## PEMANFAATAN FUSI DATA SATELIT LAPAN-A3/IPB DAN LANDSAT 8 UNTUK MONITORING LAHAN SAWAH
Development of Data Fusion Utilization Model for LAPAN-A3/LAPAN-IPB Satellite and Land- sat 8 for Paddy Field Monitoring
Yudi Setiawan a,c , Lilik Budi Prasetyo a , Hidayat Pawitan b , Liyantono d , Syartinilia e , Arif Kurnia Wijayanto c , Prita Ayu Permatasari c , A Hadi Syafrudin f , Patria Rachman Hakim f
a Departemen Konservasi Sumberdaya Hutan dan Ekowisata, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680  setiawan.yudi@apps.ipb.ac.id b Departemen Geofisika dan Meteorologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
c Pusat Penelitian Lingkungan Hidup, Lembaga  Penelitian dan Pengembangan kepada Masyarakat (PPLH- LPPM), Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
d Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian,, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
e Departemen Arsitektur Lanskap, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680 f Pusat Teknologi Satelit, Lembaga Antariksa dan Penerbangan Nasional (LAPAN), Jl. Cagak Satelit, Rancabungur, km 104, Bogor 16310
Abstract. Increasing of economic development is generally followed by the change of landuse from agriculture to other function. If it occurs in large frequency and amount, it will threaten national food security. Therefore, it is necessary to monitor the agricul- tural land, especially paddy fields regarding to changes in landuse and global climate. Utilization and development of satell ite technology is necessary to provide more accurate and independent database for agricultural land monitoring, especially paddy fields. This study aims to develop a utilization model for LAPAN-IPB satellite (LISAT) and other several satellites data that have been used for paddy field monitoring. This research is conducted through 2 stages: 1) Characterization LISAT satellite data to know  spectral  variation  of paddy field,  and  2)  Development  method of  LISAT  data  fusion  with  other  satellites  for  paddy  field mapping. Based on the research results, the characteristics Red and NIR band in LISAT data imagery have a good correlation with Red and NIR band in LANDSAT 8 OLI data imagery, especially to detect paddy field in the vegetative phase, compared to other bands. Observation and measurement of spectral values using spectroradiometer need to be conducted periodically (starting from first planting season) to know the dynamics of the change related to the growth phase of paddy in paddy field. Pre-processing of image data needs to be conducted to obtain better LISAT data characterization results. Furthermore, it is necessary to develop appropriate algorithms or methods for geometric correction as well as atmospheric correction of LISAT data.
Keywords: Climate change, LAPAN-A3/LAPAN-IPB, paddy field monitoring, satellite
(Diterima: 01-12-2017; Disetujui: 24-01-2018)

## 1. Pendahuluan

## 1.1. Latar Belakang
Pertambahan  jumlah  penduduk  yang  tinggi  akan mendorong  meningkatnya  permintaan  pangan  dan sumberdaya  alam  (Agus,  2014).  Laju  pertumbuhan penduduk Indonesia yang diperkirakan sekitar 1,3 - 1,5 persen  pertahun  tentulah  harus  diimbangi  dengan pemenuhan kebutuhan pangan, sehingga angka pertum- buhan produksi pangan seharusnya di atas atau setidak- tidaknya  sama  dengan  angka  laju  pertumbuhan penduduk tersebut. Upaya pemenuhan kebutuhan pan- gan  tersebut  dapat  terwujud  salahsatunya  dengan adanya  dukungan  ketersediaan  lahan  pertanian.  Infor- masi  terkait  ketersediaan  lahan  pertanian  ini  haruslah dapat diperoleh dan dikelola secara cepat dan akurat.
Monitoring lahan sawah di Indonesia, khususnya Pu- lau  Jawa,  secara  kontinu  menggunakan  teknologi  re- mote  sensing  dapat  memberikan  informasi  dinamika perubahan tutupan lahan (pola tanam) di lahan sawah, seperti: (1) padi, lahan-bera, palawija, (2) padi, lahan- bera,  lahan-digenangi,  padi,  lahan-bera,  palawija,  dan (3) padi, lahan-bera, lahan-digenangi, padi, lahan-bera, lahan-digenangi, padi. Dinamika perubahan pola tanam ini dapat terjadi dari tahun ke tahun mengikuti kondisi iklim dan karakteristik lahan (Setiawan et al., 2014; Se- tiawan dan Yoshino, 2013).
Saat  ini,  sebagian  besar  informasi  yang  tersedia terkait  lahan  sawah  masih  sangat  terbatas.  Pengem- bangan  teknologi  satelit  sangat  diperlukan  untuk  me- nyediakan  data  dasar  yang  lebih  akurat  dan  mandiri bagi  pemantauan  sumberdaya  alam  dan  lingkungan, termasuk lahan pertanian semusim, terutama padi, yang dapat  difokuskan  pada  perolehan  informasi  berbagai
fase pertumbuhan padi serta estimasi luasan panen atau awal musim tanam.
Untuk  mengembangkan  teknologi  satelit  dan  pem- anfaatan data satelit untuk ketahanan pangan di Indo- nesia, LAPAN dan IPB  melahirkan kesepakatan untuk mengembangkan dan meluncurkan satelit LAPAN-IPB (LAPAN-IPB Satellite/LISAT atau LAPAN-A3) untuk mendukung  ketahanan  pangan  dan  monitoring  ling- kungan di Indonesia. Satelit LISAT ini mengemban tu- gas  yang  sangat  kompleks  sebagai  sistem  observasi bumi  operasional  pertama  yang  dikembangkan  oleh tenaga ahli Indonesia.
Untuk  itu,  IPB  akan  dan  terus  melakukan  berbagai penelitian  terkait  pengembangan  algoritma  satelit  ter- masuk  pengembangan  model  kalibrasi  silang,  koreksi atmosfer dan radiometric  serta penelitian aplikasi  dan pemanfaatan data satelit khususnya di bidang pertanian.

