Application of Landsat 8 OLI for Water Hyacinth (Eichhornia crassipes) Density and Biomass Mapping (Case Study:Rawa Pening, Ambarawa, Semarang)
|
|
- Bambang Budiono
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Pemanfaatan Citra Landsat 8 OLI Untuk Pemetaan Kerapatan dan Biomassa Eceng Gondok (Eichhornia crassipes) (Studi Kasus : Rawa Pening Kecamatan Ambarawa Kabupaten Semarang) Application of Landsat 8 OLI for Water Hyacinth (Eichhornia crassipes) Density and Biomass Mapping (Case Study:Rawa Pening, Ambarawa, Semarang) Agil Rizki Tidar 1*), Prima Dinta Rahma Syam 2, dan Pramaditya Wicaksono 3 1 Sekolah Vokasi Penginderaan Jauh dan SIG, Universitas Gadjah Mada 2 Kartografi dan Penginderaan Jauh, FakultasGeografi, Universitas Gadjah Mada * agiltidar@gmail.com ABSTRAK-Pertumbuhan Eceng Gondok (Eichhornia crassipes) yang sangat cepat mengakibatkan tertahannya pancaran sinar matahari yang akan masuk ke dalam air dan mengganggu ekosistem mengakibatkan pendangkalan pada perairan. Jika tidak dilakukan pengendalian, pertumbuhan gulma ini dapat mengakibatkan kerugian yang besar bagi lingkungan dan masyarakat sekitar. Tersedianya data Landsat 8 OLI dengan perekaman setiap 16 hari mampu memantau perkembangan cepat dari Enceng Gondok. Data Landsat 8 OLI diunduh dari USGS pada dua tanggal perekaman, yaitu sebelum dan sesudah dilakukan survei lapangan sebagi kontrol terhadap perubahan posisi dan kerapatan enceng gondok yang berkembang dengan cepat karena pengaruh lingkungan, angin dan manusia. Tujuan penelitian ini adalah memetakan kerapatan Eceng Gondok melalui pemodelancitra Landsat 8 OLI, yang akan digunakansebagai acuan pembuatan peta biomassa Enceng Gondok Rawa Pening Kecamatan Ambarawa Kabupaten Semarang. Estimasi biomassa didapatkan dari hasil analisis regresi antara nilai biomassa lapangan dengan nilai kerapatan hasil pemodelannilai indeks vegetasi NDVI (Normalized Difference Vegetation Inde, EVI (Enhanced Vegetation Index) dan VARI (Visible-Atmospherically Resistent Index) Citra Landsat 8 OLI yang telah terkoreksi geometrik dan radiometrik. Density slice digunakan untuk mengelaskan nilai NDVI menjadi kelas kerapatan tentatif. Survei lapangan dilakukan pada masing masing kelas. Nilai biomassa di lapangan di dapatkan dengan menimbang berat kering enceng gondok pada plot sampel yang telah ditentukan untuk masing-masing kelas kerapatan. Nilai biomasa dari hasil survei lapangan kemudian diregresikan dengan nilai kerapatan sehingga didapatkan peta estimasi biomassa. Kata kunci:biomassa, Enceng Gondok, Landsat 8 OLI, Pemetaan, Rawa Pening ABSTRACT The accelerated growth of water hyacinth (Eichhornia crassipes) prevent the sunglight to effectively penetrate water body. This accelerated growth may disrupt the ecosystem functions as well as causing siltation in water body. If not well managed, water hyacinth growth may adversely impact the life of the surrounding ecosystems and society. The availability of Landsat 8 OLI data may be used to monitor water hyacinth growth. In this research, two Landsat 8 OLI scene acquired before and after field survey activities were utilized, as a control for the change in spatial distribution and density of water hyacinth caused by environmental changes, winds, and human activities. The aim of this research is to map water hyacinth density as the basis to perform water hyacinth biomass mapping in Rawa Pening Lake, Kecamatan Ambarawa, Kabupaten Semarang. Biomass estimation was obtained from the regression analysis between field biomass data and density values modeled from NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), EVI (Enhanced Vegetation Index) and VARI (Visible-Atmospherically Resistent Index) of radiometrically and geometrically corrected Landsat 8 OLI. Density slice was used to classify NDVI into tentative density classes. Field survey was conducted on each of these tentative classes. Map of Eceng Gondok biomass was obtained from the resultant regression function between field biomass and estimated Eceng Gondok density Keywords: Biomass, Water Hyacinth, Landsat 8 OLI, Mapping, Rawa Pening
2 1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Eceng gondok yang dikenal sebagai gulma dapat merusak lingkungan perairan. Pertumbuhan eceng gondok yang sangat cepat dikarenakan air danau memiliki kandungan nutrien yang tinggi terutama nitrogen, fosfat dan potasium. Pertumbuhan eceng gondok yang sangat cepat mengakibatkan tertahannya pancaran sinar matahari yang akan masuk kedalam air dan mengganggu ekosistem yang ada didalam air. Selain menahan sinar matahari, tumbuhan ini juga mengakibatkan pendangkalan pada area danau. Kandungan garam yansg tinggi dapat mempenyebabkan pertumbuhan eceng gondok melambat, sama halnya seperti di Afrika Barat dimana eceng gondok akan bertambah sepanjang musim hujan dan berkurang saat kandungan garam naik pada musim kemarau. (Kaleka dan Hartono, 2013) Pertumbuhan enceng gondok di Rawa pening, Kecamatan Ambarawa, Kabupaten Semarang sangat pesat. Data dari Dinas Pariwisata Ambarawa menyebutkan bahwa 65 % dari permukaan danau ditumbuhi oleh tanaman air yang didominasi oleh eceng gondok. Tumbuhan dengan nama latin Eichhornia crassipes ini banyak dimanfaatkan warga sekitar untuk pembuatan barang kerajinan maupun pakan ternak. Bahkan daerah sekitar Rawa Pening telah menjadi pusat komoditas kerajinan enceng gondok yang mampu menembus pasar internasional. Keberadaann enceng gondok selain dapat memberikan keuntungan secara ekonomi pada masyarakat sekitar, memiliki dampak negatif bagi ekosistem danau jika pertumbuhannya tidak dikendalikan. Hal ini dikarenakan tumbuh suburnya tanaman ini di Rawa Pening tidak sebanding dengan jumlah yang diambil oleh masyarakat. Untuk itu perlu adanya pengelolaan enceng gondok di Rawa Pening sehingga dapat dimanfaatkan secara maksimal, sehingga tidak mengganggu ekosistem. Tidak adanya informasi spasial di Rawa pening menjadi faktor penghambat proses monitoring dan evaluasi pengelolaan enceng gondok. Padahal data spasial dapat menjadi alat yang cukup efektif untuk menyusun strategi pengelolaan enceng gondok. Citra penginderaan jauh merupakan salah satu sumber data utama dalam informasi geospasial. Kualitas sumberdata tentu menjadi parameter utama, karena berbagai informasi dapat diturunkan dari citra. Kualitas yang tidak memenuhi standart dapat mengaburkan bahkan menyajikan informasi yang salah. Namun sebenarnya semua citra yang diperoleh melalui perekaman sensor tak lepas dari wujud geometri dan konfigurasi permukaan bumi, serta kondisi atmosfer saat perekaman. Kesalahan yang terjadi dalam proses pembentukan citra ini perlu dikoreksi supaya aspek geometri dan radiometri yang dikandung oleh citra tersebut benar-benar dapat mendukung pemanfaatan untuk aplikasi yang berkaitan dengan pemetaan sumberdaya dan kajian lingkungan atau kewilayahan lainnya (Danoedoro, 2012) Teknologi penginderaan jauh di era modern sekarang ini telah mengalami perkembangan yang sangat pesat. Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh sudah banyak digunakan di berbagai bidang kajian penelitian mengingat keunggulan penggunaan teknik penginderaan jauh yang sangat bermanfaat dan mudahnya akses untuk memperoleh data penginderaan jauh juga menjadikan peneliti untuk mengembangkan suatu penelitian yang bermanfaat bagi masyarakat luas. Metode pemanfaatan teknik penginderaan jauh citra satelit dapat dijadikan solusi yang tepat untuk melakukan suatu penelitian berskala luas seperti kajian mengenai danau karena lebih efisien, efektif dan dapat dilakukan secara temporal, salah satunya ialah kajian mengenai kerapatan eceng gondok sebagai parameter perhitungan biomassa. Landsat 8 merupakan citra multitemporal yang dapat digunakan sebagai data awal untuk pembuatan data spasial yang berkaitan dengan informasi-informasi yang ada di danau rawa pening, kualitas yang cukup baik dari citra ini dan jangka perekaman dari citra ini juga tidak terlalu jauh sangat memungkinkan digunakan untuk updating data. Landsat 8 menjadi sumberdata utama untuk kajian kerapatan dan biomassa enceng gondok di Rawa Pening, sehingga didapatkan estimasi kerapatan serta biomassa enceng gondok untuk mengetahui jumlah berat kering enceng gondok di Rawa Pening. 1.2 Rumusan Masalah Tidak adanya informasi di danau rawa pening terkait data distribusi spasial dan temporal tentang persebaran/kerapatan dan biomassa di Danau Rawa Pening Kabupaten Semarang Kajian mengenai distribusi spasial kerapatan dan biomassa eceng gondok di Danau Rawa Pening dengan pemanfaatan teknik penginderaan jauh multi temporal dan perhitungan statistik. 2
3 1.3 Pertanyaan Penelitian Bagaimana distribusi spasial kerapatan dan biomassa eceng gondok di Danau Rawa Pening Kabupaten Semarang dengan pemanfaatan citra penginderaan jauh multi temporal Landsat 8 OLI (operational Land Imager) tahun perekaman Bagaimana pemetaan kerapatan eceng gondok dan biomassa eceng gondok di Danau Rawa Pening Kabupaten Semarang 1.4 Tujuan Pemetaan kerapatan eceng gondok di Danau Rawa Pening dengan pemanfaatan Citra Landsat 8 OLI (operational Land Imager) multi temporal tahun perekaman Pemetaan Biomassa eceng gondok di Danau Rawa Pening dengan Pemanfaatan Citra Landsat 8 OLI (operational Land Imager) multi temporal tahun perekaman Manfaat Penelitian Memberikan informasi spasial terkait persebaran eceng gondok dan kerapatan eceng gondok di Danau Rawa Pening bagi pihak-pihak pengelola Danau Rawa Pening serta kelayakan umum khususnya masyarakat yang tinggal atau bermata pencaharian disekitar danau Memperkaya aplikasi citra Landsat 8 OLI multi temporal dan pengembangan ilmu penginderaan jauh untuk pemetaan kerapatan dan biomassa eceng gondok di Danau Rawa Pening Kabupaten Semarang pada tahun Batasan Penelitian Indikator berat kering / biomassa yang dihitung dalam penelitian ini adalah estimasi statistik biomassa yang di gunakan sebagai objek utama penelitian ini Perhitungan statistik untuk ekstraksi informasi distribusi data spasial konsentrasi nilai biomassa di Danau Rawa Pening Kabupaten Semarang Citra satelit yang digunakan ialah Landsat 8 OLI (operational Land Imager) multi Temporal path 120 row 65 perekaman 13 April METODE 2.1. Deskripsi Wilayah Penelitian Rawa pening merupakan sebuah danau dengan luas area ± 2077,84 Ha yang terletak di Kabupaten Semarang. Danau rawa pening menempati 4 kecamatan, yaitu: Ambarawa, Bawen, Tuntang, dan Banyubiru yang berada di cekungan terendah lereng Gunung Merbabu, Gunung Telomoyo, dan Gunung Ungaran.(Sumber : Danau ini memiliki ekosisten yang didominasi oleh tumbuhan eceng gondok karena pertumbuhannya yang sangat cepat dan subur maka permukaan danau ini tertutup oleh eceng gondok. (Kaleka dan Hartono, 2013) 2.2. Alat dan Bahan Penelitian Alat 1. Seperangkat komputer 2. Software pengolahan citra digital ENVI Software pemetaan untuk desain kartografis peta ArcGIS ArcMap Software perhitungan statistik Microsoft Office Excel Software penulisan laporan Microsoft Office Word Software DNR-GPS digunakan untuk export dan import data titik survei dari laptop ke GPS maupun sebaliknya 7. GPS Garmin 60csx 8. Plot sampel (terbuat dari bambu ukuran 50 x 50 cm) 9. Perahu mesin 10. Trash bag untuk penyimpanan sampel eceng gondok Bahan 1. Citra Satelit Landsat 8 OLI (Operational Land Imager) tahun perekaman 13 April Basemap Provinsi Jawa Tengah tahun 2006 sumber BIG (Badan Informasi Geospasial) berupa batas administrasi. 3. Tabel checklist survei lapangan pengambilan sampel eceng gondok 3
4 2.3. Tahapan Penelitian Perolehan Data 1. Data Primer Data primer meliputi data nilai biomassa didapat dari hasil survei lapangan yang dilakukan pada tanggal Mei 2016, dimana terdapat 15 titik uji dan 15 titik sampel. Penentuan titik-titik tersebut secara random (acak) mengacu pada data pra-lapangan dari hasil pengolahan data citra dengan teknik pemilahan tingkat kerapatan (Density slice) transformasi NDVI dengan slicing sejumlah 6 kelas. 2.Data Skunder Data sekunder meliputi data citra Landsat 8 OLI dan basemap daerah kajian. Data citra Landsat 8 OLI didapatkan dari hasil download pada website resmi USGS (U.S. Geological Survey) yaitu glovis.usgs.gov dimana citra diperoleh secara gratis. Data basemap merupakan data vektor berupa shapefile Provinsi Jawa Tengah yang diperoleh dari BAKOSURTANAL (sekarang Badan Informasi Geospasial) tahun Citra yang diunduh direkam pada tanggal 13 April 2016 (sebelum survey lapangan) dan pada tanggal 16 Juni 2016 (setelah survey lapangan) Pra-Pengolahan Data Koreksi radiometrik dilakukan sebagai tahapan awal pra-pengolahan data untuk mendapatkan nilai piksel yang bebas dari gangguan atmosfer. Penelitian ini menggunakan saluran tampak dan saluran inframerah serta daerah kajian merupakan daerah perairan yang ditutupi vegetasi yang lebat sehingga koreksi radiometrik yang digunakan ialah TOA Reflectance dan sudut matahari (Sun Elevation) pada saluran 1 sampai 7. Adapun algoritma TOA Reflectance adalah sebagai berikut (USGS, 2013): ρλ = MρQcal + Aρ / Sin