The dynamics change of fishpond land into settlement the east coast of Surabaya 2004-2017

Surabaya rapidly developed to the east region which grew the formal/non-formal settlement in Pamurbaya. This area is dominated by fishpond that is converted into settlement area. This research aims to observe the dynamic change of fishpond which is already converted into settlement area in the east coast of Surabaya, during 2004-2017. This research applies landsat image 7 ETM+ and landsat 8 OLI with overlay method which is analyzed descriptively. During 2004-2017, the settlement area had been developing for 218,296 Ha or 88% and during the same years, the fishpond had been reducing for 531,639 Ha or 24%, this reduction can change into mangrove or settlement area. During 13 years, the change of fishpond into settlement area is 15%. The research area which experienced the change is the fishpond of Kejawan Putih (24%), Medokan Ayu area (17%), and Keputih area (16%).

Download Full-text

Analysis of optical- and radio-wave bands data in built-up environment studies

Geodesy and Cartography ◽

10.22389/0016-7126-2019-952-10-34-46 ◽

2019 ◽

Vol 952 (10) ◽

pp. 34-46

Author(s):

V.V. Zanozin ◽

A.N. Barmin

Keyword(s):

Applied Research ◽

Radar Data ◽

Research Area ◽

Landsat 8 ◽

Anthropogenic Pressure ◽

Landsat 8 Oli ◽

Natural Landscape ◽

Volga Delta ◽

Key Indicator ◽

State Registration

Monitoring and mapping development areas is a key task in solving a number of applied studies, for example in urban planning, geoecology, etc. Development is a key indicator in calculating the degree of landscape naturalness. In the first part of this article the author a briefly overviews the problem of identifying the degree of anthropogenic pressure on natural territorial complexes. The experience of using optical band data on the example of Landsat 8 (OLI) and Sentinel-2B and the process of processing radar data Sentinel-1A specifically for analyzing areas of development are described the second part of this paper. The research area is the central part of the Volga delta. Thus, as a result of a combining Landsat 8 (OLI), Sentinel-2B and Sentinel-1A satellites data, the density of the Volga Delta territory central part was obtained (190 km2). These materials provide a basis for further research in the field of revealing the degree of anthropogenic impact on natural landscape, serve as an informative source for scientific and applied research in various directions. The obtained data can be transferred to the Department of the Federal Service for State Registration, Cadastre and Cartography of the Astrakhan region for updating the archive information.

Download Full-text

PlanetScope and Landsat 8 Imageries for Bathymetry Mapping

Journal of Marine Science and Engineering ◽

10.3390/jmse8020143 ◽

2020 ◽

Vol 8 (2) ◽

pp. 143 ◽

Cited By ~ 4

Author(s):

Bassam Gabr ◽

Mostafa Ahmed ◽

Yehia Marmoush

Keyword(s):

