## JURNAL PERENCANAAN WILAYAH
e-ISSN: 2502 – 4205 Vol.V., No.2, Oktober 2020 http://ojs.uho.ac.id/index.php/ppw
Perubahan Tutupan Lahan dan Pengaruhnya terhadap Distribusi Suhu Permukaan pada Wilayah Kota Kendari
Land Cover Changes and its Effects on Land Surface Temperature Distribution in Kendari City Region
Armayanti Aris 1)*) , Hasbullah Syaf 2) , Dewi Nurhayati Yusuf 2) 1) Program Studi Perencanaan Wilayah, Pascasarjana UHO, 2017
2) Fakultas Pertanian dan Pascasarjana UHO
Email: armayanti.aris@uho.ac.id

## ABSTRACT
The phenomenon of increasing thermal in urban areas has become an important issue in recent decades and is a serious  issue  because  it  is  the  most  important  factor  causing  global  warming  and  climate  change.  Changes  in Land Cover (LC) as an effect of accelerated urbanization have a significant impact in influencing urban surface surface temperature (LST). The purpose of this study is to mapping LC changes and determine its effect on the LST distribution pattern in Kendari City. The approach in this study is to use multi-temporal Landsat-7 ETM + and Landsat-8 OLI satellite imagery data in 2001, 2014, and 2019 where the distribution of LSTs were analyzed through the thermal infrared band sensor (TIRS) and operational land imager (OLI), while the LC changes use the supervised classification method with the maximum likelihood algorithm. As a result, LC types in the study area  were  dominated  by:  mixed  vegetation,  tree  vegetation,  built-up,  bare  soil  and  water  body,  respectively. While  LST  values  in  various  LCs  from  highest  to  lowest  sequentially  include:  built-up  area,  bare  soil,  water body, mixed vegetation and tree vegetation.
Keywords: Landsat-7, Landsat-8, LC, dan LST

## ABSTRAK
Fenomena peningkatan thermal di wilayah urban kian menjadi masalah penting dalam beberapa dekade terakhir ini dan merupakan isu serius dikarenakan menjadi faktor terpenting penyebab  pemanasan global dan perubahan iklim.  Perubahan land  cover (LC)  sebagai  efek  dari  percepatan  urbanisasi  memiliki  dampak  yang  signifikan dalam  mempengaruhi  suhu  permukaan/ land  surface  temperature (LST)  perkotaan.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu: memetakan perubahan LC dan mengetahui pengaruhnya terhadap pola distribusi LST di wilayah Kota Kendari. Pendekatan dalam penelitian ini yaitu menggunakan data citra satelit Landsat-7 ETM+ dan Landsat-8 OLI multi temporal tahun 2001, 2014, dan 2019 dimana sebaran LST yang dianalisis melalui sensor band thermal infrared (TIRS)  dan operational  land  imager (OLI),  sedangkan  perubahan  LC  menggunakan  metode supervised classification dengan  algoritma maximum  likelihood .  Hasilnya,  tipe  LC  di  area  penelitian  didominasi  berturut- turut oleh: vegetasi campuran, vegetasi pohon, area bangunan, tanah kosong dan badan air. Sementara nilai LST pada berbagai LC dari tertinggi hingga terendah secara berurutan antara lain: area area terbangun, tanah kosong, badan air, vegetasi campuran dan vegetasi pohon.
Kata Kunci: Landsat-7, Landsat-8, LC, dan LST.
DOI: http://dx.doi.org/10.33772/ppw.v1n1.xxxx (Times New Roman 10, bold)

