Perbandingan dan Analisis Tingkat Akurasi Band Tirs pada Citra Satelit Landsat 8 dan Landsat 9 untuk Mendeteksi Kepadatan Permukiman Berdasarkan Suhu Permukaan

Tasya Yuwana, Monica Maharani, Ediyanto Ediyanto

Abstract


Penelitian ini dilaksanakan untuk menganalisis peningkatan ketelitian band TIRS 10 pada Landsat 9 dari Landsat 8. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu ekstraksi perubahan suhu LST (Land Surface Temperature) dengan algoritma Mono-window brightness temperature. Perhitungan LST menggunakan perangkat lunak ENVI 5.3. Studi kasus dalam penelitian ini berada di Kawasan Kecamatan Depok, Kabupaten Sleman, Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Hasil penelitian ini berupa perbandingan ketelitian dari band TIRS 10 pada Landsat 8 dan Landsat 9 untuk mendeteksi kepadatan permukiman melalui informasi suhu permukaan. Pada penelitian ini terbukti bahwa Landsat 9 memiliki ketelitian lebih baik daripada Landsat 8 dalam mendeteksi suhu permukaan, dimana Landsat 9 memiliki keunggulan dalam perbandingan nilai suhu LST terhadap suhu di lapangan dengan menunjukkan nilai RMSE Landsat 9 sebesar 0,56 sedangkan Landsat 8 memiliki nilai RMSE sebesar 0,65. Namun demikian Landsat 8 lebih unggul dalam mendeteksi kepadatan permukiman berdasarkan suhu permukaan dibandingkan Landsat 9, hal tersebut dibuktikan dengan nilai overall accuracy Landsat 8 sebesar 89% sedangkan Landsat 9 sebesar 58% serta diperkuat dengan hasil surface difference yang membuktikan bahwa Landsat 8 lebih unggul. 

Keywords


Landsat 9, Landsat 8, LST, Mono-window Brightness, Geodesi dan Geomatika

Full Text:

PDF

References


Ayuningtyas, V. A. (2015). Pengolahan Data Thermal (Tirs) Citra Satelit Landsat 8 Untuk Temperatur Suhu Permukaan (Studi Lokasi: Kabupaten Banyuwangi). Skripsi. ITN MALANG.

Delarizka, A., & Sasmito, B. (2016). Analisis Fenomena Pulau Bahang (Urban Heat Island) Di Kota Semarang Berdasarkan Hubungan Antara Perubahan Tutupan Lahan Dengan Suhu Permukaan Menggunakan Citra Multi Temporal Landsat. Jurnal Geodesi Undip, 5(4), 165-177.

Di, D., & Di, W. (2011). Comparisons of ERDAS and ENVI in Thematic Mapping. IEEE 3rd International Conference on Communication Software and Networks, 517-520. http://doi.org/10.1109/ICCSN.2011.6014623.

Handayani, M. N., Sasmito, B., & Wijaya, A. P. (2017). Analisis Hubungan Antara Perubahan Suhu dengan Indeks Kawasan Terbangun Menggunakan Citra Landsat (Studi Kasus: Kota Surakarta). Jurnal Geodesi Undip, 6(4), 208-218.

Maishella, A., Dewantoro, B. E. B., & Aji, M. A. P. (2020). Correlation Analysis of Urban Development and Land Surface Temperature Using. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 10th IGRSM International Conference and Exhibition on Geospatial & Remote Sensing 20-21 October 2020, Kuala Lumpur, Malaysia, 1-10. http://doi.org/10.1088/1755-1315/540/1/012018.

Montanaro, M., McCorkel, J., Tveekrem, J., Stauder, J., Lunsford, A., Mentzell, E., ... & Reuter, D. (2018, July). Landsat 9 Thermal Infrared Sensor 2 preliminary stray light assessment. IGARSS 2018-2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 8853-8856.

Qin, Z., Karnieli, A., & Berliner, P. (2001). A Mono-Window Algorithm for Retrieving Land Surface Temperature from Landsat TM Data and Its Application to the Israel-Egypt Border Region. International Journal of Remote Sensing, 22(18), 3719-3746.

NASA. (2021). NASA, USGS Release First Landsat 9 Images. Diakses pada 8 Desember 2021, dari https://www.nasa.gov/press-release/nasa-usgs-release- first-landsat-9-images.

Wang, F., Qin, Z., Song, C., Tu, L., Karnieli, A., & Zhao, S. (2015). An Improved Mono-Window Algorithm for Land Surface Temperature Retrieval from Landsat 8 Thermal Infrared Sensor Data. Remote sensing, 7(4), 4268-4289.




DOI: https://doi.org/10.31315/imagi.v4i2.7641

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2024 Tasya Yuwana

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Article Metrics

Metrics Loading ...

Metrics powered by PLOS ALM


Jurnal Ilmiah Geomatika is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.