Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 93561 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Kusumaning Ayu Dyah Sukowati
"Land Surface Temperature (LST) atau Suhu Permukaan Bumi merupakan salah satu parameter kunci keseimbangan energi pada permukaan Bumi dan merupakan variabel klimatologis utama dalam mengendalikan fluks energi gelombang panjang yang melalui atmosfer. Satelit TERRA/AQUA yang membawa sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) merupakan satelit penginderaan jauh untuk pengamatan lingkungan yang dapat digunakan untuk ekstraksi data suhu permukaan yang bersifat regional bahkan global.
Dengan wilayah cakupan luas yakni 2330 km dan resolusi spasial 250 m, 500 m dan 1000 m serta resolusi spektral tinggi yakni 36 kanal, maka diharapkan MODIS mampu menampilkan citra satelit untuk wilayah luas dan waktu pengamatan maksimal. Selanjutnya data citra MODIS diekstraksi sehingga diperoleh nilai LST yang kemudian digabungkan dengan poligon batas kota untuk mendapatkan nilai suhu permukaan untuk 8 kota besar di Pulau Jawa. Analisis LST bulanan dalam periode 2003-2008 menunjukkan trend atau pola suhu permukaan untuk kota-kota besar tersebut semakin meningkat.

Land Surface Temperature (LST) is one of key parameter balance of energy from the surface and statistical variable of climatology which is very important to manage the energy flux that pass through the atmosphere to the Earth. The LST data is important to monitor the surface temperature. TERRA/AQUA Satellite with MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) payload is a remote sensing satellite for Earth observation that can be used to extract the surface temperature globally or regionally.
The coverage area large enough (about 2330km), with spatial resolutions of 250m, 500m and 1000m and 36 channel of spectral resolution so MODIS will be able to take the image of Earth surface in maximum observation time. The LST from MODIS data will be extracted based on boundary polygon of city to measure the surface temperature of 8 big cities in Java Island. The measurement results showed that the average value of monthly LST in 2003-2008 period for those cities is increasing.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2009
S51367
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
Muhammad Mahrozi
"Teknologi Penginderaan Jauh sangat tepat digunakan untuk memantau potensi kelautan Indonesia yang sangat luas. Dengan menggunakan satelit, pemantauan tidak perlu dilakukan secara langsung di lapangan (In Situ), sehingga dapat dilakukan dengan cepat dan dengan biaya yang relatif tidak mahal. Salah satu satelit Bumi milik NASA yang datanya dimanfaatkan secara bebas untuk kepentingan non-komersial adalah satelit EOS (Earth Observing System) TERRA/AQUA menggunakan sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer).
Pada skripsi ini akan dibahas metode pemanfaatan data MODIS untuk menghitung kandungan klorofil di permukaan laut. Ekstraksi informasi kandungan klorofil dilakukan terhadap data MODIS level 1b menggunakan algoritma ATBD 19 menjadi data level 2 (konsentrasi Klorofil dalam mg/m3). Analisa dilakukan pada data MODIS harian tahun 2008 di 4 sampel daerah perairan di Indonesia untuk single scene, multi scene dan analisa konsentrasi klorofil.
Hasil analisa menunjukkan konsentrasi klorofil tertinggi berada di sampel di Samudra Hindia pada bulan September. Data tahunan menunjukkan kandungan klorofil berubah secara dinamis mengikuti pola musim di Indonesia.

Remote sensing technology is the right solution to assess the sea resource potential in Indonesia. Using satelite, monitoring could be performed without insitu measurement, therefore the analysis time will be short and inexpensive. A TERRA/AQUA, on of NASA's satellite with MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) sensor aboard could be used as resource data for free.
This final project research will describe how to extract MODIS data to achieve chlorophyll concentration on the sea surface. The steps started with information extraction of chlorophyll concentration from level 1b MODIS data and converted to level 2 using ATBD 19 algorithm. The analysis was performed to derive chlorophyll concentration from single scene MODIS data in 2008, multi scene and analysis chlorophyll concentration characteristic in 4 sample area.
