Mathematician earth watcher

tes

2011-09-25T13:47:00.004+07:00

Arc View 3.3

2011-08-21T12:14:00.001+07:00

Speroid(elipsoid) dan kulit bola(sphere)

2011-04-11T18:31:00.008+07:00

Bentuk dan ukuran dari permukaan sebuah sistem koordinat geografis didefinisikan sebagai sebuah permukaan bola. Ini dikarenakan bumi direpresentasikan paling baik dengan sebuah speroid/elipsoid, kadang bumi dianggap sebagai sebuah permukaan bola agar perhitungan matematik menjadi lebih mudah diimplementasikan. Pengandaian bahwa permukaan bumi itu bulat seperti permukaan bola maka dimungkinkan untuk dibuat pemetaan berskala kecil (lebih kecil dari skala 1:5.000.000. Pada skala ini maka perbedaan antara permukaan bola dengan elipsoid tidak terdeteksi di peta. Bagaimanapun juga untuk menjaga akurasi peta berskala besar (skala 1:1.000.000 atau lebih) maka elipsoid dibutuhkan untuk merepresentasikan bentuk permukaan bumi. Diantara skala-skala tersebut, pemilihan sphere atau elipsoid akan bergantung pada tujuan peta dan akurasi datanya.

Definisi speroid

Sphere(kulit bola) mengacu pada sebuah lingkaran sedang speroid mengacu pada bentuk elips

Bentuk elips terbuat dari 2 buah jari-jari. Jari-jari yang panjang disebut sumbu semimayor sedang yang pendek disebut sumbu semi minor.

Perputaran dari elips dengan sumbu putarnya adalah sumbu semi minor maka akan menghasilkan sebuah speroid. Sebuah speroid juga dikenal sebagai oblate ellipsoid of revolution. Gambar berikut menunjukkan sumbu semi mayor dan semiminor dari speroid(elipsoid).

Sebuah speroid dibentuk dari sumbu semimayor (katakanlah “a”) dan semi minor (b) atau oleh a dengan flattening “f” nya. Flattening itu sendiri adalah perbedaan panjang antara dua sumbu yang dinyatakan dalam bentuk pecahan atau desimal. Rumus f:

f = (a – b)/a

Jika nilai f kecil maka digunakan nilai kebalikannya 1/f. Parameter speroid untuk WGS84 adalah

a = 6378137.0 meters

b = 6356752.31424 meters

1/f = 298.257223563

Nilai f berkisar dari 0 sampai 1. Jika nilai f adalah 0 berarti memiliki jari-jari yang sama dengan kata lain disebut sphere. Nilai f dari bumi kurang lebih bernilai 0.003353. Besaran lain yang mirip dengan f sebagai parameter pengukur bentuk speroid adalah eksentrisitas, e².

℮²=a²-b²/a²

Pendefinisan speroid yang berbeda untuk pemetaan yang akurat

Bumi telah disurvey beberapa kali untuk dapat memahami permukaannya dan ketidakteraturannya. Survey-survey tersebut menghasilkan banyak speroid yang menggambarkan bumi.Secara umum sebuah speroid telah dipilih menurut kesesuaian lahan suatu negara atau sebuah wilayah tertentu, karena belum tentu sebuah speroid yang cocok dengan satu wilayah akan cocok juga dengan wilayah lainnya. Contohnya Amerika Utara menggunakan data speroid Clarke 1866. Panjang dari sumbu semimayor clarke 1866 adalah 6,378,206.4 meter sedang semi minornya adalah 6,356,583.8 meter.

Karena dari berbagai macam gravitasi dan permukaannya bumi bukanlah suatu sphere atau elips ideal. Teknologi satelit telah menemukan beberapa penyimpangan bentuk elips , contohnya Kutub selatan lebih dekat ke ekuator jika dibandingkan dengan Kutub Utara. Maka telah digantikan speroid lama berbasis ground/darat dengan speroid yang berbasis satelit.

Contohnya speroid standar baru untuk Amerika Utara adalah GRS 1980 yang memiliki jari-jari 6,378,137.0 dan 6,356,752.31414 meter.

Parameter speorid GRS 1980 telah ditetapkan oleh International Union for Geodesy and Geophysics in 1979. Karena untuk mengubah sistem koordinat maka akan mengubah juga semua nilai koordinat, banyak organisasi yang belum menggantikan speroid yang lebih akurat

awan gempa atau asap pesawat?

2010-11-23T14:20:00.004+07:00

Foto diambil tanggal 18 oktober 2010

gempa sekitar tanggal 26 dan 27 oktober 2010
awan gempa muncul 2minggu sampai 1 bulan sebelum kejadian

citra spot 4 081110

2010-11-23T13:31:00.000+07:00

citra spot 4 281010

2010-11-23T13:25:00.001+07:00

citra spot 5 3d merapi

2010-11-23T13:21:00.001+07:00

citra alos avnir merapi 291010

2010-11-23T13:15:00.001+07:00

bahasa

2009-10-13T09:37:00.006+07:00

Fortrand, Cobol, Pascal, C++, Basic

HTML
XML
PHP
ASP

JAVA

SYMBIAN

Visual Basic, Visual C++,
Borland
Turbo Basic, Turbo Pascal

Hadits shahih muslim, page 182

2009-10-10T13:11:00.004+07:00

From Abu Hurairah r.a., said:" Rasulullah say that Bani Israil usually take a bath naked in open air where each other can see each ...(aurat), while prophet Musa a.s take a bath with no other people except himself, there for bani israil say " We must bring Musa to take a bath with us except he has some illness **.

And while ago Musa a.s take a bath and his clothes was put on a rock, then suddenly the rock escape and bring Musa's clothes.

Rasulullah s.a.w say that " Then Musa chase that rock with his all power while also say " My clothes rock!" " My clothes hey you rock", where finally all of people from bani Israil see all of Musa's body.

Then people of bani Israil say " In the name of Allah S.W.T Musa doesn't have any illness".

And the rock get up (lives) so that a lot of people see truly situation of Musa.

Rasulullah s.a.w say " Then Musa take his clothes and hit the rock"

Abu Hurairah r.a say " In the name of Allah , it is reality that rock has a several strikes from Prophet of Musa a.s (six or seven hit)"

** two big of his testicles"

Hadits shahih muslim, page 41

2009-10-10T11:51:00.014+07:00

From Anas bin Malik, he said "We are forbidden to ask something to Rasulullah s.a.w, therefore we always hope that someone "genius" people arrive from some other village who will ask to Rasulullah s.a.w, and we will hear the discussion.

Fortunately, there is one man come from unknown village who go to Rasulullah s.a.w and ask " It has arrived messenger from you majesty (Rasulullah ) to us and the messenger say that you (Rasulullah s.a.w) are the chosen one to be prophet from Allah S.W.T. Rasulullah s.a.w say " True".

Then he ask again to Rasulullah s.a.w" Who are create skies, earth, keep the mountains and other creature (makhluk) inside ? ". Rasulullah s.a.w say" Allah S.W.T".

And then he ask" In the name of greatest Allah S.W.T who are create skies, earth, keep the mountains and other creature (makhluk) inside, is it true that Allah S.W.T has send you (Rasulullah s.a.w) as His Messenger (Prophet)?". Rasulullah s.a.w "Yes".

And then he ask again "Your messenger say that we have to pray ( shalat) five time in a day, to give charity (zakat) from our money (kekayaan), vasting in Ramadhan every year and go to Mecca (Haji) to those who have capability, is it true that you majesty (Rasulullah s.a.w) who has all this task?".

(Then Rasulullah s.a.w answering every portion of questions from genius people, and true is the all of answer from his questions).

Then Anas say that the genius people turn around and also said "In the name of God ( Allah S.W.T) who sent you majesty ( Rasulullah s.a.w) with the truth, then i will not increase and decrease some than these" .

Then Rasulullah s.a.w say " If it's true what he (genius people who asking a lot question) then he will go to heaven (firdaus, Adn, Darussalam, etc)"

Land covering in kuningan 2009

2009-10-08T10:03:00.005+07:00

Most of land covering is for agriculture in kuningan, beside that there are settlement and forest.

For settlement, it is divided by its characteristic of housing distribution.

For agriculture, it is divided by how the people around make the plantation, the plantation has a lot of variety like rice, banana tree,

For the forest, it is divided by its kind vegetation

Existing creative

2009-10-08T09:53:00.003+07:00

How to understant Q ... ?

How to make an proposal

How to propose someone

How to seduct a company

How to make a contract

How to legalize some thing

How to produce profit

How to make profit become interest

list of a lake in indonesia

2009-08-05T16:17:00.000+07:00

jatiluhur
6°32'7.00"S
107°19'46.00"E

Danau toba

2°18'19.85"N
98°41'4.79"E

Danau singkarak

0°32'57.13"S
100°32'3.58"E

danau maninjau

0°19'60.00"S
100°11'0.00"E

rawa pening
7°17'7.77"S
110°25'55.80"E

karangkates
8°11'60.00"S
112°30'0.00"E

danau batur

8°15'31.74"S
115°24'29.50"E

danau tamblingan

8°15'2.83"S

115° 5'40.80"E

danau bratan

8°16'0.00"S
115°11'0.00"E

2009-06-10T17:52:00.001+07:00

IMAGE FUSION

TO IMPROVE QUALITY OF LAND COVER ANALYSIS

Ogi Gumelar

Pusat Data LAPAN, Jl. Lapan 70 Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur

Email: ogumelar@yahoo.com

A B S T R A C T

There was a successful research that has been done about image fusion where the purpose is to increase analysis of land cover quality. Even though the intensity of panchromatic will be affected by its originality, but it has been proven that fusion technique have better quality result. The result is an improvement of an image from resolution perspective with less changing any contrast differentiation for each band characteristic. A north district of Bali has been taken as an area of study because the selected area has a better morphological earth’s surface.

Keywords: Landsat 7, SPOT, Brovey , Fusion ¹⁾

I. PREFACE

Indonesia has a lot of nature resources like land, water, forestry and agricultural. Information about nature resources can be obtained directly through organization who responsible for accessing data. In general, satellites’ images have benefit because it brings data and information. For example SPOT data, this data have 1 band panchromatic with high resolution, but the other multi band has a low resolution. Also for Landsat 7 ETM + image, this data have 9 multi spectral bands and 1 band panchromatic with low spatial resolution.

The idea of this paper is to unite data between superiority of Landsat data with SPOT data, in purpose that each images can covered its weakness, from this combination then we can have a better image. This images can be processed to get a suitable information like land use or land covering information.

II. BASIC THEORY

The meaning of “BAND” here is a wavelength that has been recorded in satellites, which each satellite have a different sensor record.

2. 1 Image Unification.

Simply, images unification can be divided into three definitions, that is :⁷⁾

2.1.1 Fusion is image unification between two images or more with a certain algorithms.

2.1.2 Merging is image unification between two images or more with some enhanced techniques and image normalization.

2.1.3 Combination is an arrangement between several bands in one single image for some purposes.

There are few steps of unification, we can illustrate as a flow diagram in picture 1.

Picture 1. Flow Diagram of Image Unification Steps

2. 2 Data

The first data that has to obtained is multi spectral image of Landsat 7 ETM in August 19, 2000 where path/row 116/066 with panchromatic image of SPOT 2 in August 10, 2007 where Knum/Jnum 303/366 also SPOT 4 image in July 29, 2007. Area of study is located in geographical boundary between 8º09’11,79” – 8 º 12’40,3” LS and 115 º 26’16,89” -115 º 30’10,3” BT.

2.3 Landsat 7

Multi spectral image of LANDSAT has spatial resolution 30m with several bands in each band has different characteristic: ^{3) 4)}

1. 1^th Band 0.45 – 0.52 mm: This blue band has high information about water, though it very suitable for land use like land and vegetation.

2. 2^nd Band 0.52 - 0.60 mm: This green band has information about vegetation, though it is suitable for detecting roads and water but it can be use to discriminate vegetation or not. Where sick plantation can be acknowledged because the red light absorption by the chlorophyll is decreasing or the reflectance in red area is increasing so it causing leaf color turn to yellow.

3. 3^rd Band 0.63 – 0.69 mm: This red band has information about differentiation between vegetation and non vegetation, it can be seen that the contrast differentiation between soil and vegetation especially in urban area.

4. 4^th Band 0.76 – 0.90 mm: This Near infrared band has information about variety of plantation and differentiation between water element and soil element.

5. 5^th Band 1.55 – 1.75 mm: This Short wave infrared band has information about color differentiation between uncultivated land with other objects. This band also very suitable for water content of soil study, water content in plantation, pebbles formation and geological in general.

6. 6.1^th Band 6.1 10.40 -12.50 mm: This thermal infrared band has information about water content of soil, also it can discriminate humidity of soil and thermal phenomenon.

7. 6.2^th Band 6.2 10.40 -12.50 mm, same with no 6

8. 7^th Band 2.08 – 2.35 mm: This short wave infrared band has information about uncultivated land as well as band 5 but this band has more information in geological study and pebbles formation.

For the ninth band where also it can be called by “panchromatic band” has spatial resolution 15m. In this study we will use ortho image of Landsat where the multi spectral from Landsat already unite by its’ panchromatic, in other hand band combination was consist of 2^nd, 4^thand 7^th.

2.4 SPOT

SPOT-4 image satellites has four spectral with 20 m spatial resolution and it has different wavelength, for example 1^th band with interval 0.50 - 0.59 mm, the 2^nd band in interval 0.61 - 0.68 mm, the 3^rd Band in 0.78 - 0.89 mm, and 4^th Band was Short Wave Infrared in 1.58 - 1.75 mm. SPOT-4 panchromatic image is recorded using visible wave in 0,51-0,71 mm with 10m spatial resolution. SPOT-2 image has three same spectral as SPOT-4 but its’ panchromatic is recorded by visible wave in range 0,49-0,73 mm. ⁶⁾

2.5 Unification Method

Landsat 7 Image Spot 4 Image

Landsat 7 with Spot 4

Brovey Transformation method (Color normalized) is used in joining resolution of Landsat multi spectral image with resolution of SPOT panchromatic image. Before joining process start, usually we have to correct geometrically SPOT image referred to Landsat orthorectified image. Determination of ground control points is based on image analysis, it means random withdrawal based on irremovable objects like buildings, roads, intersection, river, etc, where located in superimposed images, this points withdrawal has been doing based on visible objects in scale 1:33.204.

Due to flat area was majority chosen in this area of study then interpolation we used is polynomial linear. After we have both images then we can join them by using ER Mapper software where this software has resolution merge algorithm. This algorithm is useful in joining between 14.25m spatial resolution landsat ortho multi spectral image and 10m spatial resolution SPOT panchromatic image.

III. RESULTS

The results of fusion between SPOT and Landsat image can be used to analysis land cover area in North of Bali. The original Landsat 7 image was viewed in picture a, resolution merge between SPOT-2 with multi spectral Landsat 7 image in picture b and for the last picture (picture c) is fusion between SPOT-4 panchromatic image with Landsat 7 multi spectral image.

Picture a. Landsat 7, b. SPOT-2 fusion and c. SPOT-4 fusion

From the results it can be seen that spatial resolution of Landsat 7 has been better visually, for example like in boundary residence, agricultural field area, geological morphology, forestry, watershed, river, and other pattern objects. In fusion image resident area is rather blocky than original landsat image and also vegetation area has a contrast differentiations.

The fusion results from both image have 10m spatial resolution in each pixel, even in water area is seen differently due to small haze in SPOT-2 and SPOT 4 image, and also a different date acquisition and sensor type.

The benefits in using this fusion method are:

We can have a better image because there are several surplus from both image
Even though Brovey transformation methods affect color system in each band inputs from Landsat 7 but it doesn’t changes any contrast differentiation in each characteristic and also spatial resolution become improved.
To avoid limited data or to increase economic efficiency

The weakness points using this fusion are

1. Both of images have different swath

2. Both images have different acquisition date, incident angle, nature condition and also cloud position.

3. Spectral information from Landsat becomes decrease due to intensity level from SPOT as panchromatic image.

IV. CONCLUSION

From fusion process we can conclude that:

1. The reason why using LAndsat 5 was better for this fusion method due to Landsat 5 doesn’t have high resolution band.

2. There are several fusion techniques that can be used to optimize quality of image.

3. Fusion image between high resolution (IKONOS and QUICKBIRD) with multispectral data (like SPOT, Landsat, MODIS, etc) that we can use as secondary document in land cover delineation.

4. We can also using data ALOS for alternative ways.

This conclusion only based on analysis of writer in several images and variety of image quality.

Thanks to

The writer wants to say thank to all member whose have supporting this study exclusively in remote sensing environment and

Daftar Pustaka

1) Jorge N´u˜nez, Xavier Otazu, Octavi Fors, Albert Prades, Vicen¸c Pal`a, and Rom´an Arbiol. 1999. Multiresolution-Based Image Fusion with Additive Wavelet Decomposition. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, VOL. 37, NO. 3, MAY 1999, pp:1204-1211

2) Gonzalez, Rafael C, 2001. Digital Image Processing/Richards E Woods. Prentice Hall, Inc.

3) Berita Inderaja Volume V, No.10, Desember 2006 PUSDATA LAPAN

4) Berita Inderaja Volume VI, No.11, Juli 2007 PUSDATA LAPAN

5) Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra. PUSDATA LAPAN dan UNNESS

6) F. Sri Hardiyanti Purwadhi, 2001. Interpretasi Citra Digital. PT Gramedia Widiasarana Indonesia.

7) Lillesand, T.M, Kiefer R.W., 1993. Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra. Yogyakarta;Gadjah Mada University Press.

8) Sutanto, 1994. Penginderaan Jauh Jilid 1 dan 2. Yogyakarta:Gadjah Mada University Press.

9) Lucien Wald, Some Terms of Reference in Data Fusion. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, VOL. 37, NO. 3, MAY 1999. pp: 1190-1193

PENGGABUNGAN CITRA

2009-05-31T09:33:00.002+07:00

PENGGABUNGAN CITRA
UNTUK MENINGKATKAN MUTU ANALISIS TUTUPAN LAHAN
Ogi Gumelar
Pusat Data LAPAN, Jl. Lapan 70 Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur
Email: ogumelar@yahoo.com

A B S T R A C T

There was a successful research that has been done about image fusion whereas the purpose is to increase land cover quality analytic. Even though the intensity of panchromatic will be affected by comparing its originality, but it has been proven that fusion technique have better quality result. The result is an improvement of image quality from resolution perspective with less changing any contrast differentiation for each band characteristic. A north district of Bali has been taken as an area of study because the selected area has a better morphological earth’s surface.
Keywords: Landsat 7, SPOT, Brovey , Fusion 1)

I. PENDAHULUAN

Seperti diketahui, Indonesia memiliki berbagai sumber daya alam yang sangat kaya, baik dari segi sumber daya pertambangan, perairan, kehutanan maupun pertanian. Informasi mengenai sumber daya alam dapat diperoleh di instansi maupun organisasi yang terkait atau dengan langsung menganalisa data olahan citra satelit.
Pada umumnya, citra satelit memiliki nilai kelebihan maupun kekurangan. Seperti halnya citra satelit SPOT yang mempunyai 1 “band” pankromatik dengan resolusi spasial tinggi, namun diketahui bahwa resolusi spektralnya rendah, sebaliknya untuk citra satelit LANDSAT 7 ETM memiliki 8 “band” dengan resolusi spektral per pikselnya tinggi, namun resolusi spasialnya justru rendah. Oleh karena itu, timbul pemikiran, bagaimana seandainya kedua citra satelit ini digabungkan, dengan harapan bahwa masing-masing kelemahan bisa terkompensasi, sehinga kita bisa mendapatkan data yang relatif lebih “baik” sifatnya, sehinga dengan data tersebut diolah untuk mendapatkan informasi yang lebih memadai. Tujuan utama adalah untuk mendapatkan citra satelit yang dapat memberikan data lebih ter “enhanced”, khususnya apabila digunakan untuk menganalisa tutupan lahan.

II. DASAR TEORI
Yang dimaksudkan dengan “band” dalam citra di sini adalah saluran panjang gelombang direkam oleh satelit, dimana masing-masing satelit memiliki perbedaan sensor perekaman.

2. 1 Penggabungan citra.
Secara sederhana penggabungan citra secara definisi ada 3, yaitu : 7)
2.1.1 Fusion adalah penggabungan antara dua citra atau lebih yang dijadikan menjadi suatu citra yang baru dengan menggunakan beberapa algoritma tertentu.
2.1.2 Merging adalah penggabungan dengan pemahaman bahwa dua citra atau lebih yang dijadikan satu dengan teknik penajaman dan penormalan citra tertentu.
2.1.3 Combination adalah penggabungan beberapa band dalam suatu citra multi untuk suatu tujuan tertentu.
Adapun langkah-langkah penggabungan yang dimaksud, secara diagram alir bisa diilustrasikan seperti pada gambar 1.

Gambar 1. Diagram Alir langkah penggabungan citra

2. 2 Data
Data yang digunakan adalah citra multispektral Landsat 7 ETM tanggal 19 Agustus 2000 path/row 116/066 dengan citra pankromatik SPOT 2 tanggal 10 Agustus 2007 Knum/Jnum 303/366 serta citra SPOT 4 tanggal 29 Juli 2007. Area studi ini terletak pada batas geografi 8º09’11,79” – 8 º 12’40,3” LS dan 115 º 26’16,89” -115 º 30’10,3” BT.

2.3 Landsat 7
Citra multi spektral Landsat dengan resolusi spasial 30m memiliki beberapa band yang karakteristiknya berbeda-beda: 3) 4)
1. Band 1 0.45 – 0.52 m: Band biru ini memiliki informasi yang tinggi terhadap tubuh air jadi sangat sesuai untuk penggunaan lahan, tanah dan vegetasi.
2. Band 2 0.52 - 0.60 m: Band hijau ini memiliki informasi mengenai vegetasi selain cocok untuk penggunaan lahan, jalan dan air namun sesuai pula untuk diskriminasi dan assesmen vegetasi. Dimana tanaman-tanaman yang kurang sehat dapat diketahui karena absorbsi cahaya merah oleh klorofil menurun atau refleksi pada daerah merah naik sehingga menyebabkan daun berwarna kuning
3. Band 3 0.63 – 0.69 m: Band merah ini memiliki informasi mengenai perbedaan antara vegetasi dan non vegetasi, misalnya dapat dilihat adanya perbedaan antara vegetasi dengan tanah khususnya pada daerah urban.
4. Band 4 0.76 – 0.90 m: Band inframerah dekat ini memiliki informasi mengenai varietas tanam-tanaman serta adanya perbedaan antara unsur air dengan unsur tanah, oleh karena itu dapat dilihat garis pantai dengan jelas.
5. Band 5 1.55 – 1.75 m: Band inframerah gelombang pendek ini memiliki informasi mengenai perbedaan warna antara tanah terbuka dengan objek-objek lain. Band ini sesuai untuk studi kandungan air tanah, air pada tanam-tanaman, formasi batu-batuan dan geologi pada umumnya
6. Band 6 10.40 -12.50 m: Band inframerah thermal ini memiliki informasi tentang studi kandungan air tanah, serta dapat membedakan kelembaban tanah dan fenomena-fenomena thermal.
7. Band 7 2.08 – 2.35 m: Band inframerah gelombang pendek ini memiliki informasi mengenai tanah terbuka sama halnya dengan band 5 akan tetapi lebih mengacu pada studi geologi maupun formasi batu-batuan.

Sedangkan untuk band 8 atau sering disebut band pankromatik memilki resolusi spasial 15m. Citra Landsat yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra Landsat ortho 14,25m dimana sudah digabungkan antara multispektral dengan pankromatiknya serta kombinasi band yang digunakan hanya band 7, 4 dan 2.

2.4 SPOT
Untuk citra SPOT-4 yang menggunakan empat kanal spektral resolusi spasial 20m dan panjang gelombang yang berbeda-beda yaitu Band 1 pada jangkauan 0.50 - 0.59 m, Band 2 pada 0.61 - 0.68 m, Band 3 pada 0.78 - 0.89 m, dan Band 4 pada inframerah gelombang pendek (Short Wave Infrared) 1.58 - 1.75 m. Citra pankromatik SPOT-4 direkam menggunakan panjang gelombang tampak (0,51-0,71 m) dengan resolusi spasial 10m, sedangkan untuk citra SPOT-2 menggunakan tiga kanal spektral sama yaitu band 1, 2 dan 3, dimana citra pankromatik SPOT-2 direkam menggunakan panjang gelombang tampak (0,49-0,73 m) dengan resolusi spasial 10m. 6)

2.5 Metoda penggabungan
+
Citra Landsat 7 Citra Spot 4

Landsat 7 dengan Spot 4

Menggabungkan resolusi citra multi spektral Landsat dengan citra pankromatik SPOT dilakukan dengan metode tranformasi Brovey (menormalkan warna). Sebelum proses penggabungan dilakukan terlebih dahulu koreksi geometri terhadap SPOT dengan mengacu pada citra Landsat yang sudah terorthorektifikasi. Pengambilan titik kontrol tanah (Ground Control Point) berdasarkan pada analisa citra, maksudnya pengambilan secara acak berdasarkan obyek yang terlihat dimana posisi obyek tidak berubah (misal bangunan, bahu jalan, persimpangan, garis pantai, delta sungai, dan obyek lainnya yang tidak memiliki perubahan signifikan) pada kedua citra yang akan di sesuaikan (superimposed), akan tetapi pengambilan titik ini akan sulit ditentukan karena skala area yang dipilih tidak terlalu besar. Posisi titik tersebut diambil berdasarkan obyek yang terlihat pada skala 1:33.204.
Pada tahap penyesuaian dapat dilakukan pengambilan citra dengan mayoritas area permukaan tanahnya cukup rata sehingga sebagian kecil saja daerah yang memiliki tingkat ketinggian yang berbeda seperti lembah, bukit atau gunung. Setelah dilakukan koreksi geometrik kemudian akan diambil kombinasi band 742 dari citra Landsat, kombinasi band 742 ini memang sesuai dengan identifikasi penutup lahan. Sedangkan untuk citra SPOT yang diambil hanya band pankromatiknya saja karena band tersebut akan digunakan untuk menajamkan batas-batas penutup lahan secara spasial pada citra Landsat.
Setelah mendapatkan kedua citra tersebut kemudian dapat kita gabungkan dengan menggunakan Software ER Mapper 7.0, software ini memiliki resolution merge algorithm yang dapat menggabungkan antara citra multispektral landsat ortho resolusi spasial 14,25m dengan pankromatik SPOT resolusi 10m.

