Identifikasi Genangan Air Menggunakan Citra Sentinel-1 (Studi Kasus: Kecamatan Baleendah, Dayeuhkolot dan Bojongsoang, Jawa Barat)

Transkripsi

1 Identifikasi Genangan Air Menggunakan Citra Sentinel-1 (Studi Kasus: Kecamatan Baleendah, Dayeuhkolot dan Bojongsoang, Jawa Barat) BERNAT SIMSON FERNANDES JURUSAN TEKNIK GEODESI FAKULTAS TEKNIK SIPIL DAN PERENCANAAN INSTITUT TEKNOLOGI NASIONAL BANDUNG

2 LATAR BELAKANG Menurut Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), dari total 2163 bencana yang terjadi sepanjang tahun 2017, terdapat 729 bencana banjir yang terjadi di Indonesia dan 69 bencana banjir tersebut berada di Jawa Barat. Banjir yang melanda Kabupaten Bandung disebabkan banyak faktor, diantaranya yaitu sedimentasi yang terjadi di Sungai Citarum, kerusakan di hulu Sungai Citarum, sampah, dan lainnya. Sehingga, ketika hujan turun dalam intensitas cukup tinggi, Sungai Citarum, Sungai Cisangkuy, dan anak sungai meluap sehingga merendam permukiman (Susanti, 2014). 2

3 TUJUAN PENELITIAN Dapat teridentifikasinya genangan air dengan menggunakan citra Sentinel-1 di Kecamatan Baleendah, Kecamatan Dayeuhkolot dan Kecamatan Bojongsoang pada tahun

4 LOKASI PENELITIAN 4

5 Data yang digunakan untuk mengidentifikasi genangan air yaitu Citra Sentinel-1. 5

6 CITRA SENTINEL-1 Sentinel-1, bagian dari program European Space Agency Copernicus, terdiri dari dua satelit yang diluncurkan pada 3 April 2014 yaitu Sentinel-1A dan 22 April 2016 yaitu Sentinel-1B. (Clement, 2017). Gelombang yang digunakan pada satelit citra Sentinel-1, merupakan gelombang mikro atau dikenal juga dengan microwave. Gelombang mikro memiliki kelebihan antara lain dapat menembus atmosfer. Selain itu, gelombang mikro juga tidak terlalu dipengaruhi dengan kandungan uap air di atmosfer, sehingga dapat menembus awan. 6

7 4 MODE AKUISISI CITRA SENTINEL-1 7

8 Tabel 1. Karakteristik Citra Sentinel-1 Karakteristik Scene ID Acquisition date Satellite name Satellite number Instrument Mode Pass Direction Antenna Pointing Polarisation Product Level Product Type Sentinel-1 S1A_IW_GRDH_1SDV_ T111435_ T111504_ _02098A_9415.SAFE T11:14:35.754Z Sentinel-1 A SAR-C IW Ascending Right VV, VH L1 GRD 8

9 METODOLOGI PENELITIAN Sentinel-1 Subset Kalibrasi Speckle Filtering Koreksi Geometrik A Apply Orbit File Thermal Noise Removal Pengumpulan Data Studi Literatur

10 METODOLOGI PENELITIAN Shapefile Batas Administrasi Daerah Penelitian A Convert to db Masking Peta Rawan Banjir BPBD Thresholding Banjir < μ - (1.5*σ) Hasil dan Analisis Validasi 10

11 11

12 12

13 Subset bertujuan untuk membuat Area of Interest pada Citra Sentinel-1. Apply orbit file, proses ini diperlukan untuk update orbit metadata pada Citra Sentinel-1. Vektor status orbit yang disediakan dalam metadata produk Sentinel-1 umumnya tidak akurat dan dapat disempurnakan dengan file orbit tepat yang tersedia, juga file orbit menyediakan informasi posisi dan kecepatan satelit yang akurat. Koreksi thermal noise dapat diterapkan untuk produk Sentinel-1 yang belum dikoreksi. 13

14 HASIL a. subset b. apply orbit file Gambar a, b dan c merupakan hasil proses yang dilakukan secara berurutan dengan menggunakan polarisasi VH. c. thermal noise removal 14

15 Data Citra Sentinel-1 ini belum terkoreksi radiometrik. Oleh karena itu, perlu untuk diterapkan koreksi radiometrik pada citra, sehingga nilainilai pixel dari citra nanti setelah terkoreksi benar-benar mewakili nilai backscatter radar dari permukaan. Informasi yang diperoleh dari data Syntetic Aperture Radar (SAR) masih memiliki kelemahan, diantaranya adanya noise atau speckle pada citra radar yang dapat mengganggu dalam ekstraksi informasi. Sehingga perlu dilakukan proses speckle filtering. 15

16 Hasil Proses Kalibrasi dan Speckle Filtering 16

17 Citra Sentinel-1 masih dalam geometri radar, dikarenakan variasi topografi dari suatu scene dan kemiringan dari sensor satelit, jarak dapat terdistorsi dalam citra, oleh karena itu, harus dilakukan koreksi geometrik. Koreksi geometrik yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan metode Range Doppler Terrain Correction yang terdapat pada software SNAP. Setelah proses koreksi geometrik, Citra Sentinel-1 dikonversi dari nilai intensitas (m 2 m 2 ) menjadi nilai desibel (db). Proses ini dilakukan agar citra dapat menunjukan gambaran yang kontras antara daerah yang basah dan kering, sehingga memudahkan saat proses mengidentifikasi genangan air nanti 17

18 Hasil Proses Koreksi Geometrik, Convert to db dan Masking 18

19 Number of pixels total (VH) Minimum -30,92 Intensity db Maximum 24,87 Intensity db Mean -16,10 Intensity db Standard deviation 4,64 Intensity db Coefficient of variation -0,29 Median -15,58 Intensity db 19

20 THRESHOLDING Berikut dibawah ini merupakan rumus yang dibuat oleh Long dkk, pada tahun untuk menentukan threshold ideal sehingga dapat mengetahui apakah pixel terendam/tergenang air: P F < μ D f c σ D P F merupakan piksel yang teridentifikasi sebagai banjir, μ dan σ merupakan nilai mean dan standar deviasi dari D, yaitu citra tersebut, dan f c merupakan nilai koefisien. Nilai optimal koefisien f c didapat sebesar 1.5 dari penelitian yang dilakukan oleh Long dkk. 20

21 21

22 Identifikasi genangan air dengan menggunakan polarisasi VH citra Sentinel-1 tanggal 13 November

23 Identifikasi genangan air dengan menggunakan polarisasi VV citra Sentinel-1 tanggal 13 November

24 Validasi menggunakan peta resiko rawan bencana banjir Jawa Barat tahun 2015 (Sumber: Badan Penanggulangan Bencana Daerah Jawa Barat). 24

25 No.1 No.2 25

26 No. 3 No.4 26

27 No.5 27

28 KESIMPULAN DAN SARAN Penginderaan jauh aktif seperti SAR yang memiliki keunggulan dapat menembus awan dan juga merekam siang maupun malam hari, dapat bermanfaat dalam keperluan penangan maupun pencegahan bencana banjir yang terjadi di Indonesia. Dengan dilakukannya validasi dengan peta resiko rawan banjir dan survey lapangan di 5 titik sampel yang teridentifikasi genangan air, bahwa hasil yang diperoleh dalam penelitian ini cukup baik. Diharapkan dalam penelitian selanjutnya memperbanyak titik sampel validasi sehingga dapat terlihat keakuratan hasil yang didapatkan. 28

29 THANK YOU 29