## Pemetaan Tingkatan Cuaca Ekstrim Masing-Masing Kecamatan di Kota Kupang
Arfita Rahmawati 1 , Bella Theo Tomi Pamungkas 2 , Dwi Partini 3 1,2 Program Studi Pendidikan Geografi Universitas Nusa Cendana
3 Program Studi Pendidikan Geografi Universitas Pattimura
Korespondensi: ararfita@gmail.com

## Abstrak
Cuaca ekstrim merupakan salah satu bencana alam yang terjadi di Kota Kupang, Provinsi Nusa  Tengga  Timur.  Seperti  bencana  alam  lainnya,  cuaca  ektrim  juga  memberikan dampak kerugian terhadap kehidupan masyarakat. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui luasan  tingkatan  cuaca  ekstrim  pada  masing  kecamatan  yang  terdapat  di  Kota  Kupang dengan pemetaan. Penelitian ini termasuk dalam penelitain deskriptif kuantitatif, kemudian populasi  sekaligus  sampel  yang  digunakan  adalah  Kota  Kupang.  Metode  pengumpulan data  digunakan  pengamatan.  Selanjutnya  teknik  analisis  data  digunakan  analisis  overlay dengan metode skoring dengan parameter curah hujan,  tutupan lahan, dan kelas  lereng. Kemudian dilakukan pembagian tiga kelas tingkatan cuaca ekstrim yaitu rendah, sedang, dan  tinggi.  Berdasarkan  hasil  penelitian  sebesar  79,53%  atau  dengan  luas  143,399  km 2 Kota  Kupang  termasuk  dalam  wilayah  cuaca  ektstrim  dengan  kriteria  tinggi.  Kecamatan yang  memiliki  persentase  luasan  paling  besar  terhadap  cuaca  ekstrim  tingkat  tinggi  di Kota  Kupang  adalah  kecamatan  Kota  Lama.  Sedangkan  kecamatan  yang  memiliki persentase  luasan  paling  besar  terhadap  cuaca  ekstrim  dengan  tingkat  rendah  adalah kecamatan Alak.
Kata Kunci: pemetaan, cuaca ekstrim , kecamatan di Kota Kupang

## Abstract
Extreme  weather  is  one  of  the  natural  disasters  that  occur  in  Kupang  City,  East  Nusa Tengga  Province.  Like  other  natural  disasters,  extreme  weather  also  has  a  detrimental impact  on  people's  lives.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  extreme  weather levels  in  each  sub-district  in  Kupang  City  with  mapping.  The  research  used  quantitative descriptive research, then the population as well as the sample used is Kupang City. The data  collection  method  used  observation.  The  data  analysis  technique  used  overlay analysis  with  the  scoring  method  with  parameters  of  rainfall,  land  use,  and  slope.  Then divided into three classes of extreme weather levels, low, medium, and high. Based on the research results,  it is 79.53% or with an area of  143.399 km2,  Kupang is included in  the extreme  weather  area  with  high  criteria.  The  sub-district  that  has  the  largest  percentage area  of  high-level  extreme  weather  in  Kota  Kupang  is  the  Kota  Lama  sub-district. Meanwhile,  the  sub-district  that  has  the  largest  percentage  of  area  to  extreme  weather with a low level is Alak sub-district.
Key words : mapping, extreme weather, sub-district in Kupang City

