Petunjuk teknis penggunaan software pengolahan citra Landsat-8

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Petunjuk teknis penggunaan software pengolahan citra Landsat-8"

Transkripsi

1 Petunjuk teknis penggunaan software pengolahan citra Landsat-8 Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh Lembaga dan Penerbangan Nasional (LAPAN) Desember

2 Petunjuk Penggunaan Software Pengolahan Citra Landsat-8 Software Pengolahan Citra Landsat-8: 1. L8_tiff2ers_L1T.exe : konversi data Landsat standar dari stasiun bumi ke format ERS 2. L8_CS.exe : klasifikasi awan (cloud) dan bayangan (shadow) 3. L8_create_ql_cm.exe : membuat quicklook dari citra Landsat-8 4. L8_Mask_CS.exe : melubangi wilayah yang berawan dengan hasil cloud-shadow 5. L8_mosaik_MS_16bit.exe : mosaik citra antar waktu dan spasial 6. L8_Deforestasi.exe : membuat probabilitas deforestasi dari citra mosaik 2 waktu 7. L8_PanSharp.exe : menggabungkan kanal Pankromati dengan kanal multispektral Urutan Pengolahan Citra Landsat-8: Data Standar LI1, L1G, L1GT L8_tiff2ers_L1T.exe Keterangan: Garis tebal dan kotak berwarna merupakan Urutan Utama L8_CS.exe Citra terkoreksi radiometric (multipektral) Citra terkoreksi radiometric (pankromatik) Cloud mask L8_PanSharp.exe Citra Panshrpened L8_Mask_CS.exe Citra terkoreksi radiometric, tercloudmask L8_create_ql_cm.exe Quicklook (2 BMP) L8_mosaik_MS_16bit.exe Citra terkoreksi radiometric (multipektral) Citra Mosaik (Periode-1) L8_Deforestasi.exe Citra Deforestasi Citra Mosaik (Periode-2) 2

3 1. Software : L8_tiff2ers_L1T.exe Fungsi : Konversi data Landsat standar dari stasiun bumi ke format ERS. Data standar yang dimaksud adalah : L1G, L1GT, dan L1T Catatan : sekaligus dilakukan koreksi radioemtrik TOA dan atau BRDF (option) Algoritm : Koreksi Radiometrik: TOA (Top Of Atmosfer) correction BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function) Sintax : L8_tiff2ers_L1T <nama_mtl_file> <Dir_hasil> Contoh : L8_tiff2ers_L1T C:\LC LGN00\LC LGN00_MTL.txt C:\ Input : Input manual : Input Otomatik : Nama MTL file dengan beserta.txt nya Nama directory hasil File citra (kanal OLI, Thermal, dan kanal QA) (contoh: L8xxxxx_B1.TIF,., L8xxxxx_B11.TIF, L8xxxxx_QA.TIF) Output : Empat Citra Landsat dengan format ERS (ermapper) 1. Citra OLI multispectral resolusi 30 meter 2. Citra OLI Pankromatic resolusi 15 meter 3. Citra Thermal resolusi 30 meter 4. Citra Band QA resolusi 30 meter (Cirrus, Cloud) Contoh : L8R1Tppprrrm_ttmmyy_ nutm50_30_toa (m:multispectral) L8R1Tppprrrp_ttmmyy_ nutm50_30_toa (p:pankromatik) L8R1Tppprrrt_ttmmyy_ nutm50_30 (t: termal) L8R1Tppprrrm_ttmmyy_ nutm50_30_toa_qa (QA:quality Assurance) Keterangan : Citra hasil sudah dalam bentuk reflectance dengan factor skala (digital number hasil dibagi adalah nilai reflectance) Juga terdapat keluaran berupa metadata dari proses koreksi radiometric dalam format text dengan extenxi *.INF yang berisi tanggal akusisi, posisi matahari, gain offset untuk konversi menjadi reflectance, dll. Citra dengan nama file berakhiran _30 artinya mempunyai resolusi spasial 30 meter Jika salah satu pixel dalam sebuah kanal mempunyai nilai 0 (nodata), maka semua nilai pixel dijadikan nol (nodata) Kanal QA berisi 4 kanal yaitu cloud convident, cirrus convident, vegetation convident, dan water convident. Nilai digital number untuk convident adalah 0-3 (2 bit) 3

4 Contoh : Multispectral reflectance dengan composisi warna vegetation analysis 654 Pankromatic reflectance Kanal Thermal (Brighness temperature) 4

5 Contoh : Band dengan tampilan pseudocolor pada band water convident Contoh file hasil import data: 5

6 2. Software : L8_CS.exe Fungsi : Klasifikasi awan (cloud) dan bayangan awan (shadow) Algoritm : Deteksi awan perpixel menggunakan nilai reflektace: - Awan tipis di atas didetect dari kanal Cirrus - Tebal dan tipis awan didetect dari kanal albedo (kanal green) Deteksi bayangan awan menggunakan nilai reflektace : - Penambahan reflectance kanal NIR dgn kanal SWIR Hubungan spasial antara awan dan bayangan Sintax : L8_CS.exe <nama_file_input_multipektral> <pilihan> Input : Input manual : Input Otomatik : Citra Landsat multispektral tanpa extensi ERS Pilihan: - 0 atau tidak memilih : masukan variable secara manual - 1: hasil klas awan akan lebih sedikit - 2: hasil klas awan mendekati sebenarnya - 3: hasil klas awan over estimate Metadata file dengan extensi *.INF dari hasil import. Output : Citra hasil klasifikasi awan dan bayangan Contoh : l7uts117058m_071109_incas_nutm50_cm Keterangan : Dn hasil klasifikasi sbb : 1 : awan, 3 : pinggiran awan 2 : Bayangan awan, 4 : pinggiran bayangan awan 5 : tengah awan, 6 : tengah bayangan, 7 : tengah awan dan bayangan 10: Air, 11: Blank/Zero/border (area hitam di pinggiran scene) Contoh metadata hasil cloud shadow detection: - Thereshold for Cloud and Shadow detection: - Certain cloud if nilai kanal cirrus > Certain Shadow if nilai SWIR1+3*NIR < and BLUE-NIR > water if nilai NIR-RED < 0 - Probably Shadow if nilai SWIR1+3*NIR < and BLUE-NIR > water if nilai NIR-RED < 0 - Certain cloud if nilai albedo GREEN > and HOT:2*BLUE-RED > Probably cloud if nilai HOT:2*BLUE-RED > Water if nilai NIR-RED < 0 - Grow Distance Awan : 2 - Grow Distance Bayangan : 2 - Lubang dgn jumlah maximum 500 pixel diisi dgn sekitarnya - AZIMUT : ZENITH : Posisi Bayangan dx-pixel : 69 - Posisi Bayangan dy-pixel : Tinggi awan Maximum-pixel : 40 6

