Arifin, S. 2007. Identifikasi Penutup Lahan Menggunakan Data Polarimetrik Satelit ALOS Palsar. Berita Inderaja8(11).
[BAPPEDA] Badan Perencanaan Pembangunan Daerah, Kabupaten Sidoarjo. 2008. Laporan Akhir Kajian Konservasi Mangrove.Sidoarjo: Sidoarjo: BAPPENAS.
[BAPLAN] Badan Planologi Kehutanan, Pusat Inventarisasi dan Perpetaan Hutan, Badan Planologi Kehutanan, Kementerian Kehutanan. 2008.Pemantauan Sumber Daya Hutan. Jakarta: PIPH BAPLAN DEPHUT.
Bariguna, D. 2008. Studi Tingkat Kekeruhan Air Menggunakan Citra Radar AirSAR. [skripsi]. Bogor: Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Barus B dan Wiradisastra US. 1997. Sistem Informasi Geografi. Bogor:
Departemen Imu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor.
Canada Center for Remote Sensing. 2008. Tutorial : Radar Polarimetry.
http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/resource/tutor/polarim/chapter7/02_e.php.
[19 Februari 2012].
Daulay, S. 2011. Kajian Karakteristik Backscatter Citra Alos Palsar Pada Hutan Hujan Tropis. [Tesis]. Bogor: Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor.
DZLR. 2010. Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DZLR).Artist view of the TerraSAR-X satellite in the orbit.
http://www.fhr.fraunhofer.de/fhr/site/drucken_c628_f7_en.html[21 Juni
2011].
[FAO] Food and Agriculture Organization of the United Nations. 1982.
Management and Utilization of Mangrove in Asia and the Pacific.Roma: FAO.
Fritz T dan Eineder M. 2006. TerraSAR-X Ground Segment: Basic Product Specification Document. Jerman : Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DZLR).
Hendrayanti, IN. 2008. Kajian Citra Alos Palsar Resolusi Rendah Untuk Klasifikasi Tutupan Hutan dan Lahan Skala Regional Pulau Jawa. [Skripsi]. Bogor: Fakultas Kehutanan. Institut Pertanian Bogor.
Henry, K. 2011. Metode Clustering: K-means. http://www.pengolahancitra.com
[21 Juni 2011].
Howard, JA., 1996. Penginderaan Jauh untuk Sumberdaya Hutan: Teori dan Aplikasi. Penerjemah; Hartono. Yogyakarta: UGM Press. Terjemahan dari: Remote Sensing of Forest Resources. Teori and Aplikasi.
Infoterra. 2011. Instrument of TerraSAR-X. http://www.infoterra.de/about-us [24 Februari 2011].
Exploration Agency [JAXA].PALSAR Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar.
http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/about/palsar.htm[16 Februari 2011].
Jaya, INS. 2007. Analisis Citra Dijital: Perspektif Penginderaan Jauh Untuk Pengelolaan Sumberdaya Alam. Bogor: Fakultas Kehutanan IPB.
Jaya, INS. 2002.Aplikasi SIG untuk Kehutanan. Bogor: Fakultas Kehutanan IPB. Katmoko AS, Teguh K, Susanto H. 2005. Model Pengolahan Data Polarimetrik
Data Radar. Jakarta : Pusat Pengembangan Pemanfaatan dan Teknologi Penginderaan Jauh (LAPAN).
Kusmana, S. 1996. Nilai Ekologis Ekosistem Hutn Mangrove. Media Konservasi Vol. I-V No(1) April 1996. Jurusan Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan IPB. Bogor. Hal 17-24.
Kusumardana, S. 2005. Studi Program Radar Tools 0. 15 Untuk Pengolahan Data Poalrimetri AirSAR. [skripsi]. Bogor: Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor.
Lillesand TM, Kieffer RW. 1990. Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra. Dulbahri, Prapto S, Hartono, Suharyadi, penerjemah; Fakultas Geografi, Universitas Gajah Mada. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. Terjemahan dari :Remote Sensing and Image Interpretation.
Lo, CP. 1996. Penginderaan Jauh Terapan (Terjemahan). Jakarta: Penerbit Universitas Indonesia.
