Oleh: Prof. Drs. Projo Danoedoro, M.Sc., Ph.D.
Penginderaan jauh bukan sekadar teknologi pencitraan dari angkasa. Bagi saya, ia adalah refleksi perjalanan akademik lebih dari 40 tahun, dan kini, sebagai bagian dari pidato pengukuhan Guru Besar di Fakultas Geografi UGM, saya ingin menempatkannya secara tepat dalam ilmu geografi—khususnya sebagai instrumen utama dalam memahami ekologi bentanglahan.
Ekologi bentanglahan adalah bidang multidisiplin yang menelaah pola spasial, proses ekologi, dan interaksi manusia-lingkungan dalam suatu bentang ruang. Ia mencakup analisis keanekaragaman hayati, jasa ekosistem, fragmentasi lahan, hingga adaptasi terhadap perubahan iklim (Forman, 1995; Turner & Gardner, 2015). Dalam konteks ini, geografi menyediakan kerangka analisis keruangan dan ekologis, sementara penginderaan jauh dan SIG menawarkan alat untuk menerjemahkannya secara praktis dan kuantitatif.
Sejak lama, geografi telah mendudukkan manusia dan lingkungannya dalam interaksi kompleks (Hadisumarno & Bintarto, 1979). Penginderaan jauh muncul sebagai metode yang bukan hanya membantu, tetapi kini menjadi subdisiplin yang otonom. Jensen (2015) bahkan menyamakannya dengan peran matematika dalam ilmu alam: berdiri sendiri, tetapi juga melayani disiplin lain.
Data mendukung posisi ini. Dalam satu dekade (2001–2010), kontribusi penulis dari institusi geografi dalam jurnal Remote Sensing of Environment—jurnal berfokus metode, bukan sekadar aplikasi—mencapai rata-rata 35,22% (Danoedoro, 2010). Ini adalah bukti bahwa geografiwan tidak hanya menjadi pengguna, tetapi juga pengembang paradigma penginderaan jauh.
Tiga Paradigma Kunci dalam Penginderaan Jauh
Memahami ilmu berarti memahami cara pandangnya—paradigmanya. Dalam penginderaan jauh, saya mengidentifikasi tiga paradigma utama: morfologi bentanglahan, spektral, dan morfo-spasial kuantitatif.
Paradigma morfologi bentanglahan berakar pada geomorfologi klasik (Davisian), memandang lanskap sebagai satuan bentuk yang bisa dimaknai proses pembentukannya. Ini memungkinkan penafsiran visual terhadap fenomena kompleks—dari vegetasi di Taman Nasional Nam Nao, Thailand (Danoedoro et al., 1991), hingga kawasan perkotaan—berdasarkan ciri fisik yang tampak dalam citra.
Sebaliknya, paradigma spektral tumbuh dari dalam penginderaan jauh. Ia melihat objek sebagai data numerik—pantulan, pancaran, atau hamburan energi elektromagnetik. Indeks vegetasi seperti NDVI (Rouse et al., 1974), SAVI (Huete, 1988), dan indeks kebasahan (Crist & Cicone, 1984) lahir dari paradigma ini. Fenomena seperti pulau bahang (urban heat island) dan evapotranspirasi hanya bisa dimodelkan efektif melalui citra termal dan pendekatan spektral (Zahrotunisa et al., 2023; Rahmi & Danoedoro, 2015).
Namun, kedua paradigma ini memiliki keterbatasan. Paradigma morfologi rentan subjektivitas, sementara paradigma spektral sering mengabaikan pola spasial secara utuh. Maka lahirlah paradigma ketiga: morfo-spasial kuantitatif. Ia menjawab kekosongan dengan pendekatan objektif, metrik kuantitatif, dan kemampuan otomasi. Misalnya, teori fragmentasi bentanglahan (Gergel & Turner, 2002) menghitung kerapuhan ekosistem melalui indeks berbasis piksel. Pendekatan klasifikasi berbasis objek (Baatz & Schape, 2000; Navulur, 2007) menjadi jalan keluar atas kegagalan metode spektral dalam mengenali pola visual yang jelas secara spasial.
Pemodelan Ekologi Bentanglahan: Praktik dan Pendekatan
Paradigma akan bermakna bila diturunkan ke pendekatan dan metode yang konkret. Dalam penginderaan jauh, kita mengenal dikotomi pendekatan: kunci foto vs ekologi bentanglahan (van Gils et al., 1990), holistik vs reduksionistik (Skidmore, 2002), dan piksel vs objek. Masing-masing menawarkan jalur logika dan epistemologi yang berbeda, namun saling melengkapi.
Penginderaan jauh memungkinkan pemetaan penutup lahan, deteksi perubahan, pemetaan habitat, penghitungan metrika bentanglahan, hingga penilaian jasa ekosistem seperti penyerapan karbon (Pratama & Danoedoro, 2019). Integrasi dengan SIG membuka peluang analisis lanjutan: koridor ekologis (Yang et al., 2019), least-cost path (Etherington, 2016), hingga analisis keputusan multikriteria (Talukder, 2017).
Dalam perspektif saya, pemodelan spasial adalah inti kontribusi penginderaan jauh. Ia bukan sekadar alat bantu visual, tetapi kerangka berpikir—mewakili, menyimulasikan, dan mengevaluasi sistem lingkungan dalam ruang dan waktu.
Penutup: Menjaga Arah Ilmu dan Relevansi Sosialnya
Pergeseran paradigma bukanlah penghapusan yang lama, tetapi pelapisan pemahaman baru. Paradigma morfologi tetap relevan, bahkan ketika metode spektral dan kuantitatif semakin dominan. Masing-masing menyumbang pada bangunan ilmu yang utuh.
Pemahaman atas paradigma mungkin terdengar teoretis, tetapi sangat penting untuk para perancang kurikulum, peneliti, dan praktisi. Ia menjadi fondasi dalam merancang riset yang relevan, membangun argumen ilmiah, dan menjawab tantangan zaman.
Saya bersyukur dapat menyampaikan gagasan ini di hadapan komunitas akademik yang saya hormati. Semoga ia menjadi pemantik diskusi, dan bukan penutup, bagi pengembangan penginderaan jauh sebagai ilmu, sebagai paradigma, dan sebagai alat berpikir geografi.
Referensi
- Baatz, M., & Schape, A. (2000). Multiresolution Segmentation: An Optimization Approach for High Quality Multiscale Image Segmentation.
- Crist, E.P., & Cicone, R.C. (1984). Application of the Tasseled-cap Concept to Simulated Thematic Mapper Data.
- Danoedoro, P. (2010). Penginderaan Jauh: Posisi, Paradigma dan Pemodelannya dalam Geografi.
- Danoedoro, P., Toure, I., & Tufa, T. C. (1991). Vegetation-ecological Mapping of Ban Huai Rahong, Thailand.
- Etherington, T.R. (2016). Least-Cost Modelling and Landscape Ecology: Concepts, Applications, and Opportunities.
- Forman, R.T.T. (1995). Land Mosaics: The Ecology of Landscapes and Regions.
- Gergel, S.E., & Turner, M.G. (2002). Learning Landscape Ecology — A Practical Guide to Concepts and Techniques.
- Hadisumarno, S., & Bintarto, R. (1979). Metode Analisa Geografi.
- Huete, A.R. (1988). A soil-adjusted vegetation index (SAVI).
- Jensen, J.R. (2015). Introductory Digital Image Processing – A Remote Sensing Perspective.
- Navulur, K. (2007). Multispectral Image Analysis using the Object-oriented Paradigm.
- Pratama, M.A. & Danoedoro, P. (2019). Penilaian penyerapan karbon berbasis penginderaan jauh.
- Rahmi, K.I.N. & Danoedoro, P. (2015). Estimation of actual evapotranspiration using surface energy balance approach and Landsat-8.
- Rouse, J.W., et al. (1974). Monitoring Vegetation Systems in the Great Plains with ERTS.
- Skidmore, A.K. (2002). Environmental Modelling with Remote Sensing and GIS.
- Talukder, B. (2017). Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) Technique for Evaluating Health Status of Landscape Ecology.
- Turner, M.G., & Gardner, R.H. (2015). Landscape Ecology in Theory and Practice.
- van Gils, H., et al. (1990). Land Ecology and Land-use Survey.
- Yang, C., et al. (2019). Research on Extraction and Evaluation of Ecological Corridor Based on Remote Sensing and GIS.
- Zahrotunisa, S., Danoedoro, P., & Arjasakusuma, S. (2023). Estimation of actual evapotranspiration using SEBAL algorithm based on Landsat 8 imagery.