Garuda - Garba Rujukan Digital

Article Per Year (5 Year)

All

Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital

Website

Published by Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional

ISSN : - EISSN : - DOI : -

Core Subject : Science,

Computer Science & IT

Arjuna Subject : -

Articles 9 Documents

Search results for , issue "Vol. 16 No. 2 Desember 2019" : 9 Documents clear

PENGARUH DISTRIBUSI SAMPEL PEMODELAN TERHADAP AKURASI ESTIMASI LEAF AREA INDEX (LAI) MANGROVE Muhammad Kamal; Tito Kanekaputra; Rima Hermayani; Dian Utari
Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 16 No. 2 Desember 2019
Publisher : Indonesian National Institute of Aeronautics and Space (LAPAN)

Estimasi leaf area index (LAI) mangrove merupakan salah satu aspek penting dalam rangka upaya pemantauan dan konservasi habitat mangrove. Citra penginderaan jauh sangat bermanfaat untuk melakukan estimasi status LAI mangrove, terutama dengan menggunakan pendekatan semi-empiris. Pendekatan ini membutuhkan pemilihan lokasi dan distribusi nilai sampel baik untuk pemodelan atau uji akurasi yang sesuai. Namun demikian, seringkali penentuan sampel ini dilakukan secara random tanpa memperhatikan distribusi spasial dan distribusi nilai sampel yang dikumpulkan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis eksploratif terhadap sampel lapangan yang dikumpulkan untuk menjawab (1) apakah distribusi spasial dan (2) distribusi nilai sampel pemodelan berpengaruh terhadap akurasi estimasi LAI mangrove. Metode yang digunakan adalah dengan membangun model hubungan semi-empiris antara nilai piksel citra ALOS AVNIR-2 (10m) melalui Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI) dengan pengukuran LAI di lapangan menggunakan LICOR LAI-2200. Sampel pemodelan dan sampel uji dipilih secara random dan purposive melalui simulasi tiga skenario berdasarkan distribusi spasial dan sebaran nilainya. Kemudian uji akurasi dilakukan antara nilai estimasi LAI melalui Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI) dan data LAI lapangan menggunakan plot hubungan 1:1 dan Standar Eror of Estimate (SEE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi estimasi LAI bervariasi tergantung pada distribusi spasial dan nilai sampel pemodelan. Akurasi estimasi yang tinggi diperoleh jika distribusi spasial sampel pemodelan tersebar merata dan nilai sampel meliputi rentang nilai sampel lapangan. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai justifikasi disain lokasi sampel di lapangan dan pemilihan titik sampel untuk pemodelan dengan pendekatan semi-empiris.

ANALISIS KONSENTRASI TSS DAN PENGARUHNYA PADA KINERJA PELABUHAN MENGGUNAKAN DATA REMOTE SENSING OPTIK DI TELUK KENDARI Nurgiantoro Nurgiantoro; Wayan Mustika; Abriansyah Abriansyah
Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 16 No. 2 Desember 2019
Publisher : Indonesian National Institute of Aeronautics and Space (LAPAN)

Materi TSS adalah semua partikel dalam air berukuran < 2 μm terdiri dari padatan mudah menguap dan tetap, sehingga dapat terekam dengan baik oleh satelit penginderaan jauh optik. Tujuan penelitian ini yakni menganalisis TSS dan pengaruhnya terhadap kinerja pelabuhan di Teluk Kendari menggunakan data Landsat 8 (L8). Data in-situ dari 25 stasiun diukur bertepatan dengan rekaman L8, dan efek atmosfer pada citranya dikoreksi dengan plugin iCOR yang menghasilkan nilai reflektan Bottom of Atmosphere (BoA). Pemodelan regresi digunakan untuk membangun algoritma TSS menggunakan nilai remote sensing reflectance (Rrs(λ)) pada fungsi eksponensial. Hasilnya menunjukkan kanal merah adalah kanal yang memiliki korelasi terkuat terhadap materi TSS dengan R2 = 0,719 dalam fungsi TSS = 255,09e22,256Rrs(λ4). Hasil uji akurasi menunjukkan nilai MRE = 6,97% dengan RMSE = 35,57 g/m3. TSS estimasi berkisar pada rataan 358,719 g/m3 dengan rataan in-situ 359,167 g/m3, jumlah ini telah 4 kali lebih besar dari ambang batasnya 80 g/m3. Hasil pengamatan dari peta distribusi menunjukkan bahwa TSS terus melaju menuju mulut teluk hingga ke perairan dalam. Peningkatan ini akan sangat berbahaya bagi kapal-kapal yang sedang berlayar dan berlabuh di perairan Teluk Kendari, sebab volume TSS yang ekstrim akan menjadi endapan sedimen penyebab pendangkalan alur masuk dan kolam pelabuhan.

