Rekayasa Hijau: Jurnal Teknologi Ramah Lingkungan
Volume 4 | Nomor 2
ISSN [e]: 2579-4264 | DOI: https://doi.org/10.26760/jrh . v 4i2.48-61
Juli  2020
Pemetaan Wilayah Lahan Basah Berdasarkan Data Penginderaan Jauh Optik Dan Radar

## Rian Nurtyawan, Ervan Muktamar Hendarna
Jurusan Teknik Geodesi, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, ITENAS, Bandung Email: nurtyawan70@gmail.com; ehendarna@gmail.com
Received 30 Maret 2020 | Revised 22 Juni 2020 | Accepted 03 Juli 2020

## ABSTRAK
Pada umumnya lahan basah dikelola menjadi area pertanian ataupun perkebunan. Fungsi lahan basah memiliki  fungsi  ekologis  seperti  pengendali  banjir,  pencegah  intrusi  air  laut,  erosi,  pencemaran,  dan pengendali  iklim  global.  Data  pengindraan  jauh  yang  digunakan  pengelolaan  lahan  basah  yaitu pengindraan jauh optik dan radar. Tujuan dari penelitian ini adalah mengeksplorasi korelasi potensial dari data optik dan radar untuk mengamati dinamika pada kawasan lahan basah tersebut dan melakukan pemetaan. Metode yang digunakan pada pengindraan jauh optik yaitu LST (Land Surface Temperature) berdasarkan  Citra  Satelit  Landsat-8  dan  metode  yang  digunakan  pada  pengindraan  jauh  radar  yaitu estimasi  kelembaban  tanah  berdasarkan  Citra  Satelit  Sentinel-1A.  Hasil  pengamatan  dinamika  dan pemetaan pada wilayah Kabupaten Bandung Raya memiliki nilai kelembaban tanah tertinggi pada Bulan Mei dengan nilai kelembapan tanah tanah rata-rata sebesar 20,9 %  pada polarisasi VH. Suhu permukaan tanah terendah terjadi pada bulan Mei dengan nilai suhu rata-rata sebesar  19.5 °C. Kolerasi antara nilai kelembapan tanah tanah  dan suhu permukaan tanah pada wilayah Kabupaten Bandung Raya berdasarkan metode koefisien determinasi sebesar R 2= 0.705 didapatkan bahwa semakin tinggi nilai kelembapan tanah tanah  maka nilai suhu permukaan tanah akan semakin rendah.
Kata  kunci : Kawasan  lahan  basah,  Pengindraan  Jauh  Optik,  Pengindraan  Jauh  Radar,  Pengamatan Dinamika, Pemetaan.

## ABSTRACT
In general wetlands managed become an area of agriculture or plantations. The extent of wetland that has been used can be damaged if it is not managed properly and integrated.. The purpose of this research is to explore the potential correlations between several parameters of optical and radar data to observe the dynamics  of  wetlands  area  and  mapping  the  wetlands  area.  The  methodology  that  was  used  in  optical remote sensing is LST (Land Surface Temperature) based on Landsat-8 Satellite Image and the method used in remote radar sensing is estimation of soil moisture based on Sentinel-1A Satellite Image. The result of the observation in the area and mapping the dynamics in Bandung Raya District had the highest soil moisture values in May with 27% of soil water level in VH polarization and 78.1% in VV polarization and the lowest value in each month is 11.8% and the highest soil surface temperature in August with a value 37.9 ° C and the minimum value 19 ° C..
Keywords : Wetland Area, Optical Remote Sensing, Remote Radar Sensing, Dynamics Observation, Mapping.

