Rabu, 18 Juni 2014

UHI





Lλ = MLQcal + AL 
Dimana :              
Lλ          = TOA spectral radiance (Watts/( m2 * srad * μm))
ML         = RADIANCE_MULT_BAND_x, dari metadata
AL          = RADIANCE_ADD_BAND_x, dari metadata
Qcal        = Quantiti dan produk kalibrasi standar jumlah pixel (DN) 

T = 

K2
ln( 
K1
 +1)
Lλ
Dimana :              
T           = At-satellite brightness temperature (K)
Lλ          = TOA spectral radiance (Watts/( m2 * srad * μm))
K1          = K1_CONSTANT_BAND_x,
K2          = K2_CONSTANT_BAND_x
Setelah angka T didapat lalu rubah dari satuan kelvin menjadi celcius dengan -273.





Sabtu, 03 Mei 2014

Klasifikasi Supervised Citra Landsat Bandung, Jawa Barat

1.    Add data citra landsat yang sudah melalui proses composite band
2.    Buat SHP file lalu lakukan digitasi dalam bentuk polygon, lalu add field (KETERANGAN dan LUAS) pada attribute table yang terdapat pada layer SHP tadi.

3.    Aktifkan ArcToolBox -> Spatial Analyst Tools -> Multivariate -> Create Signature, masukan citra landsat sebagai input raster kemudian pada sample field (optional) pilih Keterangan jika muncul, jika tidak muncul pilih Id, lalu tentukan path output signature, klik OK

4.    Setelah proses Create Signature selesai lalu aktifkan ArcToolBox -> Spatial Analyst Tools -> Multivariate -> Maximum Likelihood Classification -> masukan citra landsat sebagai input raster -> masukan signature yang tadi sudah dibuat (.gsg) -> tentukan path output -> klik OK

5.    Hasilnya akan tampak seperti gambar dibawah ini

6.    Selanjutnya melakukan vektorisasi, aktifkan ArcToolBox -> Conversion Tools -> From Raster -> Raster to Polygon -> masukan hasil dari maximum likelihood classification tadi sebagai input raster -> klik OK

7.    Hasilnya akan tampak seperti gambar berikut

8.    Langkah selanjutnya melakukan Dissolve, Aktifkan ArcToolBox -> Data Management Tools -> Generalization -> Dissolve -> masukan hasil vektorisasi sebagai Input Features -> Tentukan Path Output -> Ceklis Gridcode -> Klik OK -> Open Attribut Table pada output -> Add Field Keterangan (Text) dan Luas (Double)

9.    Isi field Keterangan dan luas, cara menghitung luas, ubah dulu system koordinat pada layer data frame menjadi PCS -> setelah diubah klik kanan pada field Luas -> Pilih Calculate Geometri -> pilih area -> ubah satuannya menjadi Ha -> Klik OK -> Hasilnya akan seperti gambar berikut


10.  Selanjutnya tinggal melakukan layouting peta

Minggu, 27 April 2014

Klasifikasi Unsupervised Citra Landsat Bandung, Jawa Barat

1. Add data citra landsat dan lakukan composite band


2. Buka Arctoolbox > Spatial Analyst Tools > Multivariate > Iso Cluster, lalu masukkan citra landsat sebagai input, tentukan path output signature dan tentukan number of classes


3. Setelah proses Iso Cluster selesai lalu lakukan langkah berikut, Arctoolbox > Spatial Analyst Tools > Multivariate > Maximum Likelihood Classification, masukkan citra landsat dan signature, lalu tentukan path output classified raster


4. Setelah selesai maka akan seperti gambar berikut


5. Lalu langkah selanjutnya adalah melakukan conversi raster menjadi polygon, Arctoolbox > Conversion Tools > From Raster > Raster to Polygon. Masukkan Classified Raster sebagai input dan tentukan path output nya


6. setelah proses selesai maka raster yang sudah menjadi polygon akan tampak seperti gambar berikut


Selasa, 15 April 2014

Tugas Praktikum Pengolahan Citra Digital (Visualisasi Titik Survey Terhadap Citra Landsat Bandung - Jawa Barat)

