PUSAT PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH LAPAN PEDOMANPEMBUATAN INFORMASI SPASIAL ZONA POTENSI PENANGKAPAN IKAN BERBASIS DATA SATELIT PENGINDERAAN

dokumen-dokumen yang mirip
MODIFIKASI ALGORITMA AVHRR UNTUK ESTIMASI SUHU PERMUKAAN LAUT (SPL) CITRA AQUA MODIS

3 METODE PENELITIAN. Gambar 7. Peta Lokasi Penelitian

BAB III BAHAN DAN METODE

ANALISIS SPASIAL SUHU PERMUKAAN LAUT DI PERAIRAN LAUT JAWA PADA MUSIM TIMUR DENGAN MENGGUNAKAN DATA DIGITAL SATELIT NOAA 16 -AVHRR

MODIFIKASI ALGORITMA AVHRR UNTUK ESTIMASI SUHU PERMUKAAN LAUT (SPL) CITRA SATELIT TERRA MODIS

STUDI PERUBAHAN SUHU PERMUKAAN LAUT (SPL) MENGGUNAKAN SATELIT AQUA MODIS

PROPOSAL (REVISI) PENGUATAN KAPASITAS DAERAH DAN SINERGI PEMANFAATAN INFORMASI ZONA POTENSI PENANGKAPAN IKAN (ZPPI) DI SULAWESI SELATAN

ANALISIS PERUBAHAN SUHU PERMUKAAN TANAH DENGAN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT TERRA DAN AQUA MODIS (STUDI KASUS : DAERAH KABUPATEN MALANG DAN SURABAYA)

3 METODE. 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian

3. BAHAN DAN METODE. Penelitian dilaksanakan pada bulan Februari hingga Agustus 2011 dengan

Endang Prinina 1, Lalu Muhamad Jaelani 1, Salam Tarigan 2 1

Jurnal KELAUTAN, Volume 3, No.1 April 2010 ISSN : APLIKASI DATA CITRA SATELIT NOAA-17 UNTUK MENGUKUR VARIASI SUHU PERMUKAAN LAUT JAWA

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

Di zaman modern seperti sekarang ini, semakin sering. DNB/VIIRS: Menatap Bumi di Malam Hari AKTUALITA

JURNAL TEKNIK ITS Vol. X, No. X, (2016) ISSN: ( Print) 1

3. METODOLOGI. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Maret hingga Desember 2010 yang

PENENTUAN POLA SEBARAN KONSENTRASI KLOROFIL-A DI SELAT SUNDA DAN PERAIRAN SEKITARNYA DENGAN MENGGUNAKAN DATA INDERAAN AQUA MODIS

4 METODOLOGI. Gambar 9 Cakupan wilayah penelitian dalam informasi spasial ZPPI

Lampiran 1. Karakteristik satelit MODIS.

J. Sains & Teknologi, Agustus 2008, Vol. 8 No. 2: ISSN

PENDAHULUAN. Pantai Timur Sumatera Utara merupakan bagian dari Perairan Selat

ANALISA PENENTUAN LOKASI BUDIDAYA RUMPUT LAUT DENGAN PARAMETER FISIKA MAUPUN KIMIA MENGGUNAKAN CITRA TERRA MODIS DI DAERAH SELAT MADURA

METODE PENELITIAN Bujur Timur ( BT) Gambar 5. Posisi lokasi pengamatan

3. METODE. penelitian dilakukan dengan beberapa tahap : pertama, pada bulan Februari. posisi koordinat LS dan BT.

PEMETAAN ZONA TANGKAPAN IKAN (FISHING GROUND) MENGGUNAKAN CITRA SATELIT TERRA MODIS DAN PARAMETER OSEANOGRAFI DI PERAIRAN DELTA MAHAKAM

3. METODOLOGI. 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian

BAB III METODE PENELITIAN

PENGOLAHAN DATA SATELIT NOAA-AVHRR UNTUK PENGUKURAN SUHU PERMUKAAN LAUT RATA-RATA HARIAN

VARIABILITAS SPASIAL DAN TEMPORAL SUHU PERMUKAAN LAUT DAN KONSENTRASI KLOROFIL-a MENGGUNAKAN CITRA SATELIT AQUA MODIS DI PERAIRAN SUMATERA BARAT

BAB III METODE PENELITIAN

3. METODOLOGI Waktu dan Lokasi Penelitian. Lokasi pengamatan konsentrasi klorofil-a dan sebaran suhu permukaan

BAB I PENDAHULUAN. kepulauan terbesar di dunia, dengan luas laut 5,8 juta km 2 atau 3/4 dari total

Sistem Pengolahan Data NOAA dan METOP

Lampiran 1. Peta klasifikasi penutup lahan Kodya Bogor tahun 1997

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Evapotranspirasi Potensial Standard (ETo)

