Multidimensional Land-use Information for Local Planning and Land Resources Assessment in Indonesia: Classification Scheme for Information Extraction from High-Spatial Resolution Imagery

Suitable land-cover/land-use  information is rarely available in most developing countries, particularly when newness, accuracy, relevance, and compatibility are used as evaluation criteria.  In Indonesia, various institutions developed their own maps with considerable differences in classification schemes, data sources and scales, as well as in survey methods.  Redundant land-cover/land-use surveys of the same area are frequently carried out to ensure the data contains relevant information. To overcome this problem, a multidimensional land-use classification system was developed. The system uses satellite imagery as main data source, with a multi-dimensional approach to link  land-cover information to land-use-related categories.  The land-cover/land-use layers represent image-based land-cover (spectral), spatial, temporal, ecological and socio-economic dimensions.  The final land-cover/land-use database can be used to derive a map with  specific content relevant to particular planning tasks. Methods for mapping each dimension are described in this paper, with examples using Quickbird satellite imagery covering a small part the Semarang area, Indonesia.  The approaches and methods used in this study may be applied to other countries having characteristics similar to those of Indonesi

Comparing canopy density measurement from UAV and hemispherical photography: an evaluation for medium resolution of remote sensing-based mapping

UAV and hemispherical photography are common methods used in canopy density measurement. These two methods have opposite viewing angles where hemispherical photography measures canopy density upwardly, while UAV captures images downwardly. This study aims to analyze and compare both methods to be used as the input data for canopy density estimation when linked with a lower spatial resolution of remote sensing data i.e. Landsat image. We correlated the field data of canopy density with vegetation indices (NDVI, MSAVI, and AFRI) from Landsat-8. The canopy density values measured from UAV and hemispherical photography displayed a strong relationship with 0.706 coefficient of correlation. Further results showed that both measurements can be used in canopy density estimation using satellite imagery based on their high correlations with Landsat-based vegetation indices. The highest correlation from downward and upward measurement appeared when linked with NDVI with a correlation of 0.962 and 0.652, respectively. Downward measurement using UAV exhibited a higher relationship compared to hemispherical photography. The strong correlation between UAV data and Landsat data is because both are captured from the vertical direction, and 30 m pixel of Landsat is a downscaled image of the aerial photograph. Moreover, field data collection can be easily conducted by deploying drone to cover inaccessible sample plots

Penggunaan Logika Fuzzy Dalam Pemodelan Spasial Kerentanan Dbd Di Kota YOGYAKARTA

Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan epidemiologi DBD dalam menentukan tingkat kerentanan wilayah terhadap DBD, dengan menggunakan logika fuzzy sebagai metode analisis, mengambil Kota Yogyakarta sebagai daerah penelitian, dengan melibatkan berbagai variabel yang mewakili aspek epidemiologi, antara lain: tingkat kepadatan bangunan, persentase tutupan vegetasi, dan curah hujan (aspek lingkungan), kepadatan penduduk (aspek manusia), dan house index (aspek kepadatan vektor). Analisa yang dilakukan meliputi proses analisa derajat keanggotaan fuzzy setiap variabel terhadap kejadian DBD dengan menggunakan kurva fuzzy (fuzzy membership analysis), proses analisa seluruh variabel secara bersama-sama dalam menilai kerentanan DBD (fuzzy overlay analysis) dengan menggunakan beberapa operator fuzzy: operator AND, OR, SUM, PRODUCT, dan Akar Perkalian (operator hasil modifikasi), dan proses pengembalian informasi ke bentuk tegas (crisp) melalui pengklasifikasian tingkat kerentanan DBD (fuzzification). Tingkat kerentanan DBD yang dihasilkan oleh masing-masing operator fuzzy kemudian diuji akurasinya terhadap kerentanan aktual yang diturunkan dari informasi sebaran kasus DBD di Kota Yogyakarta tahun 2007

Pengaruh Perbedaan Metode Image Fusion Multisensor Terhadap Tingkat Akurasi Klasifikasi Berbasis-objek Untuk Pemetaan Penutup Lahan Sebagian Daerah Istimewa YOGYAKARTA

Tersedianya beragam citra dengan kualitas tinggi sampai saat ini, seiring pula dengan berkembangnya teknik pengolahan citra baik itu untuk keperluan ekstraksi ataupun manipulasi citra. Salah satu teknik pengolahan yang digunakann untuk menghasilkan citra beresolusi spasial serta spektral yang tinggi adalah teknik fusi citra atau yang lebih familiar disebut dengan teknik pansharpen. Penggunaan citra pansharpened untuk ekstraksi informasi penutup lahan, baik itu menggunakan metode interpretasi visual maupun klasifikasi digital tanpa disadari telah menjadi populer dikalangan para pengguna. Namun sebenarnya pengguna tidaklah menyadari bahwa penggunaan metode pansharpen yang berbeda akan merubah nilai piksel citra dengan nilai yang berbeda pula atau dengan kata lain sebenarnya penggunaan metode transformasi ini telah merusak nilai citra. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh kerusakan nilai piksel citra dengan menggunakan beberapa metode pansharpen dengan menggunakan citra ALOS AVNIR2 dan ALOS PRISM, yang kemudian citra pansharpened tersebut dilakukan klasifikasi berbasis objek sehingga menghasilkan peta penutup lahan. Penilaian selanjutnya dilakukan dengan menghitung nilai korelasi antara citra pansharpened dengan citra aslinya serta dilakukan uji akurasi peta penutup lahan yang dihasilkan menggunakan metode error matrix. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa nilai korelasi paling baik adalah metode PC dengan rerata nilai korelasi sebesar 0,862. Untuk akurasi hasil peta penutup lahan yang dihasilkan dengan klasifikasi berbasis objek, nilai paling baik adalah peta yang dihasilkan dari ekstraksi citra PC dengan nilai akurasi sebesar 77,235 %

