## PENGEMBANGAN METODE PENENTUAN INDEKS LUAS DAUN PADA PENUTUP LAHAN HUTAN DARI DATA SATELIT PENGINDERAAN JAUH SPOT-2
Suwarsono, Muchlisin Arief,  Hidayat, Sayidah Sulma, Nanik Suryo H. *) , Heri Sulyantoro **) , Kuncoro Teguh Setiawan *)
*) Peneliti Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN **) Peneliti Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, LAPAN
e-mail: landsono@yahoo.com

## ABSTRACT
It is necessary to develop the methods of Leaf Area Index (LAI) estimation based on  satellite  remote  sensing  data  as  first  step  to  study  the  carbon  storage  and  carbon emission which affect to global climate change. Direct measurements of Leaf Area Index in the field are expensive, take a long time, and so inefficient. The application of remote sensing data may gives an appropiate solution for Leaf Area Index estimation by more efficient  and  effective.  Objective  of  the  research  is  to  develop  the  method  of  Leaf  Area Index  estimation  by  using  remote  sensing  data.  The  method  of  Leaf  Area  Index estimation  will  be  developed  by  using  the  reference  method  taken  from  back  up algorithm  of  the  Algorithm  Theoretical  Basis  Document  (ATBD)  MOD15.  The  research will try to develop the model and applicate it for another remote sensing data, especially those  of acquisited  or distributed by Indonesian  National Institute  of  Aeronautics and Space  (LAPAN)  such  as  SPOT-2.  Results  of  the  research  show  that  the  LAI  based  on MOD  15  has  low  correlation  with  the  measured  LAI,  but  the  measured  LAI  has  good correlation with NDVI from SPOT-2 for forest area.
Key words: Leaf Area Index, Forest, Remote Sensing, SPOT-2

## ABSTRAK
Pengembangan  metode  penentuan  Indeks  Luas  Daun  (Leaf  Area  Index/LAI) berbasis  data  satelit  penginderaan  jauh  perlu  dilakukan  sebagai  langkah  awal  dalam mengkaji kandungan dan peningkatan emisi karbon yang berdampak pada perubahan iklim  global.  Pengukuran  nilai  LAI  secara  langsung  di  lapangan  selain  mahal  juga membutuhkan  waktu  yang  relatif  lama  sehingga  dipandang  kurang  efisien. Pemanfaatan  data  penginderaan  jauh  diharapkan  dapat  memberikan  solusi  untuk menghasilkan  informasi  Indeks  Luas  Daun  secara  lebih  efektif  dan  efisien.  Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode penentuan LAI dari beberapa data satelit penginderaan  jauh.  Metode  penentuan  LAI  menggunakan  dasar  referensi  dari Algorithma Theoretical Basis Document (ATBD) produk MODIS Leaf Area Index (LAI) dan Fraction of Photosynthetically Active Radiation Absorbed by Vegetation (FPAR) atau yang sering disebut dengan nama produk MOD15.  Penelitian ini mencoba mengembangkan model LAI yang dibangun dari data MODIS tersebut dengan mengaplikasikannya pada data  penginderaan  jauh  lainnya,  terutama  data  resolusi  tinggi  yang  direkam  atau didistribusikan  oleh  Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional  (LAPAN)  di antaranya  seperti  SPOT-2.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  LAI  berbasis  model algoritma MOD15 mempunyai korelasi yang rendah dengan pengukuran LAI, tetapi LAI pengukuran mempunyai korelasi yang baik dengan NDVI dari data SPOT-2 untuk jenis penutup lahan hutan.
Kata kunci: Indeks Luas Daun, Hutan, Penginderaan Jauh, SPOT-2
1 PENDAHULUAN
Indeks  Luas  Daun  ( Leaf  Area Index /LAI)  adalah  salah  satu parameter penting  untuk  mengidentifikasi  produk- tivitas tanaman pertanian. Produktivitas tanaman  pertanian  merupakan  tulang punggung perekonomian nasional dalam menyediakan bahan pangan bagi masyarakat  dan  mendukung  program ketahanan pangan nasional.
LAI  dapat  diturunkan  dari  data penginderaan  jauh  dengan  berbagai pendekatan,  salah  satunya  melalui indeks  vegetasi.  Nilai-nilai  LAI  yang dihasilkan  mempunyai  tingkat  akurasi yang  dipengaruhi  oleh  jenis  data  citra yang dipergunakan dan metode  analisis yang  digunakan.  Pengukuran  nilai  LAI secara  langsung  di  lapangan  selain mahal  juga  membutuhkan  waktu  yang relatif  lama  sehingga  kurang  efisien. Oleh  karena  itu,  pemanfaatan  data penginderaan  jauh  diharapkan  dapat memberikan  solusi  dalam  pemberian informasi  LAI  secara  lebih  efektif  dan efisien.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan metode penentuan LAI pada  penutup  lahan  hutan  dari  data satelit penginderaan jauh SPOT-2.  Hasil yang  diharapkan  dari  penelitian  ini adalah  sebuah  metode  penentuan  LAI untuk  penutup  lahan  hutan  yang diturunkan dari data penginderaan jauh SPOT-2.  Model  tersebut  diharapkan dapat  bermanfaat  sebagai  acuan  untuk riset lebih lanjut, yaitu penelitian untuk mengetahui  kandungan bahan bakaran dari  biomassa  dan  emisi  karbon  yang berbasis pada data satelit penginderaan jauh,  yang  akan  bermanfaat  dalam mendukung program perhitungan karbon ( Carbon Accounting ).

