ONLINE PUBLIC ACCESS CATALOG

DETAIL KOLEKSI
 

Klik untuk membesarkan
PEMANFAATAN TRANSFORMASI INDEKS VEGETASI CITRA ALOS/AVNIR-2 UNTUK ESTIMASI INDEKS ERROR PENENTUAN POSISI METODE ABSOLUTE(Studi Di Kabupaten Bantul Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta)
Pengarang: Hanif Widianto
Penerbit: STPN Yogyakarta
Tempat Terbit: Yogyakarta
Tahun Terbit: 2012
Bahasa: Indonesia
ISBN/ISSN: -
Kolasi: xiv, 73 hlm.: ilus.; 30 cm
Subjek: Citra Satelit
Jenis Bahan: Skripsi
Abstrak:
GPS salah satu sarana yang digunakan untuk survei penentuan posisi di permukaan bumi. Receiver dalam menangkap sinyal dari satelit hingga mencapai antena di permukaan bumi dipengaruhi kesalahan dan bias, diantaranya multipath dan imaging. Kesalahan tersebut mempengaruhi ketelitian informasi posisi yang diperoleh. GPS tipe navigasi dengan metode penentuan posisi absolute dapat dimanfaatkan untuk membuktikan seberapa besar pengaruh multipath dan imaging akibat adanya tingkat kerapatan tegakan vegetasi. Multipath dan imaging terjadi karena adanya tutupan lahan di sekitar receiver. Tutupan lahan dikelompokkan secara garis besar menjadi dua yaitu vegetasi dan non vegetasi. Pengklasifikasian tutupan lahan vegetasi secara teliti dan akurat dapat menggunakan analisis digital penginderaan jauh, salah satunya pemanfaatan data digital satelit ALOS. Satelit ALOS dengan sensor AVNIR-2 memiliki keunggulan resolusi spasial 10 m untuk VNIR, saluran inilah yang dibutuhkan untuk analisis vegetasi. Teknik untuk mengklasifikasikan penutup lahan vegetasi yang maksimal dan tidak bertampalan melalui pendekatan transformasi NDVI. Penelitian ini bertujuan mengetahui besarnya pengaruh indeks vegetasi terhadap kesalahan penentuan posisi metode absolute. Pemetaan pola sebaran estimasi indeks error GPS sebagai referensi
informasi posisi receiver GPS yang terbebas maupun terpengaruh indeks error.

Metode yang digunakan untuk mengkaji hubungan antara nilai NDVI dan nilai HDOP adalah analisis korelasi dan regresi. Variabel indeks vegetasi menggunakan sampel yang terukur dari data satelit ALOS, sedangkan variabel nilai HDOP didapatkan dari survai lapang. Reklasifikasi nilai digital citra diperoleh dengan menggunakan analisis regresi. Reklasifikasi berdasarkan rentang nilai HDOP dari Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) yang selanjutnya dilakukan
vektorisasi. Hasil reklasifikasi berupa citra baru yang menyajikan secara spasial pola sebaran dan luasan estimasi indeks error sebagai referensi informasi posisi receiver GPS yang terbebas maupun terpengaruh indeks error.

Hasil penelitian menggunakan analisis korelasi menunjukkan hubungan yang kuat antara variabel indeks vegetasi dan variabel HDOP dengan koefisien korelasi, r sebesar 0,864 dan koefisien determinasi R (r2) sebesar 75%, dengan demikian
kerapatan tegakan yang diprediksi dari nilai NDVI berpengaruh kuat terhadap kesalahan penentuan posisi metode absolute. Analisis regresi menghasilkan persamaan y=1,56+7,57x, artinya jika tidak ada hambatan tutupan vegetasi sama sekali (x=0), maka kesalahan HDOP yang terjadi adalah 1,56. Setiap meningkatnya kerapatan vegetasi di sekitar receiver GPS diperkirakan akan menaikkan nilai kesalahan sebesar 7,57. Sebaran indeks error pada wilayah kajian terbagi menjadi tiga kategori : 1) kategori ideal tingkat keakuratan 4,65%, 2) cukup akurat kecuali aplikasi tertentu (penentuan posisi yang tidak memerlukan akurasi dan presisi hasil ukuran terlalu tinggi seperti pengukuran titik dasar teknik) sebesar 53,44% dan 3)
kategori ketelitian minimum dalam pegambilan keputusan 12,48%.
Pratinjau Google: Tidak ada
Lampiran:
Lihat konten
 
KETERSEDIAAN
 
Lokasi: Ruang Baca
Nomor Rak:
Nomor Panggil:
Eksemplar: 13
No. Kode Status
1. 91p2833 Tersedia
2. 91p2834 Tersedia
3. 93p6518 Tersedia
4. 91p2835 Tersedia
5. 93p6515 Tersedia
6. 91p2831 Tersedia
7. 91p2829 Tersedia
8. 93p6516 Tersedia
9. 91p2828 Tersedia
10. 91p2830 Tersedia
11. 91p2827 Tersedia
12. 93p6514 Tersedia
13. 93p6517 Tersedia