THE EFFECT OF JPEG2000 COMPRESSION ON REMOTE SENSING DATA OF DIFFERENT SPATIAL RESOLUTIONS

The huge size of remote sensing data implies the information technology infrastructure to store, manage, deliver and process the data itself. To compensate these disadvantages, compressing technique is a possible solution. JPEG2000 compression provide lossless and lossy compression with scalability for lossy compression. As the ratio of lossy compression getshigher, the size of the file reduced but the information loss increased. This paper tries to investigate the JPEG2000 compression effect on remote sensing data of different spatial resolution. Three set of data (Landsat 8, SPOT 6 and Pleiades) processed with five different level of JPEG2000 compression. Each set of data then cropped at a certain area and analyzed using unsupervised classification. To estimate the accuracy, this paper utilized the Mean Square Error (MSE) and the Kappa coefficient agreement. The study shows that compressed scenes using lossless compression have no difference with uncompressed scenes. Furthermore, compressed scenes using lossy compression with the compression ratioless than 1:10 have no significant difference with uncompressed data with Kappa coefficient higher than 0.8

PENGOLAHAN GEOLOKASI PRODUK DATA GAS RUMAH KACA (GRK) DARI SATELIT SUOMI NPP ATMS DAN CRIS DENGAN METODE INTERPOLASI RADIAL BASIS FUNCTION

Geolocation processing to produce spatial greenhouse gases data products consisting of CH4, CO2 and N20 gases has been carried out systematically. The greenhouse gases data are derived from Enviomental Data Record (EDR) Suomi NPP Satellite CrIS and ATMS Sensor products. During this process, there is an obstacle while performing the information data of greenhouse gases concentrations, due to the result of systematic processing files from EDR are still in netcdf format, so that it could not be distributed to users as they expected. The unique of  unlimited netcdf format is that, it displays only numeric values with irregular resolution, unregistered and incompatible with commonly processing data software. This research aims to produce geolocation processing module in order to provide information of greenhouse gases data spatially by using coordinate pixel registration method into image data, convert Digital Number (DN) value with scale corresponding to Indonesian region and interpolation value between pixels with Radial Basis Function (RBF) method using linear function. The result from the geolocation processing module of greenhouse gases data product are concentration information from some altitude level. The product is in geotiff format with 50 km spasial resolusion. AbstrakPengolahan geolokasi untuk menghasilkan produk data gas rumah kaca (GRK) spasial yang terdiri dari gas CH4,CO2 dan N20 telah dilakukan secara sistematis. Data gas rumah kaca tersebut dihasilkan dari produk Enviomental Data Record (EDR) Satelit Suomi NPP Sensor CrIS dan ATMS. Hingga saat ini terdapat permasalahan dalam penyajian data informasi konsentrasi gas rumah kaca, yaitu file hasil pengolahan sistematis masih dalam format netcdf sehingga belum dapat didistribusikan untuk melayani kebutuhan pengguna. Format netcdf terbatas hanya menampilkan nilai berupa angka, resolusi yang tidak seragam, belum teregistrasi dan tidak compatible dengan aplikasi pengolahan data yang umumnya digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan modul pengolahan geolokasi  yang dapat menyajikan informasi data gas rumah kaca secara spasial. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah registrasi piksel koordinat ke dalam data citra, konversi nilai Digital Number (DN). Interpolasi nilai antar piksel menggunakan metode Radial Basis Function (RBF) dengan fungsi linier. Hasil dari penelitian ini adalah modul pengolahan geolokasi produk data yang dapat menyajikan informasi konsentrasi gas rumah kaca pada beberapa level ketinggian. Produk yang dihasilkan dalam format geotiff dengan resolusi spasial 50 km

Analysis Of Scene Compatibilities For Mosaic Of Landsat 8 Multi-Temporal Images Based On Radiometric Parameter

p.9-18 : ilus. ; 28 c

Color Balancing Mosaik Citra SPOT-6

Untuk keperluan mosaik citra satelit multitemporal, walaupun padasceneyangberbeda,namun untukobjek yang sama, seharusnya memiliki nilai derajat keabuannya sama.Mosaik citra yang seperti ini akan menghasilkan citra mosaik yang seamless.Citra SPOT-6yang telah terkoreksi ToA belum bisa menghasilkan citra yang seamless ketika dimosaik,sehingga diperlukan color balancinguntuk menghasilkan mosaik yang seamless.Telahdilakukan penelitian mengenaicolor balancing citra SPOT-6 untuk menghasilkan citra yangseamlessketika dimosaik. Citra yang digunakan pada penelitian ini adalah 307scenecitraSPOT-6 seluruh Indonesia. Metode yang digunakan untuk color balancingcitra adalahdengan membandingkan mean citra masukan dengan citra referensi. Pada penelitian inicitra yang dianggap sebagai referensi adalah citra tetangga yang beririsan dengan citramasukan.Dari hasil penelitian, mosaik citra setelah prosescolor balancing denganmetodepembandingan mean menghasilkan citra keluaran yang lebih seamless dibandingkandengan mosaik citra yang hanya dikoreksi ToA saja.Hal.337-34

