Analisis Normalized Difference Water Index (NDWI) berbasis Google Earth Engine (GEE) menggunakan citra Sentinel-2 Surface Reflectance untuk monitoring badan air dan perhitungan luas perairan secara otomatis.
๐ Deskripsi Singkatยถ
NDWI (Normalized Difference Water Index) adalah indeks spektral yang dikembangkan oleh McFeeters (1996) untuk mendelineasi badan air terbuka dengan memanfaatkan reflektansi band hijau (Green) dan near-infrared (NIR).
Metode ini efektif untuk:
๐ Ekstraksi badan air
โ๏ธ Reduksi pengaruh vegetasi dan tanah
๐ Perhitungan luas perairan (hektar)
๐บ๏ธ Konversi raster ke vektor
๐งฎ Formula NDWIยถ
Persamaan matematis untuk NDWI adalah sebagai berikut:
Pada sensor Sentinel-2:
Green : Band 3 (B3)
NIR : Band 8 (B8)
๐ฐ๏ธ Data & Platformยถ
Data : Sentinel-2 SR Harmonized
Resolusi : 10 meter
Platform : Google Earth Engine
Bahasa : JavaScript
โ๏ธ Alur Analisisยถ
โ๏ธ Cloud masking menggunakan Scene Classification Layer (SCL).
๐ Filter waktu dan batas persentase tutupan awan.
๐งฉ Komposit citra (menggunakan nilai median).
๐ Kalkulasi indeks NDWI.
๐๏ธ Thresholding NDWI (
> 0.009).๐ Perhitungan luas badan air (dalam satuan hektar).
๐งฑ Konversi data raster menjadi vektor (polygon).
๐จ Visualisasiยถ
(Catatan: Tambahkan screenshot hasil analisis GEE Anda di bawah ini dengan mengganti tautan gambarnya)
Komposit Sentinel-2 11-8-2
NDWI dengan palet warna gradasi
Masking area air
Layer vektor badan air
๐ Cara Menggunakanยถ
Buka dan salin skrip dari file
NDWI GEE (1).txtyang ada di repositori ini.Pastikan variabel
geometrysudah didefinisikan pada peta Anda sebagai Area of Interest.Klik tombol Run โถ๏ธ.
Cek hasil visualisasi di kanvas peta dan output luasan di tab Console.
๐งโ๐ป Authorยถ
Defani Arman Alfitriansyah ๐ Fakultas Kehutanan dan Lingkungan โ Universitas Kuningan
๐ง Email: 20220710063@uniku
๐ Referensiยถ
McFeeters, S.K. (1996). The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features.
Gao, B. (1996). NDWIโA normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water.
Cardille et al. (2024). Cloud-Based Remote Sensing with Google Earth Engine. Springer.
โจ Feel free to fork, modify, and use this script for research or learning purposes.