Klasifikasi slope nantinya dapat digunakan untuk beberapa keperluan diantaranya: penentuan daerah potensi pembentukan nikel laterit, penentuan daerah rawan longsor, dll.
Sekedar share, bagi penulis, analisa awal mengenai slope ini sering penulis gunakan dalam tahapan awal eksplorasi nikel laterit. Hal tersebut tak lepas dari karakteristik nikel laterit yang akan terbentuk pada daerah dengan kemiringan lereng yang mendatar (flat-lying) dan agak miring (gently-sloping). Kita akan bahas ini ditopik khusus nantinya, insyaa Allah.
Kembali ke pembahasan awal. Akan digunakan untuk apapun nantinya, analisa slope ini bisa dibilang selalu melewati tahapan-tahapan yang mirip. Inilah yang mendorong penulis untuk menyusun Slope Analysis Workflow untuk keperluan analisa geospasial. Pada kesempatan ini, penulis akan menggunakan aplikasi QGIS.
Yuk simak workflow yang digunakan dalam analisa slope, terangkum dalam beberapa step sebagai berikut:
1. Import data DEM
Data DEM dapat dengan sederhana dibuka ataupun dimunculkan di dalam aplikasi QGIS. Just drag and drop yout data in QGIS field!
Data DEM merupakan data raster, yaitu tipe data yang tersusun atas pixel-pixel yang mempunyai nilai elevasi. By default, tampilan yang akan muncul berupa gambar hitam-putih, dengan warna yang gelap (lebih hitam) menunjukkan nilai elevasi yang rendah, begitupula sebaliknya.
Jadi dengan mengidentifikasi warna hitam-putih kita sebetulnya sudah mendapatkan informasi mengenai mana daerah tinggian dan mana daerah rendah.
2. Pembuatan kontur elevasi
Untuk memudahkan melihat daerah target studi berdasarkan nilai ketinggiannya, dibuatlah garis kontur elevasi pada daerah tersebut. Peta kontur elevasi ini dibuat langsung dari data DEM, dengan algoritma khusus dimana tiap-tiap titik dengan nilai ketinggian yang sama akan dihubungkan menjadi garis dengan nilai elevasi.
Warna hitam-putih, dipadukan dengan garis dengan interval tertentu, tentunya akan memudahkan kita mengetahui kondisi elevasi di daerah studi nantinya.
3. Visualisasi elevasi DEM dengan warna yang representatif
Hidup akan lebih terilhat menarik kala mempunyai warna. Selaras dengan pernyataan tadi, dengan mengatur symbology properties dari layer DEM, kita dapat memberikan warna pada data DEM kita. Dari hitam-putih menjadi warna-warni. Untuk warna yang digunakan dalam menyatakan elevasi, banyak referensi deret warna yang dapat kita gunakan. Pada kesempatan ini, saya menggunakan deret warna yang digunakan dalam peta-peta buatan Bakonsurtanal.
Kerapatan pixel yang dimiliki oleh data DEM dipadukan dengan deret warna yang digunakan, memunculkan efek visualisasi yang lebih nyaman di mata. Seolah-olah warna secara gradual berubah, menunjukkan daerah mana yang lebih rendah dan mana yang lebih tinggi, berdasarkan standar warna Bakonsurtanal.
4. Visualisasi slope dari data raster DEM
Peta slope itu darimana didapatkannya? Secara singkat intinya seperti ini: nilai slope didapatkan dari perhitungan kemiringan antara dua titik referensi. Dua titik tadi mempunyai nilai ketinggian yang berbeda, sehingga nilai slope dapat dihitung dari gradien perbedaan ketinggian dengan jarak antara keduanya. Dalam peta slope nantinya, perhitungan nilai kemiringan ini akan melibatkan seluruh titik (pixel) yang ada di dalam data DEM. Perhitungan akan terus-menerus dilakukan sehingga output dari proses tersebut adalah setiap titik akan mempunyai nilai kemiringan.
Jadi, kalau data mentah dari DEM, tiap pixel akan punya nilai elevasi (dalam meter), sedangkan saat sudah dihitung nilai slope-nya tiap pixel akan punya nilai slope (dalam sudut atau persen).
Sampai tahap 4 ini, bisa dibilang kita sudah bisa mendapatkan kondisi slope di suatu daerah studi. Tapi lebih lanjut kita dapat melakukan klasifikasi atas slope yang telah kita buat tadi.
5. Klasifikasi slope berdasarkan sudut kemiringan, masih dalam bentuk raster
Klasifikasi akan memudahkan kita dalam men-judge suatu daerah. Untuk slope sendiri, daerah-daerah dengan kondisi kemiringan yang berbeda akan sangat membantu dalam analisa geospasial. Sebagai contoh, kali ini penulis akan membagi slope menjadi tiga kelas nilai:
1. 0 - 8 derajat : mewakili daerah yang mendatar (warna hijau)
2. 8 - 20 derajat : mewakili daerah yang agak miring (warna kuning)
3. > 20 derajat : mewakili daerah yang curam (warna hijau)
Kita dapat mengetahui, bahwa kini daerah sudah diklasifikasikan menjadi daerah datar (hijau), agak miring (kuning), dan curam (merah).
Jadi, saat nantinya kita ingin mengunjungi daerah yang datar kita sudah bisa tau kemana kita akan pergi, begitupula untuk daerah yang agak miring dan curam.
Lebih lanjut, apabila kita ingin mengetahui luasan dari tiap-tiap daerah dengan kelas kemiringan tertentu, kita bisa melakukan...
6. Delineasi kelas slope raster dengan membuat poligon per kategori klasifikasi
Delineasi ini kita lakukan dengan membuat seolah-olah data yang masih berupa pixel diskrit, menjadi suatu area yang kontinu per pembagian kelas tadi.
Dari hasil ini, kita bisa saja menentukan seberapa luas daerah yang landai, agak miring, dan curam. Intinya, kita mendapat insight bahwa dari suatu area studi, berapa persen yang landai, agak miring, dan curam dari total keseluruhan luas area studi kita. Data luasan ini seringkali diperlukan sebagai konsiderasi kita dalam pengurusan perizinan, penganggaran pembebasan lahan, dll.
Untuk klasifikasi kemiringan sendiri, referensi dapat berbeda tergantung keperluannya. Apabila ingin digunakan untuk mitigasi bencana longsor kita bisa mencari referensi dari BNPB (Badan Nasional Penanggulangan Bencana). Untuk keperluan studi geologi secara umum, kita juga dapat melihat referensi dari Van Zuidam (1985).
Take Home Notes
Setelah mengikuti ke-enam setp dalam Slope Analysis Workflow tadi, Output yang kita dapat diantaranya:
1. Daerah-daerah dengan pembagian kelas kemiringan tertentu
2. Kita dapat menggunakan peta-peta di setiap step tadi untuk overlay dengan peta-peta lainnya (peta geologi, peta rupabumi, peta batas administrasi, peta kehutanan, dll.). Agar berguna dalam pengambilan keputusan dalam mendesain kegiatan-kegiatan seperti eksplorasi sumberdaya bumi ataupun pengembangan wilayah.
Dalam pembahasan ini, data diolah menggunakanm QGIS 3.28
Teknik dan Tool yang digunakan:
1. Symbology Raster (Layer Properties)
2. Countur (Toolbox)
3. Countur Polygon (Toolbox)
4. Slope (Toolbox)
Video memvisualkan output dari setiap tahapan dalam analisa slope.
Sekian, semoga bermanfaat.
#qgis #slopeanalysis #workflow #datavisualization #freesoftware
Social Media