LAPORAN PRAKTIKUM PENGINDRAAN JAUH KELAUTAN

1
LAPORAN PRAKTIKUM
PENGINDERAAN JAUH KELAUTAN
Dosen Pengampu:
Luhur Moekti Prayogo, S.Si., M.Eng
NIDN: 0711029304
Disusun Oleh :
Nama: Ivama Mista Wati
NIM: 1310200001
PROGRAM ILMU KELAUTAN FAKULTAS
PERIKANAN DAN KELAUTAN
UNIVERSITAS PGRI RONGGOLAWE TUBAN
2021/2022

3
KATA PENGANTAR
Puji syukur kami panjatkan kehadirat Allah Swt. yang sudah melimpahkan rahmat, taufik, dan
hidayah- Nya sehingga kami bisa menyusun tugas mata kuliah Penetapan dan Penegasan Batas
Laut ini dengan baik serta tepat waktu. Mudah - mudahan makalah yang kami buat ini bisa
menolong menaikkan pengetahuan kita jadi lebih luas lagi. Kami menyadari kalau masih
banyak kekurangan dalam menyusun makalah ini.
Oleh sebab itu, kritik serta anjuran yang sifatnya membangun sangat kami harapkan guna
kesempurnaan makalah ini. Kami mengucapkan terima kasih kepada Bpk. Dosen pengampu
pelajaran Penetapan dan Penegasan Batas Laut. Kepada pihak yang sudah menolong turut dan
dalam penyelesaian makalah ini. Atas perhatian serta waktunya, kami sampaikan banyak
terima kasih.
Tuban,24 Juni 2022
Penyusun

4
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. LATAR BELAKAG
Penginderaan jauh adalah ilmu dalam mengumpulkan informasi suatu objek tanpa
menyentuh atau melakukan kontak fisik secara langsung terhadap objek tersebut. Secara
umum, inderaja berkaitan dengan pengolahan citra dalam mengamati dan mengetahui suatu
fenomena di bumi.
Menurut Lillesand dan Kiefer (2004), penginderaan jauh adalah ilmu dan seni untuk
mendapat informasi dari suatu objek, daerah, atau fenomena geofisik melalui analisis data,
dimana untuk memperoleh data tersebut tidak perlu melakukan kontak langsung terhadap
sumber objek, daerah, atau fenomena geofisik.
Data yang diperoleh ini berupa citra satelit yang harus diolah agar menghasilkan informasi
yang dikehendaki. Prinsip dasarnya adalah merekam interaksi antara gelombang elektronik dan
objek di muka bumi oleh sensor penangkap gelombang. Sensor tersebut dapat berupa satelit,
pesawat berawak maupun tanpa awak.
Cara kerja inderaja dimulai saat melakukan proses perekaman objek yang ada di permukaan
bumi. Penginderaan ini dihubungkan oleh tenaga yang membawa data menuju sensor, seperti
bunyi, daya magnet, gaya berat, dan elektromagnetik. Akan tetapi energi yang digunakan
dalam proses ini biasanya adalah tenaga elektromagnetik, misalnya cahaya matahari sebagai
tenaga elektromagnetik bersistem pasif.
Sinar matahari yang mengenai objek permukaan bumi kemudian diserap dan dipancarkan
sehingga sensor akan menangkap gelombang elektromagnetik yang berasal dari permukaan
bumi. Sensor elektromagnetik tersebut dapat dipasang pada satelit atau pesawat drone. Setelah
sensor menangkap gelombang elektromagnetik, selanjutnya akan diolah menjadi sinyal digital
yang tersimpan di ruang penyimpanan data.

5
1.2. TUJUAN PRAKTIKUM
Adapun tujuan dari praktikum ini adalah mahasiswa dapat mengetahui dan
menjelaskan proses pengolahan citra satelit serta secara khusus tujuan dari praktikum ini
adalah:
 Memperoleh gambaran deskriptif dari pengolahan citra
 Dapat memberikan kesimpulan data kualitatif yang telah didapatkan
Adapun tujuan khusus diadakan praktikum penginderaan jauh kelautan ini adalah:
 Mahasiswa dapat mengaplikasikan ilmu yang didapat dari perkuliahan
 Mahasiswa dapat membandingkan teori-teori yang didapatkan dari perkuliahan dengan
kenyataan yang ada di lapangan
 Mahasiswa terampil dalam hal-hal yang bersifat aplikasi dan inovatif
1.3. MANFAAT PRAKTIKUM
Adapun manfaat Praktik Mata Kuliah Penginderaan Jauh Kelautan ini adalah:
 Mahasiswa dapat mengaplikasikan ilmu yang didapat dari perkuliahan,
 Mahasiswa dapat membandingkan teori-teori yang didapatkan dari perkuliahan
dengan kenyataan yang ada di alam,
 Mahasiswa terampil dalam hal-hal yang bersifat aplikasi dan inovatif.
1.4.BATASAN MASALAH
Adapun batasan masalah dalam Praktikum Mata Kuliah Penginderaan Jauh Kelautan ini
adalah:
 Bagaimana cara Mahasiswa mengolah data citra tersebut dengan benar dan baik
 Bagaimana cara Mahasiswa mendapatkan data yang diambil dari ruang angkasa
dalam bentuk gambar.

6
1.5. SKEMA KEGIATAN PRATIKUM

7
BAB II
2.1.GAMBARAN UMUM LOKASI PENELITIAN
Karimunjawa merupakan kepulauan yang terletak di tengah Laut Jawa. Karimunjawa secara
geografis terletak pada koordinat 5°40'39”- 5°55'00” LS dan 110°05' 57”-110°31' 15” BT.
2.2.PENGERTIAN PENGINDRAAN JAUH
Penginderaan jauh adalah ilmu dalam mengumpulkan informasi suatu objek tanpa menyentuh
atau melakukan kontak fisik secara langsung terhadap objek tersebut. Secara umum, inderaja
berkaitan dengan pengolahan citra dalam mengamati dan mengetahui suatu fenomena di bumi.
Menurut Lillesand dan Kiefer (2004) dalam Purwadhi et al. (2015), penginderaan jauh adalah
ilmu dan seni untuk mendapat informasi dari suatu obyek, daerah, atau fenomena geofisik
melalui analisis data, dimana untuk memperoleh data tersebut tidak perlu melakukan kontak
langsung terhadap sumber obyek, daerah, atau fenomena geofisik. Data yang diperoleh ini
berupa citra satelit yang harus diolah agar menghasilkan informasi yang dikehendaki. Prinsip
dasarnya adalah merekam interaksi antara gelombang elektronik dan objek di muka bumi oleh
sensor penangkap gelombang. Selain pengertian inderaja diatas, ada pula pengertian yang
disampaikan oleh para ahli, antara lain:

8
 Menurut Lillesand dan Kiefer (1979) – Penginderaan jauh adalah ilmu dan seni untuk
mendapatkan informas objek, wilayah, atau gejala dengan menganalisa data yang
diperoleh menggunakan alat tanpa kontak langsung terhadap objek, wilayah atau gejala
yang dikaji.
 Menurut Colwell (1984) – Inderaja adalah pengukuran atau perolehan data obyek di
permukaan bumi dari satelit atau instrumen lain yang berada jauh dari objek yang
diamati.
 Menurut Curran (1985) – Penginderaan jaug merupakan pengunaan sensor radiasi
elektromagnetik untuk merekam gambar lingkungan bumi yang diinterpretasikan
sehingga menciptakan informasi yang berguna.
 Menurut American Society of Photogrammetry (1983) – Inderaja merupakan
pengukuran atau perolehan informasi dari obyek atau fenomena menggunakan alat
perekam yang secara fisik tidak melakukan kontak langsung dengan obyek atau
fenomena yang dikaji.
 Menurut Avery (1985) – Inderaja adalah usaha memperoleh, mengidentifikasi dan
menganalisis objek dengan sensor pada posisi pengamatan daerah kajian.
 Menurut Lindgren (1985) – Penginderaan jauh adalah berbagai teknik yang
dikembangkan untuk memperoleh dan menganalisa informasi tentang bumi.
Sensor tersebut dapat berupa satelit, pesawat berawak maupun tanpa awak. Cara kerja inderaja
dimulai saat melakukan proses perekaman objek yang ada di permukaan bumi. Penginderaan
ini dihubungkan oleh tenaga yang membawa data menuju sensor, seperti bunyi, daya magnet,
gaya berat, dan elektromagnetik. Akan tetapi energi yang digunakan dalam proses ini biasanya
adalah tenaga elektromagnetik, misalnya cahaya matahari sebagai tenaga elektromagnetik
bersistem pasif. Sinar matahari yang mengenai objek permukaan bumi kemudian diserap dan
dipancarkan sehingga sensor akan menangkap gelombang elektormagketik yang berasal dari
permukaan bumi. Sensor elektromagnetik tersebut dapat dipasang pada satelit atau pesawat
drone. Setelah sensor menangkap gelombang elektromagnetik, selanjutnya akan diolah
menjadi sinyal digital yang tersimpan di ruang penyimpanan data.
Meski terlihat sebagai sistem canggih dengan kemampuan mendapatkan kondisi permukaan
bumi, namun inderaja juga memiliki keungguan dan kekurangan.
Berikut ini adalah kelemahan sistem inderaja, yaitu:
1. Penginderaan jauh harus dilakukan oleh orang atau operator yang ahli dalam bidang
inderaja
2. Alat dan perlengkapan yang digunakan mahal, misalnya penggunaan wahana satelit,
drone, serta pesawat
3. Tidak semua citra satelit dioperasikan secara mudah, sebab beberapa citra digital harus
bersifat berbayat dan tidak dipublikasikan secara umum, contohnya citra dgital
beresolusi spasial tinggi
Selain kelemahan tersebut, inderaja juga mempunyai keunggulan yaitu:
1. Mampu melakukan analisa wilayah luas dalam waktu singakt
2. Menggambarkan kontur permukaan bumi secara akurat
3. Dapat menghasilkan gambaran tiga dimensi melalui stereoskop meski berasal dari foto
udara dua dimensi
4. Beberapa citra digital dapat dimanfaatkan secara gratis, contohnya Landsat 8

