Lampiran 1 Metadata citra Landsat 5 TM Path/Row 119/062, 7 Februari 1989 GROUP = METADATA_FILE PRODUCT_NAME = "GLS-1990 Ver1.0"
|
|
- Deddy Widjaja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 LAMPIRAN 20
2 Lampiran 1 Metadata citra Landsat 5 TM Path/Row 119/062, 7 Februari 1989 GROUP = METADATA_FILE PRODUCT_NAME = "GLS-1990 Ver1.0" PRODUCT_ELEVATION_DATA = "GLS-DEM Ver1.0" ORTHO_PRODUCT_CREATION_TIME = T20:02:07Z SOURCE_PRODUCT_CREATION_TIME = "BEFORE 2003" PRODUCT_FILE_SIZE = STATION_ID = "XXX" GROUND_STATION = "XXX" GROUP = ORTHO_PRODUCT_METADATA SPACECRAFT_ID = "Landsat5" SENSOR_ID = "TM" ACQUISITION_DATE = WRS_PATH = 119 WRS_ROW = 062 SCENE_CENTER_LAT = SCENE_CENTER_LON = SCENE_UL_CORNER_LAT = SCENE_UL_CORNER_LON = SCENE_UR_CORNER_LAT = SCENE_UR_CORNER_LON = SCENE_LL_CORNER_LAT = SCENE_LL_CORNER_LON = SCENE_LR_CORNER_LAT = SCENE_LR_CORNER_LON = SCENE_UL_CORNER_MAPX = SCENE_UL_CORNER_MAPY = SCENE_UR_CORNER_MAPX = SCENE_UR_CORNER_MAPY = SCENE_LL_CORNER_MAPX = SCENE_LL_CORNER_MAPY = SCENE_LR_CORNER_MAPX = SCENE_LR_CORNER_MAPY = BAND1_FILE_NAME = "p119r062_5dt _z49_10.tif" BAND2_FILE_NAME = "p119r062_5dt _z49_20.tif" BAND3_FILE_NAME = "p119r062_5dt _z49_30.tif" BAND4_FILE_NAME = "p119r062_5dt _z49_40.tif" BAND5_FILE_NAME = "p119r062_5dt _z49_50.tif" BAND6_FILE_NAME = "p119r062_5dt _z49_60.tif" BAND7_FILE_NAME = "p119r062_5dt _z49_70.tif" GROUP = PROJECTION_PARAMETERS REFERENCE_DATUM = "WGS84" REFERENCE_ELLIPSOID = "WGS84" GRID_CELL_ORIGIN = "Center" UL_GRID_LINE_NUMBER = 1 UL_GRID_SAMPLE_NUMBER = 1 GRID_INCREMENT_UNIT = "Meters" GRID_CELL_SIZE_THM = GRID_CELL_SIZE_REF = FALSE_NORTHING = 0 ORIENTATION = "NUP" RESAMPLING_OPTION = "CC" MAP_PROJECTION = "UTM" END_GROUP = PROJECTION_PARAMETERS GROUP = UTM_PARAMETERS ZONE_NUMBER = 49 END_GROUP = UTM_PARAMETERS 21
3 22 SUN_AZIMUTH = Lanjutan Lampiran 1. Metadata File SUN_ELEVATION = QA_PERCENT_MISSING_DATA = -1 CLOUD_COVER = -1 PRODUCT_SAMPLES_REF = 7669 PRODUCT_LINES_REF = 6670 PRODUCT_SAMPLES_THM = 7669 PRODUCT_LINES_THM = 6670 OUTPUT_FORMAT = "GEOTIFF" END_GROUP = ORTHO_PRODUCT_METADATA GROUP = L1G_PRODUCT_METADATA BAND_COMBINATION = " " RADIANCE_UNITS = "mw/cm^2/srad" GROUP = BAND_GAIN GAIN_BAND1 = GAIN_BAND2 = GAIN_BAND3 = GAIN_BAND4 = GAIN_BAND5 = GAIN_BAND6 = GAIN_BAND7 = END_GROUP = BAND_GAIN GROUP = BAND_BIAS BIAS_BAND1 = BIAS_BAND2 = BIAS_BAND3 = BIAS_BAND4 = BIAS_BAND5 = BIAS_BAND6 = BIAS_BAND7 = END_GROUP = BAND_BIAS GROUP = CORRECTIONS_APPLIED STRIPING_BAND1 = "NONE" STRIPING_BAND2 = "NONE" STRIPING_BAND3 = "NONE" STRIPING_BAND4 = "NONE" STRIPING_BAND5 = "NONE" STRIPING_BAND6 = "NONE" STRIPING_BAND7 = "NONE" BANDING = "N" COHERENT_NOISE = "N" MEMORY_EFFECT = "N" SCAN_CORRELATED_SHIFT = "N" INOPERABLE_DETECTORS = "N" DROPPED_LINES = "N" END_GROUP = CORRECTIONS_APPLIED END_GROUP = L1G_PRODUCT_METADATA END_GROUP = METADATA_FILE END Masukan Untuk Sudut Zenith Lampiran 2 Metadata citra Lansat 7 ETM+ Path/Row 119/062, 19 Agustus 2004 GROUP = L1_METADATA_FILE GROUP = METADATA_FILE_INFO ORIGIN = "Image courtesy of the U.S. Geological Survey" REQUEST_ID = " _00554" PRODUCT_CREATION_TIME = T06:04:55Z