## Pendahuluan
Tren  pemanasan  global  yang  semakin  meningkat,  bencana  alam  yang  sering  terjadi membawa  tantangan  yang  serius  bagi  pembangunan  masyarakat  yang  berkelanjutan (Zhou, et al., 2018: 568). Dalam beberapa tahun terakhir, peristiwa bencana alam sangat sering  terjadi  baik  yang  disebabkan  oleh  peristiwa  geologi  seperti  gempa  bumi,  gunung meletus,  dan  tsunami,  maupun  kejadian  bencana  yang  disebabkan  oleh  klimatologi  dan hidrometerologi  (Fahrimal,  Reza,  and  Tjoetra,  2019:  128).  Berdasarkan  data  World  risk report  2018,  Indonesia  menduduki  urutan  ke-36  dengan  indeks  risiko  10,36  dari  172 negara paling rawan bencana alam di dunia (Hadi, 2019: 30).
Salah satu dari bencana yang terjadi di Indonesia adalah cuaca ekstrim. Cuaca ekstrim yang  terjadi  dapat  menyebabkan  bencana  hidrometeorologi.  Cuaca  ekstrim  adalah informasi  cuaca  dan  iklim  yang  semakin  meningkat  seiring  dengan  meningkatnya fenomena  alam  yang  tidak  lazim  terjadi  atau  biasa  (Caraka,  et  al.,  2015:  105).    Dampak kondisi  penyimpangan  iklim  (cuaca  ekstrim)  yang  nyatanya  adalah  meningkatnya intensitas  curah  hujan,  banjir  bandang  dan  banjir  pasang,  badai  lokal,  suhu  perkotaan naik, kekeringan dan tanah longsor.(Mananohas, et al., 2019: 169). Kerugian akibat cuaca ekstrim dapat mencakup kedua jenis; kerugian moneter (kerusakan bangunan dan properti lain  yang  dapat  diperbaiki  atau  diganti),  serta  dampak  non-moneter  seperti  hilangnya nyawa,  dampak  kesehatan,  dan  kerusakan  yang  tidak  dapat  dipulihkan  seperti  erosi pantai,  dampak  ekosistem  dan  dampak  sosial  (Calliari,  et  al.,  2019:  16).  Dalam  kasus  di Nusa  Tenggara  Timur  itu  sendiri  cuaca  ekstrim  ini  sering  berafiliasi  dengan  eksistensi siklon  (badai)  tropis  dan  efek  anomaly  iklim,  baik  El  Nino  atau  La  Nina  (Norman,  2014: 16).
Pengkajian  cuaca  ekstrem  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  menggunakan  teknik analisis overlay dengan  skoring  berdasarkan  dari  Perka  No.  2  BNPB  Tahun  2012 sehingga  diketahui  tingkatan  cuaca  ekstrim  di  masing-masing  kecamatan  yang  sudah dipetakan. Berdasarkan Peraturan KBMKG Nomor : KEP.009 tahun 2010 dan Perka No. 2 BNPB Tahun  2012 diketahui  aspek penskoran  cuaca ekstrim dari aspek  intensitas  curah hujan, penggunaan lahan, dan kelas lereng (Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, 2010:2).  Penggunaan  landsat  8  OLI  memainkan  elemen  kunci  penting  dalam  memantau penggunaan  lahan  dalam  pemetaan  (Ridwan,  et  al., 2018:  438).  Citra  landsat  8 memiliki resolusi  30  meter  dengan  sebelas  pita  spektral  dengan  resolusi  spasial  30  meter  untuk pita 1-7 dan 9, 15 meter untuk pita 8, dan 100 meter untuk pita 10 dan 11 sehingga dapat
Arfita Rahmawati, Bella Theo Tomi Pamungkas, Dwi Partini
digunakan untuk  pemantauan penggunaan  lahan  (Vera,  et  al.,  2021:  2).  Data  DEM  Kota Kupang  digunakan  untuk  membuat  peta  kelas  lereng  dengan  pembagian  brdasarkan klasifikasi  van  zuidam.  Dengan  menggunakan  hasil  dari  peta  curah  hujan,  peta penggunaan  lahan  dan  peta  kelas  lereng  dapat  dibuat  peta  tingkatan  cuaca  ekstrim sehingga  dapat  diketahui  persentase  luasan  tingkat  cuaca  ekstrim  yang  terjadi  pada masing-masing kecamatan di Kota Kupang.