BAB III PELAKSANAAN PENELITIAN

Seminar Nasional Penginderaan Jauh ke-4 Tahun Stasiun Klimatologi Kairatu Ambon 2. Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika

2. TINJAUAN PUSTAKA. Suhu permukaan laut Indonesia secara umum berkisar antara O C

2. TINJAUAN PUSTAKA. sebaran dan kelimpahan sumberdaya perikanan di Selat Sunda ( Hendiarti et

APLIKASI DATA INDERAAN MULTI SPEKTRAL UNTUK ESTIMASI KONDISI PERAIRAN DAN HUBUNGANNYA DENGAN HASIL TANGKAPAN IKAN PELAGIS DI SELATAN JAWA BARAT

ESTIMASI UNSUR-UNSUR CUACA UNTUK MENDUKUNG SISTEM PERINGKAT BAHAYA KEBAKARAN HUTAN/LAHAN DENGAN DATA MODIS

3. METODOLOGI PENELITIAN

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

MODIFIKASI ALGORITMA AVHRR UNTUK ESTIMASI SUHU PERMUKAAN LAUT (SPL) CITRA AQUA MODIS

OLEH : SEPTIAN ANDI PRASETYO

MODIFIKASI ALGORITMA AVHRR UNTUK ESTIMASI SUHU PERMUKAAN LAUT (SPL) CITRA SATELIT TERRA MODIS

1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

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

PENENTUAN SUHU PERMUKAAN LAUT DARI DATA NOAA-AVHRR

1. Pendahuluan. Deteksi Parameter Geobiofisik dan Diseminasi Penginderaan Jauh

STUDI PERUBAHAN SUHU PERMUKAAN LAUT MENGGUNAKAN CITRA SATELIT TERRA MODIS

VARIABILITAS SUHU PERMUKAAN LAUT DI PERAIRAN PULAU BIAWAK DENGAN PENGUKURAN INSITU DAN CITRA AQUA MODIS

PENGARUH FENOMENA LA-NINA TERHADAP SUHU PERMUKAAN LAUT DI PERAIRAN KABUPATEN MALANG

Prakiraan Daerah Penangkapan Ikan Laut di Laut Banda Berdasarkan Data Citra Satelit. Forecasting Fishing Areas in Banda Sea Based on Satellite Data

ANALISA DAERAH POTENSI BANJIR DI PULAU SUMATERA, JAWA DAN KALIMANTAN MENGGUNAKAN CITRA AVHRR/NOAA-16

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

Muchlisin Arief Peneliti Bidang Aplikasi Penginderaan Jauh, LAPAN ABSTRACT

BAB III METODOLOGI. 3.1 Data. Data yang digunakan dalam studi ini meliputi :

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

ANALISIS POLA SEBARAN DAN PERKEMBANGAN AREA UPWELLING DI BAGIAN SELATAN SELAT MAKASSAR

Jurnal Geodesi Undip Januari 2017

CONTENT BY USING AQUA MODIS SATELLITE IMAGERY IN MARINE WATERS OF ROKAN HILIR REGENCY RIAU PROVINCE

STUDI PERBANDINGAN SEBARAN HOTSPOT DENGAN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT NOAA/AVHRR DAN AQUA MODIS (Studi Kasus : Kabupaten Banyuwangi dan Sekitarnya)

ANTARA PERAIRAN SELAT MAKASAR DAN LAUT JAWA (110O-120O BT

PEMETAAN SUHU PERMUKAAN LAUT (SPL) MENGGUNAKAN CITRA SATELIT ASTER DI PERAIRAN LAUT JAWA BAGIAN BARAT MADURA

ABSTRACT. Key Words: Chlorophyll, MODIS Aqua, Remote Sensing, Sea Surface Temperature. ABSTRAK

STUDY ON MERGING MULTI-SENSOR SSTs OVER THE EAST ASIA. Penggabungan multi sensor sst disepanjang Asia timur

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

1. Satu set computer dengan spesifikasi yang memadai (minimal processor Pentium 4, RAM 1GB, HD 80GB)

BAB I PENDAHULUAN. jumlah yang melimpah, hal ini antara lain karena usaha penangkapan dengan mencari daerah

TINJAUAN PUSTAKA. Keadaan Umum Perairan Pantai Timur Sumatera Utara. Utara terdiri dari 7 Kabupaten/Kota, yaitu : Kabupaten Langkat, Kota Medan,

STUDI PERUBAHAN SUHU PERMUKAAN LAUT MENGGUNAKAN SATELIT AQUA MODIS

Studi Akurasi Citra Landsat 8 dan Citra MODIS untuk Pemetaan Area Terbakar (Studi Kasus: Provinsi Riau)

Diterima: 14 Februari 2008; Disetujui: Juli 2008 ABSTRACT

3. METODOLOGI. Penelitian dilaksanakan pada bulan Maret hingga Oktober Survei

SENSOR DAN PLATFORM. Kuliah ketiga ICD

PROPOSAL BIMBINGAN TEKNIS PEMANFAATAN INFORMASI ZPPI BERBASIS DATA PENGINDERAAN JAUH

(Studi Kasus: Selat Madura)

Abstrak PENDAHULUAN.