9
5. Menghasilkan data dimensi hutan, meliputi diameter tajuk, biomassa, luas tutupan
lahan hutan dan sebagainya
6. Pengolahan data citra digital dengan menggunakan aplikasi komputer, contohnya Envi
dan Erdas Imagine

10
2.3. JENIS – JENIS CITRA SATELIT
Citra satelit merupakan gambaran objek-objek yang terdapat di permukaan dan dekat
permukaan bumi, yang direkam oleh sebuah satelit yang beroperasi di luar angkasa, dengan
jarak ratusan kilometer di atas paras bumi.
Berdasarkan sumber tenaganya, satelit dibedakan menjadi satelit yang menggunakan sensor
pasif dan aktif. Satelit dengan sensor pasif menggunakan sumber tenaga eksternal (di luar
satelit) sebagai sumber tenaga dalam melakukan perekaman objek-objek di permukaan dan
dekat permukaan bumi, dengan sumber tenaga utama yang digunakan yakni gelombang
elektromagnetik yang berasal dari sinar matahari.
Radiasi gelombang elektromagnetik dari matahari akan bergerak menuju permukaan bumi,
namun sebelumnya harus “melewati hadangan” atmosfer. Gelombang elektromagnetik yang
berhasil lolos dari berbagai ‘hadangan” yang terdapat di atmosfer, selanjutnya bergerak menuju
permukaan bumi dan mengenai beragam objek yang terdapat di permukaan dan dekat
permukaan bumi. Objek-objek tersebut akan memberikan respon atau interaksi terhadap
gelombang elektromagnetik yang mengenainya, yang dapat berupa pantulan, hamburan, atau
resapan. Berhubung sensor yang terdapat pada satelit berada ratusan kilometer di atas
permukaan bumi, maka interaksi berupa pantulan balik dari objek tersebut menjadi hal utama
yang direkam oleh sensor satelit. Oleh karena sensor satelit seolah-olah hanya “menunggu”
pantulan dari beragam objek di permukaan dan dekat permukaan bumi dengan mengandalkan
sumber tenaga yang berasal dari luar satelit itu sendiri, maka satelit tersebut diistilahkan
sebagai satelit dengan sensor pasif.
Dengan bergantung terhadap sumber tenaga utama yang berasal dari matahari, maka satelit
dengan sensor pasif hanya dapat melakukan perekaman di suatu wilayah ketika matahari
“beroperasi” di wilayah tersebut. Sebagian besar saat ini satelit observasi bumi dengan sensor
pasif melakukan perekaman antara pukul 10 pagi hingga 1 siang waktu setempat. Sangat jarang
yang melakukan perekaman lebih pagi dari jam 10 pagi atau ketika sore hari.
Selain masalah terbatasnya waktu perekaman, satelit dengan sensor pasif juga terkendala
dengan ikut terekamnya objek yang kurang diinginkan hadir dalam citra satelit yang
dihasilkannya, seperti keberadaan awan beserta bayangannya. Hal tersebut dikarenakan misi
dari satelit sensor pasif sendiri yang mempunyai tujuan utama menghasilkan citra satelit yang
menampilkan beragam objek-objek di permukaan bumi yang sesuai dengan kenyataannya,
yang membuat satelit sensor pasif utamanya menggunakan gelombang elektromagnetik pada

11
spektrum cahaya tampak (visible) dan spektrum lain yang memiliki panjang gelombang yang
pendek. Kombinasi band–band saluran tampak yang sesuai dengan salurannya, akan
menghasilkan citra satelit dengan tampilan warna yang sesuai dengan yang terlihat oleh mata
normal seorang manusia, seperti birunya laut, awan yang terlihat putih, dan lain sebagainya.
Namun penggunaan spektrum elektromagnetik cahaya tampak dan spektrum lain dengan
panjang gelombang yang pendek, tidak mampu untuk “menembus” awan serta objek yang tidak
diinginkan lainnya seperti kabut, asap, dan lain sebagainya, sehingga jika pada saat perekaman
oleh satelit di sebuah wilayah terdapat objek tersebut, maka akan ikut serta muncul pada citra
satelit yang dihasilkan.
Keberadaan awan dan juga bayangannya serta objek tidak diinginkan lainnya pada citra satelit,
membuat informasi yang dapat diperoleh dari citra satelit menjadi berkurang dan tidak utuh.
Apalagi kalau tingkat tutupan objek tersebut sangatlah tinggi.
Namun seiring dengan perkembangan teknologi pada software–software pengolah data citra
satelit serta trik dalam pengolahan citra satelit, membuat kita dapat mereduksi bahkan
menghilangkan berbagai objek tidak diinginkan tersebut seperti misalnya penggunaan
teknik cloud remove (menghilangkan awan pada sebuah data citra satelit dengan menggunakan
data citra satelit lain yang lebih bebas awan), haze reduction (mereduksi keberadaan awan tipis,
asap, atau kabut) atau bahkan haze removal (menghilangkan sama sekali keberadaan awan
tipis, asap, atau kabut) dengan menggunakan beragam tool yang terdapat pada software
pengolah citra satelit.

12
1. Jenis Jenis Citra Satelit dari Satelit Sensor Pasif
Jenis jenis citra satelit dari satelit sensor pasif saat ini dibedakan utamanya berdasarkan tingkat
resolusi spasial dan juga resolusi spektralnya.
2. Jenis Jenis Citra Satelit Berdasarkan Tingkat Resolusi Spasial dan
Spektral
Berdasarkan tingkat resolusi spasialnya, citra satelit yang mempunyai resolusi spasial sama
atau lebih tinggi dibandingkan 1 meter termasuk dalam jenis citra satelit resolusi sangat tinggi.
Untuk citra satelit di atas resolusi spasial tersebut termasuk dalam jenis citra satelit resolusi
tinggi, menengah, dan rendah.
Penentuan jenis citra satelit berdasarkan tingkat resolusi spasial sebenarnya sangat dinamis,
berhubung tidak ada standardisasi terkait hal ini, serta terus berkembangnya teknologi satelit
observasi bumi yang kemungkinan akan menghasilkan citra dalam resolusi spasial lebih tinggi
lagi di masa mendatang, sehingga batasan suatu citra masuk dalam suatu jenis citra satelit dapat
berubah atau bisa jadi terdapat istilah baru.Sedangkan jika berdasarkan tingkat resolusi
spektralnya, terdapat jenis citra satelit pankromatik, multispektral, dan hiperspektral.
Citra Satelit Pankromatik
Citra satelit pankromatik merupakan citra satelit yang hanya terdiri dari 1 band saja, biasanya
merekam pada spektrum elektromagnetik cahaya tampak (visible) dalam rentang panjang
gelombang yang cukup lebar, dapat meliputi gelombang merah, biru, hijau, dan sebagian
inframerah dekat. Berhubung hanya memiliki 1 band saja, maka tampilan data original citra
satelit pankromatik berwarna hitam putih, serta tidak dapat dilakukan proses
komposit band untuk menampilkan citra satelit dalam warna natural (natural color)/warna
sebenarnya (true color) serta warna semu (false color).
Satelit observasi bumi yang hanya menghasilkan citra pankromatik sangatlah jarang, dan
diantara yang sudah sangat langka itu Satelit WorldView-1 merupakan satelit penghasil citra
pankromatik yang masih beroperasi dan merekam permukaan bumi pada spektrum pada
panjang gelombang 0.45 hingga 0.80 mikrometer (dari spektrum elektromagnetik cahaya
tampak hingga inframerah dekat).
Citra Satelit Multispektral
Selanjutnya terdapat citra satelit multispektral. Jika citra satelit pankromatik hanya memiliki
1 band, maka citra satelit multispektral sesuai dengan namanya mempunyai lebih dari 1 band.
Saat ini, kebanyakan citra satelit multispektral dengan resolusi spasial sangat tinggi dan tinggi
terdiri dari 4 band yang berada pada spektrum elektromagnetik cahaya tampak (visible) dan
inframerah dekat (near infrared), sedangkan untuk citra satelit resolusi menengah dan rendah
banyak yang memiliki sampai dengan belasan band.
Pada saat sekarang ini, sebagian besar sensor pada satelit observasi bumi mempunyai satu
saluran yang merekam pada panjang gelombang yang lebar untuk menghasilkan citra satelit
pankromatik, dan beberapa saluran lain pada panjang gelombang yang lebih sempit untuk
menghasilkan citra satelit multispektral.
Citra satelit pankromatik mempunyai resolusi spasial yang lebih tinggi dibandingkan citra
satelit multispektral, hal ini dikarenakan jumlah energi yang direkam oleh

