Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Land use change quantified for the last 50 years within and near a fast growing agricultural land in neka river basin, using geographic information system...."

"Satellite images and thematic information were used for the estimation of microscopic current land suitability for paddy and settlement. These data were analysed by a quantitative method known as quantification-2 theory the aid with of remote sensing and geographical information system. The study was conducted in Yogyakarta. Indonesia is having a regionally homogeneous physical characteristics. The results show that the combination of satellite images alone performed a reliable role for the estimation of macroscopic current land suitability. The land suitability score could be objectively quantified by introducing this method."

"Tahun 2008 Kabupaten Kebumen dilanda kekeringan. Masyarakat kesulitan air bersih dan air irigasi menyusul menurunnya debit sumber air. Penggunaan data penginderaan jauh dan Sistem Informasi Geografis (SIG) dapat digunakan untuk mengidentifikasi potensi daerah rawan kekeringan. Transformasi citra satelit Landsat TM untuk mendapatkan indeks kecerahan, indeks ke basahan, dan indeks vegetasi digunakan untuk mengetahui kondisi permukaan dalam hubungannya dengan kekeringan. Indeks kecerahan dan indeks kebasahan diperoleh dari modifikasi tasseled cap, sedangkan indeks vegetasi diperoleh dari nilai normalized difference vegetation index (NDVI). Parameter lain seperti kondisi akuifer, curah hujan serta jenis penggunaan lahan pertanian kering merupakan faktor dalam mengidentifikasi kekeringan. Data-data tersebut dilakukan sesuai dengan deskripsi zona wilayahnya guna mendapatkan kajian wilayah dalam hubungannya dengan kekeringan. Hasil dari penelitian ini mengidentifikasikan bahwa sebagian kecamatan di Kabupaten Kebumen yang meliputi Karanggayam, Karangsambun g, Sadang, Alian, Puring, Klirong, Buluspesantren, Ambal, dan Mirit terdeteksi memiliki potensi kekeringan.

---

Kebumen regency was drought in year 2008, community clean water shortages and irrigation water following a decline in water resources. The use of remote sensing data and GIS can be used to identify the potential for drought-prone areas. Transformation of Landsat TM satellite imagery to obtain the brightness index, wetness index and vegetation index used to determine surface conditions in relation to drought. Brightness index and wetness index derived from the tasseled cap modifications, while the vegetation index derived from normalized difference vegetation index (NDVI) values. Other parameters such as aquifer conditions, rainfall and other types of dry agricultural land use was a factor in identifying drought. The data are performed in accord ance with the zone description in order to get the study area in relation to regional drought. The result of the research is identified area the district of Karangsambung, Karanggayam, Sadang, Alian, Puring, Klirong, Buluspesantren, Ambal and Mirit potential drought."

"ABSTRAKKabupaten Bandung sebagai salah satu kabupaten dengan penduduk terbanyak di Indonesia memiliki sumber daya alam yang beragam dengan segala pemanfaatannya sehingga jenis tutupan lahan yang ada pun berbeda-beda. Pemantauan terhadap penggunaan lahan perlu dilakukan untuk mencegah penyalahgunaan lahan dan penanggulangan akan bencana alam. Metode untuk pemantauan dapat dilakukan dengan klasifikasi jenis tutupan lahan menggunakan teknik penginderaan jarak jauh seperti penggabungan data satelit aktif dan pasif. Pada penelitian ini menggunakan citra satelit aktif (ALOS-2/PALSAR-2) dan satelit pasif (Landsat 8) untuk mendapatkan citra yang mudah untuk diinterpretasi dan terbebas dari gangguan atmosfer. Salah satu metode klasifikasi yang dapat dilakukan adalah maximum likelihood, yaitu metode yang menggunakan data acuan (training sample) serta kemungkinan suatu piksel terkelompok dalam suatu kelas. Penggunaan citra gabungan dengan metode maximum likelihood menghasilkan keakurasian citra lebih dari 60% dan lebih tinggi dari citra ALOS-2/PALSAR-2 yang diklasifikasikan tanpa Landsat 8 (40%)