 Citra Landsat Sebelum ditambahkan data titik survey

Citra Landsat Setelah ditambahkan data titik survey, namun lokasi survey belum terlihat dengan jelas

Setelah di zoom to layer pada titik survey, lokasi survey dapat dilihat dengan jelas




Selasa, 08 April 2014

Tugas Praktikum Pengolahan Citra Digital (Composite Band Citra Landsat Bandung - Jawa Barat)



No.
Nama Kombinasi
Kombinasi Band
Hasil
1.
Natural
R : 3, G : 2, B : 1
2.
Perairan
R : 1, G : 4, B : 7
3.
Awan
R : 1, G : 3, B : 5
4.
Vegetasi
R : 4, G : 3, B : 2
5.
Tekstur Topografi
R : 3, G : 5, B : 1
6.
Jenis Batuan
R : 7, G : 3, B : 1
7.
Ketinggian
R : 5, G : 4, B : 1

Selasa, 25 Maret 2014

Tugas IV - Review Journal


Kelompok 7 : Tengku Gema Ramadhan        10070311018
                          Muhammad Faris Gymnastiar 10070311020
                          Nur Evy Octavya                         10070311026




Produksi Dibantu Sistem Informasi Geografis Kebisingan
Dan Peta Abdurrahman Geymen Bülent Bostanci, Turki

Kata Kunci : Kebisingan Peta, Sistem Informasi Geografis (GIS), pengukuran danpenilaian lingkungan

RINGKASAN 
Bising, yang didefinisikan sebagai suara yang tidak diinginkan dikenal sebagai sumber penting pencemaran lingkungan dalam bidang perkotaan perumahan, industri, staf dan hiburan.
Faktor tergantung pada sektor konstruksi seperti sistem dan transportasi, industri serta manusia -menciptakan faktor-faktor seperti keras berbicara dan suara musik ditemukan sebagai sumber polusi suara. Kebisingan dianggap sebagai sebuah masalah lingkungan menyusahkan kesehatan manusia dalam hal fisik, psikologis, gangguan psikologis sementara mempengaruhi individu kinerja negatif. Dalam konteks ini, anggota Uni Eropa yang diperlukan untuk menghasilkan peta kebisingan strategis untuk lokasi dengan jumlah penduduk lebih dari 250000 hingga 30.06.2013 di bawah "Directive pada penilaian dan Pengelolaan Lingkungan Kebisingan ".
Dalam penelitian ini, amalan yang telah dimasukkan ke dalam di Kampus Universitas Erciyes untuk produksi kebisingan peta dengan menggunakan teknik Sistem Informasi Geografis (GIS).
Lokasi dari 50 poin di mana dianggap cukup besar dalam hal kebisingan paparan pada jalur utama dan kecamatan di dalam batas-batas kampus telah ditentukan oleh GPS tingkat kebisingan dan penerima di wilayah ini telah diukur untuk hari-hari malam-malam oleh SVAN 949, tingkat & getaran suara meter dan lain-lain. Tingkat Kebisingan setara dengan terus menerus, LEQ, tingkat rata daya untuk jangka panjang suara tingkat rata digunakan untuk menggambarkan keseluruhan paparan telah dihitung untuk koresponden daerah. Lokasi dari daerah-daerah tersebut, dan nilai LEQ dihitung telah digunakan pada peta kampus angka kebisingan dan beban peta penyebaran telah dihasilkan. Kami menghasilkan peta ini akan membantu kota manajer pada kebisingan dan mengurangi beban proyek pencegahan dalam hal pengambilan keputusan dukungan.
  