SE (Sun Elevation) Keterangan: ρλ = Hasil pengolahan TOA dengan menggunakan sudut pengambilan matahari. Qcal = Nilai piksel (DN), diisikan band yang digunakan M P = Konstanta rescalling (REFLECTANCE_MULT_BAND_x, di mana x adalah band yang digunakan) A P = Konstanta penambah (REFLECTANCE_ADD_BAND_x, di mana x adalah band yang digunakan) SE = Sudut Elevasi Tahapan pra-pengolahan yang kedua adalah Masking. Area. Proses dilakukan untuk memotong area kajian sesuai dengan batas wilayah yang dikaji. Proses Masking area dilakukan dengan subset via ROI yang ada pada software ENVI. Data ROI didapatkan dari proses digitasi on screen pada daerah kajian di rawa pening kecamatan Ambarawa Kabupaten Semarang Pengolahan Data Pengelolahan Transformasi Index Vegetasi NDVI (Normalized Difference Vegetation Index merupakan kombinasi antara teknik penisbahan dengan teknik pengurangan citra. Formulasinya adalah sebagai berikut : Pemrosesan density slice dilakukan pada hasil akhir Transformasi NDVI. Penentuan density slice dapat dilihat dari histogram interactive stretching pada hasil akhir Transformasi NDVI dengan memilih enhance pada display tersebut. Pembuatan kelas slicing menggunakan interval tidak teratur karena pantulan spektral material objek tubuh air dan vegetasi pada histogram yang dihasilkan memiliki julat dan kenampakan yang berbeda-beda sehingga berdasarkan julat tersebut pembuatan didapatkan 6 kelas kerapatan tentatif yang dijadikan dasar dalam pengambilan sampel di lapangan 4
5 Gambar 1. Tampilan hasil density slice dalam bentuk vector Survei Lapangan 1. Pra-Lapangan Penentuan Titik Survei Sampel Eceng Gondok diambil berdasarkan hasil density slice pemrosesan NDVI. Setiap kelas kerapatan tentatif yang didapatkan, diwakilkan dengan 2 titik uji di lapangan. Selain titik uji, direncanakan pula titik sampel sejumlah 15 titik secara random untuk membandingkan obyek di citra dan di lapangan. Keseluruhan titik yang diambil di lapangan adalah 30 titik. Gambar 2. Tampilan hasil density slice beserta titik survei a ) b ) Gambar 3. Proses titik uji (a) dan titik sampel (a) di lapangan 2. Lapangan Lokasi titik survei mengacu pada GPS dan peta titik survei pengambilan sampel eceng gondok. Setiap titik uji diambil enceng gondok dalam 50 cm x 50 cm plot sampel pada lokasi yang homogen dan posisi enceng gondok yang relatif stabil. Setiap titik uji dan titik sampel yang diambil di lapangan dilakukan marking dengan menggunakan GPS hand-held. 3. Pasca Lapangan Proses pasca lapangan dilakukan untuk penentuan berat kering (biomassa) eceng gondok dengan proses pengeringan alami (sinar matahari) proses ini berlangsung 7 hari. 5
6 Analisis Data 1. Korelasi dan Regresi Data biomasa hasil survey lapangan dikonversikan menjadi nilai biosamassa per piksel kemudian dikorelasikan dengan hasil pemrosesan NDVI citra yang digunakan untuk survey, dan didapatkan persamaan. Kontekstual editing digunakan untuk menghilangkan titik uji yang memiliki korelasi kecil dengan nilai NDVI, yaitu sebanyak 3 titik. Sehingga secara keseluruhan didapatkan 12 titik uji yang dikorelasikan dengan NDVI. Persamaan dari hasil korelasi biomassa dan NDVI kemudian digunakan untuk menghitung nilai biomassa pada citra perekaman baru (citra setelah survey lapangan) sehingga didapatkan data estimasi biomassa enceng gondok Danau Rawa Pening Kabupaten Semarang. 2.Visualisasi peta Hasil pemrosesan diubah dalam format raster, kemudian dilakukan representasi data mejadi sebuah peta kerapatan dan Estimasi Biomassa Enceng Gondok. 2. HASIL DAN PEMBAHASAN Nilai biomassa enceng gondok di lapangan diambil dalam plot sampel 50 x 50 cm dikonversikan dalam satuan biomassa per piksel untuk kemudian dikorelasikan dengan citra perekaman 13 April 2016 (citra sebelum survey lapangan), karena kondisi titik uji lebih mendekati citra ini dibandingkan citra perekaman 16 Juni 2016 (citra setelah perekaman). Ukuran plot sample yang digunakan lebih kecil daripada ukuran piksel, namun pendekatan yang dilakukan tetap berbasis piksel. Oleh karena itu diasumsikan bahwa satu plot sample merupakan perwakilan dari sub piksel dari masing masing piksel, sehingga perlu dilakukan penyetaraan unit analisis dari sub piksel menjadi piksel dengan mengkalikan hasil pengukura biomassa dengan angka 3600 ( jumlah sub piksel pada tiap satu piksel). Resiko dari ukuran plot sample yang lebih kecil adalah terjadinya overestimated, namun metode ini dirasa paling realistis dalam pengambilan sample biomassa enceng gondok di lapangan, karena pengambilan sample dalam jumlah banyak akan mengubah komposisi kerapatan enceng gondok dan akan mempegarunho kerapatan disekitarnya. Selain itu jika mengambil sampel yang sama atau lebih besar dari ukuran piksel, proses pengangkutan dan pengeringan akan sangat tidak efektif. Titik uji yang berjumlah 15 dilakukan kontekstual editing dengan menghilangkan 3 titik uji yang memiliki error cukup besar. Error tersebut dibuktikan dengan posisi titik yang tidak berada di obyek vegetasi saat ditampalkan dengan citra perekaman 13 April 2016 (citra sebelum survey). Pergerakan enceng gondok yang cukup dinamis karena dipengaruhi angin, air, serta aktivitas manusia menyebabkan kondisi yang diambil saat di lapangan berbeda dengan posisi citra setelah survey, maka dari itu persamaan regresi diambil dari citra yang lebih mendekati kondisi saat survey di lapangan, yaitu citra perekaman 13 April Namun konsistensi hasil koreksi radiomaterik menjadi salah satu kunci yang besar dalam mempengaruhi akurasi hasil estimasi citra, karena nilai piksel hasil koreksi radiometri yang dipakai sebagai dasar dalam pemrosesan. Jumlah titik sample dan titik uji yang lebih banyak akan dapat menambah kestabilan model. Tabel 1 menunjukkan korelasi antara nilai biomassa dengan NDVI pada 12 titik uji di lapangan. Tabel 1. Hasil Korelasi Biomassa Enceng Gondok di Lapangan dan Nilai NDVI Citra Landsat Perelaman 23 April 2016 No X Koordinat Y Nilai Biomassa Titik Uji Nilai Biomassa(Total/pixel) NDVI , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,6534 6
7 , , , , , , , , , , , ,6 0,3119 Gambar 4. Grafik Korelasi biomassa dan NDVI Gambar 4 menunjukkan korelasi antara biomassa dan NDVI menghasilkan hubungan yang berbanding lurus, artinya semakin besar nilai NDVI maka biomassa enceng gondok pun semakin besar pula. Dari grafik ini didapatkan persamaan y = 1651,9x + 301, (1) dimana y adalah nilai biomassa yang dicari, dan x adalah nilai NDVI. Dengan persamaan tersebut di atas dilakukan regresi untuk mendapatkan nilai biomassa dari keseluruhan Danau Rawa Pening di Kecamatan Ambarawa, Kabupaten Semarang. Gambar 5. Kerapatan Vegetasi Enceng Gondok Gambar 5. Estimasi Biomassa Enceng Gondok 7
