Komang Hendra Pangestu, Ahmad Jauhari, Udiansyah Udiansyah
{"title":"分析NlLAl NDVl与KHDTK unlverrat胃部素食不同的相关性","authors":"Komang Hendra Pangestu, Ahmad Jauhari, Udiansyah Udiansyah","doi":"10.20527/jss.v6i3.9214","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"The purpose of this study is to anaIyze the correIation between NDVl (NormaIized Difference Vegetation lndex) and Vegetation Density values using a combination of remote sensing, GIS, and field observations. The method in this study uses NDVI transformation, Advanced vegetation lndex (AVl), Bare SoiI lndex (Bl), Vegetation Density (VD), and field observations. In this study, the NDVI analysis was divided into 4 classes, namely tightly, moderate, rare, and very rare. The determination of the sample based on the specified sampling intensity is 0.2%. The resuIts of the NDVl anaIysis that has been carried out produce a value of 0.07 – 0.88 based on the 4 classes. To produce the VD value, Principal Component Analysis (PCA) is performed. The value of VD is 0.004 – 1.140 where the VD value is corrected using data from field observations. The data used is the value of the Base Area for each class. The results of the VD correction with field data resulted in a value of 0 – 0.68, where the highest density of the area was 68%. The results of the correlation of the NDVI value with the VD value obtained the equation y = 0.749875 + 1.14178x with a regression coefficient (R2) of 0.4647, where the two variables influence 46.47%. The regression coefficient value (R2) is 0.4647 with the interval coefficient value (r) 0.681689 indicating that the relationship between the NDVI value and VD is very strong. The positive regression coefficient (+) means that it is directly proportional, so from the NDVI value, it can be seen that the higher the NDVI value, the higher the vegetation density value.Tujuan penelitian ini yaitu dengan menganalisis korelasi nilai NDVl (NormaIized Difference Vegetation lndex) dengan Vegetation Density menggunakan teknik kombinasi antara penginderaan jauh, SIG dan observasi lapangan. Metode dalam penelitian ini menggunakan transformasi NDVI, Advanced vegetation lndex (AVI), Bare SoiI lndex (BI), Vegetation Density (VD), dan observasi lapangan. Dalam penelitian ini analisis NDVI dibagi menjadi 4 keIas yaitu rapat, sedang, jarang, dan sangat jarang. Penentuan sampel berdasarkan intensitas sampling yang ditentukan yaitu 0,2 %. Hasil dari analisis NDVI yang telah dilakukan menghasilkan nilai 0,07 – 0,88 berdasarkan dari 4 kelas tersebut. Untuk menghasilkan nilai VD dilakukan Principal Component Analysis (PCA). Nilai dari VD yaitu 0,004 – 1,140 yang dimana nilai VD dilakukan koreksi data menggunakan data hasil observasi lapangan. Data yang digunakan adalah nilai dari Luas Bidang Dasar pada setiap kelas. Hasil koreksi VD dengan data lapangan menghasilkan nilai 0 – 0,68 yang dimana kerapatan tertinggi dari wilayah tersebut sebesar 68%. Hasil dari korelasi nilai NDVI dengan nilai VD didapatkan hasil persamaan y = 0.749875 + 1.14178x dengan nilai koefisien regresi (R2) sebesar 0,4647 yang dimana kedua variabel tersebut memiliki pengaruh sebesar 46.47%. NiIai koefisien regresi (R2) sebesar 0,4647 dengan nilai interval koefisien nilai (r) sebesar 0,681689 menandakan bahwa hubungan antara niIai NDVI dengan VD sangat kuat. Nilai koesien regresi positif (+) mengartikan berbanding lurus, sehingga dari nilai NDVI dapat dilihat semakin tinggi nilai NDVI artinya semakin tinggi nilai kerapatan vegetasi.","PeriodicalId":137808,"journal":{"name":"Jurnal Sylva Scienteae","volume":"162 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-06-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"ANALISIS KORELASI NlLAl NDVl (NORMALlZED DIFFERENCE VEGETATlON INDEX) DENGAN VEGETATlON DENSlTY DI KHDTK UNlVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT\",\"authors\":\"Komang Hendra Pangestu, Ahmad Jauhari, Udiansyah Udiansyah\",\"doi\":\"10.20527/jss.v6i3.9214\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"The purpose of this study is to anaIyze the correIation between NDVl (NormaIized Difference Vegetation lndex) and Vegetation Density values using a combination of remote sensing, GIS, and field observations. The method in this study uses NDVI transformation, Advanced vegetation lndex (AVl), Bare SoiI lndex (Bl), Vegetation Density (VD), and field observations. In this study, the NDVI analysis was divided into 4 classes, namely tightly, moderate, rare, and very rare. The determination of the sample based on the specified sampling intensity is 0.2%. The resuIts of the NDVl anaIysis that has been carried out produce a value of 0.07 – 0.88 based on the 4 classes. To produce the VD value, Principal Component Analysis (PCA) is performed. The value of VD is 0.004 – 1.140 where the VD value is corrected using data from field observations. The data used is the value of the Base Area for each class. The results of the VD correction with field data resulted in a value of 0 – 0.68, where the highest density of the area was 68%. The results of the correlation of the NDVI value with the VD value obtained the equation y = 0.749875 + 1.14178x with a regression coefficient (R2) of 0.4647, where the two variables influence 46.47%. The regression coefficient value (R2) is 0.4647 with the interval coefficient value (r) 0.681689 indicating that the relationship between the NDVI value and VD is very strong. The positive regression coefficient (+) means that it is directly proportional, so from the NDVI value, it can be seen that the higher the NDVI value, the higher the vegetation density value.Tujuan penelitian ini yaitu dengan menganalisis korelasi nilai NDVl (NormaIized Difference Vegetation lndex) dengan Vegetation Density menggunakan teknik kombinasi antara penginderaan jauh, SIG dan observasi lapangan. Metode dalam penelitian ini menggunakan transformasi NDVI, Advanced vegetation lndex (AVI), Bare SoiI lndex (BI), Vegetation Density (VD), dan observasi lapangan. Dalam penelitian ini analisis NDVI dibagi menjadi 4 keIas yaitu rapat, sedang, jarang, dan sangat jarang. Penentuan sampel berdasarkan intensitas sampling yang ditentukan yaitu 0,2 %. Hasil dari analisis NDVI yang telah dilakukan menghasilkan nilai 0,07 – 0,88 berdasarkan dari 4 kelas tersebut. Untuk menghasilkan nilai VD dilakukan Principal Component Analysis (PCA). Nilai dari VD yaitu 0,004 – 1,140 yang dimana nilai VD dilakukan koreksi data menggunakan data hasil observasi lapangan. Data yang digunakan adalah nilai dari Luas Bidang Dasar pada setiap kelas. Hasil koreksi VD dengan data lapangan menghasilkan nilai 0 – 0,68 yang dimana kerapatan tertinggi dari wilayah tersebut sebesar 68%. Hasil dari korelasi nilai NDVI dengan nilai VD didapatkan hasil persamaan y = 0.749875 + 1.14178x dengan nilai koefisien regresi (R2) sebesar 0,4647 yang dimana kedua variabel tersebut memiliki pengaruh sebesar 46.47%. NiIai koefisien regresi (R2) sebesar 0,4647 dengan nilai interval koefisien nilai (r) sebesar 0,681689 menandakan bahwa hubungan antara niIai NDVI dengan VD sangat kuat. Nilai koesien regresi positif (+) mengartikan berbanding lurus, sehingga dari nilai NDVI dapat dilihat semakin tinggi nilai NDVI artinya semakin tinggi nilai kerapatan vegetasi.\",\"PeriodicalId\":137808,\"journal\":{\"name\":\"Jurnal Sylva Scienteae\",\"volume\":\"162 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-06-28\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Jurnal Sylva Scienteae\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.20527/jss.v6i3.9214\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Sylva Scienteae","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.20527/jss.v6i3.9214","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
摘要
本文采用遥感、GIS和野外观测相结合的方法,分析了植被密度与植被指数(NDVl)的相关性。本研究方法采用NDVI转换、高级植被指数(AVl)、裸土指数(Bl)、植被密度(VD)和野外观测数据。在本研究中,NDVI分析分为4类,即紧密、中等、罕见和非常罕见。样品按规定取样强度的测定为0.2%。已进行的NDVl分析结果在4类的基础上得出0.07 - 0.88的值。为了得到VD值,需要进行主成分分析(PCA)。VD值为0.004 - 1.140,其中VD值使用现场观测数据进行校正。使用的数据是每个类的Base Area的值。利用实测资料进行VD校正后的结果为0 ~ 0.68,其中该区域的最高密度为68%。NDVI值与VD值的相关结果为y = 0.749875 + 1.14178x,回归系数(R2)为0.4647,其中两个变量的影响为46.47%。回归系数(R2)为0.4647,区间系数(r)为0.681689,说明NDVI值与VD的关系非常密切。回归系数为正(+)表示与NDVI成正比,因此从NDVI值可以看出,NDVI值越高,植被密度值越高。引用本文:图juan penelitian ini yitu dengan menganalis korelasi nilai NDVl(归一化植被指数)dengan植被密度menggunakan teknik kombinasi antara penginderaan jauh, SIG dan observasi lapangan。基于NDVI、高级植被指数(AVI)、裸土指数(BI)、植被密度(VD)和拉邦干观测数据的数据分析。Dalam penelitian ini分析NDVI dibagi menjadi 4个关键字:yyitu rapat, sedang, jarang, dan sangat jarang。pententuan样品berdasarkan强度为采样阳地土坎yitu 0.2%。Hasil - dari分析NDVI yang telah dilakukan menghasil - kan nilai, 2007 - 2008 berhasil - kan dari 4 kelas tersebut。