DEVELOPMENT OF DISSOLVED OXYGEN CONCENTRATION EXTRACTION MODEL USING LANDSAT DATA CASE STUDY: RINGGUNG COASTAL WATERS

Water is a key component to the process of earth’s life. However, with increasing industrial development and anthropogenic activities, water quality has been decreased dramatically. Therefore, monitoring is necessary to anticipate the threat of contamination and to take effective action at all levels in local or central government. Methods or algorithms were proposed for detecting or mapping or extraction the concentrations of dissolved oxygen (DO) derived from Landsat remote sensing imagery using empirical formulation. The aim of this study to monitor the quality of coastal waters over large areas. The method begins with the calculation of water surface temperature derived from Landsat data, using the correlation function obtained by correlating the temperature measurement by the infrared band reflectance values. Then the image is used to calculate the concentration of DO using the correlation function. the correlation function is obtained by correlating the results of field measurements of DO with temperature. The study conducted in the Ringgung coastal waters located in Padang Cermin District, Pesawaran municipal conducted on August 7 to 11, 2012. Based on the analysis, dissolved oxygen concentration of Ringgung coastal waters is inversely proportional to the amount of fresh water entering the coastal waters and directly proportional to the aeration process. As a result, in June the concentration of dissolved oxygen near the beach (on shore water) greater than in the offshore water. While in August, the concentration of dissolved oxygen near the coast (on shore water) is lower than in the offshore water

ANALISIS MATHEMATIK FRAKTAL UNTUK KLASIFIKASI MENGGUNAKAN CITRA PENGINDERAAN JAUH SPOT-4 (FRACTAL MATHEMATIC ANALYSIS FOR CLASSIFICATION USING SPOT-4 REMOTE SENSING IMAGE)

Fraktal adalah seperangkat matematika yang biasanya menampilkan pola kemiripan dirinya sendiri. Fraktal memiliki dua karakteristik dasar yang cocok untuk pemodelan topografi permukaan bumi, yaitu: kesamaan diri dan keacakan. Aplikasi geometri fraktal dalam penginderaan jauh sangat bergantung pada estimasi dimensi fraktal non integer (D). Dimensi fraktal dihitung menggunakan model Luas Permukaan Prisma Segitiga. Dimensi fraktal digunakan untuk mengamati pengulangan spasial suatu permukaan. Pada penelitian ini, dimensi fraktal digunakan untuk mengamati ketinggian relatif suatu bangunan/obyek dipermukaan di wilayah perkotaan. Pada makalah ini dijelaskan analisis dimensi fraktal non integer untuk menentukan ketinggian relatif suatu obyek terhadap lainnya, kemudian dilakukan pengelompokan ketinggian obyek dilakukan dengan metode thresholding. Hasil analisis menunjukkan bahwa dimensi fraktal dari obyek homogen lebih kecil dari pada obyek/permukaan yang heterogen (permukaan kasar). Berdasarkan dimensi fraktalnya, obyek/bangunan di kota Jakarta (seluas 1600 ha) dapat dibagi dalam 3 klas, yaitu sangat tinggi, tinggi dan agak tinggi dan terdapat bangunan sangat tinggi seluas kurang lebih 178 ha dengan windows 9 x 9 dan kurang lebih 30 ha dengan windows 17 x 17. Bagaimanapun juga, penelitian ini merupakan tahap awal dalam mengkuantifikasi interpretasi struktur dan kompleksitas spasial citra penginderaan jauh menggunakan Dimensi Fraktal. Oleh karena itu, penelitian perlu ditindak lanjuti untuk membandingkannya dengan pengukuran dilapangan dan menggunakan data satelit dengan resolusi sangat tinggi (seperti IKONOS)Kata kunci: Dimensi Fraktal, Klasifikasi, Pengambangan, SPOT-

SPECTRAL AND TEXTURAL CHARACTERISTICS OF THE LOWLAND TROPICAL RAIN FOREST OF JAMBI, SUMATERA

Analyses of Landsat TM and SPOT multispectral data were performed with a very detailed description of the vegetation cover in the field to get a relevancy and consistency of digital image classification in a semi-automatic approach. Three main vegetation types, i.e. primary forest, logged-over forest and secondary forest after clear cut were analyzed and the microclimatic parameters were also measured to describe the ecological condition of the vegetation. Spectral and textural analysis of data obtained from field measurements and spectral reflectance values of the remote sensing data are the main topic of this report as one aspect of study on the Digital Method of Detection and Monitoring on Forest Ecosystem Change Using High Resolution Satellite Data funded by the Indonesian National Research Council. This study shows that spectral reflectance values alone cannot differentiate the logged-over forest from the primary forest, but it is very sharply distinguished from the secondary forest. As for the texture analysis, it is possible to distinguish the logged-over forest from the primary forest, as shown by different values of degree of Entropy, although spatially, it is still doubtful. Key words: Indonesia/Jambi/Tropical rain forests/lowland areas/Remote sensing/Vegetation Analysis/ Logged-over forests/Primary forests/Secondary forests

Spectral and Textural Characteristics of the Lowland Tropical Rain Forest of Jambi, Sumatera

Analyses of Landsat TM and SPOT multispectral data were performed with a very detailed description of the vegetation cover in the field to get a relevancy and consistency of digital image classification in a semi-automatic approach. Three main vegetation types, i.e. primary forest, logged-over forest and secondary forest after clear cut were analyzed and the microclimatic parameters were also measured to describe the ecological condition of the vegetation. Spectral and textural analysis of data obtained from field measurements and spectral reflectance values of the remote sensing data are the main topic of this report as one aspect of study on the Digital Method of Detection and Monitoring on Forest Ecosystem Change Using High Resolution Satellite Data funded by the Indonesian National Research Council. This study shows that spectral reflectance values alone cannot differentiate the logged-over forest from the primary forest, but it is very sharply distinguished from the secondary forest. As for the texture analysis, it is possible to distinguish the logged-over forest from the primary forest, as shown by different values of degree of Entropy, although spatially, it is still doubtful

ALGORITMA DUA DIMENSI UNTUK ESTIMASI MUATAN PADATAN TERSUSPENSI MENGGUNAKAN DATA SATELIT LANDSAT-8, STUDI KASUS: TELUK LAMPUNG

Remote sensing technique is a powerful tool for monitoring the coastal zone. Optical sensors can be used to measure water quality parameters Total Suspended Matter (MPT). In order to be able to extract information MPT, the satellite data need to be validated with in situ measurements that make the relationship between the reflectance band with concentration MPT measurement results. In this model, do the correlation between the measurement results with the reflectance values band 3 and band 4. then obtained a linear equation, then calculated using the argument of a ratio of 60:75 to each of the correlation coefficient, the obtained linear equation two Dimension T (X3, X4) = 2313.77 X3 + 4741.11 X4 + 314.95. Based on the concentration MPT of dated June 3, 2015 was lower than in the west to the east. this is because the east is already contaminated with the plant, effluent solids by humans, while the west for still many floating net fish, and mangrove. Based on the results of measurement and calculation results , is still far from perfect (accuracy 60%), one factor is the value thresholding, when determining the boundary between: clouds, sea, and land. Generally indicates that the model is still in need for repair. Abstrak Penginderaan jauh adalah alat yang ampuh untuk memantau zona pesisir. Sensor optik dapat digunakan untuk mengukur parameter kualitas air Total Suspended Solid/Muatan Padatan Tersuspensi (MPT). Agar supaya dapat mengekstraksi informasi MPT, maka, data satelit perlu divalidasi dengan pengukuran in situ yaitu membuat hubungan antara reflektansi band dengan konsentrasi MPT hasil pengukuran. Pada model ini, dilakukan korelasi antara hasil pengukuran dengan nilai reflektansi band3 dan band4, maka diperoleh persamaan linier, kemudian dihitung dengan menggunakan dalil perbandingan 60 : 75, untuk masing-masing koefisien korelasinya, maka diperoleh persamaan linier dua dimensi T(X3,X4) = 2313.77 X3 + 4741,11 X4 + 314.95.  Berdasarkan konsentrasi MPT  pada 3 Juni 2015 di sebelah baratlebih rendah dibandingkan sebelah timur. Hal ini dikarenakan sebelah timur sudah terkontaminasi dengan pabrik, buangan benda padat oleh manusia, sedangkan sebelah barat karena masih banyak keramba jaring apung ikan dan mangrove. Berdasarkan hasilnya antara pengukuran dan hasil perhitungan, masih jauh dari sempuna (ketelitiannya 60 %), salah satu faktornya adalah dalam menentukan nilai thresholding, pada saat  menentukan batas antara: awan, laut dan darat. Secara umum menunjukkan bahwa model yang masih membutuhkan perbaikan

METODE DUAL KANAL UNTUK ESTIMASI KEDALAMAN DI PERAIRAN DANGKAL MENGGUNAKAN DATA SPOT 6 STUDI KASUS : TELUK LAMPUNG (DUAL BAND METHOD FOR BATHYMETRY ESTIMATION IN SHALLOW WATERS DEPTH USING SPOT 6 DATA CASE STUDY: LAMPUNG BAY)

Depth data can be used to produce seabed profile, oceanography, biology, and sea level rise. Remote sensing technology can be used to estimate the depth of shallow marine waters characterized by the ability of light to penetrate water bodies. One image that can estimate the depth is SPOT 6 which has three visible canals and one NIR channel with 6 meter spatial resolution. This study used SPOT 6 image on March 22, 2015. The image was first being  dark pixel atmospheric corrected by making 30 polygons. The originality of this method was to build a correlation between the dark pixel value of red and green channels with the depth of the field measurement results, made on June 3 to 9, 2015. The algorithm  derived experimentally consisted of: thresholding which served to separate the land by the sea and the correlation function. The correlation function was obtained: first correlating the observation value with each band, then calculating the difference of minimum pixel darkness value and minimum for red and green channel was 0.056 and 0.0692. The model was then constructed by using the comparison proportions, so that the linear equations were obtained in two channels: Z (X1, X2) = 406.26 X1 + 327.21 X2 - 28.48. Depth estimation results were for a 5-meter scale, the most efficient estimation with the smallest error relative mean occured in shallow water depth from 20 to 25 meters, while the result of   10 meters scale from 20 to 30 meters and the estimated depth hadsimilar patterns or could be said close to reality. This method was able to detect sea depths up to 25 meters and had a small RMS error of 0.653246 meters. Thus the two-channel method coukd offer a fast, flexible, efficient, and economical solution to map topography of the ocean floor.AbstrakData kedalaman dapat digunakan untuk menghasilkan profil dasar laut, oseanografi, biologi, dan kenaikan muka air laut. Teknologi penginderaan jauh dapat digunakan untuk mengestimasi kedalaman perairan laut dangkal yang ditandai dengan kemampuan cahaya untuk menembus badan air. Salah satu citra yang mampu mengestimasi kedalaman tersebut adalah SPOT 6 yang memiliki tiga kanal visible dan satu kanal NIR dengan resolusi spasial 6 meter. Pada penelitian ini, Citra SPOT-6 yang digunakan adalah 22 Maret 2015. Citra terlebih dahulu dilakukan koreksi atmosferik dark pixel dengan membuat 30 poligon. Originalitas dari metode ini adalah membangun suatu korelasi antara nilai dark pixel kanal merah dan hijau dengan nilai kedalaman hasil pengukuran lapangan yang dilakukan pada 3 sampai dengan 9 Juni 2015. Algoritma diturunkan secara eksperimen yang terdiri dari thresholding yang berfungsi untuk memisahkan daratan dengan lautan dan fungsi korelasi. Fungsi korelasi diperoleh pertama-tama mengkorelasikan nilai pengamatan dengan masing-masing band, kemudian menghitung selisih nilai dark pixel maksimum dan minimum untuk kanal merah dan hijau yaitu 0,056 dan 0,0692. Selanjutnya, dibangun model dengan menggunakan dalil perbandingan sehingga diperoleh persamaan linier dalam dua kanal yaitu: Z(X1,X2) = 406,26 X1 + 327,21 X2 – 28,48. Hasil estimasi kedalaman, untuk skala 5 meter, estimasi yang paling efisien dengan Mean relatif error terkecil terjadi pada kedalaman perairan dangkal dari 20 sampai dengan 25 meter, sedangkan untuk skala 10 meter dari 20 sampai dengan 30 meter dan juga hasil estimasi kedalaman yang diperoleh mempunyai pola kemiripan atau dapat dikatakan mendekati kenyataan. Metode ini mampu mendeteksi kedalaman laut hingga 25 meter dan mempunyai RMS error yang kecil yaitu 0,653246 meter. Dengan demikian, metode dua kanal ini dapat menawarkan solusi cepat, fleksibel, efisien, dan ekonomis untuk memetakan topografi dasar laut

