abstrak pemodelan kelembapan tanah untuk … · solusinya adalah menggunakan teknologi penginderaan...
TRANSCRIPT
i
ABSTRAK
PEMODELAN KELEMBAPAN TANAH UNTUK ESTIMASI
PRODUKTIVITAS TANAMAN PADI SAWAH IRIGASI
MENGGUNAKAN CITRA RADARSAT-2 QUAD
POLARIMETRIK
Wilayah Studi: Indramayu - Jawa Barat
Oleh
Rian Nurtyawan
NIM: 35113001
(Program Studi Doktor Teknik Geodesi dan Geomatika)
Kelembapan tanah merupakan air cair yang menempati ruang-ruang kosong antara
partikel tanah. Informasi tentang kondisi kelembapan tanah dan distribusinya
sangat penting agar pemerintah dapat merencanakan dan mengelola produksi
tanaman dengan baik. Kelembapan tanah merupakan faktor penting dalam proses
perkembangan tanaman. Kelembapan tanah sulit diukur dalam cakupan yang luas
karena faktor biaya dan waktu. Secara tradisional, model tersebut menggunakan
nilai kelembapan tanah rata-rata pada daerah yang luas. Namun dengan
berkembangnya teknologi, pemodelan berbasis citra satelit dengan menggunakan
satuan spasial (per piksel) dapat memperkirakan kelembapan tanah secara akurat.
Pemantauan objek lahan pertanian dengan teknik penginderaan jauh telah banyak
dilakukan di banyak negara. Namun, kondisi tutupan awan dan curah hujan selama
musim pertumbuhan padi menjadi salah satu kendala pada sistem penginderaan
jauh optik. Solusinya adalah menggunakan teknologi penginderaan jauh radar yang
dapat merekam tanpa dipengaruhi oleh kondisi cuaca baik siang maupun malam.
Saat ini, sudah berkembang pesat sistem satelit radar dengan dengan periode
perekaman yang cepat untuk aplikasi pertanian seperti satelit ERS, Envisat (Eropa)
Radarsat 1,2 (Kanada) dan ALOS PALSAR 1,2 (Jepang). Citra radar memberikan
resolusi spasial yang bervariasi dari 10 sampai 1000 m dengan lebar cakupan 50-
500 km.
Sinyal hambur radar (backscatter) di atas permukaan tanah terbuka (bare soil)
dipengaruhi oleh karakteristik permukaan yaitu kelembapan tanah, kekasaran
permukaan dan konstanta dielektrik. Kelembapan tanah, kekasaran permukaan
tanah dan sifat dielektrik merupakan parameter tanah yang saling mempengaruhi.
Permukaan sangat halus memantulkan semua energi dalam arah spekular dan tidak
ada sinyal hamburan kembali ke antena, sedangkan permukaan yang sangat kasar
gelombang berdifusi ke semua arah. Selain itu, sinyal radar tergantung juga pada
parameter radar seperti polarisasi, sudut datang dan panjang gelombang.
ii
Nilai kekasaran permukaan tanah (Hrms) diekstraksi dengan menggunakan
Modifikasi Model Campbell dan Shepard (MMCS). MMCS dikembangkan untuk
menghasilkan kekasaran permukaan untuk kondisi tahap tanam awal yang
heterogen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model MMCS dapat
meningkatkan keakuratan nilai model kekasaran permukaan sebesar 34,62%.
Kekasaran permukaan hasil dari MMCS di kalibrasi menggunakan model yang
dibentuk dari hasil korelasi antara kekasaran permukaan MMCS dan hasil
pengukuran lapangan.
Nilai konstanta dielektrik (r) diekstraksi dengan menggunakan model dPSAR menggunakan band C. Nilai Kelembapan tanah (Mv) dihitung dari parameter
konfigurasi citra Radarsat-2 dan koefisien sinyal hambur menggunakan model yang
dikembangkan berdasarkan korelasi antara konstanta dielektrik (r) dengan
menggunakan pendekatan model dPSAR dan Kelembapan tanah (Mv) survei
lapangan. Koefisien determinasi R2 dan RMSE untuk bulan Juni-Agustus 2014
sebesar 0,52 dan 9,4, sedangkan bulan September - Oktober 2014 adalah 0,60 dan
7,3. Nilai Mv model untuk bulan Juni-Agustus umumnya sesuai dengan kondisi
Kelembapan tanah (Mv) di lapangan. Pada bulan September dan Oktober 2014,
Kelembapan tanah (Mv) dibawah nilai hasil Kelembapan tanah lapangan, kondisi
ini karena pengaruh kanopi tanaman padi. Dengan adanya kanopi padi, tanah
terlindung dan dengan demikian Kelembapan yang diperoleh kurang dari jumlah
sebenarnya.
