PRIHATIN IKA WAHYUNINGRUM

Transkripsi

1 PENGEMBANGAN ALGORITMA UNTUK ESTIMASI KEDALAMAN PERAIRAN DANGKAL MENGGUNAKAN DATA LANDSAT-7 ETM + (Studi Kasus: Perairan Gugus Pulau Pari, Kepulauan Seribu, Jakarta) PRIHATIN IKA WAHYUNINGRUM SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007

2 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis Pengembangan Algoritma untuk Estimasi Kedalaman Perairan Dangkal Menggunakan Data Landsat-7 ETM + (Studi Kasus: Perairan Gugus Pulau Pari, Kepulauan Seribu, Jakarta) adalah karya saya sendiri dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir tesis ini. Bogor, Agustus 2007 Prihatin Ika Wahyuningrum NIM C

3 ABSTRAK PRIHATIN IKA WAHYUNINGRUM. Pengembangan Algoritma untuk estimasi kedalaman perairan dangkal menggunakan data Landsat-7 ETM + (Studi kasus: Pulau Pari, Kepulauan Seribu, Jakarta). Di bawah bimbingan: INDRA JAYA (Ketua), dan DOMU SIMBOLON (Anggota). Kebutuhan terhadap pemetaan batimetri perairan dangkal sangat diperlukan sekali untuk berbagai macam pekerjaan keteknikan dan keamanan pelayaran. Penelitian ini mencoba mengestimasi kedalaman perairan dangkal menggunakan citra satelit Landsat-7 ETM + dan menentukan kombinasi terbaik dari algoritman Van Hengel dan Spitzer (VHS) mencari model nilai digital asli (NDA) terbaik. Model NDA terbaik diperoleh melalui analisis korelasi, analisis komponen utama (PCA) dan menerapkan beberapa model regresi terhadap citra satelit Landsat-7 ETM + band 1, 2 dan 3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: 1) Kedalaman perairan dangkal di Pulau Pari, sebagai lokasi penelitian, dapat diestimasi dari citra satelit Landsat-7 ETM + ; 2) Kombinasi band 321 citra satelit Landsat 7 ETM + adalah kombinasi terbaik dari algoritma VHS; 3) Model NDA terbaik untuk estimasi kedalaman perairan dangkal adalah persamaan eksponensial y = 21.07e x ; 4) Model NDA terbaik mempunyai galat rata-rata yang lebih kecil pada kedalaman kurang dari 9 meter sedangkan algoritma VHS mempunyai galat rata-rata yang lebih kecil pada kedalaman lebih dari 9 meter. Kata kunci: Kedalaman perairan dangkal, algoritma Van Hengel dan Spitzer (VHS), model nilai digital asli (NDA), galat

4 Abstract PRIHATIN IKA WAHYUNINGRUM. The improving algorithm to estimate shallow water depth by using Landsat-7 ETM + Data (Case study: Pari Island, Seribu Islands, Jakarta. Supervised by INDRA JAYA and DOMU SIMBOLON. The need for accurate shallow water mapping is highly desireable for various engineering work and navigational safety. The current research attempts to estimate shallow water depth using Landsat-7 ETM + and to formulate the best combination of Van Hengel and Spitzer algorithm and the best original digital number model. The best digital number model is obtained by correlation analysis, Principal Component Analysis (PCA) and application of regression model to 1 st, 2 nd and 3 rd bands of Landsat-7 ETM + satellite images. The results show that: (1) Shallow water depth in Pari Island, as a study site, can be estimated from Landsat-7 ETM+; (2) Combination of 321 bands of Land Satellite-7 Enhanched Thematic Mapper Plus (Landsat-7 ETM + )is the best combination of algorithm of Van Hengel and Spitzer; (3) The best model to estimate shallow water depth from original digital number is exponential equation: y = 21.07e x ; (4) The best original digital number model has smaller mean error at the depth of less than 9 meter while the Van Hengel and Spitzer algorithm has smaller mean error at the depth of more than 9 meter. Keywords: Shallow water depth, Van Hengel and Spitzer algorithm, original digital number model, mean error

5 Hak Cipta milik Institut Pertanian Bogor, Tahun 2007 Hak Cipta dilindungi Undang-Undang 1. Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumber. a. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik atau tinjauan suatu masalah. b. Pengutipan tidak merugikan kepentingan yang wajar bagi Institut Pertanian Bogor. 2. Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya tulis dalam bentuk apa pun tanpa izin Institut Pertanian Bogor.

6 PENGEMBANGAN ALGORITMA UNTUK ESTIMASI KEDALAMAN PERAIRAN DANGKAL MENGGUNAKAN DATA LANDSAT-7 ETM + (Studi Kasus: Perairan Gugus Pulau Pari, Kepulauan Seribu, Jakarta) PRIHATIN IKA WAHYUNINGRUM Tesis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Sains pada Departemen Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007

7 Penguji luar komisi: Dr. Ir. Bisman Nababan, M. Sc

8 Judul Tesis Nama NIM : Pengembangan Algoritma untuk Estimasi Kedalaman Perairan Dangkal Menggunakan Data LANDSAT-7 ETM + (Studi Kasus: Perairan Gugus Pulau Pari, Kepulauan Seribu, Jakarta) : Prihatin Ika Wahyuningrum : C Disetujui Komisi Pembimbing Dr. Ir. Indra Jaya, M.Sc. Ketua Dr. Ir. Domu Simbolon, M.Si. Anggota Diketahui Ketua Program Studi Teknologi Kelautan Dekan Sekolah Pascasarjana Prof. Dr. Ir. John Haluan, M.Sc. Prof. Dr. Ir. Khairil Anwar Notodiputro, M.S. Tanggal Ujian: 16 Agustus 2007 Tanggal Lulus:

9 PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas segala rahmat, pertologan dan karunia-nyalah sehingga tesis ini berhasil diselesaikan. Judul yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Juni 2004 ini adalah Pengembangan Algoritma untuk Estimasi Kedalaman Perairan Dangkal Menggunakan Data Landsat-7 ETM+ (Studi Kasus: Perairan Gugus Pulau Pari, Kepulauan Seribu, Jakarta). Terima kasih penulis ucapkan kepada Dr. Ir. Indra Jaya, M.Sc dan Dr. Ir. Domu Simbolon, M.Si selaku pembimbing yang telah banyak meluangkan waktu dan pikirannya (disela-sela kesibukan beliau) dalam menyempurnakan tesis ini. Terima kasih juga untuk Dr. ir. Bisman Nababan, MSc untuk kesediannya menjadi Dosen Penguji serta masukanmasukan yang membangun. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada Prof. Dr. John Haluan selaku ketua Program Studi TKL, juga seluruh dosen yang telah membagi ilmu dan diskusi-diskusinya sampai penulis menyelesaikan S2. Ucapan terimakasih untuk Ir. Rahmat Kurnia, M.Si yang telah meluangkan waktu dlm konsultasi statistik. Risti Endriani Arhatin, S.Pi, M.Si untuk diskusi dan persahabatannya. Bang Cacul untuk citra gratisnya. Muhammad Syahdan, S.Pi, M.Si untuk bantuan ke lapang. Gunawan, S.Pi; Pak Yayat; Nurdin dan teman-teman yang telah membantu pengambilan data lapang. Baharuddin, S. Kel, M.Si untuk diskusi-diskusi pasut dan arc viewnya, teman-teman yang sedang melanjutkan belajar di luar negeri (Zinoel, Shinta, Atik, Bang Acho dan teman-teman lain) yang telah membantu mencarikan jurnaljurnal terkait dengan penelitian ini. Terima kasih untuk teman-teman di TKL, terutama TKL 02 atas kenangan indah selama kebersamaan kita. Teman-teman di WCS (Wildlife Conservation Society) untuk pembelajaran, support dan keceriaannya. Motivatorku untuk semua kata-kata bijak yang telah menyadarkan aku untuk segera menyelesaikan studi. Mbak Shinta dan Mbak Qib, semoga Allah membalas dengan kebaikan yang berlimpah. Juga untuk MS yang selalu mensupport dari jauh. Teman-teman pejuang syariah dan khilafah; juga untuk Iil, Agustin, Etik, Husni, Siti; teman-teman di Wisma Agung 1 dan 3; adik-adikku semuanya untuk kerelaannya tetap saling mengingatkan. The Last but not the least untuk Ayah, Bunda, Dek Heni, Dek Aji, Dedek atas untaian doa yang tidak pernah putus, jerih payah, harapan, kepercayaan, motivasi, fasilitas dan kasih sayang yang tiada henti, serta kerelaan hilangnya kebersamaan selama penulis melanjutkan studi di Bogor; Semuanya takkan pernah cukup hanya dengan kata. Semoga tesis ini bermanfaat khususnya bagi penulis, rekan-rekan lain yang mengangkat masalah sejenis ini dan perkembangan ilmu pengetahuan di masa depan. Bogor, Agustus 2007 Prihatin Ika Wahyuningrum

10 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Kebumen pada tanggal 13 Juni 1978, anak pertama dari empat bersaudara, buah cinta dari pasangan Ayahanda Sudari, BA dan Ibunda Mursinah, BA. Penulis memulai pendidikan dasarnya di SD Kanisius Cungkup I Salatiga kemudian dilanjutkan di SDN Wonokriyo 2 Gombong, Kebumen (lulus tahun 1990), kemudian melanjutkan ke SMP Negeri 2 Gombong (lulus tahun 1993). Tahun 1996, penulis lulus dari SMA Negeri 1 Gombong dan diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) pada Fakultas Perikanan -kemudian menjadi Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan (FPIK)- Program Studi Ilmu Kelautan dan menyelesaikan studi pada tahun 2001 dengan skripsi yang berjudul Studi Evaluasi Kesesuaian Wilayah Perairan untuk Budidaya Rumput Laut (Eucheuma) dengan Pemanfaatan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis. Tahun 2002 penulis melanjutkan pendidikan ke tingkat strata dua (S2) di Program Studi Teknologi Kelautan Sekolah Pascasarjana IPB. Selama mengikuti program S2, penulis aktif sebagai pengurus Forum Mahasiswa Teknologi Kelautan (FORMULA IPB) serta aktif pada berbagai kegiatan nonprofit di luar kampus. Penulis pernah aktif di Laboratorium Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografi Kelautan, Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan IPB dan di Laboratorium Model dan Simulasi Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan IPB. Juga pernah bekerja sebagai staff pengolah dan interpretasi data di PT Waindo SpecTerra Indonesia dari Bulan Oktober 2001-September Saat ini bekerja di WCS-Marine Indonesia sebagai konsultan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografi. viii

11 DAFTAR ISI PRAKATA... vii RIWAYAT HIDUP... viii DAFTAR ISI... ix DAFTAR TABEL... xi DAFTAR GAMBAR... xiii DAFTAR LAMPIRAN... xiii GLOSARI... xiv 1. PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Hipotesis TINJAUAN PUSTAKA Penginderaan Jauh Transfer Cahaya (Radiative Transfer) dalam Sistem Sensor Satelit-Matahari-Laut Sifat-sifat Optik dan Unsur Utama Penyusunnya dalam Penginderaan Jauh Penginderaan Jauh untuk Menduga Kedalaman Karakteristik LANDSAT-7 ETM Kedalaman Perairan dengan Survei Echo Sounder Pasang Surut Pengertian Perairan Dangkal METODE PENELTIAN Waktu dan Tempat Penelitian Alat dan Bahan Alat Bahan Pengumpulan dan Pengolahan Data Lapangan Pengukuran kedalaman Pengukuran pasang surut Koreksi pasang surut Pengolahan Data Penginderaan Jauh Koreksi radiometrik Koreksi geometrik Pembatasan wilayah penelitian (image cropping) Pemisahan obyek laut dan bukan laut (image masking) Transformasi citra Klasifikasi citra ix

12 3.5 Pengolahan Model Nilai Digital Asli Analisis korelasi Analisis komponen utama Penyusunan model penduga kedalaman dengan nilai respon spektral data Landsat-7 ETM Pemilihan model terbaik Pengolahan Algoritma Van Hengel dan Spitzer Galat (Error) Model Nilai Digital Asli dengan Algoritma Van Hengel dan Spitzer HASIL Koreksi Radiometrik Koreksi Geometrik Pembatasan Wilayah Penelitian (Image Cropping) Pemisahan Obyek Laut dan Bukan Laut (Image Masking) Transformasi dengan Algoritma Van Hengel dan Spitzer Penentuan arah rotasi citra Pengolahan algoritma Van Hengel dan Spitzer Pembuatan Model dengan Nilai Digital Asli Penentuan koefisien korelasi Komponen utama pembentuk model Kandidat model Pemilihan model terbaik Galat (Error) Model Nilai Digital Asli dan Algoritma Van Hengel dan Spitzer PEMBAHASAN Koreksi Radiometrik Koreksi Geometrik Pembatasan Wilayah Penelitian (Image Cropping) Pemisahan Obyek Laut dan Bukan Laut (Image Masking) Algoritma Van Hengel dan Spitzer Model dengan Nilai Digital Asli Evaluasi Kemampuan Algoritma Van Hengel dan Spitzer serta Model Kedalaman Nilai Digital Asli Terbaik dalam Menyajikan Informasi Kedalaman Perairan Evaluasi Kemampuan Citra Satelit Landsat-7 ETM+ dalam Menyajikan Informasi Kedalaman Perairan KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN x

13 DAFTAR TABEL halaman 1 Karakteristik Landsat Spesifikasi Sensor ETM Model regresi yang dicobakan Susunan 6 kombinasi citra masukan algoritma Van Hangel dan Spitzer Nilai spektral sebelum dan setelah koreksi geometrik Hasil perhitungan nilai varian band 1, band 2 dan band 3 Landsat-7 ETM Hasil perhitungan nilai kovarian band 1, band 2 dan band 3 Landsat-7 ETM Nilai konstanta arah rotasi citra (r dan s) Persamaan regresi linear sederhana dan persamaan untuk menentukan kedalaman absolut Koefisien korelasi antar peubah bebas Landsat-7 ETM Komponen utama pembentuk model pada Landsat-7 ETM Kandidat model penduga kedalaman Rangkuman hasil analisis residual kandidat model band Rata-rata dan selang galat (error) pada masing-masing kelas kedalaman xi

14 DAFTAR GAMBAR halaman 1 Faktor-faktor yang mempengaruhi pantulan cahaya menuju sensor (a) penyebaran oleh bahan anorganik tersuspensi, (b) penyebaran oleh molekul-molekul air, (c) absorpsi oleh komponen yellow substance, (d) refleksi dari dasar perairan dan (e) penyebaran oleh komponen fitoplankton (Sathyendranath 2000) Komponen spektral cahaya matahari yang diterima oleh sensor satelit (Senga 2002 yang diacu dalam Hendiarti 2003) Penyinaran cahaya dan interaksinya di bawah dan di atas permukaan air (Hendiarti 2003) Koefisien penyerapan cahaya oleh air murni, klorofil a (1mg/m3) dan yellow substance (1mg/dm3) (Siegel 1986 yang diacu dalam Hendiarti 2003) Lokasi penelitian Desain survei kedalaman Koreksi radiometrik dengan metode feature space Ilustrasi teknik pemilihan GCP Diagram alir proses pengolahan data (a) Histogram citra band 1 sebelum koreksi radiometrik dan (b) Histogram citra band 1 setelah koreksi radiometrik (a) Citra sebelum koreksi radiometrik dan (b) Citra setelah koreksi radiometrik (a) Citra RGB (321) sebelum masking dan (b) Citra RGB (321) setelah masking Grafik persamaan regresi dan koefisien determinasi kedalaman relatif algoritma Van Hangel dan Spitzer Peta estimasi kedalaman laut menggunakan algoritma Van Hangel dan Spitzer Peta estimasi kedalaman laut menggunakan Model Nilai Digital Asli Grafik kedalaman lapang (Z L), estimasi kedalaman dengan Model Van Hengel dan Spitzer 321 (Z VH321) dan estimasi kedalaman dengan Model Nilai Digital Asli (Z NDA) Galat (error) estimasi kedalaman dengan Model Van Hengel dan Spitzer (321) dan estimasi kedalaman dengan Model Nilai Digital Asli dalam persen (%) xii

15 DAFTAR LAMPIRAN halaman 1 Peta batimetri di perairan Gugus Pulau Pari Histogram citra sebelum dan setelah koreksi radiometrik Contoh perhitungan nilai u r dan u s sehingga menghasilkan nilai konstanta r dan s Nilai digital kedalaman relatif pada masing-masing citra dengan menggunakan algoritma Van Hengel dan Spitzer a Hasil analisis residual kandidat model band 1 (linear) b Hasil analisis residual kandidat model band 1 (llogaritmik) c Hasil analisis residual kandidat model band 1 (power) d Hasil analisis residual kandidat model band 1 (eksponensial) Perbandingan nilai kedalaman lapang (Z L), estimasi kedalaman dengan algoritma Van Hengel dan Spitzer 321 (Z VH321) serta model nilai digital asli terbaik (Z NDA) dan nilai galat (error) pada masing-masing titik kedalaman xiii

16 GLOSARI Algoritma Band : serangkaian langkah bertahap atau perintah yang dirancang dan diprogramkan ke komputer untuk melakukan suatu fungsi spesifik atau untuk memecahkan suatu masalah (Ilyas dan Rais 1997) : o disebut juga channel atau saluran. Suatu julat spektrum elektromagnetik yang dirancang untuk kepentingan misi tertentu pada sebuah pengindera. Sebuah pengindera sekurang-kurangnya memiliki satu saluran. o sekumpulan data berisi nilai-nilai yang disimpan dalam suatu berkas (file) yang menggambarkan spectrum elektromagnetik tertentu (Howard 1991) Batimetri : ilmu yang mempelajari pengukuran kedalaman laut, samudera atau tubuh perairan lainnya dan pemetaan topografi yang sama dari kedalaman tersebut (Nurjaya 1992; Sager 1998) Citra : Gambaran kenampakan permukaan bumi hasil penginderaan pada spectrum elektromagnetik tertentu yang ditayangkan pada layar atau disimpan pada media rekam/cetak (Howard 1991) Citra Digital : suatu citra yang mempunyai nilai-nilai numerik yang melukiskan sifat warna keabu-abuan (grey tones) dimana setiap nilai numerik tersebut memiliki suatu sifat warna keabuabuan yang berlainan (Jupp 1990) Citra Satelit : Citra hasil penginderaan suatu jenis satelit tertentu (Howard 1991) ER Mapper : Perangkat lunak pengolah data berbasis raster buatan Earth Resources Mapping, Australia Ground Control Point (GCP) Histogram Irradiance reflectance Kalibrasi : Titik yang digunakan dalam menetapkan atau mengesahkan proses transformasi geometrik, juga digunakan sebagai titik referensi pada pengukuran lapangan, titik kontrol medan harus tampak jelas dan diketahui baik pada citra maupun di lapangan (Lillesand dan Kiefer 1990) : Penayangan grafis seperangkat data yang memperlihatkkan frekuensi kejadian dari pengukuran (sepanjang sumbu vertikal) atau nilai-nilai individual (sepanjang sumbu horisontal) suatu distribusi frekuensi (Ilyas el al. 1997) : perbandingan antara penyinaran ke atas dan ke bawah tepat di bawah permukaan air pada satuan panjang gelombang : Suatu proses yang membandingkan pengukuran spesifik sebuah instrumen terhadap pengukuran suatu instrumen standar (Ilyas el al. 1997) xiv

17 Klasifikasi Klasifikasi digital Klasifikasi multispektral Koefisien Attenuasi Koreksi Geometrik : Proses pengolahan data citra menjadi peta tematik. Proses klasifikasi dapat berupa proses digital maupun proses manual (Danoedoro 1996) : Proses klasifikasi dengan mempergunakan metode kalkulasi algoritmis. Proses klasifikasi digital dapat berupa klasifikasi terselia (supervised/penentuan objek ditentukan penafsir) atau tak terselia (unsupervised/penentuan objek diserahkan kepada komputer) (Danoedoro 1996) : Proses klasifikasi digital yang dilakukan dengan citra multispektral (Danoedoro 1996) : Besarnya pengurangan intensitas cahaya didalam air untuk saluran tertentu yang disebabkan oleh serapan dan hamburan oleh air (Biertwith 1993) : Kegiatan ini juga sering dinamakan rektifikasi. Memperbaiki kemencengan, rotasi dan perspektif citra sehingga orientasi, projeksi dan anotasinya sesuai dengan yang ada pada peta. Koreksi geometri terdiri dari koreksi sistematik (karena karakteristik alat) dan non sistematik (Karena perubahan posisi penginderaan). Koreksi sistematik biasanya telah dilakukan oleh penyedia data. Koreksi non sistematik biasanya dilakukan dengan suatu proses koreksi geometri. Proses ini memerlukan ikatan yang disebut titik kontrol medan (ground control point/gcp) (Jensen 2000). GCP tersebut dapat diperoleh dari peta, citra yang telah terkoreksi atau tabel koordinat penjuru. GCP kemudian disusun menjadi matriks transformasi untuk rektifikasi citra Koreksi Radiometrik : Langkah untuk memperbaiki kualitas visual citra dan memperbaiki nilai piksel yang tidak sesuai dengan nilai pantulan atau pancaran obyek yang sebenarnya (Jensen 2000) Landsat (Land Satellite) : Seri satelit sumberdaya alam milik Amerika Serikat yang mengelilingi bumi untuk mendapatkan citra multispektral pada band sinar tampak-infra merah jauh (Anonim 1999). Laut Dangkal Nadir Pandangan sinoptik : wilayah perairan yang dekat dan berbatasan dengan daratan berada pada zone neritik pelagic. Perairan ini berada di pinggiran daratan utama, lautan sangat dangkal menutupi bawah air benua yang disebut paparan benua yang mencakup 7-8 persen seluruh luas lautan, mempunyai kemiringan sangat landai dari pantai sampai kedalaman 200m (Nybakken 1996) : Titik permukaan bumi yang secara perspektif berada di bawah pusat lensa kamera atau lensa pandang (Iqbal 1983) : Kemampuan melihat atau mengukur suatu wilayah dalam waktu dan kondisi yang sama xv

18 Penajaman Citra Penginderaan Jauh Perairan Pantai Restorasi Citra Resolusi Resolusi spasial Resolusi temporal Resolusi radiometrik Resolusi spektral : Proses memperbaiki kenampakan visual pada citra untuk menghasilkan citra yang memiliki kenampakan visual yang lebih baik misalnya dengan ekualisasi histogram atau dengan filter (Jensen 2000) : Pengumpulan dan pencatatan informasi tanpa kontak langsung pada julat elektromagnetik ultraviolet, tampak, inframerah dan mikro dengan mempergunakan peralatan seperti penyiam (scanner) dan kamera yang ditempatkan pada wahana bergerak seperti pesawat udara atau pesawat angkasa dan menganalisis informasi yang diterima dengan teknik interpretasi foto, citra dan pengolahan citra (Fussel, Rundquist and Harrington 1986). Istilah ini juga memiliki pengertian yang sama untuk Remote Sensing (Inggris), Teledetection (Perancis) dan Sensoriamento Remoto (Spanyol) : Daerah perairan (laut) yang masih terpengaruh oleh aktivitas daratan (Pratikno et al 1996) : Perbaikan atau pemulihan citra untuk memperbaiki kesalahan data dengan melakukan koreksi geometrik dan radiometrik (Jensen 2000) : o Ukuran ketelitian data citra satelit o Kemampuan menampilkan sejumlah pixel pada layer tayangan o Kemampuan semua jenis pengindera (lensa, antenna, tayangan, bukaan rana, dll.) untuk menyajikan citra tertentu dengan tajam. Ukuran dapat dinyatakan dengan baris per mm atau meter. Pada citra RADAR resolusi biasa dinyatakan dalam lebar pancaran efektif dan panjang jangkauan. Pada citra infra merah resolusi biasa dinyatakan dalam IFOV. Resolusi juga dapat dinyatakan dalam perbedaan temperatur atau karakter lain yang mampu diukur secara fisik (Weissel 2005) : Ukuran terkecil suatu obyek yang masih dapat dideteksi oleh suatu sistem pencitraan (Danoedoro 1996) : Kemampuan suatu sistem untuk merekam ulang daerah yang sama (Danoedoro 1996) : Kemampuan sensor dalam mencatat respons spektral obyek. Dinyatakan dalam satuan mwattcm -2 sr. Kemampuan sensor ini secara langsung dikaitkan dengan kemampuan koding (digital coding) yaitu mengubah intensitas pantulan atau pancaran spektral menjadi angka digital. Kemampuan ini dinyatakan dlm bit (Danoedoro 1996) : Kemampuan suatu sistem optik elektronik untuk membedakan informasi (obyek) berdasarkan pantulan atau pancaran spektralnya (Danoedoro 1996) xvi

19 Transformasi : Suatu metode analisis yang digunakan untuk mengolah nilai piksel melalui suatu formula matematis tertentu sehingga menghasilkan kenampakan yang lebih tajam dan mempermudah proses interpretasi xvii

20 1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Batimetri atau kedalaman perairan adalah ukuran kedalaman dari permukaan air sampai dengan dasar laut. Peta batimetri memberikan informasi tentang kondisi permukaan maupun dasar laut, struktur, bentuk dan penampakan. Selain itu dasar laut sebagai bagian dari laut itu sendiri merupakan suatu sistem yang dinamis, setiap saat perubahan-perubahan terjadi sehingga perbaikan peta-peta batimetri perlu sekali dilakukan agar informasi-informasi mengenai dasar suatu perairan bisa seiring dengan perubahan yang terjadi. Pemetaan batimetri di perairan dangkal mempunyai peranan penting untuk kegiatan perikanan dan kelautan baik secara langsung maupun tidak langsung. Terlebih lagi dengan kondisi Indonesia yang memiliki banyak pulau kecil yang tersebar di seluruh nusantara. Mengetahui kedalaman perairan dapat memberikan petunjuk atau informasi mengenai struktur dan asal pembentukan dasar laut, salah satu faktor untuk perencanaan pembangunan darmaga kapal, keselamatan pelayaran serta pemasangan maupun pemeliharaan kabel dan pipa bawah laut dan sebagainya. Informasi kedalaman perairan (batimetri) juga dapat digunakan untuk membantu membedakan dan memberikan ciri (menggolongkan) habitat terumbu karang seperti pecahan karang, karang hidup, karang mati maupun lamun dan rumput laut. Mengetahui struktur yang detail dari dasar laut di perairan dangkal akan membantu dalam menggolongkan peranan dan sifat karang yang merupakan tempat hidup ikan-ikan karang. Selain itu dalam penangkapan, pengetahuan tentang struktur dasar perairan yang bervariasi akan menentukan alat penangkapan yang lebih sesuai dengan kondisi perairan tersebut. Teknologi pemetaan batimetri berkembang dari waktu ke waktu. Pada awalnya, kedalaman diukur dengan menggunakan tambang yang ujungnya diberi pemberat dan mencoba untuk memperhitungkan kapan pemberat tersebut menyentuh dasar. Tetapi metode ini sulit dilakukan dan hasilnya hampir selalu tidak akurat karena arus yang kuat dapat menarik tambang dan pemberatnya ke samping sehingga kedalaman yang dihasilkan seringkali bukan kedalaman sebenarnya, jika perairan yang diukur relatif lebih dalam maka tambang yang dibutuhkan akan lebih panjang dan sulit untuk mengetahui kapan pemberat tersebut menyentuh dasar. Selain metode ini kurang akurat juga

21 2 membutuhkan waktu yang lama karena, kapal harus berhenti dalam waktu yang lama untuk menurunkan dan menaikkan tambang (Sager 1998). Dengan ditemukannya echo sounder kedalaman perairan lebih mudah diukur. Metode ini bekerja berdasarkan prinsip perambatan suara di dalam air. Metode ini bisa menghasilkan kedalaman yang akurat untuk perairan dalam (Sager 1998). Tetapi metode ini cukup sulit untuk diterapkan di perairan dangkal, dimana ekosistem terumbu karang dan padang lamun berada di dalamnya. Kapal-kapal yang membawa berbagai perlengkapan peralatan pemetaan seperti echo sounder, sonar dan lain-lain tidak dapat masuk ke perairan tersebut dengan leluasa karena akses yang sulit sehubungan dengan karakteristik yang khas di perairan tersebut, seperti kondisi perairan yang dangkal serta keadaan substrat dasar yang tidak beraturan. Di samping itu, mengingat ekosistem perairan dangkal sangat luas maka kegiatan pemetaan dengan metode konvensional akan membutuhkan waktu yang lama dan biaya yang sangat tinggi. Dewasa ini teknologi penginderaan jauh telah banyak dilakukan karena dipandang sebagai salah satu cara yang efektif dan efisien serta cukup terlihat kegunaannya dalam mengkompilasi dan merevisi peta-peta sumberdaya yang ada juga berguna sebagai alat bantu dalam perencanaan dan pengelolaan suatu sumberdaya (Butler 1988; Lillesand dan Kiefer 1994; Danoedoro 1996). Teknologi ini mampu untuk mendapatkan informasi secara sinoptik sehingga dapat mengamati fenomena yang terjadi di lautan yang luas dan dinamis. Disamping itu teknologi ini mempunyai kemampuan memberikan informasi secara kontinu karena wahana satelit telah diprogram melintas daerah yang sama dalam waktu tertentu. Namun demikian, teknologi ini juga masih belum mampu memberikan hasil yang memuaskan dalam hal keakuratan informasi, sehingga masalah keakuratan ini merupakan suatu kegiatan penelitian yang terus berkembang sampai saat ini. Keakuratan informasi yang dideteksi dengan sensor yang dipasang di satelit dipengaruhi kondisi atmosfer dan kondisi perairan yang diliput. Agar pemetaan kedalaman dengan penginderaan jauh mendekati nilai kedalaman yang sesungguhnya diperlukan kondisi perairan yang dangkal dan jernih. Berdasarkan berbagai penelitian yang telah dilakukan, sensor sinar tampak hanya dapat menjangkau sampai kedalaman 30 meter pada perairan yang jernih. Harus pada perairan yang jernih, karena adanya fitoplankton, muatan padatan tersuspensi maupun yellow substance yang berada di kolom perairan maupun adanya substrat dasar yang berbeda yang akan memberikan nilai pemantulan

22 3 berbeda yang tentunya akan memberikan estimasi kedalaman yang berbeda dengan nilai kedalaman yang seharusnya. Secara teoritis jika dasar perairan dapat dilihat maka dapat dibentuk suatu hubungan antara kedalaman perairan dengan sinyal pantul yang diterima oleh sensor. Pengembangan konsep hubungan ini sudah banyak dilakukan seperti Lyzenga (1985), Hashim (1990), Van Hengel dan Spitzer (1991), Bierwith et al. (1993), Green et al. (2000), Stumpf et al. (2003), Islam et al. (2004), Leu dan Chang (2005). Algoritma tertentu dibuat untuk mengestimasi kedalaman perairan dengan menggunakan citra satelit. Van Hengel dan Spitzer (1991) memperkenalkan sebuah algoritma baru untuk dapat mengestimasi kedalaman perairan dengan citra Landsat TM. Algoritma ini didasari dari hasil penelitian Lyzenga (1978), Paredes dan Spero (1983) dan Spitzer dan Dirks (1987) yang mengatakan bahwa kedalaman air berbanding lurus dengan radiansi pantul dari dasar laut. Menurut Lyzenga (1978) serta Van Hengel dan Spitzer (1988) pada penelitian terdahulunya mengatakan untuk mendapatkan nilai kedalaman relatif bisa dilakukan dengan melakukan rotasi tertentu pada nilai spektral masing-masing band. Sebagian besar pemetaan kedalaman perairan di Indonesia menggunakan echo sounder, sedangkan pemetaan perairan dangkal di Indonesia dengan citra satelit menggunakan algoritma-algoritma yang dihasilkan oleh peneliti-peneliti luar negeri dan sebagian lokasi penelitian di negeri 4 musim yang kondisi optik, fisika dan kimia perairannya berbeda dengan Indonesia. Sehingga muncul keinginan untuk mencari algoritma kedalaman perairan dangkal di wilayah Indonesia. 1.2 Permasalahan Permasalahan yang ingin dikaji dalam penelitian ini adalah: 1. Mencari kombinasi band terbaik pada algoritma Van Hengel dan Spitzer untuk mengekstrak kedalaman perairan dangkal di Pulau Pari 2. Mengkaji seberapa jauh kemampuan citra digital Landsat-7 ETM+ dapat digunakan dalam pemetaan kedalaman perairan dangkal. 3. Mencari algoritma terbaik untuk pemetaan kedalaman perairan dangkal terutama di Indonesia.

23 4 1.3 Tujuan Penelitian Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah: 1. Mengetahui kemampuan citra digital Landsat-7 ETM+ dalam memetakan kedalaman perairan dangkal 2. Mendapatkan kombinasi band terbaik pada algoritma Van Hengel dan Spitzer untuk mengekstrak kedalaman perairan dangkal di Pulau Pari 3. Menentukan model terbaik yang paling efektif untuk memetakan kedalaman perairan dangkal 4. Mengetahui nilai gallat (error) algoritma kedalaman yang dihasilkan terhadap data lapang 1.4 Manfaat Penelitian Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah: 1. Bermanfaat bagi pengembangan ilmu dan teknologi kelautan dalam hal metode, teknik dan dayaguna citra penginderaan jauh khususnya citra Landsat-7 ETM+ untuk pemetaan kedalaman perairan dangkal. 2. Bermanfaat bagi pembangunan karena penelitian ini dapat digunakan sebagai data dasar dalam bidang perikanan dan rekayasa kelautan Hipotesis Hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah: 1. Nilai digital pada citra Landsat-7 ETM+ mempunyai korelasi nyata terhadap kedalaman. 2. Tidak ada perbedaan gallat (error) antara kedalaman perairan yang diperoleh dari pengolahan citra digital algoritma kedalaman perairan dangkal (model nilai digital asli dan algoritma Van Hengel dan Spitzer) dengan kedalaman perairan yang diperoleh dari echo sounder (data lapang).