4 Lanjutan Lampiran 2. Metadata File STATION_ID = "EDC" LANDSAT7_XBAND = "2" GROUND_STATION = "EDC" LPS_PROCESSOR_NUMBER = 2 DATEHOUR_CONTACT_PERIOD = " " SUBINTERVAL_NUMBER = "01" END_GROUP = METADATA_FILE_INFO GROUP = PRODUCT_METADATA PRODUCT_TYPE = "L1T" ELEVATION_SOURCE = "GLS2000" PROCESSING_SOFTWARE = "LPGS_9.4.0" EPHEMERIS_TYPE = "DEFINITIVE" SPACECRAFT_ID = "Landsat7" SENSOR_ID = "ETM+" SENSOR_MODE = "SAM" ACQUISITION_DATE = SCENE_CENTER_SCAN_TIME = 02:29: Z GAP_FILL_ACQ_DATE = ( ) GAP_FILL = 99.5 WRS_PATH = 119 STARTING_ROW = 62 ENDING_ROW = 62 BAND_COMBINATION = " " PRODUCT_UL_CORNER_LAT = PRODUCT_UL_CORNER_LON = PRODUCT_UR_CORNER_LAT = PRODUCT_UR_CORNER_LON = PRODUCT_LL_CORNER_LAT = PRODUCT_LL_CORNER_LON = PRODUCT_LR_CORNER_LAT = PRODUCT_LR_CORNER_LON = PRODUCT_UL_CORNER_MAPX = PRODUCT_UL_CORNER_MAPY = PRODUCT_UR_CORNER_MAPX = PRODUCT_UR_CORNER_MAPY = PRODUCT_LL_CORNER_MAPX = PRODUCT_LL_CORNER_MAPY = PRODUCT_LR_CORNER_MAPX = PRODUCT_LR_CORNER_MAPY = PRODUCT_SAMPLES_PAN = PRODUCT_LINES_PAN = PRODUCT_SAMPLES_REF = 8101 PRODUCT_LINES_REF = 7081 PRODUCT_SAMPLES_THM = 4051 PRODUCT_LINES_THM = 3541 BAND1_FILE_NAME = "L _ _B10.TIF" BAND2_FILE_NAME = "L _ _B20.TIF" BAND3_FILE_NAME = "L _ _B30.TIF" BAND4_FILE_NAME = "L _ _B40.TIF" BAND5_FILE_NAME = "L _ _B50.TIF" BAND61_FILE_NAME = "L _ _B61.TIF" BAND62_FILE_NAME = "L _ _B62.TIF" BAND7_FILE_NAME = "L _ _B70.TIF" BAND8_FILE_NAME = "L _ _B80.TIF" GCP_FILE_NAME = "L _ _GCP.txt" METADATA_L1_FILE_NAME = "L _ _MTL.txt" CPF_FILE_NAME = "L7CPF _ _04" 23
5 24 Lanjutan Lampiran 2. Metadata File END_GROUP = PRODUCT_METADATA GROUP = MIN_MAX_RADIANCE. LMAX_BAND1 = LMIN_BAND1 = LMAX_BAND2 = LMIN_BAND2 = LMAX_BAND3 = LMIN_BAND3 = LMAX_BAND4 = LMIN_BAND4 = LMAX_BAND5 = LMIN_BAND5 = LMAX_BAND61 = LMIN_BAND61 = LMAX_BAND62 = LMIN_BAND62 = LMAX_BAND7 = LMIN_BAND7 = LMAX_BAND8 = LMIN_BAND8 = END_GROUP = MIN_MAX_RADIANCE GROUP = MIN_MAX_PIXEL_VALUE QCALMAX_BAND1 = QCALMIN_BAND1 = 1.0 QCALMAX_BAND2 = QCALMIN_BAND2 = 1.0 QCALMAX_BAND3 = QCALMIN_BAND3 = 1.0 QCALMAX_BAND4 = QCALMIN_BAND4 = 1.0 QCALMAX_BAND5 = QCALMIN_BAND5 = 1.0 QCALMAX_BAND61 = QCALMIN_BAND61 = 1.0 QCALMAX_BAND62 = QCALMIN_BAND62 = 1.0 QCALMAX_BAND7 = QCALMIN_BAND7 = 1.0 QCALMAX_BAND8 = QCALMIN_BAND8 = 1.0 END_GROUP = MIN_MAX_PIXEL_VALUE GROUP = PRODUCT_PARAMETERS CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND1 = "CPF" CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND2 = "CPF" CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND3 = "CPF" CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND4 = "CPF" CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND5 = "CPF" CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND61 = "CPF" CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND62 = "CPF" CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND7 = "CPF" CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND8 = "CPF" CORRECTION_METHOD_BIAS = "IC" BAND1_GAIN = "H" BAND2_GAIN = "H" BAND3_GAIN = "H" BAND4_GAIN = "L" Input untuk nilai radiance
6 25 Lanjutan Lampiran 2 Metadata File BAND5_GAIN = "H" BAND6_GAIN1 = "L" BAND6_GAIN2 = "H" BAND7_GAIN = "H" BAND8_GAIN = "L" BAND1_GAIN_CHANGE = "0" BAND2_GAIN_CHANGE = "0" BAND3_GAIN_CHANGE = "0" BAND4_GAIN_CHANGE = "0" BAND5_GAIN_CHANGE = "0" BAND6_GAIN_CHANGE1 = "0" BAND6_GAIN_CHANGE2 = "0" BAND7_GAIN_CHANGE = "0" BAND8_GAIN_CHANGE = "0" BAND1_SL_GAIN_CHANGE = 0 BAND2_SL_GAIN_CHANGE = 0 BAND3_SL_GAIN_CHANGE = 0 BAND4_SL_GAIN_CHANGE = 0 BAND5_SL_GAIN_CHANGE = 0 BAND6_SL_GAIN_CHANGE1 = 0 BAND6_SL_GAIN_CHANGE2 = 0 BAND7_SL_GAIN_CHANGE = 0 BAND8_SL_GAIN_CHANGE = 0 SUN_AZIMUTH = SUN_ELEVATION = OUTPUT_FORMAT = "GEOTIFF" END_GROUP = PRODUCT_PARAMETERS GROUP = CORRECTIONS_APPLIED STRIPING_BAND1 = "NONE" STRIPING_BAND2 = "NONE" STRIPING_BAND3 = "NONE" STRIPING_BAND4 = "NONE" STRIPING_BAND5 = "NONE" STRIPING_BAND61 = "NONE" STRIPING_BAND62 = "NONE" STRIPING_BAND7 = "NONE" STRIPING_BAND8 = "NONE" BANDING = "N" COHERENT_NOISE = "Y" MEMORY_EFFECT = "N" SCAN_CORRELATED_SHIFT = "N" INOPERABLE_DETECTORS = "N" DROPPED_LINES = "N" END_GROUP = CORRECTIONS_APPLIED GROUP = PROJECTION_PARAMETERS REFERENCE_DATUM = "WGS84" REFERENCE_ELLIPSOID = "WGS84" GRID_CELL_SIZE_PAN = GRID_CELL_SIZE_THM = GRID_CELL_SIZE_REF = ORIENTATION = "NUP" RESAMPLING_OPTION = "CC" SCAN_GAP_INTERPOLATION = 2 MAP_PROJECTION = "UTM" END_GROUP = PROJECTION_PARAMETERS
