Variabilitas Suhu Permukaan Laut Dari Data

Landsat Inframerah

Disusun guna memenuhi tugas mata kuliah Oceanografi Laut Dalam

Oleh :

Rois Muslim 105080600111019

Program Studi Ilmu Kelautan

Jurusan Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan & Kelautan

Fakultas Perikanan Dan Ilmu Kelautan

Universitas Brawijaya

Malang

2013

Bab I . Pendahuluan

Pemanfaatan aplikasi satelit untuk pengukuran dan sumber informasi

tentang suhu permukaan laut (SPL) di zona pesisir saat ini telah banyak

memanfaatkan kecanggihan sistem antariksa. Dimana membutuhkan frekuensi

yang cukup untuk pengambilan sampel dinamika laut sehingga dapat menentukan

banyak hal dimana dapat digunakan dalam kepentingan pola dasar teluk, lubang,

dan muara dan lain-lain. Dalam peneletian digunakannya sistem antariksa guna

untuk menbantu penelitian dalam perluasan data yang di inginkan, sehingga

penggunaan satelit dalam hal ini di anggap sangat perlu.

Dalam penentuan suhu air laut sering kali digunakan pengukuran termal

inframerah yang dibuat oleh satelit meteorologi dan digunakan dalam aplikasi

oseanografi (misalnya, Lanjutan Resolusi Sangat Tinggi Radio meter, AVHRR).

dan juga di dukung dari satelit instrumen-instrumen yang dioptimalkan untuk

target darat (misalnya, LANDSAT tematik Mapper, TM). Yang pertama biasanya

menggunakan resolusi spasial 1 - 4 km dan lebar (lebih dari 2000 km) lebar petak

untuk memberikan cakupan lokasi target tertentu pada tempo frekuensi yang

sesuai untuk melacak dinamika cuaca dan proses yang terjadi di lautan. Saat ini

operasional instrumen dioptimalkan untuk aplikasi terestrial kemampuan internal

untuk koreksi atmosfer, yang membutuhkan informasi independen tambahan

(misalnya, Gib-bons, Wukelic, Leighton, & Doyle, 1989; Schneider & Mauser,

1996; Vidal, Devaux-Ros, & Moran, 1997). Di bawah kondisi-kondisi awan-

bebas, memberikan empat sampai enam gambar per hari dari lokasi target yang

diberikan dengan resolusi spasial maksimum 1,1 km di titik nadir, cocok untuk

resolusi dinamika temporal sebagian besar tapi tidak cocok untuk resolusi spasial

di dalam teluk pantai. Ketika informasi tersebut tersedia, inframerah yang berasal

dari instrumen ini memberikan resolusi spasial tinggi yang dapat dimanfaatkan

untuk lingkungan pesisir.

Dalam penelitian jurnal ini dilakukan di sebuah teluk di amerika serikat.

Lebih khususnya Pantai tengah Maine, USA, dimana memiliki garis pantai yang

sangat tidak teratur dari pulau-pulau, semenanjung, teluk, dan muara. Wilayah ini

didominasi oleh Penobscot Bay, muara terbesar kedua di timur laut AS, dan

Mount Desert Island. Ini adalah bagian dari Teluk Maine, sangat produktif secara

biologis dilautan barat laut Atlantik. Pola sirkulasi umum di Teluk Maine relatif

tenang (Brooks, 1985). Arus lepas pantai di wilayah tersebut didominasi oleh

barat daya yang mengalir ke Timur Maine Coastal Current (EMCC), dan relatif

arus dingin yang berasal dekat perbatasan Kanada / Amerika (Pettigrew et al.,

1998). Secara ekologis, wilayah studi merupakan wilayah penting sebagai salah

satu daerah pesisir yang paling murni di Amerika Serikat, historis perikanan

pesisir produktif dan habitat lobster yang paling produktif di planet ini. Sekarang

di bawah tekanan antropogenik meningkat dari kepentingan di berbagai sector

seperti pariwisata, industri, perikanan, industri perikanan tradisional, dan

pertumbuhan perkotaan, namun oseanografi dan hidrografi dari teluk, lubang, dan

wilayah yang sangat dekat pantai namun tetap kurang dipahami.