PENGEMBANGAN MODEL EKSTRAKSI SUHU PERMUKAAN LAUT MENGGUNAKAN DATA SATELIT LANDSAT 8 STUDI KASUS: TELUK LAMPUNG (DEVELOPMENT MODEL OF SEA SURFACE TEMPERATURE EXTRACTION USING LANDSAT- 8 SATELLITE DATA, CASE STUDY: LAMPUNG BAY)

Teluk Lampung merupakan daerah yang banyak memiliki keramba ikan kerapu, yang mana kualitas dan kuantitas airnya menjadi perhatian utama. Kualitas air ditentukan oleh faktor biologi, kimia, dan fisika. Salah satu parameter fisik adalah temperatur/suhu air. Banyak metode penentuan Suhu Permukaan Laut (SPL) menggunakan data satelit resolusi spasial menengah yang diturunkan dari satu band infra merah. Originality dari penelitian ini menggunakan fungsi yang diperoleh dari hasil korelasi antara temperatur pengamatan dengan temperatur kecerahan dari dua band infra merah. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan pemodelan algoritma baru guna mengestimasi SPL menggunakan band 10 dan band 11 dari data satelit Landsat-8. Algoritma model ekstraksi SPL diperoleh melalui 3 tahapan, yaitu: Pertama melakukan koreksi geometrik dan mengkonversi nilai digital number ke nilai radiansi. Kedua adalah menghitung nilai temperatur kecerahan serta mengamati inteval temperaturnya. Kemudian mengkorelasikan temperatur pengukuran dengan temperatur kecerahan dari band 10 dan band 11, maka diperoleh persamaan polinomial orde 3 dalam 2 dimensi. Ketiga mengkorelasikan temperatur pengamatan in situ dengan temperatur kecerahan dari band 10 dan band 11 secara bersamaan (dalam 3 dimensi). maka diperoleh persamaan fungsi korelasi polinomial orde 3 dalam 3 dimensi. Fungsi untuk estimasi SPL adalah: T(X10,X11).= ?anXn10+bnXn11, yang mana koefisien/konstanta dari setiap orde ditentukan dari perkalian antara hasil perbandingan interval temperatur kecerahan (band 10 dan band 11) dengan konstanta setiap orde dari persamaan polinomial dalam 2 dimensi. Berdasarkan perbandingan antara temperatur hasil perhitungan dengan temperatur pengamatan, model estimasi SPL ini mempunyai kesalahan (RMSE) sebesar 21,15 % atau mempunyai ketelitian/akurasi sebesar 78,85 %.Kata-kunci: Algoritma, Landsat-8, Ekstraksi, Radiansi, Kecerahan temperatur, Polinomial, Suhu permukaan laut, Teluk Betun

