Judul: Menguji Kemampuan Citra Airborne Hyperspectral Untuk Deteksi Vegetasi Di Kebun Raya Bogor
Abstrak: Seiring dengan kemajuan dan perkembangan teknologi penginderaan jauh telah terjadi peningkatan kemampuan sensor citra. Salah satu inovasi dalam teknologi penginderaan jauh adalah sensor hyperspectral (high spectral resolution imagery). Citra hyperspectral mempunyai karakterikstik resolusi yaag lebih komplek dan berbeda dibandingkan dengan karakteristik sensor multispectral .. Karakteristik sensor citra hyperspectral sangat khas yang terdiri dari banyak saluran (100 - 200 saluran) dengan lebar saluran (bandwidth) relatif sempit (10 run) dan tersaji secara kontinyu pada panjang gelombang sinar tampak hingga sinar infra rnerah. Karakteristik spektraI sensor hyperspectrai yang khas tersebut mempWlyai potensi memperoleh informasi objek yang lebih detail dibandingkan dengan sensor multispectral. Dalam aplikasi bidang kebutanan sensor ini sangat potensial untuk memperoleb infonnasi karakteristik biofisik tegakan hutan seeMa detail seperti identifikasi jenis pobon, biomassa, karakteristikflori.dic dari vegetasi, phenology pohon., pendugaan LAI, pendugaan basal area, dan lainnya (Rinker, 1990 dalam Aardth, 2000). Kegiatan penelitian bertujuan untuk menguji kemampuan citra airborne hyperspeclral dalam klasifikasi vegetasi hutan di Kebun Raya Bogor (KRB) berdasarkan tingkat taksonomi tumbuhan yang melipuri tingkat spesies, genus dan. famili KRB merupakan salah satu museum bidup keanekaragaman bayati dari alam Indonesia yang mempunyai strukur tegakan beraneka r&gam dari sebaran komposisi jenis., diameter batang. wnW" dan kelas tajuk. Sensor airborne hyperspeclral yang direkam menggunakan wahana pesawat terbang sangat potensial untuk memperoleb informasi ripe kenampakan objek vegetasi butan secara detail baik secara spek.tral maupun spasial. Data citra yang digunakan adaIah citra digital airborne hyperspeclral basil perekaman pesawat udara pada tanggal 29 Januari 1998 di areal Kebun Raya Bogor dengan resolusi radiometrik sebesar 16 bit per piksel yang terdiri dari 12 saluran dan ukuran piksel basil resampling sebesar 1 m. Data citra yang digunakan diperoleb dari PT. QuickMap Data Alam Indonesia. Hasil pemeriksaan lapangan pada citra yang telab dipotong sebelumnya diketahui penutupan laban vegetasi pobon terdiri dari 25 famili, 64 genus dan 145 spesies pobon. Sedangkan penutupan vegetasi non pabon yang terdapat di lokasi diketahui sebanyak 4 penutupan antara lain : vegetasi rumput, tanah terbuka dan tubuh air serta areal kosong yang merupakan basil pemotongan. Berdasarkan informasi penutupan tersebut maka dalam klasifikasi tingkat vegetasi ditetapkan untuk klasifikasi tingkat famili sebanyak Dari basil penghitungan Optimum index Factor (OIP) diketahui oilai tertinggi merupakan basil dari 3 kombinasi saluran yang terdiri dari saluran infra merab dekat yaitu kombinasi saluran 10-11-12. Namun secara visual basil dari kombinasi salman tersebut kurang detail dalam membedakan individual jenis tajuk pabon. Namun penggunaan kombinasi saluran 10-8-7 yang terdiri dari saluran sinar tampak dan infra merah dekat secara visual akan lebih informatif dalam membedakan jenis tajuk pabon. Berdasarkan data stasitik basil transfomasi Principal Component Analysis (peA) dari 12 saluran diketahui nilai eigenvalue Principal Component (PC) 1 mempunyai oilai tertinggi dengan prosentase 92,5 % hal ini menandakan PCI mampu menerangkan keragaman data sebesar 92,5 %, sedangkan PC2 menerangkan 3,8 % keragaman data. dan PC3 menerangkan keragaman data sebesar 2,2%. Secara visual masing-masing saluran hasil transformasi peA tidak mampu membedakanjenis penutupan vegetasi pohon secara detail. Namun dati saluran hasil transfonnasi tersebut dapat membedakan penutupan laban vegetasi dan penutupan laban non vegetasi. Klaster akhir kelas penutupan vegetasi spesies pohon dari klasifikasi tidak terbimbing diperoleb adalah sebanyak 26 spesies dari total
Keyword: