PEMANFAATAN CITRA ALOS AVNIR-2 UNTUK PEMETAAN KERAPATAN VEGETASI MENGGUNAKAN METODE INDEKS VEGETASI NDVI, DVI dan TNDVI

Khotimah, Siti (2015) PEMANFAATAN CITRA ALOS AVNIR-2 UNTUK PEMETAAN KERAPATAN VEGETASI MENGGUNAKAN METODE INDEKS VEGETASI NDVI, DVI dan TNDVI. Skripsi thesis, itn malang.

Text skripsi siti khotimah.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (7MB) | Request a copy

Abstract

Indeks vegetasi, suatu algorithma yang diterapkan terhadap citra (multi saluran) melibatkan beberapa saluran sekaligus untuk menghasilkan citra baru yang lebih representatif dalam menyajikan fenomena vegetasi. Salah satu fenomena vegetasi di Indonesia banyak ditemukan di wilayah kabupaten Way Kanan Provinsi Lampung dengan cakupan luas 3.921,63 km². Sebagian besar kondisi topografi wilayah ini berupa hutan dan perkebunan. Oleh karena itu, pemerintah kabupaten Way Kanan berinisiatif membuat peta kerapatan vegetasi agar mengetahui berapa besar tingkat kerapatan vegetasi yang ada di wilayah kabupaten Way Kanan. Dalam penelitian ini, pembuatan peta kerapatan vegetasi dilakukan dengan memanfaatkan metode penginderaan jauh. Salah satunya adalah metode indeks vegetasi. Data dasar yang digunakan yaitu Citra Satelit ALOS AVNIR-2 yang dimosaik. Selain itu, algorithma NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), DVI (Difference Vegentation Index), dan TNDVI (Transformed Normalized Difference Vegetation Index), dimanfaatkan agar mendapatkan nilai kerapatan vegetasi untuk identifikasi tingkat kerapatan vegetasi beserta luasanya di wilayah kabupaten Way Kanan. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa kabupaten Way Kanan memiliki tingkat kerapatan vegetasi yang variatif yaitu vegetasi sangat rapat, rapat, cukup rapat, rendah dan bukan vegetasi.. Uji ketelitian dari tiga metode klasifikasi berdasarkan titik sampel data dilapangan diperoleh keakurasian klasifikasi NDVI dengan tingkat kepercayaan 80%, DVI sebesar 60% dan TNDVI sebesar 30%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa ketelitian terbaik yang diperoleh dari penelitian ini adalah klasifikasi menggunakan algorithma NDVI dengan tingkat kepercayaan 80%.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	ALOS AVNIR-2, Indeks Vegetasi, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), DVI (Difference Vegentation Index), TNDVI (Transformed Normalized Difference Vegetation Index).
Subjects:	Engineering > Geodesy Engineering
Divisions:	Fakultas teknik Sipil dan Perencanaan > Teknik Geodesi S1 > Teknik Geodesi S1(Skripsi)
Depositing User:	Tasya Debbie Astia
Date Deposited:	11 Feb 2019 05:04
Last Modified:	11 Mar 2019 06:23
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/1391

Actions (login required)

View Item