## 2 INDEKS LUAS DAUN
LAI  didefinisikan  sebagai  luas daun  (yang  diproyeksikan  pada  bidang datar) setiap unit luas permukaan tanah yang  tertutupi  kanopi  pohon  (Ross, 1981  dalam  Quan  Wang,  2005).  Secara
sederhana  fungsi  LAI  memenuhi  per- samaan 2-1 (Beadle, 1993):
LAI  = s /G (2-1)
Keterangan:
LAI : Leaf Area Index
s : Luas daun pada kanopi G  : Luas permukaan tanah yang tertutupi kanopi
Istilah luas daun pada kanopi ( s ) secara umum diukur sebagai luas daun yang  diproyeksikan  pada  bidang  datar, yaitu  setelah  menempatkan  contoh daun  pada  permukaan  bidang  datar. Pada  perkembangan  lebih  lanjut,  LAI secara  lebih  tepat  didefinisikan  dalam sebuah  angka  dengan  metode  yang beragam.  Sebagai  contoh,  luas  daun diukur  sebagai  luas  total  permukaan daun pada suatu kanopi. Pengertian ini sama dengan 2 s untuk daun yang rata (datar)  dan  lebih  dari  2 s untuk  daun jarum,  daun  tumbuhan  berarir  banyak dan  tumbuhan  yang  berfotosintesis dengan batang (kaktus). Kondisi  demikian melahirkan  berbagai  metode  pengukuran LAI. Barclay (1998) menunjukkan bahwa sedikitnya  ada  5  (lima)  pengukuran  LAI yang umum dilakukan dimana sebagian mencerminkan tujuan-tujuan yang berbeda untuk apa dilakukan pengukuran LAI,  seperti  untuk  mengetahui  pertum- buhan  vegetasi,  proses-proses  fisiologi dan  penyerapan  radiasi  sinar  Matahari. 4  (empat)  yang  utama  dari  lima pengukuran LAI tersebut, mendefinisikan LAI sebagai:
 LAI  Total  ( Total  LAI );  didasarkan  pada luas  total  permukaan  luar  daun  per unit  area  permukaan  lahan  secara horisontal di bawah kanopi.
 LAI satu sisi ( One-sided LAI ); merupakan setengah dari total LAI, meskipun dua sisi  daun  tersebut  bentuknya  tidak simetris.
 LAI terproyeksi horisontal ( Horizontally projected LAI ); merupakan luas daerah “bayangan”  yang  dapat  merepresen- tasikan  setiap  daun.  Sumber  sinar
yang menyebabkan terbentuknya bayangan  tersebut  adalah  dari  jarak yang  jauh  tak  terbatas  dan  mengarah secara tegak lurus terhadap daun.
 LAI  terproyeksi  condong  ( Inclined projected  LAI ),  atau  silhouette  LAI; representasi  dari  luas  daun  yang terproyeksi secara condong.
Sebagian besar publikasi  tentang LAI  menggunakan  definisi  LAI  nomor  2 atau 3. Pada publikasi-publikasi terbaru terdapat peningkatan penggunaan definisi nomor  4  (Barcklay,  1998).  Definisi pertama  jarang  dipergunakan.  Definisi kedua  mempunyai  kesulitan  tentang istilah  “one-sided” yang tidak jelas untuk tumbuhan  berdaun  jarum,  daun-daun yang  sangat  rimbun  atau  daun-daun yang menggulung. Chen & Black (1992) menyarankan  bahwa  LAI  untuk  daun- daun  yang  tidak  datar  sebaiknya didefinisikan sebagai setengah dari total daun  yang  menangkap  sinar  per  unit permukaan  tanah  sehingga  definisi ketiga  sebaiknya  ditinggalkan.  LAI menurut  definisi  kedua  dapat  melebihi LAI  menurut  definisi  ketiga  oleh  karena sebuah  faktor  kisaran  dari  1.28  (hemi- circular  silider  yang  merepresentasikan daun  jarum),  melewati  angka  1.57 (representasi  batang  hijau  berbentuk silinder)  hingga  2.0  (bola  atau  batang persegi yang merepresentasikan tingginya pucuk-pucuk yang rimbun dan beberapa daun  tumbuhan  sejenis  cemara  yang berdaun jarum) (Chen & Cihlar, 1996).
Asner (2003) menuliskan beberapa metode pengukuran LAI secara langsung di lapangan, yaitu dengan menggunakan beberapa  pendekatan,  yaitu;  a)  metode Destructive Harvesting , b) metode penim- bangan berat daun, c) metode allometry , d) metode kontak secara tidak langsung ( indirect  contacts )  seperti  garis  timbangan pengukur garis tegak lurus ( plumb lines ) atau inclined point quadrats , dan e) metode tidak  kontak  secara  tidak  langsung ( indirect noncontact methods ) mengguna-
kan  peralatan  Decagon  Ceptometer (Decagon
Devices,
Inc. Pullman, Washington,  U.S.A.),  the  LICOR  LAI- 2000  (Li-Cor,  Inc.,  Lincoln,  Nebraska, U.S.A.), atau analisis hemispheric photographs .
Metode  pengukuran  (a)  dan (b)  umumnya  digunakan  secara  ber- samaan  dengan  definisi  (2)  dari  LAI, metode pengukuran (d) dan (e)  diguna- kan  dengan  definisi  (3)  dan  (4).  Metode pengukuran  (c)  bisa  digunakan  untuk semua  definisi,  termasuk  definisi  (1), tergantung  dari  detil  kalibrasi  dari persamaan allometrik. Mengingat semua metode  pengukuran  bisa  digunakan untuk  kanopi  hutan,  (a)  cenderung menjadi  paling  umum  untuk  lahan berumput ( grasslands ) dan lahan pertanian ( crops ), dan (d) atau (c) untuk kanopi  berbentuk  tidak  beraturan seperti  semak  belukar  ( shrublands ).
Dalam  banyak  kasus,  pilihan  metode pengukuran adalah sebuah permasalahan kemudahan  dalam  pelaksanaannya  di lapangan.  Pengukuran  secara  tidak langsung ini dilakukan dengan berdasar pada pengukuran transmisi cahaya yang masuk  ke  kanopi  pohon  (Fassnacht  et al.,  1994;  Chen  et  al.,  1997;  Welles  & Norman, 1991 dalam Quan Wang, 2005).
Pengukuran  LAI  baik  secara langsung  maupun  tidak  langsung  yang disebutkan  di  atas  memerlukan  waktu yang  lama,  mahal  dan  sulit  untuk dilakukan terutama pada daerah pelosok. Untuk mengatasi permasalahan tersebut perlu dicari suatu metode yang lebih  cepat  dan  efisien,  yaitu  dengan menggunakan  data  penginderaan  jauh. Nilai  LAI  dapat  diturunkan  dari  data penginderaan  jauh  dengan  berbagai pendekatan,  salah  satunya  dengan pendekatan  indeks  vegetasi.  Beberapa penelitian  terdahulu  yang  mencoba mengkaji  hubungan  LAI  dengan  indeks vegetasi  dari  data  penginderaan  jauh, seperti Quan Wang et al (2005) mengkaji hubungan antara Normalized Difference
Vegetation  Index (NDVI)  dengan  LAI daerah  hutan  dengan  vegetasi  yang menggugurkan  daunnya  pada  musim- musim  tertentu  ( deciduous  forest ).  X.
Xiao  et  al  (2002)  mengkaji  hubungan kuantitatif  antara  LAI  yang  diukur  di lapangan  dan  indeks  vegetasi  dari  data SPOT  Vegetation  untuk  tanaman  padi. Driss Haboudane et al., (2004) melakukan estimasi LAI dengan pendekatan Hiperspektral  Indeks  Vegetasi  dan algoritma NOVEL. David P. Turner et al., (1999)  mengkaji  hubungan  antara  LAI dengan  indeks  vegetasi    menggunakan data Landsat TM. Pauline Stenberg  et al (2008)  melakukan  penelitian  untuk mengembangkan  model  simulasi  LAI berdasarkan  indeks  vegetasi  pada daerah hutan dengan data penginderaan jauh optis. Namun demikian, penelitian- penelitian  tersebut  dilakukan  di  luar daerah  lintang  sedang–tinggi  yang memiliki kondisi klimatologi yang berbeda dengan Indonesia yang beriklim tropis.

