PENGKAJIAN PEMANFAATAN DATA TERRA-MODIS UNTUK EKSTRAKSI DATA SUHU PERMUKAAN LAHAN (SPL) BERDASARKAN BEBERAPA ALGORITMA
(The Study of Application of TERRA-MODIS for Land Surface Temperature Extraction
Based on Several Algorithms)
Indah Prasasti, Katmoko Ari Sambodo, Ita Carolita Penelitl Pusbangja Inderaja, LAPAN

## ABSTRACT
Land surface  t e m p e r a t u r e (LST) is one of primary  p a r a m e t e r s energy balance on t h e surface  a n d  a l s o  a s  p r i m a r y climatology variable  t h a t controlling long-wave energy flux  t h r o u g h  a t m o s p h e r e . The LST  d a t a is needed for  d r o u g h t estimating models which based on calculating of soil moisture level  a n d / or evapotranspiration.
TERRA satellite  t h a t brings sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) is an environmental observation satellite  t h a t can be  u s e d for extracting LST  d a t a regionally.  T h e MODIS relatively  h a s  w i d t h coverage;  2 3 3 0 Km,  a n d spatial resolution  2 5 0 m (1 & 2 channel) with high spectral resolution (36 channels), and temporal resolution  t h a t almost similar to the previous generation satellite called NOAA.
The objective of this  s t u d y is to develop model which extract LST  d a t a from TERRA-MODIS by  u s i n g 3 (three) algorithms, e.i Price (1984), Li  a n d Becker (1991)  a n d Coll et al (1994). The  r e s u l t showed  t h a t 31 and 32  c h a n n e l TERRA-MODIS were possibly developed for LST  d a t a extracting. The LST value based on Li & Becker (1991) algorithm  w a s  t h e highest, while Price (1984) algorithm  w a s  t h e lowest. The Price (1984), Li & Becker (1991)  a n d Coll et al (1994) algorithms  c a n give  t h e LST better even without accurately emissivity value information.

## ABSTRAK
S u h u  p e r m u k a a n (SP)  m e r u p a k a n salah  s a t u  p a r a m e t e r  k u n c i  k e s e i m b a n g a n energi  p a d a  p e r m u k a a n dan  m e r u p a k a n variable klimatologis  y a n g  u t a m a  y a n g mengendalikan Jluks energi gelombang panjang yang melalui atmosfer.  D a t a  s u h u p e r m u k a a n penting bagi model-model  p e n d u g a a n kekeringan  l a h a n  b e r d a s a r k a n perhitungan tingkat kelembaban  t a n a h  a t a u evapotranspirasi  s u a t u  l a h a n .
Satelit TERRA  y a n g  m e m b a w a sensor MODIS {Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer]  m e r u p a k a n satelit  p e n g a m a t a n  l i n g k u n g a n  y a n g  d a p a t digunakan u n t u k  e k s t r a k s i  d a t a  s u h u  p e r m u k a a n  y a n g bersifat regional. Satelit ini  m e m p u n y a i wilayah  c a k u p a n  y a n g  l u a s ,  y a k n i 2330 Km dengan resolusi spasial  2 5 0 m (kanal 1 dan 2)  d a n resolusi  s p e k t r a l  y a n g tinggi (36 kanal) serta resolusi temporal  y a n g  k u r a n g lebih  s a m a dengan satelit generasi sebelumnya  y a k n i NOAA.
Pengkajian ini  b e r t u j u a n  u n t u k  m e n g e m b a n g k a n aplikasi  d a t a TERRA-MODIS g u n a ekstraksi  d a t a SP dengan  m e n e r a p k a n 3 (tiga) algoritma  p e r h i t u n g a n ,  y a k n i Price (1984), Li  d a n Becker (1991)  d a n Coll et. al. (1994). Hasil pengkajian  m e n u n j u k k a n bahwa  d a t a TERRA-MODIS  m e m u n g k i n k a n  u n t u k  d i k e m b a n g k a n  g u n a ekstraksi  d a t a SP, yakni  d e n g a n  m e m a n f a a t k a n  k a n a l 31 dan 32. Nilai SP tertinggi dihasilkan oleh algoritma Li & Becker (1991)  d a n  t e r e n d a h oleh algoritma Price (1984). Algoritma Price (1984), Li 8t Becker (1991)  d a n Coll et.al., (1994)  d a p a t  m e m b e r i k a n hasil pendekatan nilai SP  y a n g baik, walau  t a n p a informasi nilai emisivitas  p e r m u k a a n yang  a k u r a t sekalipun.
Kata  k u n c i : MODIS, Suhu Permukaan Lahan (SPL)

