Program Studi Teknik Geodesi Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Indonesia
BibTex Citation Data :
@article{JGUndip15385, author = {Deviana Sunarernanda and Bandi Sasmito and Yudo Prasetyo}, title = {ANALISIS PERBANDINGAN DATA CITRA SATELIT EOS AQUA/TERRA MODIS DAN NOAA AVHRR MENGGUNAKAN PARAMETER SUHU PERMUKAAN LAUT}, journal = {Jurnal Geodesi Undip}, volume = {6}, number = {1}, year = {2017}, keywords = {Aqua, Buoy, NOAA, SPL dan Terra}, abstract = { ABSTRAK Suhu permukaan laut (SPL) merupakan salah satu parameter yang dapat digunakan untuk mendeteksi potensi sebaran ikan di laut. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengukur SPL adalah pengindraan jauh dengan memanfaatkan data citra satelit. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data citra satelit Aqua, Terra dan NOAA dari tahun 2010 - 2012. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai SPL di wilayah utara Papua pada tahun 2010 - 2012 berdasarkan citra satelit yang digunakan serta untuk mengetahui perbandingan data citra satelit dengan data Buoy sebagai data validasi lapangan. Metode pengolahan data dilakukan menggunakan skrip bahasa pemrograman menggunakan software pemrograman yang dibangun untuk mendapatkan nilai SPL dengan mengkompilasi data. Hasil pengolahan akan dilakukan sortir data, penyamaan waktu antara data citra satelit dengan data Buoy , perhitungan rata-rata SPL bulanan dan tahunan, perhitungan nilai bias dan RMSE, pembuatan grafik dan scatterplot , serta penggambaran peta sebaran SPL. Hasil dari penelitian menunjukkan nilai SPL di utara Papua mengalami penurunan setiap tahunnya dengan pola yang dihasilkan adalah pola acak. Dari ketiga citra satelit yang digunakan, data citra satelit NOAA dinilai paling mampu merepresentasikan kondisi SPL di lapangan. Dimana nilai bias dan RMSE pada data NOAA sebesar -0,43 dan 0,2228. Berdasarkan uji statistika, terdapat korelasi antara data citra satelit Aqua, Terra, dan NOAA terhadap data Buoy . Kemudian ada perbedaan antara nilai rata-rata SPL dari data citra satelit dan Buoy dengan tingkat kepercayaan sebesar 95%. Kata Kunci : Aqua, Buoy , NOAA, SPL dan Terra. ABSTRACT Sea surface temperature (SST) is one of the parameters which can be used to detect the potential of fish distribution in the sea. One of method which can be used to measure the SST to utilize remote sensing satellite imagery. The data used in this study are the Aqua, Terra and NOAA satellite imagery from 2010 until 2012. This study purpose is to find out the value of SST in the northern region of Papua in 2010 to 2012 from satellite imagery and also to compare the satellite imagery with Buoy data as a field validation data. The methode of processing is used a script programming language by using the programming software which built to get the SST value by compiling data. The next step when the previous processing result has out are selecting the data, emulating the time between the satellite imagery with the Buoy Data, average monthly and yearly SST calculation, noise and RMSE value calculation, making the graphic and scatterplot, and also the depiction of SST distribution maps. The result shows the value of SST in northern Papua has decreased every year with a random pattern. From the three satellite imagery which are used in this research, NOAA imagery is the most imagery which can represent the condition of the SST on real field. It is due to the value of the noise and RMSE on NOAA are about -0.43 and 0.2228. Based on statistic test, there is a correlation between the Aqua, Terra and NOAA imagery and Buoy Data. Then, there is a difference between the value of the average SST temperature data from satellite imagery and Buoy with a confidence level of 95%. Keywords : Aqua, Buoy, NOAA, SST and Terra. }, issn = {2809-9672}, pages = {218--227} doi = {10.14710/jgundip.2017.15385}, url = {https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/view/15385} }
Refworks Citation Data :
ABSTRAK
Suhu permukaan laut (SPL) merupakan salah satu parameter yang dapat digunakan untuk mendeteksi potensi sebaran ikan di laut. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengukur SPL adalah pengindraan jauh dengan memanfaatkan data citra satelit. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data citra satelit Aqua, Terra dan NOAA dari tahun 2010 - 2012. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai SPL di wilayah utara Papua pada tahun 2010 - 2012 berdasarkan citra satelit yang digunakan serta untuk mengetahui perbandingan data citra satelit dengan data Buoy sebagai data validasi lapangan.
Metode pengolahan data dilakukan menggunakan skrip bahasa pemrograman menggunakan software pemrograman yang dibangun untuk mendapatkan nilai SPL dengan mengkompilasi data. Hasil pengolahan akan dilakukan sortir data, penyamaan waktu antara data citra satelit dengan data Buoy, perhitungan rata-rata SPL bulanan dan tahunan, perhitungan nilai bias dan RMSE, pembuatan grafik dan scatterplot, serta penggambaran peta sebaran SPL.
Hasil dari penelitian menunjukkan nilai SPL di utara Papua mengalami penurunan setiap tahunnya dengan pola yang dihasilkan adalah pola acak. Dari ketiga citra satelit yang digunakan, data citra satelit NOAA dinilai paling mampu merepresentasikan kondisi SPL di lapangan. Dimana nilai bias dan RMSE pada data NOAA sebesar -0,43 dan 0,2228. Berdasarkan uji statistika, terdapat korelasi antara data citra satelit Aqua, Terra, dan NOAA terhadap data Buoy. Kemudian ada perbedaan antara nilai rata-rata SPL dari data citra satelit dan Buoy dengan tingkat kepercayaan sebesar 95%.
Kata Kunci: Aqua, Buoy, NOAA, SPL dan Terra.
ABSTRACT
Sea surface temperature (SST) is one of the parameters which can be used to detect the potential of fish distribution in the sea. One of method which can be used to measure the SST to utilize remote sensing satellite imagery. The data used in this study are the Aqua, Terra and NOAA satellite imagery from 2010 until 2012. This study purpose is to find out the value of SST in the northern region of Papua in 2010 to 2012 from satellite imagery and also to compare the satellite imagery with Buoy data as a field validation data.
The methode of processing is used a script programming language by using the programming software which built to get the SST value by compiling data. The next step when the previous processing result has out are selecting the data, emulating the time between the satellite imagery with the Buoy Data, average monthly and yearly SST calculation, noise and RMSE value calculation, making the graphic and scatterplot, and also the depiction of SST distribution maps.
The result shows the value of SST in northern Papua has decreased every year with a random pattern. From the three satellite imagery which are used in this research, NOAA imagery is the most imagery which can represent the condition of the SST on real field. It is due to the value of the noise and RMSE on NOAA are about -0.43 and 0.2228. Based on statistic test, there is a correlation between the Aqua, Terra and NOAA imagery and Buoy Data. Then, there is a difference between the value of the average SST temperature data from satellite imagery and Buoy with a confidence level of 95%.
Article Metrics:
Last update:
View My Stats
Jurnal Geodesi Undip
Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro