Lampiran 1. Karakteristik satelit MODIS.

dokumen-dokumen yang mirip
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

1. PENDAHULUAN 2. TINJAUAN PUSTAKA

SATELIT ASTER. Oleh : Like Indrawati

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

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

IDENTIFIKASI INDIKATOR KEKERINGAN MENGGUNAKAN TEKNIK PENGINDERAAN JAUH FERSELY GETSEMANI FELIGGI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. berbatasan dengan Kabupaten Ende, sebelah Timur berbatasan dengan Kabupaten Flores Timur,

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Citra Satelit Landsat

PENDAHULUAN Latar Belakang Tujuan Penelitian METODE Waktu dan Tempat Penelitian

2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Suhu

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

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

Lampiran 1. Peta klasifikasi penutup lahan Kodya Bogor tahun 1997

Sistem Pengolahan Data NOAA dan METOP

PEROLEHAN & PENYEDIAAN DATA SATELIT SUOMI NPP UNTUK SAINS ATMOSFER. Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh LAPAN 2014

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

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

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

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

HIDROMETEOROLOGI TATAP MUKA KEEMPAT (RADIASI SURYA)

VARIABILITAS SUHU PERMUKAAN LAUT DI LAUT JAWA DARI CITRA SATELIT AQUA MODIS DAN TERRA MODIS INDRA VERDIAN KARIF SKRIPSI

2 BAB II TEORI DASAR

ANALISA SUHU PERMUKAAN LAUT PADA SENSOR SATELIT NOAA/AVHRR DAN EOS AQUA/TERRA MODIS SKRIPSI

I PENDAHULUAN II TINJAUAN PUSTAKA

Indeks Vegetasi Bentuk komputasi nilai-nilai indeks vegetasi matematis dapat dinyatakan sebagai berikut :

UNIVERSITAS INDONESIA PEMANFAATAN DATA MODIS UNTUK MENGUKUR SUHU PERMUKAAN BUMI DALAM RANGKA PEMANTAUAN PEMANASAN GLOBAL SKRIPSI

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

BAB II LANDASAN TEORI. pengumpulan dan pengukuran dari data/informasi yang teratur secara spatial

SENSOR DAN PLATFORM. Kuliah ketiga ICD

SATELITCUACA PENGINDERAAN JAUH SATELIT UNTUK LINGKUNGAN ATMOSFER. Meteorologi laut Nov, 21-22/2014

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Usahatani Padi dan Mobilitas Petani Padi

TUGAS AKHIR GIATIKA CHRISNAWATI Oleh

PENGGUNAAN HIGH TEMPORAL AND SPASIAL IMAGERY DALAM UPAYA PENCARIAN PESAWAT YANG HILANG

Aplikasi microwave pada Satelit TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) Microwave Imagener untuk mengukur curah hujan 2012

BAB III. METODOLOGI 2.5 Pengindraan Jauh ( Remote Sensing 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian 3.2 Data dan Alat Penelitian Data yang digunakan

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

PROTOTYPE Sistem Akuisisi dan pengolahan data satelit S-NPP

3. METODOLOGI PENELITIAN

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

(Studi Kasus: Selat Madura)

Proof of Concept 2015

PENDAHULUAN. Pantai Timur Sumatera Utara merupakan bagian dari Perairan Selat

2. TINJAUAN PUSTAKA. lingkungan oseanik dimana pada bagian timur berhubungan dengan perairan Selat

PEMANFAATAN DATA SATELIT MODIS UNTUK MENENTUKAN SUHU PERMUKAAN LAUT

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

PENERAPAN METODE THORNTHWAITE UNTUK MENGESTIMASI EVAPOTRANSPIRASI DI DAS CITARUM MENGGUNAKAN DATA TERRA-MODIS

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

STUDI PERSEBARAN KONSENTRASI MUATAN PADATAN TERSUSPENSI MENGGUNAKAN CITRA SATELIT TERRA MODIS DI SELAT MADURA

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

1. Tekanan Udara 2. Radiasi Surya 3. Lama Penyinaran 4. Suhu Udara 5. Kelembaban Udara 6. Curah Hujan 7. Angin 8. Evapotranspirasi Potensial

