NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)

Apa itu NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)?

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) mengkuantifikasi vegetasi dengan mengukur perbedaan antara near infrared (yang dipantulkan oleh vegetasi dengan kuat) dan cahaya merah (yang diserap oleh vegetasi).

NDVI selalu berkisar dari -1 hingga +1. Namun tidak ada batasan yang jelas untuk setiap jenis tutupan lahan .

Misalnya, ketika Anda memiliki nilai negatif, kemungkinan besar itu adalah air. Di sisi lain, jika Anda memiliki nilai NDVI yang mendekati +1, kemungkinan besar itu adalah daun hijau lebat. Tetapi ketika NDVI mendekati nol, tidak ada daun hijau dan bahkan bisa menjadi daerah perkotaan.

NDVI adalah indeks paling umum yang digunakan analis dalam penginderaan jauh. Tapi bagaimana cara menghitungnya? Apa yang diwakili oleh nilai NDVI? Bagaimana ilmuwan menggunakan NDVI?

Bagaimana cara menghitung NDVI?

Seperti yang ditunjukkan di bawah ini, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) menggunakan band NIR dan red dalam rumusnya.

rumus ndvi

Vegetasi sehat (klorofil) memantulkan lebih banyak Near Infrared (NIR) dan cahaya hijau dibandingkan dengan panjang gelombang lainnya. Tapi menyerap lebih banyak cahaya merah dan biru.

Inilah sebabnya mengapa mata kita melihat vegetasi sebagai warna hijau . Jika Anda bisa melihat near infrared, maka itu akan kuat untuk vegetasi juga. Sensor satelit seperti Landsat dan Sentinel-2 keduanya memiliki band yang diperlukan dengan NIR dan red.

contoh ndvi
Image courtesy of NASA

Hasil rumus ini menghasilkan nilai antara -1 dan +1. Jika Anda memiliki reflektansi rendah (atau nilai rendah) di saluran red dan reflektansi tinggi di band NIR, ini akan menghasilkan nilai NDVI tinggi. Dan sebaliknya.

Secara keseluruhan, NDVI adalah cara standar untuk mengukur vegetasi yang sehat. Jika Anda memiliki nilai NDVI yang tinggi, Anda memiliki vegetasi yang lebih sehat. Ketika Anda memiliki NDVI rendah, Anda memiliki lebih sedikit atau tidak ada vegetasi. Umumnya, jika Anda ingin melihat perubahan vegetasi dari waktu ke waktu, maka Anda harus melakukan koreksi atmosfer .

Contoh NDVI di bidang pertanian

Mari kita periksa NDVI untuk area pertanian dengan irigasi poros tengah. Irigasi pivot berputar pada satu titik menciptakan pola tanaman melingkar.

Dalam true color , berikut tampilannya untuk band red, green, dan blue. Kami mengatakan warna sebenarnya karena sama dengan bagaimana mata kita melihat.

rgb irigasi pivot

Dalam rumus tersebut, Anda dapat melihat bagaimana NDVI memanfaatkan Near Infrared (NIR). Jadi ketika kami menempatkan band NIR untuk ditampilkan sebagai red, kami mendapatkan warna infrared . Kami mengatakan warna infrared karena infrared dekat berada di saluran red. Seperti yang Anda lihat di bawah, vegetasi irigasi pivot seharusnya sudah menunjukkan kepada Anda dengan warna merah cerah!

inframerah warna irigasi pivot irrigation

Saat Anda menerapkan formula, hijau terang menunjukkan NDVI tinggi. Sedangkan merah memiliki NDVI yang rendah. Jadi, ini mengukur vegetasi dengan mengukur perbedaan antara nera infrared (yang dipantulkan vegetasi dengan kuat) dan cahaya merah (yang diserap oleh vegetasi).

irigasi poros ndvi

Seperti yang Anda lihat, mudah untuk memilih lingkaran irigasi pivot menggunakan NDVI. Itu membuatnya lebih mudah untuk mengklasifikasikan karena NDVI.

Bagaimana kita menggunakan NDVI?

Kami melihat beberapa sektor menggunakan NDVI. Misalnya, di bidang pertanian, petani menggunakan NDVI untuk pertanian presisi dan untuk mengukur biomassa.

Sedangkan di bidang kehutanan, NDVI digunakan untuk mengkuantifikasi tingkat kerapatan hutan dan indeks luas daun.

Lebih lanjut, NASA menyatakan bahwa NDVI merupakan indikator kekeringan yang baik . Ketika air membatasi pertumbuhan vegetasi, ia memiliki NDVI relatif dan kerapatan vegetasi yang lebih rendah.

Pada kenyataannya, ada ratusan aplikasi di mana NDVI dan aplikasi penginderaan jauh lainnya diterapkan di dunia nyata.

Citra satelit mana yang memiliki inframerah-dekat untuk NDVI?

Seperti disebutkan sebelumnya, satelit seperti  Sentinel-2Landsat dan SPOT  menghasilkan gambar red dan near infrared.

(Sumber: https://gisgeography.com)


Bagikan Artikel

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.