Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Fusi citra sering kali digunakan untuk meningkatkan detail garis batas objek pada citra multispektral yang mempunyai resolusi spasial rendah dengan bantuan citra pankromatik yang mempunyai resolusi spasial lebih tinggi. Citra yang dihasilkan pada proses fusi tersebut tentunya diharapkan dapat menghasilkan klasifikasi citra menjadi lebih akurat. Akan tetapi, tidak semua metode fusi citra mampu menghasilkan citra hasil fusi yang mempertahankan karakteristik spektral yang dimiliki oleh citra multispektral dan karakteristik spasial yang dimiliki citra pankromatik.Metode fusi citra berbasis wavelet menjadi cukup populer karena mampu memberikan hasil yang terbaik dalam mempertahankan karakteristik tersebut. Penentuan level dekomposisi yang akan diterapkan dalam metode ini dapat mempengaruhi hasil yang diperoleh. Semakin sedikit level dekomposisi diterapkan, maka semakin baik pula kualitas spektral yang akan dimiliki. Sebaliknya, semakin banyak level dekomposisi diterapkan justru semakin baik kualitas spasialnya.Hasil penelitian terhadap citra Landsat TM dan SPOT menunjukkan bahwa basis Haar dan teknik shift invariant discrete wavelet transform mampu menghasilkan kualitas spektral dan spasial yang lebih baik diantara basis dan teknik wavelet lainnya yang digunakan dalam penelitian ini. Secara umum, untuk rasio resolusi 2 hingga 5, semakin besar rasio resolusi antara citra multispektral dan pankromatik akan membutuhkan level dekomposisi yang lebih tinggi untuk menghasilkan citra hasil fusi berkualitas."

"Klasifikasi citra multispektral dengan resolusi spasial terbatas mempunyai kendala pada penentuan garis batas obyek yang kurang akurat, seperti pada citra multispektral yang dihasilkan Landsat yang mempunyai resolusi 30x30m. Kendala ini dapat diatasi dengan tersedianya kanal pankromatik yang memiliki resolusi 15x15m, misalnya pada Landsat ETM (Enhanced Thematic Mapper) atau IKONOS.Penggabungan informasi kanal multispektral dan kanal pankromatik dapat dilakukan dengan teknik fusi informasi atau teknik fusi berbasis piksel. Penelitian tugas akhir ini menerapkan dan menguji hasil fusi berbasis piksel pada proses visualisasi dan klasifikasi citra. Teknik fusi yang diterapkan adalah teknik IHS (Intensity Hue Saturation), Brovey, Wavelet dengan fungsi basis Daubechies, serta metode band overlay sebagai pembanding. Citra yang digunakan adalah citra yang didapat dari satelit Landsat dan kanal pankromatik pada Landsat ETM.Hasil perbandingan menunjukkan bahwa metode fusi citra yang menggunakan input citra multispektral dan pankromatik (yaitu metode IHS) menghasilkan tingkat akurasi yang paling baik untuk proses klasifikasi, sedangkan metodewavelet menghasilkan tingkat akurasi yang paling rendah."

"ABSTRAKDalam tesis ini akan dibahas aplikasi interaktif model komputasi beserta analisa dekomposisi spektral untuk data non stasioner menggunakan Continuous Wavelet Transform (CWT). Metode konvensional menunjukkan bahwa untuk menghasilkan gambaran time-frekuensi mengunakan Short Time Fourier Transform dengan batas resolusi time-frekuensi diawali dengan menentukan panjang window. Dalam proses CWT tidak memerlukan penyeleksian (pre-selecting) panjang window dan tidak ada batasan tetap space resolusi time-frekuensi. CWT menggunakan dilatasi dan translasi wavelet untuk menghasilkan skala waktu (time-scale).Langkah awal dilakukan adalah memasukan dan merubah slicing frekuensi dengan pengambilan pusat frekuensi pada masing-masing jenis wavelet, dilanjutkan dengan mentransformasikan data dalam domain waktu untuk menghasilkan spektral amplitudo hasil CWT. Model komputasi yang dibuat dalam tesis ini merupakan aplikasi interaktif yang dapat membantu menganalisa dalam penelitian, yaitu memvalidasi pendekatan dengan contoh model sintetik data non stasioner dan mengamati tipe hasil spketrum CWT.Hasilnya menggambarkan bahwa hasil transformasi CWT dengan menggunakan data sintetik dapat memisahkan dengan mengetahui secara dini awal dari bentuk pembajian dan ujung reflektor baji, dengan cara melihat hasil spektra dan perubahan model nilai kecepatan setiap lapisan, pembuktian ini dilanjutkan dengan model temporal thicknes. Dilanjutkan pengujian data real seismik, yaitu data real I yang menunjukkan model baji dan data real II menggunakan data Blackfoot yang diuji menggunakan metode CWT untuk mencari keberadaan gas. Dari dua jenis data, yaitu sintetik dan data real dapat disimpulkan bahwa secara potensial pendeteksian kejelasan zona prospek dan penyeleksian dapat dilakukan dan hasil data real 2D II menunjukkan zona gas pada xline 45 kedalaman 1520 m, yaitu dengan melihat peningkatkan resolusi amplitudo pada saat menggunakan wavelet cgau4 dan frekuensi tunggal 20Hz, dimana pada dasarnya peningkatan resolusi amplitudo ini akan lebih menunjukkan kejelasan batas kontinyuitas dari zona prospek hidrokarbon dan identifikasi gambaran stratigrafi yang terdapat batas pemisah yang menunjukkan karakteristik reservoir.

