Analisis Suhu Permukaan Lahan dan Vegetasi untuk mengukur Urban Heat Island menggunakan Google Earth Engine.

Authors

  • Munsyi M.T Universitas Islam Negeri Antasari

DOI:

https://doi.org/10.31315/telematika.v21i3.13810

Keywords:

UHI, LST, NDVI, Google Earth Engine, Perencanaan Kota Berkelanjutan,

Abstract

Banjarmasin, yang sering disebut sebagai kota seribu sungai, telah mengalami perkembangan perkotaan yang signifikan, yang mengarah pada intensifikasi efek Urban Heat Island (UHI). Studi ini menggunakan kuantitatif dengan analisis berbasis spasial memanfaatkan data satelit Landsat 8, dikombinasikan dengan kemampuan Google Earth Engine, untuk mengkaji interaksi antara Suhu Permukaan Lahan (LST) dan Indeks Vegetasi Ternormalisasi (NDVI) dari tahun 2013 hingga 2023. Pengamatan awal menunjukkan pola LST yang bervariasi, terutama di area sekitar sungai, serta variasi NDVI yang signifikan yang mencerminkan kondisi vegetasi. Analisis mendetail menunjukkan adanya hubungan yang jelas antara tutupan vegetasi dan suhu perkotaan, dengan fluktuasi suhu yang berkorelasi dengan perubahan vegetasi dan aktivitas antropogenik. Khususnya, pandemi COVID-19 global berperan dalam penurunan LST selama 2020-2021, meskipun cakupan vegetasi tetap relatif stabil. Temuan ini menekankan pentingnya perencanaan kota berkelanjutan, dengan penekanan pada pelestarian dan integrasi ruang hijau untuk mengurangi efek UHI dan mempromosikan keseimbangan lingkungan. Penelitian ini memberikan wawasan yang berharga tentang dinamika iklim perkotaan, kesehatan vegetasi, dan strategi pembangunan berkelanjutan untuk kota-kota yang mengalami urbanisasi cepat.

Author Biography

Munsyi M.T, Universitas Islam Negeri Antasari

Fakultas Dakwah dan Ilmu Komunikasi

References

H. Bahi, H. Radoine, and H. Mastouri, “Urban Heat Island: State of the Art,” in 2019 7th International Renewable and Sustainable Energy Conference (IRSEC), 2019, pp. 1–7. doi: 10.1109/IRSEC48032.2019.9078329.

S. Knight, C. Smith, and M. Roberts, “Mapping Manchester’s urban heat island,” Weather, vol. 65, no. 7, pp. 188–193, Jul. 2010, doi: https://doi.org/10.1002/wea.542.

“Urban heat island PY - 1991 AU - Hongsuk H. Kim ER -.”

K. Masumoto, “Urban Heat Islands BT - Environmental Indicators,” R. H. Armon and O. Hänninen, Eds. Dordrecht: Springer Netherlands, 2015, pp. 67–75. doi: 10.1007/978-94-017-9499-2_5.

K. Gadekar, C. B. Pande, J. Rajesh, S. D. Gorantiwar, and A. A. Atre, “Estimation of Land Surface Temperature and Urban Heat Island by Using Google Earth Engine and Remote Sensing Data BT - Climate Change Impacts on Natural Resources, Ecosystems and Agricultural Systems,” C. B. Pande, K. N. Moharir, S. K. Singh, Q. B. Pham, and A. Elbeltagi, Eds. Cham: Springer International Publishing, 2023, pp. 367–389. doi: 10.1007/978-3-031-19059-9_14.

H. K. Jabbar, M. N. Hamoodi, and A. N. Al-Hameedawi, “Urban heat islands: a review of contributing factors, effects and data,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci., vol. 1129, no. 1, p. 12038, 2023, doi: 10.1088/1755-1315/1129/1/012038.

Y. Liao et al., “Surface urban heat island detected by all-weather satellite land surface temperature,” Sci. Total Environ., vol. 811, p. 151405, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.151405.

H. Xia, Y. Chen, C. Song, J. Li, J. Quan, and G. Zhou, “Analysis of surface urban heat islands based on local climate zones via spatiotemporally enhanced land surface temperature,” Remote Sens. Environ., vol. 273, p. 112972, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.112972.

B. Halder, J. Bandyopadhyay, and P. Banik, “Evaluation of the Climate Change Impact on Urban Heat Island Based on Land Surface Temperature and Geospatial Indicators,” Int. J. Environ. Res., vol. 15, no. 5, pp. 819–835, 2021, doi: 10.1007/s41742-021-00356-8.

H. H. KIM, “Urban heat island,” Int. J. Remote Sens., vol. 13, no. 12, pp. 2319–2336, Aug. 1992, doi: 10.1080/01431169208904271.

BHARTENDU SAJAN, SHRUTI KANGA, SURAJ KUMAR SINGH, VARUN NARAYAN MISHRA, and BOJAN DURIN, “Spatial variations of LST and NDVI in Muzaffarpur district, Bihar using Google earth engine (GEE) during 1990-2020,” J. Agrometeorol., vol. 25, no. 2 SE-Research Paper, pp. 262–267, May 2023, doi: 10.54386/jam.v25i2.2155.

Z. KHAN and A. JAVED, “Correlation between land surface temperature (LST) and normalized difference vegetation index (NDVI) in Wardha Valley Coalfield, Maharashtra, Central India,” Nov. Geod., vol. 2, no. 3 SE-Research articles, p. 53, Sep. 2022, doi: 10.55779/ng2353.

R. Li, L. Wang, and Y. Lu, “A comparative study on intra-annual classification of invasive saltcedar with Landsat 8 and Landsat 9,” Int. J. Remote Sens., vol. 44, no. 6, pp. 2093–2114, Mar. 2023, doi: 10.1080/01431161.2023.2195573.

Y. Zhao and Z. Zhu, “ASI: An artificial surface Index for Landsat 8 imagery,” Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf., vol. 107, p. 102703, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.102703.

Downloads

Published

2024-10-31