Linear Model ◽

Coastal Zone Management ◽

Image Resolution ◽

Landsat Image ◽

Landsat 8 ◽

Northern Coast ◽

Landsat 8 Oli ◽

Landsat Images ◽

Spatiotemporal Resolution ◽

Single Beam

Bathymetry has a great importance in coastal projects. Obtaining proper bathymetric information is necessary for navigation, numerical modeling, and coastal zone management studies. Over the past three decades, a number of measuring protocols have been validated for bathymetry mapping, either by means of echosounding or LIght Detection and Ranging (LIDAR). Although these traditional methods hold a high vertical accuracy, they may have limitations in accessibility for some areas. Remote sensing (RS) techniques can be alternatively utilized for bathymetry extraction and update for such cases. The satellite derived bathymetry (SDB) can be analytically or empirically obtained based on various RS datasets with different spatiotemporal resolution. The current study proposes a methodology to spatially enhance the Landsat-derived bathymetry. Two different satellite images, i.e., Landsat and PlantScope with a spatial resolution of 30 and 3 m respectively have been assessed in bathymetry mapping. The Landsat image resolution has been spatially enhanced to match the Planetscope resolution. The panchromatic band of the Landsat image has been downscaled and used for pan-sharpening the multispectral bands. The bathymetry was empirically estimated from the blue and green spectral bands using the linear model by Lyzenga. The SDB model was calibrated using field measurements of water depths observed by a single beam echosounder. The Bathymetry detection methodology has been applied in an area of the Northern coast of Egypt. The SDB from the PlanetScope, Landsat 8 OLI, and Enhanced Landsat 8 OLI were assessed using error analysis. It was found that the Enhanced Landsat has a comparable result with the PlanetScope. The root mean square error is 0.38 and 0.43 m for PlanetScope and Enhanced Landsat, respectively. The current methodology was also tested by the ratio transform model for SDB and the results revealed the same conclusion as the linear model. Thus, the developed algorithm provides SDB using free Landsat images that is of comparable accuracy to the relatively expensive PlanetScope SDB.

Download Full-text

Analisis Pengaruh Kerapatan Vegetasi Terhadap Suhu Permukaan dan Keterkaitannya Dengan Fenomena UHI

Media Komunikasi Geografi ◽

10.23887/mkg.v21i1.24429 ◽

2020 ◽

Vol 21 (1) ◽

pp. 99

Author(s):

Dewi Miska Indrawati ◽

Suharyadi Suharyadi ◽

Prima Widayani

Keyword(s):

Urban Heat Island ◽

Landsat 8 ◽

Heat Island ◽

Landsat 8 Oli ◽

Urban Heat ◽

Split Window Algorithm

Kota Mataram adalahpusat dan ibukota dari provinsi Nusa Tenggara Barat yang tentunya menjadi pusat semua aktivitas masyarakat disekitar daerah tersebut sehingga menyebabkan peningkatan urbanisasi. Semakin meningkatnya peningkatan urbanisasi yan terjadi di perkotaan akan menyebabkan perubahan penutup lahan, dari awalnya daerah bervegetasi berubah menjadi lahan terbangun. Oleh karena itu, akan memicu peningkatan suhu dan menyebabkan adanya fenomena UHI dikota Mataram.Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui hubungan kerapatan vegetasi dengan kondisi suhu permukaan yang ada diwilayah penelitian dan memetakan fenomena UHI di Kota Mataram. Citra Landsat 8 OLI tahun 2018 yang digunakan terlebih dahulu dikoreksi radiometrik dan geometrik. Metode untuk memperoleh data kerapatan vegetasi menggunakan transformasi NDVI, LST menggunakan metode Split Window Algorithm (SWA) dan identifikasi fenomena urban heat island. Hasil penelitian yang diperoleh menunjukkan kerapatan vegetasi mempunyai korelasi dengan nilai LST. Hasil korelasi dari analisis pearson yang didapatkan antara kerapatan vegetasi terhadap suhu permukaan menghasilkan nilai -0,744. Fenomena UHIterjadi di pusat Kota Mataram dapat dilihat dengan adanya nilai UHI yaitu 0-100C. Semakin besar nilai UHI, semakin tinggi perbedaan LSTnya.

Download Full-text

Application of Classification Techniques for Identification of Water Region in Multiple Sources using Landsat-8 OLI Imagery

2019 URSI Asia-Pacific Radio Science Conference (AP-RASC) ◽

10.23919/ursiap-rasc.2019.8738343 ◽

2019 ◽

Cited By ~ 1

Author(s):

Vikash K. Mishra ◽

T. Pant

Keyword(s):

Landsat 8 ◽

Landsat 8 Oli ◽

Multiple Sources ◽

Classification Techniques ◽

Water Region

Download Full-text

PEMANFAATAN DATA PENGINDERAAN JAUH DAN TEKNOLOGI SIG UNTUK MENGIDENTIFIKASI BUILT UP AREA DAN KAITANNYA DENGAN RTRW DI KABUPATEN KENDAL