7 Contoh : Citra hasil cloud shadow: Contoh file hasil cloud shadow : 3. Software : L8_create_ql_cm.exe Fungsi : Mmembuat quicklook dari citra Landsat-8multi spectral, kombinasi kanal yang dipilih untuk tampilan adalah kanal 654 (SWIR,NIR,Red) atau disebut TRUE COLOR Composite Algoritm : Mengambil digital number awan dan shadow dari hasil cloud shadow dan ditempelkan pada citra komposit RGB Landsat Resampling citra menjadi 10% arah x dan arah y Sintax : L8_create_ql_cm <nama_file_input_multipektral> Input : Input manual : Input Otomatik : Citra Landsat multispektral tanpa extensi ERS File *_cm hasil proses cloud shadow Output : Dua File BMP dan dua file BPW kombinasi true color dengan ukuran 10% dari file aslinya dan di sterth ke 8 bit File 1 : Dengan awan File 2 : Awan dijadikan hitam Keterangan : File hasil Quiclook mempunyai koordinat yang disimpan dalam file *.BPW sehingga bisa digabungkan secara spasial dengan quicklook lainnya 7

8 Contoh : Quich look multispectral dengan awan: Quick look multispectral dengan awan dihitamkan: 4. Software : L8_Mask_CS.exe Fungsi : Melubangi wilayah yang berawan dengan hasil cloud-shadow, sehingga wilayah yang berawan menjadi berwarna hitam dengan nilai digital 0 Algoritm : Overlay citra hasil koreksi radiometric dengan citra cloud masking Sintax : L8_Mask_CS.exe <nama_file_input_multipektral> Input : Input Citra Landsat multispektral tanpa extensi ERS manual : Input Otomatik : File *_cm hasil proses cloud shadow Output : Citra Landsat multispektral dengan awan menjadi hitam dengan digital number nol Keterangan : dari Mask_CS digunakan untuk mengecek citra hasil cloud masking, apakah masih ada awan yang tersisa atau belum terdeteksi atau tidak. Jika masih ada awan yang belum terdeteksi, maka pilihan default diubah menjadi 2 atau 3 Contoh : Citra sebelum di cloud mask Citra setelah di cloud mask 8

9 5. Software : L8_mosaik_MS_16bit.exe Fungsi : Mosaik dan composit citra citra antar waktu (multi temporal) dan spasial, sekaligus cropping wilayah yang dikehendaki, dan seleksi data yang dimosaik. Mosaik yang dilakukan memiliki dua kategori : a. Mosaic antar waktu : Pathrow yang sama dengan tanggal yang berbeda, untuk data yang pada tanggal tertentu berawan dapat digantikan (ditambal) dengan nilai pixel dari citra dengan tanggal yang berbeda. b. Mosaik spasial: mosaic antar pathrow yang berbeda, digunakan untuk menggabungkan beberapa pathrow untuk menampilkan data pada suatu wilayah yang luas seperti provinsi, pulau besar maupun satu wilayah negara. Algoritm : Ada 5 pilihan algoritma dalam komposit atau mosaic: 1. Algoritma1 : pixel dengan perekaman terbaru diprioritaskan. 2. Algoritma2 : pixel dengan perekaman terbaru diprioritaskan, tetapi jika semua pixel berawan maka diambil pixel yang paling bersih dengan algoritma Max(NIR,SWIR)/Green. 3. Agoritma3 : diambil pixel yang paling bersih dengan algoritma Max(NIR,SWIR)/Green. 4. Agoritma4 : diambil pixel yang paling bersih dengan algoritma MaxNDVI. 5. Agoritma5 : Sesuai urutan dalam list file yang akan di mosaic, tetapi jika semua pixel berawan maka diambil pixel yang paling bersih dengan algoritma Max(NIR,SWIR)/Green. Sintax : L8_mosaik_MS_16bit <List_nama_file> <Output> <metoda> [tglaw] [tglak] [btski] [btska] [btsat] [btsbw] [skip] [mask] Keterangan : Seleksi data : Cropping data : [tglaw] [tglak] : masing masing adalah tanggal perekaman awal dan tanggal perekaman akhir yang dari data yang akan dimosaik [btski] [btska] [btsat] [btsbw] : masing masing adalah batas_kiri, batas_kanan, batas-atas dan batas_bawah dari lokasi yang dikehendaki Input : <List_nama_file>: text file berisi nama nama file masukan dalam proses mosaik <metoda> : dipilih dari 5 metoda yang disediakan [tglaw] : tanggal awal perekaman [tglak] : tanggal akhir perekaman [btski] [btska] [btsat] [btsbw] : untuk cropping hasil [skip]: skip dari hasil yang dikendaki, jika diinginkan resolusi asli,skip =1 [mask] : file hasil berawan atau awannya dijadikan hitam, 1 = cloud mask, 0=tanpa cloud mask 9

10 Output : nama file output yang terdiri dari beberapa file: 1. Citra hasil mosaic 2. Metadata dari hasil mosaic dengan tambahan kata QA dibelakang nama file 3. Text file yang berisi daftar nama file yang terseleksi berdasarkan tanggal dan area Keterangan : Citra yang dimosaik harus mempunyai proyeksi yang sama Citra metadata, berisi 6 layer : 1. Tanggal perekaman dari data yang terpilih 2. Bulan perekaman dari data yang terpilih 3. Tahun perekaman dari data yang terpilih 4. Jumlah Scene yang digunakan ( termasuk didalamnya yang berawan ) 5. Jumlah Pixel yang clear 6. Flag QA (awan atau bukan awan) Contoh : Contoh citra hasil mosaic dalam tampilan Natural Color: 6. Software : L8_Deforestasi.exe Fungsi : Membuat klasifikasi deforestasi, terjadi deforestasi atau tidak terjadi deforestasi. Algoritm : Membandingkan nilai NDVI dari data pertama dan data kedua Membandingkan nilai Indek Lahan Terbuka (ILT) dari data pertama dan data kedua Sintax : L8_Deforestasi.exe <citra_sebelum_def><citra_setelah_def> <output> Input : Input Citra sebelum deforestasi hasil mosaic 6 kanal manual : Citra setelah deforestasi hasil mosaic 6 kanal Input Metadata Citra sebelum deforestasi hasil mosaic 6 kanal Otomatik : Metadata Citra setelah deforestasi hasil mosaic 6 kanal Output : Citra deforestasi dengan nilai 0 sampai

11 Keterangan : Citra deforestasi perlu dilakukan teresholding agar menjadi klas deforestasi dan tdk terdeforestasi. Nilai 0 sampai 200 menunjukkan tingkat kepercayaan akan terjadinya deforestasi. 0 :Yakin tidak terjadi deforestasi 200 : Yakin terjadi deforestasi Contoh : Contoh hasil deforestasi dioverlay dengan hasil mosaic : Catatan : warna merah menunjukkan wilayah yang terjadi deforestasi 7. Software : L8_PanSharp.exe Fungsi : Membuat citra berwarna data Landsat dengan sesolusi 15 meter, dengan cara menggabungkan kanal Pankromati dengan resolusi 15 meter dengan kanal multispectral 30 meter Algoritm : Pansharpening dengan Algoritma Brovey : Teknik resampling 30 meter ke 15 meter dengan Bilinier Sintax : L8_PanSharp <nama_file_input_multipektral> Input : Input manual : Citra Landsat multispektral tanpa extensi ERS Input Otomatik : Citra Landsat Pankromatik tanpa extensi ERS Output : Citra hasil Pansharpening 5 kanal (kanal 2,3,4,5,6 : Blue, Green, Red, NIR, SWIR) Metadata hasil Pansharpening berupa Q Indek 11

12 Catatan : pansharpening ini hanya memproses Landsat 8 multispectral band 2-6 saja, sehingga file ers hasil pansharpening ini memiliki susunan : Band 1 = band 2 Landsat 8 multispectral Band 2 = band 3 Landsat 8 multispectral Band 3 = band 4 Landsat 8 multispectral Band 4 = band 5 Landsat 8 multispectral Band 5 = band 6 Landsat 8 multispectral Keterangan : metadata berisi informasi perbandingan kualitas citra sebelum pansharpening dan sesudahnya menggunakan Universal Image Quality Index Q. seperti contoh berikut ini Perbandingan antara citra sebelum dan sesudah pansharpened menggunakan Universal Image Quality Index -Q Q = Q1 * Q2 * Q3 Q1 = covar(x,y) / (stdev(x)*stdev(y)) Q2 = (2*mean(x)*mean(y)) / ((mean(x)*mean(x)) + (mean(y)*mean(y))) Q3 = (2*stdev(x)*stdev(y)) / ((var(x) + var(y)) Satu scene dibagi menjadi 4 kolom-4 baris (16 blok) Jumlah Pixel setiap blok (dalam MB) blok-1 blok-2 blok-3 blok-4 blok-1 baris blok-2 baris blok-3 baris blok-4 baris kanal- 1 Index-Q Index-Q1 Index-Q2 Inex-Q Contoh : Citra sebelum Pansharpening Citra setelah Pansharpening Contoh file hasil pansharpening: 12

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 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 terperinci

LAPORAN PRAKTIKUM PENGINDERAAN JAUH TERAPAN KALIBRASI RADIOMETRIK PADA CITRA LANDSAT 8 DENGAN MENGGUNAKAN ENVI 5.1

LAPORAN PRAKTIKUM PENGINDERAAN JAUH TERAPAN KALIBRASI RADIOMETRIK PADA CITRA LANDSAT 8 DENGAN MENGGUNAKAN ENVI 5.1 LAPORAN PRAKTIKUM PENGINDERAAN JAUH TERAPAN KALIBRASI RADIOMETRIK PADA CITRA LANDSAT 8 DENGAN MENGGUNAKAN ENVI 5.1 Nama Oleh : : Mohammad Luay Murtadlo NRP : 3512100068 Dosen Pembimbing Nama : Lalu Muhamad

Lebih terperinci

Dedi Irawadi Kepala Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh. KLHK, Jakarta, 25 April 2016

Dedi Irawadi Kepala Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh. KLHK, Jakarta, 25 April 2016 Dedi Irawadi Kepala Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh KLHK, Jakarta, 25 April 2016 Dukungan teknologi satelit penginderaan jauh terhadap REDD+ di Indonesia Pemanfaatan penginderaan jauh sektor

Lebih terperinci

GD 319 PENGOLAHAN CITRA DIGITAL KOREKSI RADIOMETRIK CITRA

GD 319 PENGOLAHAN CITRA DIGITAL KOREKSI RADIOMETRIK CITRA LAPORAN PRAKTIKUM II GD 319 PENGOLAHAN CITRA DIGITAL KOREKSI RADIOMETRIK CITRA Tanggal Penyerahan : 2 November 2016 Disusun Oleh : Kelompok : 7 (Tujuh) Achmad Faisal Marasabessy / 23-2013-052 Kelas : B

Lebih terperinci

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 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 terperinci

Lampiran 1. Peta klasifikasi penutup lahan Kodya Bogor tahun 1997

Lampiran 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 terperinci

PENGEMBANGAN METODA KOREKSI RADIOMETRIK CITRA SPOT 4 MULTI-SPEKTRAL DAN MULTI-TEMPORAL UNTUK MOSAIK CITRA

PENGEMBANGAN METODA KOREKSI RADIOMETRIK CITRA SPOT 4 MULTI-SPEKTRAL DAN MULTI-TEMPORAL UNTUK MOSAIK CITRA PENGEMBANGAN METODA KOREKSI RADIOMETRIK CITRA SPOT 4 MULTI-SPEKTRAL DAN MULTI-TEMPORAL UNTUK MOSAIK CITRA Kustiyo *), Ratih Dewanti *), Inggit Lolitasari *) *) Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh,

Lebih terperinci

Pemanfaatan Data Landsat-8 dan MODIS untuk Identifikasi Daerah Bekas Terbakar Menggunakan Metode NDVI (Studi Kasus: Kawasan Gunung Bromo)

Pemanfaatan Data Landsat-8 dan MODIS untuk Identifikasi Daerah Bekas Terbakar Menggunakan Metode NDVI (Studi Kasus: Kawasan Gunung Bromo) Pemanfaatan Data Landsat-8 dan MODIS untuk Identifikasi Daerah Bekas Terbakar Menggunakan Metode NDVI (Studi Kasus: Kawasan Gunung Bromo) Nurul Aini Dan Bangun Muljo Sukojo Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas

Lebih terperinci

CLOUD MASKING DATA SPOT-6 DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN NILAI REFLEKTANSI DAN GEOMETRI

CLOUD MASKING DATA SPOT-6 DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN NILAI REFLEKTANSI DAN GEOMETRI CLOUD MASKING DATA SPOT-6 DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN NILAI REFLEKTANSI DAN GEOMETRI Danang Surya Candra *), Kustiyo *), Hedy Ismaya *) *) Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, LAPAN e-mail: thedananx@yahoo.com

Lebih terperinci

PUSAT PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH LAPAN PEDOMAN PEMANFAATAN DATA LANDSAT-8 UNTUK DETEKSI DAERAH TERBAKAR (BURNED AREA)

PUSAT PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH LAPAN PEDOMAN PEMANFAATAN DATA LANDSAT-8 UNTUK DETEKSI DAERAH TERBAKAR (BURNED AREA) 2015 PUSAT PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH LAPAN Landsat-8/1 September 2014 Landsat-8/3 Oktober 2014 PEDOMAN PEMANFAATAN DATA LANDSAT-8 UNTUK DETEKSI DAERAH TERBAKAR (BURNED AREA) LI 1 03 002 01 01 PEDOMAN

