Kombinasi Indeks Citra untuk Analisis Lahan Terbangun dan Vegetasi Perkotaan

Lahan terbangun di perkotaan dan area vegetasi menjadi hal yang sangat menarik untuk dikaji. Apalagi dinamika penggunaan lahan di perkotaan yang sangat cepat berubah. Berbagai metode dikembangkan untuk ekstraksi lahan terbangun di perkotaan, mulai dari klasifikasi multispektral, object based approach, hingga penelitian berbasis indeks. NDBI menjadi salah satu indeks pioner untuk ekstraksi lahan terbangun perkotaan dengan menggunakan saluran SWIR. Pengembangan indeks lahan terbangun ini masih perlu dikembangan untuk citra yang tidak mempunyai panjang gelombang SWIR. Tujuan penelitian ini adalah merumuskan kombinasi saluran terbaik dalam ekstraksi lahan terbangun dan area vegetasi serta menghitung kepadatan bangunan dan kerapatan vegetasi berbasis indeks. Penelitian ini menggunakan Citra Worldview-2 yang diperoleh dari Digital Globe Foundation untuk ekstraksi lahan terbangun dan kerapatan vegetasi. Normalized difference index digunakan sebagai formula dalam pembuatan indeks. Pemanfaatan semua saluran spektral dalam citra Worldview-2 digunakan untuk ekstraksi lahan terbangun dan kepadatan bangunan di perkotaan dengan PCA sebagai metode untuk penggabungan delapan saluran dalam Worldview-2. Saluran NIR 1 dan NIR 2 yang digabungkan dengan Saluran Merah menjadi pilihan untuk ekstraksi vegetasi. Proses trial dan error mewarnai pemilihan kombinasi saluran yang digunakan dan treshold yang digunakan untuk analisis biner dalam membedakan lahan terbangun dan non lahan terbangun serta area vegetasi dan area non vegetasi. Pemanfaatan unique identification (UID) digunakan untuk pembuatan grid berbasis raster dalam perhitungan kepadatan bangunan dan kerapatan vegetasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa indeks yang dibangun dengan PC2 dan NIR 1 serta PC2 dan NIR 2 mempunyai akurasi tinggi yaitu 94,43% untuk bangunan dan kombinasi indeks dari NIR1_Red mempunyai akurasi optimal yaitu 99,51% dan NIR2_Red mempunyai akurasi 92,87 untuk ekstraksi data vegetasi. Urban phenomenon becomes a very interesting thing to be studied. The urban land use, land conversion, urban green space, are rapidly changing. Various methods were developed for urban built-up data extraction, such as multispectral classification, object-based approach, and index-based research. NDBI became one of pioneer indices for urban-built urban land extraction using SWIR band. The development of this built-up index is still required for images that do not have SWIR wavelengths. The study objectives were to select the best methods for built-up land and vegetation extraction and to calculate building density and