Geomorfologi gunungapi guntur (Garut, Jawa Barat

RINGKASAN
LULUK DWI WULAN HANDAYANI. Geomorfologi Gunungapi Guntur
(Garut, Jawa Barat) dan Analisis Aliran Lava Menggunakan Data Synthetic
Aperture Radar Polarimetri Penuh (fully polarimetry). Dibawah bimbingan
BOEDI TJAHJONO dan BAMBANG HENDRO TRISASONGKO.
Indonesia merupakan negara yang dilalui oleh jalur gunungapi aktif (Ring
of fire) sehingga memiliki lebih dari 400 gunung berapi dan 130 diantaranya
termasuk dalam kategori gunungapi aktif. Persebaran gunungapi yang merata
hampir diseluruh wilayah merupakan konsekuensi dari tumbukan lempeng
tektonik. Letusan gunungapi adalah salah satu gejala alam yang berbahaya bagi
makhluk hidup di sekitar gunungapi tersebut, meskipun gunungapi juga banyak
memberikan manfaat bagi manusia seperti abu vulkanik yang dapat meningkatkan
kesuburan tanah. Gunungapi Guntur yang berada di Kabupaten Garut memiliki
karakteristik produk aliran lava yang dominan dan jelas terlihat secara visual
dibandingkan aliran lava gunungapi lainnya. Oleh karena itu, identifikasi dan
pemetaan aliran lava penting dikaji untuk studi geomorfologi dan pemetaan
bahaya gunungapi. Hal ini dapat dilakukan melalui analisis geomorfologi dan
pemanfaatan teknologi geospasial, yaitu dengan penginderaan jauh optik maupun
non optik (radar).
Sejak tahun 1980, data optik telah banyak digunakan untuk pemetaan
gunungapi. Namun jenis data ini memiliki keterbatasan informasi dikarenakan
adanya penutupan awan. Hal ini dapat diatasi dengan memanfaatkan data radar
yaitu SAR Polarimetri band L sehingga perlu dilakukan penelitian yang
mengetengahkan pemanfaatan data SAR polarimetri untuk mengidentifikasi
karakteristik hamburan (scattering) aliran lava yang dipadukan dengan analisis
geomorfologi pada G. Guntur sehingga dapat dilakukan pencirian (signature)
pada obyek.
Penelitian ini bertujuan untuk menelaah : 1) Geomorfologi bentuklahan G.
Guntur dengan menggunakan citra optik IKONOS, 2) Geomorfologi bentuklahan
G. Guntur dengan menggunakan citra non optik PALSAR (Phased Array Type LBand Synthetic Aperture Radar) polarimetri penuh dan membandingkannya
dengan data optik IKONOS, 3) Kombinasi sinyal polarisasi ganda yang efisien
untuk identifikasi aliran lava menggunakan radar polarimetri band-L, dan 4)
Klasifikasi obyek menggunakan teknik klasifikasi Pohon Keputusan (decision
tree) dengan algoritma QUEST.
Hasil analisis menunjukkan bahwa analisis geomorfologi dapat digunakan
untuk pemetaan bentuklahan gunungapi (V) didasarkan pada aspek morfologi,
morfogenesis, morfokronologi dan litologi. Berdasarkan hasil interpretasi
diketahui bahwa bentuklahan yang diidentifikasi menggunakan citra IKONOS
Google Earth menghasilkan 17 bentuklahan yaitu 3 kawah (crater), 1 kubah lava
(lava dome), 9 aliran lava (lava flow) yang merupakan hasil erupsi eksplosif
membentuk lava bongkah segar dan saling menindih. Hasil erupsi tahun 1840
(aliran lava muda) membentuk lidah memanjang dan tapal kuda pada bagian
ujung yang berkomposisi basaltik. Tubuh kerucut terdiri dari 3 bentukan yang
tersusun atas blok lava basaltik dengan matriks pasir kasar berwarna abu
kehitaman hingga cokelat. Selain itu, terdapat 1 bentuklahan terdegradasi
(Degraded Lower Slope Volcanic Cone) akibat proses geomorfik antropogenik
sedangkan interpretasi pada citra PALSAR dapat diidentifikasi 6 bentuklahan
aliran lava dan 1 bentuklahan kawah. Perbedaan hasil interpretasi ini dipengaruhi
oleh panjang gelombang dan resolusi spasial yang dimiliki masing-masing citra.
Namun pada data polarimetri penuh dapat ditentukan nilai hamburan balik
(backscatter) dari permukaan bentuklahan.
Hasil klasifikasi pohon keputusan dengan algoritma QUEST dan analisis
keterpisahan spektral menunjukkan bahwa polarisasi HV dan VV berperan
sebagai kombinasi terbaik dalam identifikasi aliran lava. Keterpisahan spektral
ditunjukkan dengan metode Transformed Divergence (TD) pada data training.