Lebih terperinci

ix

ix 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 terperinci

III. METODOLOGI. Gambar 1. Peta Administrasi Kota Palembang.

III. 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 terperinci

Dewa Putu Adikarma Mandala G Tutorial ERMapper

Dewa Putu Adikarma Mandala G Tutorial ERMapper Tutorial ERMapper ERmapper merupakan salahsatu Softwere yang dapat digunakan dalam melakukan pengolahan data satelit. Setelah program ERMapper dijalankan akan tampak tampilan seperti berikut. Ada beberapa

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 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 terperinci

PEMETAAN LAHAN TERBANGUN PERKOTAAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN NDBI DAN SEGMENTASI SEMI-AUTOMATIK

PEMETAAN 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 terperinci

III. METODOLOGI. Gambar 2. Peta Orientasi Wilayah Penelitian. Kota Yogyakarta. Kota Medan. Kota Banjarmasin

III. 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 terperinci

IV. METODOLOGI 4.1. Waktu dan Lokasi

IV. 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 terperinci

DETEKSI AWAN DALAM CITRA SPOT-5 (CLOUD DETECTION IN SPOT-5 IMAGES)

DETEKSI AWAN DALAM CITRA SPOT-5 (CLOUD DETECTION IN SPOT-5 IMAGES) Deteksi Awan Dalam Citra Spot-5...(Haris Suka Dyatmika) DETEKSI AWAN DALAM CITRA SPOT-5 (CLOUD DETECTION IN SPOT-5 IMAGES) Haris Suka Dyatmika Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, Lembaga Penerbangan

Lebih terperinci

TUTORIAL TEKNIK PENENTUAN SUDUT MATAHARI PADA CITRA SATELIT MENGGUNAKAN SOFTWARE ENVI

TUTORIAL TEKNIK PENENTUAN SUDUT MATAHARI PADA CITRA SATELIT MENGGUNAKAN SOFTWARE ENVI TUTORIAL TEKNIK PENENTUAN SUDUT MATAHARI PADA CITRA SATELIT MENGGUNAKAN SOFTWARE ENVI KONSEP DASAR P ada konteks penginderaan jauh, khususnya penginderaan jauh dengan platform satelit, sudut matahari merupakan

Lebih terperinci

PUSAT PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH LAPAN PEDOMAN PEMANFAATAN DATA LANDSAT-8 UNTUK DETEKSI DAERAH TERGENANG BANJIR (INUNDATED AREA)

PUSAT PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH LAPAN PEDOMAN PEMANFAATAN DATA LANDSAT-8 UNTUK DETEKSI DAERAH TERGENANG BANJIR (INUNDATED AREA) 2015 PUSAT PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH LAPAN PEDOMAN PEMANFAATAN DATA LANDSAT-8 UNTUK DETEKSI DAERAH TERGENANG BANJIR (INUNDATED AREA) LI 1 03 002 01 01 PEDOMAN PEMANFAATAN DATA LANDSAT-8 UNTUK DETEKSI

Lebih terperinci

PERUBAHAN DELTA DI MUARA SUNGAI PORONG, SIDOARJO PASCA PEMBUANGAN LUMPUR LAPINDO

PERUBAHAN 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 terperinci

RANCANG BANGUN APLIKASI FUSI CITRA (IMAGE FUSION) DARI DATA PENGINDERAAN JAUH MENGGUNAKAN METODE PANSHARPENING TUGAS AKHIR

RANCANG BANGUN APLIKASI FUSI CITRA (IMAGE FUSION) DARI DATA PENGINDERAAN JAUH MENGGUNAKAN METODE PANSHARPENING TUGAS AKHIR RANCANG BANGUN APLIKASI FUSI CITRA (IMAGE FUSION) DARI DATA PENGINDERAAN JAUH MENGGUNAKAN METODE PANSHARPENING TUGAS AKHIR Diajukan guna memenuhi sebagian persyaratan dalam rangka menyelesaikan studi Program

Lebih terperinci

Penginderaan Jauh Dan Interpretasi Citra Khursanul Munibah Asisten : Ninda Fitri Yulianti

Penginderaan Jauh Dan Interpretasi Citra Khursanul Munibah Asisten : Ninda Fitri Yulianti Penginderaan Jauh Dan Interpretasi Citra Khursanul Munibah Asisten : 1. Muh. Tufiq Wiguna (A14120059) 2. Triawan Wicaksono H (A14120060) 3. Darwin (A14120091) ANALISIS SPEKTRAL Ninda Fitri Yulianti A14150046

Lebih terperinci

III. METODOLOGIPENELITIAN Waktu dan Tempat. Penelitian ini telah dilakukan tepatnya pada Agustus 2008, namun penyusunan

III. METODOLOGIPENELITIAN Waktu dan Tempat. Penelitian ini telah dilakukan tepatnya pada Agustus 2008, namun penyusunan III. METODOLOGIPENELITIAN 3.1. Waktu dan Tempat Penelitian ini telah dilakukan tepatnya pada Agustus 2008, namun penyusunan laporan kembali dilakukan pada bulan Agustus hingga September 2009. Pengamatan

Lebih terperinci

BAB III METODA. Gambar 3.1 Intensitas total yang diterima sensor radar (dimodifikasi dari GlobeSAR, 2002)

BAB 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 terperinci

SENSOR DAN PLATFORM. Kuliah ketiga ICD

SENSOR DAN PLATFORM. Kuliah ketiga ICD SENSOR DAN PLATFORM Kuliah ketiga ICD SENSOR Sensor adalah : alat perekam obyek bumi. Dipasang pada wahana (platform) Bertugas untuk merekam radiasi elektromagnetik yang merupakan hasil interaksi antara

Lebih terperinci

LAPORAN 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 : 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 terperinci

BAB III PENGOLAHAN DATA. Pada bab ini akan dibahas tentang aplikasi dan pelaksanaan penelitian yang dilakukan dalam tugas akhir ini.

BAB III PENGOLAHAN DATA. Pada bab ini akan dibahas tentang aplikasi dan pelaksanaan penelitian yang dilakukan dalam tugas akhir ini. BAB III PENGOLAHAN DATA Pada bab ini akan dibahas tentang aplikasi dan pelaksanaan penelitian yang dilakukan dalam tugas akhir ini. 3.1 Lokasi Area Studi Dalam tugas akhir ini daerah Kabupaten Bandung

Lebih terperinci

PENGOLAHAN CITRA SATELIT LANDSAT UNTUK IDENTIFIKASI TUTUPAN LAHAN VEGETASI MENGGUNAKAN ER MAPPER 7.0 (Laporan Peongolahan Citra Satelit)

PENGOLAHAN CITRA SATELIT LANDSAT UNTUK IDENTIFIKASI TUTUPAN LAHAN VEGETASI MENGGUNAKAN ER MAPPER 7.0 (Laporan Peongolahan Citra Satelit) PENGOLAHAN CITRA SATELIT LANDSAT UNTUK IDENTIFIKASI TUTUPAN LAHAN VEGETASI MENGGUNAKAN ER MAPPER 7.0 (Laporan Peongolahan Citra Satelit) Oleh: Arianto Fetrus Silalahi (1215051008) Dedi Yuliansyah (1215051017)