## 1.2. Tujuan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan model  pemanfaatan  kombinasi  data  satelit  LAPAN- IPB dan data beberapa satelit lain yang telah lama di- pergunakan untuk melakukan pemantauan lahan sawah, termasuk dinamika perubahan yang terjadi didalamnya.
Pengamatan lahan pertanian secara terus menerus me- lalui teknologi remote  sensing ini sangat fundamental dalam  mengidentifikasi  fase  pertumbuhan  dan  inten- sitas tanam padi sawah, termasuk perubahan  pola per- tumbuhan  ( plant  stress )  yang  diakibatkan  oleh  faktor lingkungan, seperti kekeringan.

## 2. Metode

## 2.1. Waktu dan Tempat
Penelitian  lapang  dilakukan  di  lahan  sawah  sekitar wilayah pantai utara Jawa, Kabupaten Karawang, Jawa Barat  (Gambar  1).  Pada  tahap  penelitian  tahun  ke-1, observasi  lapangan  dilakukan  pada  bulan  Juni  hingga September 2017, yang merupakan musim tanam ke III. Analisis  data  citra  satelit  dilakukan  di  LISAT  Data Center IPB, PPLH-IPB dan di Laboratorium Database Spatial dan Analisis Lingkungan, Fakultas Kehutanan, IPB.
Gambar 1. Lokasi studi di Kabupaten Karawang, Jawa Barat

## 2.2. Alat dan Bahan
Dalam  kajian  ini,  data  satelit  LAPAN  A3/IPB digunakan untuk menganalisis fase tanam padi di lahan sawah.  Data  citra  LAPAN-A3/IPB  berukuran  130  x 200  km  dengan  waktu  akuisisi  pada  tanggal  17  Juni 2017  diperoleh  dari  LISAT Data  Order  System (LDOS)  IPB.  Selain  itu,  data  citra  satelit  dengan resolusi  yang  mendekati  spesifikasi  LAPAN  A3/IPB, yaitu  LANDSAT,  dipergunakan  untuk  menilai  karak- teristik spectral dari sensor yang digunakan. Data citra LANDSAT 8 yang dipergunakan merupakan data yang diakuisisi  pada  tanggal  19  Juni  2017,  berdekatan dengan data satelit LAPAN-A3/IPB.
Selain  data  citra  satelit,  data  citra  resolusi  tinggi yang  diambil  menggunakan  quadcopter  drone  yang dilengkapi dengan kamera RGB dan kamera multispec- tral Parrot Sequoia digunakan sebagai referensi dalam
membedakan tahap pertanaman lahan sawah dan pem- ilihan lokasi sampling. Data citra ini memiliki resolusi spasial sekitar 5-7 cm/piksel (Gambar 2).
Gambar 2. Persiapan dan pengambilan data citra dengan quadcopter drone
Selain  pengambilan  data  citra  menggunakan  quad- copter  drone,  dilakukan  pula  pengukuran  nilai  reflec- tance dari tanaman padi menggunakan spectroradiom- eter. Pengukuran ini dilakukan untuk memperoleh data referensi  pada  beberapa  fase  pertumbuhan  padi (Gambar 3).

