Penginderaan jauh hiperspektral dan pengelolaan hutan berkelanjutan

Manajemen Kehutanan Hiperspektral

Pengelolaan hutan berkelanjutan meningkatkan fokus pada nilai ekonomi, dengan fokus utama pada Pemeliharaan atau peningkatan keanekaragaman spesies, struktur, dan fungsi ekosistem saat ini dan di masa mendatang serta produktivitas biologis.Pergeseran dari metode pengelolaan hutan tradisional yang kuno dan menekankan nilai kayu menuju pengelolaan hutan berkelanjutan merupakan perubahan yang mendalam—suatu masa yang penuh tantangan untuk mempertimbangkan arah masa depan hutan dan kehutanan.

Penerapan penginderaan jauh dalam pengelolaan hutan lestari secara umum terbagi menjadi empat kategori, termasuk: Klasifikasi tipe tutupan hutan, estimasi struktur hutan dan variabel inventaris sumber daya (yaitu, spesies pohon, tinggi, umur, dan kerapatan tajuk), deteksi perubahan hutan, dan pemodelan hutan.Dari perspektif ini, variabel lain yang disediakan oleh penginderaan jauh (yang mungkin saat ini tidak banyak dibutuhkan dalam pengelolaan hutan) juga akan dipertimbangkan karena potensi perannya dalam skenario pengelolaan di masa depan. Untuk lebih memahami fungsi dan responsnya terhadap perubahan lingkungan, perlu untuk memperluas pengetahuan yang ada pada tingkat tegakan ke skala seluruh hutan atau wilayah kecil. Oleh karena itu, perbedaan antara variabel inventaris dan variabel input/output tidak langsung dalam model produktivitas hutan menjadi kurang penting, karena permintaan akan aplikasi ekologis, pemodelan, dan informasi struktur hutan terintegrasi dalam pengelolaan hutan akan terus meningkat.

Dalam beberapa tahun terakhir, ekosistem hutan telah menghadapi tekanan besar dari perubahan lingkungan seperti pemanasan global dan pertumbuhan populasi. Dalam konteks ini, pengembangan strategi manajemen adaptif sangat penting, dan seiring dengan kemajuan tugas ini, bersamaan dengan meningkatnya kebutuhan untuk memahami peran hutan dalam anggaran karbon global (misalnya, Protokol Kyoto), analisis kuantitatif ekosistem hutan sangat penting untuk lebih memahami proses-proses kuncinya. Proses terpenting di hutan meliputi pertukaran karbon (fotosintesis dan respirasi), evapotranspirasi, dan siklus nutrisi. Pada tingkat lokal, proses-proses ini sulit diukur; dari skala regional hingga global, proses-proses ini sama sekali tidak mungkin diukur. Oleh karena itu, model simulasi fluks massa dan energi telah dikembangkan. Model simulasi ini diperlukan untuk secara akurat memperkirakan struktur hutan dan sifat kimia sebagai masukan (untuk inisialisasi) atau untuk tujuan validasi.

Studi terkait telah menunjukkan bagaimana menggunakan variabel daun dan kanopi yang diperoleh dari penginderaan jauh untuk membatasi model ekosistem. Metode ini memerlukan masukan keadaan ekosistem yang kontinu secara spasial pada awal simulasi dan mengasimilasi variabel keadaan biofisik dan biokimia yang relevan yang diperoleh dari penginderaan jauh. Sistem pencitraan hiperspektral telah ditekankan mampu memperoleh karakteristik vegetasi yang relevan dengan detail dan akurasi yang lebih tinggi, di antaranya parameter vegetasi yang paling penting adalah kandungan klorofil dan nitrogen daun, rasio penyerapan radiasi fotosintetik aktif, kandungan air kanopi, berat daun maksimum tahunan per satuan luas, dan luas daun maksimum tahunan.

Data inventarisasi hutan yang digunakan untuk pengelolaan biasanya berupa atribut kuantitatif yang diperoleh dari survei lapangan atau peta tutupan hutan yang diinterpretasikan dari citra udara. Atribut survei meliputi tinggi pohon, kepadatan batang, volume, spesies pohon, dan umur. Secara tradisional, inventarisasi hutan diulang setiap 10 tahun atau lebih, biasanya menargetkan hutan milik negara atau kota, bukan hutan milik pribadi. Badan kehutanan lokal dan negara bagian sangat tertarik dengan data inventarisasi tersebut karena hutan milik pribadi dapat memiliki signifikansi ekonomi dan ekologis yang besar. Oleh karena itu, metode penginderaan jauh yang mampu memetakan atribut hutan penting seperti jenis spesies, kelas umur, volume kanopi, dan biomassa akan sangat berharga.

Oleh karena itu, penginderaan jauh hiperspektral akan berfokus pada aplikasi kehutanan di mana sistem pencitraan hiperspektral diharapkan memberikan kontribusi yang signifikan, daripada aspek teknis seperti akuisisi citra, kalibrasi citra, dan pemrosesan. Dimulai dari tujuan yang diidentifikasi dalam pengelolaan hutan berkelanjutan dan pendekatan pengelolaan berbasis ekosistem, fokusnya akan pada klasifikasi hutan (komposisi spesies tegakan, kepadatan, penutupan kanopi, tinggi, dan umur), estimasi struktur hutan (estimasi variabel kontinu), dan deteksi perubahan hutan (gangguan alami, seperti kerusakan hutan, penggundulan daun, dan inaktivasi akibat bencana, kebakaran, fragmentasi, dll.).

Klasifikasi spesies hutan