Lebih terperinci

SAMPLING DAN KUANTISASI

SAMPLING DAN KUANTISASI SAMPLING DAN KUANTISASI Budi Setiyono 1 3/14/2013 Citra Suatu citra adalah fungsi intensitas 2 dimensi f(x, y), dimana x dan y adalahkoordinat spasial dan f pada titik (x, y) merupakan tingkat kecerahan

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata kunci: Ruang Terbuka Hijau, Penginderaan Jauh, Citra Landsat 8, Indeks Vegetasi (NDVI, MSAVI2 dan WDRVI) vii

ABSTRAK. Kata kunci: Ruang Terbuka Hijau, Penginderaan Jauh, Citra Landsat 8, Indeks Vegetasi (NDVI, MSAVI2 dan WDRVI) vii ABSTRAK Ruang Terbuka Hijau kota adalah bagian dari ruang-ruang terbuka (open space) suatu wilayah perkotaan yang diisi oleh tumbuhan dan berbagai jenis Vegetasi lainnya. Keanekaragaman suatu Vegetasi

Lebih terperinci

3. BAHAN DAN METODE. Penelitian dilakukan di wilayah yang tercemar tumpahan minyak dari

3. 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan pembangunan pada suatu negara dapat dijadikan sebagai tolak ukur kualitas dari pemerintahan suatu negara. Pembangunan wilayah pada suatu negara dapat

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 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 terperinci

Berapa banyak bit yang digunakan dalam satu pixel?

Berapa banyak bit yang digunakan dalam satu pixel? 4 Resolusi penting dalam Inderaja Ingat, ini tidak ada hubungannya dengan Resolusi Dewan Keamanan PBB, baik yang sudah basi maupun belum dikeluarkan!!:-) Ketika belajar Remote Sensing atau yang di indonesiakan

Lebih terperinci

menunjukkan nilai keakuratan yang cukup baik karena nilai tersebut lebih kecil dari limit maksimum kesalahan rata-rata yaitu 0,5 piksel.

menunjukkan nilai keakuratan yang cukup baik karena nilai tersebut lebih kecil dari limit maksimum kesalahan rata-rata yaitu 0,5 piksel. Lampiran 1. Praproses Citra 1. Perbaikan Citra Satelit Landsat Perbaikan ini dilakukan untuk menutupi citra satelit landsat yang rusak dengan data citra yang lainnya, pada penelitian ini dilakukan penggabungan

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN APLIKASI PENGHITUNGAN GROSS PRIMARY PRODUCTION (GPP) DARI DATA PENGINDERAAN JAUH BERBASIS DESKTOP

RANCANG BANGUN APLIKASI PENGHITUNGAN GROSS PRIMARY PRODUCTION (GPP) DARI DATA PENGINDERAAN JAUH BERBASIS DESKTOP RANCANG BANGUN APLIKASI PENGHITUNGAN GROSS PRIMARY PRODUCTION (GPP) DARI DATA PENGINDERAAN JAUH BERBASIS DESKTOP TUGAS AKHIR Diajukan guna memenuhi sebagian persyaratan dalam rangka menyelesaikan Pendidikan

Lebih terperinci

III METODOLOGI. 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian

III METODOLOGI. 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian III METODOLOGI 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan selama 9 bulan (Maret - November 2009), dan obyek penelitian difokuskan pada tiga kota, yaitu Kota Padang, Denpasar, dan Makassar.

Lebih terperinci

Citra Satelit IKONOS

Citra Satelit IKONOS Citra Satelit IKONOS Satelit IKONOS adalah satelit inderaja komersiil pertama yang dioperasikan dengan tingkat ketelitian 1 meter untuk model pankromatik dan 4 meter untuk model multispektral yang merupakan

Lebih terperinci

PRAKTIKUM INTERPRETASI CITRA DIJITAL. Ratna Saraswati

PRAKTIKUM INTERPRETASI CITRA DIJITAL. Ratna Saraswati PRAKTIKUM INTERPRETASI CITRA DIJITAL Ratna Saraswati KONSEP PENGOLAHAN CITRA Citra dijital disimpan dalam bentuk matriks (array atau grid) 2 dimensi Masing-masing elemennya mewakili sebuah kotak kecil

Lebih terperinci

TUTORIAL DASAR PERANGKAT LUNAK ER MAPPER

TUTORIAL DASAR PERANGKAT LUNAK ER MAPPER TUTORIAL DASAR PERANGKAT LUNAK ER MAPPER Adhitya Novianto (G24080066) Geofisika Dan Meteorologi Institut Pertanian Bogor Alat dan Bahan Seperangkat alat komputer Perangkat lunak ER Mapper Pada tutorial

Lebih terperinci

ISSN Jalan Udayana, Singaraja-Bali address: Jl. Prof Dr Soemantri Brodjonogoro 1-Bandar Lampung

ISSN Jalan Udayana, Singaraja-Bali  address: Jl. Prof Dr Soemantri Brodjonogoro 1-Bandar Lampung ISSN 0216-8138 73 SIMULASI FUSI CITRA IKONOS-2 PANKROMATIK DENGAN LANDSAT-7 MULTISPEKTRAL MENGGUNAKAN METODE PAN-SHARPEN UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS CITRA DALAM UPAYA PEMANTAUAN KAWASAN HIJAU (Studi Kasus

Lebih terperinci

Gambar 1. Peta Kota Dumai

Gambar 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 terperinci

PEDOMAN PEMANTAUAN PERUBAHAN LUAS PERMUKAAN AIR DANAU MENGGUNAKAN DATA SATELIT PENGINDERAAN JAUH

PEDOMAN 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Kegiatan pembangunan membawa perubahan dalam berbagai aspek kehidupan manusia dan lingkungan di sekitarnya. Kegiatan pembangunan meningkatkan kebutuhan manusia akan lahan.