The analysis results showed the highest concentration is located in the Indian Ocean in September. The whole year results showed the dynamic value of chlorophyll concentration related to the season changes in Indonesia.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2009
S51467
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
Rifqi Annas
"Salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah negara kepulauan, di antaranya pelanggaran batas wilayah, penentuan lokasi sumber daya alam, serta kemampuan dini dalam mendeteksi awalnya suatu bencana alam, adalah teknologi pengindraan jauh. Teknologi ini menggunakan kemampuan sensor satelit yang dapat menangkap citra pemetaan suatu wilayah dengan spesifikasi yang dimilikinya. Salah satu sensor yang memiliki kemampuan tersebut adalah Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS).
Indonesia yang dilalui garis khatulistiwa, mempunyai karakteristik unik karena di wilayah perairannya terjadi interaksi antara masa air yang datang dari Samudra Hindia dan Samudra Pasifik. Sedangkan habitat dari komunitas ikan sangat dipengaruhi oleh kondisi atau parameter oseonografi perairan seperti suhu permukaan laut, salinitas, konsentrasi klorofil laut, cuaca dan sebagainya, yang berpengaruh pada dinamika atau pergerakan air laut baik secara horizontal maupun vertikal. Di dalam Tugas Akhir ini akan dikembangkan penghitungan Suhu Permukaan Laut menggunakan data MODIS. Data diolah menggunakan rumus yang diturunkan dari Algorithm Theoretical Basis Documents (ATBD) sehingga mendapatkan nilai pasti dari suhu permukaan laut pada beberapa sampel lokasi di perairan Indonesia.

One of many technologies which can be used to overcome archipelago's problems; the violation of a territory, the determination of natural resources location, and the earlier ability to detect earlier natural disaster, is Remote Sensing Technology. This technology uses satellite's ability to capture cartography image of an area with its specification. One of satellites which has that ability is MODIS sensor carried by TERRA/AQUA satellite.
Indonesia, which is passed by the equator line, has an unique characteristic. There is an interaction between water volume from Indian Ocean and Pacific Ocean. Meanwhile, fishing ground in the ocean depends on the condition or oceanography parameters, such as sea surface temperature, salinity, sea chlorophyll concentration, weather, etc. which are influenced by dynamic sea's mobility both horizontally and vertically. One of the sea parameters, the Sea Surface Temperature (SST), could be derived from MODIS data. The data is processed using formula derived from Algorithm Theoretical Basis Documents (ATBD) and implemented to obtain the SST of several sample area in Indonesian watery.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2009
S51366
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
Giatika Chrisnawati
"Kebakaran hutan atau lahan dapat dideteksi dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh, yaitu dengan melakukan pemantauan jumlah dan sebaran titik panas di suatu wilayah. Jumlah dan sebaran titik panas diperoleh dengan mengolah citra sensor satelit menggunakan algoritma konversi nilai digital data satelit menjadi suhu.
Satelit yang dapat digunakan untuk pemantauan titik panas adalah satelit NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) melalui sensor AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) dan sensor satelit MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectro-Radiometer) yang dibawa oleh satelit Terra dan Aqua. Penentuan titik panas dihitung menggunakan metode yang dikembangkan oleh LAPAN untuk data MODIS dan Forest Fire Prevention and Control Project, Departemen Kehutanan RI, untuk data NOAA/AVHRR. Sementara suhu permukaan daratan, dihitung menggunakan metode yang dikembangkan oleh MAIA, Meteo Prancis.
Sebaran titik panas dan suhu permukaan daratan disajikan dalam bentuk peta 2-dimensi yang diberi data geografis. Perbandingan antara peta sebaran titik panas dan suhu permukaan daratan juga dibahas dalam penelitian ini.

