Pendeteksian Kekeringan Lahan menggunakan Citra Landsat pada Platform Google Earth Engine untuk Keperluan Mitigasi Kebakaran Lahan

Abstract

Kekeringan yang diperparah oleh El Niño dan pemanasan global sering kali mejadi pemicu terjadinya kebakaran hutan di Sumatra dan Kalimantan, Indonesia, yang berdampak pada ekosistem dan masyarakat setempat. Studi ini menggunakan Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) yang menggabungkan Land Surface Temperature (LST) dan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) di platform Google Earth Engine (GEE) untuk mendeteksi area rawan kekeringan dengan cepat dan akurat. Analisis dilakukan dengan data satelit Landsat 8 dari musim kemarau tahun 2022 dan 2023 di Kabupaten Kubu Raya, Kalimantan Barat. Peta kekeringan yang dihasilkan mengidentifikasi hotspot di wilayah tengah, dengan validasi data kebakaran hutan BRIN mencapai akurasi 97%. Metode ini memberikan wawasan yang berharga bagi pemerintah daerah, memungkinkan pengambilan keputusan kebijakan yang lebih baik dan membantu pencegahan kebakaran lebih awal, meskipun terdapat kendala tutupan awan selama musim kemarau.

Keywords

• tvdi
• lst
• ndvi
• gee
• forest fire