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

KARAKTERISTIK CITRA SATELIT Uftori Wasit 1

memberikan informasi tentang beberapa daftar penelitian LAI dengan pendekatan optik dan hukum Beer-Lambert.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

2. TINJAUAN PUSTAKA. seperti konsentrasi klorofil-a dan suhu permukaan laut.

BAB II KOMPRESI DATA PENGINDERAAN JAUH

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Nilai Io diasumsikan sebagai nilai R s

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Bab I - Pendahuluan BAB I PENDAHULUAN

BAB II KAJIAN PUSTAKA

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

UNIVERSITAS INDONESIA

SEBARAN KONSENTRASI KLOROFIL-a dan SUHU PERMUKAAN LAUT MENGGUNAKAN CITRA SATELIT Terra MODIS DI PERAIRAN NATUNA

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

Satelit Landsat 8, Landsat Data Continuity Mission Pengolahan Citra Digital

I PENDAHULUAN. α =...(1) dimana, α : albedo R s : Radiasi gelombang pendek yang dipantulkan R s : Radiasi gelombang pendek yang datang

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

PENYUSUNAN METODE UNTUK MENDUGA NILAI RADIASI ABSORBSI DENGAN MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT TM/ETM+ (STUDI KASUS HUTAN GUNUNG WALAT SUKABUMI)

UNIVERSITAS INDONESIA PENENTUAN KANDUNGAN KLOROFIL DI PERMUKAAN LAUT MENGGUNAKAN DATA MODIS SKRIPSI MUHAMMAD MAHROZI X

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

POLA SPASIAL DAN TEMPORAL KESUBURAN PERAIRAN PERMUKAAN LAUT DI INDONESIA. B. Realino, Teja A. Wibawa, Dedy A. Zahrudin, Asmi M.

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

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

ANALISA PERUBAHAN CUACA DI PULAU SUMATERA AKIBAT KEBAKARAN HUTAN DENGAN DATA WATER VAPOR DARI CITRA SATELIT TERRA MODIS

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

Pemanfaatan Citra Penginderaan Jauh ( Citra ASTER dan Ikonos ) Oleh : Bhian Rangga JR Prodi Geografi FKIP UNS

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

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

HASIL DAN PEMBAHASAN

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

UNIVERSITAS INDONESIA ANALISIS POTENSI TANAH LONGSOR MENGGUNAKAN PRODUK DATA MODIS LAI/FPAR. STUDI KASUS: INDONESIA TIMUR SKRIPSI

UNIVERSITAS INDONESIA

II. TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Kekeringan

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

PENENTUAN DISTRIBUSI TIPE AWAN DI PROVINSI RIAU MENGGUNAKAN CITRA SATELIT MTSAT IR1

BAB I KARAKTERISTIK CITRA BERDASARKAN RESOLUSINYA

2. TINJAUAN PUSTAKA. Teluk Jakarta terletak di utara kota Jakarta yang dibatasi oleh garis bujur

Novvria Sagita dan Ratih Prasetya Stasiun Meteorologi Sam Ratulangi Manado Jl. AA Maramis Bandara Sam Ratulangi, Manado 59374

Jurnal Geodesi Undip Januari2016

DESIGN SISTEM ANTENA X-BAND UNTUK STASIUN BUMI RUMPIN T.A. 2014

4. HASIL DAN PEMBAHASAN. Pada Gambar 7 tertera citra MODIS level 1b hasil composite RGB: 13, 12

INTERPRETASI CITRA SATELIT LANDSAT

Novvria Sagita 1), Ratih Prasetya 2) Stasiun Meteorologi Sam Ratulangi Manado ABSTRAK

Gambar 1.1 Siklus Hidrologi (Kurkura, 2011)

Perbandingan beberapa Algoritma Suhu Permukaan Tanah dengan Indeks Vegetasi menggunakan Terra MODIS di Jawa

Transkripsi:

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, mengkaji dan menganalisis permukaan bumi, lautan dan atmosfer. MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) merupakan instrumen utama dalam Terra satellite. Sensor MODIS yang kedua dibawa oleh Aqua satellite yang diluncurkan tanggal 24 Maret 2002. MODIS didesain untuk beroperasi selama 6 tahun. MODIS mengorbit bumi secara polar (arah utara selatan). Ketinggian orbit MODIS dari permukaan bumi adalah 705 Km. Sensor MODIS berukuran 1 x 1,6 x 1 m dengan berat 228,7 Kg. Satelit MODIS mampu mengirim data dengan kecepatan 10,6 Mbps dengan resolusi radiometrik 12 bits. Kisaran panjang gelombang elektromagnetik yang diterima satelit MODIS adalah 0,405 sampai 14,385 µm yang terbagi dalam 36 kanal (bands). Citra satelit MODIS memiliki resolusi spasial 250 m (band 1 dan 2), 500 m (band 3 sampai 7) dan 1 Km (band 8 sampai 36) dengan lebar cakupan sekitar 2330 Km. Resolusi temporal satelit MODIS adalah 1 sampai 2 hari, artinya satelit MODIS mampu mengamati daerah di atas lintang 30 o setiap hari dan daerah di bawah lintang 30 o setiap 2 hari. Setiap kanal pada satelit MODIS memiliki kisaran panjang gelombang elektromagnetik tertentu. Kanal-kanal ini mempunyai spesifikasi kegunaan utama dalam mengkaji dan menganalisis permukaan bumi, lautan dan atmosfer. Gambar satelit MODIS Tabel spesifikasi kegunaan utama dan kisaran panjang gelombang elektromagnetik setiap kanal pada satelit MODIS. Primary Use Band Bandwidth 1 Spectral Radiance 2 Land/Cloud/Aerosols Boundaries Land/Cloud/Aerosols Properties Ocean Color/Phytoplankton/ Biogeochemistry 1 620-670 21.8 2 841-876 24.7 3 459-479 35.3 4 545-565 29.0 5 1230-1250 5.4 6 1628-1652 7.3 7 2105-2155 1.0 8 405-420 44.9 9 438-448 41.9 10 483-493 32.1 11 526-536 27.9 12 546-556 21.0 13 662-672 9.5 14 673-683 8.7

Atmospheric Water Vapor 15 743-753 10.2 16 862-877 6.2 17 890-920 10.0 18 931-941 3.6 19 915-965 15.0 Primary Use Band Bandwidth 1 Spectral Radiance 2 Surface/Cloud Temperature Atmospheric Temperature Cirrus Clouds Water Vapor 20 3.660-3.840 0.45(300K) 21 3.929-3.989 2.38(335K) 22 3.929-3.989 0.67(300K) 23 4.020-4.080 0.79(300K) 24 4.433-4.498 0.17(250K) 25 4.482-4.549 0.59(275K) 26 1.360-1.390 6.00 27 6.535-6.895 1.16(240K) 28 7.175-7.475 2.18(250K) Cloud Properties 29 8.400-8.700 9.58(300K) Ozone 30 9.580-9.880 3.69(250K) Surface/Cloud Temperature Cloud Top Altitude Footnotes: 1 Bands 1 to 19 are in nm; Bands 20 to 36 are in µm 2 Spectral Radiance values are (W/m 2 -µm-sr) Sumber : http://www.auslig.gov.au/acres/index.htm 31 10.780-11.280 9.55(300K) 32 11.770-12.270 8.94(300K) 33 13.185-13.485 4.52(260K) 34 13.485-13.785 3.76(250K) 35 13.785-14.085 3.11(240K) 36 14.085-14.385 2.08(220K)

Lampiran 2. Fungsi sinusoidal radiasi surya. Nilai radiasi surya diasumsikan sebagai fungsi sinusoidal. Pendugaan radiasi surya ini tidak memperhitungkan faktor keawanan atau dengan kata lain kondisi langit diasumsikan cerah. Rs maks Rs 10 A 06.00 10.00 12.00 18.00 sin 0 o sin 60 o sin 90 o sin 180 o Gambar fungsi sinusoidal radiasi surya. Pengambilan citra dilakukan pada pukul 10.00 WIB sehingga perlu diketahui nilai radiasi surya pada pukul 10.00 untuk dapat mendekati keadaan yang sebenarnya. Berdasarkan gambar di atas, nilai radiasi surya pada pukul 10.00 ditentukan melalui persamaan: Rs 10 = A sin 60 o Rs rataan = Σ A sin α / Σ α Keterangan : A = radiasi maksimum α = derajat Nilai radiasi maksimum berbeda-beda pada setiap tanggal yang diekspresikan sebagai berikut : A = 1.57 Rs rataan