## PENDAHULUAN
Percepatan  urbanisasi  menyebabkan  perubahan land  cover (LC)  termasuk  hilangnya  area  vegetasi, peningkatan  tanah  tandus  dan  meluasnya  permukaan impermeable akibat adanya area bangunan (Kumar et al.,  2012),  percepatan  konstruksi  bangunan  tersebut menyebabkan  tingginya  penyerapan  panas  di  daerah perkotaan  (Senanayake  et  al.,  2013).  Adanya material-material  baru  di  permukaan  perkotaan seperti  beton,  aspal,  ubin,  dan  material  lainnya kemudian bergabung dengan emisi panas, kelembaban,  serta  polutan  secara  dramatis  merubah suhu  pemukaan/ land  surface  temperature (LST) diatas  atmosfer  menjadi  lebih  panas  (Roth,  2002), adanya  peningkatan  LST  ini  berkontribusi  terhadap peningkatan  fenomena urban  heat  island (UHI)  di pusat  kota  (Buyadi  et  al.,  2013)  dan  oleh  karena itulah  mengapa  urbanisasi  dianggap  sebagai  faktor terpenting  penyebab  perubahan  iklim  (El-Hattab  et al., 2018).
Peneliti sebelumnya (Buyadi et al., 2013; Effat et al.,  2014;  El-Hattab  et  al.,  2018;  Falahatkar  et  al., 2011) menggunakan citra remote sensing seperti citra landsat  diantaranya  landsat  TM/ETM+/OLI  untuk menghasilkan peta LC dan  memantau perubahannya, serta  menghasilkan  peta  LST  melalui  penggunaan thermal  band untuk  mengetahui  besaran  suhu  pada berbagai LC (Deilami et al., 2018).
Kota Kendari sebagai Ibu Kota Provinsi Sulawesi Tenggara yang pertumbuhan penduduk serta aktifitas pembangunan  meningkat  pesat  tiap  tahunnya. Kepadatan  penduduk  Kota  Kendari  tahun  2017 mencapai  1.364  jiwa/km²  dengan  proyeksi  jumlah penduduknya  sebesar  370.728  jiwa,  luas  wilayah daratannya  271.76  km²  atau  sekitar  0,7  %  dari  luas Provinsi  Sulawesi  Tenggara  (BPS  Kota  Kendari, 2018). Hingga saat ini, Kota Kendari belum memiliki informasi  yang  menggambarkan  pola  spasial  LST kaitannya  terhadap  perubahan  LC,  sehingga  hal tersebut  menjadi  salah  satu  alasan  dilakukannya penelitian ini.

## METODE PENELITIAN Lokasi Studi
Kota  Kendari,  ibukota  Sulawesi  Tenggara, Indonesia  terletak  di  antara  3°54′40  ″  dan  4°5′05 garis lintang selatan dan 122°26′33 ″ dan 122°26′33 ″ dan  122°  39′14  ″  timur  bujur  (Gambar  1).  Kota Kendari  diklasifikasikan  sebagai  iklim  tropis,  secara
umum suhu maksimum 35° C dan suhu minimum 21º C, dengan kelembaban rata-rata 85.3%.
Gambar 1. Lokasi Studi
Data dan Processing image
Data  yang  telah  dikumpulkan  merupakan  data Landsat yang diperoleh dari dua sensor yang berbeda (Landsat-7  ETM+  dan  Landsat-8  OLI),  dengan mengorder  melalui  halaman https://espa.cr.usgs.gov untuk mendapatkan nilai surface reflectance (sr) pada masing-masing  data  termasuk  untuk  data  optik  band 1-7 dan NDVI, sedangkan  band thermal pada band 6 (L-7)  dan  band  10-11  (L-8)  diperoleh  dengan  data yang  telah  dikonversi  ke  nilai top atmosphere brightness temperature dan dalam unit Kelvin. Proses selanjutnya,  band  optik  yang  telah  memiliki  nilai surface reflectance dan band thermal masing-masing dikalikan dengan faktor skala sebesar 0,0001 dan 0,1 (U.S. Geological Survey, 2017). Adapun seluruh area penelitian  berada  pada path 112  dan row 63  dan digeoreferensi  ke  datum  WGS-84  dan  sistem koordinat  Universal  Transverse  Mercator  Zone  51S untuk menstabilkan wilayah analisis spasial. Informasi  lengkap  yang  relevan  dengan  dua  sensor dirangkum pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Penelitian Sensor Sensor ID Tanggal Akuisisi Landsat 7 LE71120632001126S GS00 6 Mei 2001 Landsat 8 LC81120632014282 9 Oktober 2014
LGN01 Landsat 8   LC81120632019088 LGN00 29 Maret 2019
Teknik processing image menggunakan software ArcGIS  10.6.1  untuk  mengetahui  sebaran  LST  di Kota  Kendari.  Metodologi  penelitian  dijelaskan dalam bagan alir konseptual berikut (Gambar 2).
Surfaces reflectance L-7 and
L-8 sensors
Composite Bands L-7 (5,4,3) L-8 (6,5,4) Supervised Classification LCC Proportion of Vegetation (Pv)
Thermal L-7 and TIRS L-8 sensors NDVI Emissivity LST Landsat ETM+ and OLI Multi Temporal Images (2001, 2014, 2019) START