## 3 METODOLOGI

## 3.1 Lokasi dan Data
Penelitian  mengambil  lokasi  di kawasan  hutan  rawa  gambut  Merang yang  termasuk  Kesatuan  Pengelolaan Hutan  (KPH)  Lalan,  Provinsi  Sumatera Selatan  dan  Jambi.  Pemilihan  lokasi didasarkan  atas  beberapa  alasan,  yaitu daerah  tersebut  merupakan  ekosistem hutan  rawa  gambut  terbesar  yang terdapat  di  Pulau  Sumatera.  Pada daerah  tersebut  juga  banyak  dijumpai aktivitas  penebangan  hutan  ( logging ), eksplorasi  gas  alam,  rawan  terjadinya konversi  lahan  dari  hutan  menjadi perkebunan  (sawit)  dan  rawan  terjadinya kebakaran  hutan  dan  lahan  sehingga memicu  terjadinya  degradasi  lahan, deforestasi  dan  ancaman  kerusakan lingkungan  hidup.  Gambar  3-1  menun- jukkan daerah penelitian.

## SKALA  1 : 1.000.000
Lokasi KPH Lalan Kawasan Hutan Rawa Gambut Merang
Lokasi Pengamatan Gambar 3-1: Lokasi penelitian
Data  citra  penginderaan  jauh yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini SPOT-2  K/J  276-355  tanggal  3  Juni 2009, K/J 277-353 tanggal 9 Juni 2009, K/J 277/354 tanggal 27 April 2009 dan K/J  277/355  tanggal  27  April  2009. Data  diperoleh  dari  Pusat  Data  dan Teknologi Penginderaan Jauh, LAPAN.