7 26 Lanjutan Lampiran 2 Metadata File GROUP = UTM_PARAMETERS ZONE_NUMBER = 49 END_GROUP = UTM_PARAMETERS END_GROUP = L1_METADATA_FILE END Lampiran 3 Area summary report Area Summary Report for cropp_123_class_1989.ers Area Summary Report for cropp_123_class_1989.ers Class/Region Hectares Sq. Km Acres Sq. Miles awan Hutan Primer Hutan Sekunder Lahan Terbuka Semak belukar Perkebunan Permukiman Region_ All Area Summary Report for 123_cropp_class_2004.ers Class/Region Hectares Sq. Km Acres Sq. Miles Awan Badan Air Hutan primer Hutan Seknder Lahan terbuka Permukiman Perkebunan semak belukar Region_ All Lampiran 4 Formula di ErMapper Suhu Permukaan (Ts) Landsat 7 ( /log (1+(666.09)/((17.04/255) * i1))) Nilai spectral radiance : Band 1 : High gain : L λ = i1 6,2 Band 2 : High gain : L λ = i1 6,4 Band 3: High gain : L λ = i1 5 Nilai Albedo : Band 1 : α = (3.11*i1)/1645 Band 2 : α = (3.11*i1)/1539 Band 3: α = (3.11*i1)/1298 Konversi Nilai Radiance : Band 1 : R s = INPUT1*3.14*0.49
8 27 Lanjutan lampiran 4 Formula di ErMapper Band 2 : R s = INPUT1*3.14*0.56 Band 3: R s = INPUT1 * 3.14 * 0.66 Nilai radiasi gelombang panjang ditentukan dari suhu_permukaan_terkoreksi dengan memasukan persamaan stefan Boltzman seperti ditunjukan persamaan. Dalam formula er mapper dituliskan sebagai : *pow(i ,4) Nilai G diturunkan dari Rn.oleh karena itu simpan Rn dan class dalam satu file, simpan sebagai Rn_Class. Dalam formula editor masukan formula : if i2 =1 then i1 * 0.07 else if i2 =2 then i1 * 0.09 else if i2 =3 then i1 * 0.11 else null Lampiran 5 Karakteristik dan kegunaan masing-masing kanal Landsat TM/ETM+ No. Kanal Panjang Gelombang (μm) Wilayah Gelombang EM Visible Blue Visible Green Visible Red Near Infrared Middle Infrared Thermal Infrared Kegunaan umum Dirancang untuk penetrasi kedalam tubuh air, pemetaan perairan pantai, juga berguna untuk pembedaan jenis tanah /vegetasi, pemetaan tipe hutan dan untuk identifikasi peninggalan kebudayaan. Mengukur puncak pantulan vegetasi pada spektrum hijau, yang berguna untuk melihat perbedaan vegetasi dan tingkat kesuburan. Mengetahui wilayah serapan klorofil yang berguna untuk pembedaan spesies tanaman. Berguna dalam identifikasi tipe vegetasi, kekuatan dan kandungan biomassa. Mengidentifikasi kelembaban vegetasi dan kelembaban tanah, juga berguna untuk membedakan awan dan salju. Untuk kelembaban tanah, ketinggian vegetasi, dan temperatur vegetasi. Untuk deteksi vegetasi dan tanaman yang terkena stress, intensitas panas, aplikasi insektisida dan penempatan aktivitas geotermal. Berguna untuk membedakan tipe batuan dan mineral, Far Infrared juga peka terhadap vegetasi. Green, Visible Pemetaan dalam wilayah yang luas dan kajian Red, Near perubahan wilayah perkotaan. (panchromatic) Infrared Sumber: Lampiran 6 Daftar istilah Absorbsivitas (α) Albedo Kanopi Proporsi kerapatan fluks radiasi yang diabsorbsi oleh unit indeks luas daun atau kanopi. Nisbah antara radiasi gelombang pendek yang dipantulkan oleh suatu permukaan dengan radiasi gelombang pendek yang diterima permukaan.