## FINISH

## Gambar 2. Bagan Alir Penelitian

## Pemetaan LC
Pemetaan  LC  pada  wilayah  studi  menggunakan composite  bands 5,4,3  (Landsat-7),  dan  6,5,4 (Landsat-8)  yang  memiliki  resolusi  spasial  30  m. Teknik supervised  classification band  optik  untuk citra  multi  temporal  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma maximum  likelihood .  Klasifikasi  kelas didasarkan  pada  kondisi  penutupan  lahan  aktual  di lapangan  dan  dibatasi  sesuai  dengan  persyaratan klasifikasi. Lima kelas tutupan lahan telah diekstraksi,  antara  lain;  (1)  vegetasi  pohon;  (2) vegetasi  campuran,  (3)  area  terbangun,  (4)  tanah kosong,  dan  (5)  badan  air,  Gambar  3.  Penilaian
akurasi  LC  area  studi  menggunakan  teknik matrix error.
Estimasi Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)
Metode  NDVI  sering  digunakan  dalam  berbagai studi  modifikasi  iklim  perkotaan  atau  memantau perubahan  iklim  akibat  perluasan  kota,  dan  menjadi salah  satu  indikator  utama  untuk  memahami  iklim perkotaan (Rousta et al., 2018; Voogt & Oke, 2003). NDVI  menggunakan  persamaan  (1)  (Jiang  et  al., 2006).
    Re Re / NIR d NIR d NDVI        ……………..………(1)
Dimana  NIR  dan  Red  untuk  pantulan  spektral  OLI; NIR=band  5,  red=band  4,  dan  ETM+;  NIR=band  4, red=band 3. Persamaan NDVI ini  menghasilkan nilai dalam  kisaran  dari  -1  hingga  1  (Dissanayake  et  al., 2018;  El-Hattab  et  al.,  2018;  Senanayake  et  al., 2013).

## Estimasi Emisivitas
Dalam  penelitian  ini  emisivitas  permukaan menggunakan  persamaan  (2)  (Jiang  et  al.,  2006; Rousta et al., 2018; Sobrino et al., 2004).
v mP n    ……………...………………..……...……(2) Dengan  nilai  m  (0,004)  dan  n  (0,986).  Pv  adalah proporsi  vegetasi  dan  diturunkan  menggunakan persamaan (3).
      2 min max min / v P NDVI NDVI NDVI NDVI    ……...…(3)
Dimana  NDVI  dihitung  dengan  persamaan  (1), adalah  nilai  minimum  NDVI,  dan  nilai  maksimum NDVI.