## 3.2 Metode Penelitian
Metode  penentuan  LAI  meng- gunakan dasar referensi dari Algorithma Theoretical  Basis  Document (ATBD) produk MODIS Leaf Area Index (LAI) dan Fraction  of  Photosynthetically  Active Radiation Absorbed by Vegetation (FPAR) atau  yang  sering  disebut  dengan  nama produk MOD15. Algorithma yang dipergunakan  adalah  algorithma  kedua ( Backup  Algorithm )    dari  MOD15,  yaitu yang  mendasarkan  pengukuran  pada nilai Normalized  Diffirence  Vegetation Index (NDVI) dan tipe biomassa. Biomassa dalam  hal  istilah  penginderaan  jauh identik  dengan  penutup  lahan  yang berupa  vegetasi  atau  tutupan  vegetasi. Penelitian ini mencoba mengembangkan model  LAI  yang  dibangun  dari  data MODIS  tersebut  dengan  mengaplikasi- kannya  pada  data  penginderaan  jauh SPOT-2 untuk penutup lahan hutan.
Tahapan  analisis  yang  dilakukan pada  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
 Pengolahan  awal  (pre-processing),  Se- belumnya,  dilakukan  terlebih  dahulu pengolahan  awal  data  SPOT-2,  yaitu meliputi  perhitungan  nilai  reflektansi dari  nilai  dijital  ( Digital  Number )  dan koreksi geometrik ortho ( orthorectification ).
Hasil  dari  proses  ini  adalah  data  citra reflektansi  yang  sudah  terkoreksi geometris  ortho.  Data  ini    selanjutnya akan  digunakan  dalam  perhitungan nilai NDVI dan LAI.
 Analisis  NDVI,  yaitu  dengan  meng- hitung perbandingan selisih dan jumlah dari  nilai  reflektansi  permukaan panjang  gelombang  inframerah  dekat ( NIR )  dan  merah  ( Red )  seperti  ditun- jukkan  pada  Persamaan  3-1.  Untuk data  SPOT-2  menggunakan  kanal  3 (0.78–0.89  µm)  untuk  panjang  gelom- bang NIR dan kanal 2 (0.61 – 0.68 µm) untuk panjang gelombang Red .
(3-1)
Keterangan:
: Reflektansi  permukaan  panjang gelombang inframerah dekat
: Reflektansi  permukaan  panjang gelombang merah
 Identifikasi  Tutupan  lahan  hutan, dimana pengkelasannya mengacu pada  kelas-kelas  tutupan  lahan  pada ATBD  MOD15,  yaitu  menggunakan klasifikasi tutupan vegetasi dari University  of  Montana.  Kelas-kelas tutupan vegetasi tersebut meliputi water, grassland/cereal  crops,  shrubland, broadleaf  crop,  savannah,  broadleaf forest,  needle  leaf  forest ,  dan barren . Apabila diartikan, maka water merupa- kan  tubuh  air  (seperti:  rawa,  tambak, sungai,  danau,  waduk), grassland/ cereal crops merupakan padang rumput  atau  tanaman  sereal  (seperti: padi,  jagung,  gandum), shrubland
merupakan  semak  atau  belukar, broadleaf  crop merupakan  tanaman budidaya  berdaun  lebar,    savannah merupakan  padang  rumput  luas  yang diselingi  oleh  semak-semak, needle leaf  forest merupakan  hutan  berdaun jarum,  dan  barren  merupakan  lahan terbuka.  Metode  klasifikasi  tutupan vegetasi  yang  dipergunakan  adalah secara  dijital  dengan  metode Supervised Classification dengan pemilihan teknik maximum likelihood .
 Perhitungan  nilai  LAI  penutup  lahan hutan  menggunakan    persamaan  3-2 (Sumber: diolah dari Myneni et al., (1999).
NDVI = 0.211ln(LAI) + 0.496 (3-2)
Persamaan  3-2  tersebut  dapat  dituliskan kembali sebagai  persamaan 3-3 sebagai berikut:
(3-3)
Keterangan:
LAI  : Leaf Area Index NDVI : Normalized  Difference  Vegetation
Index e : 2.71828
Persamaan  hubungan  antara  LAI  dan NDVI yang telah dikembangkan  tersebut memiliki  koefisien  determinasi  yang tinggi, yaitu R 2 = 0.982.
