Garuda - Garba Rujukan Digital

PEMBUATAN MODEL ELEVASI DIGITAL DARI STEREOPLOTTING INTERAKTIF FOTO UDARA FORMAT SEDANG DENGAN KAMERA DIGICAM Harintaka, Harintaka; Pranadita, Sekar
GEOMATIKA Vol 19, No 2 (2013)
Publisher : Badan Informasi Geospasial in Partnership with MAPIN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24895/JIG.2013.19-2.202

Saat ini, teknologi fotogrametri telah berubah menjadi sistem âfull digitalâ, dimulai dari akuisisi data hingga pengolahan akhir. Fotogrametri adalah teknik untuk memproduksi berbagai data spasial, seperti data orthophoto dan Digital Elevation Model (DEM). DEM dapat dihasilkan dengan stereoplotting interaktif atau secara otomatis. Keuntungan penggunaan stereoplotting interaktif adalah diperoleh data 3D dengan akurasi tinggi serta obyek-obyek yang diinginkan. Penelitian ini ditujukan untuk mengkaji tingkat akurasi data DEM yang diekstrak dari Foto Udara Format Medium (FUFM) dengan metode interaktif stereoplotting. Penelitian ini memanfaatkan âdigicamâ digital kamera untuk akuisisi foto dan perangkat lunak DAT/EM Summit Evolution software untuk pengolahan data foto. Lokasi penelitian adalah di sekitar Kampus Universitas Gadjah Mada Yogyakarta, yang relatif datar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata perbedaan ketinggian antara stereoplotting interaktif dan pengukuran LiDAR adalah 0,876 m. Perbedaan ketinggian minimum dan maksimum adalah 0,005 m dan 2,915 m. Penelitian ini memanfaatkan 113 titik uji yang terletak di seluruh Kampus UGM.Kata Kunci: DEM, Foto Udara Format Medium, interaktif stereoplotting, akurasi tinggiABSTRACTCurrently, fotogrammetry technology has been transformed into fully digital system, started in data acquisition until final processing. Fotogrammetry is well known in producing various spatial data, such as orthophoto and Digital Elevation Model (DEM). DEM can be generated by using interactive or automatic stereoplotting procedure. The most advantages of applying an interactive stereoplotting is that the 3D data and desired objects can be obtained in high accuracy. This paper examined the accuracy of DEM data extracted from medium format aerial photo (FUFM) by interactive stereoplotting method. This research utilized âdigicamâ digital camera for aerial photo acquisition and DAT/EM Summit Evolution software for processing the aerial photos. The research area was located at around Universitas Gadjah Mada Campus, Yogyakarta which has a relatively flat terrain. The results showed that average elevation discrepancy between interactive stereoplotting and LiDAR measurement was 0.876 meters. The minimum and maximum elavation discrepancies were 0.005 meters and 2.915 meters, respectively. This study utilized 113 test points located arround UGM Campus.Keywords: DEM, Medium Format Aerial Photo, interactive stereoplotting, high accuracy

EVALUASI HASIL INTEGRASI BERBAGAI KETELITIAN DATA MODEL ELEVASI DIGITAL Harintaka, Harintaka; Mukti, Fanny Zafira; Djurdjani, Djurdjani
GEOMATIKA Vol 24, No 1 (2018)
Publisher : Badan Informasi Geospasial in Partnership with MAPIN