24 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penginderaan Jauh Penginderaan jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang suatu obyek, daerah atau fenomena melalui analisis data yang diperoleh dengan suatu alat tanpa kontak langsung dengan objek, daerah atau fenomena yang dikaji (Lillesand dan Kiefer 1994). Pengamatan tanpa kontak langsung ini dimungkinkan mengingat prinsip kerja alat (yang ditempatkan pada ketinggian tertentu dari permukaan bumi) adalah memanfaatkan radiasi gelombang elektromagnetik yang berasal dari emisi atau pantulan obyek-obyek yang diamati. Adapun radiasi gelombang elektromagnetik dari objek ini bisa berasal dari alam yaitu radiasi matahari maupun yang sengaja dibuat, kemudian mengenai obyek-obyek tersebut secara berkala pula akan memancarkan dan memantulkan kembali. Komponen penting yang terlibat dalam sistem penginderaan jauh adalah matahari sebagai sumber energi yang berupa radiasi elektromagnetik, atmosfer yang merupakan media lintasan dari radiasi elektromagnetik, target atau obyek sebagai fenomena yang terdeteksi oleh sonar, dan sensor yang mendeteksi radiasi elektromagnetik dari suatu obyek. 2.2 Transfer Cahaya (Radiative Transfer) dalam Sistem Sensor Satelit-Matahari-Laut Transfer atau perpindahan cahaya dalam sistem sensor satelit-matahari-laut dapat dipahami sebagai proses transfer cahaya matahari ke dalam kolom air dan transfer cahaya dari permukaan air ke sensor satelit (Sathyendranath 2000) yang dapat dilihat pada Gambar 1. Interaksi antara cahaya matahari dan permukaan air laut mencakup unsurunsur tersuspensi dan terlarut yang mampu menyerap dan menghamburkan cahaya matahari (Jerlov 1976; Mobley 1994; Hakvoort 1994 yang diacu dalam Hendiarti 2003). Penyerapan cahaya matahari oleh beberapa unsur air laut dapat menurunkan jumlah cahaya yang dipantulkan kembali oleh air laut sedangkan penghamburan cahaya matahari akan meningkatkan jumlah cahaya yang dipantulkan kembali oleh air laut. Atmosfer berperan penting sejak cahaya matahari dapat diserap dan dihamburkan oleh gas-gas, molekul air dan aerosol sebelum mencapai permukaan air laut, demikian pula halnya pada cahaya yang dipantulkan kembali oleh air laut, atmosfer akan meneruskannya ke sensor

25 6 Sumber: Sathyendranath (2000) Gambar 1 Faktor-faktor yang mempengaruhi pantulan cahaya menuju sensor. (a) penyebaran oleh bahan anorganik tersuspensi, (b) penyebaran oleh molekul-molekul air, (c)absorpsi oleh komponen yellow substance, (d) refleksi dari dasar perairan dan (e) penyebaran oleh komponen fitoplankton.

26 7 satelit. Pada perairan dangkal, proses pemantulan cahaya pada lapisan permukaan air dapat dipengaruhi oleh refleksi cahaya matahari dari dasar perairan (Ohde dan Siegel 1999 yang diacu dalam Hendiarti 2003). Total cahaya matahari yang diterima oleh sensor satelit L t (dengan satuan Wm -2 sr -1 nm -1 pada panjang gelombang tertentu, dimana sr -1 adalah satuan sudut ruang (solid angle)) terdiri dari cahaya yang dipantulkan pada permukaan air L r dan cahaya yang akan diteruskan ke sensor satelit oleh atmosfer T a serta jumlah cahaya matahari yang dapat dihamburkan oleh aerosol udara L a dan molekul air L m secara langsung. Jika ditulis dalam persamaan adalah sebagai berikut: L t (λ) = (T a(λ)*(l w(λ) + L r(λ))) + L a(λ) + L m(λ) (1) Gambar 2 menunjukkan komponen spektral cahaya matahari yang diterima oleh sensor satelit dari air laut dengan panjang gelombang tampak yang berbeda. Pemantulan cahaya matahari dari permukaan laut menambah sejumlah kecil jumlah cahaya yang dipantulkan oleh air laut ke atmosfer. Oleh karena itu koreksi atmosferik merupakan bagian yang penting dalam penginderaan jauh untuk aplikasi di laut (Gordon dan Morel 1983; Gordon dan Wang 1994; Gordon 1997 yang diacu dalam Hendiarti). Sumber: Senga (2002) yang diacu dalam Hendiarti (2003) Gambar 2 Komponen spektral cahaya matahari yang diterima oleh sensor satelit.

27 8 2.3 Sifat-sifat Optik dan Unsur Utama Penyusunnya dalam Penginderaan Jauh Warna laut mengindikasikan adanya konsentrasi dan komposisi unsur utama penyusun air laut dan ciri optiknya. Penginderaan jauh optik dapat digunakan untuk mengamati beberapa parameter kualitas air. Perhitungan dasar untuk menjelaskan warna air laut adalah penyinaran keatas (Upwelling irradiance) E u dan penyinaran kebawah (Downwelling irradiance) E d. Gambar 3 memperlihatkan penyinaran cahaya di dekat permukaan laut. Sumber: Hendiarti (2003) Gambar 3 Penyinaran cahaya dan interaksinya di bawah dan di atas permukaan air. Penyinaran ke bawah E d adalah penyinaran yang terus menerus per satuan luas permukaan pada semua arah ke bawah. Sementara itu penyinaran ke atas E u adalah penyinaran yang terus menerus per satuan luas permukaan pada semua arah ke atas seperti dijelaskan pada persamaan 2 dan persamaan 3 (Jerlov dan Nielsen 1974; Sathyendranath 2000). Kedua bentuk penyinaran tersebut merupakan parameterparameter yang bermanfaat untuk mengukur intensitas cahaya. 2 /2 E d (z) = L (z;θ,φ) cosθdω (2) φ=0 θ=0

28 9 2 E u (z) = L (z;θ,φ) cosθ dω (3) φ=0 θ= /2 dimana dω = sin θ dθ dφ, dan θ adalah jarak puncak serta φ adalah sudut dari nilai cahaya matahari yang terbentuk. Penyinaran spektral ke bawah pada kedalaman air yang berbeda E d (λ,z) (mw cm -2 nm -1 pada panjang gelombang λ) dapat ditentukan dari penyinaran ke atas tepat dibawah permukaan air laut E d (λ,0 - ) menurut persamaan 4. E d (λ,z) = E d (λ,0 - )e -Kd (λ,z)z (4) dimana K d (λ,z) adalah koefisien pengurangan (attenuation coeffisient) cahaya matahari secara vertikal per unit meter yang dirata-ratakan dari bawah permukaan air laut hingga pada kedalaman tertentu (z=0 - ) ke kedalaman z dalam meter. Koefisien pengurangan dapat digunakan untuk mengenali area difusi cahaya seiring dengan bertambahnya kedalaman, begitu juga untuk membedakan massa air yang secara optik tampak berbeda. Koefisien pengurangan cahaya vertikal K d (λ,z) dapat dihitung dari perbedaan penyinaran ke bawah antara dua kedalaman z 1 dan z 2. K d (λ,z) = - 1 E d (λ,z 2) (ln ) Z 2 - Z 1 E u (λ,z 2) Warna air laut ditentukan oleh pemantulan cahaya matahari oleh air laut R w yang sama dengan perbandingan antara penyinaran ke atas-bawah tepat di bawah permukaan air pada satuan panjang gelombang. (5) R w (λ,z) = E u (0 - ) E d (0 - ) (6) Penyinaran ke bawah pada lapisan di bawah permukaan air E d (0 - ) meliputi semua penetrasi cahaya hingga kolom air, sedangkan penyinaran ke atas meliputi jumlah cahaya matahari yang dihamburkan balik. Pada perairan dangkal dan jernih, terdapat bagian cahaya yang cukup signifikan dari sinar matahari yang dapat mencapai dasar perairan dan dipantulkan ke permukaan air. Pemantulan cahaya matahari pada permukaan air dipengaruhi oleh pemantulan cahaya matahari oleh dasar perairan dan dapat ditulis dalam bentuk persamaan sebagai berikut:

29 10 R (0) = R w (λ) + (R b R w (λ))θ -2kdz (7) Unsur-unsur utama air laut yang berbeda memiliki konsentrasi sifat atau karakter menyerap cahaya secara spesifik pada panjang gelombang yang berbeda yang penting artinya dalam pemodelan secara optik. Air murni menyerap cahaya dengan sangat lemah pada daerah spektrum biru dan hijau (antara nm). Pada 550 nm, penyerapan cahaya oleh air laut mulai meningkat secara signifikan dan terus berlanjut hingga pada daerah spektrum merah (Gambar 4 pada kurva warna biru). Penyerapan cahaya maksimal oleh klorofil a terjadi pada daerah spektrum biru (430 nm) dan pada spektrum merah (662 nm) yang digambarkan warna hijau pada kurva. Penyerapan cahaya oleh yellow substance secara eksponensial meningkat hingga pada panjang gelombang pendek (warna kuning pada kurva). A b s o r p s i (m -1 ) Panjang Gelombang (nm) Sumber: Siegel (1986) yang diacu dalam Hendiarti (2003) Gambar 4 Koefisien penyerapan cahaya oleh air murni, klorofil a (1mg/m 3 ) dan yellow substance (1mg/dm 3 ). Daya tembus cahaya matahari terhadap air sangat tergantung pada daya serap air terhadap cahaya matahari yang mengenainya. Semakin besar daya serapnya maka semakin kecil kemungkinan cahaya matahari untuk menembus air tersebut. Dua nilai ini berbeda bagi panjang gelombang yang berbeda. Daya serap air yang terkecil terletak pada panjang gelombang μm. Oleh karena itu sinar dengan panjang gelombang

30 11 ini merupakan yang terbaik untuk menginderaan kedalaman perairan dangkal (Sutanto 1992; Lillesand dan Kiefer 1994; Richard 1995). 2.4 Penginderaan Jauh untuk Menduga Kedalaman Lyzenga (1985), mencoba mengembangkan pemetaan batimetri dengan memanfaatkan dua sumber citra yang berskala dari citra perekaman sensor aktif (radar) dan perekaman sensor pasif (multispektral). Model ini bertujuan untuk menggabungkan keunggulan dari tiap-tiap jenis citra sehingga didapatkan ketelitian pemetaan yang cukup tinggi. Penelitian dilakukan di Pantai Pulau Bahama pada tahun 1978 dengan hasil ketelitian pemetaan yang cukup tinggi. Jupp (1988) menyimpulkan dari beberapa hasil penelitian di perairan Great Barrier Reef Australia mengatakan bahwa citra yang dapat digunakan dalam penentuan kedalaman air adalah: (1) Citra Landsat TM band 1 mempunyai kemampuan penetrasi kedalaman perairan sampai kedalaman 25 meter, band 2 sampai kedalaman 15 meter, band 3 sampai kedalaman 5 meter dan band 4 sampai kedalamn 0.5 meter. (2) Citra Landsat MSS band 4 mempunyai kemampuan penetrasi kedalaman perairan hingga kedalaman 15 meter, band 5 hingga kedalaman 5 meter, band 6 hingga kedalaman 0.5 meter dan band 7 sepenuhnya diserah oleh air. (3) Citra SPOT band 1 mempunyai kemampuan penetrasi kedalaman perairan hingga 0.5 meter. Hal tersebut diperoleh dengan syarat kondisi citra yang bebas awan, sudut elevasi matahari tidak terlalu besar dan wilayah perairannya bebas dari kekeruhan. Hashim (1990), mengemukakan tentang kesempatan dan keterbatasan pemetaan batimetri dari citra satelit. Lokasi yang dipilih adalah di Kepulauan Langkawi dan Kuala Perlis, Kelang, Malaysia. Data yang digunakan adalah SPOT 1 dan Landsat 5 MSS. Model-model yang dikembangkan adalah (1) radiative transfer model, (2) single band reflectance model dan (3) two band reflectance model. Dari penelitiannya diperoleh formula Y=a+b1x1+b2x2 atau Y=ax1+bx2+c dengan c=28.22; a=-0.19; b=-0.16; R 2 =0.62, dimana x adalah citra asli dan Y adalah citra hasil pengolahan. Kelemahan dari penelitian ini yaitu (1) pada kedalaman kurang dari 1 meter mempunyai simpangan yang sangat besar (3-10 meter), (2) pada kedalaman meter simpangannya hanya 1.5 meter. Hal

31 12 ini menggambarkan bahwa model ini tidak dapat diterapkan pada air yang sangat dangkal. Sehingga diperoleh kesimpulan bahwa model-model tersebut potensial untuk menentukan atau menurunkan dengan cepat informasi kedalaman perairan, namun informasi yang didapat tergantung pada jenis satelit atau sistem yang digunakan dan penyebab kesalahan-kesalahan yang terjadi (seperti tipe substrat dasar, arus dan sedimen tersuspensi). Hengel dan Spitzer (1991) mencoba mengembangkan algoritma pemetaan kedalaman perairan dengan memanfaatkan data multitemporal. Penelitian tersebut dilakukan di Pulau Vlieland dan The de Richel, Itali. Algoritma yang diperkenalkan merupakan penjabaran dari pendapat yang mengatakan bahwa kedalaman air berbanding lurus dengan algoritma radiasi dan nilai kedalaman air relatif (data digital) yang dapat diperoleh dengan melakukan transformasi khusus terhadap nilai radiasi khusus tiap band. Algoritma ini memanfaatkan 3 citra multitemporal sebagai input data yaitu citra Landsat TM bulan Juni 1986 pada masa surut, citra Landsat TM bulan Juni 1986 pada masa pasang air serta Landsat TM bulan Juli Hasil yang diperoleh yaitu metode rotasi nilai radiasi berdasarkan pendapat Lyzenga dapat digunakan untuk memperoleh data kedalaman air laut dari citra satelit. Peta kedalaman air relatif dapat diperoleh tanpa terlebih dahulu harus mengetahui nilai kedalaman air yang sebenarnya. Peta kedalaman air absolut didapat dari hasil perhitungan korelasi antara nilai kedalaman yang sebenarnya dengan nilai kedalaman air relatif. Metode ini diyakini memiliki kesalahan yang lebih kecil dibandingkan dengan metode-metode lainnya. Bierwirth et al. (1993) dari Australian Geological Survey Organizations (AGSO) pernah melakukan penelian dengan tujuan serupa. Lokasi penelitian di Hamelin Pool, Shark Bay, Australia Barat. Pendekatan yang dilakukan adalah dengan memperhitungkan nilai koefisien attenuasi air terhadap masing-masing panjang gelombang pada citra Landsat TM. Band yang digunakan adalah band pada panjang gelombang sinar tampak (band 1, band 2 dan band 3). Koefisien attenuasi yang diperoleh untuk masing-masing band yaitu 0.1 untuk band 1 (panjang gelombang sinar biru), 0.13 untuk band 2 (panjang gelombang sinar hijau) dan untuk band 3 (panjang gelombang sinar merah). Selain itu juga menghasilkan peta kedalaman perairan hingga 11 meter (dari perkiraan maksimal 24 meter) dengan interval 1 meter.