 Pengukuran  LAI  di  lapangan  dengan menggunakan alat pengukuran lapangan yang  sesuai  dengan  jenis  penutup lahan hutan, yaitu kamera hemispheric ( hemispheric  photograph ).  Metode  pe- ngukuran ini dilakukan dengan menggunakan kamera, lensa Fish Eye, dan tripod serta kompas. Kamera yang digunakan  adalah  Canon  EOS  1000D Body  dengan  lensa  Tokina  Fisheye/ 3.5-4.5  DX  AT-X  for  Canon,  tripod Manfrotto  72  5B  dan  Kompas  untuk pengukuran sudut azimuth. Pengukuran dengan  metode  ini  sesuai  untuk penutup  lahan  hutan  rawa  gambut yang  memiliki  ketinggian  tegakan  >  5 meter. Gambar 3-2 menunjukkan per-
alatan  ukur  LAI  di  lapangan  dengan menggunakan  metode hemispheric photograph .  Yaitu  terdiri  dari  elemen utama  berupa  lensa,  kamera  dan tripod.
(a) lensa Tokina Fisheye/3.5-4.5 DX AT-X for Canon (b) Canon EOS
1000D Body
(c) tripod Manfrotto 72 5B
Gambar 3-2: Peralatan  pengukuran  LAI di  lapangan  dengan  meng- gunakan metode hemispheric photograph
Data  observasi  kemudian  dianalisis untuk  menghasilkan  nilai  LAI  dengan menggunakan  piranti  lunak Gap  Light Analyser (GLA) yang telah dikembangkan oleh  Simon  Fraser  University,  Burnaby, British Columbia, CANADA and  Institute of  Ecosystem  Studies,  Millbrook,  New York, USA.
 Analisis  korelasi  dan  regresi  hasil perhitungan  LAI  dari  data  satelit penginderaan jauh dengan data pengukuran LAI di lapangan.  Analisis korelasi menggunakan persamaan koefisien  korelasi  Pearson  Product Moment    ( Pearson  Product  Moment Correlation  Coefficient )  dengan  meng- gunakan persamaan 3-4 berikut ini:
(3-4)
Keterangan:
: Nilai  LAI  hasil  estimasi  dari  data satelit
: Nilai  rerata  LAI  hasil  estimasi  dari data satelit
: Nilai LAI  hasil observasi
: Nilai rerata LAI hasil observasi
 Perhitungan  tingkat  akurasi  hasil perhitungan  LAI  dari  data  penginderaan jauh  dengan  menghitung  nilai Root
Mean  Square  Error (RMSE)  meng- gunakan persamaan 3-5.
(3-5)
Keterangan:
E : Nilai hasil estimasi dari data satelit O : Nilai hasil observasi n : Jumlah sampel
 Analisis  regresi  dan  korelasi  nilai  LAI dari  data  lapangan  dengan  nilai  NDVI hasil perhitungan dari data satelit.
 Modifikasi  model  penentuan  LAI  yang sudah  dibangun  pada backup  algoritma MOD15  (persamaan  model  3-2)  ber- dasarkan hasil pengukuran di lapangan. Modifikasi    model  ini  perlu  dilakukan mengingat daerah penelitian merupakan wilayah  tropis  mempunyai  kondisi alam  yang  tidak  sama  dengan  model yang  dibangun  pada  MOD15.  Selain itu juga  penggunaan jenis data satelit yang berbeda.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisis  NDVI  dan  Identifikasi Penutuplahan Hutan
Identifikasi  penutup lahan hutan dari  data  SPOT-2  dilakukan  secara visual  dengan  memperhatikan  kunci- kunci  interpretasi,  terutama  warna  dan tekstur.  Selain  itu  juga  menggunakan pertimbangan  dari  nilai  NDVI.  Gambar 4-1  menunjukkan  hasil  analisis  NDVI dari  wilayah  hutan  rawa  gambut  di lokasi  penelitian.  Gambar  (a)  menun- jukkan  kenampakan  hutan  pada  citra
SPOT-2  RGB  312  dan  (b)  hasil  analisis NDVI, dimana hutan tersebut mempunyai kisaran nilai sekitar 0,6 hingga 0,9.
(a) SPOT RGB 312
(b) SPOT NDVI SKALA 1 : 30.000 0                 0.5 1