## Metode
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  deskriptif  kuantitatif.  Populasi  menggunakan keruangan, dalam penelitian ini populasinya adalah Kota Kupang. Sampel yang digunakan adalah  sampel  jenuh.  Sampel  jenuh  adalah  teknik  penentuan  sampel  apabila  semua anggota  populasi  digunakan  sebagai  sampel  (Sugiyono  dalam  Darmayanti,  2019:  2312). Metode  pengumpulan  data  dengan  pengamatan.  Teknik  analisis  data  mengunakan analisis overlay dengan metode skoring terhadap parameter-parameter penyusun, seperti: curah  hujan,  penggunaan  lahan,  dan  kelas  lereng.  Untuk  parameter  curah  hujan digunakan  analisis polygon  thiessen dengan  menggunakan  data  dari    3  stasiun pencatat hujan  dari  tahun  2015-2020  yaitu:  sta  el-tari,  sta  Kupang,  dan  sta  Lasiana.  Kemudian dihitung  rata-rata  terbobot,  masing-masing  stasiun  hujan  ditentukan  luas    daerah pengaruhnya  berdasarkan  poligon  yang    dibentuk  (menggambarkan  garis-garis  sumbu pada  garis-garis  penghubung  antara  dua  stasiun    hujan  yang  berdekatan)  (Ningsih, 2012:156). Parameter penggunaan lahan menggunakan data dari landsat 8 Oli kemudian dilakukan  analisis  klasifikasi  terbimbing.  Klasifikasi  terbimbing  adalah    klasifikasi  yang dilakukan  dengan  arahan  analis (supervised), dimana  kriteria  pengelompokkan    kelas ditetapkan  berdasarkan  penciri  kelas  yang  diperoleh  melalui  pembuatan    area  contoh (Purwanto  and  Lukiawan,  2019:68).  Selanjutnya  parameter  kelas  lereng  didapatkan  dari analisis  data  Dem  Kota  Kupang  dengan  menggunakan  raster  analisis (slope) yang kemudian  masukan  ke  dalam  klasifikasi  van  zuidam.  Selanjutnya  dari  parameter  curah hujan,  penggunaan  lahan,  dan  kelas  lereng  dibuat  peta  tingkatan  cuaca  ekstrim mengunakan  analisis overlay dengan  metode  skoring  dengan  3  kelas  tingkatan,  yaitu rendah, sedang, dan tinggi.

## Pembahasan
Berbagai  penelitian  terkait    mengenai  cuaca  ekstrim  yang  telah  dilakukan,  ada  yang melihat dari parameter curah hujan saja seperti dalam penelitian oleh Mirawati (2013: 239) dengan  judul  “Prediksi  Curah  Hujan  dengan  Metode  Kalman  Filter  (Studi  Kasus  di  Kota Semarang  Tahun  2012) ”.  Selain  itu  adapula  penelitian  oleh  Kurniawan  (2018:1) menggunakan  parameter  curah  hujan,  suhu  permukaan  air  laut,  dan  pengamatan  udara atas dengan judul “Analisis Cuaca Ekstrem Terkait Bencana Hidrometeorologi di Jayapura (Studi Kasus Hujan Lebat Tanggal 22 Februari 2014) ”. Dalam penelitian ini menggunakan parameter curah hujan dari penelitian Mirwati dan Kurniawan dengan ditambah parameter penggunaan  lahan  dan  kelas  lereng.  Parameter  curah  hujan,  penggunaan  lahan,  dan kelas  lereng  digunakan  untuk  mengetahui  pembagian  tingkatan  cuaca  ekstrim  pada masing-masing kecamatan di Kota Kupang.

## Curah Hujan Kota Kupang
Data curah hujan menggunakan data tahun 2015 – 2020. Untuk analisis menggunakan analisis polygon thiessen dengan memasukan data intensitas curah hujan masing-masing stasiun  curah  hujan.  Hasil  dari  analisis polygon  thiessen selanjutnya  dipetakan,  hasilnya sebagai berikut :
Gambar 1. Peta Sebaran Curah Hujan di Kota Kupang
Dari  hasil  analisis polygon  thiessen tersebut  diitung  luasnya  dan  hasilnya  sebagai berikut:
Arfita Rahmawati, Bella Theo Tomi Pamungkas, Dwi Partini
Tabel 1. Persentase Berdasarkan Intensitas Curah Hujan No Intensitas Curah Hujan Luas (Km 2 ) Persentase (%) 1 Rendah ( < 60 mm) 139,53417 77,39 2 Sedang (60-100 mm) 40,76583 22,61 3 Tinggi (>100mm) 0 0
Sumber: Hasil Penelitian, 2020
Berdasarkan  tabel  1  diketahui  intensitas  curah  hujan  dari  tahun  2015-2020  di  Kota Kupang  paling  banyak  berada  dalam  intensitas  rendah,  dengan  nilai  kurang  dari  60  mm persentase  luasan  77,39%  atau  sebesar  139,53417  km 2 .  Sedangkan  intensitas  curah hujan  kategori  sedang  di  Kota  Kupang  memiliki  persentase  luasan  22,61%  atau  sebesar 40,76583 km 2 .