Data DEM yang dapat diakses dan digunakan dengan gratis antara lain adalah Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) dan Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer Global DEM (ASTER GDEM). Kedua data tersebut mencakup seluruh wilayah di Indonesia, namun ketelitian dan resolusinya rendah, serta masih mengandung kesalahan tinggi. Selain data DEM global, data DEM dapat diperoleh dari hasil perekaman sensor Radio Detection and Ranging (RADAR), Light Detection and Ranging (LIDAR), maupun hasil stereoplotting foto udara dan citra satelit. Masing-masing data tersebut memiliki karakteristik seperti terdapatnya pit dan spire, diskontinuitas pada daerah sambungan dan ketelitian data yang bervariasi. Keberagaman karakteristik pada masing-masing sumber data tersebut dapat menyebabkan inkonsistensi nilai ketinggian antar sumber data. Pada penelitian ini dilakukan pembuatan DEM dengan data DTM Rupa Bumi Indonesia (RBI) skala 1:50.000 dan data DTM Interferometric Synthetic Aperture Radar (IFSAR) di Pulau Kalimantan yang dapat mengatasi inkonsistensi ketinggian tersebut. Metode yang digunakan adalah integrasi dan fusi DEM pada mozaik data-data ketinggian. Pada daerah yang bertampalan, dilakukan dua skenario mozaik yaitu mozaik tanpa bobot dan mozaik berbobot. Uji akurasi vertikal dilakukan dengan menggunakan standar Peraturan Kepala BIG Nomor 15 Tahun 2014 tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar. Penelitian ini menghasilkan mozaik data DTM yang seamless dan smooth menggunakan metode mozaik berbobot dengan akurasi vertikal sebesar 2,065 meter. Hasil mozaik tanpa bobot masih memiliki beberapa daerah yang tidak seamless dan smooth dengan akurasi vertikal sebesar 2,257 meter. Berdasarkan Tabel Ketelitian Geometri Peta RBI dalam PerKa BIG Nomer 15 Tahun 2014, kedua hasil mozaik tersebut masuk dalam skala 1:10.000.

PERBANDINGAN RAGAM INPUT MODEL KETINGGIAN UNTUK PEMBENTUKAN TRUE ORTHOPHOTO DI WILAYAH URBAN Harintaka, Harintaka; juniati, eli
GEOMATIKA Vol 24, No 2 (2018)
Publisher : Badan Informasi Geospasial in Partnership with MAPIN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24895/JIG.2018.24-2.809

Sejak dikemukakan pendekatan produksi orthophoto secara digital pada tahun 1988, tahun 1991 USGS (United States Geological Survey) memproduksi orthophoto digital sebagai program nasional. Terminologi orthoimage atau orthophoto merupakan proses untuk mengeliminir perspektif image dan koreksi pergeseran relief yang disebabkan oleh kondisi terrain, untuk menghasilkan image atau foto pada proyeksi orthogonal atau membuat kondisi foto menjadi tegak. Dengan demikian orthophoto tersebut memiliki skala yang konsisten dan dapat digunakan untuk menghasilkan peta planimetris. Namun, di area urban dengan keberagaman ketinggian bangunan, produksi dengan metode orthophoto akan menyebabkan efek bangunan rebah dan menutupi detil objek lain seperti jalan dan fasilitas umum. Hal tersebut dapat diatasi dengan pembentukan true-orthophoto. Terminologi true-orthophoto akan mengikutsertakan elemen surface di model ketinggian pada proses proyeksi orthogonal. Manuskrip ini membandingkan pembentukan true-orthophoto dengan beragam input model ketinggian, berupa DSM dari LiDAR, Digital Building Model (DBM) dan DSM hasil image matching, untuk melihat hasil true-orthophoto yang paling optimum. Pengerjaannya diawali dengan menyamakan sistem referensi, orthorektifikasi dan deteksi occluded yang akan menghasilkan orthophoto utama dan slave-orthophoto, koreksi radiometrik, kemudian proses refilling, pembentukan serta penghalusan mosaik. Secara geometri penggunaan ragam input ketinggian memberikan kualitas yang memenuhi standar peta dasar, namun untuk kualitas visual terbaik diperoleh dengan menggunakan input DBM yang dikombinasikan dengan DSM LiDAR. Penggunaan DSM LiDAR saja dapat juga menghasilkan true-orthophoto dengan kualitas visual baik dengan mengubah format model ketinggian menjadi TIN. Dibahas juga kelebihan dan kekurangan dari penggunaan ragam input model ketinggian.

IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI TANAMAN PADA CITRA RESOLUSI TINGGI Arrofiqoh, Erlyna Nour; Harintaka, Harintaka
GEOMATIKA Vol 24, No 2 (2018)
Publisher : Badan Informasi Geospasial in Partnership with MAPIN

