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

2019 ◽  
Vol 952 (10) ◽  
pp. 34-46
Author(s):  
V.V. Zanozin ◽  
A.N. Barmin

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.

2021 ◽  
Author(s):  
Amine Jellouli ◽  
Abderrazak El Harti ◽  
Zakaria Adiri ◽  
Mohcine Chakouri ◽  
Jaouad El Hachimi ◽  
...  

<p>Lineament mapping is an important step for lithological and hydrothermal alterations mapping. It is considered as an efficient research task which can be a part of structural investigation and mineral ore deposits identification. The availability of optical as well as radar remote sensing data, such as Landsat 8 OLI, Terra ASTER and ALOS PALSAR data, allows lineaments mapping at regional and national scale. The accuracy of the obtained results depends strongly on the spatial and spectral resolution of the data. The aim of this study was to compare Landsat 8 OLI, Terra ASTER, and radar ALOS PALSAR satellite data for automatic and manual lineaments extraction. The module Line of PCI Geomatica software was applied on PC1 OLI, PC3 ASTER and HH and HV polarization images to automatically extract geological lineaments. However, the manual extraction was achieved using the RGB color composite of the directional filtered images N - S (0°), NE - SW (45°) and E - W (90°) of the OLI panchromatic band 8. The obtained lineaments from automatic and manual extraction were compared against the faults and photo-geological lineaments digitized from the existing geological map of the study area. The extracted lineaments from PC1 OLI and ALOS PALSAR polarizations images showed the best correlation with faults and photo-geological lineaments. The results indicate that the lineaments extracted from HH and HV polarizations of ALOS PALSAR radar data used in this study, with 1499 and 1507 extracted lineaments, were more efficient for structural lineament mapping, as well as the PC1 OLI image with 1057 lineaments.</p><p><strong>Keywords</strong> Remote Sensing . OLI. ALOS PALSAR . ASTER . Kerdous Inlier . Anti Atlas</p>


2018 ◽  
Vol 73 ◽  
pp. 13001
Author(s):  
Chahya Chairani ◽  
Ratna Saraswati ◽  
Iqbal Putut Ash Shidiq

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%).


2020 ◽  
Vol 21 (1) ◽  
pp. 99
Author(s):  
Dewi Miska Indrawati ◽  
Suharyadi Suharyadi ◽  
Prima Widayani

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.


2019 ◽  
Vol 3 ◽  
pp. 521
Author(s):  
Mailendra Mailendra

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.


2017 ◽  
Vol 19 (2) ◽  
pp. 113
Author(s):  
Kusuma Wardani Laksitaningrum ◽  
Wirastuti Widyatmanti

<p align="center"><strong>ABSTRAK</strong></p><p class="abstrak">Waduk 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 <em>Trophic State Index</em> (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 (R<sup>2</sup>) tertinggi. Hasil penelitian merepresentasikan bahwa nilai R<sup>2</sup> kejernihan air sebesar 0,813, total fosfor sebesar 0,268, dan klorofil-a sebesar 0,584. Apabila nilai R<sup>2 </sup>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.</p><p><strong>Kata kunci: </strong>Waduk Gajah Mungkur, citra Landsat 8 OLI, regresi, TSI, status trofik</p><p class="judulABS"><strong>ABSTRACT</strong></p><p class="Abstrakeng">Gajah 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 (R<sup>2</sup>). The results represented that R<sup>2</sup> of water clarity is 0.813, total phosphorus is 0.268, and chlorophyll-a is 0.584. If R<sup>2</sup> 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.</p><p><strong><em>Keywords: </em></strong><em>Gajah Mungkur Reservoir, </em><em>L</em><em>andsat 8 OLI satellite imagery, regression, TSI, trophic state</em></p>


2019 ◽  
Vol 3 ◽  
pp. 671
Author(s):  
Quinoza Guvil ◽  
Dwi Marsiska Driptufany ◽  
Syahri Ramadhan
Keyword(s):  

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.


2018 ◽  
Vol 54(4) ◽  
pp. 22
Author(s):  
Ngô Thị Thùy Phương ◽  
Nguyễn Thị Thanh Hương ◽  
Võ Quang Minh
Keyword(s):  

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document