9 28 Lanjutan lampiran 6 Daftar istilah Black Body Citra Digital Number (DN) Emisivitas Ground Control Point Image Processing Image Enhanchment Indeks vegetasi Irradiance Kanal (Band/Channel) Benda hipotesis yang menyerap semua radiasi yang datang padanya. Istilah yang digunakan untuk tiap tampilan piktorial data gambar. Nilai digital yang menggambarkan suatu tingkat kecerahan objek dalam data satelit. Rasio total energi radian yang diemisikan suatu benda per unit waktu per unit luas pada suatu permukaan tertentu dengan panjang gelombang tertentu pada temperatur benda hitam pada kondisi yang sama. Suatu proses penentuan titik ikat dari sebuah image terkoreksi dalam proses koreksi geometrik supaya suatu citra yang belum terkoreksi memiliki referensi geografis yang sesuai dengan koordinat di permukaan bumi. Suatu prosedur dalam pengolahan sebuah citra. Suatu teknik penajaman citra yang dilakukan agar suatu objek pada citra terlihat lebih tajam/kontras. Merupakan transformasi data penginderaan jauh yang dirancang untuk mempertajam variasi kerapatan vegetasi hijau (presentasi liputan, biomassa, leaf area index atau penutupan oleh kanopi) dengan mengurangi sumber-sumber variasi spektral lain, yaitu ; jenis tanah, kelembaban tanah. Jumlah energi yang diterima oleh suatu objek persatuan luas. Informasi yang diterima oleh sensor berupa spektra gelombang elektromagnetik dan spektra elektromagnetik ini ditransmisikan ke bumi melalui suatu saluran yang disebut sebagai channel. Klasifikasi Unsupervised Sistem pengklasifikasian terkomputerisasi, dimana pada prosesnya banyak menggunakan algoritma yang mengkaji sejumlah besar pixel dan membaginya kedalam sejumlah kelas berdasarkan pengelompokan nilai DN (Digital Number) pada citra. Konduktivitas Thermal Koreksi Atmosferik Koreksi Geometrik Kemampuan fisik suatu benda untuk menghantarkan panas dengan pergerakan molekul. Suatu prosedur Image Processing untuk mengurangi efek hamburan cahaya di atmosfer pada sebuah citra satelit. Suatu prosedur Image Processing untuk mengkoreksi distorsi spasial dan letak geografis pada sebuah citra satelit. Landsat ETM+ Neraca energi Atau disebut juga Land Satellite Enhanced Tematic Mapper meupakan wahana satelit atau inderaja yang digunakan untuk pengumpulan data atau informasi sumber daya alam permukaan bumi. Kesetimbangan antara masukan energi dari matahari dengan kehilangan energi oleh permukaan setelah melalui proses-proses yang kompleks.
10 29 Lanjutan lampiran 6 Daftar istilah Path Pixel Radiasi Surya Radiasi Isotropic Radiasi Netto Row Spectral Radiance Suhu Kecerahan Suhu Permukaan Sistem lokasi secara horizontal di permukaan bumi untuk suatu cakupan citra Landsat TM/ETM+. Kontraksi sebuah image, merupakan ukuran minimum objek yang dapat dikenal di permukaan bumi. Gelombang elektromagnetik yang dibangkitkan dari proses fusi nuklir yang mengubah hidrogen menjadi helium. Radiasi yang tidak tergantung pada sifat lengkung permukaan bumi sebagai fungsi dari nilai irradians yang terbebas dari besaran arah. Jumlah energi bersih yang diterima oleh suatu permukaan dikurangi dengan energi yang dikeluarkan oleh suatu permukaan. Sistem lokasi secara horizontal di permukaan bumi untuk suatu cakupan citra Landsat TM/ETM+. Jumlah energi yang dipancarkan atau dipantulkan oleh suatu objek persatuan luas dan panjang gelombang tertentu. Suatu gambaran energi permukaan yang dihitung dari tingkat kecerahan permukaan. Suhu bagian terluar dari suatu objek di permukaan bumi. Supervised classification Teknik klasifikasi yang memerlukan pengetahuan, wawasan dan pengalaman dalam Training area yang terdiri dari sample-sample yang diketahui oleh interpreter sebagai acuan dalam proses klasifikasi. Visibel Suatu kanal dalam satelit penginderaan jauh yang memiliki panjang gelombang lebih besar dari μ m. Lampiran 7 Daftar simbol dan singkatan Rn = Radiasi Netto (Wm -2 ) H = Fluks Pemanasan Udara (Wm -2 ) G = Fluks Pemanasan Permukaan (Wm -2 ) λe = Fluks Pemanasan untuk Penguapan (Wm -2 ) R s = Radiasi Gelombang Pendek Yang Datang (Wm -2 ) R s = Radiasi Gelombang Pendek Yang dipantulkan (Wm -2 ) R L = Radiasi Gelombang Panjang Yang Datang (Wm -2 ) R L = Radiasi Gelombang Panjang Yang dipancarkan (Wm -2 ) T s = Suhu Permukaan ( o C) L λ = Spektral Radiance (Wm -2 sr -1 µm -1 ) Gain = Slope Persamaan Offset = Intercept Persamaan QCAL = Nilai Digital Number Setiap Kanal LMIN λ = Nilai Minimum Spectral Radiance LMAX λ = Nilai Maximum Spectral Radiance
11 30 Lanjutan lampiran 7 Daftar simbol dan singkatan QCALMIN = Minimum Pixel Value 1 (LPGS Products) 0 (NLAPS Products) QCALMAX = Maximum Pixel Value K 1 = Konstanta Kalibrasi 1 Landsat ETM+ ( Wm -2 sr -1 µm -1 ) K 2 = Konstanta Kalibrasi 2 Landsat ETM+ ( K) α = Unitless Planetary Reflectance / Albedo d = Jarak Astronomi bumi-matahari dalam satuan astronomi ESUN λ = Rata-Rata Nilai Solar Spectral Irradiance (Wm -2 µm -1 ) θ = Sudut Zenith Matahari dalam Radians Ketika Citra Terekam π = 3.14 σ = Tetapan Stefan-Boltzman (5.67 x 10-8 Wm -2 K -4 ) ε = Emisivitas Permukaan Bernilai Satu Untuk Benda Hitam (Black Body Radiation), Sedangkan Untuk Benda-Benda Alam Sekitar ρ = Refleksivitas (Unitless) τ = Transmisivitas (Unitless)
12 31 Lampiran 8 Peta sebaran lahan gambut, luas dan kandungan karbon Kabupaten Sampit, Kalimantan Tengah Lampiran 9 Peta sebaran lahan gambut dan mineral Kabupaten, Sampit Kalimantan tengah
13 32 Lampiran 10 Peta Distribusi Suhu Permukaan (Ts) Sampit, Kalimatan Tengah 1989 Lampiran 11 Peta Distribusi Suhu Permukaan (Ts) Sampit, Kalimatan Tengah 2004
Generated by Foxit PDF Creator Foxit Software For evaluation only. 23 LAMPIRAN
23 LAMPIRAN 24 Lampiran 1 Diagram Alir Penelitian Data Citra LANDSAT-TM/ETM Koreksi Geometrik Croping Wilayah Kajian Kanal 2,4,5 Kanal 1,2,3 Kanal 3,4 Spectral Radiance (L λ ) Albedo NDVI Class Radiasi
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 terperinciBAB III. METODOLOGI 2.5 Pengindraan Jauh ( Remote Sensing 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian 3.2 Data dan Alat Penelitian Data yang digunakan
5 Tabel 2 Kisaran nilai albedo (unitless) tiap penutup lahan Penutup Lahan Albedo (Unitless) Min Max Mean Hutan alam 0.043 0.056 0.051 Agroforest Karet 0.048 0.058 0.052 Monokultur 0.051 0.065 0.053 Karet
Lebih terperinciNilai Io diasumsikan sebagai nilai R s
11 Nilai Io diasumsikan sebagai nilai R s, dan nilai I diperoleh berdasarkan hasil penghitungan nilai radiasi yang transmisikan oleh kanopi tumbuhan, sedangkan nilai koefisien pemadaman berkisar antara
Lebih terperincimemberikan informasi tentang beberapa daftar penelitian LAI dengan pendekatan optik dan hukum Beer-Lambert.