Gambar. Pantai tengah wilayah studi Maine menampilkan pulau-pulau besar, kota-kota, dan empat teluk pantai utama

Bab II. Metode

Arsip 37 TM citra landsat siang hari meliputi pantai tengah Maine, yang

mencakup periode waktu dari 30 Maret 1986 sampai dengan 26 Juni 1996. Semua

arsip 37 yang diperiksa secara visual untuk awan dan kabut yg terlihat

menggunakan infra merah dan band. Dari jumlah tersebut, 23 gambar terbukti

cukup bagus untuk digunakan. Resolusi temporal dataset sangat kekurangan

dibandingkan dengan rentang waktu yang penting dalam dinamika pesisir. Seperti

yang ditunjukkan oleh Mustard et al. (1999), bagaimanapun, pengaturan gambar

dengan tahun - hari (Tabel 1) dan mengambil pendekatan iklim analisis mereka

memungkinkan fitur dominan dan / atau berulang dalam siklus tahunan yang akan

ditandai.

Band 6 dari setiap gambar TM diekstraksi dan georefer-enced ke grid

standar dan akan memproyeksikan meliputi wilayah studi (Gambar 1)

menggunakan poin kontrol tanah. Meskipun resolusi spasial Band 6 adalah 120 m,

Level 9 Data Olahan disampaikan oleh US Geological Survey direplikasi ke 30-m

resolusi pixel menggunakan konvolusi kubik untuk memfasilitasi coregistration

dengan saluran yang terlihat. Semua operasi dimulai dengan 30 piksel m. Data

NOAA AVHRR SST bertepatan dengan data Landsat dibuat tersedia oleh

Graduate School of Oceanography, University of Rhode Island. SST di setiap

gambar dihitung dengan menggunakan algoritma NASA / NOAA Pathfinder,

perluasan luar koreksi non-linear, atmosfer berdasarkan regresi dari SSTs

terhadap database, global besar pertandingan-up dari pengukuran permukaan situ

(Kilpatrick, Podesta , & Evans, 2001).

Tujuan dari program Pathfinder adalah untuk menghasilkan serangkaian

waktu yang konsisten pengukuran AVHRR SST selama skala waktu antar

tahunan. Kearns, Hanafin, Evans, Minnett, dan Brown (2000) menunjukkan

bahwa perbedaan rata-rata antara global SST Pathfinder produk dengan SST dari

kapal-mount radiometer adalah 0,07 ± 0,31 C untuk data lintang rendah dan

menengah. Kilpatrick et al. (2001) menyatakan bahwa produk Pathfinder global

yang berada dalam SST 0,02 C dari pelampung SSTs dalam database mereka,

dengan deviasi standar 0,53. Dari statistik global ini, untuk produk Pathfinder

dengan resolusi tinggi disini kemungkinan digunakan, namun, penggunaan nilai

SST mutlak dalam penelitian ini dibatasi untuk perbedaan musiman, secara

signifikan lebih besar dalam jangkauan (> 10 C) dari salah satu statistik. Analisis

lain berfokus pada pola suhu relatif.

Dataset AVHRR SST ini terdiri dari 5 -6 adegan per hari. Untuk setiap

citra Landsat, semua AVHRR SST dari tanggal yang sama yang composited untuk

membentuk perwakilan gambar tunggal SST kondisi rata-rata selama hari itu.

citra AVHRR seri ini kemudian diperiksa secara visual. Daerah di dua adegan

yang tampaknya telah menutupi awan buruk yang ditandai secara manual.

Pembentukan komposit harian dari data AVHRR terbukti lebih. Beberapa efek

yang disebabkan oleh tindakan variabilitas SST diurnal dan bagaimanapun, tidak

diragukan lagi tetap dan berkontribusi terhadap variabilitas yang dapat diamati

dalam statistik regresi.

Untuk memaksimalkan kualitas nilai SST yang masuk ke regresi operasi

diterapkan pada masing-masing komposit AVHRR, dimana melebarkan nilai

proyeksi tanah dan awan sebesar satu pixel (Gambar 2). Hal ini secara signifikan

mengurangi jumlah piksel yang mengandung tanah parsial atau awan buruk

ditandai memasuki regresi. Kemudian hasil penggunaan kedua instruments di atas

di padukan antara LANSAT TM dan AVHRR kemudian akan terbentuk pola data

STT yang sesuai di setiap data set waktu yang di tentukan, dari kedua data

tersebut dapat terlihat pencampuran hasil data dalam 2 intruments cenderung

berbeda sesuai dengan kemampuan dari setiap instruments yang di gunakan.

Bab III. Hasil

Dari penggunaan data hasil instrument tersebut di dapatkan beberapa

gambar yang menjelaskan beberapa perbedaan hasil dari LANSAT TM dan

AVHRR.