## 1 FENDAHULUAN
S u h u  p e r m u k a a n  l a h a n (SPL) adalah salah  s a t u  p a r a m e t e r  k u n c i k e s e i m b a n g a n energi  p a d a  p e r m u k a a n dan  m e r u p a k a n variabel klimatologis yang  u t a m a . SP  m e n g e n d a l i k a n jluks energi gelombang panjang  y a n g melalui atmosfer.  B e s a r n y a  S P  t e r g a n t u n g  p a d a kondisi  p a r a m e t e r  p e r m u k a a n lainnya, seperti albedo,  k e l e m b a b a n  p e r m u k a a n d a n  t u t u p a n  s e r t a kondisi vegetasi oleh k a r e n a itu,  p e n g e t a h u a n  t e n t a n g distri- busi spasial SP dan  k e r a g a m a n tempo- ralnya penting bagi peniodelan aliran y a n g  a k u r a t  a n t a r a  p e r m u k a a n dan atmosfer.
Data  s u h u  p e r m u k a a n sering diperlukan sebagai  d a t a  m a s u k a n dalam model-model  p e r h i t u n g a n evapotranspi- rasi, kelembaban  u d a r a , kelengasan tanah, neraca energi,  d a n lain sebagainya. Data  s u h u  p e r m u k a a n  t e r s e b u t  d a p a t diperoleh  d a r i  s t a s i u n  p e n g a m a t  c u a c a di  b e b e r a p a  t e m p a t .  N a m u n demikian, tidak  s e m u a  s t a s i u n  c u a c a memiliki alat p e n g u k u r  s u h u  p e r m u k a a n .
Selama ini perolehan  d a t a  s u h u dilakukan  d e n g a n  m e n g g u n a k a n alat termometer  y a n g  d i p a s a n g di  p e r m u k a - a n  t a n a h  u n t u k  m e n d a p a t k a n nilai  s u h u p e r m u k a a n  t a n a h  d a n  m e n g g u n a k a n termometer  y a n g  d i p a s a n g di dalam sangkar  c u a c a  u n t u k  m e n d a p a t k a n s u h u  u d a r a  p e r m u k a a n .  S e m e n t a r a itu f d a t a  s u h u tersebut  m a s i h bersifat lokal setempat. Untuk  m e n d a p a t k a n data  s u h u yang bersifat lebih regional diperlukan d a t a  s u h u  y a n g  d i k u m p u l k a n  d a r i beberapa  s t a s i u n .
Dengan  m a s i h beroperasinya Satelit TERRA dan Aqua  y a n g  m e m b a w a sensor MODIS [Moderate Resolution Imaging Spectroradiometei), diharapkan dapat memenuhi kriteria  u n t u k ekstraksi d a t a  s u h u  p e r m u k a a n  y a n g lebih bersifat regional. Satelit ini  m e m p u n y a i wilayah  c a k u p a n  y a n g  l u a s ,  y a k n i  2 3 3 0 Km dengan resolusi spasial  2 5 0 Km (kanal 1 dan 2) dan resolusi spektral yang tinggi (36 kanal)  s e r t a resolusi temporal  y a n g  k u r a n g lebih  s a m a
d e n g a n satelit NOAA-AVHRR, yakni 1- 2 hari serta menggunakan  d a t a 12 bit p a d a  s e m u a kanal (Wan, 1999). Selain itu, satelit MODIS merupakan penyedia d a t a  u n t u k proses-proses pengkajian global  t e n t a n g atmosfer, daratan  d a n l a u t a n (Salomonson et al, 1989 dalam Wan, 1999).
Beberapa  m e t o d e tclah dikem- b a n g k a n oleh  p a r a peneliti,  y a n g kese- m u a n y a  d a p a t dikelompokkan menjadi 3 (tiga),  y a k n i (1) metode kanal tunggal, (2) metode  m u l t L a n g u I a r , dan (3) metode multi-kanal (split window) (Becker dan Li, 1990  d a l a m Vogt, 1996). Metode split window  m e r u p a k a n  m e t o d e  y a n g sering d i g u n a k a n . Konsep ini  b e r d a s a r k a n metode Anding  d a n Kauth (1970, dalam Vogt, 1996),  y a k n i  d i d a s a r k a n  p a d a sifat t r a n s m i t a n s i atmosfer yang berbeda p a d a  d u a  j a r a k spektral  d e k a t  p a d a j e n d e l a infra  m e r a h  a n t a r a 11-12 \xm, yang di  p u s a t k a n  p a d a 10,8 jim  d a n 11,9 nm.  P a d a  d a t a MODIS kanal-kanal y a n g  d a p a t  d i g u n a k a n  u n t u k  m e n u r u n - k a n  d a t a SP adalah kanal 31 (10.780 - 11.280 urn)  d a n  k a n a l 32 (11.770- 12.270 urn).
Pengembangan aplikasi dari  d a t a MODIS ini  m a s i h  s a n g a t sedikit hingga s a a t ini. Hal ini  d i k a r e n a k a n satelit ini m a s i h relatif  b a r u dalam sistem operasi- nya. Dengan demikian, aplikasi  d a t a MODIS  t e r s e b u t masih perlu  t e r u s dicoba  d a n  d i k e m b a n g k a n dalam ber- bagai bidang.
Penelitian ini bertujuan  u n t u k m e n g e m b a n g k a n aplikasi  d a t a MODIS u n t u k  e k s t r a k s i  d a t a  S u h u  P e r m u k a a n (SP) dengan  m e n g g u n a k a n  b e b e r a p a algoritma perhitungan  s u h u permukaan. Data  s u h u  p e r m u k a a n yang diperoleh tersebut diharapkan dapat dimanfaatkan u n t u k aplikasi  y a n g bersifat lebih regional.