Arum Sekar Setyaningsih Sudaryatno, Wirastuti Widyatmanti

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

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

IDENTIFIKASI DAERAH PENANGKAPAN IKAN PELAGIS BESAR PADA MUSIM TIMUR BERDASARKAN SEBARAN SUHU PERMUKAAN LAUT DI PERAIRAN BARAT ACEH ABSTRACT

PENENTUAN ARUS PERMUKAAN MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT NOAA DAN METODE MAXIMUM CROSS CORRELATION

Pengkajian Pemanfaatan Data Terra-Modis... (Indah Prasasti et al).

SEBUAH ALGORITMA POHON KEPUTUSAN UNTUK KLASIFIKASI CITRA SATELIT AQUA MODIS

Pemetaan Distribusi Spasial Konsentrasi Klorofil-a dengan Landsat 8 di Danau Towuti dan Danau Matano, Sulawesi Selatan

VALIDASI ALGORITMA ESTIMASI KONSENTRASI CHL-A PADA CITRA SATELIT LANDSAT 8 DENGAN DATA IN-SITU (Studi Kasus: Perairan Selatan Pulau Lombok, NTB)

Jurnal Geodesi Undip Juli 2014

Analisis Informasi Zona Potensi Penangkapan Ikan (ZPPI) Harian di Perairan Laut Indonesia dan Sekitarnya

GD 319 PENGOLAHAN CITRA DIGITAL KOREKSI RADIOMETRIK CITRA

ANALISA KESEHATAN VEGETASI MANGROVE BERDASARKAN NILAI NDVI (NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX ) MENGGUNAKAN CITRA ALOS

Jurnal Geodesi Undip Januari 2015

5 PEMBAHASAN 5.1 Sebaran SPL Secara Temporal dan Spasial

TUGAS AKHIR GIATIKA CHRISNAWATI Oleh

PENGEMBANGAN SISTEM MONITORING HOTSPOT (KEBAKARAN HUTAN) MENGGUNAKAN DATA SATELIT NOAA/AVHRR HRPT BERBASIS WEB-GIS

SEMINAR NASIONAL GEOGRAFI UMS 2016 Farid Ibrahim, Fiqih Astriani, Th. Retno Wulan, Mega Dharma Putra, Edwin Maulana; Perbandingan Ekstraksi

RANCANG BANGUN MODUL KONVERSI PARAMETER MASUKAN PADA PERANGKAT LUNAK POLAR2GRID

PEMETAAN SUHU PERMUKAAN LAUT MENGGUNAKAN CITRA SATELIT AQUA MODIS DI PERAIRAN PROVINSI KEPULAUAN RIAU

PENGGUNAAN CITRA SATELIT RESOLUSI TINGGI UNTUK PEMBUATAN PETA DASAR SKALA 1:5.000 KECAMATAN NGADIROJO, KABUPATEN PACITAN

Transkripsi:

2015 PUSAT PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH LAPAN PEDOMANPEMBUATAN INFORMASI SPASIAL ZONA POTENSI PENANGKAPAN IKAN BERBASIS DATA SATELIT PENGINDERAAN

LI 1 03 004 03 01 Pedoman Pembuatan Informasi Spasial Zona Potensi Penangkapan Ikan Berbasis Data Satelit Penginderaan Jauh PUSAT PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH LEMBAGA PENERBANGAN DAN ANTARIKSA NASIONAL 2015 i

ii

KATA PENGANTAR Puji syukur kehadirat Allah SWT bahwa Panduan Penyusunan Pedoman Pengolahan Data Penginderaan Jauh telah dapat diselesaikan dengan baik. Pedoman ini disusun sebagai salah satu tugas Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh (Pusfatja) Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) untuk merumuskan Pedoman Pembuatan Informasi Spasial Zona Potensi Penangkapan Ikan Berbasis Data Satelit Penginderaan Jauh sebagai amanat Undang-Undang No. 21 tahun 2013. Berbagai pihak yang telah memberikan kontribusi baik langsung maupun tidak langsung dalam membuat buku penyusunan pedoman ini, untuk itu perkenankan kami mengucapkan terimakasih kepada : 1. Segenap pimpinan LAPAN yang telah memberikan segala bentuk naungan dan dukungan dalam kegiatan ini. 2. Para narasumber yang telah mencurahkan segala kemampuan dan ilmunya demi terwujudnya buku panduan penyusunan podoman ini. 3. Tim penyusun, tim verifikasi dan tim pelaksana dari instansi sektoral terkait maupun dari kalangan intern yang telah bekerja keras hingga terselesaikannya buku panduan penyusunan pedoman ini. Akhir kata, tak ada gading yang tak retak, kritik dan saran kami harapkan demi perbaikan buku pedoman ini pada masa yang akan datang. Semoga buku ini dapat bermanfaat bagi para pengguna. Jakarta, 14 Desember 2015 Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Kepala DAFTAR ISI Dr. M. Rokhis Khomarudin, M.Si NIP : 197407221999031006 iii