---

ABSTRAKBandung regency is one of the biggest regency in Indonesia with large number of population which has nature resources with different utilization that cause land cover diversity. Land cover monitoring is necessary to prevent any land misuses and nature disasters. A way to monitor land cover is to classify the land cover uses remote sensing technique such as joint data of active and passive. This research is analyzing active satellite image (ALOS-2/PALSAR-2) and pasive satellite image (Landsat 8) that are being used to produce an image which is easy to interpret with less atmospheric disruption. One of the methods that can be used is maximum likelihood. Maximum likelihood is a supervised classification method which uses reference data (training sample) and probability of a pixel is clustered in a spesific class. The use of joint processing data with maximun likelihood method results in accuracy greater than 60% and is better than accuracy of ALOS-2/PALSAR-2?s image itself (40%)."

"ABSTRAKPenggunaan lahan di Jawa Barat khususnya di kabupaten Bandung mengalami perubahan yang signifikan yang disebabkan oleh meningkatnya jumlah pembangunan dan pemukiman. Indonesia merupakan salah satu negara yang rawan bencana, bencana alam ini mengakibatkan wilayahnya menjadi cepat berubah. Memantau penggunaan lahan dan tutupan lahan penting untuk memitigasi jika terjadi bencana alam. Untuk mendapatkan informasi klasifikasi tutupan dan penggunaan lahan dapat memanfaatkan teknologi penginderaan jauh. Penelitian ini menggunakan data satelit ALOS-2/ PALSAR-2 untuk membandingkan klasifikasi penggunaan dan tutupan lahan dengan dua metode yaitu Minimum Distance dan Maximum Likelihood. Metode Minimum Distance menggunakan teknik jarak minimal menggunakan vektor rata-rata endmember sedangkan Metode Maximum Likelihood selain rata-rata, juga memperhitungkan informasi variansi pada variable yang diukur. Hasil analisis menunjukan klasifikasi penggunaan dan tutupan lahan yang baik adalah metode Maximum Likelihood dengan hasil akurasi sebesar 68,6233% pada tahun 2014 dan 64,7608% pada tahun 2016. Sedangkan Metode Minimum Distance memiliki akurasi hanya sebesar 48,2307% pada tahun 2014 dan 43,4902% pada tahun 2016

---

ABSTRAKLand use in West Java, especially in Bandung regency, changes significantly caused by rapid development and sattlement. Since Indonesia is one of the country that is prone to disaster, natural disasters often occur and impact the land changes rapidly. The monitoring land use and land cover classification is important to mitigate any disasters if occured. To obtain land use and land cover classification profile, remote sensing technology can be used. In this research we use ALOS-2/PALSAR-2 satellite data to derive land use and land cover classification maps using two methods, i.e. Minimum Distance and Maximum Likehood. Minimum Distance uses minimum distance technique to measure endmember average vector while Maximum Likehood calculates variance information of measuring variable as well as the average. The analysis results showed that Maximum Likehood method is better for land use and land cover classification in Bandung regency with accuracy of 68,6233% in 2014 and 64,7608% in 2016 respectively while Minimum Distance method resulted in 48,2307% in 2014 and 43,4902% in 2016 respectively."

"Land use mapping can be defined as a mapping activity of land cover with cropping management and erosion control practice factors. The activity can be carried out by an application of remote sensing techniques, either air photos or Landsat images to gain land cover information. Cropping management and erosion control practice factors are derived from tables produced with cooperative activity in the field. Information on land cover resulting from remote sensing interpretation still needs to be checked in the field."

