Padi merupakan salah satu tanaman budidaya yang terpenting karena merupakan makanan pokok bagi 90% penduduk Indonesia. Oleh sebab itu dibutuhkan analisa yang cepat dan akurat mengenai kesehatan tanaman padi. Dalam Penelitian ini NDVI atau Normalized Difference Vegetation Index merupakan metode yang digunakan dalam membandingkan tingkat kehijauan vegetasi yang berasal dari citra ASTER. Dari nilai NDVI tersebut dapat diketahui klasifikasi kesehatan tanaman padi. Dalam penelitian ini klasifikasi kesehatan tanaman padi dibagi menjadi 4 kelas. Kesehatan sangat baik terdapat pada rentang nilai NDVI 0.721-0.92, untuk kesehatan baik rentang nilai NDVI antara 0.421-0.72, dan nilai NDVI kesehatan normal terdapat pada rentang 0.221-0.42, sedangkan kesehatan buruk nilai NDVI 0.11-0.22. Selain itu juga menggunakan data Field Spectrometer sebanyak 14 titik sebagai data lapangan yang digunakan untuk proses validasi. Validasi ini mempunyai koefisien korelasi (R) sebesar 0.829. Sehingga dapat dikatakan antara nilai hasil prediksi dan hasil pengukuran lapangan berkolerasi sebesar 82,9 %. Dengan data citra ASTER juga dihasilkan pustaka spektral dan peta kesehatan tanaman padi, dalam pustaka spektral semakin sehat tanaman nilai Digital Number pada band 2 semakin kecil. Sedangkan band 3 banyak dipantulkan atau tidak digunakan sehingga nilai Digital Number pada tanaman padi yang semakin sehat, nilainya semakin tinggi. Sedangkan dalam peta kesehatan tanaman padi klasifikasi kesehatan buruk luas areanya 3.949.560 Ha. Pada klasifikasi kesehatan normal luas areanya 14.877.315 Ha. Sedangkan pada klasifikasi kesehatan baik luas areanya 9.846.833 Ha dan pada klasifikasi kesehatan sangat baik luas areanya 8.922.892.
CITATION STYLE
Rahaldi, P., Handayani, H. H., & Wibowo, A. (2013). ANALISA KESEHATAN TANAMAN PADI BERDASARKAN NILAI NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX (NDVI) MENGGUNAKAN CITRA ASTER (STUDI KASUS : KABUPATEN INDRAMAYU - JAWA BARAT). Geoid, 8(2), 107. https://doi.org/10.12962/j24423998.v8i2.720
Mendeley helps you to discover research relevant for your work.