iv

DAFTAR ISI Halaman: KATA PENGANTAR iii DAFTAR ISI v DAFTAR GAMBAR vi DAFTAR TABEL vii DAFTAR RUMUS viii BAB I. PENDAHULUAN 1 1.1 Latar Belakang 1 1.2 Tujuan 1 1.3 Ruang Lingkup 1 1.4 Definisi Umum 2 BAB II. PENGOLAHAN DATA 3 2.1. Pemetaan Unit Pedoman 3 2.2. Diskripsi Unit 3 2.3. Perencanaan Kerja 3 2.4. Pengumpulan Data 4 2.5. Penyiapan Peralatan dan Piranti Lunak 4 2.6. Pengolahan Data 4 2.6.1. Data NOAA-AVHRR 5 2.6.1.1. Koreksi Geometrikk 5 2.6.1.2. Perhitungan SPL 5 2.6.2. Data Terra / Aqua MODIS 6 2.6.2.1. Koreksi Geometrik 6 2.6.2.2. Perhitungan SPL 7 2.6.2.3. Perhitungan Klorofil-a 8 2.6.3. Penyajian Informasi SPL dan Klorofil-a 9 2.7. Pembuatan Informasi ZPPI 12 2.7.1. Penentuan Lokasi ZPPI 12 2.7.1. Penyajian Informasi ZPPI 12 BAB III. PENUTUP 14 DAFTAR PUSTAKA. 14 v

DAFTAR GAMBAR Halaman: Gambar 1. Project Area untuk Pembuatan Informasi Spasial ZPPI di 4 Wilayah Perairan Laut Indonesia Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Data SPL Berbasisi Data NOAA- 6 AVHRR Gambar 3. Diagram Alir Pengolahan Data SPL Berbasis Data MODIS 8 Gambar 4. Informasi SPL Tanggal 26 September 2014 9 Gambar 5. Informasi SPL Tanggal 13 Oktober 2014 10 Gambar 6 Konsentrasi Klorofil-a Tanggal 26 September 2014 10 Gambar 7 Konsentrasi Klorofil-a Tanggal 28 September 2014 11 Gambar 8 Diagram Alir Pembuatan Informasi ZPPI 12 Gambar 9 Informasi ZPPI Project Area 13 Tanggal 12 September 13 2014 Gambar 10. Informasi ZPPI Project Area 13 Tanggal 26 September 2014 13 vi

Tabel 1. DAFTAR TABEL Tahapan dan Uraian Pembuatan Informasi Spasial Zona Potensi Penangkapan Ikan Berbasis Data Satelit Penginderaan Jauh. Halaman: 3 \ vii

DAFTAR RUMUS Halaman: Persamaan 1. Perhitungan Suhu Permukaan Laut data NOAA-AVHRR 5 Persamaan 2. Perhitungan Suhu Permukaan Laut data Terra/Aqua 7 MODIS Persamaan 3. Perhitungan Klorofil-a data Terra/Aqua MODIS 8 viii

PedomanPembuatan Informasi Spasial Zona Potensi Penangkapan Ikan Berbasis Data Satelit Penginderaan Jauh Bab I Pendahuluan 1.1. Latar Belakang Informasi spasial Zona Potensi Penangkapan Ikan (ZPPI) berbasis data satelit penginderaan jauh yang secara operasional dibuat di Bidang Sumber Daya Wilayah Pesisir dan Laut (SDWPL), Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh (PUSFATJA) LAPAN yang sudah dikembangkan mulai tahun 2003. Nama ZPPI merupakan nama yang terakhir kali digunakan, setelah beberapa kali berganti nama. Informasi spasial ZPPI diarahkan untuk dimanfaatkan oleh para nelayan sebagai upaya meningkatkan hasil tangkapan ikan dan efisiensi operasi penangkapan ikan. Informasi ZPPI ini didasarkan pada parameter-parameter oseanografi yang dapat diekstraksi dari data satelit penginderaan jauh. Parameter oseanografi yang menjadi input utama pembuatan informasi spasial ZPPI tersebut adalah SPL dan klorofil-a. Parameter SPL diekstraksi berbasis dua jenis data satelit, yaitu: satelit National Oceanic and Atmospheric Administration (NOOA) dari sensor Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) dan data Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) dari satelit Terra dan Aqua. Data satelit penginderaan jauh yang digunakan memiliki resolusi spasial yang rendah, yaitu berkisar antara 500 sampai 1.000 meter. Walaupun begitu, yang diharapkan adalah resolusi temporalnya yang tinggi, yaitu harian. Buku Pedoman Pembuatan Informasi Spasial ZPPI Berbasis Data Satelit Penginderaan Jauh ini disusun sebagai awal untuk mendokumentasikan proses-proses pembuatan informasi spasial ZPPI, yang dimulai dari pengumpulan inputnya sampai tersedianya informasi ZPPI. 1.2. Tujuan Tujuan penyusunan Pedoman Pembuatan Informasi Spasial ZPPI ini adalah untuk menyediakan pedoman teknis bagi pengguna dalam penyusunan informasi ZPPI berbasis data satelit penginderaan jauh. 1.3. Ruang Lingkup Ruang lingkup yang diuraikan dalam buku pedoman ini mencakup ekstraksi parameter oseanografi dari data satelit penginderaan jauh dan proses penyusunan informasi ZPPI, yaitu: Penyiapan Peralatan dan Piranti Lunak Data NOAA-AVHRR Koreksi Geometrikk Perhitungan SPL Data Terra / Aqua MODIS Koreksi Geometrikk 1

Perhitungan SPL Perhitungan Klorofil-a Penyajian Informasi SPL dan Klorofil-a Penentuan Lokasi ZPPI Penyajian Informasi ZPPI Dalam proses di atas tidak ada koreksi radiometrik, baik untuk data NOAA-AVHRR maupun untuk data MODIS, karena proses koreksi radiometris sudah dilakukan di stasiun bumi. 1.4. Definisi Umum SPL (Suhu Permukaan Laut) adalah temperatur air laut di bagian permukaan laut yang terdeteksi oleh sensor pada satelit penginderaan jauh. Klorofil adalah adalah pigmen yang dimiliki oleh berbagai organisme dan merupakan salah satu molekul yang berperan utama dalam proses fotosintesis. Terdapat empat jenis klorofil yang berbeda, yaitu: klorofil-a, klorofil-b, klorofil-c, dan klorofil-d. Masing-masing terdapat pada medium yang berbeda. Klorofil-a terdapat pada semua organismeautotrof. Klorofil-b dimiliki alga hijau dan tumbuhan darat. Klorofil-c dimiliki alga pirang, alga keemasan, dan diatom(bacillariophyta). Klorofil-d dimiliki oleh alga merah(rhodophyta). Di samping itu, keempat jenis klorofil tersebut masing-masing memiliki karakteristik yang berlainan. Selain berbeda rumus kimia, jenis-jenis klorofil ini juga berbeda pada panjang gelombang cahaya yang diserapnya. Klorofil a yang dimaksud dalam konteks ZPPI adalah klorofil a yang terdapat di permukaan laut. Front adalah lokasi bertemunya dua jenis masa air laut yang memiliki temperatur berbeda. Secara umum biasanya disebut sebagai tempat pertemuan arus air laut dingin dan arus air laut panas. ZPPI (Zona Potensi Penangkapoan Ikan) adalah lokasi yang diduga merupakan tempat berkumpulnya ikan. Lokasi tersebut diprediksi menggunakan parameter oseanografi yang diekstraksi dari data satelit penginderaan jauh dan merupakan tempat yang ideal untuk penangkapan ikan. Nama ZPPI merupakan nama yang digunakan oleh Pusfatja LAPAN. 2