---

ABSTRACTInteractive application for computing spectral decomposition model for non stationery data based on CWT is discussed in this thesis. The conventional method shows time frequency map which used STFT need to be determined by preselecting window, although CWT method does not need preselecting window, and regular time-frequency space resolution. CWT used basic function with compact supported having the property of dilatation and translation to result time scale.First step in this application user have to input tuning frequency and its change if needed. Each kind of wavelet have the center frequency which is used to transform data in time domain for computing amplitude spectral CWT. Computation model in this research is made interactive application to implement CWT model to analyze real seismic data.This application can be proven with the model, the first have to validate synthetic model with CWT method, if good enhancement resolution and recognize the character spectral used tuning frequency, then can be followed used its method to implement with real 2D seismic. Spectral which is resulted by CWT method shows the unique spectral in scale, and this method can be implemented in wedging model.The conclusion from synthetic and real 2D seismic, this method potentially to analyze bright resolution based on increasing amplitude seismic and tuning frequency which is used. Because each of amplitude shows resolution suite from seismic data. Finally, on comparing from input parameters likely, amplitude, pseudo frequency, sampling and kind of wavelet, the result of transformation used this application based on CWT shows bright amplitude (resolution) in several reservoir locations, so can be used for indicating recognized hydrocarbon zones and wedged location. Gas location can be found in xline 45 depth 1520 m in Blackfoot data."

"Klasifikasi citra inderaja merupakan salah satu teknik yang penting dalam pembuatan peta suatu wilayah. Hasil dari klasifikasi citra inderaja berupa peta tematik (thematic map) dimana setiap titik (pixel) termasuk di dalam sebuah kelas. Karena adanya sensor noise dan keterbatasan algoritma, peta tematik yang diperoleh mengandung banyak noise yang berbentuk ?salt and pepper? (tidak periodik) sehingga menghasilkan batas antar wilayah yang tidak pasti.Metode Information Fusion yang dikerjakan dalam tugas akhir ini bertujuan untuk menghasilkan peta tematik dengan batas yang jelas antar wilayah dan wilayah yang homogen. Metode ini terdiri dari 2 langkah yaitu: pendeteksian sisi dari peta tematik hasil smooth filtering dan citra multispektral penerapan algoritma region growing ada peta tematik untuk menghasilkan batas wilayah yang jelas dan wilayah yang homogen yaitu satu wilayah terdiri dari satu kelas. Metode ini berjalan secara independen dari algoritma klasifikasi, dan bukan knowledge-based algorithm yaitu tidak menggunakan asumsi awal mengenai isi dari citra.Hasil dari analisa menunjukkan bahwa metode Information Fusion yang diajukan oleh Solaiman et al. [SOLA98] masih memiliki beberapa kelemahan diantaranya adalah tidak dapat mengatasi citra tematik yang memiliki wilayah sebesar 3 piksel atau kurang [SOMB99], tidak adanya usaha penghilangan gangguan sebelum dilakukan deteksi sisi, dan tidak adanya usaha perbaikan pada hasil fusi. Dalam Tugas Akhir ini diajukan perbaikan dari metode Information Fusion [SOLA98] yaitu dengan penambahan modifikasi smooth-filtering untuk menghilangkan gangguan dan memperjelas sisi, dan perbaikan hasil fusi."