III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari hasil penggabungan citra SPOT dan LANDSAT 7 – ETM dapat digunakan untuk menganalisa areal luasan tutupan lahan di sebagian utara daerah Bali. Landsat 7 asli ditampilkan pada gambar a, penggabungan resolusi antara citra pankromatik SPOT-2 dengan citra multispektral Landsat 7 kombinasi 742 pada gambar b, sedangkan untuk citra pankromatik SPOT-4 dengan citra multispektral Landsat 7 kombinasi 742 pada gambar c.

Gambar a. Landsat 7, b. SPOT-2 gabungan dan c. SPOT-4 gabungan
Dari hasil yang didapat, terlihat bahwa resolusi Landsat 7 sudah membaik secara visual terhadap batas-batas permukiman, garis pantai, areal pertanian, bentuk gunung, hutan, lekukan sungai. Misalnya untuk areal permukiman lebih terlihat membuat suatu blok jika dibandingkan dari citra Landsat aslinya, kemudian untuk areal vegetasi lebih terlihat kontras perbedaanya.
Hasil gabungan kedua citra memiliki resolusi 10m tiap pixelnya, walau daerah laut terlihat berbeda dikarenakan awan tipis yang dimiliki SPOT-2 dengan SPOT 4 berbeda selain itu tanggal dan jenis sensor berbeda pula.

Kelebihan menggunakan cara penggabungan
1. Didapatkannya citra yang lebih baik karena memiliki keunggulan dari citra Landsat dan SPOT.
2. Walaupun Transformasi Brovey mempengaruhi sistem pewarnaan pada masing-masing input band dari Landsat 7 (RGB 742) tetapi tidak merubah perbedaan yang kontras pada setiap karakteristiknya serta resolusinya dapat menjadi lebih baik.
3. Mendapatkan citra di suatu wilayah yang citranya tidak tersedia untuk penutup lahan (misal hanya ada landsat 5 saja yang tidak ada band pankromatik atau citra berawan, landsat 7 dengan (scan line corrector) slc off, keterbatasan data, efisiensi anggaran pembelian citra, atau hal lainnya).

Kelemahan menggunakan cara penggabungan
1. Lebar cakupan (swath) yang berbeda antara kedua citra,
2. Perbedaan tanggal mempengaruhi perbedaan sudut, kondisi alam dan posisi awan.
3. Berkurangnya informasi spektral dari citra Landsat dikarenakan tingkat intensitas dari citra pankromatik SPOT.

IV. KESIMPULAN

Dari hasil penggabungan citra dapat disimpulkan bahwa :
1. Alasan menggunakan citra Landsat 5 karena citra terbaru akan lebih mudah didapatkan serta menghindari adanya perbedan waktu perekaman. Selain itu perbedaan resolusi spasial dapat di restorasi lebih baik dengan menggunakan metode penggabungan ini.
2. Adanya teknik-teknik gabungan lainnya (misal algoritma yang ada pada ER Mapper atau software pengolahan lainnya) dapat digunakan untuk mengoptimalkan kualitas dari citra yang digabungkan.
3. Penggabungan antara citra resolusi tinggi (misal foto udara, ikonos atau quickbird) dengan citra multispektral (seperti SPOT atau Landsat) dapat digunakan sebagai pendukung dalam delineasi tutupan lahan.
4. Penggunaan alternatif citra lainnya seperti citra ALOS
Kesimpulan ini berdasarkan analisis beberapa citra yang diperoleh sebagai penelitian jadi tidak berdasarkan keseluruhan citra Landsat dan SPOT serta kualitas citra yang berbeda-beda mempengaruhi analisa penelitian ini.

Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada segenap tim Pusdata LAPAN yang telah banyak membantu secara teknis maupun teoritis, rekan akademisi UI, Bapak Sunartoto Gunadi selaku pembimbing penulis serta rekan lain yang tidak dapat penulis sebutkan dalam tulisan ini.

Daftar Pustaka
1) Jorge N´u˜nez, Xavier Otazu, Octavi Fors, Albert Prades, Vicen¸c Pal`a, and Rom´an Arbiol. 1999. Multiresolution-Based Image Fusion with Additive Wavelet Decomposition. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, VOL. 37, NO. 3, MAY 1999, pp:1204-1211
2) Gonzalez, Rafael C, 2001. Digital Image Processing/Richards E Woods. Prentice Hall, Inc.
3) Berita Inderaja Volume V, No.10, Desember 2006 PUSDATA LAPAN
4) Berita Inderaja Volume VI, No.11, Juli 2007 PUSDATA LAPAN
5) Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra. PUSDATA LAPAN dan UNNESS
6) F. Sri Hardiyanti Purwadhi, 2001. Interpretasi Citra Digital. PT Gramedia Widiasarana Indonesia.
7) Lillesand, T.M, Kiefer R.W., 1993. Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra. Yogyakarta;Gadjah Mada University Press.
8) Sutanto, 1994. Penginderaan Jauh Jilid 1 dan 2. Yogyakarta:Gadjah Mada University Press.
9) Lucien Wald, Some Terms of Reference in Data Fusion. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, VOL. 37, NO. 3, MAY 1999. pp: 1190-1193

storm yk

2009-01-11T18:04:00.002+07:00

vencar

2008-08-28T15:09:00.002+07:00

venom versus carnage sketched

street fighter

2008-08-28T15:06:00.002+07:00

heads

2008-08-28T15:03:00.003+07:00

ultraman, spiderman, robocop

my pics

2008-08-28T14:32:00.003+07:00

pria bertopeng (mask man)

jadwal piala eropa

2008-06-11T02:40:00.004+07:00

RCTI 8 Juni Minggu 00.00 A Swiss vs Republik Ceko
Global 8 Juni Minggu 02.45 A Portugal vs Turki
TPI 9 Juni Senin 00.00 B Austria vs Kroasia
RCTI 9 Juni Senin 02.45 B Jerman vs Polandia
Global 10 Juni Selasa 00.00 C Rumania vs Prancis
TPI 10 Juni Selasa 02.45 C Belanda vs Italia
RCTI 11 Juni Rabu 00.00 D Spanyol vs Rusia
Global 11 Juni Rabu 02.45 D Swedia vs Yunani
TPI 12 Juni Kamis 00.00 A Republik Ceko vs Portugal
RCTI 12 Juni Kamis 02.45 A Swiss vs Turki
Global 13 Juni Jumat 00.00 B Kroasia vs Jerman
TPI 13 Juni Jumat 02.45 B Austria vs Polandia
RCTI 14 Juni Sabtu 00.00 C Italia vs Rumania
Global 14 Juni Sabtu 02.45 C Prancis vs Belanda
TPI 15 Juni Minggu 00.00 D Swedia vs Spanyol
RCTI 15 Juni Minggu 02.45 D Yunani vs Rusia
Global 16 Juni Senin 02.45 A Swiss vs Portugal
TPI 16 Juni Senin 02.45 A Turki vs Republik Ceko
RCTI 17 Juni Selasa 02.45 B Polandia vs Kroasia
Global 17 Juni Selasa 02.45 B Jerman vs Austria
TPI 18 Juni Rabu 02.45 C Belanda vs Rumania
RCTI 18 Juni Rabu 02.45 C Italia vs Prancis
Global 19 Juni Kamis 02.45 D Yunani vs Spanyol
TPI 19 Juni Jumat 02.45 D Rusia vs Swedia
RCTI 20 Juni Jumat 02.45 Perempatfinal Winner A vs Runner-up B
Global 21 Juni Sabtu 02.45 Perempatfinal Winner B vs Runner-up A
TPI 22 Juni Minggu 02.45 Perempatfinal Winner C vs Runner-up D
RCTI 23 Juni Senin 02.45 Perempatfinal Winner D vs Runner-up C
Global 25 Juni Rabu 02.45 Semifinal Winner 25 vs Winner 26
TPI 26 Juni Kamis 02.45 Semifinal Winner 27 vs Winner 28
RCI 29 Juni Senin 02.45 Final Winner 29 vs Winner 30

email

2008-04-15T19:28:00.002+07:00

Pertama-tama kenalkan nama saya Denny Karuniawan, mahasiswa tingkat
akhir
jurusan Sistem Informasi (FTif) ITS Surabaya.
Saat ini saya sedang berkonsentrasi menyelesaikan tugas akhir yang
topiknya saya ambil dari sebuah jurnal international(paper) IEEE yang
baru
diajukan tahun 2007 kemaren.yang judulnya "Improving classifier fusion
using Particle Swarm Optimization"
Berkenaan dengan konsep fusi atau biasa disebut dengan fusion (pada
permasalahan2 klasifikasi), ada beberapa hal yang sebenernya ingin saya
diskusikan , berhubung tidak adanya (masih kurang jelasnya
definisi&referensi) konsep dasar tentang fusion itu sendiri.Ada
beberapa
hal yang saat ini masih 'menggantung' dalam pikiran saya :
- Bagaimana sebenarnya konsep fusi itu sendiri (menurut anda)
- Mengapa perlu dilakukan proses fusi , apakah hanya dengan mengimprove
satu metode saja tidak cukup (sebagai contoh : ada banyak komponen
classifer, seperti neural network,hidden markov model, decision tree
dll,)kenapa kita susah-susah harus melakukan fusion , kenapa tidak
mengimprove atau melakukan optimasi atau memilih metode yang lebih
baik(katakanlah pada neural network)

Besar harapan saya agar kiranya abang bersedia memberikan pendapat pada
pertanyaan saya , saya tunggu balasannya...
Terima kasih

Jawab:
Terima Kasih atas pertanyaannya. Sebelumnya saya jelaskan bahwa jawaban yang saya berikan tidak mutlak harus abang terima, karena jawaban ini berdasarkan pengetahuan saya saja dan mengambil informasi dari berbagai sumber seperti buku digital image processing, wikipedia serta informasi (help) dari software-software image processing yang pernah saya gunakan.
Pertama, menurut saya konsep fusi (dalam konteks image processing) itu adalah penggabungan dua atau lebih citra dengan tujuan memperbaiki salah satu citra yang memiliki kekurangan, misal nya dari contoh paper yang saya review adalah citra landsat dengan kelebihan multispektral tetapi memiliki resolusi yang rendah kemudian digabungkan dengan citra spot yang memiliki ketajaman resolusi. Maka akan didapatkan citra gabungan sebagai berikut: citra multispektral (dari landsat) dan memiliki resolusi tinggi (dari spot).

Kedua, proses fusi yang saya bahas kebetulan merupakan paper yang saya review saat kuliah, dan untuk metode lainnya belum sempat saya coba, kemungkinan jika memiliki waktu luang saya akan coba metode neural network. Terima kasih atas sarannya.

LAPAN and MACRES

2008-04-12T15:21:00.003+07:00

Gives course about determining of fish forecasting ground

The course purpose is held on 31 March 2008 untill 11 April 2008. As the chief of remote sensing division in LAPAN, Mr Nurhidayat open the course in Training room of LAPAN Remote sensing division, Jakarta, on Monday ( the first day).

Member of this course is about 15 people (contain of staff from Macres, DKP, Diponegoro University and LAPAN). The material of the course is covered in theory understanding, Visiting Data product and distribution also to the earth resources station, field surveying in Indramayu, presentation and discussion, planning for collaboration in the future.
The lecturer mostly come from LAPAN staff but other come from DKP and Politeknik Pertanian negeri pangkep. This exhibition also to strengthen relationship between LAPAN and MACRES. LAPAN and MACRES also plan to do some workshops which be held in Malaysia which have been agreed to by the chief of MACRES.
More completed information you can see website in LAPAN or in MACRES

(LAPAN Public Relation/Hen)

Translate in Indonesia (ERMAPPER Tutorial)

2008-04-12T14:49:00.001+07:00

Menggunakan formula, pada bagian ini akan dijelaskan bagaimana menggunakan formula dalam ERMAPPER untuk melakukan operasi matematika pada satu atau lebih data citra. Kita akan mempelajari bagaimana untuk membuat dan mengubah formula dan menggunakan formula standard an fungsi formula dalam ERMAPPER.

Mengenai proses formula
Formula biasanya digunakan dalam pengolahan citra untuk mengekstrak/eksploitasi informasi yang terkandung dalam dua atau lebih band/kanal. Proses formula dapat berisi dari yang hanya operasi pengurangan data threshold sederhana sampai dengan kondisi pengujian/penyaringan kompleks yang berisi “if then else” untuk model raster spasial.

Proses formula adalah “operasi titik” dalam pengolahan citra karena formula-formula tersebut menggunakan fungsi matematika pada masing-masing piksel di citra.

Penggunaan formula yang umum terjadi dalam pengolahan citra ilmu bumi adalah:
 pengurangan dimensi dari data multiband (misal Principal Components Analysis(PCA))
 Ekstraksi informasi tematik dari data multiband (misal indeks vegetasi atau rasio avilyn (iron oxide)
 Peggabungan citra dengan karakteristik yang berbeda ( fusi data)
 Pemrosesan data yang sama pada cara yang berbeda dan mengkombinasikannya fitur spesifik yang tertutup (seperti fitur edge atau seismic azimuth)
 Mengisolasi kisaran data spesifik atau area geografis yang diinginkan dengan menggunakan threshold, region masking (daerah poligon) dan fungsi lainnya
 Koreksi untuk efek atmosfir, sudut sinar matahari, vinyet pada satelit optic atau data airbone

Proses formula dalam ERMAPPER

Banyak jenis dari transformasi data dapat diimplementasikan dalam ERMAPPER menggunakan proses formula. Ini termasuk dengan tresholding, penggabungan data, pembedaan data dan rasio, PCA, transformasi tasseled cap, derivative (turunan), dan lainnya.

Oleh karena formula adalah bagian dari proses algoritma maka kita dapat melihat hasilnya dalam sekejap (realtime) dan secara interaktif memodifikasi formula tersebut secara update. Sebaliknya produksi konvensional(tradisional) mengharuskan kita untuk menyimpan hasil proses dari formula ke suatu disk selain itu menyulitkan kita dalam melakukan eksperimen.

ER Mapper menyediakan kumpulan operator dan fungsi standar yang lengkap untuk direferensikan dalam formula. Kita juga dapat menggunakan statistic citra, fungsi special serta fungsi yang dapat kita definisikan sendiri dalam bahasa C.

Palapa

2008-04-06T00:32:00.001+07:00

From Wikipedia, the free encyclopedia
Jump to: navigation, search
For other uses, see Palapa (disambiguation).
Palapa was a series of communication satellites owned by Telkom, an Indonesian telecommunication company. Its well-known satellite is Palapa B2, which was launched from the Space Shuttle, but failed to reach orbit and was salvaged with a second Shuttle mission.

The program was started in February 1975, when the government of Indonesia awarded the contract for two satellites to Boeing. The name Palapa was chosen by president Suharto and means 'fruits of labor'.

The name Palapa also alludes to "Sumpah Palapa" the oath taken by Gajah Mada, a 14th century Prime Minister of the Javanese Majapahit Empire described in the Pararaton (Book of Kings). Gajah Mada swore that he would not taste any spice, as long as he had not succeeded in unifying Nusantara (the Indonesian archipelago). By referring to this ancient oath of unification, the Palapa satellite series was also identified as the modern means to unify Indonesia[citation needed].

As the first developing country to operate its own domestic satellite system in the mid seventies, Indonesia has consistently taken the steps necessary for developing its existing geostationary satellite system for multiple services, safeguarding its global orbital allocation on an equitable first come first served basis, and embracing emerging satellite communication systems (including non-geostationary ones) expected to yet emerge from their lingering stage.

Contents [hide]
1 Application
2 Series A
3 Series B
4 Series C
5 Telkom series
6 Series D
7 External links
8 Footnotes and Sources

[edit] Application
The generation of Palapa Satellite had been launched to fulfil the communication line in Indonesia that day by day keeps on increasing. Palapa Satellite becomes foundation continually for communication system in this biggest archipelago country. To make this satellite keep on working longer, high quality is needed. The type of microelectronic technology in this satellite determines the work of Palapa to run its task.

One of the applications is news broadcasting by digital satellite (DSNG). This technology has been developed for five years so that news in voice and video form are able to be broadcasted from one place to another. The development of technology is affected by the advance of satellite. To use DSNG application, TV broadcaster must rent minimum 9 MHz to delay video program or audio stereo with notification for a long term using.

For Broadcasting Satellite Services, Indonesia registered the connection line in the early 1990s to ITU. INDOSTAR-1 is a Broadcasting Satellite Service (BSS) system that has been set up and has run operationally since 1997.

[edit] Series A
Two identical satellites were built by Hughes (now Boeing Satellite Systems). Each of the HS-333 weighted 574 kg.

Palapa A1 July 8, 1976 Cape Canaveral, Pad LC-17A Delta-2914
Palapa A2 March 3, 1977 Cape Canaveral, Pad LC-17A Delta-2914

[edit] Series B

Astronaut Dale Gardner holds up a "For Sale" sign after Palapa B2 was recovered.Altogether four satellites of the second series were built. They were all of the type Hughes HS-376. When the launch of Palapa B2 failed, a third satellite was ordered. Originally named Palapa B3 and scheduled for STS-61-H, it was finally launched as Palapa B2P. Meanwhile Palapa B2 was retrieved by STS-51-A, refurbished and relaunched later as Palapa B2R.

Palapa B1 June 6, 1983 STS-7
Palapa B2 February 3, 1984 STS-41-B
Palapa B2P March 20, 1987 Cape Canaveral, Pad LC-17B Delta-3920 PAM-D
Palapa B2R April 13, 1990 Cape Canaveral, Pad LC-17B Delta-6925-8
Palapa B4 May 13, 1992 Cape Canaveral, Pad LC-17B Delta-7925-8

[edit] Series C
Two satellites of the HS-601 type were launched in 1996. As C1 had some battery problems, it became an insurance claim and Hughes bought back the satellite. With reduced availability it was then used by several other customers.

Palapa C1 February 1, 1996 Cape Canaveral, Pad LC-36B Atlas-2AS
Palapa C2 May 16, 1996 Kourou ELA-2 Ariane-44L H10-3

[edit] Telkom series
TELKOM-1 Augustus 21 1999 Kourou ELA-2 Ariane 42P Rocket
TELKOM-2 November 2, 2005 Kourou ELA-2 Ariane 5 ECA Rocket

[edit] Series D
In 2009, Indosat will launch the D series to replace Palapa C2. This US$ 200 million satellite will have more transponder than its predessesors (40 transponder, C2 only has 36). 40 % of its transponder will be used by Indosat for their own purpose while the other 60 % will be rented to others. It will be placed in the same orbit as the C2.

Indosat will use Palapa D for their broadband internet service (IM2) with Ku-band technology (12/14 GHz). In 2006, their total income increase about 12, 3 %. Hopefully, with the new satellite coming up, the company will earn more profit form multimedia, internet, and communication bussiness.

2007, June 29: Indosat Tbk order[1] to Thales Alenia Space Palapa-D, a Spacebus™ 4000B3, to be built in the Cannes Mandelieu Space Center, France

Palapa Ring

2008-04-06T00:25:00.000+07:00

Dari Wikipedia Indonesia, ensiklopedia bebas berbahasa Indonesia.
Langsung ke: navigasi, cari

PALAPA RING (Perkembangan Teknologi Kabel di Indonesia)

Palapa Ring adalah suatu proyek pembangunan jaringan serat optik nasional yang akan menjangkau sebanyak 33 provinsi, 440 kota/kabupaten di seluruh Indonesia dengan total panjang kabel laut mencapai 35.280 kilometer, dan kabel di daratan adalah sejauh 21.807 kilometer.

Daftar isi [sembunyikan]
1 Pendahuluan
2 Serat Optik
3 Palapa Ring
3.1 Sejarah
3.2 Deskripsi
3.3 Pembangunan Palapa Ring
4 Pranala luar
5 Referensi

Pendahuluan
Sistem komunikasi di era digital ini, menuntut adanya efisiensi dalam pengriman informasi dari narasumber kepada penerima. Efisiensi itu berupa kecepatan waktu dalam pengiriman pesan. Perkembangan komunikasi yang menuntut adanya efisiensi waktu ini, kemudian mendorong para ahli untuk menemukan teknologi-teknologi perantara baru yang dapat memfasilitasi keinginan-keinginan tersebut. Kabel menjadi salah satu benda yang disorot. Pengembangan tembaga menjadi serat optik menjadi salah satu temuan mutakhir yang meningkatkan efisiensi waktu dalam sistem komunikasi. Dengan serat optik, narasumber dapat mengirimkan informasi dengan kapasitas yang besar baik itu besaran data maupun kecepatan.

Perubahan yang fenomenal ini telah membawa sebuah revolusi dalam komunikasi. Dengan perubahan ini, keterbukaan informasi dapat memberikan dampak yang baik bagi bangsa dan negara. Melalui sistem komunikasi yang baik, pemerintah dan rakyatnya akan terhubung satu dengan yang lainnya dalam rangka saling memberikan masukan.

Serat Optik
Serat optik adalah saluran transmisi yang terbuat dari kaca atau plastik yang digunakan untuk mentransmisikan sinyal cahaya dari suatu tempat ke tempat lain. Cahaya yang ada di dalam serat optik sulit keluar karena indeks bias dari kaca lebih besar daripada indeks bias dari udara. Sumber cahaya yang digunakan adalah laser karena mempunyai spektrum yang sangat sempit. Kecepatan transmisi serat optik sangat tinggi sehingga sangat bagus digunakan sebagai saluran komunikasi. Serat optik umumnya digunakan dalam sistem telekomunikasi serta dalam pencahayaan, sensor, dan optik pencitraan.

Serat optik terdiri dari 2 bagian, yaitu cladding dan core. Cladding adalah selubung dari core. Cladding mempunyai indeks bias lebih rendah dari pada core. Nantinya, bagian core ini akan memantulkan kembali cahaya yang mengarah keluar dari core kembali kedalam core lagi. Sebagai catatan, efisiensi dari serat optik ditentukan oleh kemurnian dari bahan penyusun gelas. Semakin murni bahan gelas, semakin sedikit cahaya yang diserap oleh serat optik.

Reliabilitas dari serat optik dapat ditentukan dengan satuan BER atau Bit Error Rate. Salah satu ujung serat optik diberi masukan data tertentu dan ujung yang lain mengolah data itu. Dengan intensitas laser yang rendah dan dengan panjang serat mencapai beberapa km, maka akan menghasilkan kesalahan. Jumlah kesalahan persatuan waktu tersebut dinamakan BER. Dengan diketahuinya BER maka, jumlah kesalahan pada serat optik yang sama dengan panjang yang berbeda dapat diperkirakan besarnya.

Palapa Ring
“Selama aku belum menyatukan Nusantara, aku takkan menikmati palapa. Sebelum aku menaklukkan Pulau Gurun, Pulau Seram, Tanjungpura, Pulau Haru, Pulau Pahang, Pulau Dompo, Pulau Bali, Sunda, Palembang, Tumasik, aku takkan mencicipi palapa."

(Sumpah Palapa - Patih Gajah Mada)

Sejarah
Terinspirasi oleh sejarah bangsa, pemerintah Indonesia menggunakan “Palapa Ring” sebagai nama proyek pembangunan infrastruktur jaringan tulang punggung bagi telekomunikasi nasional. Cikal bakal dari Palapa Ring adalah ”Nusantara 21” yang merupakan proyek awal pemerintah pada 1998. Namun, krisis ekonomi yang melanda Indonesia membuat proyek tersebut tidak berjalan. Januari 2005, pada ajang Infrastructure Summit I, wacana pembangunan infrastruktur telekomunikasi kembali mencuat ke permukaan.

Setelah Nusantara 21 tenggelam, muncul ide Cincin Serat Optik Nasional (CSO-N) yang diprakarsai oleh PT Tiara Titian Telekomunikasi (TT-Tel). Aplikasi tersebut merupakan jaringan kabel kasar bawah laut berbentuk cincin terintegrasi berisi frekuensi pita lebar yang membentang dari Sumatra Utara hingga Papua bagian barat dengan perkiraan panjang sekitar 25.000 km. Setiap cincin akan meneruskan akses frekuensi pita lebar dari satu titik ke titik lainnya di setiap kabupaten. Akses tersebut akan mendukung jaringan serat optik pita lebar berkecepatan tinggi dengan kapasitas 300 gbps hingga 1.000 gbps di daerah tersebut.

Pemerintah kemudian mempopulerkan gagasan tersebut dengan nama Palapa O2 Ring. Akan tetapi karena mirip dengan merek dagang salah satu ponsel, pemerintah merubah nama proyek serat optik ini menjadi Palapa Ring.

Deskripsi
Palapa Ring adalah suatu proyek pembangunan jaringan serat optik nasional yang akan menjangkau sebanyak 33 provinsi, 440 kota/kabupaten di seluruh Indonesia dengan total panjang kabel laut mencapai 35.280 kilometer, sedangkan kabel di daratan adalah sejauh 21.807 kilometer.

Rencana pemerintah, Palapa Ring merupakan jaringan serat optik pita lebar yang berbentuk cincin yang mengitari tujuh pulau, yakni Sumatera, Jawa, Kalimantan, Nusa Tenggara, Sulawesi, Maluku, dan Papua, serta delapan jaringan penghubung dan satu cincin besar yang mengelilingi Indonesia baik lewat dasar laut atau pun lewat daratan.