6 memberikan informasi tentang beberapa daftar penelitian LAI dengan pendekatan optik dan hukum Beer-Lambert. 2.7. Konsep Dasar Penginderaan Jauh Penginderaan jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh
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 terperinciPENYUSUNAN METODE UNTUK MENDUGA NILAI RADIASI ABSORBSI DENGAN MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT TM/ETM+ (STUDI KASUS HUTAN GUNUNG WALAT SUKABUMI)
PENYUSUNAN METODE UNTUK MENDUGA NILAI RADIASI ABSORBSI DENGAN MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT TM/ETM+ (STUDI KASUS HUTAN GUNUNG WALAT SUKABUMI) ANDIKA PRAWANTO DEPARTEMEN GEOFISIKA DAN METEOROLOGI FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciBAB III. HASIL DAN PEMBAHASAN
11 BAB III. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Klasifikasi dan Perubahan Penutupan Analisis yang dilakukan pada penelitian ini ditujukan untuk mengetahui tipe penutupan lahan yang mendominasi serta lokasi lahan
Lebih terperinciPENDAHULUAN Latar Belakang Tujuan Penelitian METODE Waktu dan Tempat Penelitian
PENDAHULUAN Latar Belakang Kejadian kebakaran wilayah di Indonesia sudah menjadi peristiwa tahunan, khususnya di Pulau Sumatera dan Kalimantan. Pada tahun 2013 kebakaran di Pulau Sumatera semakin meningkat
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB III DATA DAN METODOLOGI
BAB III DATA DAN METODOLOGI 3.1 Data Dalam tugas akhir ini data yang di gunakan yaitu data meteorologi dan data citra satelit ASTER. Wilayah penelitian tugas akhir ini adalah daerah Bandung dan sekitarnya
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Citra Satelit Landsat
I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan penduduk merupakan faktor utama yang mempengaruhi perkembangan pemukiman dan kebutuhan prasarana dan sarana. Peningkatan jumlah penduduk yang disertai dengan
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 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 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 terperinciBAB I. PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 1.1 Latar Belakang BAB I. PENDAHULUAN Suhu menunjukkan gambaran umum energi kinetik suatu obyek, demikian juga dengan suhu udara. Oleh karena itu, tidak semua bentuk energi yang dikandung suatu obyek
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA
I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kesetimbangan radiasi pada vegetasi hutan adalah ρ + τ + α = 1, di mana α adalah proporsi kerapatan fluks radiasi matahari yang diabsorbsi oleh unit indeks luas daun,
Lebih terperinciHIDROMETEOROLOGI TATAP MUKA KEEMPAT (RADIASI SURYA)
HIDROMETEOROLOGI TATAP MUKA KEEMPAT (RADIASI SURYA) Dosen : DR. ERY SUHARTANTO, ST. MT. JADFAN SIDQI FIDARI, ST., MT 1.PANCARAN RADIASI SURYA Meskipun hanya sebagian kecil dari radiasi yang dipancarkan
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 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 terperinciBAB 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 terperinciTabel 3 Aliran energi dan massa III METODOLOGI. Variabel neraca energi. Vegetasi tinggi (MJm -2 hari -1 )
Tabel 3 Aliran energi dan massa Variabel neraca energi Vegetasi tinggi (MJm -2 hari -1 ) Rumput (MJm -2 hari -1 ) Rn 11.28±2.74 10.21±2.53 LE 8.41± 6.50 4.21±2.48 LE/Rn 74.56 41.23 H 2.85±6.16 6.00 2.69
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 terperinciBAB 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 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 terperinciBAB 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 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 terperinciTUTORIAL 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 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 terperinciAPLIKASI PENGINDERAAN JAUH UNTUK MENDUGA SUHU PERMUKAAN DAN UDARA DI LAHAN GAMBUT DAN MINERAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE NERACA ENERGI
APLIKASI PENGINDERAAN JAUH UNTUK MENDUGA SUHU PERMUKAAN DAN UDARA DI LAHAN GAMBUT DAN MINERAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE NERACA ENERGI (Area Studi : Sampit, Kalimantan Tengah) DESI DEPARTEMEN GEOFISIKA
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI Koreksi Geometrik
BAB II DASAR TEORI 2.1 Penginderaan Jauh Penginderaan jauh didefinisikan sebagai ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang suatu objek atau fenomena melalui analisis data yang diperoleh dengan suatu
Lebih terperincimenunjukkan 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 terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pendugaan Parameter Input 4.1.1. Pendugaan Albedo Albedo merupakan rasio antara radiasi gelombang pendek yang dipantulkan dengan radiasi gelombang pendek yang datang. Namun
Lebih terperinciMETODE NERACA ENERGI UNTUK PERHITUNGAN LEAF AREA INDEX (LAI) DI LAHAN BERVEGETASI MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT RUDI SETIAWAN
METODE NERACA ENERGI UNTUK PERHITUNGAN LEAF AREA INDEX (LAI) DI LAHAN BERVEGETASI MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT RUDI SETIAWAN DEPARTEMEN GEOFISIKA DAN METEOROLOGI FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciBerkala Fisika ISSN : Vol. 17, No. 2, April 2014, hal 67-72
Berkala Fisika ISSN : 1410-9662 Vol. 17, No. 2, April 2014, hal 67-72 ANALISIS DISTRIBUSI TEMPERATUR PERMUKAAN TANAH WILAYAH POTENSI PANAS BUMI MENGGUNAKAN TEKNIK PENGINDERAAN JAUH DI GUNUNG LAMONGAN,
