MODIFIKASI ALGORITMA AVHRR UNTUK ESTIMASI SUHU PERMUKAAN LAUT (SPL) CITRA SATELIT TERRA MODIS
FENY ARAFAH
Oleh : 3507100034
Pembimbing: Prof. Dr. Ir. Bangun Muljo Sukojo, DEA, DESS L. M. Jaelani, ST, MSc
Latar Belakang
Permasalahan • Bagaimana cara memodifikasi algoritma AVHRR untuk estimasi suhu permukaan laut citra satelit TERRA MODIS agar didapatkan algoritma baru untuk TERRA MODIS? • Bagaimana persebaran suhu permukaan laut hasil modifikasi algoritma AVHRR untuk TERRA MODIS jika dibandingkan dengan data pengukuran SPL di lapangan dan data SPL menggunakan algoritma MODIS asli?
Batasan Masalah • Wilayah studi yaitu perairan di sekitar Pulau Jawa Timur, Madura dan Bali, sedangkan untuk validasi dilakukan di perairan Selat Madura. • Penelitian yang dilakukan adalah Suhu Permukaan Laut (SPL). • Modifikasi yang dilakukan menggunakan band 20-23, 31, dan 32 pada citra TERRA MODIS bulan Oktober 2010. • Data yang digunakan sebagai validasi adalah data SPL di lapangan dan data SPL hasil perhitungan citra menggunakan algoritma TERRA MODIS asli. • Algoritma AVHRR yang dimodifikasi adalah algoritma MultiChannel SST (MCSST) dan algoritma Non Linear SST (NLSST).
Tujuan • Untuk mengetahui apakah algoritma AVHRR yang telah dimodifikasi bisa digunakan untuk estimasi suhu permukaan laut citra satelit TERRA MODIS, sehingga bisa didapatkan bentuk algoritma yang sesuai. • Untuk mengetahui persebaran suhu permukaan laut hasil modifikasi algoritma AVHRR untuk TERRA MODIS jika dibandingkan dengan data pengukuran SPL di lapangan dan data SPL menggunakan algoritma MODIS asli.
Manfaat Manfaat yang ingin diperoleh dari penelitian tugas akhir ini adalah mendapatkan algoritma baru citra TERRA MODIS dari algoritma AVHRR yang telah dimodikasi, serta suatu informasi mengenai persebaran suhu permukaan laut di perairan Selat Madura sehingga dapat digunakan untuk melindungi sumber daya alam dan lingkungan yang ada di sekitar Selat Madura dan dapat digunakan sebagai acuan untuk penelitian selanjutnya.
Lokasi Penelitian
Lokasi Penelitian
Data & Peralatan • Data - Data citra TERRA MODIS level 1B bulan Oktober tahun 2010 dengan resolusi spasial 1 km. - Data geolokasi citra TERRA MODIS MOD03. - Data SPL yang diambil langsung di lapangan. - Peta Vektor Indonesia • Software - ENVI 4.6.1 - MODIS Toolkit - Matlab 7.0 - ArcGIS 9.2
Peralatan Lapangan - Water Quality Checker - GPS Navigasi
Tahap Pengolahan Data 1. Pengolahan data citra 2. Pengolahan data geolokasi
Hasil Proses Georeferensi
Hasil Proses Koreksi Geometrik
Hasil Pengolahan Data Geolokasi (MOD03)
Analisa Pengolahan Citra
Hasil Modifikasi Algoritma MCSST Model algoritma asli : SST = aT4 + b(T4 - T5) + c(T4 - T5)(secθ – Hasil modifikasi algoritma : •Kombinasi band 31 dan 32 SST = aT31 + b(T31 – T32) + c(T31 – T32)(secθ – 1) •Kombinasi band 20 dan 21 SST = aT20 + b(T20 – T21) + c(T20 – T21)(secθ – 1) •Kombinasi band 20 dan 22 SST = aT20 + b(T20 – T22) + c(T20 – T22)(secθ – 1) •Kombinasi band 20 dan 23 SST = aT20 + b(T20 – T23) + c(T20 – T23)(secθ – 1) •Kombinasi band 21 dan 22 SST = aT21 + b(T21 – T22) + c(T21 – T22)(secθ – 1) •Kombinasi band 21 dan 23 SST = aT21 + b(T21 – T23) + c(T21 – T23)(secθ – 1) •Kombinasi band 22 dan 23 SST = aT22 + b(T22 – T23) + c(T22 – T23)(secθ – 1)