## Gambar 3. Pengukuran nilai reflectance tanaman padi dengan menggunakan spectroradiometer

## a) umur 3 MST, b) umur 5 MST
Data hasil kunjungan lapang ( field survey ) dilakukan untuk men-validasi hasil analisis yang dilakukan. Kun- jungan  lapang  dilakukan  dengan  menggunakan  be- berapa tematik peta, data satelit, dan GPS.
Data spasial vektor yang akan digunakan diantaranya  adalah  peta  topografi  dan  aksesibilitas. Data  topografi  yang  meliputi  ketinggian  dan kemiringan  lereng akan diperoleh dari data dasar peta rupa bumi (RBI) skala 1:50.000 yang diproduksi oleh Badan  Geospasial  Indonesia  (Bakosurtanal)  atau  data topografi yang dihasilkan dari hasil pengukuran satelit radar,  yaitu Shuttle  Radar  Topography  Mission (SRTM)  dan/atau  ASTER  GDEM  (ASTER Global Digital Elevation Model ).

## 2.3. Analisis Pre-processing Data
Pre-processing data satelit LAPAN-A3/IPB secara sistematik,  yaitu  koreksi  geometrik  dan  koreksi radiometrik,  perlu  dilakukan  sebelum  data  ini  dapat dimanfaatkan  lebih  jauh.  Pusat  Teknologi  Satelit (Pusteksat)  LAPAN  telah  melakukan  tahapan  pre- processing  ini,  seperti  menggunakan  metode Relative Vignetting , Absolute  Radiometry dan Image  Focusing untuk  koreksi  radiometrik;  dan  metode Band Coregistration , Image  Jitter  Correction dan Direct Georeferencing untuk  koreksi  geometrik.  Namun selain  koreksi  tersebut,  kalibrasi  radiometrik  sensor diperlukan  untuk  mengoptimalkan  karakteristik  fitur spektral  dari  sensor  multispektral  imager  (MSI) LAPAN-A3/IPB.  Kalibrasi  radiometrik  pada  instru- ment  optik  remote  sensing  dapat  dilakukan  sebelum atau  setelah  periode  peluncuran  satelit  ke  orbit,  baik kalibrasi  laboratorium, on-board  calibration ,  dan metode vicarious / cross  calibration (Chander et  al. 2009,  Xiong  dan  Barnes  2006).  Kalibrasi  sering  dil- akukan melalui pengukuran reflektan permukaan in situ ( surface reflectance ) dan kondisi atmosfer, Akan tetapi, data  hasil  pengukuran  spektral  secara  in-situ  dan koefisien  kalibrasi  radiometrik  sensor  MSI  LAPAN- A3/IPB  tidak  tersedia,  sehingga  pengunaan  citra  dari intrument  (satelit)  lain  yang  telah  terkalibrasi,  seperti LANDSAT  atau  MODIS  (Huete et  al. 2002  dan
Sakamoto et  al., 2005)  dapat  dilakukan  untuk menggantikan pengukuran spektral secara in-situ.
Dalam  studi  ini,  metode  histogram  matching  dil- akukan  terhadap  data  citra  LAPAN-A3/IPB  dengan menggunakan  citra  LANDSAT  sebagai  referensinya. Metode histogram matching yang menggunakan algo- ritma umum tradisional histogram matching, atau lebih dikenal Generalized Histogram Matching (GHM). Be- berapa  scenario  yang  dipertimbangkan  dalam  metode ini adalah:
1. Dari data LAPAN-A3/IPB dan LANDSAT, atau Ia dan  Ib,  dibagi  menjadi  k  sub-image  dari  masing- masing.  Dari  masing-masing  sub-image  tersebut, local histogram nya dikalkulasi sehingga menghasilkan dua set grafik histogram 𝐴 = {𝑎 𝑖 } 𝑖=1 𝑘 untuk  citra  Ia  dan 𝐵 = {𝑏 𝑖 } 𝑖=1 𝑘 untuk  citra  Ib,  ai merefer pada bi, I = 1,….k.
2. Pengukuran distance d (..,..) antara dua histogram. Kami  mengasumsikan  d  adalah  additive,  con- tohnya:  untuk  dua  histogram,  a  dan  b, 𝑑(𝑎, 𝑏) = ∑ 𝑑(𝑎(𝑖), 𝑏(𝑖)) 𝑖 , dimana d(a(i),b(i)) adalah jarak bin-to-bin  antara  dua  set  histogram  A  dan  B,  dan distance  didefinisikan  sebagai  jumlah  jarak  dari semua pasangan histogram tersebut:
𝑑(𝐴, 𝐵) = ∑ 𝑑(𝑎 𝑖 , 𝑏 𝑖 ) 𝑎𝑖  𝐴,𝑏𝑖  𝐵
3. Histogram  sub-image  A  akan  menyerupai  sedapat mungkin dengan sub-image B.
Sebelum  dilakukan  histogram  matching  LAPAN- A3/IPB dan LANDSAT, data citra referensi dipersiap- kan dalam bentuk nilai reflectance (bukan digital num- ber /DN). Data LANDSAT  yang digunakan dalam 12- bit  DN  dengan  resolusi  spasial  di  permukaan  30  m. Nilai  DN  dikonversi  menjadi  data  radiance  melalui kalibrasi menggunakan koefisien gain dan bias yang di- peroleh  dari  metadata  citra.  Formula  perubahan  nilai DN menjadi nilai radiance adalah:

## 𝑅𝐴𝐷 = 𝑔𝑎𝑖𝑛  ×  𝐷𝑁 + 𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡
Selanjutnya, nilai radiance diubah menjadi TOA reflec- tance ( Top  of  Atmosphere )  data  LANDSAT  yang dikalkulasi menggunakan formula sebagai berikut:
𝑇𝑂𝐴 = 𝜋𝑑 2 × 𝑅𝐴𝐷/(𝐸𝑆𝑈𝑁 × 𝑐𝑜𝑠𝜃)
dimana d adalah Earth-Sun distance , RAD adalah radi- ance (w.m -2 sr -1 µm -1 ) dari citra LANDSAT, ESUN ada- lah rata-rata TOA solar irradiance (w.m -2 µm -1 ), dan  adalah solar zenith angle.

## 2.4. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
Normalized  Difference  Vegetation  Index /NDVI adalah indeks yang menggambarkan tingkat kehijauan suatu tanaman. Indeks  vegetasi  merupakan kombinasi
matematis antara band merah dan band NIR ( Near-In- frared  Radiation )  yang  telah  lama  digunakan  sebagai indikator  keberadaan  dan  kondisi  vegetasi  (Lillesand dan  Kiefer 1997).  Menurut  Ryan  (1997),  perhitungan NDVI  didasarkan  pada  prinsip  bahwa  tanaman  hijau tumbuh secara sangat efektif dengan menyerap radiasi di  daerah  spektrum  cahaya  tampak  (PAR  atau Photosynthetically  Aktif  Radiation ),  sementara  itu tanaman hijau sangat memantulkan radiasi dari daerah inframerah dekat.
Konsep  pola  spektral  di  dasarkan  oleh  prinsip  ini menggunakan  hanya  citra  band  merah  adalah  sebagai berikut:
𝑁𝐷𝑉𝐼 = (𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝑒𝑑) (𝑁𝐼𝑅 + 𝑅𝑒𝑑)
dimana, NIR dan Red adalah radiasi  inframerah dekat dan merah dari piksel. Nilai NDVI ini berkisar dari -1 (yang biasanya air) sampai +1 (vegetasi cukup rapat).

## 2.5. Identifikasi Fase Tanam Padi
Kondisi fase pertumbuhan tanaman padi pada lahan sawah  dapat  dideteksi  dari  perubahan  nilai  NDVI (  NDVI).  Fase  vegetatif  ditandai  dengan  perubahan nilai  NDVI  yang  positif  dan  fase  generatif  ditandai dengan  perubahan  nilai  NDVI  yang  negatif.  Kriteria penentuan fase pertumbuhan padi adalah sebagai beri- kut:
 𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑡 − 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑡−1
(a) Fase dominan air, jika NDVI(t) ≤ 0.19
(b) Fase bera, jika NDVI(t) > 0.19 dan NDVI(t) < 0.22
(c) Fase vegetatif, jika nilai NDVI > 0 (d) Fase generatif, jika nilai NDVI < 0