Lampiran 3. Profil suhu udara harian pada stasiun cuaca Karangploso, Jawa Timur. Ta (oc) 30 25 20 15 10 5 0 y = -0.1361x 2 + 3.8222x + 0.1139 0 5 10 15 20 jam (WIB) Ta (oc) 30 25 20 15 10 5 0 Tanggal 15 Juni 2004. Tanggal 16 Juni 2004. y = -0.125x 2 + 3.4333x + 3.2917 0 5 10 15 20 jam (WIB) Ta (oc) 30 25 20 15 10 5 0 y = -0.1472x 2 + 4.2444x - 2.2972 0 5 10 15 20 jam (WIB) Tanggal 18 Juni 2004. Tanggal 19 Juni 2004. Ta (oc) 30 25 20 15 10 5 0 y = -0.1708x 2 + 4.9667x - 8.8958 0 5 10 15 20 jam (WIB) Ta (oc) 24 23.5 23 22.5 22 21.5 21 20.5 y = -0.0472x 2 + 1.3611x + 13.586 0 5 10 15 20 jam (WIB) 30 25 20 15 10 5 0 Tanggal 20 Juni 2004. Tanggal 25 Juni 2004. Ta (oc) y = -0.1194x 2 + 3.4889x - 0.7694 0 5 10 15 20 jam (WIB) Ta (oc) 30 25 20 15 10 5 0 y = -0.1194x 2 + 3.4222x + 1.4972 0 5 10 15 20 jam (WIB) Tanggal 29 Juni 2004. Tanggal 30 Juni 2004. Ta (oc) 30 25 20 15 10 5 0 y = -0.1292x 2 + 3.6667x - 0.8375 0 5 10 15 20 jam (WIB)

Lampiran 4. Sebaran nilai suhu udara ( o C) berdasarkan ketinggian (m) di Propinsi Jawa Timur. Ta (oc) 29 28 27 26 25 24 y = -0.0066x + 28.5 0 200 400 600 800 ketinggian (m dpl) Ta (oc) 30 29 28 27 26 25 24 Tanggal 15 Juni 2004. Tanggal 16 Juni 2004. y = -0.0066x + 28.9 0 200 400 600 800 ketinggian (m dpl) Ta (oc) 30 28 29 27 y = -0.0066x + 29.2 28 26 y = -0.0064x + 27.4 27 25 26 24 25 23 0 200 400 600 800 0 200 400 600 800 ketinggian (m dpl) ketinggian (m dpl) Tanggal 18 Juni 2004. Tanggal 19 Juni 2004. Ta (oc) Ta (oc) 27 26 25 24 23 y = -0.0064x + 26.2 22 0 200 400 600 800 ketinggian (m dpl) Tanggal 20 Juni 2004. Tanggal 25 Juni 2004. Ta (oc) 27 26 25 24 23 22 y = -0.0064x + 25.9 0 200 400 600 800 ketinggian (m dpl) Ta (oc) 28 27 26 25 24 y = -0.0064x + 27.5 23 0 200 400 600 800 ketinggian (m dpl) Tanggal 29 Juni 2004. Tanggal 30 Juni 2004. Ta (oc) 27 26 25 24 23 22 y = -0.0064x + 26.6 0 200 400 600 800 ketinggian (m dpl)

Lampiran 5. Sebaran nilai radiasi netto (MJ m -2 hari -1 ) di Propinsi Jawa Timur.

Lampiran 6. Sebaran nilai fluks bahang terasa (MJ m -2 hari -1 ) di Propinsi Jawa Timur.

Lampiran 7. Sebaran nilai fluks bahang tanah (MJ m -2 hari -1 ) di Propinsi Jawa Timur.

Lampiran 8. Sebaran nilai fluks bahang penguapan (MJ m -2 hari -1 ) di Propinsi Jawa Timur.

Lampiran 9. Sebaran nilai Evaporative Fraction di Propinsi Jawa Timur.

Lampiran 10. Sebaran nilai Bowen Ratio di Propinsi Jawa Timur.

Lampiran 11. Sebaran nilai Crop Water Stress Index di Propinsi Jawa Timur.