7104 research outputs found
Sort by
Pengembangan Model Deteksi Bencana Hidrometeorologi Berbasis Data Penginderaan Jauh
No full textx,47 hlm; 14,8x21 c
Wapres Yusuf Kalla Resmikan Pengembangan Sistem Pemantauan Maritim Berbasis IPTEK Penerbangan dan Antariksa
No full textHlm. 8-1
Studi Perbandingan Kualitas Informasi Penginderaan Jauh Udara berdasarkan Sistem Akuisisi Data Manual dan Autopilot pada LAPAN Surveillance Aircraft = Comparative Study of Aerial Remote Sensing Information Quality by Manual and Autopilot Acquisition Data System on LAPAN Surveillance Aircraft
No full textKualitas data penginderaan jauh udara kemungkinan dipengaruhi oleh kualitas sistem akuisisinya. Lapan Surveillance Aircraft (LSA) merupakan pesawat yang dimiliki oleh Pusat Teknologi Penerbangan LAPAN yangmempunyai fungsi untuk pengamatan. Pengamatan yang pernah dilakukan LSA adalah mengenai pengamatan wilayah pesisir, perkotaan, dan lahan pertanian. LSA membawa muatan berupa kamera Tetracam yang mempunyai tiga kanal (merah, hijau, dan inframerah dekat) dan telah dilakukan dua kali terbang. Pengamatan pertama dilakukan pada tahun 2014 dengan sistem kontrol autopilot dan pengamatan kedua dilakukan pada tahun 2015 dengan sistem kontrol manual. Dalam kedua pengamatan tersebut terjadi perbedaan di mana pada mode autopilot pesawat dalam kondisi stabil dan pada mode manual pesawat dalam kondisi kurang stabil dikarenakan pengendalian oleh pilot. Tujuan dari penelitian iniadalah membandingkan kualitas informasi hasil akuisisi terbang pada sistem kontrol manual dengan autopilot dalam segi geometrik dan radiometrik. Pada penelitian dapatdisimpulkan bahwa terdapat perbedaan kualitas informasi dalam segi geometrikantara kedua sistem kontrol karena adanya foto-foto oblique yang cukup banyak pada kontrol manual akan tetapi tidak pada sistem autopilot namun pada segi radiometrik tidak terlalu terjadi banyak perbedaan kualitas informasi.Aerial remote sensing data quality possibility influenced by quality of the acquitition system LAPAN Surveillance Aircraft (LSA) is an aircraft owned by LAPAN Aeronautic Technology Centerthat have a function for surveillance likefor coastal, urban, and agricultural. LSA has been flight twice with carrying a Tetracam camera which has three channels (red, green, and near infrared). The first flight made in 2014 with autopilot control system and thesecond flight made in 2015 withmanual control system. There is a difference between these flight, which in autopilotmode, the aircraftwas in stable condition but in manual mode the aircraft in less stable condition due to pilot control. The purpose of this study was to compare the quality of the flight information acquisition results between the manual and autopilot control system in terms of geometric and radiometric. In this study it can be concluded there is differencein terms of geometric quality information between the two control systems cause the oblique photos are pretty much on manual control but not on autopilot, but in terms of radiometric, there are less differences in the quality of the information. Aerial remote sensing data quality possibility influenced by quality of the acquitition system LAPAN Surveillance Aircraft (LSA) is an aircraft owned by LAPAN Aeronautic Technology Centerthat have a function for surveillance likefor coastal, urban, and agricultural. LSA has been flight twice with carrying a Tetracam camera which has three channels (red, green, and near infrared). The first flight made in 2014 with autopilot control system and thesecond flight made in 2015 withmanual control system. There is a difference between these flight, which in autopilotmode, the aircraftwas in stable condition but in manual mode the aircraft in less stable condition due to pilot control. The purpose of this study was to compare the quality of the flight information acquisition results between the manual and autopilot control system in terms of geometric and radiometric. In this study it can be concluded there is differencein terms of geometric quality information between the two control systems cause the oblique photos are pretty much on manual control but not on autopilot, but in terms of radiometric, there are less differences in the quality of the information.hlm. 22-4