Berdasarkan tulisan Direktur Jendral Pos dan Telekomunikasi, Basuki Yusuf Iskandar, pada Desember 2007, “Perkembangan Teknologi Komunikasi”, manfaat Palapa Ring bagi pembangunan Indonesia adalah :

ketersediaan layanan komunikasi dari voice hingga broadband sampai seluruh kota/kabupaten
akan terjadi efisiensi investasi yang akan mendorong tarif telekomunikasi semakin murah
terjadi percepatan pembangunan dalam sektor komunikasi khususnya di Indonesia Bagian Timur, dan akan mendorong bertumbuhnya varian penyelenggara jasa telekomunikasi dan jasanya.
keberadaan aplikasi seperti distance learning, telemedicine, e-goverment, dan aplikasi lainnya, dapat diimplementasikan hingga mencapai kota/kabupaten.
Sebagai tambahan, harapan pemerintah adalah setelah pembangunan Palapa Ring selesai, kapasitas e-learning sebesar 155 mega meningkat hingga 300 giga.

Pembangunan Palapa Ring
Sebelumnya, proyek Palapa Ring dimulai dengan penandatangan hasil konsorsium untuk pembangunan jaringan serat optik di Kawasan Indonesia Timur (KIT) pada Jumat 5 Juli 2007 oleh tujuh operator telekomunikasi. Perusahaan operator telekomunikasi yang terlibat itu PT Bakrie Telecom Tbk, PT Excelcomindo Pratama Tbk, PT Indosat Tbk, PT Infokom Elektrindo, PT Macca System Infocom, PT Powertek Utama Internusa, dan PT Telekomunikasi Indonesia Tbk (Telkom). Pembangunan serat optik di KIT adalah sepanjang 10.000 kilometer yang dimulai pada 2008 dan memakan biaya Rp 4 triliun.

Setelah itu, tender Palapa Ring skala nasioanal dibuka kembali oleh pemerintah pada Oktober 2007 yang sebelumnya di dahului oleh penyelesaian dokumen tender pada September. Setelah penandatanganan kontrak dengan para pemenang tender pada November 2007, pembangunan dilakukan pada pertengahan 2008 dan diprediksikan selesai 2013.

Investasi pembangunan Palapa Ring sepenuhnya berasal dari operator telekomunikasi anggota konsorsium, tidak ada dana yang berasal dari Anggaran Pembangunan dan Belanja Negara (APBN). Dalam proyek pembangunan Palapa Ring tersebut porsi investasi Telkom sebesar 40%, sedangkan anggota konsorsium lainnya sebesar 13,3%, kecuali satu anggota konsorsium sekitar 6,4%. Dengan penyertaan dana 40%, Telkom mendapatkan kuota kapasitas terbesar yakni setara 40 Gbps dari total kapasitas Palapa Ring sekitar 85 Gbps. - doc.ai -

[Germany] PhD positions in Mathematics at University of Hannover

2008-04-05T22:14:00.003+07:00

The DFG Research Training Group "Analysis, Geometry and String Theory" is offering six PhD positions in Mathematics/ Physics starting from 01 October, 2008.

The appointments are limited to two years. An extension for one year is possible. Candidates will have the opportunity to work towards a doctoral degree in Analysis, Geometry or Mathematical Physics. Applicants are expected to hold a Master`s degree or a Diplom in Mathematics or Physics. The successful applicants are expected to contribute to the teaching programme of the research training group.

As an equal opportunities employer, Leibniz Universität Hannover wishes to support women in the context of statutory requirements. For this reason suitably qualified women are specifically invited to apply. Equally qualified applicants with disabilities will be given preferential treatment.

The DFG Research Training Group "Analysis, Geometry and String Theory" is offering six PhD positions in Mathematics/ Physics starting from 01 October, 2008.

The appointments are limited to two years. An extension for one year is possible. Candidates will have the opportunity to work towards a doctoral degree in Analysis, Geometry or Mathematical Physics. Applicants are expected to hold a Master`s degree or a Diplom in Mathematics or Physics. The successful applicants are expected to contribute to the teaching programme of the research training group.

As an equal opportunities employer, Leibniz Universität Hannover wishes to support women in the context of statutory requirements. For this reason suitably qualified women are specifically invited to apply. Equally qualified applicants with disabilities will be given preferential treatment.

TOEFL, IELTS, GMAT, GRE, SAT Preparation Material. Its Free!!

Please send your application with a curriculum vitae and a description of your research interests compiled in one single pdf document to: schrohe@math.uni-hannover.de

In addition, we request two letters of recommendation, also by e-mail.
The positions are paid according to EntGr. 13 TV-L/2.
The closing date is May 16, 2008.

For more details see the website of the Research Training Group:
http://www.grk1463.uni-hannover.de /

For further questions please contact:
Professor Elmar Schrohe (Speaker)
Leibniz Universität Hannover,
Institut für Analysis,
Welfengarten 1, 30167 Hannover,
phone: +49-(0)511-762 3515
Website link: http://www.grk1463.uni-hannover.de/PhDGRK1463english.pdf

Preprocessing of NOAA and TERRA/AQUA IMAGERIES

2008-04-01T23:19:00.002+07:00

Objective :
Separating Cloud, Land and Sea for creating SST (Sea Surface Temperature) information from MODIS and NOAA imagery data, therefore SST information can be free from cloud.

Theory:
Definition of masking (or filtering) enhancement techniques based o specific approach.
Cloud effect for the imagery result
Cloud classification from satellite data

Practicing:
Operational of cloud, land and sea masking in LAPAN
Cloud masking using MOD 06 (check in nasa.gov) for MODIS data

Reasearch Development:
Cloud classification
SST interpolation value for cloud pixel

Social Arithmetic

2008-03-29T21:06:00.002+07:00

Social Arithmetic by Ogi Gumelar In market activity there are salesperson (merchant) and customer (buyer), in this situation salesperson give merchandise to customer as money replacement beside that customer provide money as merchandise replacement. Sales get all merchandise from wholesaler or factory buy with the price which determined by them, or called buying price. Selling price is a price determined by sales which sold out to customer. We can conclude that from the passage market activity always related with buying price or capital, this price will become basic calculation. There are two possibilities condition in market activity 1. Sales will get profit condition, or 2. Sales will get loss condition Basic rule condition equal selling price is subtracted by buying price, if condition result is positive then sales get profit in contrary if condition result negative then sales get loss. Profit A condition where sales will get profit if selling price higher than buying price. For example case There is a salesperson buy a racket with price Rp 160,000.00 and then he sell the racket with price Rp 200,000.00, from this transaction we can conclude sales do get profit for about Rp 40,000.00 due to selling price is higher than buying price. We can derive profit from the difference (deduction) between selling price and buying price: Rp 200,000.00 subtract with Rp 160,000.00 equal Rp 40,000.00. Loss A condition where sales will get loss if buying price higher than selling price. For example Mr. Mamat buy an old television with price Rp 250,000.00 after that he repair the television with cost Rp 65,000.00 but he sell the television with price Rp 300,000.00. Reparation cost and buying price will be accumulated and equal as Rp 315,000.00, where capital is Rp 250,000.00 and addition cost is Rp 65,000.00. From this case we can summarize that Mr Mamat get loss for about Rp 15,000.00. Determining loss or profit percentage In market activity loss or profit is always represented in percentage, following statement is casual condition which describe amount of percentage: 5% = 5 /100 = 1/20 = 0.05 10% = 10/100=1/10=0.01 Discount Discount is a price allowance (deduction from the price amount), discount usually use as a tool to attract customer. For example there is a sale in a store with discount from 10 % up to 50 % such that there will be a lot of customer who come to this store due to the price is cheaper than other store. Gross, Net and Tare Gross is whole or total not net Net is free from any deduction Tare is deduction Inside a box which contain sugar has total weigh for about 100 kg, if that box weigh itself for about 0.8 kg then sugar will have weigh 99.2 kg from 100 kg subtract 0.8 kg. In this case we can summarize that: Gross weigh is a total weigh 100 kg Net weigh is only sugar weigh 99.2 kg Tare weigh is a box weigh 0.8 kg Interest If we have some money then we usually will save our money in Bank account, Bank also will provide us money as a feed back. The money is called interest. Tax Tax is a routine charge that has to paid by community in one country according its’ policies without any feed back, and the tax itself usually provide public prosperity. For example PPh (Pajak Penghasilan) where collected from salary employee allowance PPn (Pajak Pertambahan Nilai) where collected from any transaction in store, wholesaler and dealer.

by ogi gumelar

Software engineering in Indonesia language (BAHASA)

2008-03-29T21:04:00.001+07:00

5 framework activities, dalam software engineering (Rekayasa Perangkat Lunak)

Sebuah model spiral dibagi menjadi beberapa jumlah framework activities, yang juga disebut sebagai task region. Secara umum terdapat antara 3 sampai 6 task region. Gambar pada buku pressman menunjukkan sebuah model spiral yang berisi mengenai 6 task region.

