Dwi Rustam K., Ir., MT, Sophia Dwiratna, NP., STP dan Edy Suryadi , Ir., MT Fakultas: FTIP Sumberdana: LITSAR Tahun: 2007 Abstrak: Informasi suhu sangat penting bagi para perencana wilayah dalam menganalisis potensi ketersediaan air, perencanaan kalender tanam, kekeringan, dan sebagainya. Informasi suhu permukaan sering kali masih berupa data titik artinya informasi tersebut diperoleh pada suatu stasiun (satu lokasi) yang mewakili suatu wilayah. Informasi suhu secara spasial sering kali juga diturunkan dari informasi titik (data stasiun) dengan model interpolasi menjadi kontur suhu. Informasi suhu adalah informasi spasial yang secara dinamik setiap lokasi mempunyai nilai yang mencerminkan nilai temparetur lokasi tersebut. Namun jika pemetaan secara langsung dilakukan akan membutuhkan waktu dan biaya yang sangat besar. Oleh sebab itu perlu kiranya dicari suatu metode yang memungkinkan dapat menggambarkan distribusi suhu yang handal secara efisien. Penginderaan jauh sebagai suatu ilmu yang dapat menggambarkan informasi kebumian secara baik memungkinkan digunakan sebagai suatu metode pemetaan distribusi suhu permukaan. Perkembangan penginderaan jauh dan teknologi satelit memungkinkan memperoleh informasi yang handal dalam memetakan suatu informasi. Informasi suhu permukaan merupakan salah satu hasil interaksi antara intensitas sinar matahari dengan karakteristik lahan. Interaksi intensitas sinar matahari dan karakteristik lahan digunakan sebagai metode untuk identifikasi suhu permukaan. Identifikasi informasi karakteristik lahan yang handal dalam remote sensing adalah penggunaan transformasi NDVI (Normalized Vegetation Index). Oleh sebab itu, dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan NDVI untuk indentifikasi suhu permukaan. Hasil NDVI dikonversi menjadi suhu permukaan. Analisis kesalahan digunakan untuk menguji kehandalan metode tersebut melalui data lapangan. Hasil penelitian menunjukkan, bahwa NDVI mampu digunakan sebagai cara untuk identifikasi suhu permukaan. Kesalahan yang terjadi antara suhu permukaan hasil NDVI dengan data lapangan adalah 1,76 Kata kunci: