Perubahan Vegetasi Kini Bisa Dipantau Menggunakan Landsat dan NDVI

Teknologi pengindraan jauh kini memainkan peran penting dalam memantau kesehatan vegetasi di seluruh dunia. Salah satu alat utama dalam pendekatan ini adalah program satelit Landsat yang dijalankan oleh NASA dan lembaga survei geologi Amerika Serikat USGS. Melalui pengambilan data multispektral selama puluhan tahun, Landsat memungkinkan para peneliti menghitung Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), sebuah indeks yang menilai kesehatan tanaman berdasarkan pantulan cahaya dalam spektrum merah dan inframerah-dekat.

Salah satu penerapan NDVI yang paling menonjol baru-baru ini adalah dalam pelacakan penyebaran rumput asing tahunan di wilayah Sagebrush Biome di Amerika Serikat bagian barat. Wilayah ini mengalami tekanan serius akibat invasi spesies, seperti cheatgrass, yang menyebar cepat, menggantikan vegetasi asli, dan meningkatkan risiko kebakaran.

Untuk mengantisipasi ancaman ini, para peneliti mengembangkan dataset mingguan berbasis citra Landsat dan Sentinel-2 yang memperkirakan fractional cover atau tutupan fraksional dari spesies rumput asing. Seperti yang dijelaskan oleh USGS, peta mingguan dirilis selama April hingga Juni untuk menunjukkan kondisi terkini dengan jeda pemrosesan sekitar 1–2 minggu dari akuisisi citra. Dataset ini memetakan 16 spesies rumput asing dan satu spesies rumput asli setiap minggunya. Dengan data ini, pengelola lahan dapat mengidentifikasi wilayah yang berisiko tinggi terhadap degradasi atau kebakaran dan menetapkan prioritas tindakan mitigasi atau restorasi.

Baca juga: Manfaatkan Satelit dan AI, Ilmuwan Geospasial Berhasil Ukur Biomassa Hutan

Sementara itu, penggunaan NDVI juga dimanfaatkan untuk mendeteksi perubahan yang lebih halus di wilayah rawa garam pesisir Georgia. Studi yang dipublikasikan dalam Proceedings of the National Academy of Sciences memperkenalkan Belowground Ecosystem Resilience Model (BERM), sebuah model berbasis pembelajaran mesin yang menggabungkan indeks vegetasi dari Landsat dengan data lingkungan untuk memprediksi penurunan biomassa bawah tanah. Hal ini penting karena banyak lahan basah tampak sehat di permukaan, tetapi mengalami degradasi pada sistem akar yang menyokong tanah.

Dengan membandingkan NDVI dan data spektral lainnya dari waktu ke waktu, model ini dapat memprediksi di mana kemungkinan besar terjadi tekanan di bawah permukaan. Validasi dilakukan melalui pengambilan sampel biomassa akar dan pengukuran hiperspektral, menjadikan BERM sebagai sistem peringatan dini yang sangat berguna dalam konservasi lahan basah yang rentan terhadap keruntuhan ekologis.

Kemajuan dalam integrasi citra satelit dan pemodelan berbasis indeks vegetasi seperti NDVI tidak hanya merevolusi cara kita melihat bumi dari luar angkasa, tetapi juga memungkinkan deteksi dini terhadap krisis ekologis yang sebelumnya tersembunyi. Dengan teknologi ini, para ilmuwan dan pengambil kebijakan kini memiliki alat yang lebih akurat dan cepat untuk merespons perubahan vegetasi yang kritis di berbagai ekosistem dunia.

Sumber: Geography Realm