SlideShare a Scribd company logo
1 of 12
Pemetaan Substrat Dasar Perairan Dangkal
Menggunakan Citra Satelit Quickbird-2
Ike Dori Candra
C552130111
Introduction
• Pemetaan dasar perairan dangkal memerlukan waktu yang lama dan
biaya yang mahal karena wilayahnya umumnya terpencil dan sulit
diakses. Remote sensing dengan memanfaatkan citra digital
merupakan alternatif yang paling ideal untuk pemetaan dasar
perairan dangkal ( Green et al 2000).
• Peluncuran satelit resolusi spasial tinggi seperti Quickird tahun 2001
memungkinkan pendeteksian fitur-fitur habitat di perairan dangkal.
Satelit Quickbird-2 yang diluncurkan pada tanggal 18 October 2001
berada pada ketinggian 450 km dengan periode edar 93,5 menit dan
orbit polar sun synchronous. Satelit yang memiliki cakupan sebesar
16,5 km ini melewati lintasan (daerah) yang sama setiap 1-5 hari
tergantung posisi lintang.
• Karakteristik panjang gelombang yang dimiliki oleh
sensor Quickbird-2 diuraikan dalam Tabel 1.
Method
Untuk pemetaan habitat perairan
dangkal harus dilakukan survey
lapangan.
Tujuannya adalah untuk mengamati
kondisi lapangan yang sebenarnya dan
pengecekan silang hasil klasifikasi dari
citra satelit.
Survey dilakukan menggunakan Scuba
dan snorkling, posisi titik pengamatan
direkam dengan GPS
Kegiatan survey antara lain :
Plotting/merekam titik-titik yang
dianggap penting sebagai acuan untuk
menafsirkan kenampakan objek di
lapangan dengan kenampakan objek
dalam peta hasil klasifikasi.
Membuat dokumentasi pemotretan
objek di lapangan untuk validasi
kenampakan objek di peta
• Pengambilan data lapangan di
sejumlah 651 titik sampling.
• Lokasi titik pengambilan data
tersebar di Karang Congkak dan
Karang Lebar, Kep. Seribu,
Jakarta.
• Untuk keperluan uji akurasi
tematik citra,diambil sejumlah
titik pada lokasi Karang
Congkak. Citra yang digunakan
adalah Quickbird multiband (16
bit).
• Penentuan lokasi dilakukan
dengan 2 unit GPS tipe navigasi.
• Flow chart disajikan pada gambar 1.
• Pengamatan dasar perairan
dilakukan dengan cara acak
dan menyebar pada lokasi
karang lebar dan karang
congkak
• Data yang dicatat adalah jenis
dasar perairan dan posisi
geografis
• Pengambilan data mencakup
5 kategori jenis perairan yaitu
karang hidup, karang, pasir
dan bercampur lamun, lamun
dan pasir
• Tabel 2. kategori dasar perairan
• Uji Akurasi Citra Hasil Klasifikasi
• Menurut Campbell ( 1987), uji
akurasi dilakukan dengan
membandingkan peta, satu peta
bersumber dari hasil analisis
penginderaan jauh (yang diuji) dan
peta acuan dari sumber lainnya.
Peta kedua diasumsikan memiliki
informasi yang benar.
• Perhitungan citra hasil klasifikasi
dilakukan dengan membuat matrik
kontigensi atau matrik konfusi.
Matrik konfusi dihasilkan dari
perbandingan nilai piksel hasil
klasifikasi dengan data dari
lapangan (Congalton dan Green,
1999).
• Uji Ketelitian yang dihitung adalah
overall accuracy, producer’s
accuracy dan user’s accuracy.
• Alur penelitian rumus-rumus yang
digunakan :
Result And Discussion
Klasifikasi citra Quickbird dengan
menggunakan metode ISOclass yang di
iterasi dengan evaluasi visual citra komposit
RGB disajikan pada Gambar 3. Secara umum
dapat dikatakan, citra Quickbird tidak
sensitif untuk mendeteksi keberadaan
karang hidup. Karang hidup di lokasi Karang
Congkak ditemukan pada bagian tepi dan
berada pada zona perairan yang lebih
dalam. Bila dibandingkan hasil klasifikasi
citra pada kedua skala ( gambar a dan b),
terlihat objek pasir bercampur lamun lebih
dapat terlihat pada skala yang lebih besar
(1:5.000).
• Uji Akurasi Citra Terklasifikasi
• Hasil uji akurasi peta citra hasil klasifikasi visual tutupan dasar perairan disajikan pada
table 3 dan 4.
• Nilai akurasi peta citra Quickbird skal 1:10.000 adalah 42 %.
• Nilai akurasi total klasifikasi citra Quickbird skala skala 1:5.000 adalah 56%.
• Tabel 3. Uji Akurasi klasifikasi visual citra Quickbird pada skala 1:10.000
• Tabel 4. Uji Akurasi Klasifikasi Visual Citra Quickbird pada skala 1:5.000
• Faktor-faktor yang mempengaruhi akurasi :
Kesimpulan
Thank’s

