Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Metoda klasifikasi Jaringan Syaraf Tiruan (JST) telah banyak diterapkan dalam bidang penginderaan jauh. Dalam penelitian ini dilakukan percobaan klasifikasi awan dengan menerapkan metoda JST Kohonen pada data citra multispektral satelit NOAA AVHRR. JST Kohonen adalah metoda klasifikasi tak terselia yang berbasis pada sistem pembelajaran kompetitif Self-Organizing Maps (SOM). Prosedur percobaan terdiri dari tiga tahap, yakni tahap pembelajaran, tahap pelabelan dan tahap klasifikasi.Pada mulanya, klasifikasi awan dilakukan menggunakan lima kanal data citra sebagai vektor masukan, yakni kanal cahaya-tampak, infra-merah dekat, infra-merah tengah, dan dua kanal infra-merah termal. Hasil klasifikasi lalu dibandingkan dengan hasil klasifikasi visual untuk menentukan tingkat keberhasilannya. Kemudian, proses klasifikasi dilanjutkan untuk mengevaluasi kanal-kanal yang dominan dalam klasifikasi awan dengan cara mereduksi jurnlah kanal yang digunakan dalam klasifikasi.Hasil percobaan menunjukkan bahwa klasifikasi awan menggunakan JST Kohonen memberikan tingkat keberhasilan yang cukup tinggi sebesar 81% untuk katagori 10 kelas atau 95% untuk 4 katagori utama 4 kelas awan, dengan kanal-kanal yang dominan yaitu kanal satu (cahaya-tampak) dan kanal empat (infra-merah termal)."

"ABSTRAKPenggunaan lahan di Jawa Barat khususnya di kabupaten Bandung mengalami perubahan yang signifikan yang disebabkan oleh meningkatnya jumlah pembangunan dan pemukiman. Indonesia merupakan salah satu negara yang rawan bencana, bencana alam ini mengakibatkan wilayahnya menjadi cepat berubah. Memantau penggunaan lahan dan tutupan lahan penting untuk memitigasi jika terjadi bencana alam. Untuk mendapatkan informasi klasifikasi tutupan dan penggunaan lahan dapat memanfaatkan teknologi penginderaan jauh. Penelitian ini menggunakan data satelit ALOS-2/ PALSAR-2 untuk membandingkan klasifikasi penggunaan dan tutupan lahan dengan dua metode yaitu Minimum Distance dan Maximum Likelihood. Metode Minimum Distance menggunakan teknik jarak minimal menggunakan vektor rata-rata endmember sedangkan Metode Maximum Likelihood selain rata-rata, juga memperhitungkan informasi variansi pada variable yang diukur. Hasil analisis menunjukan klasifikasi penggunaan dan tutupan lahan yang baik adalah metode Maximum Likelihood dengan hasil akurasi sebesar 68,6233% pada tahun 2014 dan 64,7608% pada tahun 2016. Sedangkan Metode Minimum Distance memiliki akurasi hanya sebesar 48,2307% pada tahun 2014 dan 43,4902% pada tahun 2016

---

ABSTRAKLand use in West Java, especially in Bandung regency, changes significantly caused by rapid development and sattlement. Since Indonesia is one of the country that is prone to disaster, natural disasters often occur and impact the land changes rapidly. The monitoring land use and land cover classification is important to mitigate any disasters if occured. To obtain land use and land cover classification profile, remote sensing technology can be used. In this research we use ALOS-2/PALSAR-2 satellite data to derive land use and land cover classification maps using two methods, i.e. Minimum Distance and Maximum Likehood. Minimum Distance uses minimum distance technique to measure endmember average vector while Maximum Likehood calculates variance information of measuring variable as well as the average. The analysis results showed that Maximum Likehood method is better for land use and land cover classification in Bandung regency with accuracy of 68,6233% in 2014 and 64,7608% in 2016 respectively while Minimum Distance method resulted in 48,2307% in 2014 and 43,4902% in 2016 respectively."