Forest fire or land surface temperature could be analyzed from satellite data using remote sensing technology. The number of hotspot and land surface temperature distribution could be retrieved from the data by converting the digital number into temperature.
In this research, the hotspots are derived from NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)/AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) and EOS (Earth Observing System) TERRA-AQUA/MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectro-Radiometer) sensors. For MODIS data, the hotspot is calculated using an algorithm which is developed by LAPAN, and The Forest Fire Prevention and Control Project, Departemen Kehutanan RI, for NOAA/AVHRR data. The Land Surface Temperature (LST) is calculated using the MAIA algorithm which is developed by Meteo France.
The hotspot and LST distribution is mapped into 2-D representation along with geographical information. The comparison of hotspot distribution and land surface temperature map is also investigated.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2008
S40436
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
Yusuf Pirdaus
"Kebakaran hutan merupakan salah satu bencana alam yang memiliki faktor kerugian yang sangat banyakdi Indonesia mulai dari segi ekonomi, politik sosial serta dari sisi lingkungan hidup sendiri. Satelit TERRA/AQUA yang membawa sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) merupakan satelit penginderaan jauh yang digunakan untuk beberapa penelitian, salah satu yang dapat digunakan adalah untuk ekstraksi data suhu permukaan yang bersifat regional. Dengan wilayah cakupan yang luas yakni 2330 km dan resolusi spasial 250 m serta resolusi spektral yang tinggi yakni 36 kanal maka diharapkan MODIS mampu untuk menampilkan citra satelit untuk wilayah yang luas dan waktu pengamatan yang maksimal. Selanjutnya data citra MODIS diekstraksi sehingga didapatkan nilai dari jumlah hot spot yang akan digunakan untuk megetahui pola persebaran ttik hot spot yang terjadi.
Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pola persebaran titik hot spot yang terjadi selama 5 tahun,antara tahun 2004 sampai 2008 pada pulau Sumatera dan Kalimantan sedangkan kanal yang digunakan adalah kanal 31 dan 32.Berdasarkan hasil penelitian didapatkan peta persebaran data hot spot pulau Kalimantan dan Sumatera.Selain itu data persebaran hot spot yang terjadi di daerah Kalimantan dan Sumatera ternyata berkaitan erat dengan grafik curah hujan dan grafik perkembangan el- nino.
Berdasarkan hal hal tadi dapat disimpulkan bahwa satelit TERRA/AQUA yang membawa sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) merupakan contoh satelit penginderaan jauh yang datanya dapat dimanfaatkan untuk mengetahui persebaran titik hot spot yang dapat digunakan untuk memonitoring bencana kebakaran hutan.

Forest fire is a natural disaster that has a loss factor which is very lot in Indonesia in terms of economic, political, social and environmental side of their own. Terra satellite / sensor AQUA bring Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) is a satellite remote sensing used for some research, one that can be used is to extract surface temperature data that are regional. With a wide coverage area of 2330 km and 250 m spatial resolution and high resolution Spectral channel 36 that is then expected to be able to show the MODIS satellite imagery for the region and a broad maximum observation time. Next MODIS image data obtained so that the value extracted from a hot spot that will be used to know distribution pattern a hot spot happened.
This research was conducted to know the distribution pattern of hot spot point going for 5 years, between the years 2004 until 2008 on Sumatra and Kalimantan island ,with the channel 31 is used and results obtained 32.Based on map data distribution hot spot island and Kalimantan Sumatera.Selain the hot spot data distribution that occurred in the area of Kalimantan and Sumatra was closely associated with rainfall graphs and charts the development of El Nino.