More Related Content

What's hot (11)

Metode eksplorasi dengan gravitasi
Metode eksplorasi dengan gravitasiMetode eksplorasi dengan gravitasi
Metode eksplorasi dengan gravitasi
 
Makalah_43 Metode survey berskala
Makalah_43 Metode survey berskalaMakalah_43 Metode survey berskala
Makalah_43 Metode survey berskala
 
Gravity Methods
Gravity Methods Gravity Methods
Gravity Methods
 
Eksplorasi minyak dan gas dengan metode gravitasi (
Eksplorasi minyak dan gas dengan metode gravitasi (Eksplorasi minyak dan gas dengan metode gravitasi (
Eksplorasi minyak dan gas dengan metode gravitasi (
 
Presentasi algoritma
Presentasi algoritmaPresentasi algoritma
Presentasi algoritma
 
Pengolahan Data Magnetik KARSAM 2012
Pengolahan Data Magnetik KARSAM 2012Pengolahan Data Magnetik KARSAM 2012
Pengolahan Data Magnetik KARSAM 2012
 
Soal geografi-snmptn-2008-103
Soal geografi-snmptn-2008-103Soal geografi-snmptn-2008-103
Soal geografi-snmptn-2008-103
 
Jenis satelit
Jenis satelitJenis satelit
Jenis satelit
 
51 99-1-sm
51 99-1-sm51 99-1-sm
51 99-1-sm
 
pengenalan GNSS
pengenalan GNSSpengenalan GNSS
pengenalan GNSS
 
Bsm2008 Dewayani Sutrisno
Bsm2008 Dewayani SutrisnoBsm2008 Dewayani Sutrisno
Bsm2008 Dewayani Sutrisno
 

Viewers also liked (6)

Presentasi algoritma inderaja kelautan
Presentasi algoritma inderaja kelautanPresentasi algoritma inderaja kelautan
Presentasi algoritma inderaja kelautan
 
Design Squid - Brandbook
Design Squid - Brandbook Design Squid - Brandbook
Design Squid - Brandbook
 
Presentasi algoritma inderaja kelautan
Presentasi algoritma inderaja kelautanPresentasi algoritma inderaja kelautan
Presentasi algoritma inderaja kelautan
 
Pemetaan suhu permukaan laut (spl) menggunakan
Pemetaan suhu permukaan laut (spl) menggunakanPemetaan suhu permukaan laut (spl) menggunakan
Pemetaan suhu permukaan laut (spl) menggunakan
 
Presentasi algortima inderaja kelautan
Presentasi algortima inderaja kelautanPresentasi algortima inderaja kelautan
Presentasi algortima inderaja kelautan
 
Pemetaan daerah potensial penangkapan ikan cakaang berbasisi sig di perairan ...
Pemetaan daerah potensial penangkapan ikan cakaang berbasisi sig di perairan ...Pemetaan daerah potensial penangkapan ikan cakaang berbasisi sig di perairan ...
Pemetaan daerah potensial penangkapan ikan cakaang berbasisi sig di perairan ...
 