8 Didapatkan 8 kelas kerapatan Enceng Gondok dengan nilai minimal estimasi biomasa adalah nol dan maksimal kg/piksel dengan estimasi keseluruhan biomassa kg atau ,417 ton. Perhitungan estimasi didapatkan dengan mengkalikan nilai piksel hasil regresi dengan jumlah piksel kemudian menjumlah total keselurahnnya. Jika dibandingakn dengan kerapatan enceng gondok, maka dapat dilihat bahwa semakin tinggi kelas kerapatannya, maka akan semakin besar nilai estimasi enceng gomdok yang dihasilkan. 3. KESIMPULAN Nilai NDVI dan Kelas Kerapatan, berbanding lurus dengan Estimasi Biomassa Enceng Gondok. Data Landsat 8 OLI dapat digunakan untuk estimasi biomassa enceng gondok. Didapatkan 8 kelas kerapatan Enceng Gondok dengan nilai minimal estimasi biomasa adalah nol dan maksimal kg/piksel dengan estimasi keseluruhan biomassa kg atau ,417 ton. 4. SARAN Perlu adanya studi lebih lanjut terkait konsistensi koreksi radiometri untuk pengaplikasian model di dua citra yang berbeda perekamannya. Penambahan titik sampel dapat dilakukan untuk membuat model yang lebih stabil. 5. UCAPAN TERIMAKASIH Keluarga besar Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada, dan Prodi Penginderaan Jauh dan SIG Universitas Gadjah Mada 6. DAFTAR PUSTAKA Buku Danoedoro, Projo Pengantar Penginderaan Jauh Digital. Yogyakarta : Andi Offset. Lillesand, T.M, Ralph, W.Kiefer., Jhonatan, W.Chipman Remote Sensing and Image Interpretation-sixth edition. USA: jhon Willey & Sons, Inc Kaleka dan Hartono Kerajinan Eceng Gondok. Solo : Arcit P.Ginting, Fatur R.M Geografi. Jakarta : Erlangga. : Geografi, Hal Khorram, S., Frank, H.K., Stacy, A.C.N., Cynthia, F Remote Sensing. Boston: MA Springer US. Naskah Online USGS, Using the USGS Landsat 8 Product. [Online] Available at: diupload 17 mei 2013 diakses 15 April
KOREKSI RADIOMETRIK CITRA LANDSAT-8 KANAL MULTISPEKTRAL MENGGUNAKAN TOP OF ATMOSPHERE (TOA) UNTUK MENDUKUNG KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN
KOREKSI RADIOMETRIK CITRA LANDSAT-8 KANAL MULTISPEKTRAL MENGGUNAKAN TOP OF ATMOSPHERE (TOA) UNTUK MENDUKUNG KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN Rahayu *), Danang Surya Candra **) *) Universitas Jendral Soedirman
Lebih terperinciPEMETAAN KERUSAKAN MANGROVE MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT OLI DI DELTA MAHAKAM, KALIMATAN TIMUR
PEMETAAN KERUSAKAN MANGROVE MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT OLI DI DELTA MAHAKAM, KALIMATAN TIMUR Ratri Ma rifatun Nisaa, Nurul Khakhim Prodi Kartografi dan Penginderaan Jauh, Fakultas Geografi UGM E-mail: ratri.marifatun@gmail.com
Lebih terperinciKOREKSI RADIOMETRIK CITRA LANDSAT-8 KANAL MULTISPEKTRAL MENGGUNAKAN TOP OF ATMOSPHERE (TOA) UNTUK MENDUKUNG KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN
KOREKSI RADIOMETRIK CITRA LANDSAT-8 KANAL MULTISPEKTRAL MENGGUNAKAN TOP OF ATMOSPHERE (TOA) UNTUK MENDUKUNG KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN Rahayu *), Danang Surya Candra **) *) Universitas Jendral Soedirman
Lebih terperinciIII. METODOLOGI. Gambar 1. Peta Administrasi Kota Palembang.
III. METODOLOGI 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian dilaksanakan pada bulan Juli-Oktober 2010. Lokasi penelitian di Kota Palembang dan Laboratorium Analisis Spasial Lingkungan, Departemen Konservasi Sumberdaya
Lebih terperinciPERUBAHAN DELTA DI MUARA SUNGAI PORONG, SIDOARJO PASCA PEMBUANGAN LUMPUR LAPINDO
PERUBAHAN DELTA DI MUARA SUNGAI PORONG, SIDOARJO PASCA PEMBUANGAN LUMPUR LAPINDO Ima Nurmalia Permatasari 1, Viv Dj. Prasita 2 1) Mahasiswa Jurusan Oseanografi, Universitas Hang Tuah 2) Dosen Jurusan Oseanografi,
Lebih terperinciJurnal Geodesi Undip Januari 2016
ANALISIS PENGGUNAAN NDVI DAN BSI UNTUK IDENTIFIKASI TUTUPAN LAHAN PADA CITRA LANDSAT 8 (Studi Kasus : Wilayah Kota Semarang, Jawa Tengah) Dafid Januar, Andri Suprayogi, Yudo Prasetyo *) Program Studi Teknik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Indonesia merupakan negara agraris dimana sebagian besar penduduknya bekerja sebagai petani. Berdasarkan sensus penduduk tahun 2010, jumlah penduduk yang bermata pencaharian
Lebih terperinciPEMETAAN LAHAN TERBANGUN PERKOTAAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN NDBI DAN SEGMENTASI SEMI-AUTOMATIK
PEMETAAN LAHAN TERBANGUN PERKOTAAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN NDBI DAN SEGMENTASI SEMI-AUTOMATIK Iswari Nur Hidayati1, Suharyadi2, Projo Danoedoro2 1 Program Doktor pada Program Studi Geografi UGM 2 Fakultas
Lebih terperinciMODEL PENDUGA BIOMASSA MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT HARLYN HARLINDA
MODEL PENDUGA BIOMASSA MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT HARLYN HARLINDA DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2015 PERNYATAAN MENGENAI
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dapat dimanfaatkan secara tepat tergantung peruntukkannya. perkembangan yang sangat pesat. Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh
BAB I PENDAHULUAN BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kebutuhan penggunaan air tidak serta-merta dapat sepenuhnya terpenuhi oleh sumberdaya air yang ada. Kebutuhan air dapat terpenuhi secara berkala dan
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK POMITS Vol. x, No. x, (2014) ISSN: xxxx-xxxx (xxxx-x Print) 1
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. x,. x, (2014) ISSN: xxxx-xxxx (xxxx-x Print) 1 Pemanfaatan Data Penginderaan Jauh untuk Identifikasi Kerusakan Hutan di Daerah Aliran Sungai (DAS) (Studi Kasus : Sub DAS Brantas
Lebih terperinciLampiran 1. Peta klasifikasi penutup lahan Kodya Bogor tahun 1997
LAMPIRAN Lampiran 1. Peta klasifikasi penutup lahan Kodya Bogor tahun 1997 17 Lampiran 2. Peta klasifikasi penutup lahan Kodya Bogor tahun 2006 18 Lampiran 3. Peta sebaran suhu permukaan Kodya Bogor tahun
Lebih terperinciix
DAFTAR ISI viii ix x DAFTAR TABEL Tabel 1.1. Emisivitas dari permukaan benda yang berbeda pada panjang gelombang 8 14 μm. 12 Tabel 1.2. Kesalahan suhu yang disebabkan oleh emisivitas objek pada suhu 288
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA...
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i LEMBAR PENGESAHAN... ii PERNYATAAN... iii INTISARI... iv ABSTRACT... v KATA PENGANTAR... vi DAFTAR ISI... viii DAFTAR TABEL... xi DAFTAR GAMBAR... xiii DAFTAR LAMPIRAN...
