Analisis Sebaran Tingkat Kelembapan Tanah terhadap Lahan Sawah di Kabupaten Pati Menggunakan Citra Landsat 8 dan 9

Main Article Content

Izzah Zakiyatur Rahmah
Yudo Prasetyo
Nurhadi Bashit

Abstract

Informasi kelembapan tanah sangat penting karena berkaitan dengan optimalisasi penggunaan lahan sawah yang dapat berdampak pada aktivitas bercocok tanam. Lahan sawah Kabupaten Pati tersebar pada wilayah dataran tinggi, dataran rendah, dan daerah dekat dengan pesisir yang menunjukkan tingkat kelembapan tanah berbeda-beda. Tujuan penelitian ini adalah melihat sejauh mana identifikasi kelembapan tanah menggunakan citra dan bagaimana sebaran kelembapan tanah pada lahan sawah di Kabupaten Pati. Pendugaan kondisi kelembapan tanah menggunakan algoritma Normalized Difference Moisture Index (NDMI) dengan memanfaatkan gelombang NIR (Near Infrared) dan SWIR (Shortwave Infrared). Hasil pengolahan citra menunjukkan tingkat kelembapan tanah di Kabupaten Pati selalu kering di Pati bagian selatan pada musim kemarau di mana sesuai dengan faktor yang memengaruhi yaitu jarak dari sungai serta curah hujan yang ada. Dilakukan validasi lapangan dengan hygrometer sebanyak 83 dari 84 titik sesuai dengan kondisi kelembapan tanah sebenarnya. Hasil regresi linier sederhana diperoleh koefisien determinasi (Multiple R-Squared) sebesar 72%, sehingga algoritma NDMI dapat digunakan mendeteksi kelembapan tanah dalam lahan sawah. Perlu diperhatikan tekait waktu penelitian tidak hanya pada musim kemarau saja dan menyesuaikan kalender tanam pada lahan sawah.

Article Details

Section
Articles

References

Achmad E., Hamzah, H., Albayudi, A., & Bima, B. (2019). Indeks Kelembapan Tanah Nasional Bukit Tiga Puluh Menggunakan Citra Satelit Landsat 8. Journal Badan Informasi Geospasial

Aggarwal, C. C. (2015). Data Mining. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-14142-8

Berca, M., & Horoias, R. (2022). NDMI Use In Recognition of Water Stress Issues, Related to Winter Wheat Yields in Southern Romania. Scientific Papers: Management, Economic Engineering in Agriculture & Rural Development, 22(2).

Bidgoli, R. D., Koohbanani, H., Keshavarzi, A., & Kumar, V. (2020). Measurement and zonation of soil surface moisture in arid and semi-arid regions using Landsat 8 images. Arabian Journal of Geosciences, 13(17), 826. https://doi.org/10.1007/s12517-020-05837-2

Cahyono, B. E., Putri, P. O., Subekti, A., Nugroho, A. T., & Nishi, K. (2022). Analysis of soil moisture as an indicator of land quality using vegetation index (SAVI and NDMI) retrieved from remote sensing data in Jember - Indonesia. AIP Conference Proceedings, 2391. https://doi.org/10.1063/5.0078761

Kurniawan, R. (2016). Analisis Regresi. Prenada Media. https://books.google.co.id/books?id=KcY-DwAAQBAJ

Lobell, D. B., & Asner, G. P. (2002). Moisture Effects on Soil Reflectance. Soil Science Society of America Journal, 66(3), 722–727. https://doi.org/10.2136/sssaj2002.7220

Mimić, G., Živaljević, B., Blagojević, D., Pejak, B., & Brdar, S. (2022). Quantifying the Effects of Drought Using the Crop Moisture Stress as an Indicator of Maize and Sunflower Yield Reduction in Serbia. Atmosphere, 13(11), 1880. https://doi.org/10.3390/atmos13111880

Nawangwulan, N. H., Sudarsono, B., & Sasmito, B. (2013). Analisis Pengaruh Perubahan Lahan Pertanian terhadap Hasil Produksi Tanaman Pangan di Kabupaten Pati Tahun 2001–2011. Jurnal Geodesi Undip, 2(2).

Ochtyra, A., Marcinkowska-Ochtyra, A., & Raczko, E. (2020). Threshold- and trend-based vegetation change monitoring algorithm based on the inter-annual multi-temporal normalized difference moisture index series: A case study of the Tatra Mountains. Remote Sensing of Environment, 249, 112026. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112026

Sugiyono, D. (2013). Metode penelitian pendidikan pendekatan kuantitatif, kualitatif dan R&D.

Sun, L., Mi, X., Wei, J., Wang, J., Tian, X., Yu, H., & Gan, P. (2017). A cloud detection algorithm-generating method for remote sensing data at visible to short-wave infrared wavelengths. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 124, 70–88. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.12.005

USGS. (2023). Normalized Difference Moisture Index. USGS Science for a Changing World.