MODIFIKASI MODEL FOREST CANOPY DENSITY (FCD) PADA CITRA LANDSAT 8 MULTI-TEMPORAL UNTUK MONITORING PERUBAHAN TUTUPAN VEGETASI DI KECAMATAN SUKASADA-BALI

Modifikasi model Forest Canopy Density (FCD) bertujuan untuk mengetahui seberapa besar peningkatan akurasi pada model FCD. Perubahan modifikasi model FCD dilakukan secara temporal pada tahun 2014 sampai tahun 2019 di Kecamatan Sukasada. Perubahan dilakukan pada indeks vegetasi dengan Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) dan indeks thermal dengan metode Split-Windows Algorithm (SWA). Modifikasi tersebut perlu dilakukan karena modifikasi model FCD sebelumnya berupa pengurangan penggunaan indikator. Berdasarkan hasil modifikasi model FCD yang dilakukan membuktikan model FCD SAVI memiliki akurasi sebesar 83.67% dan model FCD original sebesar 84%. Sedangkan penggunaan SWA pada model FCD memiliki kondisi konsisten sehingga dapat dinyatakan bahwa SWA mampu menyesuaikan terhadap modifikasi model FCD. Secara temporal (2014 – 2019) menunjukkan perubahan tutupan vegetasi tinggi menjadi tutupan vegetasi sedang sebesar 1115.28 Hektare. Disimpulkan bahwa model FCD SAVI memiliki perbedaan sebesar 0,33% dibandingkan model FCD aslinya. Hal ini dipengaruhi oleh kondisi variasi topografi wilayah yang menyebabkan efek bayangan

PERBANDINGAN SEBARAN ABU VULKANIK MENGGUNAKAN CITRA SATELIT HIMAWARI-8 DENGAN METODE TWO BAND SPLIT WINDOWS (TBSW) DAN THREE-BAND VOLCANIC ASH PRODUCT (TVAP) (Studi Kasus : Gunung Agung)

Indonesia mempunyai jalur gunung api mulai dari Sumatera, Jawa, Bali, Nusa Tenggara, Sulawesi, Banda, Maluku hingga Papua. Hal ini menyebabkan Indonesia rawan terjadinya bencana akibat erupsi gunung berapi seperti lahar, abu vulkanik serta pencemaran udara yang mengandung zat berbahaya seperti sulfur dioksida (SO2) dan hidrogen sulfida (H2S). Sebaran abu vulkanik letusan gunung berapi menimbulkan banyak kerugian di sektor pertanian, kesehatan dan juga penerbangan. Pemantauan sebaran abu vulkanik menggunakan analisis penginderaan jauh satelit Himawari-8 pada erupsi Gunung Agung bertujuan untuk mendeteksi dan memantau abu vulkanik gunung berapi serta arah pergerakannya dan dikaitkan dengan aktivitas gunung tersebut. Pemantauan sebaran abu vulkanik menggunakan metode Two Band Split Windows (TBSW) dan Three Band Volcano Ash Product (TVAP) pada data citra satelit Himaawari-8 yang selanjutnya kedua metode tersebut akan dilakukan perbandingan mengenai arah, sebaran dan kedetailan dalam menangkap abu. Hasil pantauan sebaran abu vukanik menggunaka metode TVAP dapat menangkap dengan detail dan jelas dengan rona warna yang lebih jelas dibandingkan TBS

Identifikasi sebaran awan konvektif menggunakan metode RGB dan CCO pada data satelit himawari-8 (studi kasus hujan lebat Putussibau 10 september 2020)

Putussibau merupakan daerah dengan pola curah hujan ekuatorial yang mempunyai dua puncak curah hujan tertinggi dalam satu tahun. Curah hujan yang tinggi disebabkan oleh adanya awan konvektif. Satelit Himawari-8 merupakan salah satu alat yang dapat mengidentifikasi sebaran awan konvektif. Pada tanggal 10 September 2020 terjadi hujan lebat di wilayah Putussibau dengan total curah hujan tercatat mencapai 78.6 mm dalam satu hari. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sebaran awan konvektif menggunakan metode Night Microphysics Red Green Blue (RGB-NM) dan Cloud Convective Overlays (CCO) pada data satelit Himawari-8. Metode RGB-NM menampilkan citra satelit sebaran awan menggunakan tiga komposit warna Red, Green dan Blue. Metode CCO merupakan teknik overlay awan dengan menggunakan dua algoritma yaitu Split Windows (SP=BTD[IR1-IR2]) dan Dual Channel Difference (S3=BTD[IR1-WV]). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode RGB-NM dan CCO mampu mengidentifikasi dengan baik sebaran awan konvektif yang menyebabkan terjadinya hujan lebat di Putussibau

On the maximum drawdown during speculative bubbles

A taxonomy of large financial crashes proposed in the literature locates the burst of speculative bubbles due to endogenous causes in the framework of extreme stock market crashes, defined as falls of market prices that are outlier with respect to the bulk of drawdown price movement distribution. This paper goes on deeper in the analysis providing a further characterization of the rising part of such selected bubbles through the examination of drawdown and maximum drawdown movement of indices prices. The analysis of drawdown duration is also performed and it is the core of the risk measure estimated here.Comment: 15 pages, 7 figure

DAMO: Deep Agile Mask Optimization for Full Chip Scale

Continuous scaling of the VLSI system leaves a great challenge on manufacturing and optical proximity correction (OPC) is widely applied in conventional design flow for manufacturability optimization. Traditional techniques conducted OPC by leveraging a lithography model and suffered from prohibitive computational overhead, and mostly focused on optimizing a single clip without addressing how to tackle the full chip. In this paper, we present DAMO, a high performance and scalable deep learning-enabled OPC system for full chip scale. It is an end-to-end mask optimization paradigm which contains a Deep Lithography Simulator (DLS) for lithography modeling and a Deep Mask Generator (DMG) for mask pattern generation. Moreover, a novel layout splitting algorithm customized for DAMO is proposed to handle the full chip OPC problem. Extensive experiments show that DAMO outperforms the state-of-the-art OPC solutions in both academia and industrial commercial toolkit

RETRIEVING COASTAL SEA SURFACE TEMPERATURE FROM LANDSAT-8 TIRS FOR WANGI-WANGI ISLAND, WAKATOBI, SOUTHEAST SULAWESI, INDONESIA

The new Landsat generation, Landsat-8, is equipped with two bands of thermal infrared sensors (TIRS). The presence of two bands provides for improved determination of sea surface temperature (SST) compared to existing products. Due to its high spatial resolution, it is suitable for coastal zone monitoring. However, there are still significant challenges in converting radiance measurements to SST, resulting from the limitations of in-situ measurements. Several studies into developing SST algorithms in Indonesia waters have provided good performance. Unfortunately, however, they have used a single-band windows approach, and a split-windows approach has yet to be reported. In this study, we investigate both single-band and split-window algorithms for retrieving SST maps in the coastal zone of Wangi-Wangi Island, Wakatobi, Southeast Sulawesi, Indonesia. Landsat-8 imagery was acquired on February 26, 2016 (01: 51: 44.14UTC) at position path 111 and and row 64. On the same day, in-situ SST was measured by using Portable Multiparameter Water Quality Checker – 24. We used the coefficient of correlation (r) and root mean square error (RMSE) to determine the best algorithm performance by incorporating in-situ data and the estimated SST map. The results showed that there were differences in brightness temperature retrieved from TIRS band10 and band 11. The single-band algorithm based on band 10 for Poteran Island clearly showed superior performance (r = 69.28% and RMSE = 0.7690°C). This study shows that the split-window algorithm has not yet produced a accurate result for the study area