Citra resolusi tinggi dari teknologi UAV (Unmanned Aerial Vehicle) dapat memberikan hasil yang baik dalam ekstraksi informasi sehingga dapat digunakan untuk monitoring dan updating data suatu wilayah. Pengambilan informasi dari citra dengan interpretasi visual sangat bergantung pada interpreter. Kendala utama interpretasi secara manual adalah saat melakukan pengenalan objek secara visual, khususnya pada objek tanaman pertanian. Kesalahan hasil asumsi interpreter dapat terjadi ketika citra yang diekstraksi memiliki objek yang kompleks dan memiliki karakter fisik yang hampir mirip apabila dilihat dari foto udara yang hanya memiliki band RGB (Red, Green, dan Blue). Penelitian ini mencoba mengimplementasikan pendekatan klasifikasi semantik secara otomatis yang dapat membedakan jenis tanaman sebagai alternatif pengenalan objek berdasarkan metode deep learning menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Metode CNN merupakan salah satu metode deep learning yang mampu melakukan proses pembelajaran mandiri untuk pengenalan objek, ekstraksi objek dan klasifikasi serta dapat diterapkan pada citra resolusi tinggi yang memiliki model distribusi nonparametrik. Pada penelitian ini, diterapkan algoritma CNN untuk membedakan jenis tanaman dengan memberikan label semantik dari objek jenis tanaman. Penelitian menggunakan 5 kelas jenis tanaman, yaitu kelas tanaman padi, bawang merah, kelapa, pisang, dan cabai. Proses learning jaringan menghasilkan akurasi 100% terhadap data training. Pengujian terhadap data validasi menghasilkan akurasi 93% dan akurasi terhadap data tes 82%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan metode CNN berpotensi untuk pendekatan pengenalan objek secara otomatis dalam membedakan jenis tanaman sebagai bahan pertimbangan interpreter dalam menentukan objek pada citra.

Kajian Keandalan True Orthophoto Untuk Pemetaan Skala Besar 1 : 5.000 Andita Putri Damayanti; Harintaka Harintaka
Geoid Vol 16, No 2 (2021)
Publisher : Department of Geomatics Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j24423998.v16i2.8220

