Perpustakaan Digital ITB

Page et al. (2002) menjelaskan bahwa lahan gambut tropis merupakan salah satu cadangan karbon di permukaan Bumi dan memiliki kontribusi besar dalam perubahan iklim. Synthetic Aperture Radar (SAR) merupakan salah satu teknologi penginderaan jauh yang lebih efisien ketimbang penginderaan jauh optis terkait dengan pemantauan lahan gambut tropis karena dapat digunakan pada siang dan malam, serta tidak terpengaruh oleh awan (Watanabe et al., 2010). Penelitian tugas akhir ini dilakukan di Kabupaten Siak, Provinsi Riau. Metode penelitian yang digunakan adalah dekomposisi polarimetrik, klasifikasi tak terawasi ISODATA, dan penghitungan Radar Vegetation Index (RVI) pada citra SAR yang telah melalui pengolahan awal, serta uji akurasi terhadap data referensi sebagai salah satu cara dalam mengidentifikasi lahan gambut tropis. Dekomposisi polarimetrik Freeman-Durden dilakukan untuk menganalisis mekanisme hamburan dari data SAR. Klasifikasi tak terawasi ISODATA dilakukan untuk memperoleh kombinasi kelas semak terpilih, yang dipilih melalui uji akurasi menggunakan matriks kesalahan. Nilai RVI diturunkan dari nilai koefisien hamburan (backscatter coefficient). RVI dan kelas semak terpilih diintegrasikan untuk memperoleh hasil integrasi berupa kelas gambut. Hasil integrasi terbaik diperoleh dari uji akurasi dan merepresentasikan kondisi lahan gambut di lapangan. Pada penelitian ini diperoleh hasil integrasi kelas gambut terbaik dengan nilai akurasi Producer’s Accuracy sebesar 73.5%, User’s Accuracy sebesar 81.6%, Overall Accuracy sebesar 66.1%, dan koefisien Kappa sebesar 0.1079.