"Klasifikasi citra penginderaan jauh (inderaja) bertujuan untuk menghasilkan peta tematik, dimana tiap warna mewakili sebuah objek, misalkan hutan laut, sungai, sawah dan lain-lain. Makalah ini mempresentasikan disain dan implementasi perangkat lunak untuk mengklasifikasi citra inderaja multispektral. Metode berbasis unsupervised yang diusulkan ini adalah integrasi dari metode feature extraction, hierarchical (hirarki) clustering dan partitional (partisi) clustering. Feature extraction dimaksudkan untuk mendapatkan komponen utama citra multispektral tersebut sekaligus mengeliminir komponen yang redundan, sehingga akan mengurangi kompleksitas komputasi. Histogram komponen utama ini dianalisa untuk lemlah terkonsentrasinya pixel dalam feature space, sehingga proses split dapat menghasilkan cluster dengan cepat.Beberapa cluster yang sangat mirip akan digabungkan oleh proses merge. Pada tahap akhir proses partisi akan mendeteksi prototype tiap cluster dengan Fuzzy C-Mean (FCM). Uji coba perangkat lunak ini dilakukan pada citra Landsat TM dan GOES-8. Hasilnya diukur berdasarkan homogenitas eksekusi dan nilai label contingency. Tabel ini akan membuktikan keberhasilan klasifikasi terhadap 800 sampel dari Jawa Timur yang sebelumnya telah dikenali. Untuk bahan perbandingan sampel diuji coba dengan algortima ISMC (Improve Split and Merge Classification), yang berdasarkan penelitian sebelumnya telah telah terbukti lebih baik dari pada ISODATA. Secara umum, uji coba menunjukkan keunggulannya dibandingkan ISMC."

"ABSTRAKKabupaten Bandung sebagai salah satu kabupaten dengan penduduk terbanyak di Indonesia memiliki sumber daya alam yang beragam dengan segala pemanfaatannya sehingga jenis tutupan lahan yang ada pun berbeda-beda. Pemantauan terhadap penggunaan lahan perlu dilakukan untuk mencegah penyalahgunaan lahan dan penanggulangan akan bencana alam. Metode untuk pemantauan dapat dilakukan dengan klasifikasi jenis tutupan lahan menggunakan teknik penginderaan jarak jauh seperti penggabungan data satelit aktif dan pasif. Pada penelitian ini menggunakan citra satelit aktif (ALOS-2/PALSAR-2) dan satelit pasif (Landsat 8) untuk mendapatkan citra yang mudah untuk diinterpretasi dan terbebas dari gangguan atmosfer. Salah satu metode klasifikasi yang dapat dilakukan adalah maximum likelihood, yaitu metode yang menggunakan data acuan (training sample) serta kemungkinan suatu piksel terkelompok dalam suatu kelas. Penggunaan citra gabungan dengan metode maximum likelihood menghasilkan keakurasian citra lebih dari 60% dan lebih tinggi dari citra ALOS-2/PALSAR-2 yang diklasifikasikan tanpa Landsat 8 (40%)

---

ABSTRAKBandung regency is one of the biggest regency in Indonesia with large number of population which has nature resources with different utilization that cause land cover diversity. Land cover monitoring is necessary to prevent any land misuses and nature disasters. A way to monitor land cover is to classify the land cover uses remote sensing technique such as joint data of active and passive. This research is analyzing active satellite image (ALOS-2/PALSAR-2) and pasive satellite image (Landsat 8) that are being used to produce an image which is easy to interpret with less atmospheric disruption. One of the methods that can be used is maximum likelihood. Maximum likelihood is a supervised classification method which uses reference data (training sample) and probability of a pixel is clustered in a spesific class. The use of joint processing data with maximun likelihood method results in accuracy greater than 60% and is better than accuracy of ALOS-2/PALSAR-2?s image itself (40%)."

"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."

"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."

"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%."

"Skripsi ini membahas penerapan United Nations Principles Relating to Remote Sensing of the Earth from Outer Space 1986 (Prinsip 1986) dalam kegiatan satelit penginderaan jauh di berbagai negara, termasuk Indonesia, melalui kebijakan nasionalnya. Prinsip 1986 mengatur secara umum kegiatan penginderaan jauh agar tetap sejalan dengan prinsip kegiatan keantariksaan. Di era globalisasi, teknologi penginderaan jauh semakin maju dengan sektor swasta semakin aktif terlibat. Salah satu isu utama penerapannya adalah prinsip non-diskriminasi atas akses terhadap data. Indonesia, sebagai negara kepulauan terbesar di dunia, membutuhkan jasa satelit penginderaan jauh untuk memecahkan kompleksitas permasalahan terkait fakta geografisnya. Skripsi ini menggunakan metode penelitian hukum normatif, dengan meneliti bahan pustaka atau data sekunder yang bersifat hukum atau berupa norma hukum tertulis.

---

This thesis studies the implementation of United Nations Principles Relating to Remote Sensing of the Earth from Outer Space 1986 (Principles 1986) in satellite remote sensing activities at various States, including Indonesia, through their national policies. Principles 1986 is generally regulating remote sensing activities while preserving the principles of outer space. In the globalization era, the technology is getting more sophisticated, by private entities providing services more actively. One of the main issues in its implementation is the principle of non-discriminatory access to data. Indonesia, as the biggest archipelagic country in the world, requires such remote sensing services to unravel the complexity of problems related to its geographical facts. This thesis is conducted using a juridical-normative research, by reviewing legal references, national and also international legal norms."