Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Danau berperan sebagai penyedia air untuk kebutuhan baku,pertanian, dan pembangkit listrik. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penentuan luas permukaan air danau dengan memperhatikan sebaran vegetasi air menggunakan data satelit berbeda waktu dan sensor."

"Padi merupakan komoditas tanaman pangan penghasil beras dan berperan penting dalam kehidupan ekonomi Indonesia. Sebanyak 90% penduduk Indonesia mengonsumsi beras sebagai makanan pokok sehari-hari, sehingga dibutuhkan antisipasi jika kebutuhan pangan meningkat. Estimasi produktivitas padi menggunakan penginderaan jauh dinilai efektif dan relatif murah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis karakteristik tanaman padi dan mengestimasi produktivitas padi serta sebarannya dengan menggunakan model estimasi produktivitas padi di Kecamatan Nagrak, Sukabumi. Metode yang digunakan yaitu metode NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dan memanfaatkan citra sentinel-2A untuk menentukan umur tanaman padi dan kemudian digunakan untuk membuat model estimasi produktivitas padi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat akurasi indeks vegetasi NDVI sebesar 90%. Nilai indeks vegetasi meningkat seiring dengan bertambahnya umur tanaman padi. Tanaman padi mempunyai masa tanam 2-3 kali dalam setahun. Sementara itu, model estimasi produktivitas padi di Kecamatan Nagrak yaitu y = 3,7636 x + 3,0602 dengan nilai korelasi nilai NDVI dan produktivitas padi sebesar 91,64%. Nilai Indeks vegetasi NDVI dan produktivitas padi berhubungan positif pada tiap kondisi fisik. Indeks vegetasi tinggi mencerminkan produktivitas tinggi dan sebaliknya. Produktivitas padi didominasi oleh produktivitas tinggi (>6,0 ton/ha) yang banyak tersebar pada wilayah dengan ketinggian 500-1000 m dpl, lereng 8-15% dan pada jarak 0-150 m dari sungai.

---

Rice plant is a food-producing crop that supplies rice and plays an important role in the economic life of Indonesia. Rice is eaten by as much as 90% of Indonesia's population as their everyday staple food, so anticipation is needed if food needs increase. The calculation of rice productivity using remote sensing is considered efficient and relatively inexpensive. The aim of this analysis was to evaluate the characteristics of rice plants and estimate the productivity and distribution of rice in Nagrak District, Sukabumi, using the rice productivity estimation model. The methodology used is the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) approach which uses sentinel-2A imagery to assess the age of rice plants and then to produce rice productivity estimation model. The results showed that the accuracy rate of the NDVI is 90 percent. The value of the vegetation index increases with increasing age of the rice plants. Rice plants have a planting period of 2-3 times a year. Meanwhile, the rice productivity estimation model in Nagrak District is y = 3.7636 x + 3.0602 with a correlation value of the NDVI value and rice productivity of 91.64 percent. The NDVI vegetation index value and rice productivity were positively related to each physical condition. High vegetation index reflects high productivity and vice versa. Rice productivity is dominated by high productivity levels (> 6.0 tons/ha) which are widely spread over areas with an altitude of 500-1000 m above sea level, slopes of 8-15% and at a distance of 0-150 m from the river."

"Seiring dengan makin pesatnya pembangunan jaringan jalan di suatu wilayah harus diikuti pula dengan perubahan informasi yang sesuai dengan kondisi jaringan jalan yang ada. Untuk menunjang perubahan-perubahan yang terjadi perlu diterapkan teknologi Penginderaan Jauh (Inderaja) sebagai salah satu teknologi yang berkembang begitu pesat dewasa ini dan semakin diperlukan keberadaannya untuk berbagai aplikasi. Aplikasi penginderaan jauh sangat terkait dengan bidang spasial, dimana unsur spasial yang kita dapatkan selama ini dilakukan dengan menggunakan peta-peta lama disebabkan karena keterbatasan fasilitas dan kendala lainnya, tetapi dengan teknologi Penginderaan Jauh hal tersebut bukan menjadi kendala lagi dan informasi yang diperoleh dapat dimutakhirkan. Keberadaan teknologi Penginderaan Jauh ini diikuti pula dengan munculnya teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG) yang membuka era baru dalam penyajian informasi dan analisa obyek-obyek spasial yang bergeoreferensi. Salah satu teknologi Penginderaan Jauh adalah pengenalan obyek melalui citra Landsat Thematic Mapper (LTM), dimana citra tersebut memiliki resolusi spasial (30x30) meter dan resolusi spektral 7 band. Dengan kombinasi citra (composite image) serta perbaikan kontras citra dilakukan klasifikasi obyek tutupan lahan secara terawasi (Supervised Classification), maka akan diperoleh citra terklasifikasi dan terkoreksi yang dapat digunakan untuk analisis perbaikan trase jaringan jalan serta pembuatan database informasi trase jalan dengan Sistem Informasi Geografis.