## Penggunaan Lahan Kota Kupang
Penggunaan Lahan di Kota Kupang didapatkan dari data Landsat 8 Tahun 2020, dengan menggunakan  klasifikasi  terbimbing  dengan  4  kelas,  selanjutkan  dilakukan  pemetaan dengan hasil sebagai berikut:
Gambar 2. Peta Penggunaan Lahan Kota Kupang
Dari hasil klasifikasi terbimbing selanjutnya dihitung luasan masing-masing penggunaan lahan. Hasilnya sebagai berikut:

## Tabel 2. Persentase Luasan Penggunaan Lahan
No Penggunaan Lahan Luas (Km 2 ) Persentase (%) 1 Tanah Kosong 7,26609 4,03 2 Tegalan 79,74669 44,23 3 Hutan 17,34486 9,62 4 Pemukiman 75,94236 42,12
Sumber: Hasil Penelitian, 2020
Arfita Rahmawati, Bella Theo Tomi Pamungkas, Dwi Partini
Berdasarkan tabel 2 penggunaan lahan paling tinggi adalah tegalan dengan persentase 44,23% dan yang paling rendah adalah tanah kosong dengan persentase 4,03%.

## Klasifikasi Kelas Lereng
Klasifikasi kelas lereng didapatkan dari data DEM Kota Kupang,  pembagian kelas  lereng berdasarkan klasifikasi Van Zuidam. Pengklasifikasian sebagai berikut:
Tabel 3. Persentase Kemiringan Lereng Van Zuidam No Kelas Persentase (%) 1 Kelas 1 0-2 2 Kelas 2 3-7 3 Kelas 3 8-13 4 Kelas 4 14-20
Sumber: Van Zuidam dalam Listyani R.A., 2019: 333
Berdasarkan  pengklasifikasian  kelas  tersebut  selanjutnya  dilakukan  pemetaan dengan hasil :

## Gambar 3. Peta Kelas Lereng di kota Kupang
Dari  peta  yang  dihasilkan  kemudian  dilakukan  pengukuran  luas  masing-masing  kelas lereng, hasilnya sebagai berikut:
Tabel 4. Persentase Luasan Kelas Lereng No Kelas Lereng Luas (Km 2 ) Persentase (%) 1 Kelas 1 139,40796 77,32 2 Kelas 2 34,65366 19,22 3 Kelas 3 6,23838 3,46 4 Kelas 4 0 0
Sumber: Hasil Penelitian, 2020
Arfita Rahmawati, Bella Theo Tomi Pamungkas, Dwi Partini
Berdasarkan  tabel  4  diketahui  wilayah  Kota  Kupang  termasuk  dalam  lereng  kelas  1 (landai) dengan persentase 77,32% atau luas 139,40796 km 2 .