## 2.6. Survey dan Observasi Lapang
Pengambilan data lapangan di Kabupaten Karawang dilakukan pada tanggal 17-18 Juni 2017, 19 Juli 2017 dan 4-5 Agustus 2017. Data citra resolusi tinggi diam- bil  dengan  menggunakan  quadcopter  drone  merk  DJI Phantom 3 dan 4 Pro dengan ketinggian terbang 60-80 m. Resolusi data citra yang diperoleh pada ketinggian 80 m adalah 6 cm pixel size. Selain pengambilan data citra  menggunakan  quadcopter  drone,  dilakukan  pula pengukuran  nilai reflectance dari  tanaman  padi menggunakan spectroradiometer.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan hasil kajian sebelumnya menggunakan data MODIS selama 15 tahun (Arifin et al ., 2016) di- peroleh  10  kelas  variasi  pola  tanam  yang  dominan  di Jawa  Barat  (Gambar  4).  Pengkelasan  ini  cukup  untuk menggambarkan  variasi  pola  tanam  di  lahan  sawah. Menurut  data  Kementerian  Pertanian  (2015-2016), pembagian waktu tanam (kalender tanam) tahun 2015 di Provinsi Jawa Barat dibagi menjadi dua yaitu musim hujan  dan  musim  kering.  Pemulaan  tanam  di  musim hujan  dimulai  pada  bulan  Oktober  sampai  Maret, sedangkan  di  musim  kering  dimulai  pada  bulan  April sampai September (Gambar 4a).
Gambar 4. a) Hasil klasifikasi variasi pola tanam dari penelitian sebelumnya menggunakan metode klasifikasi k-mean (b) Pemetaan fase tanam padi sawah di lokasi penelitian dari data MODIS menggunakan nilai indeks vegetasi, dan c) Variasi fase tanam padi sawah dari data drone high-resolution image yang diamati di lokasi penelitian
Selain  hasil  kajian  diatas,  penetapan  lokasi  penga- matan/observasi  lapangan  didasarkan  pula  pada  hasil analisis  fase tanam padi sawah  yang didasarkan pada hubungan  nilai  indeks  vegetasi  (NDVI)  dan  estimasi umur  padi  sesuai  hasil  penelitian  Pradipta  (2012). Hasil estimasi umur padi sawah tersebut digambarkan
pada Gambar 4-b. Berdasarkan hasil analisis, terdapat variasi  pola  tanam  campuran  dalam  satu  pixel  data MODIS  (luas  6.25  ha),  sehingga  klasifikasi  lahan sawah  yang  direprentasikan  oleh  pixel  tersebut  men- jadi sulit untuk diidentifikasi pola tanam nya (Gambar 4-c).
3.1. Karakterisasi spectral feature LAPAN A3/IPB dan LANDSAT 8 OLI
Karakterisasi data LAPAN A3/IPB dan LANDSAT 8  OLI  ditujukan  untuk  mengetahui  performa  sensor yang terpasang pada satelit LAPAN A3/IPB, terutama untuk  mendeteksi  objek  tutupan  lahan  di  lahan  per- tanian sawah (Gambar  5). Perbandingan nilai spectral LAPAN  A3/IPB  dan  LANDSAT  ini  dilakukan  ter- hadap beberapa objek pada 4 band yang tersedia, yaitu: band blue, green, red, dan near infra-red ( NIR ).
Hasil perbandingan data band B, G, R dan NIR dari sensor Lapan A3/IPB dan LANDSAT 8 OLI disajikan pada beberapa gambar di bawah (Gambar 6, 7, dan 8).
Pada  gambar  diatas  dapat  dilihat  bahwa  band  Red dan  NIR  pada  sensor  MSI  LAPAN-A3/IPB  memiliki respon yang menyerupai sensor LANDSAT 8 OLI. Per- forma  dua  band  lainnya  yaitu  Blue  dan  Green  pada LAPAN-A3/IPB tidak terlalu berkorelasi  baik dengan
LANDSAT  8  OLI.  Hal  ini  terkait  dengan  sensitivitas sensor LAPAN-A3/IPB yang ditunjukkan oleh relative spectral response dan rentang nilai panjang gelombang ( wavelength )  yang  dapat  ditangkap  oleh  masing-mas- ing sensor/band (Gambar 9).
Gambar  9  di  bawah  menunjukkan  bahwa  panjang gelombang band  Red dan NIR pada  LAPAN-A3/IPB berada  pada  kisaran  nilai  yang  cukup  terpisah,  mes- kipun kisaran nilai band NIR -nya lebih lebar dibanding- kan dengan LANDSAT 8. Karakteristik band Red dan NIR ini  mengindikasikan  bahwa  objek  vegetasi  dan non-vegetasi dapat dibedakan dengan mudah pada data LAPAN-A3/IPB. Adapun kisaran panjang gelombang pada  dua band lainnya,  yaitu: band Blue dan Green , agak berhimpitan atau saling silang, sehingga kesulitan untuk membedakan variasi objek non-vegetasi, seperti: air, lahan terbuka ( bare ) dan lahan terbangun ( built-up ).
Gambar 5. Data citra LAPAN A3/IPB, b) Data citra LANDSAT 8
Gambar 6. Perbandingan nilai spectral di fase penggenangan (dominan air) umur < 3 MST. a) Blue, b) Green, c) Red, dan d) NIR
Gambar 7. Perbandingan nilai spectral pada fase vegetative, umur 3-6 MST a) Blue, b) Green, c) Red, dan d) NIR
Gambar 8. Perbandingan nilai spectral pada fase vegetative, umur 6-8 MST, a) Blue, b) Green, c) Red, dan d) NIR
Gambar 9. Perbandingan Relative Spectral Response (RSR) antara LAPAN-A3/IPB dan LANDSAT 8
3.2. Koreksi Atmosfer Per-Pixel untuk LAPAN-A3/IPB
Histogram matching adalah metode yang cukup se- derhana dan mudah untuk mengoreksi variasi atmosfer yang didasarkan pada manipulasi histogram data sesuai dengan  histogram  data  referensi.  Data  referensi  yang dimaksud  adalah  data  yang  telah  terkoreksi  at- mosfer/ Top  of  Atmosphere (TOA)  atau  diasumsikan memiliki  kondisi  atmosfer  yang  ideal.  Studi  ini menggunakan data LANDSAT 8 OLI (band 2, 3, 4, dan 5) sebagai data referensi dalam koreksi atmosfer untuk LAPAN-A3/IPB.
Gambar 10. Hasil histogram matching dari masing-masing band LAPAN-A3/IPB terhadap referensi band LANDSAT 8: a) band Blue, b) band Green, c) band Red dan d) band NIR. Grafik dalam boks garis merah pada setiap band merupakan perubahan distribusi nilai setelah histogram matching dengan menggunakan referensi LANDSAT 8.
Gambar 11. Citra LAPAN-A3/IPB dengan kombinasi band NIR-R-G: a) Sebelum histogram matching dan b) Setelah histogram matching
Gambar  10  menunjukan  bahwa  nilai  histogram matching  sangat  signifikan  mengubah  distribusi  nilai pada band Blue dan band Green pada LAPAN-A3/IPB. Hasil  histogram  matching  pada  citra  LAPAN- A3/IPB  setelah  dilakukan histogram  matching dapat dilihat  pada  Gambar  11.  Gambar  12  menunjukkan perbedaan nilai NDVI sebelum dan sesudah dilakukan histogram matching . Sebelum koreksi tersebut terlihat bahwa  nilai  band  Blue  LAPAN-A3/IPB  berada  jauh lebih kecil dibandingkan dengan band Blue LANDSAT 8, sedangkan nilai band Green sebaliknya. Berdasarkan gambar diatas, terlihat bahwa performa nilai band Red LAPAN-A3/IPB  sudah  cukup  baik,  meskipun  masih relatif lebih tinggi dibandingkan dengan nilai band Red LANDSAT  8.  Performa  terbaik  dari  sensor  LAPAN- A3/IPB direpresentasikan oleh band NIR, dimana dis- tribusi nilai band ini sangat mirip menyerupai band NIR dari LANDSAT 8. Perbandingan citra LAPAN-A3/IPB setelah  dilakukan  proses histogram  matching dan LANDSAT 8 dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 12. Perbandingan nilai NDVI data LAPAN-A3/IPB dan LANDSAT 8: a) Sebelum histogram matching, dan b)
Setelah histogram matching