Lebih terperinci

Jurnal Geodesi Undip Januari 2016

Jurnal 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 terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Waktu dan Lokasi Penelitian Lokasi penelitian di DAS Citarum Hulu Jawa Barat dengan luasan sebesar + 230.802 ha. Penelitian dilaksanakan pada bulan Juni sampai dengan

Lebih terperinci

ANALISIS KUALITAS AIR UNTUK BUDIDAYA RUMPUT LAUT EUCHEUMA COTTONI DENGAN CITRA LANDSAT 8 (Studi Kasus: Laut Selatan Pulau Lombok, NTB)

ANALISIS KUALITAS AIR UNTUK BUDIDAYA RUMPUT LAUT EUCHEUMA COTTONI DENGAN CITRA LANDSAT 8 (Studi Kasus: Laut Selatan Pulau Lombok, NTB) JURNAL TEKNIK ITS Vol. X, No. X, (2016) ISSN: 2337-3539(2301-9271 Print) 1 ANALISIS KUALITAS AIR UNTUK BUDIDAYA RUMPUT LAUT EUCHEUMA COTTONI DENGAN CITRA LANDSAT 8 (Studi Kasus: Laut Selatan Pulau Lombok,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI 3.1 Waktu dan Tempat 3.2 Alat dan Data 3.3 Tahapan Pelaksanaan

BAB 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 terperinci

Gambar 7. Lokasi Penelitian

Gambar 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Suhu Permukaan Suhu permukaan dapat diartikan sebagai suhu terluar suatu obyek. Untuk suatu tanah terbuka, suhu permukaan adalah suhu pada lapisan terluar permukaan tanah. Sedangkan

Lebih terperinci

5. PEMBAHASAN 5.1 Koreksi Radiometrik

5. 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 terperinci

Aplikasi Analisa Perubahan Penggunaan Lahan di Provinsi Bali

Aplikasi Analisa Perubahan Penggunaan Lahan di Provinsi Bali Aplikasi Analisa Perubahan Penggunaan Lahan di Provinsi Bali Setyo Hadi Kusumo, Ni Kadek Ayu Wirdiani, I Gusti Made Arya Sasmita Jurusan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana Bukit

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 4 Subset citra QuickBird (uint16).

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 4 Subset citra QuickBird (uint16). 5 Lingkungan Pengembangan Perangkat lunak yang digunakan pada penelitian ini adalah compiler Matlab versi 7.0.1. dengan sistem operasi Microsoft Window XP. Langkah persiapan citra menggunakan perangkat

Lebih terperinci

PENGOLAHAN IDENTIFIKASI MANGROVE

PENGOLAHAN IDENTIFIKASI MANGROVE PENGOLAHAN IDENTIFIKASI MANGROVE Software ENVI 4.4 Pengolalahan citra menggunakan perangkat lunak ENVI 4.4 salah satunya untuk mengidentifikasi, menginterpretasikan vegetasi hutan mangrove dan menentukan

Lebih terperinci

LEMBAGA PENERBANGAN DAN ANTARIKSA NASIONAL

LEMBAGA PENERBANGAN DAN ANTARIKSA NASIONAL LEMBAGA PENERBANGAN DAN ANTARIKSA NASIONAL Sumber Energi Resolusi (Spasial, Spektral, Radiometrik, Temporal) Wahana Metode (visual, digital, otomatisasi) Penginderaan jauh adalah ilmu pengetahuan dan

Lebih terperinci

Pertemuan 2 Representasi Citra

Pertemuan 2 Representasi Citra /29/23 FAKULTAS TEKNIK INFORMATIKA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING ) Pertemuan 2 Representasi Citra Representasi Citra citra Citra analog Citra digital Matrik dua dimensi yang terdiri

Lebih terperinci

3 METODE. Lokasi dan Waktu Penelitian

3 METODE. Lokasi dan Waktu Penelitian 8 3 METODE Lokasi dan Waktu Penelitian Lokasi penelitian adalah Kabupaten Bogor Jawa Barat yang secara geografis terletak pada 6º18 6º47 10 LS dan 106º23 45-107º 13 30 BT. Lokasi ini dipilih karena Kabupaten

Lebih terperinci

BAB III BAHAN DAN METODE

BAB III BAHAN DAN METODE BAB III BAHAN DAN METODE 3.1 Waktu dan Lokasi Waktu penelitian dilaksanakan mulai bulan Mei sampai dengan Juni 2013 dengan lokasi penelitian meliputi wilayah Pesisir Utara dan Selatan Provinsi Jawa Barat.

Lebih terperinci

BAB IV PENGOLAHAN DATA

BAB IV PENGOLAHAN DATA BAB IV PENGOLAHAN DATA 4.1 Koreksi Geometrik Langkah awal yang harus dilakukan pada penelitian ini adalah melakukan koreksi geometrik pada citra Radarsat. Hal ini perlu dilakukan karena citra tersebut

Lebih terperinci

PEMISAHAN ANTARA RADIANSI DASAR PERAIRAN DAN RADIANSI KOLOM AIR PADA CITRA ALOS AVNIR-2

PEMISAHAN ANTARA RADIANSI DASAR PERAIRAN DAN RADIANSI KOLOM AIR PADA CITRA ALOS AVNIR-2 PEMISAHAN ANTARA RADIANSI DASAR PERAIRAN DAN RADIANSI KOLOM AIR PADA CITRA ALOS AVNIR-2 Muhammad Anshar Amran 1) 1) Program Studi Ilmu Kelautan Fakultas Ilmu Kelautan dan Perikanan, Universitas Hasanuddin

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA Bab II memaparkan mengenai teori dasar pendukung yang mendasari proses pembuatan Aplikasi Perbandingan Penggunaan Metode Threshold dan Metode K-Nearest Neighbour dalam Deteksi Luas

Lebih terperinci

SATIN Sains dan Teknologi Informasi

SATIN Sains dan Teknologi Informasi SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No. 2, Desember 2016 SATIN Sains dan Teknologi Informasi journal homepage : http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id Error Detection System dan Error Correction

Lebih terperinci

BAB II Tinjauan Pustaka

BAB II Tinjauan Pustaka 23 BAB II Tinjauan Pustaka II.1. Pengolahan Citra Digital Citra yang diperoleh dari lingkungan masih terdiri dari warna yang sangat komplek sehingga masih diperlukan proses lebih lanjut agar image tersebut

Lebih terperinci

Sistem Pengolahan Data NOAA dan METOP

Sistem Pengolahan Data NOAA dan METOP I. Pengantar Kapustekdata PROTOTYPE Sistem Pengolahan Data NOAA dan METOP Kegiatan ini merupakan penjabaran dari tujuan dan sasaran strategis dalam rangka melaksanakan tugas dan fungsi Pusat Teknologi

Lebih terperinci

EVALUASI METODE PENAJAMAN CITRA MULTISPEKTRAL DENGAN MEMANFAATKAN KANAL PANKROMATIK

EVALUASI METODE PENAJAMAN CITRA MULTISPEKTRAL DENGAN MEMANFAATKAN KANAL PANKROMATIK EVALUASI METODE PENAJAMAN CITRA MULTISPEKTRAL DENGAN MEMANFAATKAN KANAL PANKROMATIK Dianovita Pusat Data Penginderaan Jauh LAPAN Jl. Lapan No.70 Pekayon Pasar Rebo Jakarta Timur 13710 Telp: +62-21-8710786

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. 3.1 Data. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa :

BAB 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Penelitian Penelitian ini mengambil studi kasus di Kabupaten Demak Jawa Tengah yang terletak pada koordinat 6 43 26-7 09 43 LS dan 110 27 58 110 48 47 BT. Kabupaten

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL KOREKSI GEOMETRI ORTHO LANDSAT UNTUK PEMETAAN PENUTUP LAHAN WILAYAH INDONESIA