## Pemetaan Cuaca Ekstrim di Kota Kupang
Untuk  membuat  peta  cuaca  ekstrm  berpedoman  pada  Peraturan  KBMKG  Nomor  : KEP.009 tahun 2010. Sebelum dilakukan analisis overlay, terlebih dulu dilakukan skoring terhadap  aspek  intensitas  curah  hujan,  penggunaan  lahan,  dan  kelas  lereng  sebagai berikut:
Tabel 5. Skoring Masing-Masing Aspek Aspek Kriteria Skor Intensitas Curah Hujan Rendah 3 Sedang 2 Tinggi 1 Penggunaan Lahan Sawah, Tegalan, Tanah Kosong 3 Pemukiman 2 Hutan 1 Kelas Lereng Kelas 1 dan Kelas 2 3 Kelas 3 2 Kelas 4 1 Sumber: Peraturan KBMKG Nomor : KEP.009 tahun 2010
Dari tabel 5, dibuat perentangan nilai dengan skala likert untuk mendapatkan nilai total setelah dilakukan overlay .
Tabel 6. Tingkatan Cuaca Ekstrim Kriteria Skor Cuaca Ekstrim Rendah 0-3 Cuaca Ekstrim Sedang 4-6 Cuaca Ekstrim Tinggi 7-9
Sumber: Peraturan KBMKG Nomor : KEP.009 tahun 2010
Kemudian dipetakan dan hasil pemetaannya sebagai berikut:
Gambar 4. Peta Persebaran Cuaca Ekstrim di Kota Kupang
Arfita Rahmawati, Bella Theo Tomi Pamungkas, Dwi Partini
Berdasarkan  gambar  4  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  luas  persebaran  cuaca ekstrim di Kota Kupang berdasarkan kriteria tingkatan sebagai berikut
Tabel 7. Kriteria Tingkatan Cuaca Ekstrim di Kota Kupang Kriteria Luas (km 2 ) Persentase (%) Rendah 10,316 5,72 Sedang 26,555 14,73 Tinggi 143,399 79,53
Sumber: Hasil Penelitian, 2020.
Setelah  diketahui  luasan  pembagian  kriteria  tingkatan  cuaca  ekstrim  di  Kota  Kupang, dilakukan  penghitungan  luasan  pada  masing-masing  kecamatan.  Hasilnya  dapat  dilihat pada tabel 8 sebagai berikut:
Tabel 8. Kriteria Tingkatan Cuaca Ektstrim pada Masing-Masing Kecamatan
Kecamatan Kriteria Tingkatan Luas (km 2 ) Persentase (%) Alak Rendah 10,316217 11,87 Sedang 18,650886 21,46 Tinggi 57,942897 66,67 Kelapa Lima Rendah 0 0 Sedang 1,009344 6,72 Tinggi 14,010656 93,28 Kota Raja Rendah 0 0 Sedang 0,43371 7,11 Tinggi 5,66629 92,89 Kota Lama Rendah 0 0 Sedang 0,210588 6,54 Tinggi 3,009412 93,46 Maulafa Rendah 0 0 Sedang 5,10736 9,32 Tinggi 49,69264 90,68 Oebobo Rendah 0 0 Sedang 1,143288 8,04 Tinggi 13,076712 91,96
Sumber: Hasil penelitian, 2020
Berdasarkan  tabel  8  diketahui  berdasarkan  luasan  wilayah  yang  berdasarkan  kriteria tingkatan cuaca ekstrim rendah, sedang dan tinggi sebagai berikut:
1.  Kecamatan Alak  sebesar 11,87% termasuk tingkatan rendah,  21,465% sedang, dan 66,67% tinggi.
2.  Kecamatan Kelapa Lima sebesar 0% termasuk tingkatan rendah, 6,72% sedang, dan 93,28% tinggi.
3.  Kecamatan  Kota  Raja  sebesar  0%  termasuk  tingkatan  rendah,  7,11%  sedang, dan 92,89% tinggi.
Arfita Rahmawati, Bella Theo Tomi Pamungkas, Dwi Partini
4.  Kecamatan Kota  Lama  sebesar  0%  termasuk  tingkatan  rendah,  6,54%  sedang, dan 93,46% tinggi.
5.  Kecamatan Maulafa sebesar 0% termasuk tingkatan rendah, 9,32% sedang, dan 90,68% tinggi.
6.  Kecamatan Oebobo sebesar 0% termasuk tingkatan rendah, 8,04% sedang, dan 91,96% tinggi.
Kemudian  kecamatan  yang  memiliki  persentase  luasan  paling  besar  terhadap  cuaca ekstrim  yang  tinggi  di  Kota  Kupang  adalah  kecamatan  Kota  lama  dengan  luas  3,009412 km 2 atau dengan persentase 93,46%. Kemudian persentase luasan paling besar terhadap cuaca  ekstrim  yang  rendah  adalah  kecamatan  Alak  dengan  luas  10,316217  km 2 atau dengan persentase 11,87%.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian ini dapat disimpulkan:
1.  Sebesar  79,53%  atau  dengan  luas  143,399  km 2 Kota  Kupang  termasuk dalam wilayah cuaca ektstrim dengan kriteria tinggi.
2.  Kecamatan  yang  memiliki  persentase  luasan  paling  besar  terhadap  cuaca ekstrim tingkat tinggi di Kota Kupang adalah kecamatan Kota lama.
3.  Kecamatan  yang  memiliki  persentase  luasan  paling  besar  terhadap  cuaca ekstrim tingkat rendah adalah kecamatan Alak.

