Prediksi Perubahan Lahan Terbangun Dengan OBIA LCM Pada Citra Terfusi di Kota Kendari

2021 ◽  
Vol 5 (2) ◽  
pp. 170
Author(s):  
Adnan Adnan ◽  
Fitra Saleh ◽  
Iradat Salihin

Abstrak: Penggunaan lahan disetiap tahunnya akan mengalami perubahan. Perkembangan tersebut bisa jadi tidak terkendali, sehingga perencanaan prediksi perubahan lahan penting untuk dikaji. Dalam memprediksi dapat dilakukan dengan menggunakan citra, khususnya citra Landsat. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) distribusi penggunaan lahan terbangun di Kota Kendari pada tahun 2014 dan 2019 dengan metode OBIA pada citra terfusi; (2) melihat arah perubahan penggunaan lahan terbangun di Kota Kendari pada tahun 2024 dan 2029 dengan metode Land Change Modeler (LCM). Metode yang digunakan dalam penelitian ini  yaitu metode klasifikasi penggunaan lahan berbasis piksel OBIA dan pemodelan prediksi perubahan penggunaan lahan Land Change Modeler (LCM). Hasil penelitian ini antara lain: (1) luas lahan terbangun pada tahun 2014 di Kota Kendari seluas 6.061,85 hektar dan luas penggunaan lahan terbangun di Kota Kendari pada tahun 2019 seluas 6.716,96 hektar dengan perubahan penggunaan lahan terbangun tahun 2014 sampai dengan tahun 2019 dengan pertambahan luas 2,43%; (2) Arah perubahan penggunaan lahan terbangun di Kota Kendari diprediksikan cenderung berkembang ke arah Kecamatan Baruga karena dipengaruhi oleh dua faktor yaitu kemiringan lereng dan jaringan jalan. Kata Kunci : Penggunaan Lahan, Landsat 8 OLI, Penajaman Citra, OBIA, LCM Abstract: Land use will change every year. The development may be uncontrollable, so predictive planning of land changes is important to review. In predicting  can be done using  imagery, especially Landsat imagery. This study aims to:(1)  the distribution of land  use  built  in Kendari City in 2014 and 2019 with OBIA method on diffusion imagery; (2) see the direction of land use changes built in Kendari City in  2024 and 2029 with land change modeler  (LCM) method. The methods used in this study are OBIA pixel-based land  use  classification method and land use change prediction modeling land change modeler (LCM).  The results of this study include: (1) land area  built in 2014 in Kendari City aswide as 6,061.85 hectars and land use area built in Kendari City in 2019 aswide as 6,716.96 hectars with land use changes built in 2014 to 2019 with an increase  of  2.43%; (2) The direction of land use changes built in Kendari City  is predicted   to tend to  develop  towards  Baruga Subdistrict because it is influenced by two factors, namely slope and road network. Keywords: Land Use,  Landsat 8 OLI,  Image Sharpening,  OBIA, LCM

2021 ◽  
Vol 21 (2) ◽  
pp. 249-263
Author(s):  
Layla Cristina de Freitas Assalve ◽  
Daniela Fernanda Da Silva Fuzzo

Ao longo do tempo foram criados diversos tipos de manejos adequados para cada Unidade de Conservação (UCs), dentre eles, a Zona de Amortecimento (ZA) surge com o papel de filtrar os impactos negativos das atividades que ocorrem ao seu redor. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi analisar as modificações do uso da terra na ZA da Estação Ecológica de Assis – SP, nos anos 2000 e 2017. Para a realização do trabalho foram utilizadas imagens dos satélites Landsat 5/TM e Landsat 8/OLI, as imagens foram processadas em ambiente SIG e geradas os mapeamentos de perdas e ganhos utilizando o módulo Land Change Modeler (LCM) do software Idrisi-Taiga, o qual apresenta grande importância para a realização de estudos ambientais. Foi possível observar, a redução da pastagem e o aumento das culturas temporárias na porção norte e leste da área, nesses dezessete anos analisados, obteve um ganho de área de 12,29 %. Destaca-se que o entorno se encontra tomado integralmente por cultura temporária e silvicultura, que afetam a conservação, podendo gerar a perda da biodiversidade e o desmatamento neste local, sendo assim o conhecimento dos parâmetros analisados permite a utilização de técnicas adequadas para a preservação efetiva. Portanto, a utilização de dados orbitais pode contribuir ao monitoramento das UCs evitando a degradação ambiental.