## Dalam kotak header pada halaman gasal ini tulislah judul makalah

## 1. PENDAHULUAN
Luas lahan basah di Indonesia diperkirakan 20,6 juta ha atau sekitar 10,8 % dari luas daratan Indonesia [1]. Pada umumnya lahan basah dikelola menjadi area pertanian ataupun perkebunan. Sebagian besar lahan basah dimanfaatkan masyarakat untuk budi daya tanaman perkebunan seperti kelapa sawit, karet, disusul tanaman pangan meliputi padi, jagung, selanjutnya tanaman buah [2]. Sekitar 9,53 juta lahan basah di Indonesia berpotensi untuk lahan pertanian, dengan rincian 6 juta ha berpotensi untuk tanaman pangan  dan  4,186  juta  ha  telah  direklamasi  untuk  berbagai  penggunaan  terutama  transmigrasi  [3]. Luasnya  lahan  basah  yang  telah  dimanfaatkan  sebagai  lahan  pertanian  dan  pemukiman  menjadikan lahan ini dapat mengalami kerusakan jika tidak dikelola dengan tepat dan terpadu. Penggunaan lahan basah harus direncanakan dan dirancang secara cermat dengan asas tata guna lahan berperspektif jangka panjang [4].
Selama beberapa dekade terakhir, teknologi pengindraan jauh telah menjadi alat paling efektif untuk memperoleh data lahan basah temporal dan spasial, data pengindraan jauh telah digunakan di sejumlah daerah  penelitian  lahan  basah  [5].  Sebuah  tinjauan  terbaru  tentang  pengindraan  jauh  lahan  basah menyatakan bahwa jumlah publikasi pengindraan jauh lahan basah telah meningkat secara drastis sejak tahun 1990-an [6]. Sensor pengamatan optik dan gelombang mikro dapat digunakan untuk memantau lahan  basah;  dengan  demikian,  satelit  optik  sebagian  besar  efektif  dalam  pemantauan  vegetasi  serta pemetaan perubahan lahan basah [7].
Teknologi Synthetic  Aperture  Radar (SAR)  sangat  efektif  untuk  memantau  perubahan  dalam  lahan basah baik secara musiman maupun tahunan[8]. SAR memiliki banyak karakteristik yang membuatnya ideal  untuk  pemetaan  dan  pemantauan  lahan  basah  seiring  waktu.  SAR  mampu  menangkap  suatu wilayah yang dipetakan pada malam atau siang hari, melalui tutupan awan [9]. Selain itu, sifat lahan basah  yang  memiliki  indeks  sebaran  air  yang  dapat  ditransmisikan  oleh  data  SAR.  Hamburan gelombang  mikro  yang  diterima  oleh  sensor  SAR  dari  lahan  basah  adalah  tergantung  pada  panjang gelombang, polarisasi, dan sudut datangnya energi yang ditransmisikan, sifat vegetasi dan tanah. Oleh karena itu, panjang gelombang SAR, polarisasi, dan incident angle harus dipilih dengan cermat untuk memaksimalkan hamburan untuk membedakan dari lahan basah dan untuk identifikasi lahan basah.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengeksplorasi korelasi potensial antara beberapa parameter dari  data  optik  dan  SAR  untuk  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  dinamika  lahan  basah.  Dengan melakukan pengamatan dinamika kawasan lahan basah di permukaan bumi dan dilakukannya pemetaan pada kawasan tersebut menggunakan teknik pengindraan jauh pada wilayah yang diamati menjadi lebih cepat. Sehingga dengan kawasan lahan basah tersebut dapat diketahui dan informasinya dapat digunakan secara praktis oleh instansi yang membutuhkan.

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Pengolahan Data Citra Satelit Landsat-8
Pada  pengolahan  data  Citra  Satelit  Landsat-8  menggunakan  metode  LST  (Land  Surface Temperature), untuk mendapatkan nilai LST terdapat rumus yang dapat digunakan pada Persamaan 1.
𝑇 ! = 𝐵𝑇 $1 + ' l 𝐵𝑇 r ln e l () (1)
Keterangan: Ts : Land Surface Temperature BT : Brightness Temperature
λ
: Panjang gelombang dipancarkan
ρ
: Konstanta
Pada  metode  ini  terdapat  langkah-langkah  dimulai  Konversi Top  of  Atmospheric (TOA) Spectral Radiance ,  Konversi At-Sensor  Temperature ,  NDVI  ( Normalized  Difference  Vegetation  Index ), Menghitung proporsi vegetasi (Pv), Penetapan terhadap emisivitas tanah, dan Hitungan nilai LST [10].