Produksi Pada Tahun 2012 Dari Sistem Informasi Geografis Dibantu Kebisingan
Dan Peta Abdurrahman GEYMEN Bülent BOSTANCI, Turki

1.  Pengenalan
Suara pencemaran lingkungan yang dibentuk oleh suara yang tidak diinginkan yang merugikan kesehatan mempengaruhi telinga manusia, kerugian fisiologis dan psikologis keseimbangan, berkurang produktivitas, dan perubahan kualitas dengan menurunkan atau menghancurkan lingkungan keindahan dan damai (URL-1; Guzejev et al. , tahun 2000 ).  Meskipun masalah berisik meningkat di negara berkembang sejalan dengan pengembangan teknologi, dan mempengaruhi kehidupan merugikan, ia adalah jenis bunyi dikenal sangat sedikit di negara kita (Kalıpçı, 2007).  Dalam abad ke 20 yang waktu itu dan jarak konsep memiliki arti penting yang signifikan, transportasi memainkan sebuah peran penting sebagai yang paling maju di sektor pengangkutan kedua penumpang dan barang (Kurra, 2010).  Kebisingan dari tanah jalan yang tergolong di bawah transportasi suara yang keluar berdasarkan pada tanah jalan transportasi berkembang sejajar dengan teknologi, dengan cepat tumbuh unplanned urbanisasi telah membawa polusi suara bersama. Oleh karena itu, lalu lintas memainkan kebisingan yang paling signifikan di antara sumber suara (Şahinkaya, 2005; Aykan, 2009, Beranek, 1974; Alexandre, 1975).
Jerman, Perancis, Inggris dan Belanda, Swedia di antara negara-negara di mana banyak penelitian mengenai kebisingan peta. Di tahun 1960, di Jerman, ia telah dimulai mengevaluasi jalan tanah yang hanya kebisingan lalu lintas, mempersiapkan peta kebisingan berdasarkan pengukuran (Wilhelmsson, 2.000 ).  Sementara membentuk suara peta 40 kota di Jerman hingga tahun 1980, jelaslah perhitungan ini telah mencapai 350 hingga tahun 1992. Ia telah dievaluasi devaluasi penjualan harga rumah di sepanjang jalan pada kecepatan 30 % karena keributan di Swedia (Wilhelmsson, 2.000 ).  Dalam kajian terdiri atas negara Eropa, ia telah ditetapkan bahwa 32 % dari keseluruhan 371 602 000 orang telah dipengaruhi oleh suara tentang 55 dBA di negara-negara sementara 13 % telah dipengaruhi oleh suara di atas 65 dBA dengan bantuan dari kebisingan yang disiapkan di peta rincian (Akdağ, 2002).  Dalam studi, Buratti telah diamati bahwa daerah di zona iklim panas, windows di kiri terbuka dan menyebabkan peningkatan tingkat kebisingan internal karena untuk lalu lintas kebisingan (Buratti, 2002).  Di negara kita, yang merujuk kepada suara pengukuran terutama di kota-kota besar, seperti Istanbul, Ankara, Bursa, Izmir, dan Konya. ia telah mengamati bahwa suara telah menjadi besar kesukaran untuk orang-orang yang hidup di sini (Günay, tahun 1995 ; Akdağ, 2002; Karadayı-2001; Aktürk et al. , 2003; Dursun ve Özdemir, 1999; Kalıpçı, 2007).
Dalam penelitian ini, ia telah bertujuan untuk mengenali secara ilmiah efek berbahaya dari kebisingan ke manusia fisiologi dan psikologi dan diskusi tentang tindakan pencegahan terhadap bising telah dimulai. Di Atas meningkatkan keluhan-orang terkena suara, hukum-pembuat telah diberikan hak diperlukan oleh setiap individu untuk hidup sehat dengan membuat perlu hukum dan perintah. Seperti keluhan terhadap suara, peraturan dan kebutuhan akan mengurangi kebisingan telah diterjemahkan sebagai suara pekerjaan, pengendalian yang memerlukan specialty. Kajian Perihal telah difokuskan oleh para peneliti berbeda di wilayah yang berbeda tentang mengenali volume suara.
Polusi dan cara mencegah kebisingan (Şahinkaya, 2005).
Pada awalnya menyiapkan polusi suara peta diperlukan untuk mengenali efek dari polusi suara, definisi dari tindakan pencegahan untuk diambil dan kekuatan hukum untuk diterapkan. Tidak mungkin untuk menentukan tindakan pencegahan akan diambil terhadap polusi suara ada di daerah dan volume efek dari polusi seperti pada manusia tanpa menyiapkan seperti peta. Setelah tahap suara peta bersedia adalah efek dari keramaian di atas manusia dan yang akan diambil tindakan pencegahan terhadap ini.
"Suara" penerbitan Peraturan Kontrol Resmi oleh Gazette bertanggal 11 Desember tahun 1986 dan Tidak Ada:
19308 telah dikeluarkan untuk berperang dengan polusi suara. Namun, seperti peraturan telah dicabut setelah "Directive pada penilaian dan Pengelolaan Lingkungan noise" oleh Resmi penerbitan Gazette tertanggal 07.01.2005 dan Tidak Ada: 25862 (URL-2; Anonym, tahun 2004 ).
Pasal 8.b "Directive pada penilaian dan Pengelolaan Lingkungan noise" memberdayakan pemerintah daerah mengenai "Menyiapkan strategis peta kebisingan dan relevan rencana kegiatan, menyiapkan program pengendalian untuk kontrol suara, melakukan kontrol, memberi tahu bertanggung jawab organisasi dan institusi mengenai subjek dikenalpasti dalam kontrol dan penilaian keluhan" (Anonym, 2005, Kalıpçı, 2007).  Namun, banyak pemerintah daerah di negara kita belum diperlengkapi dengan diperlukan pengetahuan dan staf, perihal kebisingan peta tidak dapat diproduksi atau menyediakan produk yang berbeda dengan mengklaim suara peta karena kurangnya pengetahuan (Dursun dan Özdemir, 1999).
Dalam penelitian ini, Kampus Universitas Erciyes telah dipilih sebagai pilot area untuk tujuan mengidentifikasi suara, polusi faktor yang telah efek pada manusia. Tujuan penelitian ini modeling daerah dengan polusi suara oleh interpolation metode. Tingkat Kebisingan menyebar melalui jalan yang ada dan tanah jalan yang memiliki kualitas dalam pembuluh darah arteri kota utama di dalam kampus telah diukur dengan kebisingan perangkat ukur pada waktu pagi, pada petang hari dan di waktu petang dan diperlukan tindakan pencegahan telah diungkapkan untuk mengurangi dan kontrol suara dengan memproduksi suara peta kampus pusat berdasarkan pada nilai diukur.

