Vegetasi sebagai penyusun lahan memiliki jenis yang sangat beranekaragam, dan ini akan menghasilkan tingkat kerapatan vegetasi yang berbeda-beda. Vegetasi memiliki ciri khas spektral yang unik sehingga dapat dianalisis dengan berbagai cara untuk mendapatkan indeks yang mewakili kondisi dari vegetasi. Cara yang dimaksud adalah teknologi penginderaan jauh (remote sensing) dan sistem informasi geografis (SIG), dengan salah satu metodenya yaitu metode Normalized Difference Vegetation Index  (NDVI).

Normalized Difference Vegetation Index  (NDVI) merupakan indeks yang digunakan untuk mengukur kehijauan vegetasi dan berguna dalam memahami kerapatan vegetasi dan menilai perubahan kesehatan tanaman. Nilai NDVI mempunyai rentang antara -1 (minus) hingga 1 (positif).

Dalam proses ekstraksi nilai NDVI diperoleh dengan perhitungan Near Infrared dengan Red yang dipantulkan oleh tumbuhan. Berikut adalah persamaan untuk menghitung NDVI:

Keterangan:

       NDVI  : Normalized Difference Vegetation Index

       NIR     : Nilai spektral saluran Near Infra Red

       RED    : Nilai spektral saluran Red

Semakin tinggi nilai NDVI (mendekati 1), maka kondisi vegetasi semakin baik (memiliki kerapatan yang tinggi). Sebaliknya jika nilai NDVI semakin rendah (mendekati -1 atau kurang dari -1) maka kondisi vegetasi semakin kurang, bahkan bisa menunjukkan kondisi non-vegetasi. Biasanya sebuah Negara juga menggunakan hasil analisis kerapatan vegetasi untuk mengetahui kondisi sumber daya dan memperkirakan produksi pangan masyarakat dalam suatu waktu dan pemanfaatan lahan kedepannya.

Contoh:

Gambar. Peta Hasil Ekstraksi NDVI Kota Padang

Hasil menunjukkan rona terang menggambarkan kawasan yang terindikasi sebagai kawasan vegetasi atau kawasan hijau dan rona gelap diindikasikan sebagao kawasan non vegetasi.

Referensi:

Driptufany,D.M., Guvil, Q. & Mardiani., 2019. Ekstraksi Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) pada Citra Landsat 8 untuk Identifikasi Ruang Terbuka Hijau di Kawasan Resapan Air Kota Padang. Seminar Nasional Penginderaan Jauh.

Prahasta, E. 2008. Praktis Penginderaan Jauh dan Pengolahan Citra Digital dengan Perangkat Lunak ER Mapper. Informatika Bandung.

Purwanto,A. 2015. Pemanfaatan Citra Landsat 8 Untuk Identifikasi Normalized Difference Vegetation Index (Ndvi) Di Kecamatan Silat Hilir Kabupaten Kapuas Hulu.Jurnal Edukasi. Vol. 13, No. 1, Juni 2015

Bakker, W.H, dkk. 2009. Principles of Remote Sensing. ITC: Enchede, The Netherlands.

http://www.symphonygeo.com/blog/18-ndvi-normalized-difference-vegetation-index

https://youtu.be/sPnFkp-25fM