Aplikasi SIG untuk Estimasi Erosi

Dapat kerjaan untuk mengestimasi erosi di suatu area, minim dasar soal teori erosi, akhirnya hunting sana sini buat nyari bahan, ketemu dah papernya dari I Wayan Nuarsa dari Program Studi Agroekoteknologi, Fakultas Pertanian Universitas Udayana. nemu di gistutorial. makasih yah pak n adminnya.

Pemodelan prediksi erosi melalui analisis citra satelit yang dipadukan dengan SIG menggunakan pendekatan rumus USLE (Universal Soil Loss Equaliton) (Wischemeir dan Smith, 1978), yaitu :

A = R x K x LS x CP

dimana
A = Erosivitas hujan
K = Erodibilitas tanah
R = Indeks Erosivitas Hujan
LS = Faktor panjang dan kemiringan lereng
CP = Faktor tanaman dan pengelolaan

Data citra satelit digunakan untuk penentuan nilai CP melaui pemetaan penggunaan lahan. Penggunaan lahan merupakan objek yang sangat cepat mengalami perubahan. Oleh karena itu, pemanfaatan citra satelit dengan resolusi temporal yang tinggi merupakan solusi terbaik. Sementara faktor-faktor erosi lain yang objeknya tidak mengalami perubahan cepat seperti kemiringan lereng dan jenis tanah, datanya dapat diambil dari peta.

Secara skematis urutan kerja pemodelan prediksi Erosi dengan analisis citra satelit dan GIS digambarkan sebagai berikut.

erosi

a. Erosivitas Hujan

Erosivitas Hujan merupakan kemampuan hujan untuk mengerosi tanah. Semakin tinggi nilai erosivitas hujan suatu daerah, semakin besar pula kemungkinan erosi yang terjadi pada daerah tersebut. Untuk membuat peta erosivitas hujan diperlukan data hujan dari stasiun penakar hujan di seluruh daerah penelitian dan sekitarnya beserta koordinat geografis dari stasiun tersebut. Data curah hujan diambil minimal dalam kurun waktu 10 tahun kemudian nilainya dirata-ratakan. Data curah hujan yang diperlukan adalah curah hujan bulanan, jumlah hari hujan dalam satu bulan, dan jumlah curah hujan maksimum dalam bulan tersebut. Erosivitas hujan bulanan dihitung dengan rumus Bols (1978) sebagai berikut.

Rm = 6,119 (Rainm)1,21 x (Daysm)-0,47 x (max Pm)0,53

dimana Rm adalah indeks erosivitas hujan bulanan, Rainm adalah curah hujan rata-rata bulanan dalam cm, daysm adalah jumlah hari hujan rata-rata dalam satu bulan, dan max Pm adalah rata-rata curah hujan maksimum dalam bulan tersebut dalam cm.
Erosivitas tahunan yang digunakan dalam perhitungan erosi diperoleh dari penjumlahan erosivitas bulanan.
Data tabular hasil perhitungan erosivitas hujan tahunan beserta koordinat geografisnya pada masing-masing stasiun selanjutnya dilakukan proses Voronoi yaitu proses membagi daerah penelitian berdasarkan lokasi stasiun hujan terdekat. Proses ini hampir sama dengan menggunakan metode poligon Theisen secara manual.

b. Erodibilitas Tanah

Erodibilitas tanah merupakan kepekaan tanah terhadap erosi. Semakin tinggi nilai erodibilitas suatu tanah semakin mudah tanah tersebut tererosi. Untuk menghitung nilai erodibilitas tanah diperlukan data kandungan liat, debu, pasir halus, bahan organik tanah, harkat struktur dan permeabilitas tanah. Daerah penelitian dibagi menjadi beberapa unit lahan dalam hal ini digunakan jenis tanah sebagai basis pembagian, dengan asumsi bahwa pada jenis tanah yang berbeda, nilai erodibilitasnya juga berbeda. Nilai erodibilitas tanah pada masing-masing unit lahan dihitung dengan rumus Wischemeir dan Smith (1978) sebagai berikut :

100 K = 1,292 [2,1 M1,14 (10-4) (12-a) + 3,25 (b-2) + 2,5 (c-3)]

dimana K adalah nilai erodibilitas tanah, M adalah ukuran partikel tanah (%debu + %pasir halus) x (100 – %liat), a adalah kandungan bahan organik tanah (%), b adalah harkat struktur tanah, dan c adalah harkat permeabilitas tanah.

c. Faktor LS

Peta faktor panjang dan kemiringan lereng (LS) dihitung dari peta kemiringan lereng daerah penelitian, sedangkan peta kemiringan lereng diturunkan dari model elevasi digital (MED) yang diperoleh dari digitasi dan interpolasi garis kontur. Nilai LS dihitung menggunakan tabel konversi berikut.

Tabel. Konversi nilai kemiringan lereng menjadi nilai LS (Dirjen Reboisasi dan Rehabilitas Lahan, 1986)

Kemiringan lereng (%) Nilai LS
0-5 0,25
5-15 1.20
15-35 4,25
35-40 9.50
> 40 12

d. Faktor CP

Faktor tanaman dan pengelolaan lahan (CP) diperoleh dari hasil klasifikasi citra satelit atau dilihat dari klasifikasi penggunaan lahan yang sudah ada. kedetailan resolusi citra sangat mempengaruhi detil tidaknya klasifikasi penggunaan lahan.

e. Overlay Peta

Bila peta Erosivitas, erodibilitas, peta faktor LS, dan faktor CP telah selesai diolah, maka sekarang dilakukan kalkukasi peta, yaitu melakukan overlay terhadap keempat peta tersebut, kemudian dilakukan perkalian terhadap data atributnya.

Tinggalkan Pesan