"Pengendali konvensional dengan parameter yang tetap tidak dapat mengatasi sistem yang mengalami perubahan parameter seiring berjalannya waktu, sehingga unjuk kerja lingkar tertutup akan mengalami penurunan bahkan dapat mengakibatkan ketidakstabilan. Sedangkan pada kenyataannya, sistem nyata sangat dinamis sehingga memungkinkan perubahan-perubahan karakteristik sistem yang harus diantisipasi oleh pengendali. Dalam skripsi ini dilakukan perancangan dan implementasi sistem kendali adaptif dengan menggunakan bantuan perangkat komputer secara waktu-nyata (real-time) pada Pressure Process Rig (38-714, Feedback Instruments Limited) dengan menggunakan Metode Kuadrat Terkecil Rekursif sebagai estimator dan Metode Penempatan Kutub sebagai aturan sintesa parameter pengendali. Pengendalian dilakukan dengan membandingkan dua struktur, yaitu pengendali dengan Dua-derajat-kebebasan (Two-degree-of-freedom Controller) dan Kendali Kenaikan (Incremental Control). Keberhasilan pengendalian swatala ditunjukkan oleh penggunaan struktur pengendali dengan Kendali Kenaikan, yang ditandai dengan hilangnya galat tunak dalam waktu antara 10 hingga 20 detik setelah titik kerja baru diaplikasikan. Pengendalian ini dilakukan dengan menentukan letak kutub-kutub lingkar tertutup pada titik 71,2,3 = +0,92, +0,92, dan +1,0 dan lambda RLS sebesar 0,9999. Struktur pengendali dengan Dua-derajat-kebebasan tidak dapat diterapkan dengan baik karena ketidakidealan dan ketidaklinearan yang dimiliki oleh Pressure Process Rig."

"Pembangunan serta perkembangan kota di Indonesia terus berlangsung, menyebabkan peningkatan akan kebutuhan lahan terutama lahan untuk pemukiman. Peningkatan kebutuhan lahan menyebabkan perubahan tutupan lahan yang akan mempengaruhi suhu permukaan daratan di daerah tersebut, contohnya di Kota Malang Raya dimana suhu di perkotaan cenderung lebih tinggi dibandingkan daerah sekitarnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola spasial suhu permukaan daratan di Kota Malang Raya, kaitannya dengan ketinggian, tutupan lahan, kerapatan vegetasi dan kerapatan bangunan yang dilakukan dengan penginderaan jauh menggunakan Citra Landsat pada perekaman tahun 1996, 2001, 2013 dan 2016. Hasil penelitian menunjukan suhu permukaan daratan tertinggi berada di pusat Kota Malang dan Kota Batu sebagai pusat wilayah terbangun dengan kerapatan bangunan tinggi dan kerapatan vegetasi yang rendah. Suhu permukaan daratan tertinggi >27O C berada pada wilayah ketinggian.

---

The construction and cities development in Indonesia still continues, that leads to increase land needs especially lands for living. The increased of landcover needs caused the lands changed which will affect the land surface 39 s temperature in the area, for example in the cities of Malang Raya that temperatures in urban areas tend to be higher than the surrounding area.

This research aims to know the spatial pattern of land surfaces temperature in the cities of Malang Raya, relation to land cover, vegetation density and built up density. Landsat Imagery do use on a recording in 1996, 2001, 2013 and 2016 as well as in relation to the difference in height in this region.

Research results showed the highest land surface temperature is in the centre of Malang and Batu city as the center of the build up area with high dencity of buildings low vegetation. The highest land surface temperature 27C is also located in the region of"