Based on the case before it can be concluded that satellite Terra / AQUA bring the sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite is an example remote sensing data can be used for the distribution point hot spot that can be used for forest fire disaster monitor.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2009
S51364
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
Mia Rizkinia
"Kegiatan penangkapan ikan di laut memerlukan aplikasi teknologi yang memberikan informasi pendukung yang menyeluruh, mencakup wilayah yang luas dan dalam waktu yang cepat untuk efisiensi dan efektivitas penangkapan ikan. Hasil scan satelit NOAA/AVHRR-APT dapat dimanfaatkan untuk keperluan ini dengan melakukan pengolahan datanya terlebih dahulu. Penelitian ini menggunakan data mentah dari transmisi analog tipe Automatic Picture Transmission (APT) satelit NOAA/AVHRR yang di-decode menjadi digital dengan software WxtoImg. Pengolahan citra dilakukan menggunakan software perangkat lunak komputasi matematis dengan masukan berupa data level 2.
Pengolahan data level 0 menjadi data level 2 ini dilakukan pada WxtoImg. Untuk membuat peta isotherm permukaan laut dan menetukan letak geografis daerah potensi ikan dibutuhkan persamaan yang menghubungkan antara suhu dengan piksel citra. Karena itu, dengan WxtoImg data di- enhancement menjadi citra yang dapat diolah dengan perangkat lunak komputasi matematis dengan persamaan yang menghubungkan antara suhu dan piksel citra. Enhancement bisa dilakukan secara otomatis dengan fasilitas enhancement sea surface temperature (SST) pada WxtoImg dengan acuan hubungan piksel dan suhu dari enhancement curve WxtoImg. Hasil enhancement berupa suhu permukaan laut akan dianalisis keunggulan dan kelemahannya jika dibandingkan dengan menggunakan citra hasil pada utilitas contrast enhance channel B only, yang dalam hal ini menggunakan kanal 4 saja. Dari penggunaan dua jenis data yang berbeda ini, juga bisa diperoleh letak geografis daerah perbedaan suhu permukaan laut dengan algoritma yang dikembangkan.

In order to increase the productivity of fish cultivation, a comprehensive information on fishery area is very vital. Using NOAA/AVHRR-APT, remote sensing satellite data could be converted into the Sea Surface Temperature (SST) could be one of the most effective solution to help the fishermen. In this research, the Automatic Picture Transmission (APT) data broadcasted from the satellite was decoded to level-2 digital imagery using WxtoImg software. To convert this image into the SST profile, image processing technique was implemented.
The result is the SST isotherm map and the geographical location of fishery potential area which is derived from the differences of temperature area. A mathematical correlation function between the pixel values and the SST was derived from the enhancement curve used in the software. The SST as the enhancement output will be analyzed and compared to the result of contrast enhancement of channel 4 only. Using these two variations of data, geographical location of different SST area could be obtained.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2008
S40476
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
Asep Kusuma
"Penentuan Suhu Permukaan Laut (SPL) atau Sea Surface Temperature (SST) dari pengukuran satelit telah mejadi fokus studi pengindraan jauh (indraja) sejak dua dekade terakhir ini. Sensor Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) pada satelit NOAA telah menjadi pelopornya sehingga sering dijadikan acuan untuk penentuan suhu permukaan laut oleh sensor-sensor satelit yang diluncurkan setelahnya, termasuk sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Walaupun demikian, kedua sensor tersebut dibuat dengan karakteristik yang berbeda, sehingga dalam pengukuran suhu permukaan laut, hasilnya tidak akan persis sama.
Pada skripsi ini, penentuan suhu permukaan laut AVHRR menggunakan algoritma Non Linear SST (NLSST) dan Multi Channel SST (MCSST) pada kanal 4 dan 5. Sedangkan untuk MODIS menggunakan algoritma Non Linear SST (NLSST) yang dibuat oleh International MODIS/AIRS Processing Package (IMAPP) pada kanal 31 dan 32. Data yang digunakan untuk masing-masing sensor pada skripsi ini adalah data level 1b. Suhu permukaan laut ditentukan dengan mengubah digital number menjadi nilai radiansi, kemudian ditentukan suhu kecerahan masing-masing kanal, dan yang terakhir adalah memasukan nilai-nilai suhu kecerahan ini pada algoritma SPL masing-masing sensor. Daerah studi kedua sensor diambil pada daerah dan tanggal yang sama, untuk kemudian dilakukan analisa terhadap hasil perhitungan SPL yang diperoleh.