## 2.2 Pengolahan Data Citra Satelit Sentinel-1A
Pada pengolahan data Citra Satelit Sentinel-1A menggunakan metode estimasi kelembaban tanah, untuk mendapatkan nilai kelembaban tanah terdapat model polinomial yang dapat digunakan pada Persamaan 2.
𝑚 ! =   −5.3 × 10 "# + 2.29 × 10 "# 𝜀 $ − 5.5  × 10 "% 𝜀 $"# + 4.3 × 10 "& 𝜀′ "' (2)
Keterangan: 𝑚 ! : Kelembapan tanah tanah (%). 𝜀 $ : Konstanta dielektrik
Metode  ini  terdapat  langkah-langkah  dimulai  kalibrasi  radiometrik, multilooking,  speckle  reducing , koreksi geometrik, dB Conversion , konstanta dielektrik dan hitungan nilai estimasi kelembaban tanah.

## 2.3 Data Penelitian
Penelitian ini memerlukan peralatan yang dipersiapkan meliputi perangkat lunak yaitu ArcGIS 10.3 dan SNAP 6.0, digunakan pada tahap pengolahan data hingga penyajian data. Data yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel l.

## Tabel 1. Data Penelitian
No Jenis Data Tahun Spesifikasi Data Sumber 1 Citra Satelit Sentinel-1A 2018 1. Sensor Radar 2. Resolusi Spasial 5 m x 20 m 3. Resolusi Temporal 1 bulan scihub.copernicus.eu/ 2 Citra Satelit Landsat-8 2018 1. Sensor Optik 2. Resolusi Spasial 30 m 3. Resolusi Temporal 1 bulan earthexplorer.usgs.gov 3 Batas Administrasi 2018 1. Skala 1:250.000 2. Format Shapefile Dinas Kehutanan Provinsi Jawa Barat
Analisis data yang digunakan merupakan citra Landsat-8 dan Sentinel-1A pada tahun 2018 dan pada musim  yang  diambil  pada  data  citra  merupakan  musim  kemarau  (bulan  April,  Mei,  Juni,  Juli,  dan Agustus). Data citra yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.

## 2.4 Metode Pengolahan Data
Metode pengolahan data yang digunakan untuk mengolah data Citra Satelit Landsat-8 dan Citra Satelit Sentinel 1-A dan data lainnya untuk menghitung pengamatan dinamika dan pemetaan kawasan lahan basah dilakukan seperti pada diagram alir seperti yang ditunjukan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram alir pengolahan data
Pengolahan data dilakukan sebagai berikut:
1. Tahap  persiapan  penting  dilakukan  untuk  menunjang  keberhasilan  pelaksanaan  penelitian  agar pelaksanaan penelitiaan berjalan sesuai harapan. Tahapan ini terdiri dari administrasi serta perangkat lunak untuk pengambilan dan pengolahan data.
2. Lokasi penelitian ini berada di Kabupaten Bandung Provinsi Jawa Barat yang terletak pada 107°22' - 108°5' BT dan 6° 41' - 7° 19' LS seperti yang ditujukan pada Gambar 2.
Gambar 2. Lokasi Penelitian
3. Pengolahan  data  dalam  penelitian  pengamatan  dinamika  dan  pemetaan  di  Kabupaten  Bandung terbagai  menjadi  dua,  yaitu  tahapan  pengolahan  data  Citra  Satelit  Sentinel-1A  dan  Citra  Satelit Landsat-8.
4. Pada  pengolahan  data  Citra  Satelit  Landsat-8  menggunakan  metode  LST  ( Land  Surface Temperature ),  Pada  metode  ini  terdapat  langkah-langkah  dimulai  Konversi Top  of  Atmospheric
(TOA) Spectral  Radiance ,  Konversi At-Sensor  Temperature ,  NDVI  ( Normalized  Difference Vegetation  Index ),  Menghitung  proporsi  vegetasi  (Pv),  Penetapan  terhadap  emisivitas  tanah,  dan Hitungan nilai LST
5. Pada pengolahan data Citra Satelit Sentinel-1A menggunakan metode estimasi kelembaban tanah, untuk mendapatkan nilai kelembaban tanah terdapat model polynomial, Metode ini terdapat langkah- langkah  dimulai  kalibrasi  radiometrik, multilooking,  speckle  reducing ,  koreksi  geometrik, dB Conversion , konstanta dielektrik dan hitungan nilai estimasi kelembaban tanah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemetaan  kawasan  lahan  basah  menggunakan  teknologi  pengindraan  jauh  optik  yaitu  Citra  Satelit Landsat  8  dan  pengindraan  jauh  radar  yaitu  Citra  Satelit  Sentinel-1A  dengan  pengamatan  dinamika berdasarkan  parameter  bulan  April,  Mei,  Juni,  Juli,  Agustus  tahun  2018  pada  masing-masing  citra satelit.
Wilayah  kabupaten  bandung  di  klasifikasi  menjadi  5  (lima)  kecamatan    yang  dilakukan  pengolahan estimasi  kelembaban  tanah  dan  suhu  permukaan  tanah  yaitu  Kecamatan  Bojongsoang,  Bumiwangi, Mekarsari, Wanasari, dan Wargaluyu seperti yang ditunkukan pada Gambar 3.
Gambar 3. Peta Administrasi Kabupaten Bandung Raya

## 3.1 Pemetan Kelembaban Tanah
Hasil pemetaan nilai kelembaban di Kabupaten Bandung Raya pada bulan April – Agustus Tahun 2018 yang mengalami nilai Kelembaban tertinggi terjadi pada bulan Mei dengan nilai kelembaban 27 % dan nilai minimum pada setiap bulan memiliki nilai sama yaitu 11,8 % seperti yang ditunjukan pada Gambar 4.

## Dalam kotak header pada halaman gasal ini tulislah judul makalah

## Gambar 4. Peta Kelembaban Tanah Kabupaten Bandung Raya Bulan Mei Tahun 2018 Citra Satelit
Sentinel-1A Polarisasi VH
Hasil pemetaan nilai kelembaban di Wilayah Bojongsoang, Kabupaten Bandung pada bulan April – Agustus Tahun 2018 nilai Kelembaban tertinggi terjadi pada bulan Mei dengan nilai kelembaban 28,3 % dan nilai minimum pada setiap bulan memiliki nilai sama yaitu 11,8 % seperti yang ditunjukan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Peta Kelembaban Tanah Bojongsoang, Kabupaten Bandung Raya Bulan Mei Tahun 2018 Citra Satelit Sentinel-1A Polarisasi VH
Hasil  pemetaan  nilai  kelembaban  di  Wilayah  Bumiwangi,  Kabupaten  Bandung  pada  bulan  April  – Agustus Tahun 2018 nilai Kelembaban tertinggi terjadi pada bulan Juli dengan nilai kelembaban 23,7 % dan nilai minimum pada setiap bulan memiliki nilai sama yaitu 11,8% seperti yang ditunjukan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Peta Kelembaban Tanah Bumiwangi, Kabupaten Bandung Raya Bulan Juli Tahun 2018 Citra Satelit Sentinel-1A Polarisasi VH
Hasil  pemetaan  nilai  kelembaban  di  Wilayah  Mekarsari,  Kabupaten  Bandung  pada  bulan  April  – Agustus  Tahun  2018  nilai  Kelembaban  tertinggi  terjadi  pada  bulan  Mei  dan  Juni  dengan  nilai kelembaban 26,9 % dan nilai minimum pada setiap bulan memiliki nilai sama yaitu 11,8 % seperti yang ditunjukan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Peta Kelembaban Tanah Mekarsari, Kabupaten Bandung Raya Bulan Mei Tahun 2018 Citra Satelit Sentinel-1A Polarisasi VH
Hasil pemetaan nilai kelembaban di Wilayah Wanasari, Kabupaten Bandung pada bulan April – Agustus Tahun 2018 nilai Kelembaban tertinggi terjadi pada bulan Agustus dengan nilai kelembaban 25,9 % dan nilai  minimum  pada  setiap  bulan  memiliki  nilai  sama  yaitu 11,8  %  %  seperti  yang  ditunjukan  pada Gambar 8.

## Dalam kotak header pada halaman gasal ini tulislah judul makalah

## Gambar 8. Peta Kelembaban Tanah Wanasari, Kabupaten Bandung Raya Bulan Agustus Tahun 2018 Citra Satelit Sentinel-1A Polarisasi VH
Hasil  pemetaan  nilai  kelembaban  di  Wilayah  Wargaluyu,  Kabupaten  Bandung  pada  bulan  April  – Agustus Tahun 2018 nilai Kelembaban tertinggi terjadi pada bulan Juni dengan nilai kelembaban 25,7 % dan nilai minimum pada setiap bulan memiliki nilai sama yaitu 11,8 % seperti yang ditunjukan pada Gambar 9.

