## KAJIAN PEMANFAATAN DATA ALOSPALSARDALAM PEMETAAN KELEMBABAN TANAH

## (THE STUDY OF ALOS PALSAR DATA APPLICATION FOR SOIL MOISTURE ESTIMATION)
Indah Prasasti *) , Ita Carolita *) , A. E. Ramdani **) , Idung Risdiyanto **) *) Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN
**) Jurusan Geofisika dan Meteorologi, IPB e-mail: indah.prasasti@lapan.go.id Diterima 20 Agustus 2012; Disetujui 29 Oktober 2012

## ABSTRACT
Soil  moisture  mapping  has  important  role  in  the  aspects  of  hydrology, meteorology,  and  agriculture.  Hence,  development  of  practical,  efficient  and  reliable method  for  identification  of  soil moisture content  in wide area  is  strongly  required. In this  study,  identification  of  soil  moisture  using  microwave  remote  sensing  data  was examined.    Distribution  ofsoil  moisturemay  indicatethe  nature  ofthe  existingsurface. The  objectives  of  this  study  are  to  investigate  the  application  of  two  polarizations(VV and HH)of polarimetric-ALOS PALSAR data for soil moisture mapping and tostudy the characteristic of backscatter and dielectric constant for several land covers in  Bekasi Regency and its vicinity. The soil moisture (m v ) was mapped using the equation of Top et al. (1980) that used the variable of dielectric constant  (ε') value, while the dielectric constant  was  calculated  using  equation  developed  by  Dubois et  al .  (1995).  The  study results show that ALOS-PALSAR polarimetric is identified to be very good estimator for soil  moisture  mapping.  At  0  –  5  cm  soil  depth,  the  average  of  soil  moisture  (% volume)value    for   vegetated  land,  fallow  (bera)  land,  bare  land, and built-up  area  are 25%,  20%,  24.9%,  and  23.7%  respectively.  For  surface  that  has  higher  moisture content,  the  backscatter  value  of  VV  polarization  is  more  sensitive  than  HH polarization.The  higher  dielectric  constant  exhibit  the  higher  soil  moisture  content. Surface roughness would also affect estimation accuracy of  soil moisture.
Key Words: Soil moisture, SAR, ALOS-PALSAR, Polarization, Backscatter

## ABSTRAK
Pemetaan kelembaban tanah mempunyai peran penting dalam bidang hidrologi, meteorologi,  dan  pertanian.  Oleh  karena  itu,  pengembangan  metode  identifikasi kelembaban  tanah  yang  praktis,  efisien  dan  handal  untuk  areal  yang  luas  menjadi sangat  penting.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  kajian  tentang  identifikasi  kelembaban tanah menggunakan penginderaan jauh gelombang mikro. Sebaran kelembaban tanah dapat  mencerminkan  karakteristik  permukaan  yang  ada.  Penelitian  ini  bertujuan untuk mengkaji pemanfaatan citra dua polarisasi (VV dan HH) dari data polarimetrik- ALOS  PALSAR  dalam  pemetaan  kelembaban  tanah  dan  mengidentifikasi  karakteristik hambur-balik  dan  konstanta  dielektrik  kelembaban  tanah  beberapa  jenis  penutup lahan di wilayah Kabupaten Bekasi dan sekitarnya. Kelembaban tanah (m v ) diestimasi berdasarkan  persamaan  Top  et  al.  (1980),  yang    menggunakan  nilai  konstanta dielektrik  (ε')  sebagai  peubahnya,  dimana  konstanta  dielektriknya  dihitung berdasarkan persamaan yang dikembangkan oleh Dubois et al . (1995). Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  data  polarisasi  ALOS-PALSAR  diidentifikasi  sebagai  penduga yang sangat baik dalam memetaan kelembaban tanah. Pada kedalaman tanah 0–5 cm, rata-rata  kelembaban  tanah  (%  volume)  untuk    lahan  bervegetasi,  lahan  bera,  lahan
terbuka,  dan  lahan  terbangun  secara  berturut-turut  adalah  25%,  20%,  24.9%,  dan 23.7%.  Pada  permukaan  lahan  dengan  kelembaban  yang  tinggi,  nilai  hambur-balik polarisasi  VV  lebih  sensitif    dibandingkan  dengan  polarisasi  HH.  Konstanta  dielektrik tinggi  mencerminkan  kelembaban  tanah  yang  tinggi.  Kekasaran  permukaan  juga berpengaruh terhadap akurasi nilai estimasi kelembaban tanah.