Sea Surface Temperature (SST) retrieval from satellite measurement has became a focus study in Remote Sensing for two decades. NOAA/Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) sensor was the pioneer, so it is used as a reference for sea surface temperature retrieved by satellite sensors which are launched later, including Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). However, both sensors have different characteristics, so the sea surface temperature derived from both sensors will not exactly the same.
In this final project, based on NOAA KLM User's Guide, the retrieval of NOAA/AVHRR sea surface temperature uses Non-Linear SST (NLSST) algorithm and Multi Channel SST (MCSST) for channel 4 and channel 5. Whereas the retrieval MODIS SST Non-Linear SST (NLSST) proposed by International MODIS/AIRS Processing Package (IMAPP) using channel 31 and channel 32. The satellite data which are used for each sensors in this final project is level 1b data. In the calculation, SST is defined by changing the digital number into radiance value, which is then converted to brightness temperature for each channel. The last step is to put in the brightness temperature value to each sensors SST algorithm. To compare and analyze the results, the same date and study area of both sensors are taken as the input.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2008
S40562
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
Elfa Diasmara
"Teknologi satelit telah banyak berperan dalam perkembangan aplikasi ilmu penginderaan jarak jauh, terutama dalam menganalisa keadaan vegetasi di bumi. Indeks vegetasi adalah salah satu parameter yang digunakan untuk menganalisa keadaan vegetasi dari suatu wilayah. Indeks tersebut mempunyai berbagai macam variasi algoritma. Algoritma yang akan dibahas pada penelitian ini adalah algoritma NDVI dan EVI. Algoritma EVI merupakan hasil turunan dan perkembangan dari algoritma NDVI. Sehingga, algoritma EVI memiliki banyak keunggulan yang tidak dimiliki algoritma NDVI. Satelit NOAA dan satelit TERRA/AQUA digunakan untuk membawa sistem sensor AVHRR dan MODIS. Kedua sistem sensor tersebut bisa diaplikasikan untuk keperluan vegetasi, terutama dalam aplikasi algoritma NDVI. Namun, data NDVI dari yang diperoleh kedua sensor tersebut ternyata memiliki perbedaan yang cukup signifikan. Perbedaan hasil olah dari data yang diperoleh dari dua jenis sensor satelit inilah yang juga akan dibahas lebih lanjut pada penelitian ini.

Satellite technologies have influenced so much in the development of remote sensing discipline, especially when dealing with the vegetation condition on earth. Vegetation index is one the parameters which are used to analyze the vegetation condition on a certain area. That index has many variants of algorithm. This paper dealt with the NDVI and EVI algorithm. The EVI algorithm was derived and developed from NDVI algorithm. Therefore, the EVI has many features that NDVI algorithm doesn?t have. NOAA and TERRA/AQUA satellites are used to carry AVHRR and MODIS sensor systems. Both of the systems could be applied to derive the vegetation index, which is calculated using the EVI and NDVI algorithm. However, the degree of greenness of the vegetation in the form of NDVI values from those sensors would yield significantly different results. The different results from both sensors were also investigated in this paper."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2007
S40370
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Abdullah Mansyur
"Air mampu curah (AMC) atau yang lebih dikenal dengan sebutan Total Precipitable Water (TPW) adalah sejumlah landasan air di atmosfer yang siap menjadi hujan. AMC/TPW sangat besar perannya dalam menentukan kemungkinan hujan yang akan terjadi. AMC dapat dihitung menggunakan mode penurunan rumus dari persamaan Water Vapor yang merupakan salah satu parameter dari produk pengolahan data MODIS (MOD07). Dengan mengetahui nilai AMC/TPW, diharapkan masyarakat dapat terbantu dalam mengantisipasi jika terjadi hujan sangat lebat atau bahkan kekeringan. Melalui pengembangan perangkat lunak IMAPP dalam percobaan, dapat diketahui bahwa kandungan AMC dapat berubah-ubah sampai dengan ketebalan 20 mm. Hasil olahan AMC kemudian didiseminasikan melalui web berbasis SIG (Sistem Informasi Geografis) dengan Geoserver dalam mode pratampil.