PENGEMBANGAN MODEL KOREKSI GEOMETRI ORTHO LANDSAT UNTUK PEMETAAN PENUTUP LAHAN WILAYAH INDONESIA 168 Majalah Sains dan Teknologi Dirgantara Vol. 5 No. 4 Desember 2010 : 168-173 PENGEMBANGAN MODEL KOREKSI GEOMETRI ORTHO LANDSAT UNTUK PEMETAAN PENUTUP LAHAN WILAYAH INDONESIA Kustiyo Peneliti Bidang

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata Kunci: kebakaran hutan, penginderaan jauh, satelit Landsat, brightness temperature

ABSTRAK. Kata Kunci: kebakaran hutan, penginderaan jauh, satelit Landsat, brightness temperature ABSTRAK Indonesia sebagai negara kepulauan memiliki hamparan hutan yang luas tidak terlepas dengan adanya masalah-masalah lingkungan yang dihasilkan, khususnya kebakaran hutan. Salah satu teknologi yang

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 14 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Kegiatan penelitian dilaksanakan pada bulan Mei sampai dengan September dengan mengambil lokasi penelitian di wilayah Kecamatan Cikalong, Tasikmalaya (Gambar

Lebih terperinci

KATA PENGANTAR Aplikasi Penginderaan Jauh dalam Mendeteksi Kebakaran Hutan Menggunakan Citra Satelit Landsat

KATA PENGANTAR Aplikasi Penginderaan Jauh dalam Mendeteksi Kebakaran Hutan Menggunakan Citra Satelit Landsat KATA PENGANTAR Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Ida Sang Hyang Widhi Wasa/Tuhan Yang Maha Esa, karena atas berkat dan rahmat-nya, penulis dapat menyelesaikan tugas akhir dengan judul Aplikasi Penginderaan

Lebih terperinci

EVALUASI PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN WILAYAH PERAIRAN PESISIR SURABAYA TIMUR SIDOARJO DENGAN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT MULTITEMPORAL

EVALUASI PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN WILAYAH PERAIRAN PESISIR SURABAYA TIMUR SIDOARJO DENGAN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT MULTITEMPORAL EVALUASI PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN WILAYAH PERAIRAN PESISIR SURABAYA TIMUR SIDOARJO DENGAN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT MULTITEMPORAL Grace Idolayanti Moko 1, Teguh Hariyanto 1, Wiweka 2, Sigit Julimantoro

Lebih terperinci

Membuat Layout Data Citra Satelit Menggunakan ENVI November 2012 Hal. 1

Membuat Layout Data Citra Satelit Menggunakan ENVI  November 2012 Hal. 1 www.citrasatelit.wordpress.com November 2012 Hal. 1 INTRO ENVI merupakan salah satu software pengolahan data citra satelit yang populer disamping PCI Geomatica maupun ERDAS ER Mapper. Penggunaannya yang

Lebih terperinci

KAJIAN METODE PENENTUAN LUAS PERMUKAAN AIR DANAU DAN SEBARAN VEGETASI AIR BERBASIS DATA SATELIT PENGINDERAAN JAUH

KAJIAN METODE PENENTUAN LUAS PERMUKAAN AIR DANAU DAN SEBARAN VEGETASI AIR BERBASIS DATA SATELIT PENGINDERAAN JAUH KAJIAN METODE PENENTUAN LUAS PERMUKAAN AIR DANAU DAN SEBARAN VEGETASI AIR BERBASIS DATA SATELIT PENGINDERAAN JAUH Bambang Trisakti Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh - LAPAN Jl. Lapan No.70, Pekayon-Pasar

Lebih terperinci

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aditya Wikan Mahastama mahas@ukdw.ac.id Sistem Optik dan Proses Akuisisi Citra Digital 2 UNIV KRISTEN DUTA WACANA GENAP 1213 v2 Bisa dilihat pada slide berikut. SISTEM OPTIK MANUSIA

Lebih terperinci

PUSAT PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH LAPAN PEDOMAN PEMANTAUAN FASE PERTUMBUHAN TANAMAN PADI MENGGUNAKAN DATA SATELIT PENGINDERAAN JAUH

PUSAT PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH LAPAN PEDOMAN PEMANTAUAN FASE PERTUMBUHAN TANAMAN PADI MENGGUNAKAN DATA SATELIT PENGINDERAAN JAUH 2015 PUSAT PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH LAPAN PEDOMAN PEMANTAUAN FASE PERTUMBUHAN TANAMAN PADI MENGGUNAKAN DATA SATELIT PENGINDERAAN JAUH LI1030020101 PEDOMAN PEMANTAUAN FASE PERTUMBUHAN TANAMAN PADI

Lebih terperinci

Jurnal Geodesi Undip Oktober 2015

Jurnal 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 terperinci

PERBAIKAN TUTUPAN AWAN DAN STRIPING PADA CITRA SATELIT LANDSAT

PERBAIKAN TUTUPAN AWAN DAN STRIPING PADA CITRA SATELIT LANDSAT PERBAIKAN TUTUPAN AWAN DAN STRIPING PADA CITRA SATELIT LANDSAT Oleh HAERUL YASIN NIM. 090 500 135 PROGRAM STUDI GEOINFORMATIKA JURUSAN MANAJEMEN PERTANIAN POLITEKNIK PERTANIAN NEGERI SAMARINDA S A M A

Lebih terperinci

PEMANFAATAN CITRA LANDSAT 8 UNTUK IDENTIFIKASI NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX (NDVI) DI KECAMATAN SILAT HILIR KABUPATEN KAPUAS HULU

PEMANFAATAN CITRA LANDSAT 8 UNTUK IDENTIFIKASI NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX (NDVI) DI KECAMATAN SILAT HILIR KABUPATEN KAPUAS HULU PEMANFAATAN CITRA LANDSAT 8 UNTUK IDENTIFIKASI NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX (NDVI) DI KECAMATAN SILAT HILIR KABUPATEN KAPUAS HULU Ajun Purwanto Program Sudi Pendidikan Geografi Fakultas Ilmu

Lebih terperinci

Hasil klasifikasi citra ALOS PALSAR filterisasi Kuan. dengan ukuran kernel size 9x dengan ukuran kernel size 3x

Hasil klasifikasi citra ALOS PALSAR filterisasi Kuan. dengan ukuran kernel size 9x dengan ukuran kernel size 3x DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGESAHAN... v HALAMAN PERNYATAAN... vi HALAMAN PERSEMBAHAN... vii INTISARI... viii ABSTRACT... ix KATA PENGANTAR... x DAFTAR ISI... xii DAFTAR GAMBAR... xv DAFTAR

Lebih terperinci

Validasi Algoritma Estimasi Konsentrasi Chl-A pada Citra Satelit Landsat 8 dengan Data In-Situ (Studi Kasus: Perairan Selatan Pulau Lombok, NTB)

Validasi Algoritma Estimasi Konsentrasi Chl-A pada Citra Satelit Landsat 8 dengan Data In-Situ (Studi Kasus: Perairan Selatan Pulau Lombok, NTB) G159 Validasi Algoritma Estimasi Konsentrasi Chl-A pada Citra Satelit Landsat 8 dengan Data In-Situ (Studi Kasus: Perairan Selatan Pulau Lombok, NTB) Umroh Dian Sulistyah 1, Lalu Muhamad Jaelani 1, Gathot

Lebih terperinci

Seminar Nasional Penginderaan Jauh ke-4 Tahun Staf Pengajar Jurusan Teknik Geodesi FT-UNPAK.