Similar to Presentasi algoritma inderaja kelautan

21039-Article Text-73598-2-10-20181119.pdf
21039-Article Text-73598-2-10-20181119.pdf21039-Article Text-73598-2-10-20181119.pdf
21039-Article Text-73598-2-10-20181119.pdf
Asri Renggo
 
21039-Article Text-73598-2-10-20181119.pdf
21039-Article Text-73598-2-10-20181119.pdf21039-Article Text-73598-2-10-20181119.pdf
21039-Article Text-73598-2-10-20181119.pdf
Asri Renggo
 
Comparison of Normalized Difference Water Index (NDWI) and Sobel Filter Metho...
Comparison of Normalized Difference Water Index (NDWI) and Sobel Filter Metho...Comparison of Normalized Difference Water Index (NDWI) and Sobel Filter Metho...
Comparison of Normalized Difference Water Index (NDWI) and Sobel Filter Metho...
Luhur Moekti Prayogo
 
STUDI IDENTIFIKASI STRUKTUR GEOLOGI DI PULAU TIMOR.pdf
STUDI IDENTIFIKASI STRUKTUR GEOLOGI DI PULAU TIMOR.pdfSTUDI IDENTIFIKASI STRUKTUR GEOLOGI DI PULAU TIMOR.pdf
STUDI IDENTIFIKASI STRUKTUR GEOLOGI DI PULAU TIMOR.pdf
JoseDa4
 
55422614 an-jauh-dasar-kontribusi-penginderaan-jauh-dalam-pembangunan
55422614 an-jauh-dasar-kontribusi-penginderaan-jauh-dalam-pembangunan55422614 an-jauh-dasar-kontribusi-penginderaan-jauh-dalam-pembangunan
55422614 an-jauh-dasar-kontribusi-penginderaan-jauh-dalam-pembangunan
Operator Warnet Vast Raha
 

Similar to Presentasi algoritma inderaja kelautan (20)

eksplorasi batubara
eksplorasi batubaraeksplorasi batubara
eksplorasi batubara
 
Keunggulan dan kelemahan penginderaan jauh
Keunggulan dan kelemahan penginderaan jauhKeunggulan dan kelemahan penginderaan jauh
Keunggulan dan kelemahan penginderaan jauh
 
1presentasi1.pptx
1presentasi1.pptx1presentasi1.pptx
1presentasi1.pptx
 
Survey Hidrografi (Ganes permata)
Survey Hidrografi (Ganes permata)Survey Hidrografi (Ganes permata)
Survey Hidrografi (Ganes permata)
 
21039-Article Text-73598-2-10-20181119.pdf
21039-Article Text-73598-2-10-20181119.pdf21039-Article Text-73598-2-10-20181119.pdf
21039-Article Text-73598-2-10-20181119.pdf
 
21039-Article Text-73598-2-10-20181119.pdf
21039-Article Text-73598-2-10-20181119.pdf21039-Article Text-73598-2-10-20181119.pdf
21039-Article Text-73598-2-10-20181119.pdf
 
PPT Banyu Urip 211.pptx
PPT Banyu Urip 211.pptxPPT Banyu Urip 211.pptx
PPT Banyu Urip 211.pptx
 
Jurnal rekayasa 2_ft_3
Jurnal rekayasa 2_ft_3Jurnal rekayasa 2_ft_3
Jurnal rekayasa 2_ft_3
 
pendadaran_S2
pendadaran_S2pendadaran_S2
pendadaran_S2
 
Makalah Penginderaan Jauh Kelautan - Citra Penginderaan Jauh (Resolusi Rendah...
Makalah Penginderaan Jauh Kelautan - Citra Penginderaan Jauh (Resolusi Rendah...Makalah Penginderaan Jauh Kelautan - Citra Penginderaan Jauh (Resolusi Rendah...
Makalah Penginderaan Jauh Kelautan - Citra Penginderaan Jauh (Resolusi Rendah...
 
