Hubungan Dual Polametric SAR Band – C dan Landsat 8 untuk Identifikasi Potensi Kekeringan

Abstract
Kekeringan merupakan salah satu bencana krusial dan kompleks yang dapat menimbulkan kerugian material dan immaterial. Kekeringan di indonesia dikategorikan beberapa jenis meliputi Kekeringan Pertanian, Kekeringan Meterologis, dan kekeringan Hidrologi. Kekeringan pertanian merupakan kondisi dimana adanya penurunan kandungan air di dalam tanah. Kondisi tersebut akan berdampak pada tumbuhan dan atau tutupan lahan sehingga diperlukan tindakan preventif. Tindakan preventif dilakukan dengan cepat, efektif dan efisien sehingga pendekatan dengan pola dinamis sangat diperlukan. Pendekatan pola dinamis dilakukan dengan dengan metode yang dapat dilakukan setiap waktu. Penggunaan penginderaan jauh sensor aktif dapat menjadi solusi melalui pemantaaun setiap waktu secara dinamis. Salah satunya yaitu satelit dengan sensor radar, yaitu Sentinel 1. Sentinel 1A memiliki gelombang band C. Polarisasi pada citra Sentinel 1 memiliki bentuk dual-pol yang terdiri dari VV dan VH atau HH dan HV. Kombinasi polariasi memiliki potensi untuk digunakan identifikasi kekeringan. Metode yang dapat digunakan yaitu Radar Vegetation Index. Radar Vegetation Index dikembangkan dari algoritma NDVI. Klasifikasi kekeringan RVI dikembangkan dari analisis regresi hasil NDVI Landsat 8 dengan hasil RVI. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pemanfaatan data SAR untuk identifikasi kekeringan dengan menghubungkan Dual Polametric SAR Band – C dan Landsat 8. Hasil penelitian bahwa NDVI memiliki Koefesien determinasi dengan RVI sebesar 0.2981. Drought is a disastrous and complex disaster that can cause material and immaterial losses. The drought in Indonesia is categorized by several types including Agricultural Drought, Meteorological Drought, and Hydrological Drought. Agricultural drought is a condition where there is a decrease in water content in the soil. These conditions will have an impact on vegetation and / or land cover so preventive action is needed. Preventive action is carried out quickly, effectively and efficiently so that an approach with a dynamic pattern is needed. The dynamic pattern approach is done by a method that can be done any time. The use of Active Sensor remote sensing can perform monitoring at any time and dynamically. One of the satellites with radar sensors is Sentinel 1A. Sentinel 1A has a C band wave. Polarization in the Sentinel-1 image has a dual-pol form consisting of VV and VH or HH and HV. The Polarization combination has the potential to measure drought. The method that can be used is the Vegetation Radar Index. The radar vegetation index is developed from the NDVI algorithm. The RVI Drought Classification is made by maintaining the relationship between the NDVI Landsat 8 results and the RVI results. This study aims to examine the use of SAR data for drought identification with the relationship between Dual Polametric SAR Band - C and Landsat 8. The results explain that NDVI has a coefficient of determination with an RVI of 0.2981.