## 2 DATA DAN METODE
2 . 1 Data
D a t a  y a n g digunakan dalam p e n g e m b a n g a n model  p e n d u g a a n  S u h u P e r m u k a a n (SP) adalah  d a t a TERRA-
MODIS wilayah P.  J a w a tanggal 17  J u l i 2 0 0 1 , yakni  d a t a kanal 31  d a n 32 resolusi 1000 m (EV_1000m_Emissive). Data MODIS tersebut diperoleh dari website milik NASA (www.modis.gsfc. nasa.gov).
Alat yang  d i g u n a k a n dalam pengolahan  d a t a  a d a l a h perangkat l u n a k HDFLook  d a n MSpinx. Kedua perangkat  l u n a k  t e r s e b u t di download dari internet.

## 2.2 Metode

## 2.2.1 Metode perhitungan nilai SP
Pengolahan  d a t a SP  p a d a peneli- tian ini  d i d a s a r k a n  p a d a 3 (tiga) per- s a m a a n , yakni  p e r s a m a a n Price (1984), Li  d a n Becker (1991),  d a n Coll et.al, (1994).  P e r s a m a a n n y a masing-masing a d a l a h sebagai berikut :
• Price (1984)
SP1 =Tb 3 i + 3,33 (Tb 3 i - Tb 32 ) * ((5,5 - 8 3 i)/4,5) + 0.75 Tb 3 1 (e 3 i - s 32 ) • Li  d a n Becker (1991) SP2 = A 0 + P [(Tb 3 i - Tb 32 )/2] + M [(Tb 3 i - Tb 3 2 )/2] dengan Ao = 1,274 P = 1.00 + 0.15616 ((1- e/e) - 0.482 (Ae/s2)
M = 6.26 + 3.98 ((1- e/e) -
3 8 , 3 3 (Ae/e2)
Menurut Wan (1999),  u n t u k data MODIS  b e s a r n y a emisivitas  k a n a l 31 e 32 adalah 0.989  d a n  k a n a l 32 (e 32 ) = 0,988, sehingga Ae =  0 . 0 0 1 . Sementara itu, nilai emisivitas  r a t a - r a t a  p e r m u k a a n bervegetasi  a d a l a h 0,97  d a n e = ((e 3 i + M/2).
• Coll et.al, (1994) SP3 = Tb31 + A (Tb 3 i - Tb 32 ) + B A= 1.0 + 0.58  ( T b 3 i - T b 3 2 ) B = 0.51 + 40 (1- e) -pAe dimana e = (e 3 i + e 3 2 )/2  d a n Ae =/e 3 i - e 3 2 / =  0 . 0 0 1 , e 3 i = 0.989  d a n e 32 = 0.988 P  u n t u k wilayah tropis = 50°K
Selanjutnya  u n t u k mengkonversi nilai SP (°K) ke SP (°C),  m a k a nilai yang dihasilkan dikurangi dengan 273°K.