## NDVI
Gambar 4-1: Hasil  analisis  NDVI  Hutan dari Citra SPOT-2

## 4.2 Estimasi  LAI  Menggunakan  Model Algorithma MOD15
Mengacu pada klasifikasi tutupan vegetasi yang digunakan pada algoritma MOD15,  yaitu  mengikuti  klasifikasi menurut  the  University  of  Montana (Myneni et.al, 1999), untuk kelas hutan dinyatakan  sebagai Broadleaf  forest (vegetasi  hutan  berdaun  lebar).  Gambar 4-2  menunjukkan  hasil  analisis  LAI menggunakan  citra  SPOT-2  untuk hutan rawa gambut dengan menerapkan model algoritma MOD15, yaitu dinyatakan sebagai Boadleaf Forest (persamaan 3-3).
Dari  gambar  tersebut  dapat  diketahui bahwa  nilai  LAI  untuk  hutan  tersebut sangat bervariasi, yaitu memiliki kisaran sekitar 1 hingga 3.

## 4.3 Pengukuran  LAI di Lapangan
Pengukuran  LAI  sebanyak  10 sampel  terpilih  di  lapangan  dilakukan dengan  menggunakan  peralatan hemis- pheric photograph dan dianalisis dengan piranti lunak GLA. Gambar 4-3 menun- jukkan  contoh  hasil  analisis  LAI  hutan rawa  gambut  di  Merang  meng-gunakan piranti  lunak  GLA.  Nilai  LAI  yang dihasilkan adalah 3.9.
(c) SPOT LAI

## 0                   5                10 LAI
Gambar 4-2: Hasil  analisis  LAI  Hutan dari Citra SPOT-2
(a) Registered Image (b) Working Image

## LAI = 3.9
Gambar 4-3: Contoh  hasil  analisis  LAI hutan  menggunakan  piranti lunak GLA
4.4 Analisis  Korelasi  dan  Regresi  LAI observasi dan NDVI SPOT-2
Berdasarkan hasil analisis statistik,  diperoleh  nilai  rerata  NDVI untuk  penutup  lahan  hutan  sebesar 0,495 dengan standar deviasi 0,069 dan nilai  rerata  LAI  sebesar  3,475  dengan standar  deviasi  0,834.  Nilai  koefisien korelasi ( Pearson Product Moment Correlation  Coefficient )  cukup  tinggi dengan  R 2 adalah  sebesar  0,736  dan signifikan  pada  level  0.01  (99%),  lihat Gambar 4-4 dan persamaan 4-1.
Gambar4-4: Grafik  hubungan  antara LAI  hasil  observasi    peng- ukuran  di  lapangan  dan NDVI  dari  data  SPOT-2 pada penutup  lahan  Hutan Rawa Gambut
Model persamaan regresi adalah sebagai berikut:
NDVI = 0.210 ln (LAI) + 0.240 (4-1)
Keterangan:
LAI  : Leaf Area Index NDVI : Normalized  Difference  Vegetation Index
Persamaan  4-1  tersebut  dapat  dituliskan kembali sebagai  persamaan 4-2 sebagai berikut:
(4-2)
Keterangan:
LAI  : Leaf Area Index NDVI : Normalized  Difference  Vegetation Index e : 2.71828
Persamaan  hubungan  antara  LAI dan  NDVI  yang  telah  dikembangkan tersebut  memiliki  koefisien  determinasi yang tinggi, yaitu R 2 = 0.736. Persamaan 4-1  atau  4-2  tersebut  merupakan pengembangan  model  sebagai  hasil modifikasi  dari  model  persamaan  3-2 atau 3-3.
Gambar  4-5  menunjukkan  hasil penerapan  model  persamaan  4-1  yang telah dikembangkan pada citra SPOT-2.
Dari  gambar  tersebut  dapat  diketahui bahwa  nilai  LAI  untuk  hutan  rawa gambut  di  Merang  sangat    bervariasi, yaitu  memiliki  kisaran  sekitar  3  hingga 10.
(c) SPOT LAI
0                   5                10 LAI
Gambar 4-5: Hasil penerapan Model Persamaan  4-1  pada  Citra SPOT-2 4.5 Evaluasi Estimasi Nilai LAI