The Total Precipitable Water (TPW) is a measure of total amount of water vapor in a column of air and can be used to infer precipitation amounts. TPW has an important rule in determination of possibility of rain. TPW value could be calculated using water vapor equation from MOD07, as a product of Terra/Aqua MODIS data processing. Measuring TPW will help people in anticipating heavy rains or even dryness. Using IMAPP software, the TPW value could be retrieved up to 20 mm. The TPW map is then uploaded in a web based GIS using Geoserver and displayed in preview mode."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2010
S51192
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
Muhammad Nur Fajar
"Penipisan lapisan ozon secara global yang terjadi saat ini merupakan suatu bencana besar bagi Bumi dan umat manusia mengingat vitalnya fungsi lapisan ozon ini. Pengamatan terhadap lapisan ozon merupakan sesuatu yang sangat diperlukan untuk terus memantau perkembangannya. MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) sebagai instrumen penginderaan jauh dapat melakukan perhitungan ketebalan lapisan ozon. Sistem yang dibangun di dalam penelitian ini akan mengolah data MODIS dari level 0 menjadi level 2 menggunakan perangkat lunak IMAPP VA. Hasil pengolahan berupa file berformat HDF (Hierarchical Data Format) yang di dalamnya terdapat sekumpulan set data profil atmosfer, termasuk data ketebalan lapisan ozon. Data ini kemudian diekstraksi untuk dianalisis dan dipetakan menggunakan perangkat lunak pengolah data matematis. Pengukuran dilakukan terhadap tiga wilayah yang memiliki karakteristik yang berbeda, yaitu Indonesia, Amerika Serikat dan Kutub Selatan. Untuk wilayah Indonesia dan Amerika Serikat, digunakan data MODIS pada tahun 2003, 2005, 2007, 2009 dan 2011. Sedangkan untuk wilayah digunakan data MODIS pada tahun 2003, 2005, 2007, 2009 dan 2010. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa wilayah Indonesia sedikit mengalami kenaikan rata-rata ketebalan lapisan ozon dalam periode waktu tersebut, sedangkan ketebalan lapisan ozon di wilayah Amerika Serikat dan Kutub Selatan mengalami penurunan rata-rata ketebalan lapisan ozon pada periode waktu tersebut. Panelitian ini juga membuktikan adanya lubang ozon didaerah Kutub Selatan setiap tahunnya.

Nowadays, Ozone Depletion Layer is a serious disaster for earth and human life as it's vital function. Monitoring of ozone layer is needed to know the the progress of this layer. MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) as the remote sensing instrument can calculate total column ozone. The system developed in this research will processes the MODIS data from level 0 to level 2 using IMAPP VA software. The result of the processing is the file with HDF (Hierarchical Data Format) data format which is include the information of atmospheric profile, such as total column ozone.The total column ozone dataset embedded in HDF file extracted and mapped to the global map by mathematical data processing software. The system measure total column ozone in three area, Indonesia, United States of America(USA), and Antarctica. In Indonesia and USA region, this measurenment held in 2003, 2005, 2007, 2009 and 2011. In Antarctica this measurenment held in 2003, 2005, 2007, 2009 and 2010. The result of this observation shows that Indonesia's average total column ozon increased by insignificant value in that period of time. Meanwhile in USA and Antarctic Region, the average total column ozone decreased in that period of time. This observation also proof that there is an ozone hole over the antarctic in every year observed. "
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2011
S793
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>