13
saluran/band pankromatik pada sensor lebih besar dibandingkan saluran/band lainnya,
berhubung range panjang gelombang yang digunakan lebih lebar.
Namun seperti pembahasan sebelumnya, citra satelit pankromatik mempunyai tampilan warna
hitam putih karena hanya memiliki 1 band, dan hal tersebut menyulitkan dalam proses
interpretasi dan analisis terhadap beragam objek yang terdapat pada citra satelit.
Berbeda dengan citra pankromatik, citra multispektral memiliki resolusi spasial yang lebih
rendah yang disebabkan dengan penggunaan beberapa saluran/band dengan panjang
gelombang yang sempit, berhubung sebuah sensor satelit memerlukan jumlah energi dalam
besaran tertentu, sedangkan jumlah energi pada saluran/band kurang mencukupi, maka
saluran/band tersebut mengambil energi pada rentang resolusi spasial yang lebih rendah.
Salah satu tujuan mengapa sebuah sensor satelit dirancang untuk menghasilkan citra dalam dua
moda yakni untuk menghemat kapasitas media penyimpanan hasil perekaman oleh satelit.
Sebagai contoh, jika sebuah satelit didesain untuk menghasilkan citra satelit dengan resolusi
spasial 50 cm (0.5 m), maka sensor satelit biasanya dirancang untuk menghasilkan citra dalam
moda pankromatik dengan resolusi spasial 50 cm (0.5 m) dan moda multispektral yang
biasanya mempunyai resolusi spasial 4 kali lebih rendah dibandingkan citra dalam moda
pankromatik atau resolusi spasial yang dihasilkan pada range sekitar 2 meter-an.
Untuk mendapatkan keunggulan dari masing-masing citra satelit baik yang moda pankromatik
berupa tingkat resolusi spasial yang tinggi dibandingkan moda multispektral, serta moda
multispektral yang dapat dibuat dalam tampilan warna natural dan warna semu, maka dapat
dilakukan proses pengolahan citra satelit yang bernama Pansharpening atau nama lainnya Fusi.
Lalu apa perbedaannya jika sebuah sensor satelit dapat langsung menghasilkan citra dalam
moda multispektral dengan resolusi spasial 50 cm (0.5 m)?. Hal ini berkaitan dengan
ukuran file citra satelit multispektral dengan resolusi spasial yang langsung menghasilkan 50
cm (0.5 m) akan sangat jauh lebih besar, apalagi kalau jumlah saluran/band multispektral pada
sensor satelit sangatlah banyak, sehingga ruang pada media penyimpanan hasil perekaman
akan lebih cepat penuh. Oleh karenanya, sensor satelit biasanya menghasilkan citra satelit
dalam moda pankromatik dan multispektral, dan proses selanjutnya yang salah satunya yakni
Pansharpening dapat dilakukan setelah data citra satelit hasil perekaman dikirim ke stasiun
bumi (ground station).
Citra Satelit Hiperspektral
Sesuai dengan namanya, citra satelit hiperspektral mempunyai jumlah saluran/band yang
berlebih. Jika citra satelit multispektral maksimal mempunyai belasan band, maka citra satelit
hiperspektral mempunyai ratusan band.
Dengan jumlah band yang sangat banyak, variasi kombinasi band pada citra satelit
hiperspektral sangatlah bejibun, dan hal tersebut sangat baik untuk analisis lebih lanjut
terutamanya identifikasi sumber daya alam yang terdapat di sebuah wilayah.
Salah satu contoh data citra satelit hiperspektral yakni Citra Satelit Hyperion yang dihasilkan
oleh Satelit Earth Observation-1 (EO-1), dengan jumlah band mencapai 242 band, serta
resolusi spasial kelas 30 meter.

14
Jenis Jenis Citra Satelit dari Satelit Sensor Pasif
1. WorldView–3
Citra Satelit WorldView-3 mempunyai resolusi spasial mencapai 31 cm (0.31 m) pada posisi
nadir untuk citra satelit moda pankromatik. Sedangkan untuk moda multispektral terdapat
8 band dengan resolusi spasial mencapai 1.24 meter pada keadaan nadir, yakni band merah
(red), hijau (green), biru (blue), kuning (yellow), inframerah dekat 1 (near infrared 1),
inframerah dekat 2 (near infrared 2), tepi merah (red edge), dan pesisir (coastal). Selain itu
dilengkapi juga dengan 8 band pada spektrum gelombang pendek inframerah (Short Wave
InfraRed) dengan resolusi spasial 3.7 meter, serta 12 band CAVIS (Clouds, Aerosols, Vapors,
Ice, and Snow) dengan resolusi spasial 30 meter.
Saat ini Satelit WorldView-3 yang diluncurkan pada tanggal 13 Agustus 2014, masih
beroperasi dan mampu melakukan perekaman permukaan bumi seluas 680 ribu km2 per
harinya.

15
2. WorldView–4
Sebenarnya selain Satelit WorldView-3 yang mampu menghasilkan citra dengan resolusi
spasial tertinggi saat ini, terdapat juga Satelit WorldView-4 yang juga mampu menghasilkan
citra dengan resolusi spasial yang sama dengan yang dihasilkan Satelit WorldView-3 yakni 31
cm (0.31 m) pada keadaan nadir. Namun sayangnya satelit yang diluncurkan pada tanggal 11
November 2016 ini, mengalami kerusakan pada bagian Control Moment Gyros (“CMGs”)
pada akhir tahun 2018, yang membuatnya harus berhenti beroperasi.
Satelit yang diperkirakan memakan biaya pembuatan lebih dari 650 juta USD ini, sebenarnya
boleh dibilang “kalah canggih” dibandingkan Satelit WorldView-4, terutama jika dilihat dari
jumlah saluran/band . Citra satelit WorldView-4 “hanya” terdiri dari 1 band pankromatk dan
4 band multispektral, padahal satelit ini merupakan satelit paling akhir yang diluncurkan
perusahaan Maxar Technologies selaku pemilik Satelit WorldView-3 dan juga WorldView-4.

16
“Kalah” canggihnya Satelit WorldView-4 sendiri dibandingkan Satelit WorldView-3 tidak
terlepas dari sejarah pembuatan kedua satelit.
Nama awal dari Satelit WorldView-4 yaitu Satelit GeoEye-2, hal ini dikarenakan mulanya
Satelit WorldView-4 dibuat oleh perusahaan GeoEye, Inc., sebagai pesaing bagi Satelit
WorldView-3 yang waktu itu sedang dipersiapkan oleh perusahaan DigitalGlobe. Namun
ternyata pada tahun 2013, GeoEye, Inc., dengan DigitalGlobe bersepakat untuk
melakukan merger, dengan nama perusahaan hasil merger tetap menggunakan nama
DigitalGlobe. Oleh karenanya, untuk kepentingan branding perusahaan, nama Satelit GeoEye-
2 diubah menjadi Satelit WorldView-4 dan diluncurkan setelah Satelit WorldView-3. Pada
tahun 2017, perusahaan asal Kanada, MDA (MacDonald, Dettwiler and Associates),
melakukan akuisisi terhadap perusahaan DigitalGlobe, dan mengganti nama perusahaannya
menjadi Maxar Technologies. Sehingga saat ini Satelit WorldView-3, WorldView-4, serta
satelit-satelit observasi bumi lain penghasil citra dengan resolusi spasial sangat tinggi milik
DigitalGlobe beralih menjadi milik perusahaan Maxar Technologies.
3. Ikonos

17
Citra Satelit Ikonos merupakan citra satelit pertama yang digolongkan sebagai citra satelit
dengan resolusi spasial sangat tinggi.
Citra Satelit Ikonos memiliki resolusi spasial mencapai 80 cm (0.8 m) pada posisi nadir untuk
moda pankromatik dengan 1 band, dan resolusi spasial mencapai 3.28 m pada keadaan nadir
untuk moda multispektral yang terdiri dari 4 band pada spektrum elektromagnetik cahaya
tampak (visible) dan inframerah dekat (near infrared).
Satelit Ikonos sendiri mulai meluncur ke angkasa pada tanggal 24 September 1999, dan
berhenti beroperasi hampir 16 tahun kemudian, atau tepatnya pada tanggal 31 Maret 2015.
Oleh karena itu, data Citra Satelit Ikonos yang tersedia merupakan data arsip dari akhir
September 1999 sampai dengan awal tahun 2015.

18
4. Pleiades–1A & Pleiades–1B
Citra Satelit Pleiades-1A dan Pleiades-1B merupakan citra satelit yang memiliki resolusi
spasial kelas 50 cm (yang merupakan hasil resampling dari resolusi spasial 60 – 70 cm
(tergantung sudut perekaman satelit)) untuk moda pankromatik 1 band, dan resolusi spasial
kelas 2 meter (yang merupakan hasil resampling dari resolusi spasial 2.4 – 2.8 m (tergantung
sudut perekaman)) untuk moda multispektral 4 band pada spektrum elektromagnetik cahaya
tampak (visi ble) dan inframerah dekat (nearinfrared).
Saat ini penggunaan Citra Satelit Pleiades-1A dan Pleiades-1B mulai populer di seluruh
belahan bumi, yang termasuk juga di Indonesia, dan menjadi ancaman nyata bagi produk citra
satelit resolusi spasial sangat tinggi dari Maxar Technologies yang selama ini mendominasi
pasar. Hal ini disebabkan oleh berbagai faktor, seperti:

19
 Kenampakan Citra Satelit Pleiades-1A & Pleiades-1B yang masih cukup tajam pada
skala maksimal yang lazim pada citra satelit dengan kelas resolusi spasial 50 cm (0.5
m) yakni pada skala 1:2,500 hingga 1:2,000, walau resolusi spasialnya merupakan
hasil resampling;
 Faktor lainnya yakni harga pembelian data arsip original Citra Satelit Pleiades-1A dan
Pleiades-1B yang lebih rendah dibandingkan harga jual data arsip original citra satelit
dari perusahaan Maxar Technologies. Selain itu tidak ada klasifikasi data arsip dalam
artian semua data yang telah direkam dan sudah berada pada database, termasuk
dalam data arsip dengan harga yang sama, sehingga walaupun data citra satelit
tersebut baru direkam kemarin, harganya sudah termasuk dalam data arsip,
sedangkan perusahaan Maxar Technologies memberlakukan kategorisasi terhadap
data arsip berdasarkan tanggal perekamannya, dimana untuk data citra satelit yang
mempunyai tanggal perekaman kurang dari 90 hari dari hari ini termasuk dalam
kategori fresh archive atau update, sedangkan jika lebih dari 90 hari dari hari ini
termasuk dalam kategori archive (arsip), dengan harga data original fresh
archive lebih tinggi dibandingkan archive.;
 Faktor berikutnya yaitu biasanya untuk pembelian Citra Satelit Pleiades-1A dan
Pleiades-1B, pihak vendor (Airbus Defence & Space) memberi tambahan luasan
area (buffer) secara gratis, jadi misalnya jika kita order data arsip original Citra
Satelit Pleiades-1A dengan luasan 50 km2, maka nantinya kita akan mendapatkannya
lebih dari 50 km2, sedangkan jika membeli produk citra satelit dari perusahaan Maxar
Technologies, tidak ada kebijakan penambahan luasan area yang diorder secara
gratis;
 Faktor terakhir yakni kecepatan data tersedia, jadi jika kita memesan data arsip original
Citra Satelit Pleiades-1A atau Pleiades-1B atau produk citra satelit lain dari
perusahaan Airbus Defence & Space, data dapat tersedia bahkan dalam hitungan jam
setelah kita order, dan paling lambatnya sekitar 3 hari setelah kita order.
Satelit Pleiades-1A mulai mengangkasa pada tanggal 16 Desember 2011 dan hingga saat ini
masih beroperasi, oleh karenanya data Citra Satelit Pleiades-1A mulai tersedia setelah tanggal
peluncuran hingga hari ini. Sedangkan untuk Citra Satelit Pleiades-1B mulai tersedia setelah
tanggal 2 Desember 2012 sampai saat ini.
Satelit Pleiades-1A dan Pleiades-1B merupakan satelit “kembar” karena mempunyai
spesifikasi yang sama, berada pada orbit yang sama walau terpisah jarak 180 derajat, dan
menghasilkan citra satelit dengan tingkat resolusi spasial dan spektral yang sama.

20
5. SPOT–6 & SPOT–7
Citra satelit lain yang juga mulai populer penggunaannya yakni Citra Satelit SPOT-6 dan
SPOT-7 yang juga berasal dari perusahaan asal Prancis, Airbus Defence & Space. Kedua citra
satelit tersebut sekarang banyak digunakan sebagai alternatif jika citra satelit resolusi sangat
tinggi (resolusi spasial sama atau lebih tinggi dari 1 meter) tidak tersedia atau tidak sesuai
spesifikasi yang diinginkan (tingkat tutupan awan, sudut perekaman, tanggal perekaman, dan
lain sebagainya), atau karena budget-nya tidak mencukupi untuk membeli citra satelit dengan
resolusi spasial sangat tinggi.
Citra Satelit SPOT-6 dan SPOT-7 memiliki resolusi spasial kelas 1.5 meter untuk moda
pankromatik yang terdiri dari 1 band, serta resolusi spasial kelas 6 meter untuk moda
multispektral yang terdiri dari 4 band yang berada pada spektrum elektromagnetik cahaya
tampak (visible) dan inframerah dekat (near infrared).
Satelit SPOT-6 dan SPOT-7 merupakan bagian dari Program SPOT yang telah dimulai sejak
tahun 1986, dan merupakan salah satu program satelit observasi bumi paling kesohor dan
legendaris. Hal menarik dari kedua satelit tersebut adalah penyematan band biru pada sensor

21
satelit, sehingga Citra Satelit SPOT-6 dan SPOT-7 dapat dibuat dalam tampilan warna natural
(natural color), sesuatu yang tidak terdapat pada Satelit SPOT-1 hingga SPOT-5.
Sama halnya dengan Satelit Pleiades-1A dan Pleiades-1B, Satelit SPOT-6 dan SPOT-7
merupakan satelit “kembar” yang berada pada orbit yang sama namun berjarak 180 derajat satu
sama lainnya, dengan spesifikasi satelit yang sama.
Satelit SPOT-6 bertindak sebagai “kakak” karena meluncur duluan, tepatnya pada tanggal 9
September 2012, yang bertempat di Shatish Dawan Space Center, India, menggunakan roket
pengangkut Polar Satellite Launch Vehicle (PSLV). Hampir berselang 2 tahun kemudian,
“sang adik” yakni Satelit SPOT-6 mulai mengangkasa per tanggal 30 Juni 2014, di tempat
peluncuran yang sama dengan “sang kakak”. Oleh karenanya ketersediaan data Citra Satelit
SPOT-6 dimulai dari September 2012 hingga saat ini, sedangkan Citra Satelit SPOT-7dari Juni
2014 sampai sekarang.
6. Landsat 8

22
Bagi yang berkecimpung dalam dunia pemetaan, nampaknya tidak ada yang tidak mengenal
Program Satelit Landsat. Inilah program satelit observasi bumi tersohor dan paling legendaris,
karena merupakan program awal satelit observasi bumi, yang dimulai dari tahun 1965. Hingga
saat ini, sudah 8 satelit program Landsat yang telah diluncurkan, dengan 2 diantaranya masih
beroperasi yakni Satelit Landsat 8 serta Landsat 7. Dan rencananya, pada tahun 2021
mendatang, satelit generasi terbaru dari Program Satelit Landsat yang diberi nama Satelit
Landsat 9, akan mulai mengangkasa. Satelit terakhir dari Program Satelit Landsat yang
diluncurkan yaitu Satelit Landsat 8. Satelit ini mulai bertugas merekam kenampakan
permukaan dan dekat permukaan bumi sejak tahun 2013 silam. Satelit Landsat 8 terdiri dari 2
sensor yaitu Operational Land Manager (OLI) yang terdiri dari 11 band , dengan resolusi
spasial 30 meter dan 15 meter, dan Thermal InfraRed Sensors (TIRS) yang terdiri dari
2 band, dengan resolusi spasial 100 meter.
Pada level tertentu, USGS yang merupakan Badan Geologi Pemerintah Amerika Serikat, dan
bertindak sebagai pengelola data Program Satelit Landsat, menggratiskan data original Citra
Satelit Landsat, termasuk Citra Satelit Landsat 8. Oleh karenanya, bagi Anda yang
membutuhkan data Citra Satelit Landsat 8 hasil olahan, kami dari Map Vision hanya
mengenakan biaya pengolahannya saja (tanpa biaya pembelian data original).

23
7. Landsat 7
Bersama dengan Satelit Landsat 8, Satelit Landsat 7 merupakan satelit dari Program Satelit
Landsat yang masih beroperasi. Satelit Landsat 7 meluncur ke ruang angkasa pada tanggal 15
April 1999, yang bertempat di Pangkalan Angkata Udara Amerika Serikat di Vanderberg,
California, Amerika Serikat, menggunakan roket pengangkut Delta II 7920.
Satelit Landsat 7 menggunakan sensor bernama Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+)
yang merupakan pengembangan dari sensor ETM yang digunakan pada Satelit Landsat 4 dan
Landsat 5. Sensor ETM+ terdiri dari 8 band dengan resolusi spasial 60 meter, 30 meter, dan
yang tertinggi 15 meter untuk band pankromatik.

24
Namun sayangnya pada tanggal 31 Mei 2003, Sensor ETM+ mengalami kerusakan pada
bagian Scan Line Corrector (SLC), yang membuat terdapat bagian yang tidak terekam oleh
satelit ketika proses perekaman berlangsung. Hal tersebut menyebabkan terdapatnya bagian
berwarna hitam pada Citra Satelit Landsat 7, biasanya berada pada bagian tepi kiri dan kanan
citra satelit hingga menuju bagian tengah citra satelit.
Untuk citra satelit yang diperoleh semenjak SLC mengalami kerusakan (mulai dari tanggal 31
Mei 2003 hingga saat ini), maka pihak USGS memberi nama data Citra Satelit Landsat 7
sebagai data Citra Satelit Landsat 7 SLC OFF, dan sebelum kerusakan diberi nama SLC ON
(dari tanggal 15 April 1999 hingga 30 Mei 2003). Salah satu cara mengatasi bagian berwarna
hitam pada Citra Satelit Landsat 7, dapat dilakukan teknik pengolahan yang bernama Fill Gap.
Konsep teknik Fill Gap yaitu “menambal” area Citra Satelit Landsat 7 SLC OFF menggunakan
Citra Satelit Landsat 7 SLC ON (teknik ini hampir sama dengan teknik cloud remove).
Contoh preview hasil pengolahan Citra Satelit Landsat dengan menggunakan teknik Fill Gap,
dapat Anda lihat berikut ini :

25
8. GeoEye–1
Citra Satelit GeoEye-1, seperti halnya dengan kebanyakan citra satelit resolusi spasial sangat
tinggi lainnya, terdiri dari moda pankromatik 1 band dengan resolusi spasial dapat menyentuh
46 cm (0.46 m) pada posisi nadir, dan moda multispektral 4 band VNIR dengan resolusi spasial
mencapai 1.84 meter dalam posisi nadir.
Sama halnya dengan Satelit GeoEye-2 yang kemudian berubah nama menjadi WorldView-4,
Satelit GeoEye-1 dan juga Ikonos awal mulanya dimiliki oleh perusahaan GeoEye, Inc.,
sebelum akhirnya merger dengan DigitalGlobe hingga kemudian diakuisisi oleh perusahaan
Maxar Technologies.
Satelit GeoEye-1 hingga saat ini masih beroperasi sejak diluncurkan pada tanggal 6 September
2008. Oleh karenanya ketersediaan data Citra Satelit GeoEye-1 bermula dari September 2008
sampai dengan sekarang.