## Menggunakan  Model  Algoritma
MOD15
Berdasarkan  hasil  analisis  LAI hutan  dengan  menggunakan  model algoritma MOD15 dan model yang telah dikembangkan  (persamaan  4-1)  dapat diketahui  bahwa  LAI  yang  dihasilkan dari  algoritma  MOD15  memiliki  nilai yang  lebih  rendah.  Oleh  sebab  itu, model  algoritma  MOD15  tersebut  perlu dilakukan  evaluasi.  Evaluasi  dilakukan dengan  menghitung  besar  nilai Root Square  Mean  Error (RMSE)  dan  analisis korelasi  data  hasil  estimasi  nilai  LAI yang  diperoleh  dari  data  citra  satelit menggunakan  model  MOD15  untuk semua  model  baik Broadleaf  Forest, Shrubland, Savannah, Grassland, maupun Broadleaf  Crop dengan  data  hasil observasi pengukuran di lapangan. Hasil perhitungan selengkapnya disajikan pada Tabel 4-1.
Tabel 4-1: PERBANDINGAN HASIL ESTI- MASI  NILAI  LAI  YANG  DI- PEROLEH  DARI  DATA  CITRA SATELIT SPOT-2 MENG- GUNAKAN  MODEL  MOD15 DENGAN  DATA  HASIL  PENG- UKURAN DI LAPANGAN PADA PENUTUP  LAHAN  HUTAN RAWA GAMBUT
LAI Observasi
LAI estimasi M O D E L Broad Leaf Forest Shrubland  Savannah  Grassland Broadleaf Crop 3.600 0.919 1.036 1.194 0.325 1.082 2.210 0.804 0.928 1.061 0.316 0.963 3.210 0.885 1.005 1.155 0.323 1.048 1.910 0.478 0.604 0.668 0.283 0.611 3.900 1.242 1.330 1.563 0.347 1.410 4.220 1.625 1.661 1.984 0.367 1.783 3.350 1.190 1.284 1.504 0.343 1.358 4.330 1.131 1.231 1.437 0.340 1.299 3.820 1.033 1.142 1.326 0.333 1.199 4.200 0.948 1.064 1.229 0.327 1.113 RMSE 2.52 2.90 2.68 3.87 2.83 R 2 0.566 0.585 0.578 0.639 0.58
Berdasarkan  hasil  perhitungan dapat  diketahui  bahwa  nilai  LAI  hutan dari  hasil  observasi  memiliki  korelasi positif  yang  cukup  tinggi  dengan  nilai LAI yang dihitung dengan menggunakan algoritma  MOD15  baik  untuk  tutupan vegetasi berupa broadleaf forest, shrubland, savannah, grassland , maupun broadleaf crop ,  yaitu  dengan  nilai  R 2 masing- masing 0.566, 0.585, 0.578, 0.639, dan 0.58.  Namun  demikian  kesemuanya memiliki  tingkat  presisi  yang  relatif rendah  karena  memiliki  nilai  RMSE yang relatif tinggi, yaitu 2.52, 2.90, 2.68, 3.87  dan  2.83.  Untuk  kisaran  nilai  LAI hutan yang besarnya 3 hingga 10, nilai- nilai  RMSE  tersebut  akan  merepresen- tasikan  hasil yang tidak  presisi. Dengan demikian,  estimasi  nilai  LAI  untuk penutup  lahan  hutan  dari  data  SPOT-2 kurang  sesuai  dilakukan  dengan  meng- gunakan model algoritma MOD15.

## 5 KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  LAI  berbasis  model  algoritma
MOD15  mempunyai  korelasi  yang rendah  dengan  LAI  pengukuran  pada berbagai  jenis    penutup  lahan  hutan. Tetapi  LAI  pengukuran  mempunyai berkorelasi yang baik dengan NDVI yang dihitung  dari  data  SPOT-2  untuk  jenis penutup  lahan  berupa  hutan  dimana persamaan  korelasi  menggunakan  model logaritmik.

## 6 UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini dilakukan atas biaya dari Program  Riset Insentif  Peningkatan Kemampuan  Peneliti  dan  Perekayasa tahun  2010.  Ucapan  terima  kasih  yang sebesar-besarnya kami sampaikan kepada pihak-pihak  yang  telah  membantu  bagi kelancaran penelitian  ini;  Bapak  Deputi Bidang  Pengembangan  Sistem  Iptek Nasional Kementerian Riset dan Teknologi, Bapak  Deputi  Bidang  Penginderaan Jauh  LAPAN,  Bapak  Kepala  Biro Perencanaan  dan  Organisasi  LAPAN beserta  Tim,  Bapak  Kepala  Pusat Pengembangan Pemanfaatan dan Tekno- logi Penginderaan Jauh LAPAN dan  Ibu Kepala  Pusat  Data  LAPAN  beserta jajaran  dibawahnya.  Pada  kesempatan ini  pula  penyusun  menyampaikan terima  kasih  kepada  pihak  Merang REDD  Pilot  Project-GTZ  dan  Pihak Bappeda  Kabupaten  Musi  Banyuasin Provinsi  Sumatera  Selatan  yang  telah membantu  dalam  kelancaran  kegiatan survei lapangan.

