PENGGUNAAN TRANSFORMASI NDVI (NORMALIZED DEFFERENCE VEGETATION INDEX) UNTUK IDENTIFIKASI SUHU PERMUKAAN LAHAN PADA CITRA SATELIT LANDSAT TM ”STUDI KASUS DI SUB DAS CISANGKUY KABUPATEN BANDUNG” - Ade Retno Sujani; Dwi Rustam Kendarto (Teknotan: Jurnal Industri Teknologi Pertanian, 2008)
Informasi suhu sangat penting bagi para perencana wilayah dalam menganalisis potensi ketersediaan air, perencanaan kalender tanam, kekeringan dan sebagainya. Informasi suhu permukaan sering kali masih berupa data titik, artinya informasi tersebut diperoleh pada suatu stasiun (satu lokasi) yang mewakili suatu wilayah. Informasi suhu secara spasial sering kali juga diturunkan dari informasi titik (data stasiun) dengan model interpolasi menjadi kontur suhu. Padahal informasi suhu adalah informasi spasial yang secara dinamik setiap lokasi mempunyai nilai yang mencerminkan nilai temparetur lokasi tersebut. Namun jika pemetaan secara langsung itu dilakukan akan membutuhkan waktu dan biaya yang sangat besar. Oleh sebab itu perlu kiranya dicari suatu metode yang memungkinkan dapat menggambarkan distribusi suhu yang handal dengan efisien. Penginderaan jauh sebagai suatu ilmu yang dapat menggambarkan informasi kebumian secara baik memungkinkan digunakan sebagai suatu metode pemetaan distribusi suhu permukaan.Perkembangan penginderaan jauh dan teknologi satelit memungkinkan memperoleh informasi yang handal dalam memetakan suatu informasi. Informasi suhu permukaan merupakan salah satu hasil interaksi antara intensitas sinar matahari dengan karakteristik lahan. Interaksi intensitas sinar matahari dan karakteristik lahan digunakan sebagai metode untuk identifikasi suhu permukaan. Identifikasi informasi karakteristik lahan yang handal dalam remote sensing adalah penggunaan transformasi NDVI (Normalized Vegetation Index). Oleh sebab itu dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan NDVI untuk indentifikasi suhu permukaan. Hasil NDVI dikonversi menjadi suhu permukaan. Analisis kesalahan digunakan untuk menguji kehandalan metode ini melalui data lapangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa NDVI mampu digunakan sebagai cara untuk identifikasi suhu permukaan. Kesalahan yang terjadi antara suhu permukaan hasil NDVI dengan data lapangan adalah 1,76. Kata kunci : Suhu permukaan, Penginderaan jauh, Citra Satelit Landsat TM, NDVI (Normalized Defference Vigetation Index)