Comparison of Normalized Difference Water Index (NDWI) and Sobel Filter Metho...
Comparison of Normalized Difference Water Index (NDWI) and Sobel Filter Metho...Comparison of Normalized Difference Water Index (NDWI) and Sobel Filter Metho...
Comparison of Normalized Difference Water Index (NDWI) and Sobel Filter Metho...
 
iv-penginderaan-jauh.pptx
iv-penginderaan-jauh.pptxiv-penginderaan-jauh.pptx
iv-penginderaan-jauh.pptx
 
Remote Sensing Technologies & Data Processing Algorithms (Krapivin et al. 2015)
Remote Sensing Technologies & Data Processing Algorithms (Krapivin et al. 2015)Remote Sensing Technologies & Data Processing Algorithms (Krapivin et al. 2015)
Remote Sensing Technologies & Data Processing Algorithms (Krapivin et al. 2015)
 
Bab 2. Teknik Survei Tanah dan Lahan 2014
Bab 2. Teknik Survei Tanah dan Lahan 2014Bab 2. Teknik Survei Tanah dan Lahan 2014
Bab 2. Teknik Survei Tanah dan Lahan 2014
 
Tugas eksplorasi lanjut
Tugas eksplorasi lanjutTugas eksplorasi lanjut
Tugas eksplorasi lanjut
 
STUDI IDENTIFIKASI STRUKTUR GEOLOGI DI PULAU TIMOR.pdf
STUDI IDENTIFIKASI STRUKTUR GEOLOGI DI PULAU TIMOR.pdfSTUDI IDENTIFIKASI STRUKTUR GEOLOGI DI PULAU TIMOR.pdf
STUDI IDENTIFIKASI STRUKTUR GEOLOGI DI PULAU TIMOR.pdf
 
55422614 an-jauh-dasar-kontribusi-penginderaan-jauh-dalam-pembangunan
55422614 an-jauh-dasar-kontribusi-penginderaan-jauh-dalam-pembangunan55422614 an-jauh-dasar-kontribusi-penginderaan-jauh-dalam-pembangunan
55422614 an-jauh-dasar-kontribusi-penginderaan-jauh-dalam-pembangunan
 
geometeri
geometerigeometeri
geometeri
 
163 308-1-sm
163 308-1-sm163 308-1-sm
163 308-1-sm
 
Ruang Lingkup Hidrografi untuk Rekayasa Wilayah Pesisir
Ruang Lingkup Hidrografi untuk Rekayasa Wilayah PesisirRuang Lingkup Hidrografi untuk Rekayasa Wilayah Pesisir
Ruang Lingkup Hidrografi untuk Rekayasa Wilayah Pesisir
 