## Estimasi LST
Selanjutnya,  untuk  menghasilkan  peta  LST wilayah studi, menggunakan Band 6 (Landsat-7) dan Band 10 (Landsat-8) yang berisi nilai suhu kecerahan atmosfer  tertinggi  yang  dinyatakan  dalam  Kelvin. LST  yang  dikoreksi  emisivitas  dihitung  melalui persamaan (4) (Qihao Weng et al., 2004).
  / 1 / ln B B LST T T       ……………...…………..(4)
Dimana Tb adalah at-satellite brightness temperature dalam  derajat  Kelvin;  λ  adalah central  band wavelength of emitted radiance (11,5 μm untuk Band 6 (Qihao Weng et al., 2004) dan 10,8 μm untuk Band 10 (Rousta et al., 2018); ρ adalah h × c/σ (1,438 × 10- 2 m K) dengan σ adalah konstanta Boltzmann (1,38 × 10-23 J/K), h adalah konstanta Planck (6,626 × 10-34 J*s),  dan  c  adalah  kecepatan  cahaya  (2,998  ×  108 m/s);  dan  ε  adalah  emisivitas  permukaan.
Selanjutnya,  nilai  LST  yang  diperoleh  dalam  satuan kelvin di setiap image dikonversi ke celsius.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil

## Perubahan LC
Kota  Kendari  dengan  total  luasan  271,76  km² telah  mengalami  percepatan  urbanisasi  selama periode  2001  hingga  2019,  berdasarkan  analisis Landsat ETM+/OLI bahwa perubahan area terbangun sebesar  2,71%  pada  periode  2001-2014,  dan  pada 2019  area  terbangun  telah  meningkat  sebesar  3,44% sejak  2014  (Tabel  3),  berdasarkan  angka  ini  pada periode  2014-2019  memiliki  peningkatan  yang  lebih dramatis  dibandingkan  dengan  periode  2001-2014. Dalam  hal  ini,  pada  tahun  2019  area  terbangun mencapai  21,22%  dari  total  area  (Gambar  3). Proporsi  vegetasi  pohon  dan  vegetasi  campuran cukup  luas  di  wilayah  studi,  dengan  persentase vegetasi  pohon  dan  (vegetasi  campuran)  pada  tahun 2001, 2014 dan 2019 sebesar 23% (53,25%), 26,61% (40,11%)  dan  21,71%  (44,96%),  masing-masing  dari total area. Sementara tanah kosong berfluktuasi pada tahun  2001,  2014  dan  2019  masing-masing  sebesar 7,79%, 14,54% dan 12%. Perubahan LC pada periode 2001-2014 cukup signifikan pada vegetasi campuran, yang  menurun  sebesar  13,14%,  dan  meningkat  pada periode  berikutnya  2014-2019  sebesar  4,85%, sedangkan  pada  periode  ini  untuk  vegetasi  pohon, tanah  kosong  dan  badan  air  menurun  masing-masing sebesar 4,9%, 2,54%, dan 0,85% (Tabel 3).
Tabel 2. Persentase Luasan Land Cover
Land cover 2001 (%) 2014 (%) 2019 (%) Vegetasi Pohon 23.00 26.61 21.71 Vegetasi Campuran 53.25 40.11 44.96 Area Terbangun 15.07 17.78 21.22 Tanah Kosong 7.79 14.54 12.00 Badan Air 0.89 0.96 0.11
Tabel 3. Persentase Perubahan Luasan Land Cover
Land cover Area Perubahan (%) 2001 - 2014 2014 -2019 Vegetasi Pohon 3.61 -4.9 Vegetasi Campuran -13.14 4.85 Area Terbangun 2.71 3.44 Tanah Kosong 6.75 -2.54 Badan Air 0.07 -0.85
Peta LC Tahun 2001 Peta LC Tahun 2014