"Flood that occurred in Jakarta is not only influenced by rainfall, urban planning system and drainage alone, but also may be involved land subsidence (LS). LS is possible in because Jakarta standson top of layers of sediments and the presence of ground water consumption in very large quantities.In this research, the Advanced Land Observing Satellite (ALOS)/Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR) data was processed to determine the level of LS in Jakarta area and its relation to flood potential area.Differential interferometry method (DInSAR) was performed on two PALSAR data with different acquisition years, i.e. 2007 and 2008, respectively. DInSAR processing generated images containing information that can be converted into LS. To find the elevation changing area, log ratio algorithm was applied to those images as the additional analysis. The log ratio image is superimposed on the DInSAR result and Jakarta inundation map of 2009, to acquire the relationship between LS and the flood and flood vulnerability map of Jakarta based on LS. It is found that lands on the flooded area of 10.57 cm on the average, with a minimum and maximum of 5.25 cm and 22.5 cm, respectively. The greater the value of LS, inundation area also tend to widen, except in a few areas that have special conditions, such as reservoirs, river flow solution, water pump system and sluices.Accuracy of DInSAR result image is quite high, with the difference of 0.03 cm (0.18%) to 0.55 cm (3.37%) as compared to those from GPS measurements. These results can be recommended to the local government of Jakarta to minimize the potential risk of flood, as well as the subject of city planning for the future."

"ABSTRAKKecamatan Ciemas merupakan daerah yang terkenal dengan kesuburan tanahnya tetapi masih banyak daerah yang belum memanfaatkan kesuburan tanah tersebut. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui sebaran kandungan bahan organik tanah di Kecamata Ciemas dengan menggunakan citra Landsat 8 dan analisis statistik regresi linier serta dikaitkan dengan jenis tanah, penggunaan tanah, dan kemiringan lereng. Hasilnya adalah sebaran kandungan bahan organik tanah di Kecamatan Ciemas tersebar hampir merata di seluruh wilayah dengan kelas sangat tinggi, sementara klasifikasi kelas tinggi terdapat dibeberapa bagian wilayah penelitian. Klasifikasi sedang dan rendah tidak terdapat di wilayah penelitian. Citra Landsat 8 dengan menggunakan bantuan dari rumus NDSI tidak terdapat hubungan yang kuat dengan kandungan bahan organik tanah. Hal ini didasarkan analisis regresi linier antara nilai bahan organik tanah dengan pixel value dari hasil pengolahan rumus NDSI sebesar 0,216. Sehingga hasil pengolahan citra landsat 8 dengan menggunakan rumus NDSI belum mampu mengetahui kandungan bahan organik tanah. Sebaran kandungan bahan organik dengan klasifikasi tinggi terdapat pada penggunaan tanah sawah dengan jenis tanah alluvium hidromorf dan dominasi dari jenis tanah kompleks laterik merah kekuningan dan podsolik merah kekuningan yang terdapat pada kemiringan lereng 15 ? 40 % sampai >40%. Sebaran kandungan bahan organik dengan klasifikasi sangat tinggi terdapat pada hampir seluruh wilayah Kecamatan Ciemas yang di dominasi oleh penggunaan tanah hutan dengan jenis tanah dominasi kompleks latosol merah kekuningan, latosol coklat kemerahan dan latosol yang terdapat pada kemiringan lereng 2 ? 15% sampai 15 ? 40 %.

---

ABSTRACTSubdistrict Ciemas is an area that is famous for soil fertility but there are still many areas that do not take advantage of the fertility of the land. The purpose of this study was to determine the distribution of soil organic matter content in Kecamata Ciemas using Landsat 8 and linear regression statistical analysis and associated soil type, land use, and slope. The result is a distribution of soil organic matter content in the District Ciemas spread almost evenly across the region with a very high grade, high-grade classification while there are some parts of the study area. Medium and low classification is not in the research area. Landsat 8 with the help of the formula NDSI there is no strong relationship with soil organic matter content. This is based on linear regression analysis between the values ​​of soil organic matter with a pixel value of the processing results NDSI formula of 0.216. So that the processing of Landsat 8 using the formula NDSI not been able to determine the content of soil organic matter. Distribution of organic matter content with a high classification contained in land use paddies hidromorf alluvium soil type and the dominance of the complex soil types laterik yellowish red and yellowish red podsolic found on the slope of 15-40% to> 40%. Distribution of organic matter content with the classification of very high-exist in almost the entire territory of the District Ciemas which is dominated by the use of forest land with soil type dominance of complex latosol yellowish red, latosol reddish brown and latosol found on the slope of 2-15% to 15-40%;;"