## Gambar 9. Peta Kelembaban Tanah Wargaluyu, Kabupaten Bandung Raya Bulan Juni Tahun 2018 Citra Satelit Sentinel-1A Polarisasi VH

## 3.2 Pemetan Suhu Permukaan
Hasil pemetaan suhu permukaan tanah di Wilayah Kabupaten Bandung Raya pada bulan April – Agustus Tahun 2018 nilai suhu tertinggi terjadi pada bulan Agustus dengan nilai suhu 37,9 °C dan nilai minimum pada setiap bulan memiliki nilai sama yaitu 19 °C seperti yang ditunjukan pada Gambar 10.

## Gambar 10. Peta Suhu Permukaan Tanah Kabupaten Bandung Raya Bulan Agustus Tahun 2018 Citra Satelit Landsat-8
Hasil pemetaan suhu permukaan tanah di Wilayah Bojongsoang, Kabupaten Bandung pada bulan April – Agustus Tahun 2018 nilai suhu tertinggi terjadi pada bulan April dengan nilai suhu 30,8 °C dan nilai minimum dengan nilai 22,5 °C seperti yang ditunjukan pada Gambar 11.

## Gambar 11. Peta Suhu Permukaan Tanah Bojongsoang, Kabupaten Bandung Raya Bulan April Tahun 2018 Citra Satelit Landsat-8
Hasil pemetaan suhu permukaan tanah di Wilayah Bumiwangi, Kabupaten Bandung pada bulan April – Agustus Tahun 2018 nilai suhu tertinggi terjadi pada bulan Agustus dengan nilai suhu 31,8 °C dan nilai minimum dengan nilai 22,4 °C seperti yang ditunjukan pada Gambar 12.

## Dalam kotak header pada halaman gasal ini tulislah judul makalah

## Gambar 12. Peta Suhu Permukaan Tanah Bumiwangi, Kabupaten Bandung Raya Bulan Agustus
Tahun 2018 Citra Satelit Landsat-8
Hasil pemetaan suhu permukaan tanah di Wilayah Mekarsari, Kabupaten Bandung pada bulan April – Agustus Tahun 2018 nilai suhu tertinggi terjadi pada bulan Agustus dengan nilai suhu 27,7 °C dan nilai minimum dengan nilai 7,8 °C seperti yang ditunjukan pada Gambar 13.

## Gambar 13. Peta Suhu Permukaan Tanah Mekarsari, Kabupaten Bandung Raya Bulan Agustus Tahun 2018 Citra Satelit Landsat-8
Hasil pemetaan suhu permukaan tanah di Wilayah Warnasari, Kabupaten Bandung pada bulan April – Agustus Tahun 2018 nilai suhu tertinggi terjadi pada bulan Juli dengan nilai suhu 29,5 °C dan nilai minimum dengan nilai 16,2 °C seperti yang ditunjukan pada Gambar 14.

## Gambar 14. Peta Suhu Permukaan Tanah Warnasari, Kabupaten Bandung Raya Bulan Juli Tahun
2018 Citra Satelit Landsat-8
Hasil pemetaan suhu permukaan tanah di Wilayah Wargaluyu, Kabupaten Bandung pada bulan April – Agustus Tahun 2018 nilai suhu tertinggi terjadi pada bulan Agustus dengan nilai suhu 30,8 °C dan nilai minimum dengan nilai 21,6 °C seperti yang ditunjukan pada Gambar 15.
Gambar 15. Peta Suhu Permukaan Tanah Wargaluyu, Kabupaten Bandung Raya Bulan Agustus Tahun 2018 Citra Satelit Landsat-8