Presentasi algoritma inderaja kelautan

  • 1. Pemetaan Substrat Dasar Perairan Dangkal Menggunakan Citra Satelit Quickbird-2 Ike Dori Candra C552130111
  • 2. Introduction • Pemetaan dasar perairan dangkal memerlukan waktu yang lama dan biaya yang mahal karena wilayahnya umumnya terpencil dan sulit diakses. Remote sensing dengan memanfaatkan citra digital merupakan alternatif yang paling ideal untuk pemetaan dasar perairan dangkal ( Green et al 2000). • Peluncuran satelit resolusi spasial tinggi seperti Quickird tahun 2001 memungkinkan pendeteksian fitur-fitur habitat di perairan dangkal. Satelit Quickbird-2 yang diluncurkan pada tanggal 18 October 2001 berada pada ketinggian 450 km dengan periode edar 93,5 menit dan orbit polar sun synchronous. Satelit yang memiliki cakupan sebesar 16,5 km ini melewati lintasan (daerah) yang sama setiap 1-5 hari tergantung posisi lintang.
  • 3. • Karakteristik panjang gelombang yang dimiliki oleh sensor Quickbird-2 diuraikan dalam Tabel 1.
  • 4. Method Untuk pemetaan habitat perairan dangkal harus dilakukan survey lapangan. Tujuannya adalah untuk mengamati kondisi lapangan yang sebenarnya dan pengecekan silang hasil klasifikasi dari citra satelit. Survey dilakukan menggunakan Scuba dan snorkling, posisi titik pengamatan direkam dengan GPS Kegiatan survey antara lain : Plotting/merekam titik-titik yang dianggap penting sebagai acuan untuk menafsirkan kenampakan objek di lapangan dengan kenampakan objek dalam peta hasil klasifikasi. Membuat dokumentasi pemotretan objek di lapangan untuk validasi kenampakan objek di peta
  • 5. • Pengambilan data lapangan di sejumlah 651 titik sampling. • Lokasi titik pengambilan data tersebar di Karang Congkak dan Karang Lebar, Kep. Seribu, Jakarta. • Untuk keperluan uji akurasi tematik citra,diambil sejumlah titik pada lokasi Karang Congkak. Citra yang digunakan adalah Quickbird multiband (16 bit). • Penentuan lokasi dilakukan dengan 2 unit GPS tipe navigasi. • Flow chart disajikan pada gambar 1.
  • 6. • Pengamatan dasar perairan dilakukan dengan cara acak dan menyebar pada lokasi karang lebar dan karang congkak • Data yang dicatat adalah jenis dasar perairan dan posisi geografis • Pengambilan data mencakup 5 kategori jenis perairan yaitu karang hidup, karang, pasir dan bercampur lamun, lamun dan pasir • Tabel 2. kategori dasar perairan
  • 7. • Uji Akurasi Citra Hasil Klasifikasi • Menurut Campbell ( 1987), uji akurasi dilakukan dengan membandingkan peta, satu peta bersumber dari hasil analisis penginderaan jauh (yang diuji) dan peta acuan dari sumber lainnya. Peta kedua diasumsikan memiliki informasi yang benar. • Perhitungan citra hasil klasifikasi dilakukan dengan membuat matrik kontigensi atau matrik konfusi. Matrik konfusi dihasilkan dari perbandingan nilai piksel hasil klasifikasi dengan data dari lapangan (Congalton dan Green, 1999). • Uji Ketelitian yang dihitung adalah overall accuracy, producer’s accuracy dan user’s accuracy. • Alur penelitian rumus-rumus yang digunakan :
  • 8. Result And Discussion Klasifikasi citra Quickbird dengan menggunakan metode ISOclass yang di iterasi dengan evaluasi visual citra komposit RGB disajikan pada Gambar 3. Secara umum dapat dikatakan, citra Quickbird tidak sensitif untuk mendeteksi keberadaan karang hidup. Karang hidup di lokasi Karang Congkak ditemukan pada bagian tepi dan berada pada zona perairan yang lebih dalam. Bila dibandingkan hasil klasifikasi citra pada kedua skala ( gambar a dan b), terlihat objek pasir bercampur lamun lebih dapat terlihat pada skala yang lebih besar (1:5.000).
  • 9. • Uji Akurasi Citra Terklasifikasi • Hasil uji akurasi peta citra hasil klasifikasi visual tutupan dasar perairan disajikan pada table 3 dan 4. • Nilai akurasi peta citra Quickbird skal 1:10.000 adalah 42 %. • Nilai akurasi total klasifikasi citra Quickbird skala skala 1:5.000 adalah 56%. • Tabel 3. Uji Akurasi klasifikasi visual citra Quickbird pada skala 1:10.000 • Tabel 4. Uji Akurasi Klasifikasi Visual Citra Quickbird pada skala 1:5.000
  • 10. • Faktor-faktor yang mempengaruhi akurasi :