Kata Kunci: Kelembaban Tanah, SAR, ALOS-PALSAR, Polarisasi, Hambur-balik

## 1  PENDAHULUAN
Pemantauan  karakteristik  distri- busi  kelembaban  tanah  secara  spasial maupun  temporal  sangat  penting.  Hal ini dikarenakan, kelembaban tanah ber- peran dalam mengendalikan pertumbuhan tanaman,  menjadi  indikator  perilaku tanah,  dan  dapat  digunakan  untuk menilai  kemampuan  ketahanan  tanah terhadap erosi (Sanli et al . 2008). Selain itu,  kelembaban  tanah  merupakan parameter utama dalam sejumlah peng- kajian lingkungan, seperti kajian bidang hidrologi, meteorologi, dan pertanian. Di bidang  hidrologi,  informasi  tentang distribusi  kelembaban  tanah  sangat bermanfaat  dalam  pengelolaan  wilayah Daerah Aliran Sungai (DAS), khususnya untuk menentukan alokasi sumber daya air  yang  terbatas  selama  musim  kering dan dapat membantu upaya penanganan banjir pada musim penghujan. Distribusi kelembaban tanah juga memiliki peranan yang sangat penting dalam memprediksi erosi  dan  muatan  sedimen  pada  aliran sungai  dan  waduk.  Pada  wilayah  per- tanian  informasi  kelembaban  tanah telah  banyak  digunakan  dalam  peren- canaan  irigasi,  pengelolaan  penanggu- langan hama dan penyakit, dan prediksi peningkatan hasil-hasil pertanian.
Sementara itu pada wilayah kering ( arid ) dan semi-arid ,  informasi  kandungan kelembaban tanah telah banyak diguna- kan  sebagai  salah  satu  indikator  untuk memantau kondisi tanaman.
Kelembaban  tanah  dapat  diiden- tifikasi dengan beberapa metode, antara lain:  metode  gravimetrik,  metode micro- wave  radiometer ,  dan  metode wind scatterometer .  Dewasa  ini,  sejalan
dengan  perkembangan  teknologi  peng- inderaan  jauh,  identifikasi  kelembaban tanah  dapat  pula  dilakukan  melalui teknik  penginderaan  jauh  (inderaja). Salah  satu  kelebihan  penggunaan teknik  inderaja  ini  adalah  mampu mengidentifikasi  areal  dengan  cakupan wilayah  yang  lebih  luas  dalam  waktu yang  cepat.  Hasil  estimasi  sebaran kelembaban tanahnya dapat mencermin- kan karakteristik permukaan yang ada.
Penggunaan  citra  satelit  jenis Synthetic  Aperture  Radar (SAR)  yang memiliki  gelombang  mikro  ( microwave ) sangat efektif dalam menentukan tingkat karakteristik permukaan karena mampu  digunakan  pada  segala  cuaca serta  mampu  melakukan  penetrasi tutupan  awan.  SAR  merupakan  jenis inderaja  gelombang  mikro  yang  sensitif terhadap  kelembaban  tanah  karena memiliki  nilai  konstanta  dielektrik  yang sangat  berhubungan  dengan  nilai kandungan  air  (Sonobe et  al .  2008). Konstanta  dielektrik  untuk  air  paling sedikit sepuluh  kali lebih  besar dibandingkan dengan konstanta dielektrik tanah  kering.  Oleh  karena  itu,  adanya air  pada beberapa  sentimeter  di  lapisan atas  tanah dapat dideteksi dengan  citra SAR  (Lillesand  and  Kiefer  2000). Besarnya  perbedaan  antara  konstanta dielektrik  air  dengan  tanah  kering  pada frekuensi  gelombang  mikro  merupakan faktor utama dalam pendugaan kelembaban tanah (Wang, 1980).
Beberapa  peneliti  menggunakan data Synthetic  Aperture  Radar (SAR) untuk  memetakan  distribusi  kelembaban tanah  (Dubois et  al .,  1995;  Shi et  al ., 1997; Baghdabi et al ., 2006). Penggunaan
sistem  SAR  ini  dapat  memberikan resolusi  dari  10  hingga  100  m  dengan luas liputan sekitar 50–500 km sehingga sangat  memungkinkan  untuk  diaplikasi- kan  pada  skala  DAS.  Selain  itu, keuntungan  lain  penggunaan  sistem SAR  ini  adalah  memiliki  hubungan  yang kuat  dengan  kelembaban  permukaan tanah,  kemampuan  penetrasi  dapat mencapai  5  cm  kedalaman  tanah,  dan mampu  menembus  awan  dan  atmosfir bumi.  Namun  demikian,  faktor  yang dapat mempengaruhi ketepatan estimasi kelembaban tanah dari citra SAR adalah tekstur  tanah,  kekasaran  permukaan, dan penutupan tanah oleh vegetasi.
