Comparison of Normalized Difference Water Index (NDWI) and Sobel Filter Metho...Luhur Moekti Prayogo
For a country, the existence of a coastline has an important value because it acts as a protection for marine resources and determines maritime boundaries between countries. There are various methods used for coastline analysis, both manual by digitizing and automatic by edge detection. This study compares the Normalized Difference Water Index (NDWI) method with the Sobel filter for coastline extraction in the South Coast of Sampang, Madura using Landsat 8 imagery. The best approach is then applied to the image to determine changes in coastlines from 2015 to 2020. This research shows that visually, the NDWI method produces better edges than the Sobel filter because the resulting lines are close to the original conditions in Landsat 8 or Basemap World Imagery. Sobel filter, the resulting accuracy is not very good. It does not approach field conditions, but this filter has the advantage of a relatively fast processing time because it can use a single band. Then the NDWI value generated in this study has a range of -0.497121 to 0.377046. The first class, which is a non-water body object, has a value of -0.497121 to 0. Then the second class, which is a body of water object, has a value of 0 to 0.377046. The coastline change for five years shows a shift in the coastline with a range of 0.62 to 2.75 meters. The Landsat 8 pixel size is 30 meters, while the shift is only <3 meters. So that this experiment does not show any significant coastline changes. Suggestions for further research: It is necessary to conduct a study using high-resolution imagery to confirm changes in the coastline accurately.
Information about Penginderaan Jauh. Penginderaan jauh merupakan suatu ilmu atau seni untuk memperoleh informasi tentang suatu objek, daerah atau fenomena melalui analisis data yang diperoleh dengan suatu alat tanpa kontak langsung dengan objek, daerah atau fenomena yang dikaji.
Land Evaluation.
Chapter 2 Technic of Soil and Land Survey.
Lecturer: Purwandaru Widyasunu & Tamad.
Agrotechnology, Fac. of Agriculture, UNSOED, Purwokerto.
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