23 research outputs found

    DETECTION OF ACID SLUDGE CONTAMINATED AREA BASED ON NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX (NDVI) VALUE

    Get PDF
    The solid form of oil heavy metal waste is  known as acid sludge. The aim of this research is to exercise the correlation between acid sludge concentration in soil and NDVI value, and further studying the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) anomaly by multi-temporal Landsat satellite images. The implemented method is NDVI.  In this research, NDVI is analyzed using the  remote sensing data  on dry season and wet season.  Between 1997 to 2012, NDVI value in dry season  is around – 0.007 (July 2001) to 0.386 (May 1997), meanwhile in wet season  NDVI value is around – 0.005 (November 2006) to 0.381 (December 1995).  The high NDVI value shows the leaf health or  thickness, where the low NDVI indicates the vegetation stress and rareness which can be concluded as the evidence of contamination. The rehabilitation has been executed in the acid sludge contaminated location, where the high value of NDVI indicates the successfull land rehabilitation effort

    STUDY ON FLOOD INUNDATION IN PEKALONGAN, CENTRAL JAVA

    Get PDF
    Tidal flood or ‘rob’ is a serious problem in many coastal areas in Indonesia, including Pekalongan in the northern coast of Java island. This study aimed to simulate the flood inundation area for different scenarios of sea level rise, also to investigate the possibility of land subsidence that may further aggravate the problem of flooding in Pekalongan. In this study, the MIKE-21 model was used to simulate and predict the flood inundation area. Tidal data were generated from the Tide Model Drive (TMD). The tidal flood simulations were carried out for three different scenarios of sea level rise: 1) current situation, 2) next 50 years, assuming no sea level rise, and 3) next 50 years, assuming 50 cm of sea level rise. Based on the results, the ranges of water level rise in Pekalongan for each scenario were 0.23-1.27 m, 0.36-1.38 m, and 0.65-1.53 m, respectively. Meanwhile, ground displacement maps were derived from the ALOS/PALSAR data using Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar (D-InSAR) technique. Twelve level 1.0 images of ALOS/PALSAR data acquired in ascending mode during 2008 to 2009 were collected and processed in time-series analyses. In total, 11 pairs of interferogram were produced by taking the first image in 2008 as the master image. The results showed that the average of land subsidence rate in Pekalongan city was 3 cm/year, and the subsidence mainly occurred in the western part of the city

    DETEKSI DAERAH TERCEMAR LUMPUR ASAM MENGGUNAKAN DATA LANDSAT 7 ETM BERDASARKAN SUHU PERMUKAAN TANAH (DETECTING CONTAMINATED AREA BY ACID SLUDGE USING LANDSAT 7 ETM DATA BASED ON LAND SURFACE TEMPERATURE)

    Get PDF
    potensi pencemaran limbah bahan berbahaya dan beracun (B3). Salah satu bentuk limbah B3 adalah lumpur asam (acid sludge) yang merupakan campuran hidrokarbon dan asam sulfat yang berasal dari proses pembuangan pabrik lilin. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi daerah tercemar lumpur asam berdasarkan suhu permukaan tanah (Land Surface Temperature/LST) dari data Landsat 7 ETM multi temporal. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, penyusunan algoritma LST dari data Landsat 7 ETM berdasarkan hasil regresi dengan LST Terra-MODIS, perhitungan LST Landsat 7 ETM multitemporal dan pemantauan LST pada daerah tercemar.  Sebaran nilai LST MODIS dan Brightness Temperature(Tb) Landsat memiliki kemiripan pola sehingga MODIS dapat dijadikan acuan dalam penentuan LST dari Landsat. Untuk penentuan LST dari Landsat telah dibuat model pendugaan dari regresi linier antara LST MODIS dan Tb Landsat dengan koefisien determinasi sebesar 0.84. Berdasarkan analisis LST deret waktu pada daerah tercemar lumpur asam diketahui bahwa daerah tercemar memiliki suhu yang lebih tinggi dibandingkan dengan daerah tidak tercemar.  Tidak terlihat adanya hubungan yang signifikan antara pola LST dengan proses pemulihan lahan yang dilakukan. Hal ini menunjukkan bahwa proses pemulihan lahan tercemar tidak terlalu berpengaruh terhadap suhu lumpur asam di wilayah tersebut. Kata Kunci: Limbah B3, Lumpur asam, Suhu permukaan tanah, Landsat-7 ET