Ulaby et  al .  (1982)  menyatakan bahwa  terdapat  beberapa  alasan  untuk menggunakan gelombang  mikro sebagai sumber  energi  untuk  pencitraan  data SAR.  Alasan  utama  dan  sangat  penting adalah  bahwa  kemampuan  gelombang mikro  untuk  menembus  awan,  hujan, asap  dan haze serta  mempunyai  sistem yang  aktif  yang  tidak  tergantung  pada cahaya  matahari.  Pengaruh  hujan terhadap  atenuasi  (peredaman)  sinyal terjadi  jika  panjang  gelombang  lebih kecil  dari  2  cm.  Alasan  lain  dari penggunaan  gelombang  mikro,  karena dapat menembus tajuk, cabang, ranting pohon  yang  lebih  dalam  dibandingkan gelombang  optik.  Kedalaman  penetrasi tergantung  pada  panjang  gelombang mikro  dan  kandungan  kelembaban vegetasi.  Penetrasi  akan  meningkat  jika panjang  gelombang  lebih  panjang,  dan sebaliknya akan menurun jika kelembaban  vegetasi  meningkat.  Alasan ketiga  adalah  bahwa  radar  mempunyai informasi  yang  berbeda  dibandingkan dengan  yang  diperoleh  menggunakan panjang  gelombang  dari  kisaran  kasat mata  ( visible )  sampai  dengan  infra merah  infra  ( Visible~  Infrared (VIR)). Reflektansi/radiasi  dari  spektrum  VIR tergantung pada sifat molekular lapisan permukaan vegetasi atau tanah.
Sedangkan hambur-balik dari gelombang mikro sangat tergantung pada kekasaran permukaan dalam skala-besar (sentimeter kekasaran)  dan  volume  hamburan (sebagai  contoh  hamburan  dari  kanopi hutan).
Salah  satu  data  SAR  yang  dapat digunakan  untuk  estimasi  kelembaban tanah  adalah  data  ALOS-PALSAR. ALOS-PALSAR  merupakan  salah  satu sensor  dari  satelit  ALOS  milik  Jepang, yang  bekerja  pada  gelombang  mikro aktif  L-band  (pusat  frekuensi  1270 MHz/23.6 cm) serta melakukan pengamatan pada siang dan malam hari. Sensor  ini  merupakan  hasil  pengem- bangan  dari  SAR/JERS-1  oleh  JAXA bekerja  sama  dengan Japan  Resources Observation  System  Organization (JAROS) (NASDA  2004).  Instrumen  PALSAR secara  penuh  merupakan  polarisasi yang bekerja pada salah satu dari mode: a).  Polarisasi  tunggal  (HH  atau  VV),  b). Polarisasi  rangkap  dua  (HH+HV  atau VV+VH), dan c). Polarisasi penuh. Untuk tujuan  aplikasi,  ALOS-PALSAR  ini memiliki  potensi  untuk    dimanfaatkan dalam berbagai aplikasi, seperti membuat DEM,  interferometri  dari  perubahan/ penurunan  permukaan  lahan,  estimasi biomasa hutan, pemantauan kebakaran hutan/pertanian,  pemantauan  lapisan polusi  minyak,  pemantauan  banjir, estimasi kelembaban tanah, dan pemantauan  tumpahan  minyak  dari kapal (NASDA  2005).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengkaji pemanfaatan citra dua polarisasi  ALOS-PALSAR  (  VV  dan  HH) dalam pemetaan kelembaban tanah dan mengidentifikasi  karakteristik  hambur- balik  dan  kon    stanta  dielektrik  kelem- baban  tanah  pada  beberapa  penutup lahan.  Areal  yang  menjadi  obyek  kajian adalah  wilayah  Kabupaten  Bekasi  dan sekitarnya.

## 2  DATA DAN METODE

## 2.1 Data dan Alat
Data citra utama yang digunakan dalam  kajian  ini  adalah  citra  ALOS- PALSAR  level  1.1 full polarisasi  ( quad polarization )  rekaman  tanggal  11  April 2007  dan  citra  AVNIR-2  rekaman tanggal 5 Oktober 2007.
Untuk pengolahan citra, penelitian ini  menggunakan    perangkat  lunak PolSARpro versi 4.0, ENVI versi 4.3, dan ERMAPPER versi 7.0.
Perangkat lunak PolSARpro
digunakan  untuk  mendapatkan  citra hamburan  ( scattering ).  Perangkat  lunak ENVI  digunakan  untuk  mengkonversi citra  hamburan  ke  format ers agar  bisa diolah  lebih  lanjut  dengan  perangkat lunak  ERMAPPER.  Perangkat  lunak ERMAPPER  digunakan  untuk  koreksi geometri  dan  untuk  mendapatkan  citra distribusi kelembaban tanah.

