Identifikasi Kebakaran Hutan dengan menggunakan Citra Sentinel-2 pada Kawasan Hutan Seulawah Agam, Aceh Besar

Abstract

Abstrak. Kebakaran hutan merupakan suatu bentuk bencana yang di picu oleh faktor alam maupun faktor kelalaian manusia, bencana ini mempunyai dampak terhadap aspek-aspek kehidupan masyarakat. Salah satu dampaknya adalah degradasi hutan dan lahan terutama keanekaragaman hayati didalamnya. Untuk dapat menyusun rencana rehabilitasi pasca kebakaran pada wilayah yang luas dibutuhkan data area terbakar yang sudah terklasifikasi tingkat keparahan terbakarnya Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Februari sampai Mei 2021 di Kawasan Hutan Seulawah Agam dan analisis data serta pembuatan peta dilakukan di Laboratorium Penginderaan Jauh dan Kartografi Program Studi Ilmu Tanah Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala. Pada penelitian ini akan melakukan perhitungan tingkat keparahan terbakar pada kebakaran tahun 2018 di kawasan hutan seulawah agam. Data areal terbakar dianalisis dengan metode Normalized Burn Ratio dari Citra sentinel-2 yang menggunakan kanal Near Infra Red (NIR) dan kanal Short Wave Infra Red (SWIR). Metode NBR memiliki 4 kelas yaitu Tidak Terbakar, Tingkat Keparahan Rendah, Tingkat Keparahan Sedang, Tingkat Keparahan Tinggi. Hasil analisis uji akurasi pada tahun 2018 overall accuracy NBR memiliki nilai sebesar 86,05% dan nilai kappa accuracy nya 79,60%

Forest fire identification using sentinel-2 imagery Seulawah Agam Forest, Aceh Besar

Abstract. Forest fire is a form of natural disaster that is triggered by naturals factor or human mistaken; this disaster has an impact on society. Forest-land degradation and extinction of biodiversity are one or more impacts of a forest fire. Post-fire forest rehabilitation planning as a solution has to stack by Land forest fire area as an essential data that has been classification the level of a forest fire. The research has been carried out from February to May 2021 in the Seulawah Agam Forest area. Data analysis and mapping were formed in the Remote sensing and Carthograpy laboratory of the Agriculture Faculty of Syiah Kuala University. The research prefers to count forest fire levels in 2018 in the Seulawah Agam Forest area. Normalized Burn Ratio in Citra Sentinel-2 Near Infra-Red (NIR) and Short Wave Infra-Red (SWIR) was used for data analysis. NBR Methode uses 4 class levels: un-fire level severity, low-level severity, medium level severity, and high-level severity. The accurate analisy result in 2018 is overall accuracy which is 86% point result and Kappa Accuracy is 79,60% points.