Bab II Pengolahan Data 2.1. Pemetaan Unit Pedoman Kode Unit : LI 1 03 004 03 01 Judul Unit : Pembuatan Informasi ZPPI 2.2. Diskripsi Unit Pedoman teknis ini dibuat sebagai acuan untuk melakukan Pembuatan Informasi Spasial Zona Potensi Penangkapan Ikan Berbasis Data Satelit Penginderaan Jauh. Tabel 1. Tahapan dan Uraian Pembuatan Informasi Spasial Zona Potensi Penangkapan Ikan Berbasis Data Satelit Penginderaan Jauh. Tahapan Uraian 1. Mempersiapkan 1.1. Mempersiapkan perangkat keras dan perangkat lunak perangkat dan data pengolahan citra. 1.2. Mempersiapkan software sesuai dengan kebutuhan 1.3. Mempersiapkan data yang akan digunakan 1.4. Mempersiapkan metode yang akan digunakan 1.5. Mempersiapkan informasi pendukung lainnya (data lapangan, peta rupa bumi, dan lain sebagainya) 2. Melakukan pra 2.1. Melakukan koreksi geometrik. pengolahan data 3. Melakukan ekstraksi parameter geobiofisik 4. Melakukan penentuan lokasi ZPPI 5. Penyajian informasi ZPPI 2.2. Melakukan koreksi radiometrik. 3.1. Melakukan perhitungan suhu permukaan laut 3.2. Melakukan perhitungan citra klorofil-a 3.3. Penyajian informasi suhu permukaan laut dan klorofil-a 4.1. Pembuatan kontur suhu dari input data suhu permukaan laut 4.2. Analisis SPL untuk identifikasi thermal front/upwelling dengan batasan: gradien SPL untuk setiap jarak maksimal 3 km (3 piksel) minimal 0,5 0 C 4.3. Penentuan titik-titik lokasi ZPPI diambil 1/3 dari jarak maksimal 3 km tersebut, dimulai dari suhu terendah 5.1. Pembuatan lembar informasi spasial ZPPI pada masing-masing project area yang memuat posisi koordinat geografis (lintang dan bujur) lokasi ZPPI serta beberapa keterangan lain yang tertulis pada legenda lembar informasi 5.2. Informasi ZPPI disajikan dalam bentuk peta tematik yang dapat dicetak menggunakan kertas berukuran A4 2.3. Perencanaan Kerja Data satelit penginderaan jauh yang harus disiapkan untuk penyusunan informasi ZPPI adalah data NOAA-AVHRR dan data Terra-Aqua MODIS. Data yang diperlukan adalah data satelit NOAA-AVHRR level 1b, sedangkan data Terra/Aqua MODIS adalah level 2. 3

Wilayah perairan laut Indonesia dalam konteks ZPPI dibagi menjadi 24 Project Area (PA). Dalam proses penentuan ZPPI di Pusfatja Lapan, wilayah perairan laut Indonesia dibagi menjadi 24 Project Area (PA) yang masing-masing berukuran 6 o Lintang x7 o Bujur sebagaimana dapat dilihat pada Gambar 1.Pembuatan informasi ZPPI didasarkan pada salah satu PA yang sudah ada dalam basemap tersebut. Gambar 1. Project Area untuk Pembuatan Informasi Spasial ZPPI di Wilayah Perairan Laut Indonesia 2.4. Pengumpulan Data Data input untuk pembuatan informasi ZPPI, baik untuk data NOAA-AVHRR maupun untuk data MODIS, diperoleh dari server Bidang Produksi Informasi (Proinfo) Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh (Pusfatja)- LAPAN. Apabila terjadi kendala pada jaringan, pengambilan data input menggunakan media penyimpan data, seperti eksternal disk. 2.5. Penyiapan Peralatan dan Piranti Lunak Komputer pengolah data yang diperlukan minimal memiliki spesifikasi teknis sebagai berikut: processor 1.2 GHz, RAM 2 GB, Hard Disk 500 GB, dan VGA 256 MB. Piranti lunak yang digunakan terdiri dari: Er Mapper, Mapinfo, ENVI, HRPT Reader, Program konversi SPL, dan Microsoft Excel. 2.6. Pengolahan Data Penyusunan informasi ZPPI berbasis data satelit penginderaan jauh memerlukan setidaknya dua parameter oseanografi. Pada buku panduan ini informasi ZPPI didasarkan pada parameter SPL dan klorofil-a. Parameter SPL diekstraksi dari data Satelit NOAA-AVHRR dan data satelit Terra-Aqua MODIS, sedangkan klorofil-a diekstraksi hanya dari data MODIS. 4

2.6.1. Data NOAA-AVHRR 2.6.1.1. Koreksi Geometrik Data NOAA-AVHRR yang digunakan sebagai data masukan untuk koreksi geometrikk adalah data NOAA-AVHRR level 1b/KLMN dengan format *_L1B. Proses koreksi geometrikk data NOAA-AVHRR dilakukan melalui dua tahap, yaitu tahap koreksi geometrikk secara sistematis dan tahap koreksi geometrik berdasarkan basemap acuan. Tahap koreksi geometrik secara sistematis dilakukan menggunakan piranti lunak ENVI, sedangkan tahap koreksi geometrik menggunakan acuan basemap menggunakan piranti lunak ERMapper. Data NOAA-AVHRR level 1b telah memiliki informasi geolokasi yang berisi titik koordinat berisi nilai latitude dan longitude dalam sistem proyeksi geodetik. Data geolokasi digunakan dalam proses koreksi geometrik secara sistematis yang diolah menggunakan piranti lunak ENVI. Piranti lunak akan melakukan proses interpolasi titik koordinat yang bersesuaian dengan setiap pixel pada data NOAA-AVHRR level 1b. Fungsi yang digunakan dalam proses koreksi geometrik secara sistematis dalam piranti lunak ENVI yaitu Georeference by sensor AVHRR, dengan parameter yang di antaranya: Map Projection: Geographic Lat/Lon Datum: WGS-84 Number Warp Points: 50 X Pixel Size: 0.009 Y Pixel Size: 0.009 Method: Triangulation Resampling: Bilinear Background: 0 Zero Edge: Yes Tahap selanjutnya yaitu koreksi geometrik menggunakan basemap acuan dengan masukan data NOAA-AVHRR level 1b yang telah terkoreksi geometrik secara sistematis. Tahap ini dilakukan untuk memperbaiki geometrik yang kurang presisi. Titik kontrol yang di ambil sebanyak 30 titik. Titik kontrol harus menyebar secara merata dan membentuk jaring triangulasi secara terstruktur. Setiap titik kontrol harus memiliki RMS error kurang dari 1 pixel. 2.6.1.2. Perhitungan SPL SPL diturunkan dari data NOAA-AVHRR kanal 4 dan 5 menggunakan algoritma McMillin dan Crosby (1984), sebagai berikut: SPL = Tb4 + 2,702 (Tb4 Tb5) 0,582 273,0 (1) Keterangan: SPL : Suhu Permukaan Laut dalam satuan derajat Celcius ( C). Tb4 : Suhu Kecerahan Kanal 4 Tb5 : Suhu Kecerahan Kanal 5 5