## 2.2 Metode
Untuk kepentingan estimasi kelembaban tanah
berdasarkan persamaan  Dubois et  al .  (1995),  maka dalam  penelitian  ini  hanya  digunakan citra  dua  polarisasi saja,  yakni: polarisasi HH dan VV.
Penelitian  ini  dilakukan  dalam beberapa tahapan, yakni:
 Mengkonversi  nilai  digital  ALOS- PALSAR  polarisasi  (HH  dan  VV) menjadi nilai hambur-balik ( backscatter ) menggunakan  persamaan  dari  Sonobe et al. (2008), sebagai berikut:
(2-1)
Keterangan:
σ 0 : koefisien hambur-balik (dB),
DN: nilai  digital  citra  rata-rata  dari window 3x3, dan
CF : faktor  kalibrasi  (-83  dB,  standar deviasi  0.64  dB  seperti  yang digunakan Shofiyati et al ., 2011).
 Berdasarkan  nilai  hambur-balik  dari citra  polarisasi  HH  dan  VV  dilakukan
estimasi  nilai  konstanta  dielektrik  (ε') menggunakan persamaan Dubois et al . (1995), sebagai berikut:
(2-2)
Keterangan:
ε’ = konstanta dielektrik,
σ o = koefisien hambur-balik (db), θ  = sudut yang terbentuk ( o ), λ  = panjang gelombang (23.6 cm).
 Menghitung nilai kekasaran permukaan menggunakan persamaan:
(2-3)
Keterangan:
Ks = kekasaran permukaan, ε’ = konstanta dielektrik, σ o = koefisien hamburan balik (db),
θ  = sudut yang terbentuk ( o ), λ  = panjang gelombang (23.6 cm).
 Selanjutnya,  mengestimasi  kelembaban tanah  (m v )  menggunakan  persamaan Top et al . (1980):
(2-4)
Keterangan:
m v = kelembaban tanah (%) dan
ε’ = konstanta dielektrik.
 Selanjutnya,  dengan  bantuan  hasil delineasi  penutup  penggunaan  lahan dari citra AVNIR-2 ditentukan/ diidentifikasi  beberapa  jenis  penutup lahan.  Kemudian  hasil  delineasi  batas beberapa jenis penutup lahan tersebut digunakan  untuk  menentukan  nilai kisaran hambur-balik, konstanta dielektrik,  kekasaran  permukaan  (ks), dan  kelembaban  tanah  pada  masing- masing  penutup  lahan.  Tahapan- tahapan    yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  disarikan  pada  bagan alir Gambar 2-1.

## Gambar 2-1: Bagan alir pemetaan distribusi kelembaban tanah

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  pengolahan  citra menggunakan Polsarpro, diperoleh citra hambur  balik    ( backscatter )  dan  citra RGBPauli.  Gambar  3-1  dan  3-2 memperlihatkan  citra  hambur-balik polarisasi  HH  dan  VV,  sedangkan  citra RGBPauli  disajikan  pada  Gambar  3-3. Selanjutnya dengan bantuan citra hasil deleneasi batas beberapa jenis penutup lahan  berdasarkan  peta  penutup  lahan yang  diekstraksi  dari  citra  AVNIR-2 (Gambar 3-4), maka dilakukan
ekstraksi nilai hambur-balik dari
masing-masing citra polarisasi (HH dan VV) untuk masing-masing jenis penutup  lahan  seperti  yang  disajikan pada Tabel 3-1.