Lopes A., E. Nezry, R. Touzi, dan H. Laur. 1990. Maximum A Posteriori Speckle Filtering and First Order texture Models in SAR Images. International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS).
[NASDA] National Space Development Agency of Japan. 2004.ALOS Advanced Land Observing Satellite. Japan: NASDA.
Nontji, A . 1993. Laut Nusantara. Jakarta: Djambatan.
Nybakken, JW. 1992.Biologi Laut: Suatu Pendekatan Ekologis.H.M. Eidman,et al. Penerjemah; Jakarta: PT Gramedia.
Prahasta, E. 2005. Sistem Informasi Geografis : Konsep-konsep Dasar.Bandung: Informatika.
Puminda, AE. 2010. Identifikasi Tutupan Lahan dengan Citra Alos Palsar Resolusi 50 m dan 12,5 m (Studi Kasus di Propinsi D.I. Yogyakarta dan Jawa Tengah). [Skripsi]. Bogor: Fakultas Kehutanan. Institut Pertanian Bogor.
Purwadhi, SH. 2001. Interpretasi Citra Digital. Jakarta: PT Gramedia Widiasarana Indonesia.
Raimadoya, MA. 2007. Dasar-Dasar Interpretasi Foto Udara. Bogor: Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor.
Riansyah, D. 2008. Eksplorasi Alos Palsar Menggunakan Polsarpro V3.0 dengan Areal Kajian PT. Sang Hyang Seri, Subang, Jawa Barat. [Skripsi]. Bogor: Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor.
Riswanto, E. 2009. Evaluasi Akurasi Klasifikasi Penutupan Lahan Menggunakan Citra Alos Palsar Resolusi Rendah Studi Kasus di Pulau Kalimantan. [Skripsi]. Bogor: Fakultas Kehutanan. Institut Pertanian Bogor.
Rizal, S. 2009. Pemetaan Sawah Baku Kawasan Berbukit dengan Citra Quickbird dan TerraSAR-X. [Skripsi]. Bogor: Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor.
Salman, F. 2011. Evaluasi Manual Penafsiran Visual Citra Alos Palsar dalam Mengidentifikasi Penutupan Lahan Menggunakan Citra Alos Palsar Resolusi 50 m. [Skripsi]. Bogor: Fakultas Kehutanan. Institut Pertanian Bogor.
Wikipedia. 2011. TerraSAR-X Satellite. http://en.wikipedia.org/wiki/TerraSAR-X [24 Februari 2011].
TERRASAR-XHIGH RESOLUTION
RUDI EKO SETYAWAN
DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN
FAKULTAS KEHUTANAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
2012
RUDI EKO SETYAWAN. Klasifikasi Penutupan Lahan Hutan Mangrove di Kecamatan Buduran, Kabupaten Sidoarjo, Propinsi Jawa Timur, dengan Citra TerraSAR-X High Resolution. Dibimbing oleh NINING PUSPANINGSIH dan MUHAMMAD BUCE SALEH.
Indonesia telah memanfaatkan citra penginderaan jauh dalam pemantauan sumber daya alam terutama citra optik sejak mulai diterapkannya teknologi
remote sensing. Posisi Indonesia yang berada di daerah tropis mengakibatkan hampir sepanjang tahun selalu diliputi awan. Kondisi ini mempengaruhi kemampuan citra optik untuk menghasilkan citra yang bersih dari awan. Sistem penginderaan jauh aktif (radio detecting and ranging/Radar) telah memberikan alternatif untuk mengatasi keterbatasan informasi yang dapat diambil melalui data citra optik.
TerraSAR-X, sebuah satelit observasi bumi milik Jerman yang diluncurkan pada tanggal 15 Juni 2007 di Boikonur Cosmodrome, Kazakhstan, yang menggunakan teknologi radar terbaru untuk pemetaan dengan panjang gelombang aktif X-band (panjang gelombang 31 mm, frekuensi 9,6 GHz) yang dinyatakan mampu mengatasi tutupan awan. Sejak diluncurkan, Satelit TerraSAR- X telah beroperasi penuh mulai bulan Januari 2008.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji kemampuan citra High ResolutionTerraSAR-X untuk klasifikasi penutupan lahan dan identifikasi spesies penyusun hutan mangrove. Citra yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari citra utama TerraSAR-X dengan polarisasi HH dan VV yang telah dilakukan proses ekstraksi untuk mendapatkan susunan RGB |HH|-|VV|-|HH-VV|. Sedangkan citra pendukung lainnya adalah citra Quickbird, peta sebaran mangrove Kabupaten Sidoarjo dan peta administrasi Kabupaten Sidoarjo.