"Spektral Dekomposisi merupakan salah satu teknik analisa sinyal dalam interpretasi data seismik. Analisa fourier biasa atau transformasi 1D menghasilkan sinyal dari domain waktu menjadi domain frekuensi. Para ilmuwan mengembangkan analisa fourier biasa yang menghasilkan sinyal 2D dalam waktu dan frekuensi, kemudian melakukan short-time window setelah dilakukan transformasi fourier. Metode ini dikenal dengan nama Short-Time Fourier Transform (STFT). Akan tetapi, resolusi time-frekuensi dengan menggunakan STFT terbatas dalam menentukan lebar window. Keterbatasan metode STFT ini dapat diatasi dengan metode Continous Wavelet Transform (CWT). Proses analisis time-frekuensi dilakukan dengan cara mengkonvolusi sinyal dengan wavelet, resolusi frekuensi diperoleh dengan mendilatasi wavelet menggunakan skala tertentu dan resolusi waktu diperoleh dengan mentranslasi wavelet dengan faktor translasi tertentu. Penentuan inilah menjadikan metode Continous Wavelet Transform (CWT) menghasilkan analisis yang mempunyai resolusi yang tinggi. Perkembangan atribut seismik dewasa ini sangat membantu dalam menunjukkan indikasi adanya hidrokarbon pada reservoar. Keberadaan hidrokarbon gas biasanya lebih mudah teridentifikasi dibandingkan minyak dan air karena atenuasi gas lebih besar dibandingkan dengan minyak dan air. Atribut spektral sesaat yang didasari dari hasil komputasi CWT diharapkan dapat menjadi atribut yang berguna untuk mendeteksi adanya indikasi keberadaan hidrokarbon. Untuk mendukung hasil metode CWT, akan dikombinasikan dengan hasil metode inversi untuk meyakinkan akan keberadaan hidrokarbon tersebut yang ditandai dengan nilai akustik impedansi (AI) yang relatif rendah dengan sekitarnya. Dari hasil penelitian ini menunjukkan adanya low frequency effect pada frekuensi 15 Hz di prospect "L" yang terlihat pada line line yang melewati area prospect tersebut. Hal ini didukung dengan hasil inversi yang menunjukkan nilai AI yang rendah yaitu berkisar 17000 ? 22000 ((ft/s) *(gr/cc)) dan kontras dengan nilai AI sekitarnya. Kombinasi metode dekomposisi spektral berbasis CWT yang dengan metode inversi seismik (AI) mengindikasikan adanya akumulasi hidrokarbon pada prospect "L".

---

Spectral Decomposition is one of a signal analyzer in the seismic interpretation. Analysis of 1D Fourier transform generates a signal from time domain into the frequency domain. Scientists developed a 1D Fourier transform to generatee 2D signal in time and frequency domain, then do short-time window after the Fourier transformation. This method is known as Short-Time Fourier Transform (STFT). However, the time-frequency resolution by using the STFT is limited in determining the width of the window. Limitations STFT method can be overcome by using continuous wavelet transform (CWT). The process of timefrequency analysis was done by convolution signal with wavelet, the frequency resolution obtained by using wavelet dilatation with a spesific scale and time resolution obtained by translating the wavelet with a specific translation factor. This determination makes the method of Continuous Wavelet Transform (CWT) can produce high resolution analysis.

Seismic attribute these days is very helpful in showing indications of hydrocarbons in the reservoir. The presence of hydrocarbon gas is usually more easily identified than the oil and water due to greater attenuation for gas compared to oil and water. Spectral Attribute based on the CWT computation is expected to be useful attribute to detect indication presence of hydrocarbons. To support the CWT method, will be combined with inversion methods to assure the existence of hydrocarbons by the value of acoustic impedance (AI) is relatively low with the surroundings.

Results of this study indicate a low frequency effect on the frequency 15 Hz at the prospect ''L " that looks at the lines that passes through the prospect area. This is supported by the results of inversion show that low AI values ranged 17000-22000 ((ft / s) * (gr / cc)) and contrast with the surrounding AI value. The combination of spectral decomposition based on CWT method and seismic inversion method (AI) indicates a hydrocarbon accumulation at the prospect of "L"."