Data NOAA-AVHRR yang digunakan adalah data level 1b. Tahapan proses pengolahan data NOAA-AVHRR dapat dilihat pada diagram alir Gambar 2. Mulai Data NOAA (N18 dan 19) level 1b Koreksi Geometrik Sistematik (Proses Registrasi) di ENVI Export menjadi file PCI (untuk pengolahan dalam ERMapper) Import File PCI (di ER Mapper) Koreksi Geometrik Berdasarkan Peta Acuan Indonesia (di ER Mapper) Perhitungan SPL menggunakan algoritma McMillin dan Crosby Pembuatan layout data SPL sesuai format yang ditentukan Selesai Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Data SPL Berbasisi Data NOAA-AVHRR 2.6.2. Data Terra-Aqua MODIS 2.6.2.1. Koreksi Geometrik Data MODIS yang digunakan sebagai data masukan untuk koreksi geometrik adalah data MODIS level 2 dengan format HDF. Data MODIS level 2 telah memiliki informasi geolokasi yang berisi titik koordinat berisi nilai latitude dan longitude dalam sistem proyeksi geodetik. Data geolokasi digunakan dalam proses koreksi geometrik secara sistematis yang diolah menggunakan piranti lunak ENVI. Piranti lunak akan melakukan proses interpolasi titik koordinat yang bersesuaian dengan setiap pixel pada data MODIS level 2. Fungsi yang digunakan dalam proses koreksi geometrik secara sistematis dalam piranti lunak ENVI yaitu Georeference by sensor MODIS, dengan parameter yang di antaranya: Map Projection: Geographic Lat/Lon 6

Datum: WGS-84 Number Warp Points: 50 Bow Tie Correction: Yes X Pixel Size: 0.009 Y Pixel Size: 0.009 2.6.2.2. Perhitungan SPL Data MODIS yang digunakan sebagai data masukan untuk ekstraksi informasi SPL adalah data MODIS level 2, yang sudah merupakan informasi SPL. Tahapan proses pengolahan selanjutnya disajikan pada Gambar 3.3. Penentuan SPL dari data Terra/Aqua MODIS kanal 31 dan 32 dilakukan dengan menggunakan metode Brown dan Minnet (1999), dengan algoritma sebagai berikut: SPL = k1+k2 x Tb31+k3 x (Tb31 Tb32) x BSPL+ k4 x (Tb31 Tb32) x (1/cos (θ) 1) (2) Keterangan: Tb 31 : Suhu Kecerahan Kanal 31 dan 32 Tb 32 : Suhu Kecerahan Kanal 31 dan 32 BSPL : Suhu Kecerahan Kanal 20 θ : Sudut zenith satelit Konstanta: k1 =1,152; k2 = 0,96; k3 = 0,151; dan k4 = 2,021 Proses ekstraksi parameter SPL berbasis data satelit Terra/Aqua (MODIS) dapat dilihat pada Gambar 3. 7

Mulai Data MODIS Terra/Aqua level 2 (SPL) Koreksi Geometrik Sistematik (Map Registrasi) di ENVI Export menjadi file PCI (untuk pengolahan dalam ERMapper) Import File PCI (di ER Mapper) Pemisahan Kelas Awan, Darat, dan Laut Reklasifikasi Data SPL Pembuatan layout data SPL sesuai format yang ditentukan 8 Selesai Gambar 3. Diagram Alir Pengolahan Data SPL Berbasis Data MODIS 2.6.2.3. Perhitungan Klorofil-a Konsentrasi klorofil-a permukaan laut yang digunakan diekstraksi dari data MODIS level 2, yaitu data yang sudah merupakan informasi klorofil-a. Proses ekstraksi tersebut menggunakan algoritma yang dikembangkan oleh O Reilly et al. (2000), sebagai berikut: Chl_a = 10**(0.283-2.753*R + 1.457*R 2 + 1.457*R 2 + 0.659*R 3-1.403*R 4 (3) Keterangan: R : log 10 (( Rrs443>Rrs488)/Rrs551) Rrs : nlw/f0; remote sensing reflectance F0 : extraterrestrial solar irradiance nlw : water leaving radiance pada panjang gelombang 443 μm, 488 μm, dan 551 μm.