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 terperinciIDENTIFIKASI PERUBAHAN KAPASITAS PANAS KAWASAN PERKOTAAN DENGAN MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT TM/ETM+ (STUDI KASUS : KODYA BOGOR) NANIK HANDAYANI
IDENTIFIKASI PERUBAHAN KAPASITAS PANAS KAWASAN PERKOTAAN DENGAN MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT TM/ETM+ (STUDI KASUS : KODYA BOGOR) NANIK HANDAYANI DEPARTEMEN GEOFISIKA DAN METEOROLOGI FAKULTAS MATEMATIKA DAN
Lebih terperinciPenginderaan 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 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 terperinci,Variasi Spasial Temporal Suhu Permukaan Daratan Kota Metropolitan Bandung Raya Tahun
,Variasi Spasial Temporal Suhu Permukaan Daratan Kota Metropolitan Bandung Raya Tahun 2014 2016 Safirah Timami 1, Sobirin 2, Ratna Saraswati 3 1 Mahasiswa Departemen Geografi. Fakultas MIPA, Universitas
Lebih terperinci1. PENDAHULUAN 2. TINJAUAN PUSTAKA
1. PENDAHULUAN 1. 1 Latar Belakang Suhu permukaan merupakan salah satu parameter yang utama dalam seluruh interaksi antara permukaan darat dengan atmosfer. Suhu permukaan darat merupakan contoh fenomena
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 terperinciMETODE NERACA ENERGI UNTUK PERHITUNGAN RADIASI TRANSMISI MENGGUNAKAN DATA CITRA LANDSAT ETM+ AULIA MAHARANI
METODE NERACA ENERGI UNTUK PERHITUNGAN RADIASI TRANSMISI MENGGUNAKAN DATA CITRA LANDSAT ETM+ AULIA MAHARANI DEPARTEMEN GEOFISIKA DAN METEOROLOGI FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciMETODE NERACA ENERGI UNTUK PERHITUNGAN LEAF AREA INDEX (LAI) DI LAHAN BERVEGETASI MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT RUDI SETIAWAN
METODE NERACA ENERGI UNTUK PERHITUNGAN LEAF AREA INDEX (LAI) DI LAHAN BERVEGETASI MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT RUDI SETIAWAN DEPARTEMEN GEOFISIKA DAN METEOROLOGI FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciTHE MULTISPECTRAL DATA ANALYSIS TO IDENTIFICATE GEOTHERMAL POTENTIAL
Bionatura Jurnal Ilmu-ilmu Hayati dan Fisik ISSN 1411-0903 Vol. 13, No. 1, Maret 2011 : 8-15 ANALISIS DATA MULTISPEKTRAL UNTUK IDENTIFIKASI POTENSI PANAS BUMI Bujung, C.A.N., 1 Singarimbun, A., 2 Muslim,
Lebih terperinciEVALUASI KAWASAN POTENSI HIDROTERMAL GUNUNG KELUD MENGGUNAKAN ANALISA CITRA SATELIT
EVALUASI KAWASAN POTENSI HIDROTERMAL GUNUNG KELUD MENGGUNAKAN ANALISA CITRA SATELIT TRI MARTHA KP*, WIDYA UTAMA, M. QODIRIN S, FRANSISKHA WP Laboratorium Geofisika, Jurusan Fisika, ITS Surabaya *email
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 terperinciMETODE NERACA ENERGI UNTUK PERHITUNGAN INDEKS LUAS DAUN MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT MULTI SPEKTRAL
J. Agromet Indonesia 21 (2) : 27 38, 2007 METODE NERACA ENERGI UNTUK PERHITUNGAN INDEKS LUAS DAUN MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT MULTI SPEKTRAL (Energy Balance Method for Determining Leaf Area Index Land
Lebih terperinciANALISIS PERUBAHAN ALBEDO, SUHU PERMUKAAN DAN SUHU UDARA SEBAGAI DAMPAK PERUBAHAN PENUTUPAN LAHAN MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT LANDSAT
ANALISIS PERUBAHAN ALBEDO, SUHU PERMUKAAN DAN SUHU UDARA SEBAGAI DAMPAK PERUBAHAN PENUTUPAN LAHAN MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT LANDSAT (Studi Kasus : Provinsi Jambi, Path/Row 125/61) RYAN KARIDA PRATAMA
Lebih terperinciRadiasi Elektromagnetik
Radiasi Elektrmagnetik 3. Radiasi Elektrmagnetik Berangkat dari bahasan kita di atas mengenai kmpnen sistem PJ, energi elektrmagnetik adalah sebuah kmpnen utama dari kebanyakan sistem PJ untuk lingkungan
Lebih terperinciGD 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 terperinciSatelit 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 terperinciGambar 11. Citra ALOS AVNIR-2 dengan Citra Komposit RGB 321
V. HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Analisis Spektral Citra yang digunakan pada penelitian ini adalah Citra ALOS AVNIR-2 yang diakuisisi pada tanggal 30 Juni 2009 seperti yang tampak pada Gambar 11. Untuk dapat
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 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 terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Suhu Udara Perkotaan
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Suhu Udara Perkotaan Menurut Santosa (1986), kepadatan penduduk kota yang cukup tinggi akan mengakibatkan bertambahnya sumber kalor sebagai akibat dari aktifitas dan panas metabolisme
Lebih terperinciSTUDI TINGKAT KERAPATAN MANGROVE MENGGUNAKAN INDEKS VEGETASI
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 4, No. 4, (203) ISSN: 350-3537 STUDI TINGKAT KERAPATAN MANGROVE MENGGUNAKAN INDEKS VEGETASI Hernandi K, Bangun Muljo Sukojo, dan Ety Parwati Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas
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 terperinci09 - Penginderaan Jauh dan Pengolahan Citra Dijital. by: Ahmad Syauqi Ahsan
09 - Penginderaan Jauh dan Pengolahan Citra Dijital by: Ahmad Syauqi Ahsan Remote Sensing (Penginderaan Jauh) is the measurement or acquisition of information of some property of an object or phenomena
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. Gambar 2.1 Self Dryer dengan kolektor terpisah. (sumber : L szl Imre, 2006).
