KESESUAIAN WILAYAH BUDIDAYA IKAN KERAPU BERDASARKAN CITRA SATELIT LANDSAT 8 OLI/TIRS STUDI KASUS (PERAIRAN KECAMATAN GEROKGAK, PROVINSI BALI)

Perairan di Kecamatan Gerokgak merupakan salah satu perairan di Indonesia yang memiliki potensi sebagai lahan untuk perkembangan perikanan budidaya, salah satunya adalah budidaya ikan kerapu. Maka dari itu untuk meningkatkan potensi budidaya ikan kerapu, perlu sekali untuk mengetahui lokasi yang tepat untuk membudidayakan ikan kerapu. Penelitian ini menggunakan overlay antara parameter oseanografis yaitu suhu permukaan laut (SPL), salinitas, klorofil dan Total Suspended Solid (TSS). Selain itu, penelitian ini melakukan pendekatan teknlogi penginderajaan jauh menggunakan citra satelit Landsat 8 OLI/TIRS. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa perairan Kecamatan Gerokgak memiliki perairan yang sesuai untuk budidaya ikan kerapu, salah satunya adalah Teluk Penerusan. Dari hasil korelasi antara nilai suhu permukaan laut dan klorofil dengan nilai insitu menghasilkan bahwa adanya korelasi yang baik dan mengartikan bahwa algoritma yang digunakan sudah baik dengan nilai r2=0,661 untuk suhu permukaan dengan insitu dan r2=0,686 untuk klorofil dengan insitu dan nilai r2=0,658 untuk TSS dengan insitu

IDENTIFIKASI AWAN PADA DATA TIME SERIES MULTITEMPORAL MENGGUNAKAN PERBANDINGAN DATA SEKUENSIAL

Identifikasi awan merupakan langkah penting dalam pengolahan data citra penginderaan jauh. Secara umum, odentifikasi awan dapat diklasifikasikan dalam dua metode, yaitu single-date dan multi-date. Metode single-date kemudian dapat dibagi menjadi dua kategori, yaitu metode yang berdasarkan ciri-ciri fisik dan metode yang berdasarkan pembelajaran mesin. Sementara metode multi-date pada umumnya menggunakan data yang bebas awan sebagai referensi. Data bebas awan tersebut bisa merupakan satu scene secara keseluruhan maupun dibangun dari beberapa scene. Dalam makalah ini, dibahas metode multi-date untuk identifikasi awan dengan menggunakan data time series. Suatu nilai piksel dari suatu scene yang diperiksa dibandingkan dengan nilai piksel dari scene yang berbeda pada lokasi yang sama. Scene yang berbeda yang dimaksud adalah data yang diakuisisi sebelum dan sesudah data yang diperiksa. Perbedaan nilai piksel dari data yang diperiksa dan data yang diakuisisi sebelum dan setelahnya itu kemudian dievaluasi menggunakan thresholds untuk mengkategorikan piksel tersebut sebagai awan atau non awan. Assessment dilakukan dengan menggunakan L8 Biome sebagai referensi. Hasil dari assessment menunjukkan metode yang diusulkan memiliki koefisien Kappa lebih besar dari 0.9

PERANCANGAN SISTEM MONITORING CLOUD COVER UNTUK PEMANTAUAN DAN PREDIKSI CLOUD COVER MENGGUNAKAN METODE DBMS DAN LSTM

Kualitas data citra satelit optik yang diperoleh Pusat Penginderaan Jauh dan Teknologi Data dipengaruhi oleh kondisi cuaca dan tutupan awan. Berdasarkan kondisi tersebut maka data citra satelit yang diperoleh dibagi menjadi 3 kategori (mendung, setengah mendung, awan cerah) berdasarkan data tahunan jumlah data mendung lebih besar dari jumlah data bersih. Sehingga diperlukan suatu sistem yang dapat memantau besarnya tutupan dari hasil akuisisi data citra satelit dan juga dapat memprediksi tutupan awan dimasa yang akan datang sehingga dapat menjadi acuan dalam melakukan akuisisi citra satelit. Melalui penelitian dan pengembangan sistem pemantauan tutupan awan ini, baik pengguna maupun petugas akuisisi dapat memantau tutupan awan hasil akuisisi dan juga dapat menentukan lokasi pengambilan gambar yang bersih dan tanpa awan dengan data prediktif. Metode yang digunakan untuk pemantauan pengembangan sistem menggunakan DBMS (Database Management System), sedangkan untuk penelitian prediktif tutupan awan pada suatu wilayah menggunakan metode LSTM (Long short-term memory) untuk Time Series Forecasting. Hasil penelitian dan pengembangan ini berupa sistem pemantauan yang dapat memantau hasil akuisisi dengan prinsip pengelolaan data dan dapat memprediksi kondisi tutupan awan dari data pemantauan tutupan awan

KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN MENGGUNAKAN DATA LIDAR DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING (LAND COVER CLASSIFICATION USING LIDAR DATA WITH MACHINE LEARNING APPROACH)

Lidar merupakan salah satu teknologi penginderaan jauh. Data lidar banyak digunakan dan telah dikembangkan untuk kebutuhan pemetaan, perencanaan detail tata ruang, serta analisa bencana alam. Dalam perkembangannya untuk pengelolaan data lidar banyak digunakan aplikasi perangkat lunak maupun dengan menggunakan algoritma yang dibangun seperti machine learning. Tujuan dari penelitian ini adalah memanfaatkan data lidar untuk klasifikasi penutup lahan dengan menggunakan machne learning, yaitu Support Vecktor Machine (SVM). Lokasi penelitian adalah desa Tanjung Karang, Kota Mataram, Lombok. klasifikasi yang diterapkan adalah supervised classification dimana dibutuhkan data training untuk melakukan klasifikasi. Kelas penutup lahan yang diprediksi pada penelitian ini terbatas pada objek bangunan, vegetasi, jalan, lahan terbuka. Data yang digunakan utnuk klasifikasi adalah data turunan dari lidar yaitu DTM, DSM, nDSM dan Intensity. Skema klasfikasi yang digunakan adalah dengan single band dan kombinasi multi band. Untuk data referensi menggunakan peta topografi (Peta Rupabumi Indonesia). Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi dengan skema kombinasi band memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan skema single band, mengalami peningkatan sekitar 15-20%. Hal ini menunjukkan bahwa ada faktor saling melengkapi antar band untuk dapat mengidentifikasi objek dalam proses klasifikasi

METODE PEMANTAUAN EKSPLOITASI DAN REKLAMASI TAMBANG BATUBARA MENGGUNAKAN DATA SENTINEL-2

Abstract: Mining is an activity of extracting non-renewable natural resources, including coal. Mining cannot be separated from the aspect of the company, because the principle has the aim to be utilized to the community in meeting their needs. In realizing this mining activities must be optimally managed and utilized for the present and future. Monitoring and supervision of mining activities effectively and efficiently can be used technology that has data with wide scope and availability on an ongoing basis. Remote sensing technology has the capability above requirements used are Sentinel-2. Sentinel-2 has adequate spectral, spatial and temporal resolution. The purpose of this study was to develop a monitoring model for coal mine exploitation using Sentinel-2 data. Detection of geobiophysical parameters is a model for extracting changes in the earth's surface due to mining activities. Processing techniques and formulas that can be used to identify and monitor the phenomenon of changes in the earth's surface include the Normalized Difference Vegetation Index and Normalized Burn Ratio

Pemanfaatan Data Citra Sentinel-3 SLSTR Pagi dan Malam Hari Untuk Analisis Intensitas Fenomena Pulau Bahang Permukaan (Studi Kasus Kota Bandung)

Suhu daerah perkotaan perkotaan lebih tinggi dibanding daerah pedesaan yang dikenal sebagai Surface Urban Heat Island (SUHI). SUHI memberikan dampak negatif yang besar seperti mempengaruhi kesehatan manusia, kualitas udara, dan konsumsi energi makhluk hidup sehingga tidak perlu ditemukan solusi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) menganalisis pola spasial SUHI Intensity (SUHII) Kota Bandung pada pagi dan malam hari menggunakan data citra Sentinel-3 SLSTR dan (2) rancangan mitigasi iklim bagi pemerintah dan masyarakat Kota Bandung. Digunakan data multi temporal Suhu Permukaan Tanah(LST) citra Sentinel-3 SLSTR pagi dan malam hari musim kemarau (14 Agustus 2019) dan musim hujan (27 Januari 2020) untuk penentuan SUHII, dengan menggunakan metode selisih LST perkotaan (Kota Bandung) dan daerah sub-perkotaan . Berdasarkan pengolahan data tersebut, diperoleh SUHII maksimum pagi dan malam hari musim kemarau sebesar 10ºC dan 4ºC serta 15ºC dan 2ºC pada musim hujan. Selain itu, diperoleh pula lokasi SUHII tertinggi berada di Kecamatan Antapani didominasi perumahan yang padat; sedangkan lokasi SUHII terendah berada di Kecamatan Cidadap dan Sukasari didominasi pegunungan, hutan dan wilayah terbangun.Rancangan mitigasi pada area terindikasi SUHII tinggi bagi pemerintah dan masyarakat Kota Bandung berupa modifikasi fisik bangunan dan penambahan vegetasi

PEMANFAATAN METODE SEMI-ANALITIK UNTUK PENENTUAN BATIMETRI MENGGUNAKAN CITRA SATELIT RESOLUSI TINGGI

Metode semi-analitik untuk mendeteksi batimetri menggunakan data citra satelit resolusi menengah merupakan pengembangan metode penentuan batimetri berbasis satelit. Metode ini memperhitungkan prinsip perambatan gelombang cahaya dalam air dan intensitas cahaya yang melaui kolom air akan berkurang secara eksponensial sebanding  dengan peningkatan kedalaman yang dilalui. Citra satelityang digunakan yaitu SPOT 7. Citra tersebut merupakan generasi terbaru satelit SPOT yang memiliki 4 saluran multispektral dengan resolusi spasial 6 meter. Oleh karena itu, citra resolusi tinggi ini diharapkan menghasilkan informasi batimetri di perairan laut dangkal lebih akurat. Metode semi-analitik yang digunakan untuk mendeteksi batimetri yaitu metode Benny dan Dawson. Metode ini menggunakan perbandingan  nilai reflektansi antara perairan dalam dengan perairan dangkal dengan memperhatikan koefisien atenuasi dan sudut elevasi dari satelit. Tujuan dari penelitian ini yaitu mendeteksi batimetri di perairan laut dangkal menggunakan metode Benny dan Dawson. Lokasi penelitian yaitu di Pulau Karimunjawa, Jepara, Jawa Tengah. Data yang digunakan adalah citra SPOT 7 akuisisi tanggal18 Mei 2017. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari ketiga kanal SPOT 7 menghasilkan  kisaran kedalaman 0 - 11,45 meter untuk band kanal biru, 0 - 10,49 meter untuk  kanal hijau  dan 0 -9.72 untuk kanal merah. Akurasi hasil deteksi batimetri dari kanal hijau menunjukkan hasil yang cukup baik hingga pada  kedalaman kurang dari 5 meter. Parameter kanal hijau dari algoritma Benny Dawson yang digunakan yaitu 0.3274 untuk Ld, 0.8932 untuk Lo, koefisien attenuasi sebesar 0.823 serta Cosec E' 0.6311272

ANALISIS METODE KOMPRESI BERDOMAIN WAVELET PADA CITRA SATELIT RESOLUSI SANGAT TINGGI

Masalah yang kerap terjadi pada citra satelit penginderaan jauh, terutama citra resolusi sangat tinggi, salah satunya adalah besarnya media penyimpanan dan bandwidth yang dibutuhkan saat data ditransmisi ke tempat lain. Pada pengolahan citra satelit, kompresi data perlu dilakukan pada data citra satelit yang ada demi memudahkan transmisi dan penyimpanan citra. Makalah ini melakukan komparasi pada metode-metode kompresi domain wavelet yaitu metode wavelet, bandelet, dan CCSDS agar ditemukan metode terbaik untuk mengompresi data citra satelit resolusi sangat tinggi Pleiades. Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode wavelet dan bandelet lebih baik dalam hal mempertahankan kualitas citra dengan PSNR di kisaran 50 dB, sementara metode CCSDS lebih baik dalam hal mereduksi ukuran citra menjadi seperdelapan citra asli