    PERBANDINGAN HASIL KLASIFIKASI LIMBAH LUMPUR ASAM DENGAN METODE SPECTRAL ANGLE MAPPER DAN SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS BERDASARKAN CITRA LANDSAT - 8

    Get PDF
    The utilization of remote sensing data is an alternative way that could be used for rapid detection of large coverage hazardous waste area. This study aims to classify the acid sludge contaminated area using Landsat 8 by applying Spectral Angle Mapper (SAM) classification method with two spectral reference sources, namely field spectral measurement using a spectrometer and endmember spectral from the image, and then compare the classification results. The accuracy level of SAM classification result showed that classification using endmember spectral from the image as the reference spectral reached 66,7%, whereas classification using field spectral measurement as spectral reference only reached 33,3%. The accuracy level of Spectral Mixture Analysis (SMA) classification result showed that classification using endmember spectral from the image as the reference spectral reached 62,5%. The affecting factors for the low accuracy is the significant differences of the spectral profiles obtained from spectrometer with spectral Landsat-8 due to differences of spatial and altitude Keywords: Acid sludge Waste, Spectral Angle Mapper, Spectral Mixture Analysis, Landsat-8 ABSTRAKPemanfaatan data penginderaan jauh merupakan salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk deteksi daerah tercemar limbah B3 secara cepat dengan wilayah yang luas. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi daerah tercemar lumpur asam menggunakan data Landsat 8 dengan metode Spectral Angle Mapper (SAM), kemudian membandingkan hasil klasifikasi SAM menggunakan spektral referensi berdasarkan pengukuran spektrometer dengan spektral yang diperoleh dari endmember citra. Tingkat akurasi klasifikasi SAM dengan spektral referensi berdasarkan endmember citra adalah sebesar 66,7 %, sedangkan dengan menggunakan referensi spektrometer hanya mencapai 33,3 %. Tingkat akurasi klasifikasi Spectral Mixture Analysis (SMA) dengan spektral referensi berdasarkan endmember citra adalah sebesar 62,5 %. Faktor yang mempengaruhi rendahnya akurasi adalah perbedaan yang signifikan antara profil spektral yang diperoleh dari spektrometer dengan spektral Landsat-8 akibat perbedaan spasial dan ketinggian

    PERBANDINGAN HASIL KLASIFIKASI LIMBAH LUMPUR ASAM DENGAN METODE SPECTRAL ANGLE MAPPER DAN SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS BERDASARKAN CITRA LANDSAT - 8 (THE COMPARISON OF CLASSIFICATION OF ACID SLUDGE WITH SPECTRAL ANGLE MAPPER AND SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS METHOD BASED ON LANDSAT-8)

    Get PDF
    Pemanfaatan data penginderaan jauh merupakan salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk deteksi daerah tercemar limbah B3 secara cepat dengan wilayah yang luas. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi daerah tercemar lumpur asam menggunakan data Landsat 8 dengan metode Spectral Angle Mapper (SAM), kemudian membandingkan hasil klasifikasi SAM menggunakan spektral referensi berdasarkan pengukuran spektrometer dengan spektral yang diperoleh dari endmember citra. Tingkat akurasi klasifikasi SAM dengan spektral referensi berdasarkan endmember citra adalah sebesar 66,7 %, sedangkan dengan menggunakan referensi spektrometer hanya mencapai 33,3 %. Tingkat akurasi klasifikasi Spectral Mixture Analysis (SMA) dengan spektral referensi berdasarkan endmember citra adalah sebesar 62,5 %. Faktor yang mempengaruhi rendahnya akurasi adalah perbedaan yang signifikan antara profil spektral yang diperoleh dari spektrometer dengan spektral Landsat-8 akibat perbedaan spasial dan ketinggian.Kata Kunci: Limbah lumpur asam, Spectral Angle Mapper, Spectral Mixture Analysis, Landsat-

    PERBANDINGAN TEKNIK INTERPOLASI DEM SRTM DENGAN METODE INVERSE DISTANCE WEIGHTED (IDW), NATURAL NEIGHBOR DAN SPLINE (COMPARISON OF DEM SRTM INTERPOLATION TECHNIQUES USING INVERSE DISTANCE WEIGHTED (IDW), NATURAL NEIGHBOR AND SPLINE METHOD)