Lebih terperinciPEMANFAATAN CITRA ASTER DIGITAL UNTUK ESTIMASI DAN PEMETAAN EROSI TANAH DI DAERAH ALIRAN SUNGAI OYO. Risma Fadhilla Arsy
PEMANFAATAN CITRA ASTER DIGITAL UNTUK ESTIMASI DAN PEMETAAN EROSI TANAH DI DAERAH ALIRAN SUNGAI OYO Risma Fadhilla Arsy Abstrak : Penelitian di Daerah Aliran Sungai Oyo ini bertujuan mengesktrak parameter
Lebih terperinciOleh : Hernandi Kustandyo ( ) Jurusan Teknik Geomatika Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Oleh : Hernandi Kustandyo (3508100001) Jurusan Teknik Geomatika Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Institut Teknologi Sepuluh Nopember Ekosistem mangrove adalah salah satu obyek yang bisa diidentifikasi
Lebih terperinciEvaluasi Indeks Urban Pada Citra Landsat Multitemporal Dalam Ekstraksi Kepadatan Bangunan
Sukristiyanti et al. / Jurnal Riset Geologi dan Pertambangan Jilid 17 No.1 ( 2007) 1-10 1 Evaluasi Indeks Urban Pada Citra Landsat Multitemporal Dalam Ekstraksi Kepadatan Bangunan SUKRISTIYANTI a, R. SUHARYADI
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tanaman kelapa sawit (Elaeis guineensis Jacq.) merupakan tanaman perkebunan utama di Indonesia. Kelapa sawit menjadi komoditas penting dikarenakan mampu memiliki rendemen
Lebih terperinci5. PEMBAHASAN 5.1 Koreksi Radiometrik
5. PEMBAHASAN Penginderaan jauh mempunyai peran penting dalam inventarisasi sumberdaya alam. Berbagai kekurangan dan kelebihan yang dimiliki penginderaan jauh mampu memberikan informasi yang cepat khususnya
Lebih terperinciMETODOLOGI. Gambar 4. Peta Lokasi Penelitian
22 METODOLOGI Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di Kota Sukabumi, Jawa Barat pada 7 wilayah kecamatan dengan waktu penelitian pada bulan Juni sampai November 2009. Pada lokasi penelitian
Lebih terperinciJURNAL GEOGRAFI Media Pengembangan Ilmu dan Profesi Kegeografian
JURNAL GEOGRAFI Media Pengembangan Ilmu dan Profesi Kegeografian http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujet ESTIMASI PRODUKTIVITAS PADI MENGGUNAKAN TEKNIK PENGINDERAAN JAUH DALAM MENDUKUNG PROGRAM SWASEMBADA
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Indonesia merupakan negara yang rawan terjadi kekeringan setiap tahunnya. Bencana kekeringan semakin sering terjadi di berbagai daerah di Indonesia dengan pola dan
Lebih terperinci3. BAHAN DAN METODE. Penelitian yang meliputi pengolahan data citra dilakukan pada bulan Mei
3. BAHAN DAN METODE 3.1. Waktu dan Tempat Penelitian yang meliputi pengolahan data citra dilakukan pada bulan Mei sampai September 2010. Lokasi penelitian di sekitar Perairan Pulau Pari, Kepulauan Seribu,
Lebih terperinciSudaryanto dan Melania Swetika Rini*
PENENTUAN RUANG TERBUKA HIJAU (RTH) DENGAN INDEX VEGETASI NDVI BERBASIS CITRA ALOS AVNIR -2 DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFI DI KOTA YOGYAKARTA DAN SEKITARNYA Sudaryanto dan Melania Swetika Rini* Abstrak:
Lebih terperinciGeo Image (Spatial-Ecological-Regional)
Geo Image 2 (1) (2013) Geo Image (Spatial-Ecological-Regional) http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/geoimage ANALISIS PERUBAHAN KERAPATAN VEGETASI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN APLIKASI PENGINDERAAN JAUH
Lebih terperinciAplikasi Penginderaan Jauh Untuk Monitoring Perubahan Ruang Terbuka Hijau (Studi Kasus : Wilayah Barat Kabupaten Pasuruan)
Aplikasi Penginderaan Jauh Untuk Monitoring Perubahan Ruang Terbuka Hijau (Studi Kasus : Wilayah Barat Kabupaten Pasuruan) Ardiawan Jati, Hepi Hapsari H, Udiana Wahyu D Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Air merupakan sumberdaya alam yang diperlukan oleh makhluk hidup baik itu manusia, hewan maupun tumbuhan sebagai penunjang kebutuhan dasar. Oleh karena itu, keberadaan
Lebih terperinciJurusan Teknik Geomatika Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Mahasiswa : Cherie Bhekti Pribadi (3509100060) Dosen Pembimbing : Dr. Ing. Ir. Teguh Hariyanto, MSc Udiana Wahyu D, ST. MT Jurusan Teknik Geomatika Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Institut Teknologi
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Pengolahan Awal Citra (Pre-Image Processing) Pengolahan awal citra (Pre Image Proccesing) merupakan suatu kegiatan memperbaiki dan mengoreksi citra yang memiliki kesalahan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Lahan merupakan sumberdaya alam yang bersifat langka karena jumlahnya tidak bertambah, tetapi kebutuhan terhadap lahan selalu meningkat. Alih fungsi lahan pertanian
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian dilakukan dari bulan Juli sampai September 2011 di Kabupaten Sidoarjo, Jawa Timur. Pengolahan data dilakukan di Laboratorium Analisis Lingkungan
Lebih terperinciLAPORAN PRAKTIKUM PENGINDERAAN JAUH KOMPOSIT BAND CITRA LANDSAT DENGAN ENVI. Oleh: Nama : Deasy Rosyida Rahmayunita NRP :
LAPORAN PRAKTIKUM PENGINDERAAN JAUH KOMPOSIT BAND CITRA LANDSAT DENGAN ENVI Oleh: Nama : Deasy Rosyida Rahmayunita NRP : 3513100016 Dosen Pembimbing: Nama : Prof.Dr.Ir. Bangun Muljo Sukojo, DEA, DESS NIP
Lebih terperinciGeo Image 5 (2) (2016) Geo Image.
Geo Image 5 (2) (2016) Geo Image http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/geoimage ESTIMASI PRODUKTIVITAS PADI MENGGUNAKAN TEKNIKPENGINDERAAN JAUH DALAM MENDUKUNG PROGRAM SWASEMBADA PANGAN Ahmad Yazidun
Lebih terperinciSarono Sigit Heru Murti B.S
ESTIMASI PRODUKSI PADI DENGAN MENGGUNAKAN NDVI (NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEXS) PADA LAHAN SAWAH HASIL SEGMENTASI CITRA ALOS DI KABUPATEN KARANGANYAR Sarono sarono34@gmail.com Sigit Heru Murti
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Tanaman kelapa sawit (Elaeis guineensis jacq) merupakan tanaman yang
1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Tanaman kelapa sawit (Elaeis guineensis jacq) merupakan tanaman yang berasal dari Afrika dan Amerika Selatan, tepatnya Brasilia. Tanaman kelapa sawit awalnya
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penginderaan jauh yaitu berbagai teknik yang dikembangkan untuk perolehan dan analisis informasi tentang bumi. Informasi tersebut berbentuk radiasi elektromagnetik
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN IV.1. Gap Filling Citra Gap Filling citra merupakan metode yang dilakukan untuk mengisi garisgaris yang kosong pada citra Landsat TM hasil download yang mengalami SLCoff, sehingga
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Ilmu penginderaan jauh berkembang sangat pesat dari masa ke masa. Teknologi sistem sensor satelit dan berbagai algoritma pemrosesan sinyal digital memudahkan pengambilan
Lebih terperinci1 BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pemanfaatan penggunaan lahan akhir-akhir ini semakin mengalami peningkatan. Kecenderungan peningkatan penggunaan lahan dalam sektor permukiman dan industri mengakibatkan
Lebih terperinciBAB III METODA. Gambar 3.1 Intensitas total yang diterima sensor radar (dimodifikasi dari GlobeSAR, 2002)
BAB III METODA 3.1 Penginderaan Jauh Pertanian Pada penginderaan jauh pertanian, total intensitas yang diterima sensor radar (radar backscattering) merupakan energi elektromagnetik yang terpantul dari
Lebih terperinciPerbandingan Pengaruh Koreksi Radiometrik Citra Landsat 8 Terhadap Indeks Vegetasi Pada Tanaman Padi
Perbandingan Pengaruh Koreksi Radiometrik Citra Landsat 8 Terhadap Indeks Vegetasi Pada Tanaman Padi Vivi Diannita Sari, Muhammad Taufik, Lalu Muhamad Jaelani Program Magister Teknik Geomatika FTSP ITS,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kandungan air kanopi (Canopy Water Content) sangat erat kaitannya dalam kajian untuk mengetahui kondisi vegetasi maupun kondisi ekosistem terestrial pada umumnya. Pada
Lebih terperinciIndeks Vegetasi Bentuk komputasi nilai-nilai indeks vegetasi matematis dapat dinyatakan sebagai berikut :
Indeks Vegetasi Bentuk komputasi nilai-nilai indeks vegetasi matematis dapat dinyatakan sebagai berikut : NDVI=(band4 band3)/(band4+band3).18 Nilai-nilai indeks vegetasi di deteksi oleh instrument pada
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
11 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian ini dilaksanakan selama dua bulan yaitu bulan Juli-Agustus 2010 dengan pemilihan lokasi di Kota Denpasar. Pengolahan data dilakukan di Laboratorium
Lebih terperinciNorida Maryantika 1, Lalu Muhammad Jaelani 1, Andie Setiyoko 2.
