Pemanfaatan Citra Sentinel-1 SAR dan Metode Change Detection Approach Untuk Analisis Sebaran Spasial Wilayah Banjir dan Area Terdampak (Studi Kasus: Banjir Kabupaten Aceh Utara 2022)

https://doi.org/10.22146/jgise.87585

Favian Adith Budiarto(1*), Filsa Bioresita(2)

(1) Institut Teknologi Sepuluh Nopember
(2) Institut Teknologi Sepuluh Nopember
(*) Corresponding Author

Abstract


Secara global, terdapat 51,6% kerusakan yang disebabkan oleh bencana banjir dari total kerusakan akibat bencana alam. Banjir dianggap sebagai jenis bencana yang paling mahal dalam hal kerusakan properti dan korban jiwa. Pada awal bulan Oktober 2022, bencana banjir melanda Kabupaten Aceh Utara. Tercatat sebanyak 52.449 jiwa dari 15.499 KK terdampak banjir, di mana 41.120 jiwa di antaranya terpaksa mengungsi. Terkait dengan hal tersebut, pemantauan bencana banjir sangat penting untuk dilakukan. Salah satu cara untuk melakukan pemantauan bencana banjir adalah dengan melakukan identifikasi wilayah banjir. Hal tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan citra Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar). Citra Sentinel-1 adalah citra SAR yang tersedia secara bebas dengan resolusi spasial dan temporal yang tinggi, sehingga berpotensi untuk memfasilitasi pemantauan wilayah banjir yang dinamis. Change detection approach dengan metode threshold dipercaya dapat mengekstrak wilayah banjir dari citra Sentinel-1 SAR secara efektif dan akurat. Dalam penelitian ini, sebaran banjir diekstrak dari data Sentinel-1 SAR polarisasi VH dengan mendeteksi perubahan nilai piksel citra Sentinel-1 SAR pada sebelum terjadinya banjir dan saat terjadinya banjir. Nilai threshold kemudian diaplikasikan untuk memisahkan objek banjir dan non banjir. Dilakukan pula estimasi area terdampak pada area persawahan dan urban. Hasil akhir dari penelitian ini adalah peta sebaran banjir dan peta area terdampak banjir yang terjadi pada 8 dan 20 Oktober 2022. Luas sebaran banjir pada 8 dan 20 Oktober 2022 secara berurutan adalah 12.331,309 ha dan 6.070,184 ha. Uji validasi banjir 8 dan 20 Oktober 2022 pada penelitian ini diperoleh nilai akurasi 97% dan 98% dengan koefisien Cohen's Kappa sebesar 0,84 dan 0,89.


Keywords


Banjir, Sentinel-1, Synthetic Aperture Radar, Change Detection Approach, Kabupaten Aceh Utara

Full Text:

PDF


References

BNPB. (2014). Rencana Nasional Penanggulangan Bencana 2015-2019. Rencana Nasional Penanggulangan Bencana 2015-2019 RINGKASAN, 1–115. https://www.bnpb.go.id//uploads/renas/1/BUKU RENAS PB.pdf

BPS Kabupaten Aceh Utara. (2022). Kabupaten Aceh Utara Dalam Angka 2022. Badan Pusat Statistik.

Clement, Miles & Kilsby, Chris & Moore, Philip. (2017). Multi-Temporal SAR Flood Mapping using Change Detection. Journal of Flood Risk Management. 11. 10.1111/jfr3.12303.

CRED. (2022). Disasters in numbers. Brussels: CRED.

Furna, P. Z. (2022, Oktober 14). Dampak Banjir, Ratusan Hektar Tanaman Padi di Aceh Utara Alami Fuso. https://www.ajnn.net/news/dampak-banjir-ratusan-hektar-tanaman-padi-di-aceh-utara-alami-fuso/index.html

Manjusree, P., Kumar, L. P., Bhatt, C. P., Rao, G. S., & Bhanumurthy, V. (2012). Optimization of threshold ranges for rapid flood inundation mapping by evaluating backscatter profiles of high incidence angle SAR images. International Journal of Disaster Risk Science, 3(2), 113–122. https://doi.org/10.1007/s13753-012-0011-5

Merriam-Webster. (n.d.). Natural disaster. In Merriam-Webster.com dictionary. https://www.merriam-webster.com/dictionary/natural%20disaster

Notti, D., Giordan, D., Caló, F., Pepe, A., Zucca, F., & Galve, J. P. (2018). Potential and Limitations of Open Satellite Data for Flood Mapping. Remote Sensing, 10, 1673. https://doi.org/10.3390/rs10111673.

Nugroho, Pratomo Cahyo dkk. (2019). Modul Teknis Penyusunan Kajian Risiko Bencana Banjir. Direktorat Pengurangan Risiko Bencana. Direktorat Pengurangan Risiko Bencana Badan Nasional Penanggulangan Bencana.

Pratiwi, Z. N. & Santosa P. B. (2021). Pemodelan dan Visualisasi Genangan Banjir untuk Mitigasi Bencana di Kali Kasin, Kelurahan Bareng, Kota Malang, Journal of Geospatial Information Science and Engineering, JGISE Vol. 4 No. 1 (2021), pp. 56 – 64. https://doi.org/10.22146/jgise.56525

Shalih, Osmar. dDkk. (2023). Risiko Bencana Indonesia “Memahami Risiko Sistemik di Indonesia”. Pusat Data, Informasi, dan Komunikasi Kebencanaan BNPB.

Shen, X., Wang, D., Mao, K., Anagnostou, E., & Hong, Y. (2019). Inundation extent mapping by synthetic aperture radar: A review. Remote Sensing, 11(7), 87

Suripin. (2003). Sistem Drainase Perkotaan Yang Berkelanjutan. Andi: Yogyakarta.

Surry, K. (2022). Korban Banjir Aceh Utara yang Mengungsi Capai 41.120 Warga. https://aceh.antaranews.com/berita/308557/korban-banjir-aceh-utara-yang-mengungsi-capai-41120-warga

Syahputra, D. (2022, Oktober 8). Belasan Desa di Aceh Utara Dilanda Banjir. https://aceh.antaranews.com/berita/308245/belasan-desa-di-aceh-utara-dilanda-banjir

Tiwari V, Kumar V, Matin MA, Thapa A,Ellenburg WL, Gupta N, et al. (2020) Floodinundation mapping- Kerala 2018; Harnessing thepower of SAR, automatic threshold detectionmethod and Google Earth Engine. PLoS ONE 15(8):e0237324. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0237324

UNISDR (UN International Strategy for Disaster Reduction). (2009). UNISDR Terminology on Disaster Risk Reduction; United Nations: Geneva, Switzerland.

UN-SPIDER (United Nations Platform for Space-based Information for Disaster Management and Emergency Response - UN-SPIDER). (2019). Recommended Practice: Flood Mapping and Damage Assessment Using Sentinel-1 SAR Data in Google Earth Engine. https://www.un-spider.org/advisory-support/recommended-practices/recommended-practice-google-earth-engine-flood-mapping



DOI: https://doi.org/10.22146/jgise.87585

Article Metrics

Abstract views : 3094 | views : 5516

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.


Journal of Geospatial Information Science and Engineering (JGISE) ISSN: 2623-1182 (Online) Email: jgise.ft@ugm.ac.id The Contents of this website is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.