cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Lalu Muhamad Jaelani
Contact Email
lmjaelani@its.ac.id
Phone
+62819634394
Journal Mail Official
lmjaelani@its.ac.id
Editorial Address
Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Phone 031-5929486, 031-5929487
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia
Published by Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
ISSN : -     EISSN : 26570378     DOI : https://doi.org/10.12962/jpji
Core Subject : Science, Agriculture, Engineering,
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Astronomy Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Engineering
Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia disingkat JPJI (e-ISSN: 2657-0378) pertama kali terbit sejak 1 Februari 2019. JPJI adalah media komunikasi dan diseminasi hasil penelitian, kajian dan pemikiran terkait teori, sains, dan teknologi penginderaan jauh serta pemanfaatannya. Fokus jurnal mencakup penginderaan jauh untuk objek dipermukaan bumi, baik di darat, laut maupun atmosfer. JPJI diterbitkan oleh Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) bersama Masyarakat Ahli Penginderaan Jauh Indonesia (MAPIN/ISRS).
Arjuna Subject : Ilmu Bumi dan Planet (semua kategori) - Ilmu Bumi dan Planet (Lain-Lain)
Articles 2 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 2 No 1 (2020)" : 2 Documents clear
Pemanfaatan Data Sentinel-2 untuk Analisis Indeks Area Terbakar (Burned Area) Rahmi, Khalifah Insan Nur; Febrianti, Nur
Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia Vol 2 No 1 (2020)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/jpji.v2i1.260

Abstract

Pemetaan area terbakar dapat diekstraksi dari citra penginderaan jauh menggunakan indeks area terbakar. Berbagai indeks telah dikembangkan untuk mengidentifikasi area terbakar antara lain dari NBR, NBR2, MIRBI, dan BAIS2. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui indeks yang paling baik membedakan area terbakar dan tidak terbakar skala detil. Area terbakar diidentifikasi dari delta indeks sebelum dan setelah kebakaran. Data yang dipergunakan adalah citra Sentinel-2 resolusi 20 meter sebelum kebakaran tanggal 01 Mei 2019, dan setelah kebakaran tanggal 08 September 2019. Indeks NBR menggunakan perkanalingan kanal SWIR dan NIR, indeks NBR2 dan MIRBI menggunakan perbandingan kanal SWIRL dan SWIRS, sementara indeks BAIS2 memainkan rentang spektral red edge, NIR dan SWIR. Hasil analisis indeks separabilitas menunjukan indeks MIRBI baik untuk membedakan area terbakar dengan lahan terbuka. Indeks NBR baik membedakan area terbakar dengan vegetasi dan lahan terbangun sementara indeks NBR2 baik untuk mebedakan area terbakar berasap dengan vegetasi dan lahan terbangun
Pemetaan Presentase Kepadatan Bangunan Menggunakan Model Regresi Berdasarkan Citra Landsat 8 (Studi Kasus Kota Bandung) Rosyadi, Amri; Azahra, Maulidini Fatimah
Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia Vol 2 No 1 (2020)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/jpji.v2i1.261

Abstract

Perkembangan kota dan penduduk menyebabkan semakin meningkatnya jumlah bangunan pada suatu wilayah. Identifikasi kepadatan bangunan dapat menggunakan citra penginderaan jauh yang relatif lebih cepat. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan kepadatan bangunan di Kota Bandung berdasarkan model regresi. Metode yang digunakan untuk identifikasi kepadatan bangunan dalam penelitian ini adalah regresi dengan memanfaatkan indeks Normalized Difference Built-up Index (NDBI). Hasil dari penelitian ini adalah model regresi Y=0.071+0.001X yang dapat digunakan untuk memetakan kepadatan bangunan dengan nilai r square pada 0.383. Metode ini dinilai dinilai sangat cepat dan akurat dibandingkan metode lain untuk melakukan kepadatan banguan.

Page 1 of 1 | Total Record : 2

 1 

Filter by Year

2020 2020


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 5 No 1 (2026) Vol 4 No 2 (2025) Vol 4 No 1 (2025) Vol 3 No 1 (2021) Vol 2 No 2 (2020) Vol 2 No 1 (2020) Vol 1 No 2 (2019) Vol 1 No 1 (2019)