencing  the  Determination  of  Moisture Content  of  Fibrous  Peat .  UNIMAS  E- Journal of Civil Engineering, Vol. 2 (2), 39-47.
Stull  RB.,  1995. Meteorology  Today  for
Scientictic  and  Engeineers,  a  Technical Compinion  Book. USA:  West  Publishing Company.
U.S. Geological Survey, 2016. LANDSAT 8 (L8) Data  Users  Handbook .    LSDS-1574 Version 2.0.
Wang,  S.,  Fu,  B.J.,  Gao,  G.Y.,  Yao,  X.L.  and Zhou,  J.,    2012. Soil  Moisture  and
Evapotranspiration  of  Different  Land Cover  Types  in  the  Loess  Plateau, China .    Hydrol.  Earth  Syst.  Sci.,  16, 2883–2892.doi:10.5194/hess-16-2883-
2012.
Wu, W., & Dickinson, R.E., 2004,). Time Scales of  Layered  Soil  Moisture  Memory  in  the Context of Land-Atmosphere Interaction . J.  Clim.,  17,  2752  –  2764, doi:10.1175/ 1520-0442(2004)0172.0.
Zhang,  J.,  W.-C.  Wang,  and  J.,  Wei,  2008.
Assessing  Land-Atmosphere  Coupling Using  Soil  Moisture  from  the  Global Land  Data  Assimilation  System  and Observational Precipitation. J. Geophys. Res., 113, D17119,