26
9. WorldView–1
Sepengetahuan kami, Citra Satelit WorldView-1 saat ini merupakan satu-satunya citra satelit
yang hanya terdiri dari 1 band pankromatik saja, sehingga tampilan data original Citra Satelit
WorldView-1 berwarna hitam putih.
1 band pankromatik Citra Satelit WorldView-1 berada pada range panjang gelombang 450 –
800 nm, yang termasuk ke dalam spektrum elektromagnetik cahaya tampak (visible) dan
inframerah dekat (near infrared), dengan resolusi spasial kelas 50 cm (0.5 m).

27
10). Hyperion
Jika sebelumnya telah dibahas citra satelit multispektral serta pankromatik, maka berikut ini
kami bahas mengenai Citra Satelit Hyperion yang termasuk ke dalam citra satelit hiperspektral.
Citra Satelit Hyperion dihasilkan dari Satelit Earth Observation-1 (EO-1) yang meluncur pada
tanggal 21 November 2000. Citra Satelit Hyperion terdiri dari 242 band, dengan resolusi
spasial 30 meter. Dengan jumlah band mencapai ratusan, kita dapat melakukan
kombinasi band yang luar biasa banyak untuk menghasilkan tampilan warna natural dan warna
semu, yang memudahkan dalam melakukan interpretasi dan analisis untuk berbagai
kepentingan kita.

28
Untuk contoh lain data citra satelit hasil perekaman satelit dengan sensor pasif, terdapat Citra
Satelit QuickBird, KOMPSAT-3A, KOMPSAT-3, KOMPSAT-2, Landsat 5, ASTER,
Sentinel-2A, Sentinel-2B, serta banyak lainnya.
Satelit Sensor Aktif
Sebelumnya telah dibahas mengenai satelit dengan sensor pasif, sekarang mari kita beranjak
ke dalam pembahasan satelit dengan sensor aktif. Berbeda dengan satelit sensor pasif, satelit
sensor aktif mempunyai sumber tenaga sendiri. Menggunakan sumber tenaga sendiri,
perekaman dapat dilakukan kapan saja, termasuk pada malam hari. Selain itu, melalui
pemanfaatan gelombang elektromagnetik dengan panjang gelombang yang lebih panjang
dibanding yang digunakan pada satelit sensor pasif, tampilan citra satelit dari satelit sensor
aktif dapat bebas dari awan, karena gelombang elektromagnetik yang digunakan dapat
“menembus awan”. Saat ini sebagian besar satelit sensor aktif menggunakan gelombang mikro,
melalui penggunaan teknologi Radio Detection and Ranging (RADAR). Walau mempunyai
kelebihan dibandingkan satelit sensor pasif, kebanyakan misi utama dari satelit sensor aktif
yakni untuk menghasilkan data topografi melalui proses pengolahan lebih lanjut. Dan berikut
ini beberapa contoh data citra satelit yang dihasilkan dari satelit sensor aktif:
1). TerraSAR–X dan TanDEM-X
Salah satu pengembangan dari teknologi RADAR ialah Synthetic Aperture Radar (SAR). SAR
merekam permukaan bumi dalam kenampakan dua dan tiga dimensi, dengan teknik perekaman
menyamping, yang ditempatkan pada sebuah wahana yang bergerak seperti satelit atau pesawat
terbang. Dinamakan sintetik (synthetic) karena tidak menggunakan antena panjang secara
spesifik seperti pada Real Aperture Radar (RAR).
Contoh satelit yang menggunakan teknologi SAR ini diantaranya yakni satelit kembar
TerraSAR-X dan TanDEM-X dari perusahaan Airbus Defence & Space. Terdapat 6 mode citra
satelit yang dihasilkan oleh satelit identik tersebut yaitu: Staring SpotLight (resolusi spasial
dapat mencapai 25 cm);
 High Resolution SpotLight (resolusi spasial dapat mencapai 1 meter);
 SpotLight (resolusi spasial dapat mencapai 2 meter);
 StripMap (resolusi spasial dapat mencapai 3 meter);
 ScanSAR (resolusi spasial dapat mencapai 18.5 meter) dan
 Wide ScanSAR (resolusi spasial dapat mencapai 40 meter).

29
Selain untuk menghasilkan citra satelit bebas awan, Satelit TerraSAR-X dan TanDEM-X
mempunyai tujuan memperoleh data turunan dari hasil pengolahan citra satelit berupa data
topografi yang produknya diberi nama WorldDEM yang mempunyai resolusi spasial 12 meter.
2. ALOS PALSAR
Satelit Advanced Land Observing Satellite (ALOS) merupakan satelit yang unik, karena pada
satelit tersebut tersemat dua sensor pasif yaitu Advanced Visible and Near–Infrared
Radiometer – 2 (AVNIR – 2) dan Panchromatic Remote-sensing Instrument for Stereo
Mapping (PRISM), serta satu sensor aktif yakni Phased Array L–band Synthetic Aperture
Radar (PALSAR). Bisa dibilang Satelit ALOS merupakan satelit hybrid.
Satelit yang juga menggunakan teknologi SAR ini, mempunyai 4 mode data, yaitu:
 Fine resolution Beam (FB): mode ini terdiri dari 18 pilihan dalam kisaran sudut
perekaman antara 9.9 derajat dan 58 derajat, masing-masing dengan 4 pilihan
polarisasi yaitu polarisasi tunggal HH (Horizontal Horizontal) atau VV (Vertikal
Vertikal), dan polarisasi ganda HH + HV atau VV + VH. Bandwith pada polarisasi
tunggal yakni 28 MHz dan 14 MHz pada polarisasi ganda;
 Polarimetrik 14 MHz: menyediakan matriks hamburan quad–polarization yang penuh
(HH+HV+VH+VV), dengan 12 sudut perekaman antara 9.7 derajat dan 26.2 derajat;
 ScanSAR: tersedia hanya pada satu polarisasi (HH atau VV);
 Transmisi langsung (atau downlink): merupakan mode cadangan kontingensi yang
memungkinkan downlink dari data mode FB ke stasiun bumi lokal jika Data Relay
and Test Satellite (DRTS) menjadi tidak tersedia.

30
Antena yang dimiliki oleh sensor PALSAR berukuran 8.9 m x 3.1 m (panjang x lebar), dan
terdiri dari 80 modul pengirim (transmitting)/penerima (receiving) yang dipasang di bagian
belakang panel antena.
3). Interferometric Synthetic Aperture Radar (IFSAR)
IFSAR merupakan teknik perekaman sebuah wilayah menggunakan sensor aktif RADAR dari
dua posisi atau waktu yang berbeda, sehingga diperoleh informasi tiga dimensi dari wilayah
tersebut. Untuk sensor radar yang ditempatkan pada dua posisi berbeda dalam satu wahana
yang terpisah dalam beberapa meter disebut dengan metode single–pass interferometry. Salah
satu contoh data hasil penggunaan teknik single–pass interferometry yang terkenal yaitu
data Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) dengan resolusi spasial mencapai 30 meter,
yang saat ini dapat kita peroleh secara gratis.
Sedangkan untuk perekaman sebuah wilayah menggunakan satu sistem RADAR dari dua
posisi orbit yang berbeda sehingga proses perekamannya berbeda hitungan hari disebut dengan
metode multiple–pass interferometry.
Data IFSAR komersial yang saat ini paling banyak dikenal yaitu IFSAR dari perusahaan
InterMap dengan resolusi spasial 1 meter, 5 meter, 6 meter, dan 10 meter, dengan akurasi
vertikal dapat mencapai 1 meter dan akurasi horizontal mencapai 3.5 meter.

31
2.4. KARAKERTISTIK CITRA SATELIT
A.Karakteristik Geo Mata
Satelit optis Geoeye diluncurkan pada 6 September 2008 dari pangkalanangkatan udara
Vandenberg, California, AS. Satelit Geoeye memiliki fiturteknologi paling canggih yang
pernah digunakan dalam sistem
penginderaan jauh komersial. Sensor ini dikembangkan untuk proyek besar karena dapat men
ghasilkan lebih dari 350.000 sq.km per hari. Pada akhir musim panas 2013,ketinggian orbit
satelit Geoeye dinaikkan menjadi 770km, sehingga memilikinadir 46cm GSD dibandingkan
sebelumnya yang 41cm

32
B. Karakteristik Quickbird
Satelit optis Quickbird diluncurkan pada 18 Oktober 2001 di pangkalanangkatan udara
Vandenberg, California, AS. Satelit Quickbird merupakansatelit yang baik untuk data
lingkungan seperti analisis perubahan
iklim, penggunaan lahan, pertanian dan kehutanan. Selain itu kemampuan satelit Quickbird
dapat juga diterapkan untuk berbagai industri termasuk eksplorasidan produksi minyak bumi
dan gas alam, teknik dan konstruksi serta studilingkungan
C.Karakteristik IKONOS
Ikonos merupakan citra satelit resolusi tinggi pertama yang digunakan untukkebutuhan
komersial. Diluncurkan pada 24 September 1999 dari MarkasAngkatan Udara Vandenburg,
California AMERIKA SERIKAT. Ikonos mencitra pankromatikdengan resolusi 0.82m pada
nadir dan multispektral 3.2m pada nadir.

33
D.Karakteristik SPOT
SPOT singkatan dari Systeme Pour I.Observation de la Terre. TEMPAT-1diluncurkan pada
tahun 1986. TEMPAT dimiliki oleh konsorsium yang terdiri dariPemerintah Prancis, Swedia
dan Belgia. SPOT pertama kali beroperasi dengan sensor pushbroom CCD dengan
kemampuantampilan di luar jalur di ruangangkasa. Pada Maret 1998 sebuah kemajuan
signifikan SPOT-4 diluncurkan:sensor HRVIR mempunyai 4 di samping 3 band dan instumen
VEGETASIditambahkan. VEGETASI didesain untuk hampir tiap hari dan akurat
untukmemonitor bumi secara global. Sistem SPOT mempunyai empat salurantermasuk tiga
kanal multispektral, yaitu kanal hijau, merah, infra merah dekatdan satu kanal pankromatik.
Resolusi spasial citra SPOT adalah 20x20 meteruntuk kanal multispektral dan 10x10 meter
untuk kanal pankromatiksedangkan cakupannya seluas 60 km (Lillesand dan Kiefer, 1993).
SPOT tidak mempunyai kanal infra merah tengah yang peka terhadap kandungan air
daunmenyebabkan citra SPOT kurang baik untuk studi vegetasi, selain itu dari segi harga
SPOT memang lebih mahal (Dimyati, 1998). SPOT 5 memiliki duainstrumen resolusi tinggi
geometris (HRG) yang berasal dari HRVIR SPOT 4

34
dengan resolusi yang lebih tinggi dari 2,5 sampai 5 meter dalam mode pankromatik dan 10
meter dalam mode multispektral (20 meter di gelombang pendek inframerah 1,58- 1,75 μm).
SPOT 6 mempunyai resolusi produk Pankromatik: 1,5 m; Penggabungan warna: 1,5 m,
Multispektral: 6,2 m.
Akuisisi pankromatik dan multispektral SPOT 6 adalah simultan 6 kali perhari persatelit.
SatelitLDCM(MisiKontinuitasDataLandsat)dijadwalkandiluncurkan pada tahun 2011 dari V
AFB, CA dengan pesawat peluncur Atlas-V-401. Setelah meluncur di orbitnya, satelit tersebut
akan dinamakan sebagai Landsat-8. Satelit LDCM (Landsat-8) dirancang diorbitkan pada orbit
mendekatilingkaran sikron-matahari, pada ketinggian: 705 km, inklinasi: 98.2º, periode:99
menit, waktu liput ulang: 16 hari. Satelit LDCM (Landsat-8) dirancangmembawa Sensor
pencitra OLI (Lahan Operasional Imager ) yang mempunyaikanal-kanal spektral yang
menyerupai sensor ETM+ (Termal yang Ditingkatkan Pemeta plus) dari Landsat-7. Sensor
pencitra OLI ini mempunyai kanal-kanal baru yaitu: kanal-1: 443 nm untuk
aerosol garis pantai dan kanal 9:1375 nm untuk deteksi cirrus; akan tetapi tidak mempunyai
kanal inframerah termal.Sensor lainnya yaitu Thermal Infrared Sensor (TIRS) ditetapkan
sebagai pilihan (fakultatif), yang dapat menghasilkan kontinuitas data untuk kanal-

35
kanal inframerah termal yang tidak dicitrakan oleh OLI. Tulisan ini menguraikankarakteristik
teknis satelit LDCM (Landsat-8), karakteristik teknis sensor pencitra OLI dan
karakteristik data citra, subsistem pendukung missi, aplikasi data satelit LDCM (Landsat-8)
serta analisis pemanfaatan satelit masa depan:
LDCM( Landsat-8). Metode kajian adalah dengan melakukan studiliteratur/informasi/data
yang diperoleh dari badan/lembaga pemilik satelit sertadari media internet, dan sumber-sumber
referensi literatur lainnya/hasil-hasil penelitian yang berkembang dewasa ini, serta melakukan
analisis.
F.Karakteristik ALOS Avnir
ALOS (Advanced Land Observing Satellite) merupakan penginderaan
satelit jauh Jepang yang diutamakan untuk pengamatan daratan menggunakan teknologi
satelit JERS-1 (Japanese Earht Resource Satellite-1) dan satelitADEOS (Advanced Earth
Observing Satellite) yang telah ditingkatkan(Gokmaria, 2009). Satelit ALOS dilengkapi
dengan tiga sensor inderaja, yaitu PRISM sensor (Instrumen Penginderaan Jauh Pankromatik
untuk Pemetaan Stereo) dan sensor AVNIR-2 (Advanced Visible and Near Infrared
Radiometer type-2), serta sebuah sensor gelombang mikro atau radar yaitu PALSAR
(PhasedTipe array Radar Aperture Sintetis L-Band).Satelit ALOS diluncurkan pada tanggal 24
januari 2006 dan
berhenti beroperasipada bulanapril 2011, mempunyai5misi utamayaitu pegamatan kartografi,
pengamatan regional, pemantauan bencana alam, penelitian sumber daya alam dan
pengembangan teknologi satelit JERS-1 dan ADEOS. Karakteristik Citra Satelit ALOS :
 Tanggal peluncuran : 24 Januari 2006
 Kendaraan peluncur : H – II A
 Tempat Peluncuran : Tanegashima Space Center, Jepang
 Orbit : Sinkron putaran matahari
 Ketinggian Orbit : 691.65 Km
 Inklinasi : 98,16°
 Resolusi Spasial : 2,5 m pankromatic dan 10 m multispektral
 Resolusi Temporal : 46 hari
 Luas Cakupan Wilayah : 70 x 35 m2G.
Karakteristik NOAA
Karakteristik Satelit NOAA :
 Dimensi Tinggi : 165 in (4,19m)
 Diameter : 74 in (1,88m)
 Luas susunan surya : 180,6 ft² (16,8 m²)
 Berat: £ 4920 (2231,7 kg)
 Daya (Hidup atau Mati): 879,9 W

36
 Ketinggian orbit : 870 km
 Inklinasi : 98.856°
 Resolusi spasial : 30m x 30m
 Resolusi temporal : 2 x 24 jam (sehari semalam)
 Luas Liputan : 16,5 x 16,5 km2
 Berat Peralatan : £ 982,5 (445,6 kg)
 Daya Peralatan : 450 W
H.KarakterIstik Radar
Penggunaan citra radar untuk memetakan lahan dan penutup lahan telahmenarik perhatian
besar akhir-akhir ini karena citra radar merupakan sistemsegala cuaca yang melengkapi
fotografi udara. Citra radar secara visual jugatampak mirip dengan foto udara dan karakteristik
citra umumnya seperti rona, tekstur, pola, bentuk, dan asosiasi dapat diterapkan pada
interpretasi citra radar.(CP Lo,1986). Penutup lahan (landcover) merupakan salah satu obyek
yangtampak langsung pada citra radar. Oleh karena itu, interpretasi penutup lahanmerupakan
interpretasi yang sangat penting dan merupakan interpretasi awal pada interpretasi untuk
tujuan tertentu (landuse). Interpretasi yang dilakukan pada citra radar memiliki tingkat
ketelitian yang bersifat umum (luas). Hal ini disebabkan tingkat klasifikasi penutup lahan yang
dapat diinterpretasi tidakdapat dilakukan secara lebih mendetail (rinci). Tiap interpretasi pada
penutuplahan / penggunaan lahan di suatu daerah berkaitan dengan data penginderaan jauh
yang digunakan dalam proses interpretasi. Format interpretasi citra yang representatif terhadap
beberapa tingkat klasifikasi penggunaan lahan / penutup lahan disesuaikan dengan tujuan
penelitian yang dilakukan. Apabila diperlukan hasil interpretasi dengan tingkat ketelitian yang
lebih rinci maka yang
digunakan adalah foto udara dengan skala besar, sedangkan untuk interpretasidaerah yang
relatif luas dengan mengacu pada tingkat klasifikasi yang lebihsederhana maka data
penginderaan jauh yang digunakan ialah citra satelit.Untuk penginterpretasian lebih detail
maka diperlukan data pendukung(tambahan) berupa sistem klasifikasi USGS. Sistem
klasifikasi USGS inidisusun berdasarkan kriteria, antara lain : (1) tingkat ketelitian
interpretasiminimum dengan menggunakan penginderaan jauh harus tidak kurang dari 85 %,
(2) interpretasi ketelitian untuk beberapa kategori harus kurang lebih sama, (3) sistem
klasifikasi harus dapat diterapkan untuk daerah yang luas, dan lain-lain. Dari beberapa kriteria
diatas, maka sistem diatas dapat digunakan
sebagai batasan dalam proses awal menginterpretasikan suatu obyek dalam data penginderaa
n jauh. Citra SLAR memiliki dua sistem yaitu sistem synthetic aperture radar (SAR) dan
sistem real aperture radar (RAR). Dari masing-masing sistem radar yang membedakannya ialah
terletak pada antena yangakan menghasilkan beda resolusi spasial (Avery dan Berlin, 1985).
Pada sistemSAR, antena yang digunakan adalah antena pendek yang dapat berfungsiseperti
antena panjang. Hal ini dimungkinkan adanya efek Doppler yangmengakibatkan adanya gerak
semu bagi obyek pada tiap pancaran pulsa radarsehingga lebar sorot antena menjadi lebih besar
dan obyek yang berukuransama pada sistem RAR tidak tergambar maka pada sistem SAR
obyek tersebut dapat tergambar. Salah satu keunggulan citra radar adalah adanya
relief permukaan bumi yang diperjelas, artinya relief tergambar lebih jelas dari
reliefsebenarnya maupun dari gambaran pada jenis citra lainnya. Beberapa bentukstruktural
misalnya adanya kelurusan dan patahan dapat dengan mudahdikenali, demikian pula untuk
pola pengaliran (drainage pattern). Berdasarkan beberapa pola yang dapat dikenali tersebut,
citra radar dapat digunakan untuk interpretasi bentuklahan. Interpretasi bentuklahan dari citra
didasarkan ataskeseragaman (homogenitas) tiga kriteria, yaitu : Bentuk atau relief yang