## Peta LC Tahun 2019
Gambar 3. Peta Perubahan LC

## LST pada berbagai LC
Hasil  pengolahan  citra  satelit  tahun  2001,  2014 dan  2019  diperoleh  distribusi  spasial  LST  Kota Kendari di tiap LC (Gambar 4).  Pada Tabel 4 terlihat rataan  LST  tertinggi  terdapat  pada  area  terbangun dengan  suhu  sebesar:  27.79  °C  (tahun  2001),  35.29 °C  (tahun  2014),  dan  24.96  °C  (tahun  2019), sementara  nilai  rataan  LST  terendah  terdapat  pada area vegetasi pohon dengan nilai suhu sebesar: 25.45 °C  (tahun  2001),  29.22  °C  (tahun  2014),  dan  22.53 °C (tahun 2019).
Tabel 4. LST pada berbagai LC
LST (°C) Land Cover 2001 2014 2019 Mean Std. Dev Mean Std. Dev Mean Std. Dev Vegetasi Pohon 25.45 0.51 29.22 1.01 22.53 0.43 Vegetasi Campuran 26.22 0.59 31.30 1.59 23.15 0.69 Area Terbangun 27.79 1.91 35.29 2.00 24.96 1.44 Tanah Kosong 27.17 0.56 33.51 1.49 23.96 1.03 Badan Air 26.34 1.08 31.63 1.59 23.56 0.66
Peta LST Tahun 2001
Peta LST Tahun 2014 Peta LST Tahun 2019
Gambar 4. Peta LST

## Pembahasan
Statistik  LST  pada  berbagai  LC  (Tabel  4) memberi informasi bahwa nilai LST tertinggi hingga terendah  secara  berurutan  antara  lain  :  area terbangun,  tanah  kosong,  badan  air,  vegetasi campuran  dan  vegetasi  pohon.  Berdasarkan  hal tersebut  vegetasi  pepohonan  memiliki  suhu  terendah dibanding  jenis  tutupan  lahan  lainnya.  Hal  ini  pun sejalan dengan penelitian serupa yang dilakukan oleh (Armson  et  al.,  2012;  Leuzinger  et  al.,  2010)  bahwa densitas  biomassa  vegetasi  yang  lebih  tinggi mengurangi  akses  matahari  dan  suhu  permukaan tanah  melalui  naungan  dan  meningkatkan  tingkat transpirasi serta pendinginan evaporative.
Selain daripada itu, pola khas LST erat kaitannya dengan  karakteristik  termal  dari  kelas  tutupan  lahan (Q.  Weng,  2001)  dan  emisivitas  dari  material- material  diperkotaan  (Nurgiantoro  &  Aris,  2019), dalam  hal  ini  area  terbangun  di  perkotaan  memiliki suhu  yang  relatif  tinggi  (Effat  et  al.,  2014), Peningkatan suhu di  daerah perkotaan pada dasarnya disebabkan oleh panas yang disimpan dan dipancarkan  oleh  konstruksi  perkotaan  yang  besar dan  kompleks  disamping  adanya  pelepasan  panas antropogenik dari kendaraan, pendingin udara, polusi udara,  dan  banyak  sumber  panas  buatan  di  pusat perkotaan  menyebabkan  efek  pulau  panas  perkotaan (El-Hattab et al., 2018).
Meskipun  adanya  peningkatan  yang  terus- menerus  pada  area  terbangun,  LST  tidak  selalu meningkat pada tahun-tahun pengamatan. Pada tahun 2014 terjadi peningkatan suhu dibanding tahun-tahun pengamatan  lainnya,  hal  ini  kemungkinan  besar disebabkan  oleh  gelombang  panas  yang  biasanya berlangsung  selama  beberapa  hari  dan  cukup  umum selama  musim  panas  dan  kondisi  fluktuasi  tersebut juga  bergantung  pada  kondisi  cuaca  dan  perubahan iklim suatu wilayah  (Effat et al., 2014). Pemeriksaan standar  deviasi  LST  area  terbangun  selama  periode dari  2001–2014  (Tabel  4)  menunjukkan  peningkatan dari 1.91 menjadi 2.00, hal ini  mencerminkan bahwa ada  variasi  yang  lebih  luas  dalam  derajat  LST  pada tahun  2014,  dan  pada  tahun  2019  standar  deviasinya menurun  sebesar  1.44  dimana  menunjukkan  variasi suhu menjadi lebih sedikit.
Berdasarkan  pendeteksian  LC  di  wilayah  studi yang  didominasi  oleh  vegetasi  campuran,  elemen  ini adalah  faktor  dominan  yang  mempengaruhi  suhu
iklim  mikro  Kota  Kendari,  pada  tahun  2014 penurunan  luasan  LC  vegetasi  campuran  disebabkan oleh peningkatan area tanah kosong akibat pembukaan  lahan  baru  dalam  proses  urbanisasi, kemudian  di  tahun  2019  luasan  area  vegetasi campuran  meningkat  kembali  yang  kemungkinan besar  akibat  dari  proses  suksesi.  Adanya  fluktuasi biomassa  vegetasi  ini  sangat  mempengaruhi  pola distribusi LST yang secara langsung turut mempengaruhi  besaran  intensitas  pulau  panas perkotaan (Aris  et al., 2019) sebagai suatu fenomena yang ditimbulkan akibat perubahan LC.