1) + d +d +d +d +d +d +d +d
Hasil Modifikasi Algoritma NLSST Model algoritma asli : SST = aT4 + bTsfc(T4 - T5) + c(T4 - T5)(secθ – 1) + d Hasil modifikasi algoritma : • Kombinasi band 31 dan 32 SST=aT31 + bTsfc(T31 – T32) + c(T31 – T32)(secθ – 1) + d • Kombinasi band 20 dan 21 SST aT20 + bTsfc(T20 – T21) + c(T20 – T21)(secθ – 1) + d • Kombinasi band 20 dan 22 SST=aT20 + bTsfc(T20 – T22) + c(T20 – T22)(secθ – 1) + d • Kombinasi band 20 dan 23 SST=aT20 + bTsfc(T20 – T23) + c(T20 – T23)(secθ – 1) + d • Kombinasi band 21 dan 22 SST=aT21 + bTsfc(T21 – T22) + c(T21 – T22)(secθ – 1) + d • Kombinasi band 21 dan 23 SST=aT21 + bTsfc(T21 – T23) + c(T21 – T23)(secθ – 1) + d • Kombinasi band 22 dan 23 SST=aT22 + bTsfc(T22 – T23) + c(T22 – T23)(secθ – 1) + d
Sebaran SPL Citra TERRA MODIS Hasil Modifikasi Algoritma MCSST No. 1 2 3 4 5 6 7
Kombinasi Band MCSST 31 dan 32 20 dan 21 20 dan 22 20 dan 23 21 dan 22 21 dan 23 22 dan 23
Nilai Suhu C Min
Max
Mean
-11,73 0 0 0 0 0 0
36,36 59,22 58,57 66,98 50,75 57,13 56,64
10,81 14,38 14,66 16,85 14,72 16,91 16,35
• Data SPL di perairan Selat Madura • Sebaran SPL Kombinasi Band 31 dan 32
Sebaran SPL Citra TERRA MODIS Hasil Modifikasi Algoritma NLSST No. 1 2 3 4 5 6 7
Kombinasi Band NLSST 31 dan 32 20 dan 21 20 dan 22 20 dan 23 21 dan 22 21 dan 23 22 dan 23
Min -11,48 0 0 0 0 0 0
Nilai Suhu C Max 33,25 48,83 48,66 50,87 48,64 50,73 50,43
• Data SPL di perairan Selat Madura • Sebaran SPL Kombinasi Band 31 dan 32
Mean 10,21 14,12 14,22 15,04 14,25 15,06 14,71
Analisa Modifikasi Algoritma AVHRR
Data Sampel SPL di Lapangan 1. Data Sampel SPL di Lapangan 2. Hasil Rata-Rata Data Sampel SPL di Lapangan No 1 2 3 4 5 6
7 7 7 7 7 7
Posisi Koordinat Lintang Bujur ⁰ 12,02’ 112⁰ 46,633’ ⁰ 11,932’ 112⁰ 46,733’ ⁰11,406’ 112⁰ 46,746’ ⁰10,852’ 112⁰ 46,695’ ⁰10,313’ 112⁰ 46,707’ ⁰9,765’ 112⁰ 46,715’
Temperatur (⁰C) 31,92 30,44 30,73 31,03 30,40 30,74
Data Sebaran SPL TERRA MODIS Asli & Korelasi Linier dengan Data SPL di Lapangan
Analisa Hasil SPL MODIS Asli
Hasil Korelasi Linier Data SPL di Lapangan dengan SPL Modifikasi Algoritma
Hasil Korelasi Linier Data SPL MODIS Asli dengan SPL Modifikasi Algoritma
Analisa Hasil Korelasi Linier (i)
Analisa Hasil Korelasi Linier (ii)
Hasil Uji Ketelitian Hasil Penyimpangan/Standar Deviasi Data SPL Modifikasi Algoritma MCSST terhadap Data SPL di Lapangan No. 1 2 3 4 5 6 7
Kombinasi Band 31 dan 32 20 dan 21 20 dan 22 20 dan 23 21 dan 22 21 dan 23 22 dan 23
Standar Deviasi 0,34 1,99 1,88 2,28 1,61 1,91 1,98
No. 1 2 3 4 5 6 7
Kombinasi Band 31 dan 32 20 dan 21 20 dan 22 20 dan 23 21 dan 22 21 dan 23 22 dan 23
Standar Deviasi 0,35 1,68 1,64 1,84 1,42 1,59 1,64
Hasil Penyimpangan/Standar Deviasi Data SPL Modifikasi Algoritma NLSST terhadap Data SPL di Lapangan
Analisa Hasil Uji Ketelitian