## DAFTAR RUJUKAN
Asner, G.P., Scourlock, J.M.O., & Hicke, J.A.,  2003. Global  Synthesis  of Leaf  Area  Index  Observations: Implications  for  Ecological  and Remote Sensing Studies . Global & Biogeography , 12, 191 – 205. Barclay,  H.J.,  1998. Conversion  of  Total Leaf Area to Projected Leaf Area in Lodgepole  Pine  and  Douglas-Fir . Tree Physiology, 18, 185–193. Beadle,  C.L.,  1993. Growth  analysis . Photosynthesis and production in a  changing  environment:  a  field
and  laboratory  manual  (ed.by D.O.  Hall),  pp.  36–46.  Chapman & Hall, London.
Chen, J.M. & Black, T.A., 1992. Defining Leaf Area Index for non-flat Leaves .
Plant,  Cell  and  Environment,  15, 421–429.
Chen,  J.M.  &  Cihlar,  J.,  1995. Quantifying  the  Effect  of  Canopy Architecture  on  Optical  Measure- ments  of  Leaf  Area  Index  using two  Gap  Size  Analysis  Methods .
IEEE  Transactions  of  Geoscience and Remote Sensing, 33, 777–787. Chen, J.M. & Cihlar, J., 1996. Retrieving Leaf Area Indices of Boreal Conifer Forests using Landsat TM images . Remote  Sensing  of  Environment, 55, 153–162.
Chen,  J.M.,  Rich,  P.M.,  Gower,  S.T., Norman,  J.M.,  &  Plummer,  S., 1997. Leaf  Area  Index  of  Boreal Forests:  Theory,  Techniques,  and
Measurements . Journal of Geophysical  Research , Vol.102, No.D24, pp. 29, 429-29, 443.
Haboudane,  D.,  Miller,  J.R.,  Pattey,  E., Tejada,  P.J.Z.,  &  Strachan,  I.B., 2008. Hyperspectral  Vegetation Indices  and  Novel  Algorithms  for Predicting  Green  LAI  of  Crop Canopies: Modeling and Validation in  the  Context  of  Precision Agriculture .  Boreal  Environment Research , 90 , 337-352.
R. B. Myneni, Y. Knyazikhin,Y. Zhang, Y. Tian,  Y.  Wang,A.  Lotsch  J.  L. Privette,  J.  T.  Morisette,  S.  W. Running,  R.  Nemani,  J.  Glassy, P.Votava,  1999. MODIS  Leaf  Area Index  (LAI)  And  Fraction  of
Photosynthetically  Active  Radiation
Absorbed  By  Vegetation  (FPAR)
Product Algorithm Theoretical Basis  Document  (ATBD)  MOD  15 . http://modis.gsfc.nasa.gov/data/ dataprod/dataproducts.php?MOD _NUMBER=15 .
Stenberg, P., Rautianien, M., Manninen, T., Voipio, P., & Mottus, M., 2008. Boreal Forest Leaf Area Index from Optical  Satellite  Images:  Model Simulation and Empirical Analyses using  Data  from  Central  Finland . Boreal Environment Research, 13,
433-443.
Wang,  Q.,  Adiku,  S.,  Tenhunen,  J.,  & Granier,  A.,  2005. On  the Relationship  of  NDVI  with  Leaf Area  Index  in  a  Deciduous  Forest Site .  Remote  Sensing  of  Environ- ment, 94, 244-255.
Welles, J.M. & Cohen, S., 1996. Canopy Structure  Measurement  by  Gap
Fraction Analysis using Commercial
Instrumentation . Journal of Experimental Botany , Vol.47
No.302 , pp. 1335-1342.
Xiao, X., He, L., Salas, W., Li, C., Moore,
B., Zhao, R., Frolking, S., & Boles, S., 2002. Quantitative Relationships between Field-Measured Leaf Area Index  and  Vegetation  Index  Derived from  Vegetation  Images  for  Paddy Rice . International  Journal  of Remote Sensing, 18, 3595-3604.
Yang,  C.M.,  Liu,  C.C.,  &  Wang,  Y.W.,
2008. Using  Formosat-2  Satellite to Estimate Leaf Area Index of Rice Crop .  Journal  of  Photogrammetry and  Remote  Sensing , Vol-13 ,  4, 253-260.