3 BAB II DASAR TEORI 2.1 Pengering Surya Pengering surya memanfaatkan energi matahari sebagai energi utama dalam proses pengeringan dengan bantuan kolektor surya. Ada tiga klasifikasi utama pengering surya
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 terperinciGosong Semak Daun. P. Karya. P. Panggang. Gambar 2.1 Daerah penelitian.
BAB 2 BAHAN DAN METODE 2.1 Daerah Penelitian Daerah penelitian adalah Pulau Semak Daun (Gambar 2.1) yang terletak di utara Jakarta dalam gugusan Kepulauan Seribu. Pulau Semak Daun adalah pulau yang memiliki
Lebih terperinciSENSOR 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 terperinciBAB V RADIASI. q= T 4 T 4
BAB V RADIASI Radiasi adalah proses perpindahan panas melalui gelombang elektromagnet atau paket-paket energi (photon) yang dapat merambat sampai jarak yang sangat jauh tanpa memerlukan interaksi dengan
Lebih terperinciI PENDAHULUAN. α =...(1) dimana, α : albedo R s : Radiasi gelombang pendek yang dipantulkan R s : Radiasi gelombang pendek yang datang
1 I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Awan berpengaruh terhadap terhadap keseimbangan energi di atmosfer melalui proses penyerapan, pemantulan, dan pemancaran energi matahari. Awan memiliki ciri tertentu
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Konsep Dasar Penginderaan Jauh
4 TINJAUAN PUSTAKA Konsep Dasar Penginderaan Jauh Penginderaan jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang suatu objek, daerah, dan fenomena melalui analisis data yang diperoleh dari suatu
Lebih terperinciTRIA RAKHDIANA YUDIANSYAH
PENDUGAAN NILAI KOMPONEN NERACA ENERGI DI KANOPI HUTAN TANAMAN AGATHIS LORANTHIFOLIA DENGAN MENGGUNAKAN SATELIT OPTIK (STUDI KASUS HUTAN GUNUNG WALAT SUKABUMI) TRIA RAKHDIANA YUDIANSYAH DEPARTEMEN GEOFISIKA
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (2013) ISSN: ( Print)
ANALISA RELASI PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN DAN SUHU PERMUKAAN TANAH DI KOTA SURABAYA MENGGUNAKAN CITRA SATELIT MULTISPEKTRAL TAHUN 1994 2012 Dionysius Bryan S, Bangun Mulyo Sukotjo, Udiana Wahyu D Jurusan
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 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 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 terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA. untuk membuat agar bahan makanan menjadi awet. Prinsip dasar dari pengeringan
BAB II KAJIAN PUSTAKA 2.1 Pengertian Dasar Pengeringan Dari sejak dahulu pengeringan sudah dikenal sebagai salah satu metode untuk membuat agar bahan makanan menjadi awet. Prinsip dasar dari pengeringan
Lebih terperinci11/25/2009. Sebuah gambar mengandung informasi dari obyek berupa: Posisi. Introduction to Remote Sensing Campbell, James B. Bab I
Introduction to Remote Sensing Campbell, James B. Bab I Sebuah gambar mengandung informasi dari obyek berupa: Posisi Ukuran Hubungan antar obyek Informasi spasial dari obyek Pengambilan data fisik dari
Lebih terperinciSUB POKOK BAHASAN 10/16/2012. Sensor Penginderaan Jauh menerima pantulan energi. Sensor Penginderaan Jauh menerima pantulan energi
MATA KULIAH : SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) PERIKANAN KODE MK : M10A.125 SKS : 2 (11) DOSEN : SYAWALUDIN ALISYAHBANA HRP, S.Pi, MSc. SUB POKOK BAHASAN DEFINIS DAN PENGERTIAN TENAGA UNTUK PENGINDERAAN
Lebih terperinciGambar 1. Satelit Landsat
3 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penginderaan Jauh Penginderaan jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang suatu objek, daerah, atau fenomena melalui analisis data yang diperoleh dengan suatu
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Persiapan Tahap persiapan merupakan tahapan penting dalam penelitian ini. Proses persiapan data ini berpengaruh pada hasil akhir penelitian. Persiapan yang dilakukan meliputi
Lebih terperinciPEMANASAN BUMI BAB. Suhu dan Perpindahan Panas. Skala Suhu
BAB 2 PEMANASAN BUMI S alah satu kemampuan bahasa pemrograman adalah untuk melakukan kontrol struktur perulangan. Hal ini disebabkan di dalam komputasi numerik, proses perulangan sering digunakan terutama
Lebih terperinci1.2 Tujuan. 1.3 Metodologi
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penginderaan jauh telah menjadi sarana umum untuk mendapatkan data spasial dengan akurasi yang baik. Data dari penginderaan jauh dihasilkan dalam waktu yang relatif
Lebih terperinciIntensitas spesifik Fluks energi Luminositas Bintang sebagai benda hitam (black body) Kompetensi Dasar: Memahami konsep pancaran benda hitam
RADIASI BENDA HITAM Intensitas spesifik Fluks energi Luminositas Bintang sebagai benda hitam (black body) Kompetensi Dasar: Memahami konsep pancaran benda hitam Teori Benda Hitam Jika suatu benda disinari
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
7 HASIL DAN PEMBAHASAN Keadaan Umum dan Distribusi Titik Panas (hotspot)provinsi Jambi Provinsi Jambi secara geografis terletak antara 0 o 45-2 o 45 LS dan 101 o 104 o 55 BT, terletak di tengah Pulau Sumatera
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPEMETAAN SUHU PERMUKAAN LAUT (SPL) MENGGUNAKAN CITRA SATELIT ASTER DI PERAIRAN LAUT JAWA BAGIAN BARAT MADURA
PEMETAAN SUHU PERMUKAAN LAUT (SPL) MENGGUNAKAN CITRA SATELIT ASTER DI PERAIRAN LAUT JAWA BAGIAN BARAT MADURA Dyah Ayu Sulistyo Rini Mahasiswa Pascasarjana Pada Jurusan Teknik dan Manajemen Pantai Institut
Lebih terperinciBAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN. 5.1 Analisis Hasil Pengolahan Band VNIR dan SWIR
BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN 5.1 Analisis Hasil Pengolahan Band VNIR dan SWIR Hasil pengolahan dari nilai piksel band VNIR dan SWIR yang dibahas pada bab ini yaitu citra albedo, NDVI dan emisivitas. Ketiganya
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 terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Bandung, Provinsi Jawa Barat. Penelitian dilakukan dari tahun 2009 hingga tahun 2011. Penelitian dibagi
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 terperinciPEMETAAN POTENSI PANAS BUMI (GEOTHERMAL) UNTUK MENDUKUNG PROGRAM ENERGI NASIONAL JAWA TIMUR (Studi Kasus : G. Lamongan, Kab.