2.  Area Riset
Kayseri, dengan luar biasa sejarah dan penduduk sekitar 1 juta dan terletak di tengah Anatolia, dekat dengan Capadocia adalah industri dan perdagangan kota. Erciyes University, yang telah dipilih sebagai bidang studi, telah didirikan pada tahun 1978 dan saat ini ia melayani dengan sepenuhnya 16 fakultas, 4 sekolah tinggi, 7 sekolah kejuruan lebih tinggi, 7 institut, 5 departemen, 19 pusat penelitian dan Gevher Nesibe Fakultas Kedokteran Rumah Sakit tempat tidur dengan tahun 1350. Selain itu ke Rumah Sakit Fakultas Kedokteran, Rumah Sakit Penyakit Kardiovaskular, transplantasi organ dan Dialysis Rumah Sakit, Onkologi Rumah Sakit, anak-anak dan Rumah Sakit Transplantasi Sumsum Tulang dan Sel Induk ( Stem Cell ) Pusat Pengobatan adalah yang paling penting institusi kesehatan. Universitas terletak pada 494 hektar tanah, 59 hektar yang merupakan wilayah tertutup. Dalam lingkungan kampus yang dipilih, ada dua sumber suara, salah satu yang lalu lintas bunyi dari jalan sementara yang lainnya adalah siswa untuk kepadatan 41,000, administratif dan akademik untuk 5,000 serta pasien dan pengunjung dari rumah sakit. Ia adalah diamati bahwa kepadatan lalu lintas dan manusia adalah lebih tinggi khususnya, di rumah sakit dan bus berhenti.