Berdasarkan  Tabel  3-1  terlihat bahwa  nilai  hambur-balik  permukaan yang  berair  (badan  air  dan  sawah  fase air)  menunjukkan  nilai  yang  paling rendah  baik  pada  polarisasi  HH  (rata- rata  -72.1  untuk  badan  air  dan  -69.7 untuk sawah fase air) maupun VV (rata- rata  -75.6  untuk  badan  air  dan  -70.7 untuk  sawah  fase  air).  Selain  itu,
Kekasaran permukaan (ks) Kelembaban tanah (mv) Hambur-balik (σ°) Konstanta Dielektrik (ε') KoreksiGeometrik Citra PALSAR ALOS Citra hambur-balik ( backscatter ) Citra RGB Pauli Citra AVNIR-2 ALOS Koreksi Geometrik Klasifikasi tutupan lahan Citra vektor (.erv) dari tutupan lahan : 1. Badan air
2. Sawah berair
3. Sawah bera
4. Lahan terbuka
5. Lahan bervegetasi
6. Lahan terbangun
apabila  dibandingkan  antara  polarisasi HH  dan  VV,  terlihat  bahwa  nilai  rata- rata  hambur-balik  permukaan  lahan yang berair lebih rendah pada polarisasi VV  dibandingkan  pada  polarisasi  HH. Sebaliknya,  nilai  rata-rata  hambur- balik  jenis  permukaan  lainnya  akan lebih  rendah  pada  polarisasi  HH  di- bandingkan  dengan polarisasi  VV.  Nilai hambur-balik  tertinggi  dihasilkan  oleh permukaan  lahan  terbangun  (rata-rata -49.2  pada  polarisasi  HH  dan  -45.4 pada polarisasi VV). Dubois et al . (1995) menyatakan  bahwa  kelembaban  tanah sangat  berpengaruh  terhadap  nilai koefisien  hamburan-balik  polarisasi  VV (σ ovv ).  Selain  itu,nilai  koefisien  hambur- balik  polarisasi  VV(σ ovv )  lebih  sensitif untuk mendeteksi wilayah-wilayah dengan  tingkat  kelembaban  tinggi dibandingkan  dengan    nilai  koefisien hambur-balik  polarisasi  HH  (σ ohh ). Sementara itu, perubahan nilai hambur-balik  HH  (σ ohh )  lebih  sensitif dibandingkan  dengan  perubahan  nilai hambur-balik  VV  (σ ovv )  pada  jenis tutupan  lahan  sawah  bera,  lahan terbuka,  lahan  terbangun,  dan  lahan vegetasi  yang  tingkat  kelembabannya relatif  lebih  rendah.  Kondisi  ini  dapat terjadi karena adanya perbedaan tingkat  kekasaran  pada  jenis  tutupan lahan  tersebut  yang  dapat  mem- pengaruhi nilai hambur-baliknya.
Menurut  Moran et  al .  (2004),  faktor utama  yang  mempengaruhi  ketepatan estimasi  kelembaban  tanah  adalah kekasaran  permukaan  tanah  dan biomasa  vegetasi.  Oleh  karena  itu, pengaruh  kekasaran  permukaan  perlu dikoreksi  untuk  mendapatkan  nilai kelembaban  tanah  yang  lebih  akurat. Namun dalam penelitian ini, kekasaran permukaan  tidak  terlalu  berpengaruh terhadap nilai kelembaban yang dihasilkan.  Hal  ini  dikarenakan,  nilai
kekasaran untuk seluruh cakupan citra dalam  penelitian  ini  berada  pada kisaran  0.1  sampai 0.4.  Dalam penelitian  Dubois et  al .  (1995)  kisaran nilai  yang  digunakan  untuk  daerah terbuka  pada  permukaan  yang  datar adalah 0.4.  Dengan demikian, cakupan citra  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  telah  sesuai  dengan  model  yang digunakan  oleh  Dubois et  al .  (1995), yakni  berada  pada  kisaran  nilailahan terbuka dengan permukaan datar.
Selanjutnya  berdasarkan  nilai hambur-balik  polametrik  HH  dan  VV diturunkan  nilai  konstanta  dielektrik menggunakan  persamaan  Dubois et  al .
(1995).  Tabel  3-2  memperlihatkan  nilai konstanta  dielektrik  masing-masing penutup  lahan.  Berdasarkan  Tabel  3-2 terlihat  bahwa  permukaan  dengan kelembaban tinggi (badan air dan lahan sawah  fase  air)  mempunyai  nilai konstanta  dielektrik  yang  paling  tinggi di  antara  penutup  lahan yang  lain.  Hal ini dikarenakan, sifat kontanta dielektrik (yang  merupakan  fungsi  dari  frekuensi atau  panjang  gelombang  radar)  sangat kuat dipengaruhi oleh kelembaban atau kandungan  air  dari  bahan  (benda).
Sebaliknya,  lahan  sawah  bera  memiliki rata-rata  kontanta  dielektrik  yang  paling rendah. Sementara itu, kontanta dielektrik  untuk  jenis  lahan  terbuka, terbangun  dan  bervegetasi  memiliki nilai  rata-rata  yang  relatif  sama.  Dari hasil  penelitian  Peplinski et  al .  (1995) menunjukkan  bahwa  sifat  dielektrik dari  jenis  tanah  yang  berbeda  akan mempengaruhi  nilai  hambur-baliknya. Selain itu, tekstur tanah dan kandungan kelembaban  tanah  juga  berpengaruh terhadap besaran konstanta dielektriknya. Konstanta dielektrik juga sangat dipengaruhi  oleh  tipe  liat,  dan  jika permukaan  tanah  liat  semakin  luas, maka  konduktivitas  dielektriknya  juga akan meningkat secara linier.