Seminar Nasional Geomatika ◽

10.24895/sng.2018.3-0.1004 ◽

2019 ◽

Vol 3 ◽

pp. 521

Author(s):

Mailendra Mailendra

Keyword(s):

Supervised Classification ◽

Landsat 8 ◽

Landsat 8 Oli ◽

Landsat 5 Tm

Integrasi data penginderaan jauh dengan sistem informasi geografis telah banyak dikembangkan, dan salah satunya dalam melihat perkembangan lahan terbangun. Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat perkembangan lahan terbangun dan kesesuaiannya dengan Rencana Pola Ruang Kabupaten Kendal. Kemudian metode yang digunakan yaitu metode supervised classification dengan memanfaatkan data citra landsat 5 TM dan landsat 8 OLI yang selanjutnya dihitung luas dari masing lahan terbangun berdasarkan data temporal tahun 1990, tahun 2015 dan tahun 2017. Setelah diketahui luas lahan terbangun selanjutnya dioverlay dengan peta rencana pola ruang Kabupaten Kendal untuk melihat sesuai atau tidaknya penempatan lahan terbangun tersebut. Adapun hasil penelitiannya yaitu setiap tahunnya lahan terbangun terus meningkat di Kabupaten Kendal, terjadi peningkatan yang cukup signifikan dalam dua tahun terakhir yaitu tahun 2015 hingga tahun 2017. Selanjutnya diperkirakan 88 % lahan terbangun tersebut telah sesuai dengan RTRW karena sudah berada pada kawasan budidaya.

Download Full-text

APLIKASI CITRA LANDSAT 8 OLI UNTUK IDENTIFIKASI STATUS TROFIK WADUK GAJAH MUNGKUR WONOGIRI, JAWA TENGAH

MAJALAH ILMIAH GLOBE ◽

10.24895/mig.2017.19-2.633 ◽

2017 ◽

Vol 19 (2) ◽

pp. 113

Author(s):

Kusuma Wardani Laksitaningrum ◽

Wirastuti Widyatmanti

Keyword(s):