Integrasi Antena Penerima Data Satelit Resolusi Rendah di Stasiun Bumi Penginderaan Jauh Parepare = Integration of Low Resolution Satellite Data Receiver Antenna in Parepare Remote Sensing Ground Station
No full textKontinuitas ketersediaan data resolusi rendah seperti MODIS (TERRA dan AQUA), NPP, NOAA 18/19, METOP A/B dan Fengyun 3A/3B/3C untuk wilayah Indonesia adalah salah satu target dari Stasiun Bumi Penginderaan Jauh Parepare untuk mendukung pemerintah dalam manajemen sumber daya alam, pemantauan lingkungan, pemantauan titik api, pemantauan efek perubahan iklim, manajemen bencana alam, dll. Stasiun Bumi Penginderaan Jauh Parepare sedikitnya menerima 30 lintasan dalam sehari dari satelit resolusi tinggi, satelit resolusi menengah dan satelit resolusi rendah. Untuk menghindari terjadinya konflik satelit ( dua atau lebih satelit yang melintas dalam waktu yang hampir bersamaan ) dan untuk tujuan perawatan, Stasiun Bumi Penginderaan Jauh Parepare melakukan instalasiantena baru untuk menerima data Satelit MODIS (TERRA dan AQUA), NPP, NOAA 18/19, METOP A/B dan Fengyun 3A/3B/3C. Makalah ini menyajikan desain sistem untuk mengintegrasikan antena baru ke dalam sistem yang telah ada untuk menerima data satelit resolusi rendah di Stasiun Bumi Penginderaan Jauh Parepare.Data continuity of low resolution satellite such as MODIS (TERRA and AQUA), NPP, NOAA 18/19,METOP A/B and Fengyun 3A/3B/3C over Indonesian area is one of Parepare Remote Sensing Ground Station target to support government in natural resource management, environmental monitoring, fire hotspot monitoring, monitoring the effects of global climate change, natural disaster management, etc. Parepare Remote Sensing Ground Station receive 30 pass (minimum) a day from high resolution, medium resolution, and low resolution satellite. To avoid satellite conflict (two or more satellite across Indonesian area in same time) and for maintenance purposes, ParepareRemote Sensing Ground Station installed a new antenna for receiving MODIS (TERRA and AQUA), NPP, NOAA 18/19, METOP A/B and Fengyun 3A/3B/3C data. This paper presents the system design to integrate a new antenna with existing system for receiving low resolution satellite data in Parepare Remote Sensing Ground Station.hlm. 63-7
Hasil Awal Analisis Citra Berbasis Objek pada Data Terra SAR-X Polarisasi Ganda dengan Menggunakan Algoritma Fuzzy untuk Deteksi Fase Pertumbuhan Padi = Initial Results of Geographic Object Based Image Analysis (GEOBIA) on Dual Polarization TerraSAR-X Data with Fuzzy Algorithm for Rice Crop Stages Detection
No full textPenelitian ini memberikan informasi awal hasil penggunaan metode GEOBIA dengan algoritma fuzzy pada data polarisasi ganda (HH dan VV) TerraSAR-X untuk mengidentifikasi tahap-tahap pertumbuhan padi di sebagian daerah Karawang, Jawa Barat. Dua jenis algoritma segmentasi yakni algoritma Multiresolution Segmentation dan Spectral Difference Segmentation kemudian digunakan secara berurutan dalam melakukan segmentasi citra kedalam objek-objek primitif yang relatif homogen. Pengolahan data kemudian dilanjutkan ke dalam tahap klasifikasi dengan menggunakan skema fuzzy classification. Penelitian ini terdiri dari dua level segmentasi dan klasifikasi. Level 1 berfungsi untuk memisahkan semua objek selain lahan sawah seperti tubuh air, semak belukar, permukiman, dan pepohonan. Baru kemudian pada level 2, kelas lahan sawah diidentifikasi dan diklasifikasi menjadi 4 kelas yang lebih detil, terkait dengan fase pertumbuhan padi (pengairan, pertumbuhan awal, vegetatif, dan generatif). Sebagai informasi awal, performa algoritma klasifikasi fuzzy kemudian diuji dengan menggunakan informasi classification stability dan best classification results. Hasil awal menunjukkan bahwa penggunaan data polarisasi ganda data TerraSAR-X memberikan hasil yang cukup baik dalam mengidentifikasi fase pertumbuhan padi khususnya pada awal masa tanam. Masih belum tersedianya data lapangan membuat informasi akurasi hasil klasifikasi masih belum bisa disajikan. Untuk itu, analisis yang lebih lanjut dengan menyertakan informasi pengukuran lapangan dan data tambahan seperti peta lahan baku sawah masih diperlukan untuk memberikan informasi yang lebih lengkap lagi.This study describes the initial results of GEOBIA method using