3.  Material dan Metode
ini tergantung dua sumber suara, perkiraan lokasi dari 50 poin di mana dianggap cukup besar dalam hal kebisingan paparan di rute utama dan kecamatan di dalam batas-batas kampus telah ditentukan dengan cara IKONOS citra satelit. Poin didefinisikan telah menetap di tanah dengan tepat setelah pemeriksaan dari tanah dan mengkoordinir telah terdaftar dalam sistem WGS 84 oleh Magellan merek GPS berguna. Tingkat kebisingan di wilayah ini telah diukur pada waktu pagi, siang dan malam hari jam oleh SVAN 949, suara, dan Tingkat Getaran Meter & Analyzer.
Untuk tujuan studi ini, ia telah memutuskan untuk melakukan pengukuran antara 08:00-10:00 pagi, 12:00-13:300 petang dan 17:00-18.300 petang jam untuk merekam tingkat tertinggi dalam kebisingan yang jam tertinggi manusia dan kepadatan lalu lintas di dalam kampus.
Pada Bulan Oktober 2011, untuk seluruh 50 poin, setara dengan terus menerus Tingkat Kebisingan, LEQ telah diukur selama 5 menit selama pagi, siang hari dan malam jam per setiap titik selama 5 hari kerja. Nama-nama poin, lokasi, pengukuran LEQ nilai waktu dan telah tercatat sebagai Excel file data. Program ArcGIS 9,3 telah digunakan untuk menganalisa kebisingan dan membuat suara peta (ArcGIS. Tahun 2008 ).  Koordinat seperti 50 poin diperoleh dengan handy GPS telah dipindahkan ke perangkat lunak ArcGIS sebagai titik layer dan disalutnyalah itu dengan citra satelit (Gambar 1).


Gambar 1. Lokasi: 50 poin kebisingan dikenalpasti di dalam lingkungan kampus

4.  Penilaian
Data seperti setara dengan terus menerus Tingkat Kebisingan, LEQ, Tingkat Suara Maksimum (Lmax), Tingkat Suara Minimal (Lmin) yang dapat diukur nilai spot yang menunjukkan status kebisingan sebuah area.
Salah satu langkah penting selama tahap evaluasi seperti data yang dikumpulkan dalam susunan tertentu di stasiun pengamatan kebisingan adalah ekspresi dari data yang dikumpulkan berdasarkan pada poin sebagai spatial.
Metode Geostatistical interpolation telah digunakan untuk express titik data dalam spatial sejauh mana.
Seperti metode menghitung nilai-nilai field antara poin berdasarkan pada data fitur dirujuk ke titik geometri, dan express hasil sebagai raster permukaan (Doğru et al. , 2011).
Khususnya, hari ini geostatistical interpolation metode yang digunakan untuk menghitung ketinggian permukaan dihadirkan untuk pengguna sebagai alat untuk banyak komersial Sistem Informasi Geografis (GIS) perangkat lunak. Nilai Kebisingan pada waktu pagi, siang dan malam diperoleh telah dikaji dengan "Geostatistical Analis" modul pada ArcGIS. Dalam modul ini, tiga berbeda geostatistical interpolation metode yang telah digunakan adalah sebagai berikut:

Kebalikannya ialah Dengan Jarak Berat (IDW) metode adalah perhitungan permukaan data dengan tidak diketahui nilai dengan menggunakan weighted titik data. Pada metode ini, berat digambarkan sebagai fungsi dari jarak antara poin. Sejauh ini, yang jauh lebih luas, lemahnya fungsi efek (Doğru et al. , 2011).
Kriging adalah salah satu metode yang kuat bagi pengiraan permukaan. Kriging teknik membuat permukaan yang menggabungkan statistik properti diukur data (ESRI 2001).  Terdapat dua kategori Kriging: linear dan non-linear. Metode Linear termasuk Sederhana (SK), biasa (OK) dan Universal (UK) Kriging; Non linear Indikator termasuk metode (IK), Probablility (PK) dan Disjunctive (DK) Kriging (URL-3; ArcGIS. Tahun 2008 ).
Metode RBF adalah suatu siri tepat interpolation teknik, yang adalah, permukaan harus melewati setiap mengukur contoh nilai. RBFs secara konseptual yang mirip dengan membran karet yang layak melalui mengukur contoh sementara meminimalkan nilai total kelengkungan permukaan. Fungsi dasar yang akan dipilih untuk menentukan bagaimana karet membran akan sesuai antara nilai-nilai (URL-3; ArcGIS. Tahun 2008 ).
Untuk tujuan meneliti cocok geostatistical interpolation metode untuk kebisingan pemetaan, sepenuhnya 9 kebisingan peta telah diciptakan dengan cara IDW, OK dan RBF berdasarkan setara dengan terus menerus tingkat kebisingan pada waktu pagi, siang hari dan malam. Peta Kebisingan diserap oleh IDW metode telah ditunjukkan sebagai contoh dalam Gambar 2-4.