## 2 . 2 . 2 Klasifikasi nilai SP
Pengklasifikasian nilai SP ini ditujukan  u n t u k  m e n d a p a t k a n pola tampilan SP yang  d a p a t diperbanding- k a n  a n t a r a  s a t u dengan yang lainnya. Klasifikasi nilai SP dilakukan dengan terlebih dulu  m e m b u a t  m a s k i n g awan d a n laut.  P e m b u a t a n  m a s k i n g  a w a n ini dilakukan  u n t u k  m e m i s a h k a n  a n t a r a d a r a t a n dengan  a w a n  d a n laut. Proses p e m i s a h a n  d a r a t a n , laut  d a n  a w a n a d a l a h sebagai berikut :
• Pemisahan areal tertutup awan (kelas awan)
J i k a Tb 3 i < 29°K,  m a k a wilayah tersebut  a d a l a h awan,  a t a u | T b 3 i - T b 3 2 | < 1,2°K,  a t a u (Tb 3 i/ Tb 32 ) > 0.996
selanjutnya citra klasifikasi  a w a n ini disimpan dalam  s a t u file, yakni file masking awan  d a n diberi  w a r n a putih.
• Pemisahan darat dengan laut (kelas laut)
U n t u k  m e m i s a h k a n areal  d a r a t dengan  l a u t  d i l a k u k a n melalui pelacakan  k i s a r a n nilai  m a k s i m u m a t a u  m i n i m u m nilai SP  u n t u k lokasi laut. Selanjutnya, nilai-nilai yang mewakili laut dibuang  d a n diberi nilai 0  d a n disimpan dalam file laut.
Dari proses  p e m i s a h a n kelas awan  d a n laut ini dihasilkan nilai SP  k h u s u s u n t u k wilayah  d a r a t a n .
Selanjutnya, nilai SP wilayah d a r a t a n ini diklasifikasikan  b e r d a s a r k a n kriteria seperti yang dijelaskan  p a d a T a b e l 2 - 1 .
Tabel  2 - 1 : KLASIFIKASI NILAI SP UNTUK