PEMETAAN POTENSI PANAS BUMI (GEOTHERMAL) UNTUK MENDUKUNG PROGRAM ENERGI NASIONAL JAWA TIMUR (Studi Kasus : G. Lamongan, Kab. Probolinggo) 1 Kukuh Danu Permadi; Ir. Yuwono, MT. Jurusan Teknik Geomatika
Lebih terperinciPOLA SUHU PERMUKAAN DAN UDARA MENGGUNAKAN CITRA SATELIT LANDSAT MULTITEMPORAL
Wiweka: Pola Suhu Permukaan dan Udara Menggunakan Citra Satelit Landsat Multitemporal POLA SUHU PERMUKAAN DAN UDARA MENGGUNAKAN CITRA SATELIT LANDSAT MULTITEMPORAL ESURFACE AND AIR TEMPERATURE PATTERN
Lebih terperinciANALISIS CADANGAN KARBON PADA PERKEBUNAN SAWIT MENGGUNAKAN CITRA SATELIT LANDSAT
ANALISIS CADANGAN KARBON PADA PERKEBUNAN SAWIT MENGGUNAKAN CITRA SATELIT LANDSAT (Studi Kasus : Perkebunan Sawit di Kec. Hanau dan Danau Sembuluh, Kalimantan Tengah) LASTRI YANTI SIMANJUNTAK DEPARTEMEN
Lebih terperinciGenerated by Foxit PDF Creator Foxit Software For evaluation only. 1
1 BAB I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peningkatan jumlah penduduk yang sangat pesat di Indonesia sangat mempengaruhi emisi karbon di atmosfer. Semakin meningkatnya jumlah penduduk maka konversi vegetasi
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Sistem Informasi Geografis dalam Susanto (2007), adalah sistem yang
TINJAUAN PUSTAKA Pengertian Sistem Informasi Geografis Sistem Informasi Geografis dalam Susanto (2007), adalah sistem yang berbasis komputer yang digunakan untuk menyimpan data dan manipulasi informasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Hasil sensus jumlah penduduk di Indonesia, dengan luas wilayah kurang lebih 1.904.569 km 2 menunjukkan adanya peningkatan jumlah penduduk, dari tahun 2010 jumlah penduduknya
Lebih terperinciLaboratorium Geofisika, Jurusan Fisika FMIPA, ITS Surabaya. Keywords Citra satelit, DEM, Landsat 7+ETM, Geothermal, Tiris, geomagnet
CITRA SATELIT DEM DAN LANDSAT 7+ ETM DALAM ANALISIS PATAHAN MANIFESTASI GEOTHERMAL SEBAGAI TINJAUAN AWAL UNTUK PENENTUAN ESKPLORASI GEOMAGNETIK DI WILAYAH TIRIS PROBOLINGGO WIDYA UTAMA*, DIAN NUR AINI,
Lebih terperinciPerubahan Nilai Konsentrasi TSM dan Klorofil-a serta Kaitan terhadap Perubahan Land Cover di Kawasan Pesisir Tegal antara Tahun
Perubahan Nilai Konsentrasi TSM dan Klorofil-a serta Kaitan terhadap Perubahan Land Cover di Kawasan Pesisir Tegal antara Tahun 1994-2012 Miftah Farid 1 1 Departemen Geografi, FMIPA UI, Kampus UI Depok
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Perubahan Rasio Hutan Sebelum membahas hasil simulasi model REMO, dilakukan analisis perubahan rasio hutan pada masing-masing simulasi yang dibuat. Dalam model
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 terperinciI. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA
I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sinar matahari yang sampai di bumi merupakan sumber utama energi yang menimbulkan segala macam kegiatan atmosfer seperti hujan, angin, siklon tropis, musim panas, musim
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Remote Sensing (Penginderaan Jauh)
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Remote Sensing (Penginderaan Jauh) Remote Sensing didefinisikan sebagai ilmu untuk mendapatkan informasi mengenai obyek-obyek pada permukaan bumi dengan analisis data yang
Lebih terperinciLampiran 1. Karakteristik satelit MODIS.
LAMPIRAN Lampiran 1. Karakteristik satelit MODIS. Pada tanggal 18 Desember 1999, NASA (National Aeronautica and Space Administration) meluncurkan Earth Observing System (EOS) Terra satellite untuk mengamati,
Lebih terperinciBAB II. TINJAUAN PUSTAKA
DAFTAR ISI Halaman HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGESAHAN... ii HALAMAN PERNYATAAN... iii KATA PENGANTAR... iv DAFTAR ISI... vi DAFTAR TABEL... ix DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR LAMPIRAN... xii ABSTRACT... xiii
Lebih terperinci