## 3.3. Kompleksitas Data Citra Satelit vs Data High- Resolution Citra Drone
Hasil  pengambilan  data  citra  resolusi  tinggi  (high- resolution) dengan menggunakan drone dapat dilihat pada Gambar 6. Perbedaan fase tanam di beberapa pe- tak  sawah  dapat  diidentifikasi  berdasarkan  perbedaan warna  yang  dihasilkan.  Berdasarkan  pengamatan  di lapangan, dapat diidentifikasi bahwa fase tanam di lo- kasi pengamatan ( specific site ) bervariasi dari 2 minggu setelah tanam (MST) hingga 6 MST.
Perbedaan  fase  pertumbuhan  tanaman  padi  yang dapat  diamati  dari  data  drone-RGB  diatas,  juga  dapat diidentifikasi lebih jelas dari data drone-multispectral . Nilai reflektan yang berbeda dari beberapa petak sawah mengindikasikan perbedaan fase pertumbuhan tanaman padi. Nilai reflektan ini mengambarkan respon spectral
dari objek-objek terhadap sensor band green, red, red edge dan near-infrared ( NIR ). Hasil akuisisi data citra pada  masing-masing  band  tersebut  dan  contoh  kom- binasi band dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 13. Perbandingan hasil analisis NDVI untuk menduga fase pertumbuhan tanaman padi: a) LAPAN-A3/IPB dan b) LANDSAT 8
Analisis  data  pada  nilai  masing-masing  band digunakan  untuk  membedakan  kondisi  beberapa  fase pertumbuhan tanaman padi. Analisis nilai band dengan menggunakan  indeks  vegetasi  seperti NDVI ( Normal- ized Difference Vegetation Index ) dapat digunakan un- tuk  mengestimasi  fase  pertumbuhan  tanaman  padi, yang  meliputi  fase  penggenangan,  fase  penanaman (mulai tanam), fase vegetatif, fase generatif, fase pem- anenan,  dan  fase  bera,  dan  seterusnya.  Fase  peng- genangan  ditandai  dengan  nilai NDVI yang  negatif, yang  kemudian  meningkat  menjadi  positif  pada  fase vegetative. Puncak fase vegetative ditunjukkan dengan nilai NDVI positif tertinggi, kemudian, permulaan fase generatif hingga fase pemanenen ditandai dengan peru- bahan  nilai NDVI yang  mendekati  nilai  nol/negatif. Distribusi  nilai NDVI pada  lokasi  pengamatan  dapat dilihat pada Gambar 15-b.
Berdasarkan  pengukuran  spectral  menggunakan spectroradiometer di beberapa fase pertumbuhan tana- man padi, diperoleh pola spectral seperti dapat dilihat pada Gambar 16. Diperoleh kisaran nilai NDVI untuk 3 fase pertumbuhan tanaman padi sebagai berikut: a) 3-4 MST :  0.282 < NDVI < 0.335
b) 5 MST :  0.336 < NDVI < 0.407
c) 6 MST :  0.408 < NDVI < 0.473
Catatan: MST  minggu setelah tanam
Gambar 14. Hasil perekaman data citra dengan menggunakan drone-kamera multispectral pada beberapa band: a) Green, b) Red, c) NIR dan d) kombinasi band G-R- NIR
Gambar 15. Data citra resolusi tinggi yang diambil oleh drone; a) Image RGB dan b) NDVI
Gambar 16. Hasil Pengukuran spectral menggunakan spectroradiometer di beberapa fase pertumbuhan tanaman padi (fase veg- etative): a) 3-4 MST, b) 5 MST, dan c) 6 MST

