Agricultural drought assessment using remote sensing image and meteorological data :: A Case study Yogyakarta Special Province and ITS Surrounding

ANSHARY, Lalu Yusuf, Dr. Hartono, DEA., DESS

2009 | Tesis | S2 Geo-Information for Spatial Planning and Risk M

Kekeringan diyakini oleh sebagian besar orang sebagai bencana alam yang paling komplek. Dampak dari kekeringan bervariasi dari perseorangan sampai dengan mengancam keamanan nasional. Kekeringan merupakan hal yang normal, bagian dari iklim yang dapat terjadi secara berulang dan bisa terjadi di setiap belahan bumi. Sektor pertanian sering merupakan bagian pertama yang mengalami dampak kekeringan karana ketergantungannya pada lengas tanah. Perkembangan teknologi penginderaan jauh (ketersediaan data citra yang mampu mencakup wilayah yang luas dan peningkatan teknik yang terus berkembang) memberikan solusi baru bagi masalah-masalah lingkungan serta bencana alam (kekeringan). Teknik penginderaan jauh yang mengkombinasikan pantulan spectral dan pantulan panas objek memberikan dimensi baru dalam menyediakan informasi mengenai lengas tanah. Penelitian ini mencoba untuk menilai kekeringan pertanian berdasarkan teknik penginderaan jauh di kombinasikan dengan data meterorologi. The Vegetation Temperature Condition Index (VTCI) dan Standardized Precipitation Index (SPI) adalah indek kekeringan yang digunakan dalam penelitian ini. VTCI merupakan indek kekeringan berdasarkan data penginderaan jauh yang mengkombinasikan pantulan spectral, dalam hal ini adalah NDVI, dan pantulan panas (LST). Dalam penelitian ini digunakan data citra pantulan spektral dan pantulan panas dari satelit MODIS. Data hujan bulanan digunakan sebagai masukan untuk menghitung indek kekeringan SPI. Untuk menilai dampak kekeringan terhadap produksi pertanian, data statistik pertanian digunakan sebagai masukan untuk mengetahui penyimpangan produksi pertanian. VTCI indek di hitung berdasarkan garis dari titik-titik plot yang dibentuk dari NDVI-LST, yang disebut sebagai wet edge dan dry edge. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa selama tahun yang diteliti terdapat perbedaan karakteristik kekeringan yang cukup jelas berdasarkan indek VTCI. Kekeringan secara meteorologi yang digambarkan oleh SPI juga menunjukkan karakteristik yang relatif sama, yaitu pada tahun 2002 dan 2003 menunjukkan tingkat kekeringan yang lebih dibandingkan tahun lainnya. Penyimpangan produksi pertanian juga menunjukkan bahwa tahun 2002 dan 2003 mengindikasikan terjadinya kekeringan pertanian. Walaupun terdapat korelasi yang rendah antara indek kekeringan meteorologist (SPI) dan indek kekeringan dari penginderaan jauh (VTCI), terdapat suatu pola yang dapat dilihat, yaitu terdapat jeda antara indek SPI dan VTCI. Korelasi yang lebih baik ditunjukkan dalam perbandingan antara indek VTCI dengan data hujan. Korelasi antara VTCI indek dan anomali produksi pertanian menunjukkan terdapat hubungan yang signifikan.

Drought is considered by many to be the most complex but least understood of all natural hazards. Drought impacts are varying from slight personal inconvenience to endangered nationhood. Drought should consider as a normal, recurrent feature of climate and it occurs in virtually all climatic regimes. Agricultural area seems to be first affected by drought occurrence since it dependent on the soil moisture. The achievements in the field of remote sensing (data availability over large area and the steadily improved techniques) provide newer dimension of spatial solution for many environmental problems, natural hazard assessment (i.e. drought). The combination of both remotely sensed land surface reflectance and thermal properties provide newer dimension for assessing information about energy and the surface moisture. This research try to assess agricultural drought based on the remote sensing technique and in combination with meteorological data. The Vegetation Temperature Condition Index (VTCI) and Standardized Precipitation Index (SPI) are used in this study. VTCI is an index that combines the surface reflectance (NDVI) and thermal properties (LST). MODIS image of land surface temperature and land surface reflectance is used for composing the VTCI. Long term rainfall data is used as a main source for computing the SPI. To assess the impact of drought on crop performance, statistical data of crop yield is used to compute the yield anomaly. The VTCI is performing based on the line describing the wet edge and the cold edge on the LST-NDVI scatter plots. The research result shows that during the study years there is a distinct different of characteristics of drought stress based on the VTCI. It also found that from meteorological of view there is same characteristics of where in 2002 and 2003 shows relatively dry condition compare to other study years. The yield anomaly during these years also indicates that year 2002 and 2003 experience drought. Despite the poor correlation from derived SPI index and VTCI index, there is a pattern that recognized, which is there is a lag between the SPI index and VTCI value. The better result was observed when comparing the VTCI value and rainfall data. The evaluation of drought on the crops performance shows there is a significant relation between VTCI and detrended yield.

Kata Kunci : Kekeringan,Vegetation condition index (VTCI),Standardized precipitation index (SPI),Anomaly produksi, drought, Vegetation Condition Index (VTCI), Standardized Precipitation Index (SPI), Yield anomaly