<![CDATA[Penelitian ini dilaksanakan untuk menganalisis peningkatan ketelitian band TIRS 10 pada Landsat 9 dari Landsat 8. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu ekstraksi perubahan suhu LST (Land Surface Temperature) dengan algoritma Mono-window brightness temperature. Perhitungan LST menggunakan perangkat lunak ENVI 5.3. Studi kasus dalam penelitian ini berada di Kawasan Kecamatan Depok, Kabupaten Sleman, Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Hasil penelitian ini berupa perbandingan ketelitian dari band TIRS 10 pada Landsat 8 dan Landsat 9 untuk mendeteksi kepadatan permukiman melalui informasi suhu permukaan. Pada penelitian ini terbukti bahwa Landsat 9 memiliki ketelitian lebih baik daripada Landsat 8 dalam mendeteksi suhu permukaan, dimana Landsat 9 memiliki keunggulan dalam perbandingan nilai suhu LST terhadap suhu di lapangan dengan menunjukkan nilai RMSE Landsat 9 sebesar 0,56 sedangkan Landsat 8 memiliki nilai RMSE sebesar 0,65. Namun demikian Landsat 8 lebih unggul dalam mendeteksi kepadatan permukiman berdasarkan suhu permukaan dibandingkan Landsat 9, hal tersebut dibuktikan dengan nilai overall accuracy Landsat 8 sebesar 89% sedangkan Landsat 9 sebesar 58% serta diperkuat dengan hasil surface difference yang membuktikan bahwa Landsat 8 lebih unggul. ]]>
Copyrights © 2024