Chlorophyll A ◽

Total Phosphorus ◽

Trophic State ◽

Water Clarity ◽

Coefficient Of Determination ◽

Physical Factors ◽

Landsat 8 ◽

Trophic State Index ◽

Landsat 8 Oli ◽

State Index

ABSTRAKWaduk Gajah Mungkur (WGM) adalah bendungan buatan yang memiliki luas genangan maksimum 8800 ha, terletak di Desa Pokoh Kidul, Kecamatan Wonogiri, Kabupaten Wonogiri. Kondisi perairan WGM dipengaruhi oleh faktor klimatologis, fisik, dan aktivitas manusia yang dapat menyumbang nutrisi sehingga mempengaruhi status trofiknya. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji kemampuan citra Landsat 8 OLI untuk memperoleh parameter-parameter yang digunakan untuk menilai status trofik, menentukan dan memetakan status trofik yang diperoleh dari citra Landsat 8 OLI, dan mengevaluasi hasil pemetaan dan manfaat citra penginderaan jauh untuk identifikasi status trofik WGM. Identifikasi status trofik dilakukan berdasarkan metode Trophic State Index (TSI) Carlson (1997) menggunakan tiga parameter yaitu kejernihan air, total fosfor, dan klorofil-a. Model yang diperoleh berdasar pada rumus empiris dari hasil uji regresi antara pengukuran di lapangan dan nilai piksel di citra Landsat 8 OLI. Model dipilih berdasarkan nilai koefisien determinasi (R2) tertinggi. Hasil penelitian merepresentasikan bahwa nilai R2 kejernihan air sebesar 0,813, total fosfor sebesar 0,268, dan klorofil-a sebesar 0,584. Apabila nilai R2 mendekati 1, maka semakin baik model regresi dapat menjelaskan suatu parameter status trofik. Berdasarkan hasil kalkulasi diperoleh distribusi yang terdiri dari kelas eutrofik ringan, eutrofik sedang, dan eutrofik berat yaitu pada rentang nilai indeks 50,051 – 80,180. Distribusi terbesar adalah eutrofik sedang. Hal tersebut menunjukkan tingkat kesuburan perairan yang tinggi dan dapat membahayakan makhluk hidup lain.Kata kunci: Waduk Gajah Mungkur, citra Landsat 8 OLI, regresi, TSI, status trofikABSTRACTGajah Mungkur Reservoir is an artificial dam that has a maximum inundated areas of 8800 ha, located in Pokoh Kidul Village, Wonogiri Regency. The reservoir’s water conditions are affected by climatological and physical factors, as well as human activities that can contribute to nutrients that affect its trophic state. This study aimed to assess the Landsat 8 OLI capabilities to obtain parameters that are used to determine its trophic state, identifying and mapping the trophic state based on parameters derived from Landsat 8 OLI, and evaluating the results of the mapping and the benefits of remote sensing imagery for identification of its trophic state. Identification of trophic state is based on Trophic State Index (TSI) Carlson (1997), which uses three parameters there are water clarity, total phosphorus, and chlorophyll-a. The model is based on an empirical formula of regression between measurements in the field and the pixel values in Landsat 8 OLI. Model is selected on the highest value towards coefficient of determination (R2). The results represented that R2 of water clarity is 0.813, total phosphorus is 0.268, and chlorophyll-a is 0.584. If R2 close to 1, regression model will describe the parameters of the trophic state better. Based on the calculation the distribution consists of mild eutrophic, moderate eutrophic, and heavy eutrophic that has index values from 50.051 to 80.18. The most distribution is moderate eutrophication, and it showed the high level of trophic state and may harm other living beings.Keywords: Gajah Mungkur Reservoir, Landsat 8 OLI satellite imagery, regression, TSI, trophic state

Download Full-text

ANALISIS POTENSI DAERAH RESAPAN AIR KOTA PADANG

Seminar Nasional Geomatika ◽

10.24895/sng.2018.3-0.1025 ◽

2019 ◽

Vol 3 ◽

pp. 671

Author(s):

Quinoza Guvil ◽

Dwi Marsiska Driptufany ◽

Syahri Ramadhan

Keyword(s):

Landsat 8 ◽

Landsat 8 Oli

Kota Padang adalah kota dengan kekerapan hujan dan curah hujan yang cukup tinggi. Pembangunan di Kota Padang berbanding terbalik dengan daerah resapan air sehingga air hujan tergenang dan terjadi banjir. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengestimasi sebaran kawasan resapan air berbasis penggunaan lahan aktual di Kota Padang berdasarkan data parameter spasial seperti curah hujan, kemiringan lereng, peta jenis tanah, dan penggunaan lahan yang diperoleh dari data citra landsat 8 OLI dengan metode klasifikasi berbasis objek. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode skoring dan tumpang susun atau overlay. Penelitian ini memetakan sebaran kondisi daerah resapan air berdasarkan kondisi saat ini, penentuan daerah yang ditetapkan sebagai zona resapan air Kota Padang menggunakan metode kombinasi skoring dan aritmatik dalam analisis spasial. Hasil analisis menghasilkan enam kelas kondisi potensi daerah resapan air, yang terdiri dari kondisi baik, normal alami, mulai kritis, agak kritits, kritis dan sangat kritis. Kondisi kawasan resapan air dengan luasan terbesar yaitu seluas 69,79% dari luas wilayah daerah penelitian terdapat pada kondisi resapan baik. Kawasan ini tersebar di wilayah timur Kota Padang yang merupakan wilayah pegunungan dengan ketinggian bervariasi dan sangat curam yaitu >1000 mdpl. Kawasan potensi resapan air Kota Padang masih berfungsi baik dengan luasan terbesar terdapat di Kecamatan Koto Tangah seluas 16870,288 ha. Semakin baik infiltrasi suatu parameter maka semakin baik pula resapan air suatu kawasan.

Download Full-text