Tujuan: Keakuratan estimasi kelembaban tanah merupakan faktor penting dalam memonitor dan manajemen sumber daya air serta mitigasi dampak lingkungan. Pengukuran kelembaban tanah secara in-situ terbatas oleh biaya dan cakupan spasial yang rendah. Karenanya, integrasi data iklim dan citra satelit menjadi alternatif yang menarik untuk meningkatkan keakuratan estimasi kelembaban tanah. Penelitian ini mengembangkan model spasial kelembaban tanah dengan menggabungkan data iklim (suhu permukaan tanah dan curah hujan) dan indeks spektral dari citra satelit multi-sensor, termasuk Landsat 8 dan Sentinel-2, serta menggunakan algoritma Random Forest untuk klasifikasi kelembaban tanah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan ini menghasilkan peta kelembaban tanah dengan akurasi Overall Accuracy (OA) sebesar 0.8 dan kappa 0.75 untuk Random Forest, dan akurasi OA sebesar 0.93 dan kappa 0.92 untuk Gradient Boosting. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi data iklim dan citra satelit multi-sensor secara signifikan meningkatkan akurasi prediksi kelembaban tanah, memberikan manfaat signifikan bagi perencanaan dan pengelolaan lahan.
Copyrights © 2025