PEMANFAATAN METODE SPLIT-WINDOWS ALGORITHM (SWA) PADA LANDSAT 8 MENGGUNAKAN DATA UAP AIR MODIS TERRA - A Sediyo Adi Nugraha (Geomatika, 2019)
Metode Split-Windows Algorithm (SWA) memiliki metode yang bervariasi untuk pengolahan suhu permukaan (Land Surface Temperature/LST). Salah satunya pada pengolahan citra Landsat 8 OLI/TIRS (The Operational Land Imager and the Thermal Infrared Scanner) karena menggunakan dua saluran yaitu 10 (10,60 - 11,19 µm) dan band 11 (11,50 - 12,51 µm). Metode SWA pada penelitian ini menggunakan data primer yaitu parameter uap air untuk meningkatkan akurasi pengolahan suhu permukaan. Data parameter uap air diperoleh dari citra MODIS untuk mengetahui nilai rata–rata uap air (W) dan citra emisivitas diperoleh dari citra Landsat 8 OLI/TIRS dengan saluran tampak. Perolehan data tersebut dilakukan dengan bantuan Microsoft Excel, berbeda dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan aplikasi MODTRAN (MODerate resolution atmospheric TRANsmission). Tujuan dari pengolahan suhu permukaan dengan metode SWA menggunakan data parameter uap air untuk mengetahui akurasi antara hasil pengolahan citra dengan nilai suhu permukaan di lapangan. Hasil pengolahan data suhu permukaan melalui metode SWA menunjukkan perbedaan nilai yang kecil (<1°K) terhadap kondisi suhu di lapangan. Selain itu terdapat pola keselarasan antara penggunaan Microsoft Excel untuk perolehan data dengan aplikasi MODTRAN sehingga proses perolehan data parameter uap air telah sesuai. Aplikasi SPSS digunakan untuk mengetahui tingkat hubungan dan akurasi dari hasil pengolahan suhu permukaan metode SWA terhadap hasil survey lapangan dan menunjukkan nilai korelasi sebesar -0,962. Perolehan dan pengolahan data suhu permukaan dengan metode SWA akan optimal jika nilai transmitted atmospheric yang digunakan merupakan wilayah untuk daerah tropis. ABSTRACT Split Windows Algorithm (SWA) has varied methods to process Land Surface Temperature (LST). One method is in processing Landsat 8 OLI/TIRA (The Operational Land Imager and the Thermal Infrared Scanner) using two channels; band 10 (10,60 - 11,19 µm) and band 11 (11,50 - 12,51 µm). The SWA method in this study used primary data of water vapor parameter to increase accuracy in LST processing. Water-vapor parameter data was obtained from the MODIS image to find out the average value of water vapor (W) and the emissivity image was obtained from Landsat 8 OLI/TIRS with visible channels. The data was generated using Microsoft Excel, different from previous research which used MODTRAN (MODerate resolution atmospheric TRANsmission) application. The purpose of LST processing with SWA method was to use water-vapor parameter to determine the accuracy of image processing results compared to surface temperature in the field. Processing of thermal imaging via SWA methods showed a slight different value (<1°K) from temperature value in the field. Also, the patterns were are aligned when using Microsoft Excel and MODTRAN application, meaning that manufacturing data parameters for water vapor were already in place. The SPSS application was used to find out correlattion and accuracy of the SWA method treatment on the field survey result and showed the correlation value of -0,962. Intake and processing of LST data by SWA methods would be optimal if the transmitted atmospheric value used was for tropical regions.