## SEMUA ALGORITMA

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
P a d a peiielitian ini SP diekstraksi d a r i  k a n a l  3 1  d a n  3 2  d a t a MODIS  y a n g memiliki resolusi 1000m.  U n t u k tujuan ekstraksi nilai SP  d i g u n a k a n nilai emisivitas  r a t a - r a t a kanal 31  d a n 32 (£31 dan £32) seperti  y a n g  d i k e m u k a k a n oleh Wan (1999),  y a k n i Ae -  0 . 0 0 1  d a n e = ((0.989 + 0.988J/2) - 0.9885. Ada 3 (tiga) algoritma  y a n g dicoba  d i t e r a p k a n  p a d a penelitian ini,  y a k n i metode Price (1984), Li & Becker (1991) dan Coll et aL (1994). Citra SP  y a n g dihasilkan disajikan  p a d a Gambar 3-1 s-d  G a m b a r 3-3.  U n t u k melihat  p e r b e d a a n nilai SP  y a n g dihasil- kan oleh  m a s i n g - m a s i n g algoritma dilakukan pemilihan titik-titik sampel lokasi  y a n g  s a m a  u n t u k setiap algoritma SP. Nilai SP  d a r i titik-titik sampel  p a d a masing-masing algoritma  d i b e n k a n  p a d a T a b e l 3 - 1 .
B e r d a s a r k a n citra Gambar 3-1 s.d G a m b a r 3-3 dan titik-titik sampel yang diambil  t a m p a k  b a h w a nilai SP terendah dihasilkan dari algoritma Price (1984), diikuti  k e m u d i a n oleh algoritma Coll, et aL (1991)  d a n tertinggi diperoleh dengan algoritma Li & Becker (1991). Nilai SP terendah yang diperoleh dengan Algoritma Price  b e r k isar  a n t a r a 17.50°C - 19.50°C, s e d a n g k a n nilai tertinggi berada  p a d a kisaran 27.50°C - 29.50°C.
Algoritma  y a n g diajukan oleh Price (1984)  m e r u p a k a n algoritma split- window  y a n g telah  m e m a s u k k a n faktor koreksi  t e r h a d a p  p e n g a r u h emisivitas. Kajian dari model Price ini  d i l a k u k a n p a d a  l a h a n  p e r t a n i a n  d a n  m a m p u mendeteksi SP  d e n g a n  k e t e p a t a n hingga ± 3°K.  P e r s a m a a n  y a n g diajukan oleh Price ini  d a p a t  m e n c a p a i SP sekitar 300°K (27°C). Algoritma Price ini telah d i g u n a k a n  s e c a r a  l u a s dan telah m e m a s u k k a n faktor koreksi  a d a n y a
pengaruh  u a p air atmosfer  d e n g a n m e m a s u k k a n fraksi  p e r b e d a a n  s u h u k e c e r a h a n (Tb)  y a n g  b e r a s a l  d a r i kanal 4 d a n 5  d a t a NOAA-AVHRR (pada  d a t a MODIS kanal 31  d a n 32).  B a h k a n dengan nilai emisivitas  d u g a a n  y a n g  k a s a r sekalipun, algoritma Price ini telah m e m b u k t i k a n dapat menghasilkan nilai S P yang  c u k u p rasional,  k h u s u s n y a p a d a lingkungan atmosfer tropis yang lembab (Cooper  d a n Asrar, 1989; Vidal, 1991 dalam Vogt, 1996).
Apabila dibandingkan dengan d u a algoritma  y a n g lain, maka algoritma Li  d a n Becker (1991)  m e n g h a s i l k a n nilai y a n g paling tinggi. Li dan Becker (1991) mengajukan koefisien-koefisien lokal p a d a algoritma split-window sebagai s e b u a h fungsi dari emisivitas  p e r m u k a - an lokal yang terdeteksi  p a d a kanal 4 d a n 5 NOAA-AVHRR (pada  d a t a MODIS kanal 31  d a n 32). Secara teoritis, Li dan Becker (1991  d a l a m Vogt, 1996)  m e n u n - j u k k a n  b a h w a apabila nilai emisivitas spektral  y a n g diduga  c u k u p baik  d a n koefisien-koefisien linearisasi dari trans- misi atmosferis dipilih secara tepat seperti y a n g  d i g u n a k a n  d a l a m  p e n d e k a t a n split- window,  m a k a  d a p a t menghasilkan nilai d u g a a n SP  y a n g baik. Namun demikian, p e n g a m b i l a n / p e n e n t u a n nilai emisivitas yang tepat  p a d a  k e d u a kanal tersebut relatif sulit. Hasil dari Wan  d a n Dozier (1989 dalam Vogt, 1996) dengan meng- g u n a k a n Algoritma Li dan Becker,  j u g a m e n u n j u k k a n  b a h w a secard teoritis model Li dan Becker dapat digunakan u n t u k memperoleh nilai SP  s u a t u p e n u t u p lahan  y a n g berbeda dengan cara  m e n d u g a nilai emisivitas per- m u k a a n  b e r d a s a r k a n pendekatan linier dan algoritma split-wondow.

## Tabel3-1:NILAI SP TITIK-TITIK LOKASI SAMPEL YANG DIEKSTRAKSI DARI
ALGORITMAPRICE (1984), LI&BECKER (1991), DAN COLL, ET.AL. (1994).

## Posisi
X 186 191 193 "632 646 642 18 304 301 312 Titik Y 53 49 68 9 8 91 9 6 116 69 62 66 Nilai SP dari Price (1984) 27,9 26,2 24,6 11,1 24,0 23,0 20,9 23,4 25,2 25,8 Li & Becker (1991) 37,9 35,4 32,8 14,3 31,1 29,0 27,2 29, 3 32,4 33,2 Coll, et. Al. (1994) 37,8 34,7 31,6 12,8 29,4 27,2 25,4 27,4 30,8 31,6