    Get PDF
    Model simulasi banjir membutuhkan input data berupa Digital Elevation Model (DEM) dengan resolusi spasial 10 meter yang lebih tinggi dibandingkan data DEM Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) yang tersedia saat ini. Pembuatan DEM yang lebih detil dapat dilakukan dengan metode interpolasi titik ketinggian. Pada penelitian ini dilakukan penurunan DEM dengan spasial 10 meter dan kajian mengenai perbedaan hasil proses interpolasi dari DEM dengan menggunakan metode Inverse Distance Weighted (IDW), Natural Neighbor, dan Spline. Titik-titik ketinggian dari data DEM SRTM diekstrak dan dirubah menjadi data format point, yang selanjutnya digunakan sebagai input data pada proses interpolasi. Kualitas DEM hasil interpolasi dipengaruhi oleh nilai bobot yang digunakan dalam proses, sehingga dilakukan juga kajian mengenai pengaruh perbedaan bobot terhadap nilai ketinggian hasil interpolasi. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menunjukkan bahwa DEM dengan resolusi spasial 10 m yang terbaik dihasilkan dengan menggunakan metode interpolasi Natural Neighbor dan tipe regularized spline. DEM yang dihasilkan mempunyai nilai error rendah, permukaan yang halus dan lebih mendekati kenampakan permukaan bumi yang diamati secara visual dari Google Earth. Faktor lain yang berpengaruh untuk meningkatkan kualitas DEM dalam proses interpolasi adalah titik-titik ketinggian sebagai input data harus terdistribusi secara merata di daerah kajian. Kata Kunci: DEM, Interpolasi, Inverse Distance Weighted, Natural Neighbor, Splin

    Perbandingan Teknik Interpolasi Dem Srtm Dengan Metode Inverse Distance Weighted (Idw), Natural Neighbor Dan Spline

    No full text
    Model simulasi banjir membutuhkan input data berupa Digital Elevation Model (DEM) dengan resolusi spasial 10 meter yang lebih tinggi dibandingkan data DEM Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) yang tersedia saat ini. Pembuatan DEM yang lebih detil dapat dilakukan dengan metode interpolasi titik ketinggian. Pada penelitian ini dilakukan penurunan DEM dengan spasial 10 meter dan kajian mengenai perbedaan hasil proses interpolasi dari DEM dengan menggunakan metode Inverse Distance Weighted (IDW), Natural Neighbor, dan Spline. Titik-titik ketinggian dari data DEM SRTM diekstrak dan dirubah menjadi data format point, yang selanjutnya digunakan sebagai input data pada proses interpolasi. Kualitas DEM hasil interpolasi dipengaruhi oleh nilai bobot yang digunakan dalam proses, sehingga dilakukan juga kajian mengenai pengaruh perbedaan bobot terhadap nilai ketinggian hasil interpolasi. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menunjukkan bahwa DEM dengan resolusi spasial 10 m yang terbaik dihasilkan dengan menggunakan metode interpolasi Natural Neighbor dan tipe regularized spline. DEM yang dihasilkan mempunyai nilai error rendah, permukaan yang halus dan lebih mendekati kenampakan permukaan bumi yang diamati secara visual dari Google Earth. Faktor lain yang berpengaruh untuk meningkatkan kualitas DEM dalam proses interpolasi adalah titik-titik ketinggian sebagai input data harus terdistribusi secara merata di daerah kajian.Hal.126-139 : ilus. ; 30 c