Metode klasifikasi yang digunakan untuk mengkelaskan jenis penutupan lahan adalah metode klasifikasi terbimbing dan metode klasifikasi tak terbimbing dengan acuan hasil dari penafsiran citra secara visual. Kemudian metode klasifikasi dengan hasil terbaik digunakan untuk proses klasifikasi penutupan lahan hutan mangrove. Dengan menerapkan metode stratified classification
seperti ini, diharapkan dapat mampu mengurangi kesalahan pada saat proses klasifikasi. Hal ini dikarenakan objek-objek selain hutan mangrove telah dihilangkan.
Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi hasil klasifikasi terbimbing dengan metode Support Vector Machine (SVM) pada citra TerraSAR-X adalah metode klasifikasi terbaik dengan nilai akurasi keseluruhan sebesar 77,93 % dan akurasi kappa sebesar 58,85 %. Nilai akurasi pada klasifikasi hutan mangrove menggunakan metode SVM dan teknik klasifikasi bertahap adalah sebesar 90,74 % dan akurasi kappa sebesar 84,30 %. Citra RGB dengan susunan [HH - VV - (HH-VV)] daridual polarization HH dan VV dapat menghasilkan 3 kelas spesies penyusun mangrove, yaitu kelas Avicennia alba, Xylocarpus molucensis dan
Rhizophora mucronata, kelasHibiscus tiliaceus, dan kelas semak dan rumput. Kata kunci : TerraSAR-X, klasifikasi hutan mangrove,two stage classification
Buduran District, Sidoarjo Regency, East Java Province, with The TerraSAR-X High Resolution Image. Supervised by NINING PUSPANINGSIH and MUHAMMAD BUCE SALEH.
Indonesia actually has used remote sensing imagery in monitoring natural resources especially the optical image since apllied remote sensing technology.
Indonesia’s position in the tropicscause the area always cover with clouds in most of the year. This condition affects the ability of an optical image to produce a clear image. Active remote sensing systems (radio detecting and ranging/Radar) has provided an alternative to overcome the limitations of the information than can be taken through an optical image data.
TerraSAR-X, an earth observation satellite owned by Germany which was launched on June 15, 2007 at Boikonur Cosmodrome, Kazakhstan, is the latest radar technology for mapping the active wavelength X-band (wavelength 31 mm, frquency 9,6 GHz), which stated able to overcome the cloud cover. Since its launch, satellite TerraSAR-X has been in full operation starting in January 2008. The purpose of this research was to test the ability of high resolution image of TerraSAR-X for land cover classification and identification of constituent species of mangrove forests. Imagery used in this reseach consisted of the main image TerraSAR-X with HH and VV polarization that has made the extraction process to obtain the composition of RGB |HH|-|VV|-|HH-VV|. While the other supporting image are Quickbird image, distribution mangrove map of Sidoarjo regency and Sidoarjo regency administration map.
The method used for classification of land cover types to make a class is supervised classification method and unsupervised classification method by reference to the results of the visual image interpretation. Then with the best classification method used for land cover classification process of mangrove forests. By appying the stratified classification method, it is expected to be able to reduce errors during the classification process. This is because the other objects than mangrove forests have been eliminated.
The results showed the accuracy of the supervised classification by the method of Support Vector Machine (SVM) in the image of TerraSAR-X is the best method of classification with the overall accuracy of 77,93 % and kappa accuracy by 58,85 %. The value of mangrove forests on the classification accuracy using SVM and applying the two stage classification amounted to 90,74 % and kappa accuracy by 84,30 %. RGB image of the arrangement [HH - VV - (HH-VV)] of the dual polarization HH and VV can produce a 3 class contituent species of mangroves, that is Avicennia alba, Rhizophora mucronata and Xylocarpus molucensis class, Hibiscus tiliaceus class and shrubs and grasses class.