Pedoman Ujicoba Penggunaan Indeks Vegetasi

Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) untuk Pemantauan Keberhasilan Pelaksanaan Reklamasi dan Pascatambang pada Kegiatan Usaha Pertambangan Mineral dan Batubara

 

 

A.    Definisi indeks vegetasi NDVI

NDVI atau Normalized Difference Vegetation Index adalah indikator tingkat kepadatan, tingkat kehijauan serta kondisi dari vegetasi suatu wilayah. Indikator ini dipengaruhi oleh tutupan tanah oleh vegetasi, kerapatan hingga tingkat kehijauan suatu vegetasi. Ini menunjukkan kapasitas fotosintesis dari vegetasi yang menutupi permukaan tanah. Indeks vegetasi merupakan kombinasi matematis antara band merah dan band NIR (Near-Infrared Radiation) yang telah lama digunakan sebagai indikator keberadaan dan kondisi vegetasi (Lillesand dan Kiefer, 1997).

Nilai dari NDVI dapat dikalkulasikan dengan menggunakan gelombang cahaya pada kanal merah dan Near Infrared (NIR) dari citra multispektral.

dengan:

(rNIR+rRED)

 

rNIR : radiasi gelombang cahaya Near Infrared (NIR) rRed : radiasi gelombang cahaya merah

Perhitungan NDVI menghasilkan angka yang berkisar dari minus satu (-1) hingga plus satu (+1),

• nilai NDVI negatif mendekati -1, menunjukkan daerah bukan/tidak terdapat vegetasi, yaitu merupakan nilai dari badan air seperti sungai, saluran air, danau, serta genangan air
• nilai NDVI mendekati nol, menunjukkan tidak ada daun hijau (vegetasi).
• nilai NDVI Nol berarti tidak ada vegetasi
• nilai NDVI mendekati +1 (0,8 – 0,9) menunjukkan kepadatan tertinggi daun

 

B.    Pengolahan citra resolusi menengah yang              tersedia bebas untuk perhitungan indeks vegetasi NDVI

Beberapa citra resolusi menengah yang tersedia bebas untuk diakses publik adalah citra Landsat-8 dan Sentinel-2.

 

1.     Citra satelit Landsat-8

Salah satu sumber citra resolusi menengah (15-30 m) adalah citra Landsat-8 yang disediakan oleh NASA dan US Geological Survey. Prinsip dan tahapan kegiatan pengolahan data citra Landsat-8 dalam rangka perhitungan indeks vegetasi NDVI adalah sebagai berikut.

1. data yang digunakan dan disampaikan paling kurang adalah citra satelit Landsat-8, dengan umur citra kurang dari 6 (enam) bulan, dengan tutupan awan 0 % pada area of interest (AOI);
2. tidak diperkenankan melakukan cloud masking pada citra yang disampaikan
3. data citra yang disampaikan telah melalui pahap pengolahan data citra meliputi:
4. koreksi radiometrik untuk perbaikan akibat distorsi radiometrik yang disebabkan oleh posisi matahari; dan
5. cropping citra yaitu pemotongan citra pada area/lokasi tertentu atau
6. Indeks vegetasi NDVI pada citra Landsat-8 dihitung menggunakan formula sebagai berikut:

dimana:

𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸𝐷

 

NIR = kanal band 5 pada Landsat-8 RED = kanal band 4 pada Landsat-8

Perhitungan NDVI untuk piksel selalu menghasilkan angka yang berkisar dari minus satu (-1) hingga plus satu (+1). Nol berarti tidak ada vegetasi dan mendekati +1 (0,8 – 0,9) menunjukkan kepadatan tertinggi daun hijau (NASA, 2000).

 

2.     Citra satelit Sentinel-2

Data Sentinel-2 terdiri dari 13 band spektral yang dapat digunakan dalam analisis vegetasi, meliputi:

1. band dengan resolusi pixel 10 m sebanyak 4 band (B2-blue, B3-green, B4-red, B8-NIR),
2. band dengan resolusi piksel 20 m sebanyak 6 band (B5-Vegetation Red Edge, B6-Vegetation Red Edge, B7-Vegetation Red Edge, B8A- Vegetation Red Edge, B11-SWIR, B12-SWIR) dan
3. band dengan resolusi piksel 60 m sebanyak 3 band (B1-Coastal Aerosol, B9-Water Vapour, B10-SWIR Cirrus).

