Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pendekatan aproksimasi minimax, LS-SVM, dan GPR untuk proses pemodelan semivariogram pada metode kriging. Proses ini adalah bagian tahap dalam operasi kriging yang biasanya dilakukan untuk proses interpolasi dan fusi. Kriging sendiri telah banyak digunakan untuk memprediksi nilai spasial yang terbukti lebih baik dalam memprediksi proses dibandingkan dengan metode deterministik, di mana kriging dikategorikan sebagai pada metode interpolasi stokastik. Pendekatan konvensional untuk proses pemodelan semivariogram menggunakan metode weighted least square dengan menggunakan fungsi tertentu. Fungsi yang tersedia untuk metode ini antar lain stable, exponential, spherical, dan lain-lain. Beberapa pembaharuan untuk kasus pemodelan semivariogram saat ini telah dibuat dengan menggunakan teknik regresi seperti LS-SVM. Selain itu sebagai bagian dari kebaruan, pendekatan aproksimasi minimax, LS-SVM, dan GPR yang diusulkan untuk kasus ini dapat meningkatkan akurasi pada hasil interpolasi, dalam hal ini diimplementasikan pada metode ordinary kriging. Pendekatan baru, yang dapat disebut sebagai minimax kriging ini dapat mengurangi eror. Minimax berkontribusi pada prediksi bobot nilai semivariogram lebih baik daripada weighted least square dan proses komputasi yang lebih cepat daripada metode berbasis SVM dan GPR.

---

This study aims to analyze the approach of Minimax, LS-SVM, and GPR approximation for the semivariogram modeling process in the kriging method. This process is part of the stage in kriging operations that are usually carried out for interpolation and fusion processes. Kriging itself has been widely used to predict spatial values which are proven to be better in predicting processes compared to deterministic methods, where kriging is categorized as a stochastic interpolation method. The conventional approach to the semivariogram modeling process uses the weighted least square method using certain functions. Functions available for this method include stable, exponential, spherical, and others. Several updates to the case of semivariogram modeling have now been made using regression techniques such as LS-SVM. Apart from that as part of the novelty, the proposed Minimax, LS-SVM, and GPR approximation approaches for this case can improve the accuracy of the interpolation results, in this case implemented in the ordinary kriging method. This new approach, which can be called minimax kriging, can reduce errors. Minimax contributes to the predicted weighting of semivariogram values better than weighted least square and faster computing processes than SVM and GPR-based methods."

"Lidar (light detection and ranging) adalah sebuah aplikasi remote sensing yang panting untuk meneliti parikel-partikel aerosol dan awan di atmoslir. Data sinyal lidar dari Micro Pulse Lidar (MPL) telah diteliti untuk daerah tropis_ Dalam penelitian ini, sifat-sifat fisis dari aerosol dam awan telah dianalisis untuk hamburan tunggal, selanjutnya analisis hamburan ganda dilakukan simulasi dengan menggunakan metoda Monte Carlo. Simulasi sinyal hamburan tunggal untuk memprediksi saturasi ketebalan optis maksimum. Telah diteliti bahwa saturasi ketebalan optis dari sinyal lidar bergantung pada variasi koelisien pelemahan (extinction coeliicient). Hasil simulasi ini dibandingkan dengan perhitungan ketebalan optis dari data Iidar. Data MPL (pada panjang gelombang 523 nm) telah dihitung, baik untuk siang maupun malam han. Selanjutnya data sky-radiometer (panjang gelombang 500 nm) digunakan sebagai data retbrensi. 1-Iasil perhitungan diperoleh kctebalan optis maksimum pada 2,6 untuk malam hari, dan 2,25 pada siang hari untuk tanggal 31 Oktober 1997_ Sedangkan ketebalan optis maksimum untuk sky-radiometer adalah 1,7 untuk waktu yang sama pada 31 Oktober 1997. Selanjunya untuk lidar rasio telah dihitung pada daerah Iapisan dasar (boundary layer) dan pada awan cim1s_ Nilai lidar rasio (81) pada lapisan dasar telah diperoleh antara 31 sampai 40 sr pada ketinggian sckitar 2 km. Selanjutnya untuk penelitian daerah citrus telah digunakan sebuah metoda baru dalam perhitungan nilai lidar rasio. Hasil perhitungan menuniukkan bahwa nilai iidar rasio (Sl) untuk awan cirrus sekitar 10 sampai I8 sr. Penelitian ini juga dibandingkan dengan metoda iterasi, dan membedkan basil perhitungan yang sesuai. Pada hamburan ganda dilakukan simulasi dengan menggunakan metoda Monte Carlo. Efek hamburan gt-mda dianalisis dengan menghitung rasio hamburan ganda terhadap hamburan tunggal (MSS ratio) pada berbagai \'3.I'i6Si sudut Field-of-View (FOV) dad teleskop. Hasil simulasi menunjukkan bahwa awan Iapisan pertama dan kedua dapat diamati pada FOV lebih besar dari 1 mrad. Sedangkan awan yang berlapis dua belum bisa terdeteksi untuk FOV kurang dari 0,1 mrad. Kata kunciz Hamburan Iunggql, hamburan ganda, ketebalan optis, koefsien pelemahan, dan lidar rasio.

---

The lidar remote sensing is one important application to observe the aerosol and cloud of the atmosphere. The micro pulse lidar (MPL) return signals are studied in the tropical area. In this investigation, the single scattering is analyzed the physical properties of aerosol and cloud, and multiple scattering is simulated by.Monte Carlo method. The signal simulation of single scattering predicts the maximum optical thickness by saturation. It was observed that the saturation of optical thickness from the lidar signal depends on the variation of extinction coefficient. This simulation is compared to the optical thickness estimation Hom the lidar data. The MPL data (at wavelength of 523 nm) was determined at night and daytime. And the slcy-radiometer (at wavelength 500 nm) is used as a reference data. The maximum lidar optical thickness was 2.6 at nighttime, and the daytime was 2.25 on October 31, 1997. Then, the maximum optical depth of sky-radiomcter data was 1.7 at the same time on October 31, 1997. Furthermore, the estimation of lidar ratio was determined at boundary layer and at cirrus cloud. The Si value of aerosol at boundary layer was observed in ranging of 31 to 40 sr at about 2 kin high. This research observed a new method to estimate the lidar ratio at cimrs cloud. It was estimated of S; parameter about 10 to 18 sr of citrus cloud. This result is also compared with iterative method, and the result shown the reasonable estimation. . The multiple scattering is simulated by Monte Carlo method. The eli`ect of multiple scattering is analyzed by multiple-scattering-to-single-scattering (MSS) ratio for various values of field-of-view (FOV) angles ofthe detection telescope. The simulation showed the first and second layers of cloud for FOV of larger then I mrad. However, the double-layers of cloud can?t be detected for FOV of less then 0.l mrad. Keywords: Single scattering, multiple scattering optical thickness, extinction coefficient, and lidar ratio."