## Keterangan
J a k a r t a J a k a r t a J a k a r t a P u n c a k Gn. Muria Sekitar Gn. Muria Sekitar Gn. Muria Ujung Kulon P a n t u r a P a n t u r a P a n t u r a
Selanjutnya,  u n t u k  d a p a t  m e l i h a t  p e r b e d a a n nilai  S P  y a n g diperoleh  d a r i m a s i n g - m a s i n g algoritma  s e c a r a visual  d i l a k u k a n klasifikasi citra SP.
G a m b a r  3 - 1 : Citra  S P  p u l a u  J a w a  t a n g g a l  1 7  J u l i  2 0 0 1  y a n g  d i e k s t r a k s i  d e n g a n a l g o r i t m a Price (1984)
G a m b a r 3-2:  C i t r a  S P  p u l a u  J a w a  t a n g g a l  1 7  J u l i  2 0 0 1  y a n g  d i e k s t r a k s i  d e n g a n a l g o r i t m a Li  d a n Becker (1991)
G a m b a r 3 - 3 : C i t r a  S P  p u l a u  J a w a  t a n g g a l  1 7  J u l i  2 0 0 1  y a n g  d i e k s t r a k s i  d e n g a n a l g o r i t m a Coll et.al. (1991)
Nilai SP  y a n g diperoleh dari algoritma Coll, et. al. (1994)  m e n u n j u k k a n nilai yang lebih rendah sekitar 0,1°- 1,5 °C dibandingkan dengan yang diperoleh oleh Li dan Becker (1991). Coll, et. al. (1994) dalam Vogt (1996) telah mem- buktikan bahwa  p e n g a r u h emisivitas d a n atmosferis  d a p a t dibagi  d e n g a n m e m a s u k k a n faktor koreksi A  d a n B. A m e r u p a k a n  s e b u a h fungsi dari  a d a n y a p e r b e d a a n  s u h u  k e c e r a h a n (Tb) yang terdeteksi oleh  k a n a l dengan panjang gelombang 10,5 (im  d a n 12,5 \xm  a t a u k a n a l 4  d a n 5 NOAA-AVHRR (pada MODIS  k a n a l 31  d a n 32). Perbedaan s u h u  k e c e r a h a n yang terdeteksi oleh k e d u a kanal tersebut tergantung  p a d a b e s a r n y a transmisi atmosferis total  p a d a k e d u a panjang gelombang tersebut yang m e r u p a k a n  s e b u a h fungsi dari  k a n - d u n g a n  u a p air atmosferis  d a n  s u d u t p a n d a n g sensor. Akibatnya, A  a k a n meningkat dengan meningkatnya  k a n - d u n g a n  u a p air atmosfer  d a n / a t a u peningkatan  s u d u t  p a n d a n g . Coll, et. al. (1994)  j u g a  m e n u n j u k k a n  b a h w a algoritmanya ini menghasilkan nilai yang lebih baik dibandingkan apabila s u a t u nilai A yang dibuat  k o n s t a n . Sedangkan faktor B  m e r u p a k a n  s e b u a h fungsi dari emisivitas  r a t a - r a t a (s)  p a d a panjang gelombang 10,5 nm  d a n 12,5(im, p e r b e d a a n emisivitas  p e r m u k a a n  p a d a k a n a l 4  d a n 5 NOAA-AVHRR (Ae),  d a n s e b u a h koefisien p yang  m e n u r u n dengan
meningkatnya  k a n d u n g a n  u a p air atmosfer. Nilai klimatologis  r a t a - r a t a yang dapat  d i g u n a k a n  u n t u k P  a d a l a h p = 50°K  u n t u k atmosfer tropis.
Dari hasil  p e m b a h a s a n Vogt (1996)  d i k e m u k a k a n  b a h w a algoritma yang diajukan oleh Price (1984), Li  d a n Becker (1991)  d a n Coll, et. al. (1994) d a p a t memberikan hasil  p e n d e k a t a n nilai SP yang baik, walau  t a n p a informasi nilai emisivitas  p e r m u k a a n yang  a k u r a t sekalipun. Pendugaan emisivitas per- m u k a a n yang tepat  d a p a t  d i t u r u n k a n dari  h u b u n g a n - h u b u n g a n empiris  a n t a r a berbagai indeks vegetasi dengan fraksi p e n u t u p vegetasi. Selain itu,  d a p a t  p u l a d i c a p a i  m e l a l u i  p e m o d e l a n  e v o l u s i t e m p o r a l dari emisivitas  p e r m u k a a n u n t u k berbagai kelas  p e n u t u p  l a h a n melalui Sistem Informasi Geografis (SIG).
M e n u r u t Carlson (1986 dalam Mora, 1999), respon  s u h u  p e r m u k a a n sangat  d i t e n t u k a n oleh radiasi metahari d a n  j u g a  d i t e n t u k a n oleh parameter- parameter yang  b e r h u b u n g a n dengan kondisi  d a n  k a n d u n g a n partikel atmosfer,  k e l e m b a b a n  t a n a h  t e r m a l inersia  d a n albedo. Pada  p e r m u k a a n vegetasi,  s u h u  p e r m u k a a n kanopi  j u g a secara tidak langsung dikendalikan oleh ketersediaan air  p a d a  m i n t a k a t (zona) p e r a k a r a n ,  d a n secara langsung oleh evapotranspirasi (pola  s u h u  p e r m u k a a n d a p a t diduga dengan algoritma split-
window dengan  m e n g g u n a k a n informasi dari kanal infra  m e r a h termal (Poza Vasquez et.al., 1997 dalam Mora, 1999). Koefisien-koefisien split-window  a k a n tergantung  p a d a kondisi atmosfer dan emisivilas permukaan. Suhu  p e r m u k a a n daratan  d a p a t  d i t u r u n k a n dari kanal yang bekerja  p a d a kisaran panjang gelombang 10,8 ym  d a n 12 |im. Faktor yang  m e m p e n g a r u h i  k e a k u r a t a n per- olehan SPD  m e n u r u t hasil review dari beberapa  p u s t a k a  y a n g  d i l a k u k a n oleh Vogt (1996) yakni sebagai berikut:
• Nilai emisivitas  p a d a  p e r m u k a a n daratan  c u k u p  b e r a g a m  d a l a m  r u a n g dan  w a k t u  d e n g a n nilai absolut berkisar  a n t a r a 0,91 - 0,98  p a d a window 8-14  p m .  p e r b e d a a n tipe p e r m u k a a n ,  k a n d u n g a n  k e l e m b a b a n tanah,  t e k s t u r  t a n a h  d a n  k e k a s a r a n p e r m u k a a n ,  p e r s e n t a s e  t u t u p a n vege- tasi,  t a h a p a n fenologis  d a n  s t r u k t u r p e n u t u p vegetasi  a k a n  m e m p u n y a i pengaruh  y a n g signifikan  t e r h a d a p besarnya nilai emisivitas.
• Emisivitas  p a d a  l a h a n  k e m u n g k i n a n mempunyai  k e t e r g a n t u n g a n spektral yang signifikan. Sebagai contoh, meskipun  p e r b e d a a n  a n t a r a emisivitas spektral  p a d a  p a n j a n g gelombang AVHRR kanal 4 dan 5  b i a s a n y a  a k a n lebih kecil dari 0,  0 1 ; variasi ini  a k a n m e m p u n y a i  p e n g a r u h  y a n g berarti p a d a perolehan SP.
• Emisivitas yang efektif, yakni emisivitas objek yang  b e n a r - b e n a r diamati oleh instrumen  p a d a  s u d u t  p a n d a n g tertentu,  t e r g a n t u n g  p a d a  b e s a r n y a s u d u t  p a n d a n g  s e n s o r  d a n  p a d a anistropi  p e r m u k a a n .
• Besarnya  s u h u  k e m u n g k i n a n lebih tinggi  p a d a  p e r m u k a a n  d a r a t a n daripada  p e r m u k a a n laut. Oleh  k a r e n a itu, linieritas  h u k u m Planck yang dikembangkan  u n t u k  p e r m u k a a n laut mungkin tidak  c u k u p  m e m e n u h i u n t u k  m e n g h i t u n g  s u h u  p e r m u k a a n daratan. Selain itu, tingkat  j e n u h s u a t u sensor  j u g a  d a p a t  m e n y e b a b k a n k e s a l a h a n  p e r h i t u n g a n SP di lingkung- an yang  s a n g a t  p a n a s .
• SP  j u g a  d a p a t dipengaruhi oleh k e r a g a m a n  p e r m u k a a n yang  t e r c a k u p p a d a  u k u r a n piksel resolusi  s u a t u sensor.
• SP mengalami  p e r u b a h a n diurnal yang b e s a r , sehingga  w a k t u penghitung menjadi  s a n g a t penting diketahui.
• Pada  s u a t u  d a r a t a n ,  s u h u  u d a r a m u n g k i n  a k a n  s a n g a t  b e r b e d a  d e n g a n s u h u  p e r m u k a a n  d e k a t  t a n a h .

## 4 KESIMPULAN DAN SARAN
Dari penelitian ini  d a p a t disim- p u l k a n bahwa:
• Nilai SP  d i m u n g k i n k a n  u n t u k dikem- b a n g k a n  d a n diekstraksi dari  d a t a MODIS  d e n g a n  m e m a n f a a t k a n  d a t a kanal  3 1  d a n  3 2 .
• Nilai SP tertinggi dihasilkan oleh algoritma Li & Becker (1991)  d a n t e r e n d a h oleh algoritma Price (1984).
• Algoritma Price (1984), Li & Becker (1991)  d a n Coll  e t a / . , (1994) dapat m e m b e r i k a n hasil  p e n d e k a t a n nilai SP y a n g baik, walau  t a n p a informasi nilai emisivitas  p e r m u k a a n  y a n g  a k u r a t sekalipun.
Penelitian ini  m a s i h  m e r u p a k a n t a h a p pengkajian potensi pemanfaatan d a t a TERRA-MODIS  u n t u k ekstraksi d a t a SP  b e r d a s a r k a n 3 algoritma, sehingga  m a s i h perlu evaluasi dan validasi  t e r h a d a p hasil  y a n g diperoleh dari penelitian  t e r s e b u t . Penggunaan d a t a SP dari hasil  e k s t r a k s i dengan algoritma-algoritma  t e r s e b u t  j u g a  m a s i h perlu  d i k e m b a n g k a n , sepcrti dalam p e n d u g a a n tingkat evapotranspirasi s u a t u  l a h a n  g u n a deteksi kekeringan lahan,  d a n  d a l a m aplikasi bidang lainnya.