ANALISA PERUBAHAN VEGETASI DITINJAU DARI TINGKAT KETINGGIAN DAN KEMIRINGAN LAHAN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT LANDSAT DAN SPOT 4 (STUDI KASUS KABUPATEN PASURUAN) rida Maryantika 1, Lalu Muhammad Jaelani 1,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Hutan merupakan suatu kesatuan ekosistem berupa hamparan lahan berisi sumber daya alam hayati yang didominasi pepohonan dalam persekutuan alam lingkungannya, yang satu
Lebih terperinciIV. METODOLOGI 4.1. Waktu dan Lokasi
31 IV. METODOLOGI 4.1. Waktu dan Lokasi Waktu yang dibutuhkan untuk melaksanakan penelitian ini adalah dimulai dari bulan April 2009 sampai dengan November 2009 yang secara umum terbagi terbagi menjadi
Lebih terperinciPemanfaatan Citra Landsat Untuk Klasifikasi Tutupan Lahan Lanskap Perkotaan Kota Palu
Pemanfaatan Citra Landsat Untuk Klasifikasi Tutupan Lahan Lanskap Perkotaan Kota Palu ANDI CHAIRUL ACHSAN 1 1. Program Studi Perencanaan Wilayah dan Kota, Jurusan Teknik Arsitektur, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinci3. BAHAN DAN METODE. Penelitian dilaksanakan pada bulan Februari hingga Agustus 2011 dengan
22 3. BAHAN DAN METODE 3.1 Waktu dan Lokasi Penelitian Penelitian dilaksanakan pada bulan Februari hingga Agustus 2011 dengan menggunakan citra MODIS. Lokasi untuk objek penelitian adalah perairan Barat-
Lebih terperinciESTIMASI PRODUKSI PADI BERBASIS PEMROSESAN CITRA LANDSAT 8 OLI DI KABUPATEN PONOROGO
ESTIMASI PRODUKSI PADI BERBASIS PEMROSESAN CITRA LANDSAT 8 OLI DI KABUPATEN PONOROGO M. Randy Aswin mrandyaswin@gmail.com Sigit Heru Murti B. S. sigit@geo.ugm.ac.id Abstract This study aims to: 1) Determine
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli-November Penelitian ini
METODE PENELITIAN Waktu dan Tempat Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli-November 2012. Penelitian ini dilaksanakan di lahan sebaran agroforestri yaitu di Kecamatan Sei Bingai, Kecamatan Bahorok,
Lebih terperinciPemetaan Tingkat Kekeringan Berdasarkan Parameter Indeks TVDI Data Citra Satelit Landsat-8 (Studi Kasus: Provinsi Jawa Timur)
Pemetaan Tingkat Kekeringan Berdasarkan Parameter Indeks TVDI Data Citra Satelit Landsat-8 (Studi Kasus: Provinsi Jawa Timur) Diah Witarsih dan Bangun Muljo Sukojo Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik
Lebih terperinciPEDOMAN PEMANTAUAN PERUBAHAN LUAS PERMUKAAN AIR DANAU MENGGUNAKAN DATA SATELIT PENGINDERAAN JAUH
2015 PUSAT PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH LAPAN Danau Rawa Pening, Provinsi Jawa Tengah PEDOMAN PEMANTAUAN PERUBAHAN LUAS PERMUKAAN AIR DANAU MENGGUNAKAN DATA SATELIT PENGINDERAAN JAUH LI1020010101 PEDOMAN
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN ANALISIS
BAB IV HASIL DAN ANALISIS 4.1 Hasil Hasil penelitian tugas akhir ini berupa empat model matematika pendugaan stok karbon. Model matematika I merupakan model yang dibentuk dari persamaan regresi linear
Lebih terperinciSEMINAR NASIONAL GEOGRAFI UMS 2016 Farid Ibrahim, Fiqih Astriani, Th. Retno Wulan, Mega Dharma Putra, Edwin Maulana; Perbandingan Ekstraksi
PERBANDINGAN EKSTRAKSI BRIGHTNESS TEMPERATUR LANDSAT 8 TIRS TANPA ATMOSPHERE CORRECTION DAN DENGAN MELIBATKAN ATMOSPHERIC CORRECTION UNTUK PENDUGAAN SUHU PERMUKAAN Farid Ibrahim 1, Fiqih Atriani 2, Th.