Dari gambar ini terlihat jelas akan perbedaan data antara AVHRR dan LANSAT

TM dimana AVRR memiliki ketelitian khusus di perairan dan pola daratan lebih

cenderung pada hasil LANSAT TM dengan nilai yang beragam sehingga data

LANSAT TM lebih bagus di daratan. Kemudian dari data ini juga dapat di

temukan nilai koreksi di setiap pixsel sehingga nilai koreksi antara awan dan

daratan dapat terminimalisir sehingga didapatkan nilai data STT yang lebih

optimal adapun data dari nilai koreksi di setiap data antara LANSAT TM dan

AVHRR tercantum dalam gambar di bawah ini.

Digambar inilah terlihat jarak korelsi nilai STT antara data LANSAT TM

dan AVHRR dimana dari data ini terlihat perbedaan nilai data berjarak sekitar 3

atau 2 sehingga nilai optimum di antara nilai kedua data di atas. Nilai data STT

optimum dapat di peroleh dengan penggabungan antara kedua hasil tersebut dan

kemudian dari data ini terperoleh nilai data algorima dari prosesi progresi.

Sehingga pemograman hasil gambar terperoleh seperti pada gambar di bawah ini.

Bab IV. Kesimpulan

Serangkaian gambar 23 Band TM Landsat 6 yang mencakup periode

1986-1996 itu mendapatkan dikoreksi oleh regresi dengan Data Pathfinder

AVHRR SST untuk menyediakan 120 m resolusi gambar SST suatu wilayah

morfologi kompleks seluruh pantai yang beriklim sedang. Variabilitas atmosfer

antara TM mensyaratkan bahwa data tanah yang benar akan digunakan untuk

sebagai nilai regresi. Kesulitan yang jelas dalam memenuhi persyaratan ini dengan

program lapangan menyoroti utilitas dengan menggunakan data STT AVHRR

yang tersedia sebagai ground truth. Pendekatan ini mengasumsikan suasana

spasial homogen atas wilayah studi. Selain variabilitas atmosfer, faktor-faktor

seperti perbedaan terkait musiman dan cuaca di suhu permukaan dan lain-lain

berkontribusi terhadap variabilitas diamati dari koefisien regresi.

Sementara itu resolusi spasial memberikan data yang cukup untuk

menyelesaikan Variabilitas SST di teluk kecil dan saluran daerah penelitian, siklus

ulang 16 hari Landsat ditambah dengan awan menghalangi resolusi temporal yang

menvariabilitas pada skala lebih pendek pada data musiman. Fitur dominan SST

adalah gradien lintas rak musiman yang bervariasi, dengan perairan pantai dengan

air hangat dangan nilai STT lepas pantai yang dingin selama musim panas,

begitupula kebalikannya di musim dingin dan SST spasial homogen pada musim

semi dan musim gugur. Pola ini dibandingkan dengan iklim komposit AVHRR

bulanan, subsampled dalam saluran silang rak terbesar dari daerah penelitian.

Skala kecil variabilitas SST spasial dalam wilayah studi adalah maksimum selama

musim panas dan minimal selama musim dingin karena pendinginan dalam skala

besar. Keempat teluk utama di daerah penelitian yang berbeda berarti SPL selama

bulan-bulan musim panas. Kedua Timur Penobscot Bay dan Frenchman Bay

secara konsisten lebih dingin daripada Barat Penobscot Bay dan Blue Hill Bay

yang terlihat di gambar TM, kemungkinan besar karena interaksi dengan sisa

perhitungannya CIR, pengaruh pencampuran air tawar dan pasang surut. Dua fitur

frontal di pintu masuk ke saluran utama juga fitur berulang dalam citra musim

panas, salah satunya bisa dikonfirmasikan dengan data lapangan.

Peningkatan kemampuan untuk mengukur variabilitas suhu permukaan di

daerah pesisir pada waktu dan skala ruang, diperlukan untuk menyelesaikan

dinamika yang relevan menunggu pengembangan dan peluncuran misi

pengamatan bumi yang baru. Misi ini akan membutuhkan karakteristik radiometer

yang mampu mengkoreksi atmosfer lokal, setidaknya mengulang / kembali siklus

yang diberikan oleh seri satelit NOAA ditambah dengan resolusi spasial order 100

m. Sampai data tersebut tersedia, namun, penggabungan karakteristik optimal

AVHRR dan Landsat menawarkan satu pendekatan untuk menjembatani

kesenjangan temporal / spasial saat ini dalam.

DAFTAR PUSTAKA

Andrew Thomas*, Deirdre Byrne, Ryan Weatherbee, 2002. Variabilitas Suhu

Permukaan Laut Dari Data Landsat Inframerah. School of Marine

Sciences, University of Maine, Libby Hall 213, Orono, ME

04469-5741, USA.