Ekstraksi Kedalaman Laut Menggunakan Data Spot-7 di Teluk Belangbelang Mamuju

Abstract

<jats:p>Dinas Hidro-Oseabografi TNI AL merupakan salah satu lembaga yang memiliki tugas menyediakan Peta Laut untuk kepentingan keselamatan pelayaran. Salah satu unsur dalam Peta Laut adalah unsur kedalaman laut. Namun untuk memetakan seluruh wilayah Perairan Indonesia, membutuhkan tenaga, biaya dan keahlian yang sangat besar karena tingkat kesulitan yang tinggi dalam melaksanakan kegiatan pemetaan perairan laut. Teknologi penginderaan jauh memberikan peluang untuk pemetaan batimetri perairan dangkal secara efektif dan efisien, terutama di daerah yang memiliki tingkat perubahan kedalaman yang relatif cepat. Tulisan ini membahas apakah kedalaman laut bisa diekstrak dari data penginderaan jauh dan berapa ketelitiannya. Agar dapat dimanfaatkan dalam mendukung tugas Dishidros dalam menyediakan data Peta Laut. Sehingga pada penelitian ini dikaji tingkat ketelitian batimetri yang diekstrak menggunakan Data SPOT-7 dengan resolusi spasial 6 meter di Perairan Teluk Belangbelang Mamuju Sulawesi Barat. Data lapangan yang digunakan adalah data survei hidrografi untuk pendaratan amphibi di Teluk Belangbelang Mamuju. Metode yang dikaji dalam penelitian ini adalah metode yang dikembangkan oleh Kanno et al (2011) yang dikaji dari Metode Lyzenga (2006) yang terdiri dari 4 jenis yaitu Lyzengga (2006) murni (LYZ), KNW dengan pengembangan dari LYZ dengan penyeragaman asumsi pengaruh kolom air dan atmosfir, SMP yaitu dengan menambahkan regresi semi-parametrik, STR (Spatial Trend) dengan mengkoreksi faktor error pada koordinat pixel, dan TNP yaitu gabungan dari ketiga metode antara lain: KNW, SMP dan STR. Data batimetri hasil kelima metode dianalisa dengan menggunakan data lapangan dan dihitung orde ketelitian berdasarkan standar IHO-S44 yang terdiri dari orde spesial, orde 1A/1B, dan orde 2. Hasil analisa menunjukkan bahwa metode terbaik adalah metode STR dengan ketelitian kesalahan rata-rata paling kecil yaitu 1,14 meter namun bila menggunakan parameter kualitas data didapatkan metode TNP memiliki kualitas data paling baik dimana persentase terbanyak pada orde spesial, 1A/1B dan orde 2. Hasil terbaik dengan ketelitian hampir 70% pada keseluruhan data didapatkan melalui metode TNP pada orde 2. Begitu juga persentase terkecil yang tidak masuk orde ketelitian adalah metode TNP dengan nilai 30,32%. Ketelitian pendugaan kedalaman dengan metode STR untuk kedalaman &lt;0 m adalah 0,11 m, 0 - 2 m adalah 0,25 m, 2,1 - 5 m adalah 0,68 m. Kedalaman maksimal yang dianalisa adalah 25 m yang diambil dari berbagai asumsi.</jats:p>

Perbandingan Koreksi Pasang Surut Terhadap Chart Datum Menggunakan Gnss Tide dan Tide Gauge (Studi Kasus Perairan Ancol Teluk Jakarta)

“…Metode pengukuran kedalaman laut (batimetri) saat ini banyak menggunakan metode akustik yang biasa disebut dengan pemeruman (Arya, 2015). Gelombang akustik sangat efektif digunakan pada penentuan kedalaman perairan, karena gelombang akustik merambat optimal pada medium air dibandingkan medium udara (Arya, 2015). Dalam menghitung nilai kedalaman relatif suatu perairan metode akustik menggunakan konsep fisika sederhana yang dinyatakan dengan rumus berikut:…”

The Extraction of Near-Shore Bathymetry using Sentinel-2A Satellite Imagery: Algorithms and Their Modifications

“…Results of the accuracy test presented in Table 2 show that, at a depth of 0 -20 meters or the entire depth where the accuracy test is carried out, the Lyzenga algorithm has a better bathymetry accuracy, namely 1.888 meters. Meanwhile, the Stumpf algorithm has a bathymetry accuracy of 2.093 meters and the VHS algorithm has a bathymetry accuracy of 2.868 m. These algorithm modifications can increase the accuracy of bathymetry sea depth estimation in shallow water because, in a study by Arya et al using the Lyzenga algorithm, the accuracy at a depth of 0 -20 m is 2.7 m [14]. In this study, the modification can increase the accuracy up to 1.888 m.…”

“…Furthermore, [12] and [13] Several developments of the basic SDB algorithms on imageries, specifically in tropical areas like Indonesia, have also been carried out. [14] conducted a study to evaluate the accuracy of sea depth extraction using the Lyzenga method and its modification using SPOT-7 imagery in Belangbelang Bay, Mamuju. In addition, [15] examined the bathymetry estimation from SPOT-7 imagery in the waters of West Nusa Tenggara using the multiple linear regression (MLR) method.…”

Bathymetry Extraction From Spot 7 Satellite Imagery Using Random Forest Methods

“…To address this, the utilization of image data with various resolutions and different extraction methods has been carried out by, among others, Pacheco, Horta, Loureiro, and Ferreira (2015); Jagalingam et al, (2015); Vinayaraj, Raghavan, and Masumoto, (2016) and Pushparaj and Hegde (2017) using Landsat 8 OLI data. Arya, Winarso, and Santoso (2016); Kanno et al (2011) and Manessa et al, (2016) utilized images from SPOTs 6 and 7 in estimating bathymetry. The method of estimating bathymetry using Worldview data is used by Kanno, Tanaka, Kurosawa, & Sekine (2013); Yuzugullu and Aksoy (2014); Eugenio, Marcello, and Martin (2015); Manessa et al (2016); Guzinski et al (2016) and Hernandez and Armstrong (2016), all of which research makes use of images with better spatial resolution, namely, that provided by Worldview.…”