---

Geometric Improvement Of Trace Network Road with Remote Sensing and Geographic Information System. Together with a great development in road network at such district, it must be followed by changing information that should be suited to the condition at present. For supporting the information changes, the remote sensing technology could be applied. It is one of technology with a great increment and needed to various applications. The application of remote sensing technology is close related to spatial field which is used to be achieved from non digital because of limitation facilities and other obstacle. However with remote sensing technology, those can not be burdened anymore and the information achieved can be updated. The presence of remote sensing technology is followed by emerging of Geographic Information System technology which promises a new era in providing deep information and spatial object analysis. The object identification through Landsat Thematic Mapper (LTM) image with (30x30) meter spatial and 7 (seven) band spectral resolution. The composite image together with image contrast improvement are applied to supervised classification covered object for obtaining classified and corrected image that can be used to analyze network road improvement and create database information of trace network road using Geographic Information system."

"Pemilihan ciri merupakan subyek penting dalam pengenalan pola. Tulisan ini merupakan hasil kajian metode pemilihanfitur atau ciri transformasi komponen utama pada data penginderaan jauh. Pada aplikasi penginderaan jauh dengansensor optik seperti Landsat TM, yang sensornya terdiri dari 7 panjang gelombang, akan diperoleh 7 citra fitur (multiband). Adanya kendala awan pada citra optik, telah menyebabkan adanya upaya penggunaan citra radar. Padainterpretasi citra radar, diperlukan analisis ciri tekstur yang merupakan hasil transformasi dari model tekstur terhadapdata aslinya. Untuk tujuan penyimpanan dan pemrosesan data, diusahakan hanya menggunakan sejumlah data yangterbatas, tetapi menghasilkan klasifikasi yang optimal. Pemilihan fitur merupakan suatu metode yang bertujuan untukmendapatkan subset fitur yang optimal. Pada tulisan ini memperkenalkan metode pemilihan fitur transformasikomponen utama yang diujicobakan terhadap dua data uji, yaitu citra optik (data citra daerah Jawa Tengah) dan citraradar (data citra daerah Sumatera Selatan) yang semuanya merupakan data skala kecil yaitu tiap-tiap data kurang dari 20ciri. Akurasi klasifikasi rata-rata yang didapat dengan metode transformasi komponen utama untuk kedua data ujisecara berturut-turut adalah sebagai berikut: pada data citra daerah Jawa Tengah sebesar 91,86% dan pada data citradaerah Sumatera Selatan sebesar 86,58%."

"Tahun 2008 Kabupaten Kebumen dilanda kekeringan. Masyarakat kesulitan air bersih dan air irigasi menyusul menurunnya debit sumber air. Penggunaan data penginderaan jauh dan Sistem Informasi Geografis (SIG) dapat digunakan untuk mengidentifikasi potensi daerah rawan kekeringan. Transformasi citra satelit Landsat TM untuk mendapatkan indeks kecerahan, indeks ke basahan, dan indeks vegetasi digunakan untuk mengetahui kondisi permukaan dalam hubungannya dengan kekeringan. Indeks kecerahan dan indeks kebasahan diperoleh dari modifikasi tasseled cap, sedangkan indeks vegetasi diperoleh dari nilai normalized difference vegetation index (NDVI). Parameter lain seperti kondisi akuifer, curah hujan serta jenis penggunaan lahan pertanian kering merupakan faktor dalam mengidentifikasi kekeringan. Data-data tersebut dilakukan sesuai dengan deskripsi zona wilayahnya guna mendapatkan kajian wilayah dalam hubungannya dengan kekeringan. Hasil dari penelitian ini mengidentifikasikan bahwa sebagian kecamatan di Kabupaten Kebumen yang meliputi Karanggayam, Karangsambun g, Sadang, Alian, Puring, Klirong, Buluspesantren, Ambal, dan Mirit terdeteksi memiliki potensi kekeringan.