## KESIMPULAN
Persentase  area  terbangun  Kota  Kendari  kini telah  mencapai  21,22%  dari  total  area,  yang kemungkinan  akan  mengalami  peningkatan  terus- menerus  sebagai  akibat  dari  efek  urbanisasi,  oleh karena itu strategi penghijauan kota sangat direkomendasikan  terutama  untuk  penggunaan  lahan yang  tidak  memiliki  vegetasi  seperti  area  pelabuhan, area  komersial,  beberapa  titik  jalan  umum,  dan daerah  pemukiman  padat  penduduk.  Serta,  penulis merekomendasikan  penambahan  biomassa  vegetasi di  seluruh  wilayah  administrasi  Kota  Kendari,  dan perlunya  perencana  kota  memperhatikan  rasio tutupan vegetasi dari area perkerasan yang ada.
Ucapan  Terima  Kasih: Jurnal  ini  merupakan kontribusi dari penelitian tesis dengan judul “Analisis Tipe  dan  Kerapatan  Vegetasi  terhadap  Urban  Heat Island  di  Kota  Kendari  menggunakan  Data  Remote Sensing  Multi  Temporal”,  dan  terima  kasih dihaturkan  kepada  Program  Pascasarjana  Universitas Halu  Oleo  Departemen  Perencanaan  Wilayah  atas support  dan  bimbingannya,serta  kepada  pada  para reviewer jurnal ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Aris, A., Syaf, H., Yusuf, D. N., & Nurgiantoro. (2019).
Analysis of Urban Heat Island Intensity using Multi Temporal Landsat Data ; case study of Kendari City , Indonesia. Geospatial Technology For Mapping The Future: Integrating Land and Marine Development .
Armson, D., Stringer, P., & Ennos, A. R. (2012). The effect of tree shade and grass on surface and globe temperatures in an urban area. Urban Forestry and Urban Greening , 11 (3), 245–255.
https://doi.org/10.1016/j.ufug.2012.05.002 BPS Kota Kendari. (2018). Kota Kendari dalam Angka
2018. In BPS Kota Kendari (Vol. 1). Kendari.
Buyadi, S. N. A., Mohd, W. M. N. W., & Misni, A.
(2013). Impact of Land Use Changes on the Surface Temperature Distribution of Area Surrounding the National Botanic Garden, Shah Alam. Procedia - Social and Behavioral Sciences , 101 , 516–525. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.07.225
Deilami, K., Kamruzzaman, M., & Liu, Y. (2018). Urban heat island effect: A systematic review of spatio- temporal factors, data, methods, and mitigation measures. International Journal of Applied Earth
Observation and Geoinformation , 67 (September 2017), 30–42.
https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.12.009
Dissanayake, D., Morimoto, T., Murayama, Y.,
Ranagalage, M., & Handayani, H. H. (2018). Impact of urban surface characteristics and socio-economic variables on the spatial variation of land surface temperature in Lagos City, Nigeria. Sustainability (Switzerland) , 11 (1), 1–23. https://doi.org/10.3390/su11010025
Effat, H. A., Abdel, O., & Hassan, K. (2014). Urban Climate Change detection of urban heat islands and some related parameters using multi-temporal Landsat images ; a case study for Cairo city , Egypt.
URBAN CLIMATE . https://doi.org/10.1016/j.uclim.2014.10.011
El-Hattab, M., Amany, S. M., & Lamia, G. E. (2018). Monitoring and assessment of urban heat islands over the Southern region of Cairo Governorate, Egypt. Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science , 21 (3), 311–323. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2017.08.008