## Dalam kotak header pada halaman gasal ini tulislah judul makalah
Tabel 2. Nilai Kelembapan Tanah pada wilayah Kabupaten Bandung Raya pada Citra Satelit Sentinel-1A
Wilayah Citra Satelit Bulan Nilai Kelembapan tanah Tanah (%) Max Mean Min Kabupaten Bandung (190985,132373 ha) Sentinel 1A (Polarisasi VH) April 26 20,3 11,8 Mei 27 20,9 11,8 Juni 25,9 20,2 11,8 Juli 25,9 20,2 11,8 Agustus 25,8 20,2 11,8 Sentinel 1A (Polarisasi VV) April 31,2 23,4 11,8 Mei 78,1 51,5 11,8 Juni 55,1 37,7 11,8 Juli 41,2 29,4 11,8 Agustus 91 59,3 11,8
Tabel 3. Nilai Suhu Permukaan Tanah pada wilayah Kabupaten Bandung Raya pada Citra Satelit Landsat-8
Wilayah Citra Satelit Bulan Suhu (°C) Max  Mean Min Kabupaten Bandung (190985,132373 ha) Landsat-8 April 36 21,6 17 Mei 33,1 19,5 19 Juni 31,8 22,1 17 Juli 36,1 24,6 19 Agustus 37,9 23,9 19
Nilai kelembapan tanah yang diturunkan dari citra satelit Sentinel 1A dari bulan April hingga bulan Agustus dapat dilihat dalam Tabel 2. Dalam penelitian ini, polarisasi yang digunakan sebagai acuan hasil akhir adalah polarisasi VH. Nilai kelembapan tanah tanah dalam polarisasi VH relatif lebih sesuai dengan kondisi di lapangan dibanding dengan kelembapan tanah yang dihasilkan dengan menggunakan polarisasi VV. Pada polarisasi VV, nilai kelembapan tanah pada bulan Agutus mempunyai nilai 91 %, kondisi ini tidak wajar.  Hasil dari pengamatan dinamika di wilayah Kabupaten Bandung menghasilkan nilai kelembapan tanah tanah dengan nilai tertinggi pada citra sentinel-1A pada polarisasi VV yaitu pada pada Bulan Mei dengan nilai rata-rata kelembapan tanah tanah sebesar 20.9 % yang dapat dilihat dalam Tabel 2. Nilai suhu permukaan tanah di wilayah Kabupaten Bandung Raya pada bulan Mei memiliki nilai suhu rata-rata terendah yaitu sebesar 19.5 °C seperti yang ditunjukan pada Tabel 3.
Nilai  kelembapan  tanah  dan  nilai  suhu  permukaan  tanah  pada  Kabupaten  Bandung  Raya  dilakukan kolerasi antara kedua nilai tersebut dengan metode koefisien determinasi. Terlihat pada Gambar 16 yaitu kolerasi  nilai  kelembapan  tanah  tanah  dengan  Citra  Satelit  Sentinel  1-A  Polarisasi  VH  dan  suhu permukaan tanah dengan Citra Satelit Landsat-8.
Gambar 16. Regresi Linear antara Nilai Kelembaban pada Citra Satelit Sentinel-1A Polarisasi VH dan Suhu Permukaan Tanah di wilayah Kabupaten Bandung Raya pada Bulan April – Agustus tahun 2018

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari hasil penelitian sebagai berikut:
1. Kelembapan tanah merupakan air dalam kondisi cair yang menempati ruang-ruang kosong antara partikel tanah, disebut air kapiler. Pengukuran kelembapan tanah yang cepat dan tepat sangat penting untuk  berbagai  disiplin  ilmu  bumi.  Kelembapan  tanah  dapat  diukur  secara in-situ ,  yang  berarti mengukur kelembapan tanah secara langsung ke lapangan, atau menggunakan teknik penginderaan jauh.
2. Pengukuran kelembapan tanah secara langsung ke lapangan tidak praktis dikarenakan membutuhkan waktu yang lama dan biaya yang mahal. Kondisi ini membangkitkan semangat para ilmuwan untuk mengembangkan teknik satelit penginderaan jauh berbasis parameter kelembapan tanah.
3. Penginderaan  jauh  bisa  memecahkan  masalah  metode  tradisional  untuk  mengukur  kelembapan tanah. Pertama, dapat memecahkan masalah pengukuran dari lokasi yang hanya titik per titik. Kedua, peta kelembapan tanah untuk area yang luas dapat di produksi dengan biaya relatif rendah.
4. Polarisasi VH pada citra satelit Sentinel 1A digunakan untuk menurunkan nilai kelembapan tanah dikarenakan nilai kelembapan tanah yang diturunkan menggunakan polarisasi VV terdapat nilai yang tidak sesuai dengan kondisi di lapangan.
5. Pengamatan  dinamika  pada  wilayah  Kabupaten  Bandung  Raya  nilai  kelembapan  tanah  tanah tertinggi  terjadi  pada  bulan  Mei  dengan  nilai  kelembapan  tanah  rata-rata  sebesar  20.9  %  pada polarisasi VH
6. Suhu permukaan tanah terendah terjadi pada bulan Mei dengan nilai suhu rata-rata sebesar  19.5 °C.
7. Kolerasi antara nilai kelembapan tanah tanah  dan suhu permukaan tanah pada wilayah Kabupaten Bandung  Raya  berdasarkan  metode  koefisien  determinasi  sebesar  R 2= 0.705  didapatkan  bahwa semakin tinggi nilai kelembapan tanah tanah  maka nilai suhu permukaan tanah akan semakin rendah.
Berdasarkan  penelitian  ini,  terdapat  beberapa  saran  terkait  dengan  pelaksanaan  penelitian  sebagai berikut:
1. Diperlukan data tambahan seperti data secara langsung (in-situ), parameter pengamatan yang lebih dari satu tahun, yang dapat mendukung proses pengamatan dinamika dan pemetaan kawasan lahan basah lebih baik.
2. Diperlukan  teknologi  pengindraan  jauh  yang  resolusi  lebih  tinggi,(resolusi  spasial  Band  lebih panjang (L-Band) dan resolusi temporal 10 hari) dalam pengolahan data baik dari pengindraan jauh optik dan radar, yang dapat dijadikan indeks penggunaan pengolahan kawasan lahan basah.
y = -0,1272x + 23,201 R² = 0,705 20 20,2 20,4 20,6 20,8 21 0 5 10 15 20 25 30 Ni la i Ka da r Ai r T an ah ( % ) Suhu ( ° C)