## DAFTAR RUJUKAN
Coll, C; V. Caselles;  a n d T. J. Schmugge. 1994. Estimation of Land Surface Emissivity Differences in the Split- Window Channels of AVHRR. Remote Sensing of Environment, 4 7 , 1 -  2 5 .
Cooper, D. I.; and G. Asrar. 1989.
Evaluating Atmospheric Correction Models for Retrieving Surface Temperatures from the AVHRR Over a Tallgrass Prairie. Remote Sensing of Environment,  2 7 , 93 - 102.
U, Z.L.  a n d F. Becker.  1 9 9 1 . Determi- nation of Land Surface Temperature
• and Emissivity from A VHRR Data. P r o c 5"- AVHRR  D a t a User's
Meeting.  J u n e  2 5 ' h - 2%^ 1991, Tromse/Norway, (EUMETSAT, EUM P09),  4 0 5 - 4 1 0 .
Li, Z.L.  a n d F. Becker. 1993. Feasibility of Land Surface Temperature and Emissivity Determination from AVHRR Data. Remote Sensing of
Environment,  4 3 , 67 -  8 5 . Price, J. C. 1984. Land Surface Tempera- ture Measurements From the Split Window Channels of the NOAA 7 AVHRR. Journal of Geophysical Research, 89 (D5),  7 2 3 1 -  7 2 3 7 .

## Seguin, B. 1996. The Use of AVHRR-
Derived Land Surface Temperature

## Estimates For Agricultural Monitoring.
In D'Souza, G., A. S. Belward  a n d J. P. Malingreau. (editor) : Advances in  t h e Use of NOAA AVHRR  D a t a For Land Applications. Remote Sensing. Vol. 5. Kluwer  A c a d e m i c Publisher, Dordrecht,  T h e Netherlands. P:357 -  3 7 6 . Vogt, J. C. 1996. Land Surface Tempera- ture Retrival From NOAA AVHRR Data In D'Souza, G„ A. S. Belward a n d J. P. Malingreau. (editor) : Advances in the Use of NOAA AVHRR Data For Land Applications. Remote Sensing. Vol. 5. Kluwer Academic Publisher, Dordrecht, The Netherlands.  P :  1 2 5 -  1 5 1 .
Wan, Zhenming. 1999. MODIS Land- Surface Temperature Algorithm Theoritical Basis Document (LST ATBD) version 3.3. Institute for Computational Earth System Science. University of California. S a n t a Barbara, C.A.  9 3 1 0 6 -  3 0 6 0 .