Untuk menghasilkan nilai VD dilakukan主成分分析。Nilai, VD, yyitu, 0,004 - 1,140, yang dimana, Nilai, VD, dilakkan, koreksi,数据,menggunakan,数据,hasil, observasi, lapangan。数据yang digunakan adalah nilai dari Luas Bidang Dasar pada seap kelas。Hasil koreksi VD dengan数据lapangan menghasilkan nilai 0 - 0,68 yang dimana kerapatan tertinggi dari wilayah tersebut sebesar 68%。Hasil dari korelasi nilai NDVI dengan nilai VD didapatkan Hasil persamaan y = 0.749875 + 1.14178x dengan nilai koefisien regresi (R2) sebesar 0.4647, yang dimana kedua变量teresbut memiliki pengaruh sebesar 46.47%。NiIai koefisien regresi (R2) sebesar 0,4647 dengan nilai区间koefisien nilai (r) sebesar 0,681689 menandakan bahwa hubungan antara NiIai NDVI dengan VD sangat kuat。Nilai koesien regresi positive (+) mengartikan berbanding lurus, sehinga dari Nilai NDVI dapat diliat semakin tingi Nilai NDVI artiya semakin tingi Nilai kerapatan vegetasi。
ANALISIS KORELASI NlLAl NDVl (NORMALlZED DIFFERENCE VEGETATlON INDEX) DENGAN VEGETATlON DENSlTY DI KHDTK UNlVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT
The purpose of this study is to anaIyze the correIation between NDVl (NormaIized Difference Vegetation lndex) and Vegetation Density values using a combination of remote sensing, GIS, and field observations. The method in this study uses NDVI transformation, Advanced vegetation lndex (AVl), Bare SoiI lndex (Bl), Vegetation Density (VD), and field observations. In this study, the NDVI analysis was divided into 4 classes, namely tightly, moderate, rare, and very rare. The determination of the sample based on the specified sampling intensity is 0.2%. The resuIts of the NDVl anaIysis that has been carried out produce a value of 0.07 – 0.88 based on the 4 classes. To produce the VD value, Principal Component Analysis (PCA) is performed. The value of VD is 0.004 – 1.140 where the VD value is corrected using data from field observations. The data used is the value of the Base Area for each class. The results of the VD correction with field data resulted in a value of 0 – 0.68, where the highest density of the area was 68%. The results of the correlation of the NDVI value with the VD value obtained the equation y = 0.749875 + 1.14178x with a regression coefficient (R2) of 0.4647, where the two variables influence 46.47%. The regression coefficient value (R2) is 0.4647 with the interval coefficient value (r) 0.681689 indicating that the relationship between the NDVI value and VD is very strong. The positive regression coefficient (+) means that it is directly proportional, so from the NDVI value, it can be seen that the higher the NDVI value, the higher the vegetation density value.Tujuan penelitian ini yaitu dengan menganalisis korelasi nilai NDVl (NormaIized Difference Vegetation lndex) dengan Vegetation Density menggunakan teknik kombinasi antara penginderaan jauh, SIG dan observasi lapangan. Metode dalam penelitian ini menggunakan transformasi NDVI, Advanced vegetation lndex (AVI), Bare SoiI lndex (BI), Vegetation Density (VD), dan observasi lapangan. Dalam penelitian ini analisis NDVI dibagi menjadi 4 keIas yaitu rapat, sedang, jarang, dan sangat jarang. Penentuan sampel berdasarkan intensitas sampling yang ditentukan yaitu 0,2 %. Hasil dari analisis NDVI yang telah dilakukan menghasilkan nilai 0,07 – 0,88 berdasarkan dari 4 kelas tersebut. Untuk menghasilkan nilai VD dilakukan Principal Component Analysis (PCA). Nilai dari VD yaitu 0,004 – 1,140 yang dimana nilai VD dilakukan koreksi data menggunakan data hasil observasi lapangan. Data yang digunakan adalah nilai dari Luas Bidang Dasar pada setiap kelas. Hasil koreksi VD dengan data lapangan menghasilkan nilai 0 – 0,68 yang dimana kerapatan tertinggi dari wilayah tersebut sebesar 68%. Hasil dari korelasi nilai NDVI dengan nilai VD didapatkan hasil persamaan y = 0.749875 + 1.14178x dengan nilai koefisien regresi (R2) sebesar 0,4647 yang dimana kedua variabel tersebut memiliki pengaruh sebesar 46.47%. NiIai koefisien regresi (R2) sebesar 0,4647 dengan nilai interval koefisien nilai (r) sebesar 0,681689 menandakan bahwa hubungan antara niIai NDVI dengan VD sangat kuat. Nilai koesien regresi positif (+) mengartikan berbanding lurus, sehingga dari nilai NDVI dapat dilihat semakin tinggi nilai NDVI artinya semakin tinggi nilai kerapatan vegetasi.