EVALUASI REHABILITASI LAHAN KRITIS BERDASARKAN TREND NDVI LANDSAT-8 (Studi Kasus: DAS Serayu Hulu) Tatik Kartika; Dede Dirgahayu; Inggit Lolita Sari; I Made Parsa; Ita Carolita
Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 16 No. 2 Desember 2019
Publisher : Indonesian National Institute of Aeronautics and Space (LAPAN)

Pemanfaatan penginderaan jauh dalam memantau vegetasi sudah banyak dilakukan, tetapi pemanfaatannya untuk mengevaluasi rehabilitasi di lahan kritis masih sangat jarang. Kegiatan rehabiliatsi hutan dan lahan dilakukan karena makin meningkatnya lahan kritis. Kegiatan rehabilitasi tersebut perlu dievaluasi, mengingat banyak sekali dana, waktu, dan tenaga yang diperlukan. Selama ini evaluasi dilakukan dengan cara langsung mendatangi lokasi rehabilitasi dengan memantau pertumbuhan tanaman pada setiap akhir tahun sampai akhir tahun ketiga. Menurut ketentuan peraturan yang berlaku, rehabilitasi dapat dikatakan berhasil apabila 90% vegetasi yang ditanam bisa tumbuh di akhir tahun ketiga. Kegiatan evaluasi dengan cara memantau kondisi vegetasi atau kerapatannya dapat dilaksanakan dengan memanfaatkan data penginderaan jauh, karena data tersebut mempunyai sifat multi temporal dan cakupan yang luas dan ketersediannya yang berlimpah dan mudah didapat. Data penginderaan jauh yang digunakan adalah Landsat-8 tahun 2013 sampai dengan 2018 dan metode evaluasi adalah analisis NDVI dari waktu ke waktu menggunakan SIG. Hasilnya adalah bahwa dari hasil survey yang diperoleh di kawasan APL terdapat lokasi rehabilitasi di lahan tidak kritis, agak kritis, kritis, dan sangat kritis dan berturut-turut keberhasilan rehabilitasi untuk APL_TK; APL_K; APL_AK; APL_SK jika NDVI melampaui nilai 0,337; 0,465; 0,493; 0,490 setelah bulan ke 21,8; 24,5; 26, dan 25,8.

APLIKASI MODEL GEOBIOFISIK NDVI UNTUK IDENTIFIKASI HUTAN PADA DATA SATELIT LAPAN-A3 Samsul Arifin; Ita Carolita; Tatik Kartika
Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 16 No. 2 Desember 2019
Publisher : Indonesian National Institute of Aeronautics and Space (LAPAN)

ABSTRAKSatelit LAPAN-A3/IPB merupakan satelit mikro yang dibuat anak bangsa dalam rangka membangun kemandirian bangsa bidang Keantariksaaan. Satelit ini memiliki 4 band diantaranya adalah 3 gelombang tampak dan 1 inframerah dekat. Mengingat merupakan satelit baru, perlu dilakukan kajian dan penelitian terhadap kemampuan karakteristik sensor untuk mengidentifikasi sumberaya alam, salah satunya hutan. Pada penelitian ini selain menggunakan data satelit LAPAN-A3, juga digunakan data Landsat-8 sebagai data pembanding untuk pengujian tingkat akurasi ketelitian. Penentuan ekstraksi parameter geobiofisik identifikasi hutan menggunakan model Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dengan nilai ambang batas untuk identifikasi hutan. Hasil penelitian dengan data satelit LAPAN-A3 menujukkan bahwa kisaran ambang batas untuk indentifikasi hutan adalah di atas 0,65 pada skala indeks vegetasi -1 (minus satu) sampai +1 (plus satu), dengan tangkat akurasi 60% setelah dibandingkan dengan nilai NDVI pada data Landsat-8.