Falahatkar, S., Hosseini, S. M., & Soffianian, A. R. (2011).
The relationship between land cover changes and spatial-temporal dynamics of land surface temperature. Indian Journal of Science and Technology , 4 (2), 76–81.
Jiang, Z., Huete, A. R., Chen, J., Chen, Y., Li, J., Yan, G.,
& Zhang, X. (2006). Analysis of NDVI and scaled difference vegetation index retrievals of vegetation fraction. Remote Sensing of Environment , 101 (3), 366–378. https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.01.003
Kumar, K. S., Bhaskar, P. U., & Padmakumari, K. (2012). Estimation of Land Surface Temperature To Study Urban Heat Island Effect Using Landsat Etm+ Image. International Journal of Engineering Science and Technology , 4 (02), 771–778.
Leuzinger, S., Vogt, R., & Körner, C. (2010). Tree surface temperature in an urban environment. Agricultural and Forest Meteorology , 150 (1), 56–62. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2009.08.006 Nurgiantoro, & Aris, A. (2019). Analisis Land Surface Emissivity menggunakan Data NDVI Landsat 8 dan pengaruhnya terhadap Formasi Land Surface Temperature di Wilayah Kendari. Jurnal
Penginderaan Jauh Indonesia , 01 (02), 1–6.
Roth, M. (2002). Effects of cities on local climates. Proceedings of Workshop of IGES/APN Mega-City Project , 2002 (January 2002), 1–13.
Rousta, I., Sarif, M. O., Gupta, R. D., Olafsson, H., Ranagalage, M., Murayama, Y., … Mushore, T. D. (2018). Spatiotemporal analysis of land use/land cover and its effects on surface urban heat Island using landsat data: A case study of Metropolitan City Tehran (1988-2018). Sustainability (Switzerland) ,
10 (12). https://doi.org/10.3390/su10124433 Senanayake, I. P., Welivitiya, W. D. D. P., & Nadeeka, P. M. (2013). Remote sensing based analysis of urban heat islands with vegetation cover in Colombo city, Sri Lanka using Landsat-7 ETM+ data. Urban Climate , 5 , 19–35. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2013.07.004 Sobrino, J. A., Jiménez-Muñoz, J. C., & Paolini, L. (2004).
Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM 5. Remote Sensing of Environment , 90 (4), 434– 440. https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.02.003 U.S. Geological Survey. (2017). Product Guide - Landsat Surface Reflectance-Derived Spectral Indices .
(December), 1–31. Retrieved from http://www.monsantobioag.com/global/us/Document s/2017 Product Guide.pdf
Voogt, J. A., & Oke, T. R. (2003). Thermal Remote
Sensing of Urban Climates. Remote Sensing of Environment , 86 (3), 370–384. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(03)00079-8
Weng, Q. (2001). A remote sensing-GIS evaluation of urban expansion and its impact on surface temperature in the Zhujiang Delta, China. International Journal of Remote Sensing , 22 (10), 1999–2014. https://doi.org/10.1080/713860788 Weng, Qihao, Lu, D., & Schubring, J. (2004). Estimation of land surface temperature-vegetation abundance relationship for urban heat island studies. Remote Sensing of Environment , 89 (4), 467–483. https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.11.005