Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Perkembangan teknologi penginderaan jauh saat ini telah banyak dimanfaatkan untuk pemantauan masa tanam padi dengan menggunakan citra MODIS secara temporal dan indeks vegetasi. Tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk melakukan pemantauan masa tanam padi dan estimasi produksi padi tahun 2014 - 2016 di Kabupaten Pandeglang dan Kabupaten Lebak yang merupakan lumbung padi Provinsi Banten. Dalam penelitian ini digunakan indeks vegetasi OSAVI yang mengikutsertakan faktor koreksi dan memberikan variasi tanah lebih besar untuk tutupan vegetasi yang kerapatannya tidak tinggi. MODIS OSAVI yang sudah diklasifikasi kemudian dilakukan analisis regresi untuk mengidentifikasi kelas yang mewakili pola fenologi padi. Pola fenologi padi menunjukkan waktu tanam, dan waktu panen sehingga pola masa tanam padi dapat diketahui. Dari empat kelas yang menunjukkan tutupan lahan sawah, terdapat dua kelas yang menunjukkan dua kali panen dalam satu tahun dan tiga kali panen dalam satu tahun. Hasil perhitungan diperoleh estimasi luas panen sebesar 46.082,25 ha dan estimasi produksi padi sebesar 795.143,5 ton. Perhitungan ini telah divalidasi dengan data BPS dan memiliki tingkat kesalahan sebesar 33,8% untuk estimasi luas panen dan 35,6% untuk estimasi produksi padi. Besarnya standar eror estimasi ini dikarenakan resolusi spasial MODIS 1 pikselnya sebesar 250m x 250m. Sehingga lahan sawah yang memiliki luas kurang dari 250m x 250m akan terindentifikasi sebagai tutupan lahan lain. Pola masa tanam di kedua kabupaten ini telah diuji akurasi dan menghasilkan taraf akurasi keseluruhan sebesar 88,23%.

---

The development of remote sensing technology is now widely used for the monitoring of rice planting period by using MODIS temporal imagery and vegetation index. The purpose of this research was to monitor the rice planting period and estimates of paddy production in 2014 - 2016 in Pandeglang and Lebak which is the granary of Banten province. This research used vegetation index OSAVI involving correction factor and provide greater variations in soil for vegetation cover density is not high. MODIS OSAVI already classified then performed a regression analysis to identify the class that represents rice phenological patterns. Rice phenological patterns indicate the time of planting and harvest time so that the pattern of the rice planting season can be known. Of the four classes showed wetland cover, there are two classes that showed two harvests in one year and three harvests in a year. The results of the calculation, the estimated harvested area of 46.082,25 hectares and paddy production estimate of 795.143,5 tons. This calculation has been validated by the BPS data and has an error rate of 33,8% for the estimation of crop area and 35,6% for estimate for rice production. The magnitude of the estimated standard error caused resolution spatial of MODIS has a pixel of 250m x 250m. So that the wetland has an area less than 250m x 250m will be identified as the other land cover. The planting period pattern in these two regency have tested produce a level of overall accuracy of 88.23%.

Abstrak :
Kabupaten Sragen dan Karanganyar merupakan dua kabupaten penyangga pangan di Provinsi Jawa Tengah dengan produksi padi sawah yang cukup tinggi. Fluktuasi nilai produksi padi selama lima tahun terakhir membuat kondisi produksi tidak menentu dan sulit diprediksi. Pemantauan kondisi padi sawah dan metode untuk menghasilkan estimasi luas panen dalam waktu yang singkat sangat diperlukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efektifitas citra MODIS dengan indeks vegetasi TSAVI dalam mengestimasi luas panen dan produksi padi sawah. Citra MODIS temporal 16 harian dengan indeks vegetasi TSAVI diklasifikasi sesuai dengan bentuk pola dan nilai kehijauannya. MODIS TSAVI yang sudah diklasifikasi dilakukan analisis menggunakan regresi untuk mengetahui pola pertumbuhan tanaman padi sawah. Hasil penelitian menunjukkan distribusi spasial dan pola masa tanam tanaman padi sawah di Kabupaten Sragen dan Karanganyar memiliki pergerakan waktu tanam mengikuti aliran irigasi. Estimasi luas panen padi dari citra MODIS TSAVI temporal menghasilkan area seluas 87.227 hektar, atau sebesar 61,42% dari luas total panen eksisting. Kesalahan sebesar 38,58% dalam estimasi luas panen ini disebabkan resolusi spasial citra MODIS yang hanya bisa mencakup 250m x 250m atau sekitar 6,25 hektar di setiap pikselnya. Sehingga sawah yang luasnya kurang dari 6,25 hektar tidak dapat terdeteksi. Selain itu, gap yang diakibatkan oleh mosaic antar scene citra MODIS juga memperbesar standar eror dalam penelitian ini.

---

Sragen and Karanganyar are the two districts in Central Java that produce a high volume of paddy. The production of paddy in the last five years has been fluctuating, it makes the production of paddy inconsistent and difficult to predict. Monitoring the condition of paddy fields and and find a method to estimate the width of paddy production and harvested area in a short period of time is needed. This research aims to determine the effectiveness of MODIS imagery with TSAVI vegetation index in estimating harvest area and production of paddy. MODIS temporal imagery with TSAVI are classified by temporal pattern and greenness value. The classified MODIS TSAVI analyzed using multiple linear regression to determine the growth pattern of paddies. The results of this research shows the spatial distribution and planting pattern of the rice paddy in Sragen and Karanganyar are following the movement of irrigation flow. The width of harvest from MODIS TSAVI temporal imagery is estimated to produce about 87.227 hectares, or 61.42% from the existing harvest. A fault of 38,58% in estimating the width of harvest is due to the spatial resolution of MODIS imagery that could only covers 250m x 250m or about 6.25 hectares in each pixel. As the result, the rice paddies fields which have area less than 6.25 hectares can‟t be detected. Moreover, the gap caused by inter-scene mosaic MODIS imagery also increases an error in this research.