2.6.3. Penyajian Informasi SPL dan Klorofil-a Informasi SPL dan klorofil-a disajikan secara spasial yang dapat dicetak dalam format kertas A4. Gambar 4 dan 5. adalah contoh informasi spasial SPL, sedangkan Gambar 6 dan 7 merupakan contoh informasi spasial klorofil-a. Gambar 4. Informasi SPL Tanggal 26 September 2014 9

Gambar 5. Informasi SPL Tanggal 13 Oktober 2014 Gambar 6. Konsentrasi Klorofil-a Tanggal 26 September 2014 10

Gambar 7.Konsentrasi Klorofil-a Tanggal 28 September 2014 11

2.7. Pembuatan Informasi ZPPI 2.7.1. Penentuan Lokasi ZPPI Produksi informasi spasial ZPPI didasarkan pada informasispl dan klorofil-a, yang dilakukan melalui tahapan: a. Analisis SPL untuk identifikasi thermal front/upwelling dengan batasan: gradien SPL untuk setiap jarak maksimal 3 km (3 piksel) minimal 0,5 0 C; b. Penentuan titik-titik lokasi ZPPI diambil 1/3 dari jarak maksimal 3 km tersebut, dimulai dari suhu terendah. c. Pembuatan lembar informasi spasial ZPPI pada masing-masing project area yang memuat posisi koordinat geografis (lintang dan bujur) lokasi ZPPI serta beberapa keterangan lain yang tertulis pada legenda lembar informasi. Pada Gambar8 disajikan diagram alir tahapan proses pembuatan informasi spasial ZPPI berdasarkan data SPL dan klorofil-a. Gambar 8. Diagram Alir Pembuatan Informasi ZPPI 2.7.2. Penyajian Informasi ZPPI Informasi ZPPI disajikan dalam bentuk peta tematik yang dapat dicetak menggunakan kertas berukuran A4. Tujuan penggunaan ukuran kertas A4 adalah agar mudah dikirim dan diterima oleh para pengguna di daerah melalui mesin faksimili. Contoh Informasi ZPPI dapat dilihat pada Gambar 9 dan 10. 12

Gambar 9. Informasi ZPPI Project Area 13 Tanggal 12 September 2014 Gambar 10. Informasi ZPPI Project Area 13 Tanggal 26 September 2014 13

Bab III Penutup Buku Pedoman Pembuatan Informasi Spasial ZPPI ini disusun sebagai acuan dalam melaksanakan proses pembuatan informasi spasial ZPPI. Buku Pedoman ini merupakan versi yang pertama yang selanjutnya akan dilakukan perbaikan sesuai dengan perkembangannya. DAFTAR PUSTAKA Brown, O.B. and P.J. Minnet. 1999. MODIS Infrared Sea Surface Temperature Algorithm. Algorithm Teoritical Basic Document Version 2.0. University of Miami. Gaol, J.L. 2003. Kajian Karakteristik Oseanografi Samudera Hindia Bagian Timur Dengan Menggunakan Multi Sensor Citra Satelit Dan Hubungannya Dengan Hasil Tangkapan Ikan Tuna Mata Besar (Thunnus obesus). Disertasi. Tidak Dipublikasikan. Sekolah Pasca Sarjana. Institut Pertanian Bogor. Bogor. McMillin dan Crosby (1984), O'Reilly, J.E. and 24 Coauthors. 2000. SeaWiFS Postlaunch Calibration and Validation Analysis Part 3. NASA Technical Memorandum Vol. II. NASA Goddard Space Flight Center. 49 pp. Wibawa. T.A. 2011. Pemanfaatan Data Satelit Oseanografi untuk Prediksi Daerah Potensial Penangkapan Tuna Mata Besar (Thunnus obesus) di Samudera Hindia Selatan Jawa-Bali.Jurnal Segara: Volume 7 No. 1 Agustus 2011. ISSN 1907-0659.Pusat Penelitian dan Pengembangan Sumberdaya Laut dan Pesisir, KKP. Hal 29-41. Zainuddin, M., H. Kiyofuji, K. Saitoh, dan S. Saitoh. 2006. Using multi-sensor satellite remote sensing and catch data to detect ocean hotspots for albacore (Thunnus alalunga) in the northwestern North Pacific. Deep-Sea Res. II 53: 419-431. 14

PUSAT PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH - 2015