37
terlihat berdasarkan kekerasan permukaan atau bayangan. Density atau rona obyek, yaitu
tingkat kegelapan obyek yang tampak pada citra. Lokasi, terutama
letak bentuklahan yang bersangkutan dalam hubungannya dengan bentuklahan
secara keseluruhan. Karena resolusi citra radar lebih kasar daripada foto udaradengan
ketinggian terbang rendah dan sedang, maka interpretasi citra
radar jarang dilaksanakan dengan skala 1 : 125.000 atau lebih kecil dari itu. Jadi radarharus
dipandang sebagai alat untuk pemetaan tinjau daripada untuk pemetaanrinci. Karena corak
pandang sampingnya maka citra radar agak mirip fotoudara yang diambil dalam kondisi sudut
matahari rendah. Meskipun demikiandalam interpretasi citra radar kita harus ingat tentang efek
panjang gelombang
lawan “kekerasan” obyek, efek kandungan air dan kandungan logam, dan efek“pemantulan
sudut”. Ada beberapa hal penting yang harus diperhatikan dalam
interpretasi citra radar. Meskipun SLAR tampak seperti foto udara yang dibuat pada pagi hari,
cara perekamannya serta aspek geometriknya sangat berlainan.Foto udara direkam dengan
sumbu kamera direkam tegak lurus
terhadap permukaan bumi, sedang citra SLAR direkam dengan arah perekaman kesamping
wahana. Pantulan obyek pada spektrum tampak dan perluasannyalebih bergantung pada jenis
obyeknya, pantulan pulsa radar lebih
bergantung pada relief (makro) dan kekasaran (mikro) nya. Salah satu keunggulan citraSLAR
dalah relief permukaan bumi gambarnya diperjelas, artinya relieftergambar lebih jelas dari
relief sebenarnya maupun dari gambaran pada jeniscitra lainnya. Keunggulan lainnya yaitu
ujud kelurusan (lineament) yangdiperjelas pula gambarnya. Kelurusan pada citra SLAR itu
mungkin berupasebuah lipatan yang menilik ujudnya berupa bukit monoklinal
I.Karakteristik Lidar
gjjhg LIDAR (Light Detection and Ranging) adalah metode untuk mendeteksiinformasi dari
target yang jauh menggunakan properti cahaya yang tersebar.Sensor LIDAR mengirimkan
pulsa laser dan mengukur waktu yang dibutuhkanuntuk sinyal merefleksikan kembali ke sensor
untuk menentukan jarak ketarget. Prinsip ini mirip dengan prinsip yang digunakan untuk
RADAR yangmenggunakan gelombang radio. Namun, panjang gelombang yang
digunakanRADAR jauh lebih panjang dibandingkan dengan LIDAR. Sensor LIDARyang
melekat pada pesawat memberikan kualitas data yang tinggi daninformasi resolusi yang tinggi
dari topografi permukaan dan fitur permukaan. LIDAR telah berhasil digunakan pada area
rangeland untuk memetakan
fitur permukaan tanah seperti vegetasi, topografi, fitur erosi, dan kekasaran permukaan. LID
AR juga telah digunakan dalam ekosistem hutan untuk mengkarakterisasi tinggi, struktur
kanopi, leaf area index (LAI) dan biomassa.

38
BAB III
METODOLOGI
3.1.Waktu dan Lokasi
Praktikum dilakukan pada bulan Juni 2022 di Laboratorium Ilmu Kelautan dan Ruang
Kelas, Universitas PGRI Ronggolawe Tuban.
3.2.Alat dan Bahan
Adapun alat dan bahan yang digunakan dalam praktikum Penginderaan Jauh Kelautan
yaitu
a. Laptop dengan minimal spesifikasi Core I3
b. Software ArcGIS, Google Earth Pro, ENVI
c. Buku pedoman praktikum
3.3.Metode Kerja
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah data telah diberikan kepada Dosen
Pengampu Mata Kuliah Penginderaan Jauh, dimana Pulau Karimun Jawa dijadikan sebagai
objek lokasi praktikum. Hasil praktikum ini meliputi data spectral (digital number), koreksi
radiometrik, layer stacking, dan Penajaman Kontras.

39
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.Penyajian Data
A. POLA SPEKTRAL
Tujuan:
Mengetahui nilai spektral masing-masing objek pada sebuah citra.
Langkah Kerja:
KOMBINASI BAND PADA LANDSAT 7 DAN LANDSAT 8

41
B. KOREKSI RADIOMETRIK
Koreksi radiometrik merupakan pra pemrosesan citra satelit untuk mengurangi
kesalahan internal dan eksternal yang diakibatkan oleh radiasi elektromagnetik dan
interaksi lainnya seperti atmosfer pada saat perekaman. Kesalahan radiometrik yaitu
kesalahan yang berupa pergeseran nilai atau tingkat keabuan piksel pada citra. Ada
berbagai macam cara koreksi radiometrik, diantaranya seperti dibawah ini (teknik
koreksi radiometrik menggunakan ENVI).

42
2.1. Melalui menu Basic Tools
Gambar 4.2.1. Menu Basic Tools
Kalibrasi untuk berbagai jenis citra satelit dilakukan dari menu utama Basic Tools
→Preprocessing →Calibration Utilities → Landsat Calibration
Gambar 4.2.2. Landsat Calibration Input File
Pilih band yang akan dikoreksi radiometric → Ok

43
Sebelum melakukan koreksi radiometric terlebih dahulu buka file Metadata
seperti pada gambar 2.3
Data parameter kalibrasi diisi sesuai dengan identitas citra. Data tanggal , bulan
dan tahun perekaman, sun elevation, serta nilai max-min radiance tersebut dapat
dilihat pada header pada citra (citra asli). Contoh data header dapat dilihat pada
gambar 2.4.

44
Berikut contoh proses koreksi radiometrik telah berhasil, lakukan cara diatas
untuk semua band.
Masukkan nilai tersebut sesuai dengan band dan sesuai dengan obyek
yang dipilih.

46
C. Layer Stacking / Penggabungan Band
Klik Basic Tools → Layer Stacking

47
Pada parameter layer stacking, klik Import file…

48
Masukkan seperti pada gambar diatas yang mana setiap parameter yang dipilih sesuai
dengan tempat lokasi praktikum → klik Ok
Hasil dari layer stacking.
Penggabungan band yang sudah di koreksi dan kombinasi kanal, untuk kombinasi
kanal dapat dilihat pada Gambar 4.1.1

49
KOMBINASI Gambar Penggunaan
432
Digunakan untuk menghasilkan
citra dengan warna yang
sebenarnya
764
Di gunakan untuk menghasilkan
citra dengan perbedaan yang jelas
pada daerah perkotaan atau urban
543
Kombinasi ini digunak untuk
melihat masa, kerapatan dan
dominasi vegetasi

50
652
Di gunakan untuk menghasilkan
citra dengan perbedaan tumbuh-
tumbuhan yang jelas di tunjukan
dengan warna kehijauan
765
Berguna untuk memperjelas citra
dari ketebalan awan’ memperjelas
garis pantai dan tutupan vegetasi
562
Digunakan untuk menghasilkan
citra yang menampakan tumbuhan
yang sehat

51
D. Penajaman Kontras
Penajaman kontras dilakukan untuk menajamkan hasil tampilan citra agar lebih cerah
ataupun mengurangi kecerahan dan lebih mudah untuk mengidentifikasi objek secara
spasial. Untuk memulai penajaman kontras, dari menu ENVI, klik File – Open Image,
lalu pilih citra. Untuk membandingkan citra sebelum dan sesudah proses enhancement,
pada jendela Available Band List, ditampilkan citra dengan RGB color (band 3-2-1).
Pemilihan band ini dapat disesuaikan dengan keinginan user. Selain itu, tampilan secara
Grayscale juga dapat digunakan.
Untuk melakukan proses Linear Enhancement, dari jendela Image, klik Enhance. Dari menu
tersebut terdapat beberapa pilihan, yaitu Linear, Linear 0-255, Linear 2%, Gaussian,
Equalization, dan Square Root. Silahkan klik pilihan tersebut kemudian bandingkan dengan
kenampakan citra aslinya.
Penajaman kontras tersedia pada menu yang ada pada Image Window, seperti Gambar berikut
ini.

52
Penajaman
Kontras
Gambar Penggunaan
[Zoom] Gaussian Sebagai pengolah citra
agar lebih halus
[image] Linier
Untuk mengaburkan
citra dan untuk
merekduksi noise
[zoom] equalization
Bertujuan untuk
menghasilkan citra
keluaran yang
memiliki nilai
histrogram yang
relative sama

53
[zoom] square root
Mengurangi masalah
jumlah kalkulasi,
transformasi formula
yang rumit
[scroll] gaussian
Sebagai pengolah citra
agar lebih halus
[scroll] linier Untuk mengaburkan
citra dan untuk
merekduksi noise

54
Gambar 4.4.2
Gambar 4.4.3
Klik Quick Apply → pilih salah satu dari band tersebut
Masukkan data yang dihasilkan pada Gambar 4.3 . Berikut tampilan jendela High Pass kernel
5x5
Filter High
Pass
Gambar Penggunaan
3x3
Melakukan proses deteksi
tepi

55
5x5
Melakukan proses deteksi
tepi
Gambar 4.4.4. Convolutions and Morphology
Kita rubah menjadi Filter Low Pass, Berikut tampilan citra Low Pass kernel 3x3 dan 5x5
Filter Low Pass Gambar Penggunaan
3x3 Melakukan proses efek
blurr dan reduksi noise

56
5x5 Melakukan proses efek
blurr dan reduksi noise
Filter Laplacian
Pass
Gambar Penggunaan
3x3 Menampilakan tepian
dalam segala arah
5x5
Menampilakan tepian
dalam segala arah