Geo UERJ ◽  
2020 ◽  
Author(s):  
Cintia de Andrade Corrêa ◽  
Leandro Andrei Beser de Deus ◽  
Nadja Maria Castilho da Costa

Para incentivar os agricultores a preservar e/ou restaurar a vegetação nativa como previsto na Lei 12.651/2012, um programa de desenvolvimento rural sustentável do Rio de Janeiro investe na proteção e recuperação de Áreas de Preservação Permanente, especialmente as de nascente. O objetivo deste trabalho, relacionado a este programa, é construir cenários ambientais que subsidiem o planejamento e a gestão de APPs. A metodologia é a quantificação das classes de cobertura da terra: "Floresta", "Não Floresta", "Água" e "Não Classificada", usando geotecnologias em duas cenas comparativas, 2011 e 2016, e um cenário futuro, 2046. Foram utilizados o programa ArcGis 10.3 para processamento de imagem digital, os sensores Landsat 5 TM e Landsat 8 OLI e o programa Idrisi Selva 17.0/Land Change Modeler para a geração de modelos preditivos e análise comparativa. Os resultados indicam que, entre 2011 e 2016, houve um aumento de 160,4 hectares da classe “Não Floresta” em relação à “Floresta”: a classe “Floresta” diminuiu 7,4%, enquanto a classe “Não Floresta” aumentou 5,33%. Para o cenário futuro 2046, o modelo probabilístico markoviano apresenta 52% de chance de conversão da classe "Floresta" em "Não Floresta", portanto, há uma predição de cenário futuro tendencial pessimista de desmatamento. Recomenda-se o monitoramento da microbacia conjugado a mudanças na cobertura da terra e a ações de preservação de "Floresta”.


Geografie ◽  
2015 ◽  
Vol 120 (3) ◽  
pp. 422-443 ◽  
Author(s):  
Magdalena Indrová ◽  
Lucie Kupková

The main objective of this study was to compare the capabilities of the Dyna- CLUE and Land Change Modeler (LCM) software based on the results of land use/cover development predictions in selected cadastres of the Prague suburban area. Time series of land use data, land use plans of the municipalities, and data on soil protection were used for this analysis. Land use prediction maps for the year 2020 were created using both software tools. The results of the comparison showed that the models respect the restriction of development. In accordance with the local land use plans, new residential development was properly allocated. As for commercial areas, the requirements were not completely fulfilled. It is evident that both models are able to produce correct maps of future land use based on specified requirements at the level of several cadastral units (area approx. 2,000 ha). However, the instability of LCM and the necessity of using other software while working with Dyna-CLUE somewhat complicated the work.


2015 ◽  
Vol 6 (2) ◽  
Author(s):  
Yulius Yulius ◽  
T A Tanto ◽  
M Ramdhan ◽  
A Putra ◽  
H L Salim

ABSTRACT Bungus district of Kabung Bay is a growing region located at coastal zone of southern city of Padang, west sumatra. As a growing region, the Bungus district brings some impacts on population increase and degradation of environment quality. Therefore, it is needed an effort to identify land use changes and the distribution of land use in this region from the year of 2003 until 2013. This research used landsat 7 imagery in 2003 and landsat 8 imagery in 2013. The data were analysed descriptively using geographical informastion system. The result showd that (1) swamp land cover experienced the smallest land use change between 2003 until 2013 (0.02 ha/yr), meanwhile forest land use had the biggest change of about 224.8 ha/yr. The biggest addition of land cover belong to settlement area about 47.59 hectare, and the other hand occur on bush about -31.68 hectare. Keywords: Bungus district, landcover changes, Landsat imagery, GIS


2019 ◽  
Vol 11 (2) ◽  
pp. 93-114
Author(s):  
رضا شاکری ◽  
کامران شایسته ◽  
مهدی قربانی

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