fuzzy classification on single-date Dual Polarization (HH and VV) TerraSAR-X data to detect different rice crop development stage from flooding to late vegetative stage, in some part of Karawang, West Java, Indonesia. Multiresolution segmentation and spectral difference segmentation were then performed respectively to segment the relatively homogenous feature into primitiveobjects. It was then followed by a fuzzy classification scheme. At this stage, we created 2 levels of segmentation and classification schemes. The first level was to separate all non-rice crop objects (i.e. waterbody, trees, and settlements).The second level targeted specifically the rice-crop object of level 1. Afterwards the rice-crop of level 1 was classified into four different classes which represented four different rice crop development stages (flooding, transplanting, generative, and vegetative). As initial results, we then calculated the classification stability and its best classification results as the indicator how well the classification method performed within the classification scheme we built. Theresults indicated that the dual-pol information from TerraSAR-X information have a good performance on identifying different stages of rice crop especially for the early stages. The lack of field data measurement makes the assessment of mapping accuracy difficult. Thus, for more comprehensive results, further data analysis including field measurementdata as well as another ancillary data are still needed.hlm. 227-23
Analisis Distribusi Pengguna Data Penginderaan Jauh dari Perguruan Tinggi Negeri Periode Januari 2015-April 2016 = Distribution Analysis of Remote Sensing Data Users of State Universities period January 2015-April 2016
No full textDalam melaksanakan yang telah diamanatkan dalam Undang-undang no. 21 tahun 2013 tentang Keantariksaan, Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh LAPAN berusaha melayani permintaan data dari instansi pemerintah, termasuk di dalamnya Perguruan Tinggi Negeri (PTN). Data satelit penginderaan jauh diperlukan oleh PTNuntuk mendukung penelitian mahasiswanya agar lebih baik secara kualitas dan kekinian, sehingga penelitian yang dihasilkan mampu memiliki kompetensi baik secara nasional maupun internasional. INPRES no. 6 tahun 2012 tentang Penyediaan, Penggunaan, Pengendalian Kualitas, Pengolahan dan Distribusi Data Satelit Penginderaan Jauh ResolusiTinggi menerangkan bahwa data satelit penginderaan jauh resolusi tinggi tak berbayar dapat didistribusikan kepada instansi pemerintah, yaitu kementerian, lembaga non kementerian, TNI, POLRI, pemerintah provinsi, dan pemerintah daerah. Dengan demikian, maka data yang dapat digunakan oleh PTN adalah data satelit dengan resolusi menengah danresolusi rendah. Makalah ini membahas tentang kesesuaian ketersediaan data yang ada dan data yang dibutuhkan, mengidentifikasi tema penelitian yang dilakukan, dan jumlah pengguna dari PTN baik yang sudah pernah menggunakan data satelit penginderaan jauh maupun yang belum pernah menggunakan.In carrying out its mandated in Law No. 21 of 2013 on Outer Space, Remote Sensing Technology and Data Center, Indonesian National Institute of Aeronautics and Space (LAPAN) try to serve data requests from government agencies, including the State Universities. Remote sensing satellite data required by the State Universitiesto support student research in order to better quality and contemporary, so that the research is produced can have competence both nationally and internationally. Presidential Instruction No. 6 of 2012 on the Provision, Use, Quality Control, Processing and Distribution of High Resolution Remote Sensing Satellite Data explained that the highresolution remote sensing satellite data without pay can be distributed to government agencies, the ministries, institutions of non-ministerial, military, police, provincial government, and local governments. Thus, the data can be used by the State Universities are medium resolution and low resolution satellite data. This paper discusses thesuitability of the availability of existing data and data required, identify themes of research conducted, and the number of users from both universities who have been using satellite remote sensing data and who have never used.hlm. 431-43