ANALISIS SPASIAL KESESUAIAN BUDIDAYA KERAPU BERBASIS DATA PENGINDERAAN JAUH (STUDI KASUS: PULAU AMBON MALUKU) Nanin Anggraini; Syifa Wismayati Adawiah; Devica Natalia Br Ginting; Sartono Marpaung
Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 16 No. 2 Desember 2019
Publisher : Indonesian National Institute of Aeronautics and Space (LAPAN)

Perairan Indonesia memiliki potensi budidaya laut yang melimpah. kegiatan ini perlu dimaksimalkan dengan pendekatan teknologi penginderaan jauh untuk menentukan lokasi yang memiliki potensi area akuakultur. Lokasi penelitian adalah Teluk Ambon, Provinsi Maluku. Metode yang digunakan untuk kesesuaian lokasi adalah overlay antara hasil pembobotan dalam parameter total padatan tersuspensi (TSS), suhu permukaan laut (SST), klorofil, dan batimetri. Selain itu, data mangrove dan terumbu karang digunakan sebagai faktor pembatas untuk lokasi kesesuaian. Berdasarkan hasil pengolahan data, kelas-kelas cukup cocok didominasi di Teluk Piru, Teluk Banguala, dan Teluk Ambon; kelas yang sesuai terdeteksi di Teluk Ambon Dalam; dan kelas yang sangat cocok terdeteksi di Teluk Piru dan Teluk Ambon. Hasil verifikasi pengukuran lapangan menunjukkan bahwa suhu data gambar dengan data insitu berkorelasi dengan nilai R2 0,74 dan gambar TSS dengan data insitu menunjukkan R2 sebesar 0,63.

KOREKSI ATMOSFER DATA LANDSAT-8 MENGGUNAKAN PARAMETER ATMOSFER DARI DATA MODIS Fadila Muchsin; Liana Fibriawati; Mulia Inda Rahayu; Hendayani Hendayani; Kuncoro Adhi Pradhono
Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 16 No. 2 Desember 2019
Publisher : Indonesian National Institute of Aeronautics and Space (LAPAN)

Data Landsat-8 (level 1T) yang diterima oleh pengguna masih dalam bentuk nilai digital dan dapat digunakan secara langsung untuk pemetaan penutup /penggunaan lahan. Namun, data tersebut masih memiliki akurasi radiometrik yang rendah apabila akan digunakan untuk menurunkan informasi seperti indeks vegetasi, biomasa, klasifikasi penutup lahan /penggunaan lahan, dan sebagainya sehingga perlu dilakukan koreksi radiometrik/atmosfer. Penelitian ini menggunakan metode koreksi atmosfer second simulation of satellite in the solar spectrum (6S) untuk memperbaiki gangguan atmosfer dan membandingkan hasilnya dengan pengukuran lapangan. Parameter atmosfer yang digunakan adalah aerosol optical depth (AOD), kolom uap air dan ketebalan ozon yang bersumber dari data MODIS dengan tanggal dan jam perekaman yang mendekati dengan data Landsat-8. Dari analisis yang dilakukan terhadap nilai indeks vegetasi (NDVI, EVI, SAVI dan MSAVI) citra terkoreksi atmosfer (surface reflectance) menunjukkan bahwa indeks vegetasi yang memiliki akurasi tinggi adalah NDVI yaitu (3 – 11) % dan terendah adalah MSAVI yaitu (11 – 24) %. Hasil analisis terhadap respon spektral objek citra terkoreksi atmosfer menunjukkan bahwa kanal-kanal visible memiliki akurasi yang cukup baik dengan nilai RMSE berkisar antara (1 – 4) %. Sebaliknya akurasi terendah terdapat pada kanal inframerah dekat (NIR) dengan nilai (14 – 27) %.Kata kunci: Landsat-8, koreksi atmosfer, respon spektral, indeks vegetasi