Penentuan Lokasi Wisata Bahari Menyelam dan Snorkeling Berdasarkan Analisis Data Quickbird dan Sistem Informasi Geografi di Sebagian Perairan Pulau Kemujan, Kabupaten Jepara, Jawa Tengah

Indonesia merupakan negara kepulauan yang mempunyai potensi sumberdaya alam pesisir dan lautan yang sangat besar, sehingga perlu dikelola dengan baik agar dapat dimanfaatkan secara optimal bagi kesejahteraan masyarakat Indonesia. Salah satu potensinya yaitu pariwisata bahari, khususnya menyelam dan snorkeling. Penelitian ini bertujuan untuk (1)Mengetahui kemampuan dari pemanfaatan PJ dan SIG dalam menentukan kawasan yang sesuai untuk menyelam dan snorkeling dan (2)Mengetahui sebaran lokasinya di perairan Pulau Kemujan dalam bentuk peta.Kesesuaian lokasi ini dilakukan dengan menggabungkan parameter parameter yang berpengaruh, yaitu keberadaan terumbu karang, kedalaman, kejernihan dan kecepatan arus perairan. Parameter parameter tersebut dimodelkan untuk mencari lokasi yang sesuai dengan dipadukan data lapangan. Dari analisis overlay biner dihasilkan zona sesuai untuk snorkeling seluas 52,15 ha dengan akurasi model sebesar 87,5%; zona sesuai menyelam A1 seluas 43,29 ha dengan akurasi model 90,625% dan zona sesuai menyelam A2 seluas 70,53 ha dengan akurasi model 90,625

Penggunaan Algoritma Surface Energy Balance System (Sebs) Pada Citra Landsat 8 Untuk Estimasi Evapotranspirasi Aktual

Evapotranspirasi aktual (ETa) yang merupakan salah satu proses yang terjadi di siklus hidrologi dapat diektrasksi dari citra penginderaan jauh menggunakan algoritma Surface Energy Balance System (SEBS). Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui kemampuan Landsat 8 menurunkan parameter estimasi ETa, mengetahui akurasi ETa berdasarkan data stasiun meteorologi dan klimatologi, serta mengetahui distribusi spasial ETa berdasarkan penutup lahan. Parameter yang dibutukan untuk SEBS adalah: albedo, emisivitas, suhu permukaan, NDVI, fraksi vegetasi, LAI, kekasaran permukaan transfer momentum (Z0m), tinggi kanopi, dan DEM. Hasilnya menunjukan bahwa semua parameter memiliki akurasi yang baik berdasarkan data referensi. Akurasi ETa adalah 0.99, 2.18, dan 2.66 mm/hari pada 3 lokasi stasiun yang berbeda. Nilai ETa tertinggi dan terendah berada di objek tubuh air dengan 9.6 mm/hari dan atap seng dengan 5.6 mm/hari

ANALISIS CITRA ALOS PALSAR UNTUK ESTIMASI STOK KARBON ATAS PERMUKAAN PADA TEGAKAN TIAP EKOSISTEM HUTAN DI SPTN I SUKADANA TAMAN NASIONAL GUNUNG PALUNG, PROVINSI KALIMANTAN BARAT

Taman Nasional Gunung Palung khususnya di SPTN I Sukadana merupakan salah satu kawasan pelestarian alam yang ada di Provinsi Kalimantan Barat dengan keanekaragaman hayati bernilai tinggi yang didominasi oleh hutan primer tidak terganggu sehingga memiliki peranan penting dalam pengurangan emisi. Perhitungan emisi dapat diturunkan dari informasi cadangan karbon terutama pada tegakan hutan yang berkontribusi besar dalam penyimpanan karbon. Metode dengan penginderaan jauh khususnya citra ALOS PALSAR dinilai paling efisien dalam melakukan ekstraksi informasi yang diaplikasikan pada area yang luas dan tidak terprengaruh oleh gangguan atmosfer. Hasil klasifikasi satuan tipe ekosistem di SPTN I Sukadana secara umum dapat dibedakan menjadi ekosistem lahan basah dan ekosistem lahan kering. Ekosistem lahan basah meliputi hutan mangrove, hutan rawa gambut, hutan pantai, dan hutan riparian sedangkan untuk ekosistem hutan lahan kering meliputi hutan dipterokarpa, hutan pegunungan, dan hutan kerangas. Beberapa ekosistem tersebut dipisahkan menjadi primer dan sekunder dan perbedaan menurut satuan morfologi maupun litologinya. Hasil estimasi kandungan karbon di SPTN I Sukadana sebanyak 1.828.128 juta ton pada citra terkoreksi sigma naught dan 1.782.855 ton untuk citra terkoreksi gamma naught yang dilakukan pada polarisasi terpilih HV dengan menghasilkan nilai korelasi (R) sebesar 0,8. Diperoleh nilai akurasi simpanan karbon secara keseluruhan sebesar 0,36 ton per piksel berdasarkan polarisasi HV model logaritmik pada hasil koreksi sigma naught dan 0,31 ton per piksel pada hasil gamma naught