Tinjauan Metode Deteksi Parameter Kekeringan Berbasis Data Penginderaan Jauh

Kekeringan merupakan fenomena yang berdampak terhadap beberapa sektor penting di Indonesia antara lain pertanian, kehutanan, perkebunan, dan sumberdaya air. Deteksi kekeringan berbasis data penginderaan jauh telah dikembangkan dengan berbagai metode. Beberapa metode yang telah diterapkan yaitu indeks vegetasi, indeks kecerahan tanah, indeks lengas tanah. Indeks-indeks yang telah dikembangkan yaitu NVDI (Normalized Difference Vegetation Index), EVI (Enhanced Vegetation Index), MSAVI (Modified Soil-Adjusted Vegetation Index), PVI (Perpendicular Vegetation Index), VDI (Vegetation Dryness Index), TVDI (Temperature Vegetation Dryness Index), VHI (Vegetation Health Index), VegDRI (Vegetation Drought Response Index), SBI (Soil Brightness Index), dan SPI (Standardized Precipitation Index). Indeks-indeks tersebut dapat diturunkan antara lain dari data MODIS, NOAA-AVHRR, SPOT dan Landsat. Tulisan menguraikan review terhadap beberapa indeks tersebut dikaitkan dengan beberapa definisi kekeringan. Review bertujuan untuk menganalisis metodologi perhitungan index secara teoritis dan filosofis. Kekeringan yang dikaji adalah kekeringan meteorologis/klimatologis, kekeringan hidrologis, kekeringan pertanian, kekeringan sosial ekonomi, dan kekeringan antropogenik. Hasil kajian menunjukkan penggunaan indeks vegetasi sebagai indikator kekeringan dapat diterapkan dengan ketelitian cukup baik pada keadaan lahan tertutup oleh vegetasi. Pada keadaan tanpa vegetasi, penggunaan indeks kecerahan tanah dapat merepresentasikan kekeringan tanah secara efektif. Sementara itu, indeks presipitasi yang diturunkan dari data curah hujan dapat mengindikasikan kekeringan meteorologis. Penggunaan indeks yang tidak sesuai dengan tujuan dan definisi kekeringan, akan berpengaruh terhadap ketelitian dan menyebabkan interpretasi yang salah arah (misleading).