PENGEMBANGAN MODUL MIGRASI DATA INDERAJA MENGGUNAKAN METODE PEMROSESAN PARALEL DALAM LINGKUP BIG DATA Riyan Mahendra Saputra
Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 16 No. 2 Desember 2019
Publisher : Indonesian National Institute of Aeronautics and Space (LAPAN)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30536/j.pjpdcd.2019.v16.a3055

Era teknologi informasi sekarang ini, data yang digunakan dan dihasilkan oleh suatu organisasi dalam menjalankan proses bisnisnya semakin besar dan terus meningkat sehingga membutuhkan metode yang baik dalam pengelolaannya. Data penginderaan jauh merupakan data yang dihasilkan dari beberapa jenis sensor satelit aktif maupun pasif. Data tersebut disimpan dalam beragam media, format dan ukuran. Pustekdata LAPAN melakukan pengelolaan seluruh data citra penginderaan jauh yang dimilikinya di sistem Bank Data Penginderaan Jauh Nasional, termasuk migrasi data. Permasalahan yang dihadapi dalam migrasi data adalah akses yang lambat, terutama karena prosesnya masih menggunakan pendekatan sekuensial berbasis folder. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan modul migrasi data menggunakan metode pemrosesan paralel dalam lingkup big data untuk meningkatkan performa sistem migrasi yang ada menjadi lebih efisien, efektif, cepat, mudah dan aman. Pada pengujian ini digunakan data resolusi menengah Landsat 8 dengan ukuran 780 MB/scene, resolusi tinggi SOPT 6 dan 7 dengan ukuran 300 MB – 5 GB/scene dan resolusi sangat tinggi Pleiades dengan ukuran 2-5 GB/scene. Pengujian dilakukan dengan meggunakan 10-100 data sampel untuk setiap jenis data. Hasil percobaan menunjukkan peningkatan kecepatan 12,8 kali lebih cepat dari modul migrasi sebelumnya di lingkungan jaringan 1 Gbps dan 4,8 kali lebih cepat dalam lingkungan jaringan 10 Gbps dibandingkan 1 Gbps.

Halaman Depan Vol. 16 No. 2 Desember 2019 Redaksi Jurnal
Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 16 No. 2 Desember 2019
Publisher : Indonesian National Institute of Aeronautics and Space (LAPAN)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30536/j.pjpdcd.2019.v16.a3401

Halaman Belakang Vol. 16 No. 2 Desember 2019 Redaksi Jurnal
Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 16 No. 2 Desember 2019
Publisher : Indonesian National Institute of Aeronautics and Space (LAPAN)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30536/j.pjpdcd.2019.v16.a3402

Page 1 of 1 | Total Record : 9

Filter by Year

2019 2019

Filter By Issues

All Issue Vol 18 No. 1 Juni 2021 Vol. 17 Nr. 2 Desember 2020 Vol 17 No. 1 Juni 2020 Vol. 16 No. 2 Desember 2019 Vol. 16 No. 1 Juni 2019 Vol. 15 No. 2 Desember 2018 Vol. 15 No. 1 Juni 2018 Vol. 14 No. 2 Desember 2017 Vol. 14 No. 1 Juni 2017 Vol. 13 No. 2 Desember 2016 Vol. 13 No. 1 Juni 2016 Vol. 12 No. 2 Desember 2015 Vol. 12 No. 1 Juni 2015 Vol 11 No.2 Desember 2014 Vol. 11 No. 1 Juni 2014 Vol. 10 No.2 Desember 2013 Vol. 10 No. 1 Juni 2013 Vol. 9 No. 2 Desember 2012 Vol 9 No.1 Juni 2012 Vol 8 (2011) Vol 6, (2009) Vol 5, (2008) Vol 4, No.1 Juni (2007) Vol.3, No.1 Juni (2006) Vol 1, No.1 Juni (2004) More Issue

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
-

Editorial Address
-

Location
Kota adm. jakarta timur,

Dki jakarta

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name -

Contact Email -

Phone -

Journal Mail Official -

Editorial Address -

Location Kota adm. jakarta timur, Dki jakarta INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
-

Editorial Address
-

Location
Kota adm. jakarta timur,

Dki jakarta

INDONESIA