Lebih terperinciIII. BAHAN DAN METODE
III. BAHAN DAN METODE 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilaksanakan di daerah Daerah Aliran Sungai (DAS) Cipunagara dan sekitarnya, Jawa Barat (Gambar 1). DAS Cipunagara berada dibawah pengelolaan
Lebih terperinciKAJIAN PEMROSESAN CITRA DIGITAL ASTER MULTITEMPORAL UNTUK DETEKSI TELAGA DAN TERKAIT PERMUKIMAN DI KAWASAN KARST KABUPATEN GUNUNGKIDUL
KAJIAN PEMROSESAN CITRA DIGITAL ASTER MULTITEMPORAL UNTUK DETEKSI TELAGA DAN TERKAIT PERMUKIMAN DI KAWASAN KARST KABUPATEN GUNUNGKIDUL Luthfiyah luth_luthfiyah@yahoo.co.id Nurul Khakhim nrl khakhim@yahoo.com
Lebih terperinci3. METODE PENELITIAN. 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian
3. METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan mulai bulan Juni 2004 sampai bulan Desember 2006. Lokasi yang dipilih untuk studi kasus adalah Gugus Pulau Pari, Kepulauan
Lebih terperinciAnalisa Kondisi Ekosistem Mangrove Menggunakan Data Citra Satelit Multitemporal dan Multilevel (Studi Kasus: Pesisir Utara Surabaya)
A554 Analisa Kondisi Ekosistem Mangrove Menggunakan Data Citra Satelit Multitemporal dan Multilevel (Studi Kasus: Pesisir Utara Surabaya) Deni Ratnasari dan Bangun Muljo Sukojo Departemen Teknik Geomatika,
Lebih terperinciGambar 1. Peta Lokasi Penelitian
10 BAB III BAHAN DAN METODE 3.1. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dimulai pada bulan Maret 2011 dan berakhir pada bulan Oktober 2011. Penelitian ini terdiri atas pengamatan di lapang dan analisis
Lebih terperinci3. BAHAN DAN METODE. Penelitian dilakukan di wilayah yang tercemar tumpahan minyak dari
3. BAHAN DAN METODE 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di wilayah yang tercemar tumpahan minyak dari anjungan minyak Montara Australia. Perairan tersebut merupakan perairan Australia
Lebih terperinciPEMANFAATAN TEKNOLOGI PENGINDERAAN JAUH UNTUK MONITORING DENSIFIKASI BANGUNAN DI DAERAH PERKOTAAN MAGELANG
PEMANFAATAN TEKNOLOGI PENGINDERAAN JAUH UNTUK MONITORING DENSIFIKASI BANGUNAN DI DAERAH PERKOTAAN MAGELANG Vembri Satya Nugraha vembrisatyanugraha@gmail.com Zuharnen zuharnen@ugm.ac.id Abstract This study
Lebih terperinciANALISIS KERAPATAN VEGETASI PADA KELAS TUTUPAN LAHAN DI DAERAH ALIRAN SUNGAI LEPAN
ANALISIS KERAPATAN VEGETASI PADA KELAS TUTUPAN LAHAN DI DAERAH ALIRAN SUNGAI LEPAN SKRIPSI Oleh : WARREN CHRISTHOPER MELIALA 121201031 PROGRAM STUDI KEHUTANAN FAKULTAS KEHUTANAN UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian dilaksanakan di Taman Hutan Raya Wan Abdul Rachman (Tahura
III. METODE PENELITIAN A. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilaksanakan di Taman Hutan Raya Wan Abdul Rachman (Tahura WAR). Berdasarkan administrasi pemerintahan Provinsi Lampung kawasan ini berada
Lebih terperinciPemetaan Potensi Batuan Kapur Menggunakan Citra Satelit Landsat 8 di Kabupaten Tuban
A630 Pemetaan Potensi Batuan Kapur Menggunakan Citra Satelit Landsat 8 di Kabupaten Tuban Dhiyaulhaq Al Majid dan Bangun Muljo Sukojo Departemen Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan,
Lebih terperinciBangunan Berdasarkan Citra Landsat 5 TM dan Sentinel 2A MSI (Kasus: Kota Salatiga) Anggito Venuary S
Interpretasi Hibrida Untuk Identifikasi Perubahan Lahan Terbangun dan Kepadatan Bangunan Berdasarkan Citra Landsat 5 TM dan Sentinel 2A MSI (Kasus: Kota Salatiga) Anggito Venuary S anggitovenuary@outlook.com
Lebih terperinciPENGARUH FENOMENA LA-NINA TERHADAP SUHU PERMUKAAN LAUT DI PERAIRAN KABUPATEN MALANG
Pengaruh Fenomena La-Nina terhadap SPL Feny Arafah PENGARUH FENOMENA LA-NINA TERHADAP SUHU PERMUKAAN LAUT DI PERAIRAN KABUPATEN MALANG 1) Feny Arafah 1) Dosen Prodi. Teknik Geodesi Fakultas Teknik Sipil
Lebih terperinciANALISIS KELEMBABAN TANAH PERMUKAAN MELALUI CITRA LANDSAT 7 ETM+ DI WILAYAH DATARAN KABUPATEN PURWOREJO
ANALISIS KELEMBABAN TANAH PERMUKAAN MELALUI CITRA LANDSAT 7 ETM+ DI WILAYAH DATARAN KABUPATEN PURWOREJO Usulan Penelitian Untuk Skripsi S-1 Program Studi Geografi Disusun Oleh: Sediyo Adi Nugroho NIM:
Lebih terperinci1. BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
1. BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Erosi merupakan salah satu permasalahan lingkungan yang harus ditanggulangi. Fenomena alam ini menjadi penyebab utama terbentuknya lahan kritis, terutama jika didukung
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Perumusan Masalah
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan jumlah penduduk yang cukup tinggi di dunia khususnya Indonesia memiliki banyak dampak. Dampak yang paling mudah dijumpai adalah kekurangan lahan. Hal
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian mengenai analisis data Landsat 7 untuk estimasi umur tanaman kelapa sawit mengambil daerah studi kasus di areal perkebunan PTPN VIII
Lebih terperinciPEMANFAATAN CITRA PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK PEMETAAN LAHAN KRITIS DI DAERAH KOKAP DAN PENGASIH KABUPATEN KULONPROGO
PEMANFAATAN CITRA PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK PEMETAAN LAHAN KRITIS DI DAERAH KOKAP DAN PENGASIH KABUPATEN KULONPROGO Rahmadi Nur Prasetya geo.rahmadi@gmail.com Totok Gunawan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI 3.1 Waktu dan Tempat 3.2 Alat dan Data 3.3 Tahapan Pelaksanaan
15 BAB III METODOLOGI 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian ini dilaksanakan mulai bulan Juli sampai dengan April 2011 dengan daerah penelitian di Kabupaten Bogor, Kabupaten Sukabumi, dan Kabupaten Cianjur,
Lebih terperinciJurnal Geodesi Undip Januari 2016
ANALISIS FASE TUMBUH PADI MENGGUNAKAN ALGORITMA NDVI, EVI, SAVI, DAN LSWI PADA CITRA LANDSAT 8 Nur Wahidah Sudarsono; Bambang Sudarsono; Arwan Putra Wijaya *) Program Studi Teknik Geodesi Fakultas Teknik,
Lebih terperinciPerubahan Penggunaan Tanah Sebelum dan Sesudah Dibangun Jalan Tol Ulujami-Serpong Tahun di Kota Tangerang Selatan
Perubahan Penggunaan Tanah Sebelum dan Sesudah Dibangun Jalan Tol Ulujami-Serpong Tahun 2000-2016 di Kota Tangerang Selatan Aisyah Desinah 1, Mangapul P. Tambunan 2, Supriatna 3 1 Departemen Geografi.
Lebih terperinciPEMANFAATAN TRANSFORMASI NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX (NDVI) CITRA LANDSAT TM UNTUK ZONASI VEGETASI DI LERENG MERAPI BAGIAN SELATAN
Geomedia Volume 11 Nomor 2 November 2013 PEMANFAATAN TRANSFORMASI NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX (NDVI) CITRA LANDSAT TM UNTUK ZONASI VEGETASI DI LERENG MERAPI BAGIAN SELATAN Oleh: Ardi Arnanto
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode Penelitian merupakan cara ilmiah untuk mendapatkan data yang valid
27 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode Penelitian merupakan cara ilmiah untuk mendapatkan data yang valid dengan tujuan dapat ditemukan, dibuktikan dan dikembangkan suatu pengetahuan
Lebih terperinciSeminar Nasional Tahunan IX Hasil Penelitian Perikanan dan Kelautan, 14 Juli 2012
ANALISIS CAMPURAN SPEKTRAL SECARA LINIER (LSMA) CITRA TERRA MODIS UNTUK KAJIAN ESTIMASI LIMPASAN PERMUKAAN (STUDI KASUS SUB DAS RIAM KANAN DAN SEKITARNYA) MB-16 AbdurRahman* 1, Projo Danoedoro 2 dan Pramono
Lebih terperinciEKSTRAKSI GARIS PANTAI MENGGUNAKAN CITRA SATELIT LANDSAT DI PESISIR TENGGARA BALI (STUDI KASUS KABUPATEN GIANYAR DAN KLUNGKUNG)
EKSTRAKSI GARIS PANTAI MENGGUNAKAN CITRA SATELIT LANDSAT DI PESISIR TENGGARA BALI (STUDI KASUS KABUPATEN GIANYAR DAN KLUNGKUNG) I Nengah Jaya Nugraha, I Wayan Gede Astawa Karang, I.G.B. Sila Dharma Fakultas
Lebih terperinciGambar 1. Peta DAS penelitian
Gambar 1. Peta DAS penelitian 1 1.1. Proses Penentuan Model Kemiringan Lereng Kemiringan lereng ditentukan berdasarkan informasi ketinggian dan jarak pada data DEM yang berbasis raster (piksel). Besarnya
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sumatera Utara memiliki luas total sebesar 181.860,65 Km² yang terdiri dari luas daratan sebesar 71.680,68 Km² atau 3,73 % dari luas wilayah Republik Indonesia. Secara
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. 3.1 Data. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa :
3.1 Data BAB III PEMBAHASAN Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa : 1. Citra Landsat-5 TM, path 122 row 065, wilayah Jawa Barat yang direkam pada 2 Juli 2005 (sumber: LAPAN). Band yang digunakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Banyaknya pemanfaatan dan penggunaan data citra penginderaan jauh di berbagai segi kehidupan menyebabkan kebutuhan akan data siap pakai menjadi semakin tinggi. Beberapa
Lebih terperinciq Tujuan dari kegiatan ini diperolehnya peta penggunaan lahan yang up-to date Alat dan Bahan :
MAKSUD DAN TUJUAN q Maksud dari kegiatan ini adalah memperoleh informasi yang upto date dari citra satelit untuk mendapatkan peta penggunaan lahan sedetail mungkin sebagai salah satu paramater dalam analisis
Lebih terperinciDAFTAR TABEL. No. Tabel Judul Tabel No. Hal.