Satelit ini merupakan satelit resolusi menengah dengan resolusi temporal 10 hari untuk satu satelit atau 5 hari dengan dua satelit (ESA, 2015).

 

Proses pengolahan data citra satelit Sentinel-2 melalui beberapa tahapan yakni:

1. koreksi radiometrik, dilakukan untuk mereduksi distorsi atmosferik seperti adanya hamburan maupun pantulan oleh gas-gas di atmosfer (Padró et al., 2017),
2. koreksi atmosferik, dilakukan dengan melihat nilai minimum pada tiap band (dark substrat) dan menggunakan nilai tersebut sebagai nilai offset akibat pengaruh atmosfer (Fibriawati, 2016). dan
3. perhitungan indeks

 

Indeks vegetasi NDVI pada citra Sentinel-2 dihitung menggunakan formula sebagai berikut (Lillesand et al., 2015).

 

 

Keterangan:

ρnir          : nilai reflektan band NIR

ρred        : nilai reflektan band RED

 

Nilai indeks yang dihasilkan oleh NDVI berkisar dari nilai -1 (bukan vegetasi) sampai 1 (vegetasi). Beberapa hasil penelitian mengungkapkan bahwa nilai indeks NDVI <0.3 dapat menunjukkan kondisi vegetasi yang jarang (rendah) dan nilai >0.6 menunjukkan vegetasi cukup rapat (tinggi) (Dasuka et al., 2016; Zaitunah et al., 2018; Solihin dan Putri, 2021).

 

1. Pengolahan citra resolusi menengah deret waktu (time series) untuk perhitungan indeks vegetasi NDVI dengan menggunakan platform Google Earth Engine

Google Earth Engine (GEE) merupakan platform geospasial dataset yang dapat mengkombinasikan algoritma pemrograman tertentu dengan database time series layanan citra satelit yang dapat diakses publik. Google Earth Engine merupakan platform open source yang menerapkan aplikasi penginderaan jauh berbasis komputasi cloud yang dirancang untuk memungkinkan studi penginderaan jauh dalam skala waktu lama dan luasan spasial yang besar.

GEE dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan pengawasan internal perusahaan pertambangan dalam pemantauan kerapatan dan/atau kesehatan vegetasi Reklamasi lahan bekas tambang.

Alur kerja penggunaan GEE untuk pemantauan nilai indeks vegetasi NDVI area Reklamasi lahan bekas tambang dapat dilakukan dengan mengikuti tahapan kegiatan sebagaimana dijelaskan pada Gambar 2.

 

Gambar 2. Alur kerja penggunaan GEE untuk pemantauan nilai indeks vegetasi NDVI area Reklamasi

Keterangan:

1. Penentuan jenis citra satelit yang digunakan, antara lain: “Landsat Surface Reflactance Tier 1” pada platform Google Earth Engine.
2. Penggunaan algoritma “masking” untuk meminimalkan tutupan awan dan

bayangan pada platform Google Earth Engine.

1. penggunaan data citra drone tahun terpilih pada aplikasi ArcGIS.
2. penentuan titik sampling area Reklamasi tahun terpilih.
3. Penggunaan algoritma untuk menghitung indeks vegetasi NDVI pada sampling area Reklamasi terpilih menggunakan platform Google Earth Engine.
4. Pembuatan grafik deret waktu (time series) nilai indeks vegetasi NDVI rentang tahun terpilih pada platform Google Earth Engine.

 

D. Penentuan nilai rentang indeks vegetasi NDVI

Nilai indeks vegetasi NDVI berkisar dari nilai -1 (bukan vegetasi) sampai 1 (vegetasi). Nilai indeks vegetasi yang dihasilkan dari formulasi NDVI perlu dibuat dalam pembagian klasifikasi untuk mengetahui kondisi vegetasi (tingkat kerapatan dan kehijauan) pada rentang nilai yang ada.