---

Kebumen regency was drought in year 2008, community clean water shortages and irrigation water following a decline in water resources. The use of remote sensing data and GIS can be used to identify the potential for drought-prone areas. Transformation of Landsat TM satellite imagery to obtain the brightness index, wetness index and vegetation index used to determine surface conditions in relation to drought. Brightness index and wetness index derived from the tasseled cap modifications, while the vegetation index derived from normalized difference vegetation index (NDVI) values. Other parameters such as aquifer conditions, rainfall and other types of dry agricultural land use was a factor in identifying drought. The data are performed in accord ance with the zone description in order to get the study area in relation to regional drought. The result of the research is identified area the district of Karangsambung, Karanggayam, Sadang, Alian, Puring, Klirong, Buluspesantren, Ambal and Mirit potential drought."

"Informasi tentang kandungan bahan organik (BO) diperlukan untuk pemantauan dan pengelolaan lingkungan serta digunakan dalam praktek budidaya tanaman. Dalam penelitian ini dicobakan untuk memetakan kandungan bahan organik tanah di daerah Malang Selatan dengan menggunakan teknik penginderaan jauh (inderaja). Data inderaja yang digunakan adalah citra Landsat TM (Thematic Mapper) (band 1, 2, 3, 4, 5, 7). dan dipilih area yang memiliki nilai Normalized Difference Soil Index (NDSI) lebih dari 0,3. Data ground-truth diperoleh dengan menganalisis kandungan BO dan contoh-contoh tanah dengan menggunakan metode Black-Walkey.Hasil analisis menunjukkan bahwa penggunaan nilai derajat keabuan dan citra asli dapat digunakan untuk menduga kandungan bahan organik tanah. Penerapan persamaan regresi dengan menggunakan nilai derajat keabuan citra asli untuk menduga kandungan bahan organik tanah memperlihatkan bahwa tanah di daerah penelitian umumnya memiliki kandungan bahan organik sedang (meliputi 63,18% dari luas area penelitian).

---

Application of Remote Sensing for Mapping Soil Organic Matter Content. Information organic content is important in monitoring and managing the environment as well as doing agricultural production activities. This research tried to map soil organic content in Malang using remote sensing technology. The research uses 6 bands of data captured by Landsat TM (Thematic Mapper) satellite (band 1, 2, 3, 4, 5, 7). The research focuses on pixels having Normalized Difference Soil Index (NDSI) more than 0.3. Ground-truth data were collected by analysing organic content of soil samples using Black-Walkey method.The result of analysis shows that digital number of original satellite image can be used to predict soil organic matter content. The implementation of regression equation in predicting soil organic content shows that 63.18% of research area contains of organic in a moderate category."

"ABSTRAKVegetasi mangrove memiliki fungsi, manfaat serta peranan penting terhadap wilayah pesisir dan masyarakat yang tinggal di dalamnya. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui persebaran vegetasi mangrove serta mengetahui perubahan luas vegetasi mangrove di Estuari Perancak dalam kurun waktu 10 tahun, serta mengetahui tingkat kehijauan vegetasi mangrove serta parameter lingkungan vegetasi mangrove saat ini, yaitu salinitas dan kondisi substrat. Metode yang digunakan adalah metode penginderaan jauh untuk dapat melihat persebaran dan perubahan luas vegetasi mangrove dengan melakukan klasifikasi terbimbing supervised pada citra satelit SPOT tahun 2007 dan 2017. Hasil dari penelitian menunjukkan adanya penambahan luasan vegetasi mangrove di Estuari Perancak sebesar 18,7 hektar dengan tingkat kehijauan yang meningkat pula. Selain persebaran dan tingkat kehijauan, parameter lingkungan yang turut diamati adalah salinitas dan kondisi substrat, dimana nilai salinitas rata-rata 31,54 ppt dan kondisi substrat yang cukup baik tidak banyak sampah.

---

ABSTRACTVegetation of mangrove has a function, benefit and important role to coastal area and society that live in it. The purpose of this research is to know the distribution of mangrove vegetation, the change of mangrove vegetation area in Perancak Estuari area within 10 years, and to know the level of greenness and environmental parameters of mangrove vegetation salinity and substrate condition. To see the distribution and change of mangrove vegetation area, supervised classification is used on SPOT satellite imagery in 2007 and 2017. The result shows that the addition of mangrove vegetation area in Perancak Estuari area is 18.7 hectares with also increasing greenishness level. In addition to the distribution and greenness, the observed environmental parameters are salinity and substrate conditions, where the average salinity value is 31.54 ppt and the substrate conditions are good not much waste."