## 4. Kesimpulan
Karakteristik  spectral  band  Red  dan  NIR  data  citra LAPAN  A3/IPB  memiliki  korelasi  yang  cukup  baik dengan band Red dan NIR data citra LANDSAT 8 OLI, terutama untuk mendeteksi lahan sawah pada fase veg- etative, dibandingkan dengan band lainnya; band Blu e dan Green . Pada semua fase pertumbuhan, band Green dan Red data  LAPAN  A3/IPB  memiliki  nilai  spectral yang cenderung lebih tinggi dibandingkan dengan nilai spectral  data  LANDSAT  8  OLI,  karakteristik  se- baliknya dengan band Blue . Terkait hal  ini, perlu dil- akukan  kajian  lebih  lanjut  melalui  pengukuran  pixel-
based spectroradiometer secara kontinyu untuk menge- tahui  sensitivitas  sensor  yang  terpasang  di  satelit LAPAN A3/IPB sebelum data ini dimanfaatkan untuk aplikasi  lanjutan termasuk pemetaan  lahan  sawah dan identifikasi fase pertumbuhan padi sawah.
Pengamatan  dan  pengukuran  nilai  spectral  dengan menggunakan  spectroradiometer  perlu  dilakukan secara  berkala  (mulai  dari  musim  tanam  ke  I)  untuk mengetahui  dinamika  perubahannya  terkait  dengan fase  pertumbuhan  padi  di  lahan  sawah.  Untuk  lahan sawah, pengukuran nilai spectral ini perlu dilakukan se- tiap 8-16 hari sekali.
Pra-pengolahan  data  citra  ( image  pre-processing ) perlu  dilakukan  untuk  memperoleh  hasil  karakterisasi data  LAPAN  A3/IPB  yang  lebih  baik.  Selanjutnya, perlu  dikembangkan  algorithma  atau  metode  yang sesuai untuk melakukan koreksi geometrik dan koreksi atmospheric data LAPAN A3/IPB.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Penelitian  ini  didukung  oleh  Direktorat  Jenderal Pendidikan Tinggi, Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan  Tinggi  (Kemenristekdikti)  untuk  tahun anggaran  2017  dibawah  skema  Penelitian  Unggulan Perguruan Tinggi / Penelitian Institusi (PUPT/PI).

## Daftar Pustaka
[1] Agus,  F.,  2004.  Konversi  dan  Hilangnya  Multifungsi  Lahan Sawah. Balai Penelitian Tanah, Bogor.
[2] Arifin, M.T., Liyantono, Y. Setiawan, A. Fatikhunnada, 2016. Processing  System  of  MODIS  Data  for  Monitoring  the Changes of Paddy Field. Procedia Environmental Sciences 33, pp. 3013.
[3] Chander, G., B.L. Markham, D.L. Helder, 2009. Summary of Current  Radiometric  Calibration  Coefficients  for  Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI Sensors. Remote Sensing of Environment 113(5), pp. 893-903.
[4] Huete, A., K. Didan, T. Miura, E.P. Rodriguez, X. Gao, L.G. Ferreira,  2002.  Overview  of  the  radiometric  and  biophysical performance  of  the  MODIS  vegetation  indices.  Remote Sensing of Environment 83, pp. 195-213.
[5] Lillesand, T.M. dan R.W. Kiefer, 1997. Penginderaan Jauh dan Interpretasi  Citra.  Dulbahri,  Prapto  Suharsono,  Hartono,  Su- haryadi,  Penerjemah.  Terjemahan  dari:  Remote  Sensing  and
Image  Interpretation.  Gajah  Mada  University  Press,  Yogya- karta.
[6] Pradipta,  D.,  2012.  Analisis  Data  Time  Series  NDVI-SPOT Vegetation  Untuk  Tanaman  Padi  (Studi  Kasus:  Kabupaten Karawang). Institut Pertanian Bogor, Bogor .
[7] Ryan, L., 1997.  Creating a Normalized Difference Vegetation Index  (NDVI)  image  Using  MultiSpec.   University  of  New Hampshire.
[8] Sakamoto,  T,  M.  Yokozawa,  H.  Toritani,  M.  Shibayama,  N. Ishitsuka, H. Ohno, 2005. A crop phenology detection method using time-series MODIS data. Journal of Remote Sensing of Environment 96, pp. 366-374.
[9] Setiawan,  Y.,  and  K.  Yoshino,  2013.  Detecting  land  use change  from  seasonal  vegetation  dynamics  in  regional  scale with MODIS EVI 250 m time-series imagery. Journal of Land Use Science 7 (1), pp. 1-27.
[10] Setiawan, Y., K. Yoshino, and L.B. Prasetyo, 2014. Character- izing the dynamics change of vegetation cover on tropical for- estlands  using  250  m  multi-temporal  MODIS  EVI.  Interna- tional  Journal  of  Applied  Earth  Observation  and  Geoinfor- mation 26, pp.132-144.
[11] Xiong,  X.,  W.  Barnes,  2006.  MODIS  Calibration  and Characterization.  In:  Qu  J.J.,  Gao  W.,  Kafatos  M.,  Murphy R.E., Salomonson V.V. (eds) Earth Science Satellite Remote Sensing. Springer, Berlin, Heidelberg.