Hasilnya, bentuklahan kawah memiliki keterpisahan yang tinggi (nilai mendekati
2) dan demikian pula dengan bentuklahan aliran lava termuda sehingga dapat
diidentifikasi dengan mudah. Sedangkan bentuklahan aliran lava 1, aliran lava 3,
dan aliran lava tua tidak terpisah dengan cukup baik (nilai mendekati 0). Pada
nilai statistik deskriptif ini dapat ditunjukkan bahwa bentuklahan aliran lava
termuda memiliki nilai rataan tertinggi pada polarisasi HV dibandingkan
bentuklahan aliran lava lainnya.
Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa nilai akurasi yang cukup baik yaitu
51,80 % dengan nilai koefisien Kappa sebesar 0,43. Hal ini menunjukkan bahwa
identifikasi aliran lava menggunakan polarisasi linier dipadukan dengan
klasifikasi pohon keputusan memiliki tingkat kepercayaan yang cukup baik.
Kata kunci : Geomorfologi, Bentuklahan, Aliran Lava, SAR Polarimetri,
G. Guntur
SUMMARY
LULUK DWI WULAN HANDAYANI. Geomorphology Guntur Volcano
(Garut, Jawa Barat) and Lava Flow Analysis Using Synthetic Aperture Radar
Fully Polarimetry Data. Under supervision of BOEDI TJAHJONO and
BAMBANG H. TRISASONGKO.
Indonesia is a country which is traversed by ring of fire, it has more than
400 volcanoes and 130 of them are in category of active volcanoes. Equitable
distribution of volcanoes in nearly all region consequently impacts tectonic plates.
Volcanic eruption is one of the natural phenomena considered harmful to
inhabitants around the volcano. Although the volcano also provides many benefits
to human such as volcanic ashes that could increase soil fertility. Mt. Guntur in
Garut Regency dominantly characterize by lava flows and visually distinctive
toother volcans. Identification and mapping of the lava flows is important to study
geomorphological aspect and mapping of volcanic hazardous materials. This can
be done through geomorphological analysis and utilization of geospatial
technologies, i.e. remote sensing with optical and non-optical (Radar) sensors.
Since 1980, the optical data has been widely used for mapping the
volcano. However, this kind of data have limited information due to cloud cover.
This can be subsituted by using radar data, especially L-band SAR Polarimetry.
Therefore a research to explore the use of SAR Polarimetry data for identifying
the characteristic of scattering lava flows combined with analysis of
geomorphology is needed.
This study aims to examine : 1) Landform geomorphology of Mt. Guntur
using optical IKONOS imagery, 2) landform geomorphology of Mt. Guntur using
non optical PALSAR (Phased Array Type L-Band Synthetic Aperture Radar)
fully polarimetry and comparison with IKONOS optic data, 3) The combination
of an efficient dual polarization signal for the identification of the lava flow using
L-band radar polarimetry, and 4) Classification of object using decision tree
(QUEST) algorithm.
The analysis suggested that the geomorphological analysis can be used for
volcanic (V) landform mapping based on aspects of morphology, morphogenesis,
morfokronology and litology. Based on the result of interpretation, 17 landforms
were identified using IKONOS imagery of Google Earth i.e : 3 craters, a lava
dome, 9 lava flows which were results of explosive eruption which formed fresh
lava chunks on top of each other. Results of 1840 eruption (youngest lava flow)
created an elongated tongue and horseshoe at the end with basaltic composition.
Cone body consists of 3 block structure composed of basaltic lava with a matrix
of coarse sand colored brown black ash. In addition, there was a degraded
landforms (Degraded Lower Slope Volcanic Cone) due to antropogenic
geomorphic processes. Although, PALSAR interpretation could identify 6
landforms lava flows and a crater landforms. Differences in interpretation were
influenced by the wavelength and spatial resolution of each image. Full
polarimetry data however contributed to backscattering retrievals from the surface
landforms.
Decision tree classification using algorithm QUEST and spectral
separability analysis showed that the HV and VV polarization served as the best
combination in the identification of lava flows. Spectral separability was shown
by transformed divergence (TD) method on the training data. The result indicated
that crater had high separation (close to 2), as well as the youngest lava flow that
was easly identified. Meanwhile, landforms of lava flow 1, lava flow 3, and an old
lava flow did not separate well (close to 0). Descriptive statistics on the feature
showed that the youngest lava flow ranked highest average value at HV
polarization, compared to other lava flows.
Classification showed a fairly good accuracy, around 51,80% with kappa
coefficient value of 0,43. This suggested that the identification of lava flows using
linear polarization combined with a classification decision tree produced fairly
good level of confidence.
Keywords : Geomorphology, Landform, Lava Flow, SAR Polarimetry, Mt. Guntur