Gambar 3-1: Citra Hambur-balik dari polarisasi HH
Gambar 3-3: Citra RGBPauli wilayah Bekasi dan sekitarnya tanggal 11 April 2007
Tabel 3-1: KISARAN NILAI KOEFISIEN HAMBUR-BALIK (σ 0 ) (DB) DARI CITRA POLARISASI HH DAN VV JenisPenutupLahan Polarisasi HH Polarisasi VV Min Maks  Rata-rata Min Maks Rata-rata Badan air Lahansawahfase air Lahan sawah bera Lahan terbuka Lahan terbangun Lahan bervegetasi -86 -86 -76 -80 -64 -76 -50 -46 -38 -38 -38 -38 -72.1 -69.7 -58.5 -53.9 -49.2 -55.0 -86 -86 -64 -74 -64 -74 -65 -45 -38 -38 -38 -38 -75.6 -70.7 -45.9 -49.8 -45.4 -51.3
Tabel 3-2:KISARAN NILAI KONSTANTA DIELEKTRIK
Tutupan lahan Min maks rata-rata Badan air 5.0 10.8 7.9 Lahansawahfase air 4.3 11.5 7.6 Lahansawahbera 2.7 9.16 5.2 Lahan terbuka 2.5 9.9 6.4 Lahanterbangun 3.6 8.0 6.1 Lahanvegetasi 3.9 8.9 6.5
Jenis  permukaan  lahan  dengan konstanta  dielektrik  tinggi  umumnya lebih  banyak  memantulkan  sinar  radar yang  datang,  sedangkan  energi  yang diserap sangat kecil. Konstanta dielektrik media alami umumnya antara 1 sampai
6, dan meningkat dengan meningkatnya kadar  air.  Air  bebas  mempunyai  nilai konstanta dielektrik di atas media alami dan  dapat  mencapai  nilai  81  dan menunjukkan  frekuensi  yang  rendah. Pada kondisi tanah kering, nilai konstanta dielektrik berkisar antara 2 – 4 (Ulaby et al .  1986).  Nilai  konstanta  dielektrik semakin  meningkat  dengan  semakin tingginya  pergerakan  molekul-molekul air  yang  disebabkan  oleh  gaya  matriks yang  bekerja  pada  molekul-molekul  air tersebut.  Gambar  3-5  memperlihatkan hubungan  antara  konstanta  dielektrik dengan  persentase  volume  kelembaban tanah pada kedalaman 0 – 5 cm. Semakin tinggi nilai konstanta dielektriknya akan semakin  tinggi  kandungan  kelembaban tanah. Dengan demikian, nilai konstantan  dielektrik  dapat  digunakan untuk estimasi kelembaban tanah.
Gambar 3-5: Hubungan  Konstanta  Dielektrik dengan  Kelembaban  Tanah  (% volume Kadar Air Tanah)
Dengan  didasarkan  pada  sifat- sifat dielektrik, maka secara cepat dapat mengetahui pengaruh kelembaban terhadap  hambur-balik  radar.  Kontanta dielektrik yang rendah pada permukaan yang  kering  menyebabkan  sinar  radar masuk  kepermukaan,  dan  masuknya serangkaian  sinar  yang  berasal  dari hamburan  permukaan.  Ketika  konstanta dielektrik  meningkat,  maka  penetrasinya menurun,  sehingga  hamburan  per- mukaan  yang  lebih  dominan.  Pada kasus yang ekstrim pada permukaan air, secara  virtual  tidak  terdapat  penetrasi
permukaan, dan hamburan murni hanya berasal dari pengaruh permukaan.
Selain  citra  konstanta  dielektrik, dari  citra  hambur-balik  juga  dapat diturunkan  citra  kekasaran  permukaan seperti  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar 3-5.  Berdasarkan  Gambar  3-5  terlihat bahwa  permukaan  dengan  tingkat kelembaban  yang  tinggi  seperti  badan air  dan  sawah  fase  air  memiliki  nilai kekasaran permukaan yang paling rendah dibandingkan  dengan  jenis  permukaan lainnya.  Kekasaran  permukaan  ( Surface roughness )  sangat  mempengaruhi  nilai estimasi kelembaban tanah. Meningkatnya kekasaran  permukaan  dapat  mempe- ngaruhi besar sudut yang terbentuk dari pantulan  balik  sinyal  yang  ditransmisi- kan oleh permukaan. Menurut Dubois et al .  (1995),  rasio  koefisien  hamburan balik σ° hh /σ° vv meningkat dengan meningkatnya  kekasaran  permukaan
dan  meningkatnya  kelembaban  tanah atau meningkatnya sudut datang.