Kesimpulan (i) • Modifikasi dalam penelitian ini dilakukan dengan cara mengubah band yang terdapat pada algoritma AVHHR (band 4 dan 5) menjadi band yang terdapat pada citra MODIS (band 20-23, 31, dan 32), yaitu menggunakan band yang memiliki panjang gelombang yang hampir sama dan band yang memiliki kegunaan yang sama dengan band yang terdapat pada algoritma AVHRR. • Pada algoritma MCSST dan NLSST menghasilkan 14 macam algoritma modifikasi dengan kombinasi band 31-32, band 20-21, band 20-22, band 20-23, band 21-22, band 21-23, dan band 22-23. • Hasil proses korelasi linier pada data SPL modifikasi algoritma terhadap data SPL di lapangan secara kesuluruhan menghasilkan nilai hubungan positif yang tinggi dengan nilai r2 terendah adalah 64% dan tertinggi adalah 80,07% pada MCSST serta nilai r2 terendah adalah 61,36% dan tertinggi adalah 78,85% pada NLSST.
Kesimpulan (ii) • Hasil proses korelasi linier pada data SPL modifikasi algoritma terhadap data SPL MODIS asli secara kesuluruhan menghasilkan nilai hubungan positif yang sangat tinggi dengan nilai r2 terendah adalah 92,62% dan tertinggi adalah 99,72% pada MCSST serta nilai r2 terendah adalah 94,09% dan tertinggi adalah 99,62% pada NLSST. • Tingkat kecocokan (korelasi) antara data SPL modifikasi algoritma terhadap data SPL di lapangan mempunyai hasil yang lebih rendah daripada tingkat kecocokan antara data SPL modifikasi algoritma terhadap data SPL MODIS asli. Hal ini karena antara data lapangan dan data citra diambil pada waktu yang berbeda, yaitu selisih 2 hari.
Kesimpulan (iii) • Tingkat kebenaran antara data SPL MODIS asli terhadap data SPL di lapangan mempunyai hasil lebih rendah daripada tingkat kebenaran antara data SPL modifikasi algoritma MCSST dan NLSST kombinasi band 31 dan 32 terhadap data SPL di lapangan. Hal ini dikarenakan koefisien yang digunakan pada algoritma MODIS asli dan pada algoritma modifikasi berbeda. • Untuk hasil SPL modifikasi algoritma MCSST dan NLSST pada bulan Oktober 2010, hasil yang mempunyai tingkat kebenaran paling tinggi terhadap data SPL di lapangan adalah modifikasi yang menggunakan kombinasi band 31 dan 32. Sehingga algoritma ini dapat digunakan untuk mengestimasi nilai SPL menggunakan citra Terra/MODIS.
Saran • Untuk penelitian suhu permukaan laut, sebaiknya memilih data/citra yang sedikit terdapat tutupan awan agar mendapatkan hasil suhu yang lebih baik. • Sebaiknya antara data lapangan dan data citra diambil dalam waktu yang sama agar selisih antara hasil lapangan dan hasil citra tidak terlalu jauh, serta dapat menghasilkan tingkat kecocokan yang sama-sama tinggi. • Karena nilai koefisien masing-masing bulan pada algoritma MCSST dan NLSST berbeda, maka sebaiknya dilakukan perhitungan dan pengamatan SPL per bulan selama 1 tahun untuk lebih menguatkan hasil dari modifikasi algoritma MCSST dan NLSST tersebut. • Sebaiknya algoritma hasil modifikasi ini digunakan untuk penelitian di perairan sekitar Jawa, Madura, dan Bali, agar mendapatkan hasil yang lebih baik juga. • Sebaiknya estimasi SPL yang dihasilkan dari modifikasi algoritma MCSST dan NLSST tersebut digunakan untuk penelitian lebih lanjut mengenai sumber daya alam dan kondisi lingkungan di perairan sekitar Jawa, Madura, dan Bali.
SEKIAN TERIMA KASIH…
