Pengolahan Data Suhu Permukaan Tanah

terbaru. Dimana acuan dari interpretasi tersebut ialah data penggunaan lahan yang lama.

1.7.4.3 Tahap Pengolahan Data

1.7.4.3.1 Pengolahan Data Suhu Permukaan Tanah

Nilai suhu didapatkan dari hasil pengelohan Citra Landsat 8 band TIR Thermal Infra Red dengan algoritma sebagai formula perhitungannya. Metode yang digunakan dalam pengolahan citra tersebut menggunakan metode single band dimana satu band pada band TIR saja yang digunakan dalam pengolahan suhu tersebut. Pada dasarnya seluruh citra tersusun dari piksel-piksel yang memiliki nilai warna masing-masing dimana jumlah dari piksel tersebut tergantung dari nilai bit pada citra tersebut. Citra landsat 8 sendiri memiliki nilai bit sebesar 16 sehingga jumlah dari nilai piksel pada citra tersebut sebanyak 65.536 atau dapat dikatakan terdapat jumlah warna yang berbeda sebanyak nilai tersebut. Nilai piksel ini belum dapat digunakan langsung untuk diolah menjadi data suhu permukaan. Hal ini dikarenakan nilai piksel bukanlah angka yang metematis atau angka logic yang dapat dirumuskan untuk mendapatkan suatu informasi dari hasil pengolahan citra. Agar dapat digunakan untuk pengolahan citra nilai piksel tersebut haruslah dirubah terlebih dahulu menjadi nilai radian agar memiliki nilai matematisnya. Rumus Konversi Nilai Pixel ke TOA Top of Atmosphere Radian L λ = M L Q cal + A L Dimana : L λ = TOA spectral radiance watts m 2 × srad × µm M L = Band-specific multiplicative rescaling factor from the metadata Q cal = Digital Number DN A L = Band-specific additive rescaling factor from the metadata Sumber: United States Geological Survey 2015 Hasil pengolahan nilai piksel menjadi nilai radian pada citra landsat 8 tersebut selanjutnya dapat digunakan untuk menampilkan nilai suhu permukaan tanah. Namun, hal tersebut diperlukan pengolahan kembali dengan formula brightness temperature yang bertujuan untuk mengubah nilai radian menjadi nilai temperature. Formula tersebut pada dasarnya berfungsi untuk mengubah nilai radian pada citra berdasarkan tingkat kecerahan secara visualnya menjadi nilai derajat suhu. Rumus Konversi Nilai Radian ke Brightness Temperature Dimana : T = Brightness Temperature o K L λ = TOA spectral radiance watts m 2 × srad × µm K 1 = Band-specific thermal conversion constant from the metadata K 2 = Band-specific thermal conversion constant from the metadata Sumber: United States Geological Survey 2015 Nilai radian yang telah dirubah menjadi nilai suhu selanjutnya perlu dilakukan konversi satuan menjadi o C Celcius karena hasil dari pengolahan Brightness Temperature dalam satuan o K Kelvin. Dimana dalam konversi tersebut nilai suhu o K – 273 untuk menjadikannya nilai suhu dalam satuan o C. Hasil dari pengolahan citra tersebut selanjutnya dirubah menjadi data vektor agar dapat dilakukan pembobotan dan skoring. Dalam pemberian bobot dan skoring untuk data suhu permukaan tanah dapat disesuaikan dengan klasifikasi berikut: Tabel 1.3 Pengharkatan Suhu dalam Celcius No Suhu o C Klasifikasi Skor Bobot 1 25 Rendah 1 40 2 25 – 30 Sedang 2 3 30 Tinggi 3 Sumber : Lembaga Penerbangan dan Antariksa LAPAN dalam Arifin dan Muljo 2012

1.7.4.3.2 Pengolahan Data Curah Hujan

Dokumen yang terkait

ANALISIS SPASIAL POPULASI Acacia nilotica (L.) Delile Di SAVANA ALAS MALANG, KARANGTEKOK, TAMAN NASIONAL BALURAN, SITUBONDO, JAWA TIMUR

0 4 13

INVENTARISASI ORTHOPTERA DI SAVANA BEKOL TAMAN NASIONAL BALURAN KABUPATEN SITUBONDO JAWA TIMUR

4 19 53

Pemantauan Perubahan Penutupan Lahan Akibat Kebakaran Hutan Menggunakan Teknik Penginderaan Jauh Satelit dan Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus di wilayah Taman NasionalBerbak-Jambi dan Sekitarnya)

0 7 49

Kajian Daerah Penangkapan Ikan dan Budidaya Laut Menggunakan Data Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis Wilayah Kabupaten Situbondo

0 9 163

PENDAHULUAN Analisis Spasial Penentuan Lokasi Jalan Tol Di Daerah Istimewa Yogyakarta Menggunakan Teknologi Penginderaan Jauh Dan Sistem Informasi Geografis.

12 33 38

PEMODELAN SPASIAL ARAH PENYEBARAN KEBAKARAN HUTAN DENGAN MENGGUNAKAN PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM Pemodelan Spasial Arah Penyebaran Kebakaran Hutan Dengan Menggunakan Penginderaan Jauh Dan Sistem Informasi Geografis Di Taman Nasional Baluran Kabupaten Si

1 13 15

PEMODELAN SPASIAL ARAH PENYEBARAN KEBAKARAN HUTAN DENGAN MENGGUNAKAN PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM Pemodelan Spasial Arah Penyebaran Kebakaran Hutan Dengan Menggunakan Penginderaan Jauh Dan Sistem Informasi Geografis Di Taman Nasional Baluran Kabupaten Si

0 2 11

TINGKAT KERENTANAN BANJIR DENGAN PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS Tingkat Kerentanan Banjir Dengan Penginderaan Jauh Dan Sistem Informasi Geografis Daerah Aliran Sungai Juwana Di Kabupaten Pati Jawa Tengah.

0 1 13

ESTIMASI DISTRIBUSI SPASIAL KEKERINGAN LAHAN DI KABUPATEN TUBAN MENGGUNAKAN PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS

0 0 6

PEMODELAN SPASIAL BANJIR LUAPAN SUNGAI MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DAN PENGINDERAAN JAUH DI DAS BODRI PROVINSI JAWA TENGAH Nugraha Saputro nggonzales9gmail.com Taufik Heri Purwanto taufik_hpyahoo.com Abstract - PEMODELAN SPASIAL BANJIR LUAPAN S

0 0 9