Pemilihan Scene Mosaik Multitemporal Citra Landsat-8 Berdasarkan Parameter Radiometrik dari Histogram dan Scattergram

Citra penginderaan jauh telah banyak dimanfaatkan, termasuk juga untuk pemanfaatan pada skala global.Mosaik multitemporal citra wilayah Indonesia merupakan contoh untuk pemanfaatan citra penginderaan jauh pada skalaglobal. Salah satu citra satelit yang banyak digunakan untuk berbagai keperluan adalah citra Landsat-8 karena resolusitemporal, spasial dan spektralnya sesuai untuk banyak tema pemanfaatan. Citra Landsat-8 dapat digunakan untukmosaik multitemporal citra seluruh wilayah Indonesia. Landsat-8 memiliki resolusi temporal 16 hari yangmemungkinkan suatu wilayah (scene citra) diakuisisi beberapa kali dalam satu tahun. Namun, tidak semua scene citraLandsat-8 yang diakuisisi bagus jika digunakan untuk data mosaik multitemporal. Dengan pemilihan scene berdasarkanparameter radiometrik citra, diharapkan dapat dihasilkan mosaik yang baik dan pengolahan yang lebih efisien.Penelitian ini menganalisis hubungan parameter radiometrik dari histogram dan scattergram citra dengan pemilihanscene untuk keperluan mosaik multitemporal. Histogram dan scattergram mewakili keadaan radiometrik citra sepertimisalnya rerata, standar deviasi, modus dan median yang ditampilkan secara visual. Data yang digunakan yaitu citraLandsat-8 dengan Area of Interest (AOI) daerah Kalimantan dan Lombok. AOI citra tersebut kemudian dianalisishistogram dan scattergram datanya. Dari analisis histogram dan scattergram didapatkan bahwa semakin sedikitpergeseran histogram antar data dan semakin sebaran data pada scattergram membentuk sudut 45 derajat makamenunjukkan semakin mirip radiometrik citranya.Hal.149-15

THE EFFECT OF JPEG2000 COMPRESSION ON REMOTE SENSING DATA OF DIFFERENT SPATIAL RESOLUTIONS

The huge size of remote sensing data implies the information technology infrastructure to store, manage, deliver and process the data itself. To compensate these disadvantages, compressing technique is a possible solution. JPEG2000 compression provide lossless and lossy compression with scalability for lossy compression. As the ratio of lossy compression getshigher, the size of the file reduced but the information loss increased. This paper tries to investigate the JPEG2000 compression effect on remote sensing data of different spatial resolution. Three set of data (Landsat 8, SPOT 6 and Pleiades) processed with five different level of JPEG2000 compression. Each set of data then cropped at a certain area and analyzed using unsupervised classification. To estimate the accuracy, this paper utilized the Mean Square Error (MSE) and the Kappa coefficient agreement. The study shows that compressed scenes using lossless compression have no difference with uncompressed scenes. Furthermore, compressed scenes using lossy compression with the compression ratioless than 1:10 have no significant difference with uncompressed data with Kappa coefficient higher than 0.8.Hlm. 111-11

Slope Correction of Sentinel-1 SAR Data Using Physical Model of Terrain-Wave Interaction

Hlm. 358-36

Koreksi Atmosferik Untuk Daerah Perairan Menggunakan Band Cirrus Pada Data Landsat-8

Kondisi atmosfer termasuk keberadaan awan sirus sangat berpengaruh pada kualitas radiometrik citra penginderaan jauh. Data Landsat-8 memiliki band yang khusus mendeteksi awan sirus, yaitu band 9. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode koreksi atmosferik dengan menggunakan band 9 pada data Landsat-8. Untuk membatasi permasalahan, penelitian ini menggunakan objek perairan. Metode yang diajukan adalah algoritma sederhana di mana nilai reflektansi dari band masukan dikoreksi dengan nilai reflektansi band 9 secara linier. Data sebelum diolah dan data setelah diolah kemudian dibandingkan dengan data referensi. Hasil pembandingan tersebut menunjukkan perubahan yang cukup signifikan dengan nilai PSNR pada band 4 mencapai 23.687dB (data setelah diolah) dari 8.259dB (data sebelum diolah).Hlm.38-4