Pembangunan kewilayahan yang merata di Indonesia masih terkendala dengan tidak tersedianya peta dasar skala besar sebagai bahan utama dalam penyusunan Rencana Detail Tata Ruang (RDTR). Data orthophoto dapat digunakan sebagai alternatif sumber data dalam penyediaan peta dasar skala besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji keandalan data true orthophoto hasil dense image matching dibandingkan dengan ground orthophoto bagi pembuatan unsur peta dasar skala besar di Indonesia. Area penelitian mengambil sampel wilayah urban, wilayah lahan terbuka dan wilayah bervegetasi. Tahap penelitian meliputi persiapan, pembentukan true orthophoto, dan analisis perbandingan antara unsur tutupan lahan pada true orthophoto dengan unsur tutupan lahan pada ground orthophoto. Berdasarkan hasil penelitian,true orthophoto memiliki kelemahan pada visualisasinya. Tingkat kecerahan dan kejelasan objek tutupan lahannya masih lebih rendah dibandingkan dengan data ground orthophoto. Kelemahan true orthophoto pada wilayah urban adalah banyaknya variasi rona piksel pada objek yang mengaburkan batas tutupan lahan, dominasi rona piksel objek yang menghilangkan objek lainnya dan adanya efek gergaji (sawtooth effect) pada bangunan tinggi. Untuk wilayah lahan terbuka dan wilayah bervegetasi terdapat kumpulan piksel yang berwarna abu-abu hingga kehitaman pada objek tutupan lahan. Perbedaan gelap terang piksel pada objek tutupan lahan dapat mempersulit identifikasi batas tutupan lahan. Secara geometri, data true orthophoto dapat digunakan untuk pembuatan peta dasar skala besar 1 : 5.000, hal ini ditunjukkan dengan hasil uji ketelitian geometrik horisontal (CE90) pada wilayah penelitian yang masuk ke dalam ketelitian peta RBI 1 : 5.000 kelas duaPembangunan kewilayahan yang merata di Indonesia masih terkendala dengan tidak tersedianya peta dasar skala besar sebagai bahan utama dalam penyusunan Rencana Detail Tata Ruang (RDTR). Data orthophoto dapat digunakan sebagai alternatif sumber data dalam penyediaan peta dasar skala besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji keandalan data true orthophoto hasil dense image matching dibandingkan dengan ground orthophoto bagi pembuatan unsur peta dasar skala besar di Indonesia. Area penelitian mengambil sampel wilayah urban, wilayah lahan terbuka dan wilayah bervegetasi. Tahap penelitian meliputi persiapan, pembentukan true orthophoto, dan analisis perbandingan antara unsur tutupan lahan pada true orthophoto dengan unsur tutupan lahan pada ground orthophoto. Berdasarkan hasil penelitian,true orthophoto memiliki kelemahan pada visualisasinya. Tingkat kecerahan dan kejelasan objek tutupan lahannya masih lebih rendah dibandingkan dengan data ground orthophoto. Kelemahan true orthophoto pada wilayah urban adalah banyaknya variasi rona piksel pada objek yang mengaburkan batas tutupan lahan, dominasi rona piksel objek yang menghilangkan objek lainnya dan adanya efek gergaji (sawtooth effect) pada bangunan tinggi. Untuk wilayah lahan terbuka dan wilayah bervegetasi terdapat kumpulan piksel yang berwarna abu-abu hingga kehitaman pada objek tutupan lahan. Perbedaan gelap terang piksel pada objek tutupan lahan dapat mempersulit identifikasi batas tutupan lahan. Secara geometri, data true orthophoto dapat digunakan untuk pembuatan peta dasar skala besar 1 : 5.000, hal ini ditunjukkan dengan hasil uji ketelitian geometrik horisontal (CE90) pada wilayah penelitian yang masuk ke dalam ketelitian peta RBI 1 : 5.000 kelas dua.The unavailability of a large scale base map creates a challenge to entirely develop equal territorial in Indonesia as the primary material for preparing Detailed Spatial Plan (DSP). The orthophoto data is used as an alternative source of data in the provision of large-scale maps. This study aims to examine the results of true orthophoto of dense image matching for producing the large-scale topographical elements of 1: 5,000. The findings are compared with ground orthophoto data in the same territory. The samples were urban areas, open land areas, and vegetated areas. The research consists of preparation, generate true orthophoto, and comparative analysis of research findings with ground orthophoto. The true orthophoto of dense image matching results has weaknesses in its visualization. The level of brightness and clarity of the land is lower than the ground orthophoto. The weakness of true orthophoto in urban areas is many hue variations of pixels on objects that obscure the land boundaries, the dominance of object pixel hue that removes other objects, and the sawtooth effect on the high buildings. Thus, there is a gray collection of black pixels on the land object for open land and vegetated areas. The difference in dark and light pixels of land objects complicates the identification of land boundaries. Geometrically, true orthophoto data of dense image matching used as primary data for making large-scale base maps of 1: 5.000 is indicated by the horizontal geometric accuracy test (CE90) in the research area that includes the second class topographical map accuracy of 1:5.000.

Analisis Kehandalan Ekstraksi Garis Tepi Bangunan dari Data Foto Udara Menggunakan Pendekatan Deep Learning Berbasis Mask R-CNN Agri Kristal; Harintaka Harintaka
Geoid Vol 17, No 2 (2022)
Publisher : Department of Geomatics Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j24423998.v17i2.11401

Kebutuhan peta dasar skala besar khususnya skala 1:5.000 terus meningkat dari waktu ke waktu. Pada umumnya ekstraksi fitur unsur Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) salah satunya adalah bangunan dilakukan dengan dijitasi atau stereoplotting unsur secara manual baik dari data citra satelit maupun data foto udara. Namun hal itu memiliki kelemahan yaitu membutuhkan waktu yang lama tergantung pada kepadatan dan jumlah bangunan pada area yang akan dipetakan. Di sisi lain Pemerintah Indonesia menjadikan percepatan penyelenggaraan Peta RBI skala 1:5000 menjadi salah satu prioritas utama dalam kegiatan kebijakan satu peta. Deteksi dan ekstraksi garis tepi bangunan secara otomatis menggunakan teknologi computer vision dari citra optis dan data point cloud LiDAR telah populer beberapa tahun terakhir. Salah satu teknologi yang dikembangkan adalah dengan pendekatan deep learning. Ekstraksi garis bangunan dengan pendekatan deep learning memiliki kelemahan yaitu poligon garis tepi bangunan yang dihasilkan tidak teratur. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui akurasi hasil regularisasi poligon dari ekstraksi garis tepi bangunan secara otomatis menggunakan metode deep learning berbasis Mask Region-base Convolutional Neural Networks (Mask R-CNN) dari data foto udara. Hasil penelitian menunjukkan pada area bangunan dengan kepadatan tinggi dan bentuk yang teratur (AoI 1) memiliki nilai indeks Intersection over Union (IoU) sebesar 87,8% sedangkan pada area dengan kepadatan tinggi dengan bentuk atap bangunan yang tidak teratur (AoI 2) memiliki nilai indeks IoU sebesar 82,6%. Kemudian juga dilakukan perhitungan akurasi posisi pada 25 sampel titik sudut bangunan dengan hasil CE90 pada AoI 1 sebesar 1,183 m dan pada AoI 2 sebesar 1,303 m. Secara geometri data garis tepi bangunan hasil regularisasi tersebut sudah dapat digunakan sebagai unsur bangunan Peta RBI skala 1:5.000 karena dari hasil perhitungaan uji ketelitian geometrik horisontal (CE90) menunjukkan bahwa data tersebut masuk dalam ketelitian Peta RBI 1:5.000 kelas satu.

