BKG

Hadi, Amrita Rizki (2018) Pendugaan Cadangan Karbon Berdasarkan Indeks Vegetasi. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Indonesian Abstract

Cadangan karbon berkaitan erat dengan biomassa tanaman. Pengukuran biomassa tanaman dapat dilakukan dengan 2 cara, yaitu tanpa melakukan perusakan (non destruktif) dan melakukan perusakan (destruktif). Teknologi penginderaan jauh yang sedang berkembang dapat digunakan sebagai salah satu metode untuk mengetahui biomassa tanaman sehingga dapat digunakan untuk estimasi cadangan karbon karena unggul dari segi cakupan areal luas dan biaya yang lebih murah jika dibandingkan melalui survei lapangan. Tujuan dari penelitian ini antara lain untuk mengetahui estimasi cadangan karbon pada tahun 2017 di UB Forest dan sekitarnya dengan penginderaan jauh, serta mengetahui model transformasi indeks vegetasi yang paling sesuai dan mengetahui validasi indeks vegetasi dalam pendugaan cadangan karbon di DAS Kalisari. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah: Citra Landsat 8 OLI tahun 2017 di wilayah UB Forest (Path/Row : 118/65) tanggal perekaman 5 Juli 2017, data cadangan karbon di UB Forest dari penelitian Ulfah (2018) dan Qur’ana (2018) pengukuran Bulan Agustus 2017 sampai April 2018, peta penggunaan lahan, dan data sekunder untuk validasi. Peralatan untuk menganalisis data permodelan spasial mencakup unit Hardware komputer beserta Software Microsoft Office, ArcGIS 10.3, ENVI 5.3, dan SPSS untuk analisis data. Penelitian ini menggunakan beberapa indeks vegetasi, yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Simple Ratio (SR), Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI), Transformed Difference Vegeation Index (TDVI), Perpendicular Vegetation Index (PVI), Visible Atmospherically Resistant Index (VARI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), dan Optimized Soil Adjusted Vegetation Index (OSAVI). SR berkorelasi paling baik dibandingkan dengan transformasi indeks vegatasi lainnya dengan koefisien korelasi R = 0,72 dan koefisien determinasi R2 = 0,52. Persamaan regresi yang dihasilkan adalah Y = 10,89 x – 8,19 dimana Y adalah cadangan karbon dan x adalah indeks vegetasi yang dihasilkan dari transformasi SR. Hasil uji t dua sampel berpasangan antara data cadangan karbon validasi dan estimasi cadangan karbon dari persamaan regresi dapat digunakan untuk mengestimasi cadangan karbon di DAS Kalisari karena T hitung < T tabel dengan signifikan yaitu 0,00 lebih kecil dari taraf 0,05 yang berarti bahwa estimasi cadangan karbon dengan model transformasi SR tidak berbeda nyata dengan pengukuran cadangan karbon lapangan.i

English Abstract

Carbon stocks are closely related to plant biomass. Plant biomass measurement can be done in 2 ways, non destructive and destructive. The developing remote sensing technology can be used as one method to determine plant biomass so that it can be used to estimate carbon stocks because it is superior in terms of wide area coverage and cheaper costs compared to field surveys. The objectives of this study are to find out the estimated carbon stock in 2017 at UB Forest and its surroundings with remote sensing, and to find out the best transformation vegetation index and to find out the validation of the vegetation index in estimating carbon stocks in the Kalisari watershed. The materials used in this study are: 2017 OLI Landsat Imagery in UB Forest area (Path / Row: 118/65) July 5, 2017 recording date, carbon stock data in UB Forest from Ulfah (2018) and Qur'ana research ( 2018) measurements from August 2017 to April 2018., land use maps, and secondary data for validation. Tools for analyzing spatial modeling data include computer hardware units along with Microsoft Office software, ArcGIS 10.3, ENVI 5.3, and SPSS for data analysis. This study uses several indices, which are Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Simple Ratio (SR), Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI), Transformed Difference Vegeation Index (TDVI), Perpendicular Vegetation Index (PVI), Visible Atmospherically Resistant Index (VARI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), and Optimized Soil Adjusted Vegetation Index (OSAVI). SR was best correlates compared to other vegation index transformations with correlation coefficient R = 0.72 and determination coefficient R2 = 0.52. The resulting regression equation is Y = 10.89 x - 8.19 where Y is the carbon stocks and x is the vegetation index resulting from SR transformation. The results of t-test of two paired samples between carbon stock data validation and estimation of carbon stocks from the regression equation can be used to estimate carbon stocks in the Kalisari watershed because T counts <T table with a significance of 0.00 less than the level of 0.05 which means that the estimation Carbon stock with the SR transformation model is not significantly different from the measurement of field carbon stocks.

Other Language Abstract

UNSPECIFIED

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/FP/2018/974/051901387
Subjects: 600 Technology (Applied sciences) > 634 Orchards, fruits, forestry > 634.9 Forestry > 634.92 Forest management
Divisions: Fakultas Pertanian > Ilmu Tanah
Depositing User: Nur Cholis
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/165279
Text
Amrita Rizki Hadi.pdf
Restricted to Repository staff only

Download

Actions (login required)

View Item View Item