Analisis Interpretasi Citra Satelite NDVI, NDWI, dan SWIR di Daerah Denpasar

Peta NDWI merupakan alat yang sangat berguna untuk memahami kondisi lingkungan suatu wilayah. Dalam konteks wilayah Denpasar, peta ini memberikan gambaran umum mengenai distribusi air dan vegetasi.

3. SWIR Sentinel-2 L2A

browser.dataspace copernicus

SWIR (Shortwave Infrared) adalah spektral band pada citra satelit yang sensitif terhadap energi gelombang pendek inframerah.

SWIR sangat sensitif terhadap kandungan air pada vegetasi dan tanah. Area dengan kandungan air tinggi akan memiliki nilai reflektansi yang lebih rendah pada band SWIR. memiliki karakteristik spektral yang unik pada band SWIR, sehingga dapat digunakan untuk identifikasi jenis mineral. SWIR juga dapat digunakan untuk membedakan jenis vegetasi, kondisi kesehatan vegetasi, dan bahkan untuk mengestimasi biomassa. Beberapa jenis polusi dapat dideteksi menggunakan band SWIR, seperti tumpahan minyak atau pencemaran air. 

Analisis Citra SWIR Wilayah Denpasar 

• Vegetasi, mengingat Denpasar merupakan daerah dengan banyak vegetasi, citra SWIR kemungkinan akan menunjukkan variasi yang signifikan dalam reflektansi, terutama di area perkotaan dan pedesaan. Area dengan vegetasi yang sehat dan berdaun lebar cenderung memiliki nilai reflektansi yang lebih rendah pada SWIR dibandingkan dengan area dengan vegetasi yang stres atau jarang.
• Kandungan Air, Daerah-daerah seperti sungai, sawah, dan area pesisir akan memiliki nilai reflektansi yang rendah pada SWIR karena kandungan air yang tinggi.
• Jenis Tanah, jika terdapat perbedaan jenis tanah yang signifikan di wilayah Denpasar, citra SWIR dapat membantu membedakannya berdasarkan kandungan mineral yang berbeda.
• Perubahan Penggunaan Lahan: citra SWIR dapat digunakan untuk memantau perubahan penggunaan lahan dari waktu ke waktu, seperti konversi lahan pertanian menjadi kawasan permukiman atau industri.

SWIR dapat digunakan untuk berbagai tujuan:

 Mengidentifikasi perubahan kualitas air di sungai, danau, atau kawasan pesisir.

 Membedakan jenis vegetasi, mengestimasi biomassa, dan memantau kesehatan ekosistem.

 Mendeteksi daerah yang mengalami kekeringan berdasarkan penurunan kandungan air dalam vegetasi.

 Membantu dalam perencanaan tata ruang yang berkelanjutan dengan mempertimbangkan kondisi lingkungan.

 Membantu dalam pemantauan bencana alam seperti banjir, kekeringan, atau kebakaran hutan.