## Kolerasi Nilai Kadar Air Tanah dan Suhu Permukaan Tanah

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Rahmawaty, A. R. and Siregar,A.Z., (2014). “Kajian Sebaran Lahan Gambut sebagai Lahan Padi di  Pantai  Timur  Sumatera  Utara",  Warta  Konservasi  Lahan  Basah,” Balai  Penelitian  Pertanian Lahan Rawa , vol.11, no.3.
[2]  Masganti, Wahyunto, A. Dariah, Nurhayati, and Y. Rachmiwati, (2014). “Karakteristik dan Potensi Pemanfaatan Lahan Gambut Terdegradasi di Provinsi Riau,” Badan Litbang Pertanian , vol. 8, no. 1, p. 8.
[3]  Nazemi, D.A. Hairanai, and Indrayati,L., (2012). “Prospek Pengembangan Penataan Lahan Sistem Surjan DI Lahan Rawa Pasang Surut,” Agrovigor , vol. 5 No.2, p. 113.
[4]  Hardjoamidjojo,  S.  and  Setiawan,  B.  I.,  (2001).  “Pengembangan  Dan  Pengelolaan  Air  di  Lahan Basah,” Keteknikan Pertanian , vol. 15 No 1.
[5]  Schmidt, K. and Skidmore, A., (2002). “Spectral discrimination of vegetation types in a coastal wetland. Remote Sensing of Environment,” Remote Sensing of Environment , pp. 92–108.
[6]  Guo, A., Li, J.,  Sheng, C., Xu, J., and Wu, L., (2017).“A Review of Wetland Remote Sensing,” Sensors , vol. 17, no. 4, p. 777, doi: 10.3390/s17040777.
[7]  Zhang,S., “Identifying wetland change in China’s Sanjiang Plain using remote sensing,(2009). ” Wetlands , vol. 29, no. 1, pp. 302–313, Mar. 2009, doi: 10.1672/08-04.1.
[8]  Gallant,A., (2014). “Detecting Emergence, Growth, and Senescence of Wetland Vegetation with Polarimetric  Synthetic  Aperture  Radar  (SAR)  Data.  ” Water ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  694–722,    doi: 10.3390/w6030694.
[9]  Smith,  L.  C.,  (1997).“Satellite  remote  sensing  of  river  inundation  area,  stage,  and  discharge:  a review,” Hydrological Processes , pp. 1427–1439, 1997.
[10]  Borowik,T.,  Pettorelli, N., Sönnichsen, L. C., and Jędrzejewska, B.(2013). “Normalized difference vegetation  index  (NDVI)  as  a  predictor  of  forage  availability  for  ungulates  in  forest  and  field habitats.” European Journal of Wildlife Research , vol. 59, no. 5, pp. 675–682, doi: 10.1007/s10344- 013-0720-0.