## Daftar Pustaka
Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika.  2010.  “Prosedur  Standar  Operasi Pelaksanaan Peringatan Dini Pelaporan Dan Diseminasi Informasi Cuaca Ekstrim.” : 1 –16.
Calliari, Elisa, Swenja Surminski, and Jaroslav Mysiak. 2019. The Politics of (and Behind) the UNFCCC’s Loss and Damage Mechanism . Springer : Switzerland.
Caraka, Rezzy Eko, Hasbi Yasin, and Suparti. 2015. “Pemodelan Tinggi Pasang Air Laut Di  Kota  Semarang  Dengan  Menggunakan  Maximal  Overlap  Discrete  Wavelet Transform (MODWT).” Jurnal Meteorologi Klimatologi Dan Geofisika 2(2): 104 –14. Darmayanti, I Gusti Ayu Diah Novita Yanti dan Ni Putu Ayu. 2019. “Pengaruh Profitabilitas, Ukuran  Perusahaan,  Struktur  Modal,  Dan  Likuiditas  Terhadap  Nilai  Perusahaan Makanan Dan Minuman.” Jurnal Managemen 8(4): 2297 –2324. Fahrimal, Yuhdi, Muhammad Reza, and Afrizal Tjoetra. 201 9. “Revolusi Industri 4.0 Dalam Penguatan Kesiapsiagaan Bencana Di Indonesia.” Communication 10(2): 128. Hadi, Hasrul. 2019.  “Penguatan Kesiapsiagaan Stakeholder Dalam Pengurangan Resiko Bencana Gempabumi.” Geodika 3(1): 30 –40.
Kurniawan,  Pande  Made  Rony. 2018.  “Analisis  Cuaca  Ekstrem  Terkait  Bencana
Arfita Rahmawati, Bella Theo Tomi Pamungkas, Dwi Partini
Hidrometeorologi Di Jayapura (Studi Kasus Hujan Lebat Tanggal 22 Februari 2014).” Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika 5(3): 1 –13.
Listyani  R.A.,  T.  2019.  “Criticise  of  Van  Zuidam  Classification :  A  Purpose  of  Landform Unit.” 2019(November): 332–37.
Mananohas,  Maharani,  Maria  D.  Bobanto,  and  Ferdy.  2019.  “Hubungan  Cuaca  Dan Tanaman  Pangan  Menggunakan  Regresi  Linear  Di  Kota  Tondano.” Jurnal Matematika dan Aplikasi 8(2): 169 –75.
https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/decartesian.
Mirawati,  Tika  Dhiyani,  Hasbi  Yasin,  and  Agus  Rusgiyono.  2013.  “Prediksi  Curah  Hujan Dengan  Metode  Kalman  Filter  (Studi  Kasus  Di  Kota  Semarang  Tahun  2012).” JURNAL GAUSSIAN 2(2012): 239 –48.
Ningsih,  Dewi  Handayani  Untari.  2012.  “Metode  Thiessen  Polygon  Untuk  Ramalan Sebaran  Curah  Hujan  Periode  Tertentu  Pada  Wilayah  Yang  Tidak  Memiliki  Data Curah Hujan.” Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK Volume 17(No 2): 154 –63. Norman,  P.L.B,  and  M.Sc  Riwu  Kaho,  SP.  2014. Panduan  Interpretasi  Dan  Respon Informasi  Iklim  Dan  Cuaca  Untuk  Petani  Dan  Nelayan .  Kupang,  Nusa  Tenggara Timur: Perkumpulan Pikul-Kupang.
Purwanto, Endi Hari, and Reza Lukiawan. 2019. “Parameter Teknis Dalam Usulan Standar Pengolahan Penginderaan Jauh: Metode Klasifikasi Terbimbi ng.” Jurnal Standardisasi 21(1): 67 –78.
Ridwan,  M.  A.  et  al.  2018.  “Applications  of  Landsat-8  Data:  A  Survey.” International Journal of Engineering and Technology(UAE) 7(4): 436 –41.
Vera  L.S.  Arrudaa,  b,  Valderli  J.  Piontekowskia,  Ane  Alencara,  Reginaldo  S.  Pereirab, Eraldo A. T. Matricardi. 2021. “An Alternative Approach for Mapping Burn Scars Using Landsat Imagery, Google Earth Engine, and Deep Learning in the Brazilian Savanna | Enhanced  Reader.” Remote  Sensing  Application  Society  and  Environtment 22(100472): 1 –11.
Zhou,  Lei,  Xianhua  Wu,  Zeshui  Xu,  and  Hamido  Fujita.  2018.  “Emergency  Decision Making  for  Natural  Disasters:  An  Overview.” International  Journal  of  Disaster  Risk Reduction 27: 567 –76.