Seminar Nasional Penginderaan Jauh ke-4 Tahun Staf Pengajar Jurusan Teknik Geodesi FT-UNPAK. Pembuatan Peta Penutup Lahan Menggunakan Klasifikasi Terbimbing Metode Maximum Likelilhood Pada Citra Landsat 8 (Studi Kasus: Kabupaten Indramayu, Provinsi Jawa Barat) Making Land Cover Map Using Supervised

Lebih terperinci

III. BAHAN DAN METODE

III. BAHAN DAN METODE 10 III. BAHAN DAN METODE 3.1. Tempat Dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di laboratorium dan di lapang. Pengolahan citra dilakukan di Bagian Penginderaan Jauh dan Informasi Spasial dan penentuan

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN

METODOLOGI PENELITIAN 17 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini mengambil lokasi di Provinsi Kalimantan Barat. Provinsi Kalimantan Barat terletak di bagian barat pulau Kalimantan atau di antara

Lebih terperinci

LEMBAR PERSETUJUAN PEMBIMBING...

LEMBAR PERSETUJUAN PEMBIMBING... DAFTAR ISI LEMBAR PERSETUJUAN PEMBIMBING... i LEMBAR PENGESAHAN... ii KATA PENGANTAR... iii LEMBAR KEASLIAN... v ABSTRAK... vi DAFTAR ISI... vii DAFTAR TABEL... ix DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR LAMPIRAN...

Lebih terperinci

Dokumen Proof of Concept (POC) Tahun 2015 Peningkatan Utilitas Sistem Katalog BDPJN berbasis WebGIS untuk data resolusi rendah

Dokumen Proof of Concept (POC) Tahun 2015 Peningkatan Utilitas Sistem Katalog BDPJN berbasis WebGIS untuk data resolusi rendah Dokumen Proof of Concept (POC) Tahun 2015 Peningkatan Utilitas Sistem Katalog BDPJN berbasis WebGIS untuk data resolusi rendah 1. Pengantar Kapustekdata Pusat Teknologi dan Data (PUSTEKDATA) adalah salah

Lebih terperinci

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5, No. 2, (2016) ISSN: ( Print)

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5, No. 2, (2016) ISSN: ( Print) Analisis Sebaran Konsentrasi Suhu Permukaan Laut dan ph untuk Pembuatan Peta Lokasi Budidaya Kerapu Bebek Menggunakan Citra Satelit Landsat -8 (Studi Kasus: Teluk Lampung, Lampung) Fitriana Kartikasari,

Lebih terperinci

PEMETAAN HABITAT DASAR PERAIRAN LAUT DANGKAL

PEMETAAN HABITAT DASAR PERAIRAN LAUT DANGKAL PEMETAAN HABITAT DASAR PERAIRAN LAUT DANGKAL Pusat Penelitian Oseanografi Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia PANDUAN TEKNIS PEMETAAN HABITAT DASAR PERAIRAN LAUT DANGKAL 2014 CRITC COREMAP II LIPI Penulis

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Istilah citra biasanya digunakan dalam bidang pengolahan citra yang berarti gambar. Suatu citra dapat didefinisikan sebagai fungsi dua dimensi, di mana dan adalah

Lebih terperinci

PENAJAMAN INFORMASI OBYEK PERMUKAAN BUMI DENGAN FUSI CITRA PENG1NDERAAN JAUH BERDASARKAN WAVELET

PENAJAMAN INFORMASI OBYEK PERMUKAAN BUMI DENGAN FUSI CITRA PENG1NDERAAN JAUH BERDASARKAN WAVELET PENAJAMAN INFORMASI OBYEK PERMUKAAN BUMI DENGAN FUSI CITRA PENG1NDERAAN JAUH BERDASARKAN WAVELET Mohammad Natsir Peneliti Pusat Data Penginderaan Jauh, LAPAN ABSTRACT There are different cases that high

Lebih terperinci

q Tujuan dari kegiatan ini diperolehnya peta penggunaan lahan yang up-to date Alat dan Bahan :

q 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 terperinci

LAPORAN PRAKTIKUM MATA KULIAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

LAPORAN PRAKTIKUM MATA KULIAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL LAPORAN PRAKTIKUM MATA KULIAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Georeferencing dan Resizing Enggar Budhi Suryo Hutomo 10301628/TK/37078 JURUSAN S1 TEKNIK GEODESI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS GADJAH MADA 2015 BAB

Lebih terperinci

BAB IV PENGOLAHAN DATA DAN HASIL

BAB IV PENGOLAHAN DATA DAN HASIL BAB IV PENGOLAHAN DATA DAN HASIL 4.1 Pengolahan Awal Citra ASTER Citra ASTER diolah menggunakan perangkat lunak ER Mapper 6.4 dan Arc GIS 9.2. Beberapa tahapan awal yang dilakukan yaitu konversi citra.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Berdasarkan Undang-Undang Nomor 41 Tahun 1999, bahwa mangrove merupakan ekosistem hutan, dengan definisi hutan adalah suatu ekosistem hamparan lahan berisi sumber daya

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 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 terperinci

Satelit Landsat 8, Landsat Data Continuity Mission Pengolahan Citra Digital

Satelit Landsat 8, Landsat Data Continuity Mission Pengolahan Citra Digital Satelit Landsat 8, Landsat Data Continuity Mission A. Satelit Landsat 8 Satelit Landsat 8, Landsat Data Continuity Mission Landsat 8 merupakan kelanjutan dari misi Landsat yang untuk pertama kali menjadi

Lebih terperinci

Pemetaan 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) 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 terperinci

ANALISIS DINAMIKA SEBARAN SPASIAL SEDIMENTASI MUARA SUNGAI CANTUNG MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT MULTITEMPORAL

ANALISIS DINAMIKA SEBARAN SPASIAL SEDIMENTASI MUARA SUNGAI CANTUNG MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT MULTITEMPORAL ANALISIS DINAMIKA SEBARAN SPASIAL SEDIMENTASI MUARA SUNGAI CANTUNG MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT MULTITEMPORAL Zulaiha 1, Nurlina 1 dan Ibrahim 1 ABSTRACT: Given the pivotal role played by the Cantung River

Lebih terperinci

BAB III DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB III DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB III DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Data Ada 3 data utama yang digunakan dalam penelitian ini. Data yang pertama adalah data citra satelit Landsat 7 ETM+ untuk daerah cekungan Bandung. Data yang

Lebih terperinci