Nilai produktivitas tanaman padi diekstraksi dengan menggunakan model yang
dibangun berdasarkan korelasi secara linier antara nilai kelembapan tanah terhadap
nilai produktivitas tanaman padi dengan nilai koefisien determinasi R2= 0,60. Dari
enam kecamatan yang dilakukan validasi, Kecamatan Cikedung mempunyai nilai
penyimpangan produktivitas paling tinggi. Kondisi ini dikarenakan kerentanan
produksi padi sawah akibat perubahan iklim di wilayah Pantai Utara, Jawa Barat.
Kata Kunci: Penginderaan jauh radar, kekasaran permukaan, model kelembapan
tanah, radar polarimetrik, estimasi produktivitas tanaman padi
iii
ABSTRACT
MODELING OF SOIL MOISTURE FOR ESTIMATING PADDY
CROP PRODUCTIVITY OF IRRIGATED RICE FIELD USING
RADARSAT-2 QUAD POLARIMETRIC IMAGE
Study area: Indramayu - Jawa Barat
By
Rian Nurtyawan
NIM: 35113001
(Doctoral Study Program in Geodesy and Geomatics Engineering)
Soil moisture is liquid water that occupies the empty spaces between soil particles.
The information about the soil moisture conditions and the distribution is essential
in order that the government can contrive and manage the production of the crop
well. Soil moisture is necessary factor in the of plant growth process. Soil moisture
is difficult to measure in a wide coverage by reason of cost and time factors.
Traditionally, the model uses average soil moisture values on large areas.
Nevertheless, as technology develops, satellite image-based modeling using spatial
units (per pixel) can estimate the soil moisture accurately.
Monitoring object of agricultural land using remote radar sensing techniques has
been widely applied in many countries. Nonetheless, the conditions of cloud cover
and rainfall during the rice growing season become one of the obstacles on the
optical remote sensing systems. The solution is utilizing remote radar sensing
technology that can record without being affected by weather conditions both day
and night. Nowadays, the satellite radar system with rapid recording periods for
agricultural applications has grown such as satellite ERS, Envisat (Europe)
Radarsat 1,2 (Canada) and ALOS PALSAR 1,2 (Japan). Radar images provide the
spatial resolution which varies from 10 to 1000 meters with a wide coverage of 50-
500 km.
The signal radar scatter (backscatter) above the open soil surface (bare soil) is
affected by the surface characteristics they are soil moisture, surface roughness
and dielectric constant. Soil moisture, surface roughness and characteristics of
dielectric are soil parameters that interplay. The most refined surface reflects all
of the energy in a specular direction and there is no signal scattering back to the
antenna, whereas the very rough surface of the wave diffuses in all directions.
Furthemore, the radar signals also depend on radar parameters such as
polarization, angle of incidence and wavelength.
The values of surface roughness (Hrms) are derived using Campbell and Shepard
models modification. The model (MMCS) was developed to produce surface
iv
roughness for heterogeneous initial plant stage conditions. The results showed that
MMCS model can improve the accuracy of surface roughness model value amount
31.25%. The surface roughness of MMCS results in calibration using a model
formed from the correlation between MMCS surface roughness and field
measurement results.
The value of the dielectric constant (r) is derived using the dPSAR model. The MV value is calculated from the RAdarsat-2 image configuration parameter and the
scatter signal coefficient using a model developed based on the correlation between
the dielectric constants using the dPSAR model approach and the soil moisture
(Mv) field survey. The determination coefficients of R2 and RMSE for June –August
is 0,52 and 9,4 while September - October 2014 is 0.60 and 7.3. The Mv model
values for June and October generally accord to Mv conditions in the field, while
in August and September underestimate. In June, the area was wet hence the
contribution of the scatter signal was reduced due to the attenuation of the water
cover in the period before the planting period. In August and September, Mv
underestimate by taking into consideration the fact that the influence of mature rice
plants or harvest periods. With the paddy canopy, the soil is shielded accordingly
the moisture obtained is less than the actual amount.
The value of rice plant productivity was extracted using a model built on linear
correlation between the values of soil moisture and the value of rice crop
productivity with coefficient of determination R2=0,60. The District of Cikedung
has the highest value of productivity deviation. This condition is caused by the
vulnerability of rice production due to the climate change in North Beach, West
Java.
Keywords: Remote sensing of radar, surface roughness, soil moisture model, rice
plant, polarimetric radar, productivity estimation of paddy crop.