DAFTAR ISI Halaman Judul... No Hal. Intisari... i ABSTRACT... iv KATA PENGANTAR... v DAFTAR ISI... vii DAFTAR TABEL... ix DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR LAMPIRAN... xi BAB I... 1 1.1. Latar Belakang... 1 1.2.
Lebih terperinciANALISA KESEHATAN VEGETASI MANGROVE BERDASARKAN NILAI NDVI (NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX ) MENGGUNAKAN CITRA ALOS
ANALISA KESEHATAN VEGETASI MANGROVE BERDASARKAN NILAI NDVI (NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX ) MENGGUNAKAN CITRA ALOS Oleh : Tyas Eka Kusumaningrum 3509 100 001 LATAR BELAKANG Kawasan Pesisir Kota
Lebih terperinciJurnal Geodesi Undip Oktober 2015
IDENTIFIKASI LAHAN SAWAH MENGGUNAKAN NDVI DAN PCA PADA CITRA LANDSAT 8 (Studi Kasus: Kabupaten Demak, Jawa Tengah) Ardiansyah, Sawitri Subiyanto, Abdi Sukmono *) Program Studi Teknik Geodesi Fakultas Teknik,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
1.1. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Teh merupakan salah satu komoditi subsektor perkebunan yang memiliki berbagai peranan dan manfaat. Teh dikenal memiliki kandungan katekin (antioksidan alami) yang
Lebih terperinciANALISIS PERUBAHAN SUHU PERMUKAAN TANAH DENGAN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT TERRA DAN AQUA MODIS (STUDI KASUS : DAERAH KABUPATEN MALANG DAN SURABAYA)
ANALISIS PERUBAHAN SUHU PERMUKAAN TANAH DENGAN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT TERRA DAN AQUA MODIS (STUDI KASUS : DAERAH KABUPATEN MALANG DAN SURABAYA) Oleh : Dawamul Arifin 3508 100 055 Jurusan Teknik Geomatika
Lebih terperinciANALISIS PERUBAHAN TUTUPAN VEGETASI BERDASARKAN NILAI NDVI DAN FAKTOR BIOFISIK LAHAN DI CAGAR ALAM DOLOK SIBUAL-BUALI SKRIPSI
ANALISIS PERUBAHAN TUTUPAN VEGETASI BERDASARKAN NILAI NDVI DAN FAKTOR BIOFISIK LAHAN DI CAGAR ALAM DOLOK SIBUAL-BUALI SKRIPSI Oleh : Ardiansyah Putra 101201018 PROGRAM STUDI KEHUTANAN FAKULTAS PERTANIAN
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Hutan hujan tropis merupakan salah satu dari tipe ekosistem yang ada di dunia dan dicirikan melalui suatu liputan hutan yang cenderung selalu hijau disepanjang musim.
Lebih terperinciGambar 7. Lokasi Penelitian
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini mengambil lokasi Kabupaten Garut Provinsi Jawa Barat sebagai daerah penelitian yang terletak pada 6 56'49''-7 45'00'' Lintang Selatan
Lebih terperinciAPLIKASI CITRA SPOT 7 UNTUK ESTIMASI PRODUKSI HIJAUAN RUMPUT PAKAN DI TAMAN NASIONAL BALURAN JAWA TIMUR (Kasus Padang Rumput Bekol)
APLIKASI CITRA SPOT 7 UNTUK ESTIMASI PRODUKSI HIJAUAN RUMPUT PAKAN DI TAMAN NASIONAL BALURAN JAWA TIMUR (Kasus Padang Rumput Bekol) Habib Sidiq Anggoro sidiqanggoro@gmail.com Sigit Heru Murti B S sigit@geo.ugm.ac.id
Lebih terperinciPrediksi Spasial Perkembangan Lahan Terbangun Melalui Pemanfaatan Citra Landsat Multitemporal di Kota Bogor
Prediksi Spasial Perkembangan Lahan Terbangun Melalui Pemanfaatan Citra Landsat Multitemporal di Kota Bogor Siti Zahrotunisa 1, Prama Wicaksono 2 1,2 Program Studi Kartografi dan Penginderaan Jauh, Departemen
Lebih terperinciIII. METODOLOGI. Gambar 2. Peta Orientasi Wilayah Penelitian. Kota Yogyakarta. Kota Medan. Kota Banjarmasin
III. METODOLOGI 3.1. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan mulai dari bulan Maret sampai bulan November 2009. Objek penelitian difokuskan pada wilayah Kota Banjarmasin, Yogyakarta, dan
Lebih terperinciBAB III PELAKSANAAN PENELITIAN
BAB III PELAKSANAAN PENELITIAN Pada bab ini akan dijelaskan mengenai alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini serta tahapan-tahapan yang dilakukan dalam mengklasifikasi tata guna lahan dari hasil
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. lahan dengan data satelit penginderaan jauh makin tinggi akurasi hasil
4 TINJAUAN PUSTAKA Makin banyak informasi yang dipergunakan dalam klasifikasi penutup lahan dengan data satelit penginderaan jauh makin tinggi akurasi hasil klasifikasinya. Menggunakan informasi multi
Lebih terperinciGambar 1. Peta Kota Dumai
15 m. BAHAN DAN METODE 3.1. Waktu dan Tempat Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juni sampai Agustus 2009. Pengolahan dan analisa citra dilakukan di Fakultas Pertanian Universitas Riau dan uji lapangan
Lebih terperinciSTUDI PERUBAHAN SUHU PERMUKAAN LAUT (SPL) MENGGUNAKAN SATELIT AQUA MODIS
STUDI PERUBAHAN SUHU PERMUKAAN LAUT (SPL) MENGGUNAKAN SATELIT AQUA MODIS Oleh : Dwi Ayu Retnaning Anggreyni 3507.100.017 Dosen Pembimbing: Prof.Dr.Ir. Bangun M S, DEA, DESS Lalu Muhammad Jaelani, ST, MSc
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilaksanakan di Taman Nasional Kerinci Seblat, tepatnya di Resort Batang Suliti, Seksi Pengelolaan Taman Nasional Wilayah IV, Provinsi
Lebih terperinci