Menganalisa Data Cerun (Slope Analysis)

Kestabilan cerun merupakan aspek yang penting di dalam bidang kejuruteraan dan juga pengawalan alam sekitar. Cerun yang tidak stabil akan mengakibatkan kejadian tanah runtuh, gelinciran dan lain-lain. Kepentingan cerun menyebabkan beberapa akta dan garis panduan telah dikeluarkan sekiranya sesuatu projek hendak dibangunkan di sesuatu kawasan tanah tinggi. Di dalam GIS, data cerun ini boleh dibina dan dianalisis sekiranya anda telah mempunyai sumber data 3D surface.

Rajah di bawah menunjukkan contoh data 3D surface yang telah dibina menggunakan ArcGIS 3D Analyst. Daripada data ini, saya akan menunjukkan bagaimana data cerun boleh dibina.

Dengan menggunakan toolbox, klik pada tool 3D Analyst Tools > Raster Surface > Slope.

Pada tetingkap Slope yang dipaparkan, masukkan data 3D surface anda diruangan Input raster. Seterusnya namakan data output cerun anda. Anda mempunyai pilihan samada ingin membina data cerun di dalam darjah kecerunan (DEGREE) ataupun peratus kecerunan (PERCENT)

Hasilnya adalah data cerun rajah seperti di bawah. Cerun ini saya telah klasifikasikan kepada empat kelas cerun mengikut standard garis panduan EIA (0-15, 15-25, 25-35, > 35 darjah). Daripada output ini, dapat diperhatikan kawasan berwarna merah mewakili kawasan cerun melebihi 35 darjah.

Sekiranya anda ingin mendapatkan jumlah keluasan cerun untuk setiap kelas, analisis Zonal Geometry as Table boleh dilakukan di dalam ArcGIS Spatial Analyst. Rajah di bawah menunjukkan contoh tetingkap Zonal Geometry as Table. Anda hanya perlu masukkan data cerun anda yang telah menjalani proses Reclassify di ruangan Input raster or feature zone data.

Analisis ini akan menghasilkan table yang mengandungi maklumat keluasan, perimeter dan lain-lain. Perhatikan table di bawah. Output yang dihasilkan boleh diringkaskan seperti berikut :-

VALUE (darjah cerun)      AREA (keluasan meter persegi)

1 (0 - 15)                                      94,779,904

2 (15-25)                                   132,336,900

3 (25-35)                                     68,600,704 

4 (> 35)                                           7,615,800