METODE DETEKSI TERUMBU KARANG DENGAN MENGGUNAKAN DATA SATELIT SPOT DAN PENGUKURAN SPEKTROFOTOMETER STUDI KASUS: PERAIRAN PANTAI RINGGUNG, KABUPATEN PESAWARAN (DETECTION METHOD OF CORAL REEF USING SPOT SATELLITE DATA AND MEASUREMENT SPEKTROFOTOMETER CASE STUDY: COASTAL WATERS RINGGUNG, DISTRICT PESAWARAN)

Terumbu karang adalah salah satu ekosistem yang menakjubkan. Ekosistem ini menyediakan barang dan jasa, termasuk perlindungan dari badai tropis, perikanan karang, peluang untuk pariwisata dan pengembangan obat-obatan baru. Terumbu karang merupakan sumber daya kelautan yang sensitif terhadap perubahan lingkungan (perubahan kualitas air), oleh karena itu, perlu untuk mengidentifikasi status dan memantau perubahannya sesering mungkin. Informasi ini sangat penting untuk tujuan konservasi dan pembangunan berkelanjutan. Penelitian ini difokuskan pada identifikasi terumbu karang dengan mengkorelasikan informasi spektral yang diperoleh dari pengukuran langsung di lapangan menggunakan spetrofotometer dengan informasi band spektral satelit penginderaan jauh SPOT. Berdasarkan berbagai percobaan, fungsi korelasi yang mempunyai nilai koefisien korelasi terbesar adalah fungsi yang diperoleh antara penjumlahan band (band1 dan band3), kemudian fungsi yang diperoleh digunakan untuk memproses band1. Berdasarkan hasil analisis, metode/algorithma yang telah dibangun dapat mendeteksi terumbu karang dangkal/terumbu karang-1 (kedalaman kurang dari 1 meter) dan terumbu karang dalam/ terumbu karang-2. Hasil pemrosesan menunjukkan bahwa terumbu karang-2 terdapat disepanjang Pantai Ringgung, sedangkan didasarkan pada perhitungan disekitar Pulau Pegal terdapat 49 ha terumbu karang-1, dan 116 ha terumbu karang-2, serta terumbu karang disekitar gosong (pasir yang timbul dipermukaan air dengan luas 320 m2), terdapat terumbu karang-1 seluas 12,38 ha dan 2,33 ha dan terumbu karang-2 seluas kurang lebih 42 ha.Kata kunci: Terumbu karang, Korelasi, Ringgung, Spektrofotometer, SPO

Reconnaissance automatique de la voirie dans une zone urbaine a partir d'images satellitaires a haute resolution

SIGLEINIST T 77512 / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueFRFranc

Pengembangan Metode Lyzenga untuk Deteksi Terumbu Karang di Kepulauan Seribu dengan Menggunakan Data Satelit AVNIR-2

Penelitian tentang deteksi terumbu karang dan objek dibawah perairan dangkal sudah banyak dilakukan di Indonesia. Akan tetapi penelitian yang dilakukan lebih banyak dengan pengukuran langsung dilapangan. Metode yang dikembangkan dari metode yang pernah dilakukan oleh Lyzenga dengan memanfaatkan teknologi peginderaan jauh. Metode deteksi terumbu karang Lyzenga menggunakan operator Depth Invarian Indexs (DII) dengan mengikut sertakan koreksi kolom air ki/kj Global (nilai ki/kj yang sama untuk seluruh citra) dan nilai ki/kj dapat menentukan homogenitas suatu region. Dengan asumsi bahwa suatu citra terdiri dari beberapa region homogen, maka pengembangan metode ini, menggunakan nilai Ki/kj regional artinya nilai tidak konstan untuk seluruh (diambil dari beberapa region yang dianggap homogen). Metode ini telah diaplikasikan menggunakan data satelit AVNIR-2 tanggal 3 Agustus 2009 untuk Kabupaten Kepulauan Seribu dan hasil dari pemerosessannya lebih baik (mengandung sedikit kesalahan) bila dibandingkan dengan metode Lyzenga