Di peta NDVI, hutan rapat dan padang rumput sama-sama hijau. Bedanya cuma satu tingkat gradasi, dan mata gampang kelewat. Angkanya tidak.
Rumusnya satu, nomor bandnya berbeda
NDVI membandingkan dua hal: cahaya merah yang diserap daun, dan inframerah dekat yang dipantulkannya. Klorofil menyerap kuat cahaya tampak pada 0,4 sampai 0,7 mikrometer. Struktur sel daun justru memantulkan kuat inframerah dekat pada 0,7 sampai 1,1 mikrometer. Makin rapat daunnya, makin lebar jaraknya.
NDVI = (NIR dikurangi Merah) dibagi (NIR ditambah Merah)
Nomor bandnya berbeda per sensor. Salah nomor berarti salah peta, dan petanya tetap tampil rapi:
- Landsat 4 sampai 7: (Band 4 dikurangi Band 3) dibagi (Band 4 ditambah Band 3)
- Landsat 8 dan 9: (Band 5 dikurangi Band 4) dibagi (Band 5 ditambah Band 4)
- Sentinel-2: B8 pada 842 nm sebagai inframerah dekat, B4 pada 665 nm sebagai merah
Angka yang memisahkan rumput dari hutan
Hasilnya selalu antara -1 dan +1. NASA memberi patokan yang bisa langsung Anda pakai:
- 0,1 ke bawah: batuan, pasir, salju
- 0,2 sampai 0,3: semak dan padang rumput
- 0,6 sampai 0,8: hutan iklim sedang dan hutan hujan tropis
- 0,8 sampai 0,9: kerapatan daun hijau tertinggi
Jarak antara rumput dan hutan lebat kira-kira 0,3 poin. Kalau Anda cuma mengandalkan gradasi warna, selisih sebesar itu lewat begitu saja.
Resolusi menentukan apa yang masih terlihat
Satu piksel AVHRR menutup 1 km persegi. MODIS turun sampai 250 m. Sentinel-2 menyediakan empat band pada 10 m, dan dua di antaranya persis yang dipakai NDVI. Sapuannya 290 km, lebih lebar dari Landsat 5 dan Landsat 7 yang 185 km.
Waktunya juga berbeda. Satu satelit Sentinel-2 mengulangi lokasi yang sama tiap 10 hari, dan dengan dua satelit jadi 5 hari di khatulistiwa. Orbitnya dikunci pada pukul 10:30 waktu matahari lokal, dipilih sebagai kompromi antara penyinaran yang cukup dan awan yang sesedikit mungkin.
Tiga jebakan yang tidak kelihatan di peta
NDVI jenuh di hutan rapat. Di area berklorofil banyak, nilainya mentok dan beda kerapatan berhenti terbaca. NASA menyusun EVI justru karena ini: EVI tidak secepat itu jenuh di hutan hujan, dan ikut mengoreksi partikel udara serta tanah di bawah tajuk.
Awan menyamar jadi lahan gundul. NASA memotret Borneo pada September 1999. Rata-rata 10 hari membuat sebagian pulau tampak nyaris tanpa vegetasi karena tertutup awan. Rata-rata 30 hari menunjukkan seluruh pulau berhutan lebat. Yang berubah bukan hutannya, melainkan jendela waktunya.
Piksel negatif hilang tanpa pesan. Di Earth Engine, normalizedDifference() menghitung (band pertama dikurangi band kedua) dibagi (band pertama ditambah band kedua), menamai keluarannya nd, lalu memask piksel mana pun yang salah satu band masukannya bernilai negatif. Petanya jadi berlubang dan tidak ada galat yang menyala. Dokumentasi resminya menyuruh memakai ee.Image.expression() kalau piksel itu harus tetap ada.
Ingin mendalaminya lebih terstruktur? Taalenta punya kelas Google Earth Engine: Basic Class Remote Sensing + Studi Kasus.
Sebelum angkanya dipakai untuk keputusan
Catat tiga hal bersama nilainya: sensornya, tanggal citranya, dan level produknya. NDVI turunan reflektansi permukaan Landsat disimpan sebagai bilangan bulat 16 bit bertanda dengan faktor skala 0,0001 dan rentang sah -10.000 sampai 10.000. Jadi angka 6.000 di berkas itu NDVI 0,6, bukan 6.000. Salah membaca faktor skala menggeser hasilnya 10.000 kali lipat, dan berkasnya tetap terbuka tanpa keluhan.
Kalau lebih enak melihat penjelasannya langsung, ada klipnya di taalenta.id/video/gee-cara-membedakan-hutan-lebat-dan-rumput-dari-citra-satelit.