Kemudian  dengan  menggunakan persamaan  Top et  al .  (1980)  dapat diestimasi  nilai  kelembaban  tanah  (m v ) seperti  tampak  pada  Gambar  3-6. Sedangkan Tabel 3-3 menjelaskan kisaran nilai  kelembaban  pada  masing-masing penutup  lahan.  Dalam  pengkelasan kelembaban  tanah  (Tabel  3-3),  kelas penutup  lahan  badan  air  dan  lahan sawah  fase  air  tidak  termasuk  yang diperhitungkan  dan  hanya  digunakan sebagai  faktor  pembanding.  Dari  Tabel 3-3  terlihat  bahwa  kisaran  nilai kelembaban pada lahan terbuka memiliki kisaran  yang  cukup  lebar,  antara  7.0– 51.9  (%  volumetrik).  Sedangkan  lahan terbangun memiliki kisaran kelembaban yang  paling  pendek  (13.8–32.7%  volu- metrik).
Gambar 3-6: Citra distribusi kelembaban tanah dari ALOS-PALSAR
Tabel 3-3: KISARAN NILAI KELEMBABAN TANAH PADA KEDALAMAN 0-5 CM (% Volume)
Tutupanlahan Min (% volume) Maks (% volume) rata-rata (% volume) Lahanbera 8.4 34.9 20.0 Lahanterbuka 7.0 51.9 24.9 Lahanterbangun 13.8 32.7 23.7 Lahanvegetasi 15.3 35.6 25.0
Kisaran  pemetaan  nilai  kelem- baban tanah yang dihasilkan penelitian ini  sejalan  dengan  hasil  pemetaan kelembaban tanah yang dilakukan oleh Tadono et al . (2008). Tadono et al . (2008) menggunakan data ALOS-PALSAR untuk memetakan  kelembaban  tanah  dengan resolusi spasial 100 m di wilayah daratan Mongolia.  Berdasarkan  algoritma  yang telah  banyak  dikembangkan  saat  ini kemudian memvalidasinya  dengan data yang  diukur  di  permukaan  serta membandingkan hasilnya dengan pemetaan  kelembaban  tanah  meng- gunakan citra AMSR-E. Hasilnya menunjukkan  bahwa  pemetaan  kelem- baban  tanah  dengan  ALOS-PALSAR lebih tinggi (tingkat kelembaban berkisar antara  0  –  28%),  sedangkan  tingkat kelembaban  tanah  rata-rata  hanya  5% dengan  menggunakan  citra  AMSR-E. Sementara  Rao et  al .  (2007)  bekerja sama  dengan  JAXA  sebagai  penyedia data ALOS-PALSAR mencoba memetakan kelembaban  tanah  wilayah  Haryana (Bengal  Barat),  India  menggunakan  data Quad-Pol  PALSAR-ALOS  berdasarkan algoritma Dubois et al . (1995) dan Oh et al .  (1992)  yang  diolah  menggunakan perangkat  lunak  Polsarpro.  Hasilnya menunjukkan bahwa penerapan algoritma Oh et al . (1992) lebih baik dibandingkan dengan  algoritma  Dubois et  al .  (1995).
Namun demikian penggunaan algoritma Dubois et  al .  (1995)  lebih  sederhana dibandingkan dengan algoritma Oh et al .
(1992).

## 5  KESIMPULAN
Data  polarisasi  HH  dan  VV  dari citra    ALOS-PALSAR  dapat  digunakan sebagai  penduga  kelembaban  tanah yang sangat baik. Pada kedalaman 0–5 cm (%  volume),  nilai  rata-rata  kelembaban tanah  untuk  lahan  bervegetasi,  lahan bera,  lahan  terbuka,  dan  lahan  ter- bangun  secara  berturut-turut  adalah 25%, 20%, 24.9%, dan 23.7%.
Pada  permukaan  dengan  kelem- baban  yang  tinggi  nilai  hambur-balik pada  polarisasi  VV  lebih  sensitif dibandingkan  dengan  polarisasi  HH. Konstanta  dielektrik  akan  meningkat sejalan  dengan  makin  meningkatnya kelembaban  tanah.  Kekasaran  per- mukaan  berpengaruh  terhadap  akurasi nilai estimasi kelembaban tanah.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Diucapkan  terima  kasih  kepada Prof.  Dr.  I  Nengah  Surati  Jaya,  M.  Agr yang  sudah  memberikan  masukan  dan arahan  dalam  penulisan  ini.  Ucapan terima  kasih  juga  kepada  EORC  JAXA Jepang  yang  telah  memberikan  data ALOS-PALSAR  untuk  digunakan  dalam penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Baghdabi,  N.N.  Holah,  and  M.  Zribi, 2006,  “Soil  Moisture  Estimation using  Multi-Incident  and  Multi- Polarization
ASAR Data”,
International  Journal  of  Remote
Sensing , Vol. 27, p: 1907– 1920.