32 13 Green et al. (2000) mencoba untuk membandingkan beberapa model pemetaan kedalaman perairan di Caicos Bank. Model yang dievaluasi adalah model dari (1) Benny dan Dawson menghasilkan koefisien korelasi (r) sebesar 0.52, (2) Interpolated DOP/ Depth of Penetration dengan koefisien korelasi (r) 0.71, (3) Calibrated DOP/ Depth of Penetration dengan koefisien korelasi (r) 0.91 dan (4) Lyzenga dengan koefisien korelasi (r) Algoritma standar yang biasa digunakan untuk memetakan kedalaman perairan (Lyzenga 1978) memerlukan 7 buah koefisien masukan untuk mengestimasi kedalaman perairan dangkal. Penggunaan algoritma Lyzenga (1978) ini seringkali bermasalah terutama untuk daerah yang mempunyai albedo yang rendah. Stumpf et al. (2003) mengembangkan sebuah model rasio yang membandingkan 2 buah faktor reflektansi air. Penelitian ini dilakukan di dua buah pulau atol di Hawai, menggunakan citra Ikonos dan Lidar. Hasil penelitian ini menunjukkan algoritma Lyzenga (1978) hanya bisa mengestimasi kedalaman air sampai dengan 15 meter sedangkan model rasio bisa mengestimasi kedalaman perairan sampai dengan 25 meter. 2.5 Karakteristik LANDSAT-7 ETM + LANDSAT-TM adalah jenis satelit sumberdaya alam yang pada awalnya ditunjukkan untuk kepentingan sumberdaya alam yang ada di darat tetapi dalam perkembangannya ternyata sensor thematic mapper dapat juga diaplikasikan untuk sumberdaya kelautan (Butler et al. 1988). Generasi terbaru dari Landsat adalah Landsat 7 dengan sensor Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM + ). Instrumen ETM + berupa multispectral scanning radiometer yang berkemampuan menghasilkan informasi pencitraan resolusi tinggi terhadap permukaan bumi. Peralatan tersebut mendeteksi radiasi terfilter spektral pada sinar tampak, infra merah dekat dan kanal-kanal frekuensi infra merah termal. ETM + akan membuat sekitar 3.8 GB data tiap scene. Sistem the Landsat World Wide Reference membuat katalog permukaan bumi menjadi scene, masing masing mempunyai lebar 115 mil (183 km) dan panjang 106 mil (170 km). Landsat-7 menyediakan data yang berulang dan sinoptik meliputi permukaan bumi. Band-band spektral meliputi spektrum elektromagnetik sinar tampak, infra merah dekat dan infra merah termal serta kalibrasi radiometrik absolut. Karakteristik dan spesifikasi Landsat-7 dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.

33 14 Tabel 1 Karakteristik Landsat-7 Tanggal peluncuran 15-Apr-99 Tinggi (km) 705 Sensor Repetisi / Perulangan Kecepatan transmisi ETM+ 16 hari 150 Mbps Sumber: U.S Departement of Interior, U.S Geological Survey (1999) yang diacu dalam Berita Bank Data Inderaja (2000). Tabel 2 Spesifikasi Sensor ETM + Band Spektral Gelombang Resolusi (µm) (m) Tujuan Penerapan 1 0,45 0,52 Biru 30 Pemetaan perairan pesisir, serapan klorofil, pembeda tanah dan vegetasi, pemetaan batimetri 2 0,52 0,60 Hijau 30 Kesuburan vegetasi, penduga konsentrasi sedimen, batimetri 3 0,63 0,69 Merah 30 Daerah penyerapan klorofil, membedakan jenis tanaman 4 0,76 0,90 Inframerah dekat 30 Membedakan badan air dan daratan, daerah pantulan 5 1,55 1,75 Inframerah sedang 6 10,4 12,5 Inframerah termal 7 2,08 2,35 Inframerah jauh 8 0,5 0,9 (pankromatik) Hijau, merah dan inframerah dekat vegetasi yang kuat 30 Pengukuran kelembaban tanah dan vegetasi, daerah pantulan batuan 60 Pemetaan termal dan informasi geologi termal 30 Pemetaan hidrotermal, membedakan tipe batuan (geologi/minyak) 15 Pemetaan daerah yang besar dan studi perubahan pemukiman kota Sumber: U.S Departement of Interior, U.S Geological Survey (1999) yang diacu dalam Berita Bank Data Inderaja (2000). Satelit akan mengelilingi bumi pada ketinggian sekitar 438 mil (705 km) dengan sudut inklinasi 98 derajat dan waktu lintas katulistiwa pada pukul waktu setempat.

34 15 Subsistem kendali akan menjaga stabilitas satelit dan arah pengamatan ke bumi yaitu 0.05 derajat. Ilmuwan menggunakan citra satelit Landsat dalam penelitian perubahan global permukaan lahan dan sekitar wilayah pantai, studi perubahan lingkungan wilayah, serta keperluan usaha dan umum lainnya. Adapun aplikasi dan penggunaan data Landsat-7 untuk sumberdaya kelautan adalah penentuan pola dan sirkulasi kekeruhan, pemetaan perubahan garis pantai, pemetaan daerah lepas pantai dan dangkal, pelacakan erosi pantai, pelacakan polutan dan tumpahan minyak, serta pemetaan es untuk pelayaran. (Berita Bank Data Inderaja 2000). 2.6 Kedalaman Perairan dengan Survei Echo Sounder Pada umumnya para pelaut melimpahkan kepercayaan yang tidak terhingga pada peta laut yang telah dipublikasikan, dengan pemikiran bahwa keadaan yang dipetakan itu adalah keadaan yang sebenarnya, dimana faktor yang berbahaya dapat dikurangi dan karena itulah diperlukan peta yang harus diperbaharui dengan ketepatan data yang semakin tinggi lagi. Peta laut dapat berfungsi sebagai penyedia informasi mengenai topografi dasar laut, tanda-tanda navigasi di laut, daerah kedangkalan dan dengan bantuan alat penentu posisi dapat memberikan informasi posisi kapal setiap saat di sekitar lokasi atau area yang dilalui kapal dalam pelayarannya, misalnya untuk mendapatkan lokasi pengambilan sedimen dasar laut diperlukan peta dasar laut atau peta batimetri. Echo sounder mempunyai sebuah transducer, biasanya terletak pada dasar lambung kapal, memancarkan pulsa suara. Pulsa tersebut mengarah turun, menyentuh dasar laut dan kembali ke tranducer. Echo sounder mencatat waktu kembalinya sinyal dari dasar lautan. Karena kita tahu kecepatan suara dalam air (biasanya 1500ms -1 ) maka waktu bolak-baliknya dapat digunakan untuk menghitung kedalaman (Sager 2003). Data posisi dan kedalaman biasanya dicatat secara periodik dalam survei pemetaan dasar laut (batimetri) menggunakan alat echo sounder sehingga akuisisi data batimetri terkait dengan data posisi dan data kedalaman. Salah satu syarat dari survei hidrografi secara garis besar adalah keadaan dari dasar laut harus ditentukan posisinya, perhatian khusus harus ditujukan pada puncak bukit dan benda-benda dikenal lainnya. Tinggi semua benda benda harus ditentukan dan ditulis pada peta laut.