    Analisis Ruang Terbuka Hijau di DKI Jakarta Menggunakan Data Spot 6

    No full text
    Ruang terbuka hijau (RTH) berdasarkan PP No. 15 tahun 2010 tentangpenyelenggaraan penataan ruang harus mencapai 30% dari total luas wilayah. Perhitunganpencapaian luas tersebut dapat dilakukan secara makro yaitu dengan pemanfaatan datapenginderaan jauh. Data satelit SPOT 6 yang memiliki resolusi spasial 1,5 meter atau dapatditurunkan menjadi peta yang memiliki skala 1:10.000 meter yang dipilih dalam penelitianini mampu mengestimasi luas RTH yang lebih detil. Penelitian ini bertujuan untukmengetahui luas pencapaian RTH Provinsi DKI Jakarta. Data yang digunakan adalah SPOT6 2013 dan peta Ruang Terbuka Hijau Rencana Detil Tata Ruang (RTH RDTR) DKIJakarta hingga 2030 dari dinas tata ruang Provinsi Jakarta. Penentuan RTH dilakukandengan menggunakan metode NDVI, kemudian untuk perhitungan pencapaian RTHdilakukan tumpang susun dengan peta RTH RDTR. Dari perhitungan diketahui bahwadaerah peruntukan hijau dari RTH RDTR mencapai 7.919,40 Ha (12,12%) dari luas Jakartadimana 5.051,30 Ha (63,78%) RTH RDTR merupakan daerah RTH/lahan kosong,sedangkan sisanya 2.868,10 Ha (36,22%) merupakan daerah terbangun. Dengan demikiandapat disimpulkan bahwa RTH yang dikelola oleh Pemda DKI Jakarta masih jauh dari PPNo.15 tahun 2010 yang harus mencapai 30%.Hal.644-64

    Pemanfaatan penginderaan jauh untuk pemantauan penurunan muka tanah (land subsidence)

    No full text
    Penurunan muka tanah atau yang dikenal dengan land subsidence telah banyak terjadi dibeberapa lokasi di berbagai negara. Metode interferometry adalah salah satu teknik yang dinilah efektif untuk memetakan land subsidence karena kemampuannya memetakan daerah dengan cakupan yang luas. Tulisan ini mengulas pemanfaatan data penginderaan jauh menggunakan beberapa teknik interferometn yang telah banyak dilakukan oleh beberapa peneliti dan telah diaplikasikan di beberapa daerah di Indonesia. Data Synthetic Aperture Radar (SAR) merupakan data satelit yang tepat untuk memantau dan memetakan land subsidence karena SAR dapat beroperasi siang maupun malam dalam segala kondisi cuaca, dapat menembus awan, asap ataupun hujan. Penelitian yang telah dilakukan oleh beberapa peneliti dengan daerah kajian Indonesia menunjukkan bahwa penyebab utama terjadinya land subsidence adalah penggunaan air tanah yang intensif untuk keperluan permukiman, industri, dan pertanian, pembangunan daerah perkotaan dan ekstraksi gas alam.Hal.25-42 : ilus.;24 c

    Deteksi Daerah Tercemar Lumpur Asam Menggunakan Data LANDSAT 7 ETM Berdasarkan Suhu Permukaan Tanah

    No full text
    potensi pencemaran limbah bahan berbahaya dan beracun (B3). Salah satu bentuk limbah B3 adalah lumpur asam (acid sludge) yang merupakan campuran hidrokarbon dan asam sulfat yang berasal dari proses pembuangan pabrik lilin. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi daerah tercemar lumpur asam berdasarkan suhu permukaan tanah (Land Surface Temperature/LST) dari data Landsat 7 ETM multi temporal. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, penyusunan algoritma LST dari data Landsat 7 ETM berdasarkan hasil regresi dengan LST Terra-MODIS, perhitungan LST Landsat 7 ETM multitemporal dan pemantauan LST pada daerah tercemar. Sebaran nilai LST MODIS dan Brightness Temperature(Tb) Landsat memiliki kemiripan pola sehingga MODIS dapat dijadikan acuan dalam penentuan LST dari Landsat. Untuk penentuan LST dari Landsat telah dibuat model pendugaan dari regresi linier antara LST MODIS dan Tb Landsat dengan koefisien determinasi sebesar 0.84. Berdasarkan analisis LST deret waktu pada daerah tercemar lumpur asam diketahui bahwa daerah tercemar memiliki suhu yang lebih tinggi dibandingkan dengan daerah tidak tercemar. Tidak terlihat adanya hubungan yang signifikan antara pola LST dengan proses pemulihan lahan yang dilakukan. Hal ini menunjukkan bahwa proses pemulihan lahan tercemar tidak terlalu berpengaruh terhadap suhu lumpur asam di wilayah tersebut.Hal.76-87 : ilus. ; 30 c
    corecore