Dubois,
P.C., Vanzyl, J.J. and T.Engman,  1995,  “Measuring  Soil Moisture  with  Imaging  Radars”, IEEE  Transactions  On  Geoscience And  Remote  Sensing ,    Vol.33, pp.916-926.
Lillesand,  T.M.,  and  R.W.Kiefer,  2000,
Remote  Sensing  and  Interpretation Image ,  Fourth  edition.  John  Wiley
& Sons, Inc., Toronto. ISBN:0-471 25525-7.
Moran,  M.S.,  Peters-Lidard,  C.D.,  Watts, J.  M.,  and  S.M.  Elroy,  2004,
“Estimation  Soil  Moisture  at  The Watershed  Scale  with  Satellite- Based  Radar  N  Land  Surface Models”, Can.  J.  Remote  sensing ,
Vol.30, pp.91-107.
NASDA,  2004, ALOS: Advanced  Land Observing  Satellite,  Sensor  and Product. Japan.
NASDA,  2005. Aplications  ALOS : advanced Land Observing Satellite, Japan.
Oh,  Y.,  Sarabandi,  K.,  and  F.T.Ulaby, 1992,  “An  Empirical  Model  andan Inversion  Technique  for  Radar Hamburan from Bare Soil Surface”, IEEE  Transactions  On  Geoscience And Remote Sensing , 30: 370-381.
Peplinski,  N.R,  Ulaby  F.T.,  and  M.C. Dobson,
1995, “Dielectric
Properties  of  Soil  in  the  0.3  –  1.3
GHz  Range”, IEEE  Transactions  on Geoscience  and  Remote  Sensing , Vol. 33, pp.803 – 807.
Rao, Y.S., Dyuti T., and G. Venkataraman, 2007, ALOS PALSAR Quad-Pol data for soil moisture mapping .
Shi,  J.,  J.  Wang,  A.Y.  Hsu,  O'NeilP.E.,
and E.T. Engman, 1997,
“Estimation  of  Bare  Surface  Soil Moisture  and  Surface  Roughness Parameter  Using  L-Band  SAR Image Data”, IEEE Transactions on Geoscience  and  Remote  Sensing ,
Vol. 35, No. 5, pp.1254 – 1266.
Shofiyati,  R.,  I.H.  Ismullah,  dan  D.H.
Hakim,  2011,  “Identification  of Paddy  Planted  Area  Using  ALOS
PALSAR Data”, Journal of
Geographic  Information  System ,
Vol.3,  pp.351–356.  (http://www. SciRP.org/journal/jgis).  Download Oktober 2011.
Sonobe.  R.,  Tani,  H.,  Wang,  X.,  and M.Fukuda,  2008,  “Estimation  of Soil  Moisture  for  Bare  Soil  Field Using  Alos/PalsarHh  Polarization Data”, Agricultural Information Research, Vol.17, No.4, pp.171-177. Tadono, T., Shimada M., Fujii H., and I.
Kaihotsu, 2007, “Process Study for
Developing  Algorithms  to  Quanti- tatively Estimate Hydrological Parameters  Based  on  ALOS  Data: A  Case  Study  of  Soil  Moisture Estimation with Existing Algorithm”, Proceedings  of  The First  Joint  PI  Symposium  of  ALOS Data  Nodes  for  ALOS  Science Program in Kyoto . Kyoto International  Conference  Center,
Japan: November 19 th – 23 th , 2007. Top,  G.C.,  Davis,  J.L.,  and  A.P.Annan,
1980, “Electromagnetic Deter-
mination  of  Soil  Water  Content:
Measurenments in Coaxial Transmission Lines”, Water
Resource Res , Vo.16, pp.574-582. Ulaby, F.T., Moore, M.K.  and A.K.Fung,
1986. Microwave  Remote  Sensing Active  and  Passive .  Artech  House, Norwood, 3:1098.
Ulaby, F.T., Moore, M.K. and  A.K.Fung,
1982, “Radar Remote Sensing and Surface  Scattering  And  Emission Theory”,  In microwave  remote sensing:  active  and  passive , Vol.2, pp.57-84.
Wang,  J.R.,  1980.  “The  Dielectric Properties  of  Soil–Water  Mixtures at  Microwave  Frequencies”, Radio Science , Vol.15, pp.977–985.