Beberapa klasifikasi/rentang nilai dengan beberapa pendekatan yang dapat digunakan adalah sebagai berikut.

1. Klasifikasi/rentang nilai indeks NDVI yang diinterpretasikan sebagai tingkat kerapatan vegetasi dengan klasifikasi nilai indeks vegetasi NDVI sebagaimana dijelaskan pada Tabel 2.

 

Tabel 2. Klasifikasi/rentang nilai indeks vegetasi NDVI berdasarkan kelas kerapatan vegetasi

Kode	Indeks	Kelas
1	-1 – 0,1	Tidak Bervegetasi
2	0,1 – 0,3	Vegetasi Rendah
3	0,3 – 0,5	Vegetasi Agak Rendah
4	0,5 – 0,6	Vegetasi Sedang
5	0,6 – 0,7	Vegetasi Cukup Tinggi
6	0,7 – 0,9	Vegetasi Tinggi
7	0,9 – 1	Vegetasi Sangat Tinggi

Sumber: Modifikasi (Vision of Technology, 2009), dalam Nursaputra M, et.al. 2021

2. Klasifikasi/rentang nilai indeks NDVI yang diinterpretasikan sebagai tingkat kesehatan tanaman reklamasi dengan klasifikasi nilai indeks NDVI sebagaimana dijelaskan pada Tabel 3.

Tabel 3. Klasifikasi/rentang nilai indeks vegetasi NDVI berdasarkan kelas kesehatan vegetasi

Indikasi	Index Vegetasi
Non Bervegetasi	<0
Vegetasi Tidak Sehat (Unhealty Vegetation)	0,01 – 0,33
Vegetasi Sehat (Healthy Vegetation)	0,33 – 0,66
Vegetasi Sangat Sehat (Very Healthy Vegetation)	≥ 0,66

Sumber: Rosle R, Che’Ya N, Roslin N, Halip R, and Ismail M 2019, dalam Juanda, Endy T. 2021

Pemegang Kontrak Karya, PKP2B, Izin Usaha Pertambangan, Izin Usaha Pertambangan Khusus, dan IUPK sebagai Kelanjutan Operasi Kontrak/Perjanjian dapat menyusun sendiri rentang nilai indeks vegetasi NDVI dengan mempertimbangkan hal-hal sebagai berikut:

1. nilai indeks vegetasi NDVI awal sebelum area Reklamasi terganggu;
2. nilai indeks vegetasi NDVI hutan alami sekitar (primer atau sekunder); dan/atau
3. nilai indeks vegetasi NDVI area Reklamasi yang sudah mencapai tingkat keberhasilan Reklamasi 100%.

 

E.   Penyajian data indeks vegetasi NDVI dalam rangka pemantauan keberhasilan pelaksanaan Reklamasi

Data indeks vegetasi NDVI didokumentasikan dalam bentuk basisdata numerik dan spasial yang dapat diolah lebih lanjut untuk menyajikan informasi tematik dari beberapa komponen data sebagai berikut:

1. nama boundary area Reklamasi;
2. tahun penanaman Reklamasi;
3. nilai minimum indeks vegetasi NDVI;
4. nilai maksimum indeks vegetasi NDVI;
5. nilai rata-rata indeks vegetasi NDVI;
6. standar deviasi indeks vegetasi NDVI; dan
7. klasifikasi indeks vegetasi NDVI (tingkat kerapatan dan kehijauan).

 

Pemegang Kontrak Karya, PKP2B, Izin Usaha Pertambangan, Izin Usaha Pertambangan Khusus, dan IUPK sebagai Kelanjutan Operasi Kontrak/Perjanjian menggunakan indeks vegetasi NDVI dalam rangka pemantauan semesteran atau tahunan untuk melihat kerapatan dan kehijauan vegetasi Reklamasi guna mendukung pencapaian tingkat keberhasilan Reklamasi 100%. Dalam hal ditemukan area-area Reklamasi dengan indeks vegetasi NDVI yang masih rendah dalam periode tertentu, perlu disusun upaya perbaikan berupa perawatan dan pemeliharaan lebih lanjut.