Pengkajian Nilai Vegetasi Data MODIS dengan Menerapkan Beberapa Algoritma Pengolahan Data Indeks Vegetasi

Indeks vegetasi (VI) yang diekstraksi dari data MODIS dengan menggunakan beberapa algoritma masih perlu dikembangkan dan dikaji. Hal ini disebabkan data MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) relatif baru dalam operasi dan aplikasi data. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan sensitivitas penerapan 3 algoritma untuk ekstraksi data indeks vegetasi. Simulasi dalam penelitian ini menggunakan data MODIS level 1B dengan seluruh resolusi (250m, 500m, dan 1000m) untuk Pulau Kalimantan pada tanggal 17 Mei 2002 dengan menerapkan algoritma NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), dan SARVI (Soil and Atmosphere Resistant Vegetation Index). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan algoritma SAVI dan SARVI di lokasi yang didominasi awan akan memiliki nilai indeks vegetasi yang lebih tinggi sebanyak 0.001 - 0.04 unit dengan model SAVI jika dibandingkan dengan NDVI, dan dapat lebih tinggi atau lebih rendah dibandingkan dengan nilai SARVI, tergantung pada kondisi seberapa besar faktor pengaruh uap air atmosfer, kandungan aerosol, dan latar belakang kanopi yang dapat dikurangi dan dikoreksi dengan menerapkan model SARVI. Sementara itu, di daerah perkotaan, penerapan model SAVI akan lebih rendah sebanyak 0.14 - 0.15 unit, dan sekitar 0.1 - 0.15 unit dengan model SARVI jika dibandingkan dengan NDVI.