57
4.2.Analisa Data
Proses mencari dan menyusun secara sistematis data yang diperoleh dari pengambilan data
satelit melalui web The United States Geological Survey (USGS) dan google earth dengan
mengorganisasikan data ke dalam kategori, menjabarkan ke dalam unit-unit, melakukan
sintesa, menyusun kedalam pola, memilih mana yang penting dan yang akan dipelajari dan
membuat kesimpulan sehingga mudah dipahami oleh diri sendiri maupun orang lain Proses
analisis data yang dilakukan penelitian ini menggunakan tiga langkah yaitu :
1. Pengolahan Data
Data yang telah selesai didownload, data dikumpulkan melalui proses pengumpulan,
selanjutnya data tersebut diolah menggunakan software Envi 4.7. Pengolahan data
bertujuan agar data menjadi lebih sederhana, sehingga seluruh data yang telah
terkumpul dapat disusun dengan baik dan rapi, kemudian barulah data
tersebut dianalisis.
2. Penganalisisan Data

58
Jika proses pengolahan data telah selesai, maka langkah berikutnya adalah
menganalisis data. Data yang telah dikoreksi melalui software Envi 4.7 akan memiliki
nilai yang berbeda dari sebelumnya (data yang belum terkoreksi) tiap Band. metode ini
digunakan untuk mendapatkan informasi baru dan kesalahan apa yang harus segera
diperbaiki.
3. Penafsiran Hasil Analisis
Jika data telah selesai dianalisis, data disajikan dalam bentuk gambar dan grafik.
Kemudian membandingkan data – data tersebut mana yang lebih baik.

59
4.3.Analisa Data
Proses mencari dan menyusun secara sistematis data yang diperoleh dari pengambilan data
satelit melalui web The United States Geological Survey (USGS) dan google earth dengan
mengorganisasikan data ke dalam kategori, menjabarkan ke dalam unit-unit, melakukan
sintesa, menyusun kedalam pola, memilih mana yang penting dan yang akan dipelajari dan
membuat kesimpulan sehingga mudah dipahami oleh diri sendiri maupun orang lain Proses
analisis data yang dilakukan penelitian ini menggunakan tiga langkah yaitu :
4. Pengolahan Data
Data yang telah selesai didownload, data dikumpulkan melalui proses pengumpulan,
selanjutnya data tersebut diolah menggunakan software Envi 4.7. Pengolahan data
bertujuan agar data menjadi lebih sederhana, sehingga seluruh data yang telah
terkumpul dapat disusun dengan baik dan rapi, kemudian barulah data
tersebut dianalisis.
5. Penganalisisan Data
Jika proses pengolahan data telah selesai, maka langkah berikutnya adalah
menganalisis data. Data yang telah dikoreksi melalui software Envi 4.7 akan memiliki
nilai yang berbeda dari sebelumnya (data yang belum terkoreksi) tiap Band. metode ini
digunakan untuk mendapatkan informasi baru dan kesalahan apa yang harus segera
diperbaiki.
6. Penafsiran Hasil Analisis
Jika data telah selesai dianalisis, data disajikan dalam bentuk gambar dan grafik.
Kemudian membandingkan data – data tersebut mana yang lebih baik.

60
BAB V
Kesimpulan dan Saran
5.1. Kesimpulan
Penginderaan jauh menjadi salah satu maritime memperoleh informasi yang cepat,
tepat dan murah. Penginderaan jauh adalah ilmu untuk memperoleh informasi fenomena alam
pada objek (permukaan bumi) yang diperoleh tanpa kontak langsung dengan objek permukaan
bumi, tetapi melalui pengukuran pantulan (reflection) ataupun pancaran (emission) oleh media
gelombang elektromagnetik (Suwargana, 2013). Menurut Jaya (2010), penginderaan jarak jauh
khususnya satellite remote sensing dengan citra landsat merupakan sarana yang banyak
digunakan untuk kegiatan pemetaan di bidang kelautan dan pesisir di Indonesia.
5.2. Saran
Banyaknya penelitian pesisir dan kelautan yang memanfaatkan Penginderaan Jauh dan
SIG telah menandakan bahwa Negara Indonesia memiliki pakar – pakar yang handal dalam
kemaritiman, untuk itu perlu aplikasi nyata dari hasil penelitian – penelitian tersebut dalam
bentuk kegiatan yang aplikatif bagi masyarakat.

61
DAFTAR PUSTAKA
Lillesand, Thomas.M dan Kiefer, Ralph. W. 1994. Remote Sensing and Image Interpretation
Third Edition. New York:John Wiley & Son, Inc.
Lillesand. T.M., W. Kiefer., Chipman, J.W. 2004. Remote Sensing and Image Interpretation
(Fifth Edition). John Wiley & Sons, Inc., New Work.
Lo, C.P. 1996. Penginderaan Jauh Terapan (Terjemahan). Universitas Indonesia Press,
Jakarta. Muhsoni FF. 2015. Praktikum penginderaan jauh menggunakan ENVI.
Universitas Trunojoyo Madura.
Purwadhi, Sri Hardiyanti. 2001. Interpretasi Citra Digital. Jakarta: PT. Gramedia Widiasarana
Indonesia.
Somantri, Lili. 2009. Teknologi Penginderaan Jauh (Remote Sensing). Geografi, UPI.
Sutanto. 1986. Penginderaan Jauh I. Gadjah Mada University Press, Yogyakarta.
Lillesand, T. M and Kiefer R.W. 1990. Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra. Yogyakarta:
Gadjah Mada University Press.
Anggoro, A. V.P. Siregar dan S.B. Agus. 2015. Pemetaan zona geomorfologi ekosistem
terumbu karang menggunakan metode OBIA, studi kasus Pulau Pari. Penginderaan
Jauh. 12 (1): 1-12.
Angkotasan, A.M., I.W. Nurjaya dan N.M.N. Natih. 2012. Analisis perubahan garis pantai di
pantai barat daya Pulau Ternate, Provinsi Maluku Utara. Jurnal Ilmu dan Teknologi
Kelautan Tropis. 3 (1): 11-22.
Anurogo, W., S.H Murti, dan N. Khakhim. 2015. Analisis Perubahan Hutan Mangrove Dalam
Penentuan Kawasan Rehabilitasi Dan Perubahan Stok Karbon Menggunakan Data
Penginderaan Jauh (Di Teluk Banten, Serang Provinsi Banten). [Thesis]. UGM (ID):
Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, pp. 1-99.
Apriliyanti, T. dan M. Zainuddin . 2017. Pemetaan Potensi Kekeringan Lahan se-pulau Batam
menggunakan Teknik Sistem Informasi Geografis (SIG) dan Penginderaan Jauh.
Majalah Geografi Indonesia, 31(1), 91-94.
Arief, M. 2010. Inventarisasi Sumber Daya Alam Pesisir dan Laut dengan Menggunakan
Data Satelit Landsat Studi Kasus: Kabupaten Maluku Tenggara. Majalah Sains dan
Teknologi Dirgantara, 1(2), 114-128.
Arya, A., G. Winarso dan I. Santoso. 2017. Ekstraksi Kedalaman Laut Menggunakan Data
Spot-7 di Teluk Belang Belang Mamuju (The Bathymetry Extraction Using Spot-7
Data At The Belang Belang Bay Waters Mamuju). Jurnal Ilmiah Geomatika, 22(1),
09-19.
Felde G.W., G.P. Anderson, T.W. Cooley, M.W. Matthew, S.M. Adler- Golden, A. Berkand
and J. Lee. 2003. Analysis of Hyperion Data with the FLAASH Atmospheric
Correction Algorithm. 2003. IEEE IGARSS: Learning from Earth’s Shapes and
Colors: Toulouse: p 90-92.
Gaol, J.L., R.E. Arhat, D. Manurung dan M Kawaru. 2007. Pemetaan Sumber Daya Laut
Pulau Nias dengan Teknologi Penginderaan Jauh Satelit Pasca-Tsunami 2004. Jurnal
Ilmu Pertanian Indonesia, 12(3), 131-140.
Gaol, J.L., R.E. Arhatin dan M.M. Ling. 2014. Pemetaan Suhu Permukaan Laut Dari Satelit
di Perairan Indonesia Untuk Mendukung “One Map Policy”. In Seminar Nasional
Penginderaan Jauh (pp. 433 - 442).
Jaya I. 2011. Penginderaan jauh sumberdaya dan dinamika laut dengan teknologi akustik
untuk pembangunan benua maritim Indonesia. Orasi Ilmiah Guru Besar FPIK-IPB.
IPB-Press. Bogor.

62
Kasim, F. 2012. Pendekatan beberapa metode dalam monitoring perubahan garis pantai
menggunakan dataset penginderaan jauh Landsat dan SIG. Jurnal Ilmiah Agropolitan,
5, 620-635.
Lubis, M.Z.Z. dan A.P. Daya. 2017. Pemetaan Parameter Oseanografi Fisik Menggunakan
Citra Landsat 8 di Wilayah Perairan Nongsa Pulau Batam. Jurnal Integrasi, 9(1), 9-
15.
ENVI Online Help, 2005, ENVI® (the Environment for Visualizing Images), Research
System Inc.
Jensen, John R., 2004, Remote Sensing and Digital Image Processing, UpperSaddle River,
NJ: Prentice Hall.

63
LAMPIRAN
Gambar 1. Kegiatan Praktikum Indraja

LAPORAN PRAKTIKUM PENGINDRAAN JAUH KELAUTAN

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to LAPORAN PRAKTIKUM PENGINDRAAN JAUH KELAUTAN

Similar to LAPORAN PRAKTIKUM PENGINDRAAN JAUH KELAUTAN (20)

More from Luhur Moekti Prayogo

More from Luhur Moekti Prayogo (20)

LAPORAN PRAKTIKUM PENGINDRAAN JAUH KELAUTAN