Pendugaan Cadangan Karbon pada Perkebunan Tanaman Teh (Ca-Mellia Sinensis) melalui Citra Penginderaan Jauh Alos Avnir-2

https://doi.org/10.22146/mgi.13066

Karen Slamet Hardjo(1*), Projo Danoedoro(2), Zuharnen Zuharnen(3)

(1) Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
(2) Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
(3) Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
(*) Corresponding Author

Abstract


ABSTRAK Pemanasan global menjadi isu terkini dalam perubahan iklim, salah satu penyebabnya adalah pelepasan gas karbondioksida (CO2) ke atmosfer. Tanaman teh menyerap CO2, sehinggga mampu berperan untuk mengurangi emisi karbon. Program clean development mechanism dalam piagam Kyoto, membutuhkan perhitungan cadangan karbon yang akurat dan terkini beserta agihan secara spasial. Tujuan penelitian untuk mengetahui hubungan respon spektral citra ALOS AVNIR-2 dan nilai indeks vegetasi dengan cadangan karbon tanaman teh dan Pendugaan cadangan karbon tanaman teh beserta agihannya pada perkebunan teh PT Pagilaran. Metodenya adalah pengolahan citra digital ALOS AVNIR-2 menggunakan algoritma indeks vegetasi (NDVI, RVI, SAVI, MSAVI-2, ARVI, GEMI), pengukuran sampel cadangan karbon tanaman teh dilapangan menggunakan rumus allometrik, analisis statistik hubungan respon spektral citra dan nilai indeks vegetasi dengan nilai cadangan karbon. Nilai korelasi tertinggi digunakan menghitung dan memetakan agihan cadangan karbon tanaman teh. Hasil penelitian tidak menunjukkan hubungan korelasi yang kuat antara saluran tunggal pada citra ALOS AVNIR-2 dengan cadangan karbon, yaitu nilai korelasi (r) < 0,21. Hasil korelasi nilai indeks vegetasi dengan cadangan karbon tertinggi adalah r = 0,44, diperoleh pada indeks vegetasi RVI (koefisien determinasi/R² = 0,196). Pendugaan cadangan karbon pada perkebunan teh pagilaran sebesar 30.974,5 Ton, dengan agihan urutan terbesar dari afdeling Pagilaran, afdeling Kayulandak dan afdeling Andongsili.

 

ABSTRACT Global warming is an issue of current climate change, one reason is the release of carbon dioxide (CO2) into the atmosphere. Tea plants absorb CO2, so can contribute to reducing carbon emissions. Programs clean development mechanism under the Kyoto charter, requiring the calculation of carbon stocks and their recent and accurate spatial. The aim of research to determine the relationship spectral response AVNIR ALOS-2 and the index vegetation with carbon stocks of tea plants and then estimated of carbon stocks of tea plant and it distributions in PT Pagilaran plantations. The method is digital image processing ALOS AVNIR-2 uses an algorithm vegetation index (NDVI, RVI, SAVI, MSAVI-2, ARVI, GEMI), sample measurements of carbon stocks of tea plants in the field using a formula allometric, statistical analysis-response relationship spectral image and index vegetation with the value of carbon stocks. The highest correlation value is used calculate and mapping the carbon stocks tea plant. Results of the study did not show a strong correlation between a single channel on AVNIR ALOS-2 with carbon stocks, ie the value of the correlation (r) <0.21. The correlation value of index vegetation with the highest carbon stocks are r = 0.44, obtained in the vegetation index RVI (coefficient of determination / R ² = 0.196). Estimation of carbon stocks in the tea plantations Pagilaran of 30,974.5 tons, the largest spread of the sequence is Afdeling Pagilaran, Afdeling Kayulandak, and Afdeling Andongsili.

 


Keywords


ALOS AVNIR-2; cadangan karbon; indeks vegetasi; tanaman teh; AVNIR ALOS-2; carbon stock; vegetation index; tea plants




DOI: https://doi.org/10.22146/mgi.13066

Article Metrics

Abstract views : 413 | views : 380

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Copyright (c) 2016 Majalah Geografi Indonesia

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.


 

Accredited Journal, Based on Decree of the Minister of Research, Technology and Higher Education, Republic of Indonesia Number 30e/KPT/2018

Volume 31 No 2 the Year 2017 for Volume 35 No 2 the Year 2021

ISSN  0215-1790 (print) ISSN 2540-945X  (online)

 

website statistics Statistik MGI