KAJIAN TEKNIK STEREO PLOTTING PADA FOTO UDARA FORMAT KECIL UNTUK MENGHASILKAN DATA DTM Harintaka, Harintaka
GEOMATIKA Vol 26, No 2 (2020)
Publisher : Badan Informasi Geospasial in Partnership with MAPIN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24895/JIG.2020.26-2.1171

Pada fotogrametri, untuk menghasilkan data Digital Terrain Model (DTM) dari foto udara dilakukan dengan cara stereo plotting. Ada dua cara stereo plotting, cara interaktif dan otomatis. Cara interaktif memerlukan waktu yang lama bagi operator untuk melihat dan mendeliniasi dalam ruang 3D untuk menghasilkan posisi tiga dimensi (3D) objek dalam sistem koordinat tanah. Cara otomatis adalah melakukan proses stereo matching Â dengan salah satunya menggunakan algoritma korelasi silang. Pada cara otomatis ini, setiap pasangan foto stereo diidentifikasi objek yang sama secara otomatis, kemudian dihitung koordinat 3D-nya menggunakan persamaan space intersection. Penelitian ini mengkaji penggunaan kedua teknik tersebut pada Foto Udara Format Kecil (FUFK) untuk menghasilkan data DTM dan dibandingkan hasilnya. Pada penelitian ini digunakan satu blok pemotretan udara yang terdiri dari lima jalur terbang, dengan setiap jalur terdiri dari 40 foto. Setelah dilakukan hitungan triangulasi udara, pasangan â€“ pasangan foto stereo dipilih dan dibentuk epipolar image. Kemudian proses stereo plotting secara interaktif dan otomatis diterapkan dan dibandingkan hasilnya. Hasil kajian menunjukkan data DTM yang dihasilkan antara teknik stereo plotting interaktif dan otomatis adalah mirip, tetapi tidak identik. Ini terjadi terutama di daerah campuran dengan tajuk pohon rapat. Keunggulan teknik stereo plotting interaktif adalah hasil sangat akurat dan tanpa memerlukan tahapan editing lagi, sedangkan teknik otomatis adalah kecepatan proses tetapi masih memerlukan editing.

Integration of the latest Digital Terrain Model (DTM) with Synthetic Aperture Radar (SAR) Bathymetry Atriyon Julzarika; Trias Aditya; S Subaryono; H Harintaka; Ratna Sari Dewi; Luki Subehi
Journal of Degraded and Mining Lands Management Vol 8, No 3 (2021)
Publisher : Brawijaya University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15243/jdmlm.2021.083.2759

Topography and bathymetry integration is one of the essential things in providing height data. So far, the topography and bathymetry problems are the lack of height data availability, not up to date, and low vertical accuracy. The latest DTM is one of the topography data with up to date elevation with a spatial resolution of 5 m. Bathymetry extracted from SAR images. It is an alternative depth data for ocean bathymetry and inland water bathymetry. Topography and bathymetry integration is required to obtain comprehensive height data. This study aimed to integrate the latest DTM with SAR bathymetry. The method used in this integration was DEM integration. The method combined the latest DTM data with SAR bathymetry based on the correlation of the two data's standard deviation. The integration of the latest DTM with SAR bathymetry needs to consider differences in height reference fields. Two integration studies were conducted in this research-the latest DTM integration with ocean bathymetry for Rote Island. Then the integration of the latest DTM with inland water bathymetry in Lake Singkarak. The result of the integration is necessary to check the surface by generating longitudinal and cross-section profiles. Integrating the latest DTM and SAR bathymetry can be used for various mapping surveys on lands and waters.