Gambar 2. Kebisingan Pagi peta diserap oleh IDW metode
  

Gambar 3. Tengah hari waktu bunyi peta diserap oleh IDW

Gambar 4. Waktu petang kebisingan peta diserap oleh IDW

5. Kesimpulan dan Saran
Studi ini telah dilakukan oleh standard parameter dari dua dimensi interpolation metode yang digunakan oleh kebanyakan GIS perangkat lunak. Akurasi geostatistical interpolation metode tergantung pada pembubaran poin dari kebisingan akan diukur pada bidang studi serta mengambil keputusan tentang yang interpolation metode yang akan diterapkan untuk perihal stasiun nilai kebisingan. Setiap interpolation metode membuat peta kebisingan berbeda berdasarkan pada matematika fungsi digunakan. Oleh karena itu, menentukan lokasi dan kepadatan pengukuran stasiun kebisingan dan memilih interpolation metode adalah unsur penting dalam hal penilaian dari hasil penelitian.
Dalam rangka meningkatkan akurasi kebisingan peta diciptakan oleh interpolation metode, meningkatkan jumlah suara stasiun pengukuran di sepanjang tepi jalan di kampus diperlukan.
Ketika diukur setara dengan tingkat kebisingan nilai terus menerus dikaji, terlihat bahwa tingkat kebisingan adalah sekitar 60-65 decibel (Gambar 5 ).  Hasil ini menunjukkan bahwa keributan di kampus tersebut adalah sangat mencolok. Lebih jauh lagi, grafis-setara dengan terus menerus nilai tingkat kebisingan diukur untuk pagi, siang dan malam menunjukkan karakteristik serupa. Namun, pengukuran stasiun di malam hari menunjukkan peningkatan variasi terhadap nilai waktu pagi dan petang hari. Oleh karena itu, manusia dan kepadatan lalu lintas di lokasi tertentu untuk mencapai tingkat maksimum pada waktu petang.

Gambar 5. Grafik varian setara dengan tingkat kebisingan terus diukur dengan stasiun pengukuran di dalam kampus

Sementara suara dalam Gambar peta 2-4 diteliti, nilai tertinggi kebisingan telah diukur khususnya disekitar pintu masuk pintu gerbang kampus tersebut. Lebih jauh lagi, Fakultas Kedokteran bus berhenti di dalam kampus, di sekitar jalan utama yang membagi kampus ke dalam dua telah dihasilkan cukup tinggi tingkat kebisingan ketika diukur yang di atas 70 decibel. Menurut sebuah laporan dari Organisasi untuk kerja sama Ekonomi dan Pembangunan (OECD) bertarikh tahun 1996, suara di atas 55 decibel akan mengganggu dan nilai lebih dari 65 decibel mungkin telah berbahaya oleh hasil suara.
Oleh karena itu, di kawasan di mana suara melebihi batas nilai, mencegah gangguan kebisingan dan tidak merusak kesehatan manusia, lalu lintas perencanaan untuk mengurangi kebisingan, meningkatkan soundproofing, menempatkan panel mengurangi kebisingan dan kehutanan tidaklah mungkin dianggap sebagai tindakan pencegahan harus diambil untuk mengendalikan kebisingan.
Hasil studi tersebut akan membantu pemerintah kota dan kelembagaan untuk mengembangkan proyek-proyek yang berhubungan dengan untuk mencegah dan mengurangi kebisingan. Direncanakan untuk memperluas studi ini dengan cara untuk melakukan penelitian tentang interpolation optimal untuk digunakan dalam pemetaan keributan di masa depan.