Analisis Sebaran Spasial Genangan Banjir Terkait Tutupan Lahan di Kota Banjarmasin, Kalimantan Selatan Menggunakan Citra Sentinel 1 dan 2

Geoid Pub Date : 2024-07-09 DOI:10.12962/geoid.v19i2.1143
Anggita Puspita Ambarini, Filsa Bioresita, N. Hayati
{"title":"Analisis Sebaran Spasial Genangan Banjir Terkait Tutupan Lahan di Kota Banjarmasin, Kalimantan Selatan Menggunakan Citra Sentinel 1 dan 2","authors":"Anggita Puspita Ambarini, Filsa Bioresita, N. Hayati","doi":"10.12962/geoid.v19i2.1143","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Kota Banjarmasin merupakan salah satu kota di Indonesia yang rawan banjir. Pada 20 Januari 2021 terjadi banjir di beberapa wilayah di Kota Banjarmasin. Banjir mengakibatkan kerugian materi dan sekitar 100 ribu jiwa terdampak, dimana beberapa diantaranya diharuskan mengungsi ke tempat yang lebih aman. Upaya mitigasi bencana banjir dapat dilakukan dengan memetakan genangan banjir menggunakan citra satelit penginderaan jauh, salah satunya citra satelit Synthetic Aperture Radar (SAR) Sentinel-1. Pemetaan genangan banjir dilakukan menggunakan cloud computing Google Earth Engine dengan metode change detection, dimana citra saat banjir dibagi dengan citra sebelum banjir. Luas genangan banjir pada 20 Januari 2021 di Kota Banjarmasin dengan nilai ambang batas (threshold) yang digunakan adalah 1,1 adalah sebesar 1.674,501 ha dengan overall accuracy 91,25%. Banjir berkaitan erat dengan tutupan lahan. Identifikasi tutupan lahan dapat dilakukan menggunakan citra optis Sentinel-2 dengan metode supervised classification. Pemetaan tutupan lahan menggunakan algoritma Classification and Regression Trees (CART) dengan Google Earth Engine. Hasil klasifikasi tutupan lahan dikategorikan menjadi lima kelas yaitu badan air, lahan terbangun, vegetasi, lahan kosong, dan pertanian. Perhitungan uji akurasi dengan confusion matrix menghasilkan nilai overall accuracy sebesar 95,175% dan kappa sebesar 93,08%, sehingga telah memenuhi ketentuan USGS dan menunjukkan akurasi yang sangat baik berdasarkan kriteria Koefisien Kappa Cohen. Kelas tutupan lahan yang paling terdampak adalah lahan terbangun dan pertanian. Hal ini dapat disebabkan karena laju infiltrasi lahan terbangun dan lahan pertanian seperti sawah tergolong sedang hingga lambat dan sistem drainase di Kota Banjarmasin yang kurang memadai.","PeriodicalId":30776,"journal":{"name":"Geoid","volume":"21 12","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-07-09","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Geoid","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.12962/geoid.v19i2.1143","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Kota Banjarmasin merupakan salah satu kota di Indonesia yang rawan banjir. Pada 20 Januari 2021 terjadi banjir di beberapa wilayah di Kota Banjarmasin. Banjir mengakibatkan kerugian materi dan sekitar 100 ribu jiwa terdampak, dimana beberapa diantaranya diharuskan mengungsi ke tempat yang lebih aman. Upaya mitigasi bencana banjir dapat dilakukan dengan memetakan genangan banjir menggunakan citra satelit penginderaan jauh, salah satunya citra satelit Synthetic Aperture Radar (SAR) Sentinel-1. Pemetaan genangan banjir dilakukan menggunakan cloud computing Google Earth Engine dengan metode change detection, dimana citra saat banjir dibagi dengan citra sebelum banjir. Luas genangan banjir pada 20 Januari 2021 di Kota Banjarmasin dengan nilai ambang batas (threshold) yang digunakan adalah 1,1 adalah sebesar 1.674,501 ha dengan overall accuracy 91,25%. Banjir berkaitan erat dengan tutupan lahan. Identifikasi tutupan lahan dapat dilakukan menggunakan citra optis Sentinel-2 dengan metode supervised classification. Pemetaan tutupan lahan menggunakan algoritma Classification and Regression Trees (CART) dengan Google Earth Engine. Hasil klasifikasi tutupan lahan dikategorikan menjadi lima kelas yaitu badan air, lahan terbangun, vegetasi, lahan kosong, dan pertanian. Perhitungan uji akurasi dengan confusion matrix menghasilkan nilai overall accuracy sebesar 95,175% dan kappa sebesar 93,08%, sehingga telah memenuhi ketentuan USGS dan menunjukkan akurasi yang sangat baik berdasarkan kriteria Koefisien Kappa Cohen. Kelas tutupan lahan yang paling terdampak adalah lahan terbangun dan pertanian. Hal ini dapat disebabkan karena laju infiltrasi lahan terbangun dan lahan pertanian seperti sawah tergolong sedang hingga lambat dan sistem drainase di Kota Banjarmasin yang kurang memadai.
利用哨兵 1 号和 2 号图像对南加里曼丹班加罗尔马辛市与土地覆盖相关的洪水淹没空间分布进行分析
班加罗尔马辛市是印度尼西亚易受洪水侵袭的城市之一。2021 年 1 月 20 日,班加罗尔马辛市多个地区发生洪灾。洪水造成了物质损失,约 10 万人受到影响,其中一些人需要疏散到更安全的地方。洪灾减灾工作可通过使用遥感卫星图像绘制洪水淹没图来进行,哨兵-1 号合成孔径雷达(SAR)卫星图像就是其中之一。洪水淹没绘图是利用谷歌地球引擎云计算和变化检测方法进行的,即用洪水期间的图像除以洪水之前的图像。2021 年 1 月 20 日,班贾马辛市的洪水淹没面积为 1,674.501 公顷,阈值为 1.1,总体准确率为 91.25%。洪水与土地覆被密切相关。利用哨兵-2 号光学图像和监督分类法可以识别土地覆被。土地覆被绘图使用了谷歌地球引擎的分类和回归树(CART)算法。土地覆被分类结果分为五类,即水体、建筑用地、植被、空地和农业。利用混淆矩阵计算准确度测试的结果是,总体准确度值为 95.175%,卡帕系数为 93.08%,从而满足了美国地质调查局的要求,并根据科恩卡帕系数标准显示出极佳的准确度。受影响最大的土地覆被类别是建筑用地和农业用地。这可能是由于班贾马辛市的建筑用地和农田(如水稻田)的入渗率中等至较慢,以及排水系统不完善所致。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
27
审稿时长
12 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信