PEMANFAATAN TEKNOLOGI UAV (UNMANNED AERIAL VEHICLE) UNTUK IDENTIFIKASI DAN KLASIFIKASI JENIS - JENIS KERUSAKAN JALAN Iradaf Mandaya; Harintaka Harintaka
Rekayasa Sipil Vol 14, No 3 (2020)
Publisher : Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21776/ub.rekayasasipil.2020.014.03.1

Roads are means of transportation that play an important role in supporting people's lives such as economic, social, educational and cultural activities. In its service, the age of road is often not as planned because it has damage to the surface layer. Maintenance, repair and rehabilitation efforts are needed. However, before that steps are needed to identify each type and level of damage that occurs so that recommendations can be proposed for improvement. Road distresses identification is still done manually by surveyors who fill out forms and sketches of road distress. On the other hand, UAV (Unmaned Aerial Vehicle) which have many advantages, such as: save time, money, labor and able to produce a geographical database for transportation issue. In this research data acquisition use automatic mode along road corridor. Aerial photo data is processed and analyzed by using SfM (structure from Motion) software to produce DSM (Digital Surface Model) and orthophoto. DSM is used to determine the depth profile of road distress. While the orthophoto results are then used in the process of visual interpretation to identify road distress. This research using quadcopter platform using digital camera with flight altitude less than 20 metres to obtain precise DSM and orthophoto. The results obtained by several types of road distress can be identified by using UAVs in the form of alligator cracking, potholes, edge cracking, shoving and depression. This type of road distress classification was obtained based on visual interpretation obtained an accuracy rate of 96.36 %.

Penggunaan Generic Atmospheric Correction Online Service For InSAR (GACOS) Pada Pemantauan Penurunan Muka Tanah di Kota Semarang Metode Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar Reyhan Azeriansyah; Harintaka Harintaka
Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika Vol 2, No 01 (2019): Volume 02 Issue 01 Year 2019
Publisher : Department of Geodesy Engineering, Faculty of Engineering, Diponegoro University,Indonesia

Wilayah pesisir merupakan tempat yang potensial dalam bermukim dan memanfaatkan sumber daya alam. Kemudahan akses dan daerah yang berpotensi untuk dikelola sehingga sebagian besar permukiman padat penduduk berada di wilayah tersebut. Salah satu akibat dari aktivitas dapat dilihat pada wilayah pesisir seperti Kota Semarang yang mengalami penurunan muka tanah yang disebabkan berbagai faktor alam dan buatan manusia. Metode pengamatan yang sering dilakukan untuk fenomena ini adalah pengamatan GNSS. Interval jarak yang terlalu jauh antar stasiun menyebabkan beberapa area tidak tercakup dalam pengamatan penurunan muka tanah dengan pengamatan GNSS receiver. Salah satu solusi yang dapat digunakan adalah dengan memanfaatkan teknologi Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) secara multi-temporal yang disebut Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar (PS-InSAR). Pada aplikasinya, PS-InSAR memiliki permasalahan berupa kesalahan troposfer yang menyebabkan percepatan atau pelambatan sinyal pada sensor SAR saat melakukan akuisisi yang terkandung pada tiap citra Synthetic Aperture Radar (SAR). Metode koreksi troposfer Generic Atmospheric Correction Online Service for InSAR (GACOS) yang digunakan pada metode PS-InSAR akan dapat mengeliminasi efek troposfer pada masing-masing citra sehingga kesalahan dapat diminimalkan dan mengoptimalkan kerja metode PS-InSAR. Berdasarkan hasil PS-InSAR sebelum dan sesudah terkoreksi menunjukkan bahwa wilayah di Kota Semarang yang mengalami penurunan muka tanah terbesar adalah Kecamatan Genuk, Kecamatan Pedurungan dan Semarang Timur. Secara statistik menunjukkan GACOS mampu mempengaruhi hasil PS-InSAR.

Title

Found 14 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 14 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 14 Documents
Search