Komunikasi pelanggan, tugas ini dibutuhkan untuk menciptakan komunikasi yang efektif antara developer dengan pelanggan
Perencanaan, tugas ini dibutuhkan untuk mendefinisikan resources, jadwal (timelines) dan proyek lainnya yang berkaitan dengan informasi.
Analisis Resiko, tugas ini dibutuhkan untuk mengassess resiko tekni dan resiko manajemen
Teknisi, tugas dibutuhkan untuk membangun satu atau lebih representasi dari aplikasi
Konstruksi dan release, tugas ini dibutuhkan untuk mengkonstruksikan , menguji, menginstall dan memberi pendukung untuk pengguna (misal, dokumentasi dan pelatihan)
Evaluasi Pengguna, tugas ini dibutuhkan untuk memperoleh masukan pelanggan yang berdasarkan evaluasi dari representasi perangkat lunak yang dibuat selama tahap teknis dan diimplementasikan selama tahap instalasi.
[PRE05, hal 36] Jawaban versi lain 1.2 Framework ActivitiesAn effective process model should define a small set of framework activities that are always applicable, regardless of project type. The APM defines the following set of framework activities:

• project definition - tasks required to establish effective communication between developer and customer(s) and to define requirements for the work to be performed

• planning - tasks required to define resources, timelines and other project related information and assess both technical and management risks

• engineering and construction - tasks required to create one or more representations of the software (can include the development of executable models, i.e., prototypes or simulations) and to generate code and conduct thorough testing

• release - tasks required to install the software in its target environment, and provide customer support (e.g., documentation and training)

• customer use - tasks required to obtain customer feedback based on use and evaluation of the deliverables produced during the release activity

Each of the above framework activities will occur for every project. However, the set of tasks (we call this a task set) that is defined for each framework activity will vary depending upon the project type (e.g., Concept Development Projects will have a different task set than Application Enhancement Projects) and the degree of rigor selected for the project.

http://www.rspa.com/apm/apm01.html

6 tingkatan dari SEI Capability Maturity Model Integration (CMMI)

Enam tingkatan dari Software Engineering Institute (SEI) Capability Maturity Model Integration (CMMI):

Tingkat 1 : Awal . Proses perangkat lunak dikarakteristikkan sebagai ad hoc dan kadang tidak dapat diprediksi. Beberapa proses didefinisikan dan keberhasilannya tergantung dari masing-masing proses.

Tingkat 2 : Pengulangan (Repeatable ).Proses manajemen proyek dasar dibuat untuk mengantisipasi biaya, jadwal dan kegunaan. Ilmu proses yang dibutuhkan adalah untuk mengulang keberhasilan lebih awal pada proyek dengan aplikasi yang serupa.

Tingkat 3 : Terdefinisikan. Proses perangkat lunak untuk kedua kegiatan dari manajemen dan teknik didokumentasikan , distandarisasikan dan di integrasikan menjadi proses perangkat lunak yang terorganisir secara luas. Semua proyek menggunakan versi yang telah didokumentasikan dan disetujui dari organisasi pengembang dan pendukung perangkat lunak. Tingkat ini mencakup semua karakteristik yang didefinisikan pada tingkat 2.

Tingkat 4 : Terorganisir (Managed). Ukuran yang terperinci dari proses dan produk perangkat lunak dikumpulkan. Proses dan produk perangkat lunak secara kuantitatif dipahami dan dikendalikan menggunakan ukuran terperinci. Tingkat ini mencakup semua karakteristik yang didefinisikan untuk tingkat 3.

Tingkat 5: Optimisasi. Proses pengembangan yang berkelanjutan diperbolehkan oleh umpan balik yang kuantitatif dari proses dan dari pengujian usulan dan teknologi yang inovatif. Tingkat ini mencakup semua karakteristik yang didefinisikan untuk tingkat 4.

[PRE05, hal 24-25] Versi lain jawaban kedua:

Software Engineering Institute (SEI) Capability Maturity Model Integration (CMMI)

Level 0: Incomplete (process is not performed or does not achieve all goals defined for
Level 1: Performed (work tasks required to produce required work products are being conducted)
Level 2: Managed (people doing work have access to adequate resources to get job done, stakeholders are actively involved, work tasks and products are monitored, reviewed, and evaluated for conformance to process description)
Level 3: Defined (management and engineering processes documented, standardized, and integrated into organization-wide software process)
Level 4: Quantitatively Managed (software process and products are quantitatively understood and controlled using detailed measures)
Level 5: Optimizing (continuous process improvement is enabled by quantitative feedback from the process and testing innovative ideas)
http://highered.mcgraw-hill.com/sites/0072853182/student_view0/chapter3/chapter_summary.html

Versi lain dengan penjelasan yang lebih lengkapCapability Level 0: Incomplete

An “incomplete process” is a process that either is not performed or partially performed. One or more of the specific goals of the process area are not satisfied, and no generic goals exist for this level since there is no reason to institutionalize a partially performed process.

Capability Level 1: Performed

A capability level 1 process is characterized as a “performed process.” A performed process is a process that satisfies the specific goals of the process area. It supports and enables the work needed to produce work products. Although capability level 1 results in important improvements, those improvements can be lost over time if they are not institutionalized. The application of institutionalization (the CMMI generic practices at capability levels 2 through 5) helps to ensure that improvements are maintained.

Capability Level 2: Managed

A capability level 2 process is characterized as a “managed process.” A managed process is a performed (capability level 1) process that has the basic infrastructure in place to support the process. It is planned and executed in accordance with policy; employs skilled people who have adequate resources to produce controlled outputs; involves relevant stakeholders; is monitored, controlled, and reviewed; and is evaluated for adherence to its process description. The process discipline reflected by capability level 2 helps to ensure that existing practices are retained during times of stress.

Capability Level 3: Defined

A capability level 3 process is characterized as a “defined process.” A defined process is a managed (capability level 2) process that is tailored from the organization’s set of standard processes according to the organization’s tailoring guidelines, and contributes work products, measures, and other process improvement information to the organizational process assets. A critical distinction between capability levels 2 and 3 is the scope of standards, process descriptions, and procedures. At capability level 2, the standards, process descriptions, and procedures may be quite different in each specific instance of the process (e.g., on a particular project). At capability level 3, the standards, process descriptions, and procedures for a project are tailored from the organization’s set of standard processes to suit a particular project or organizational unit and therefore are more consistent, except for the differences allowed by the tailoring guidelines. Another critical distinction is that at capability level 3, processes are typically described more rigorously than at capability level 2. A defined process clearly states the purpose, inputs, entry criteria, activities, roles, measures, verification steps, outputs, and exit criteria. At capability level 3, processes are managed more proactively using an understanding of the interrelationships of the process activities and detailed measures of the process, its work products, and its services.

Capability Level 4: Quantitatively Managed

A capability level 4 process is characterized as a “quantitatively managed process.” A quantitatively managed process is a defined (capability level 3) process that is controlled using statistical and other quantitative techniques. Quantitative objectives for quality and process performance are established and used as criteria in managing the process. Quality and process performance is understood in statistical terms and is managed throughout the life of the process.

Capability Level 5: Optimizing

A capability level 5 process is characterized as an “optimizing process.” An optimizing process is a quantitatively managed (capability level 4) process that is improved based on an understanding of the common causes of variation inherent in the process. The focus of an optimizing process is on continually improving the range of process performance through both incremental and innovative improvements. Remember that capability levels 2 through 5 use the same terms as generic goals 2 through 5.

http://www.sei.cmu.edu/pub/documents/06.reports/pdf/06tr008.pdf

BY OGI GUMELAR

Multiresolution-Based Image Fusion

2008-03-29T20:50:00.001+07:00

Abstract— The standard data fusion methods may not be
satisfactory to merge a high-resolution panchromatic image and
a low-resolution multispectral image because they can distort the
spectral characteristics of the multispectral data. In this paper,
we developed a technique, based on multiresolution wavelet
decomposition, for the merging and data fusion of such images.
The method presented here consists of adding the wavelet
coefficients of the high-resolution image to the multispectral (lowresolution)
data. We have studied several possibilities concluding
that the method which produces the best results consists in
adding the high order coefficients of the wavelet transform of
the panchromatic image to the intensity component of the multispectral image. The method is, thus, an
improvement on standard intensity-hue-saturation (IHS or LHS)
mergers. We used the “`a trous” algorithm which allows to use a
dyadic wavelet to merge nondyadic data in a simple and efficient
scheme. We used the method to merge SPOT and LANDSAT
(TM) images. The technique presented is clearly better than the
IHS and LHS mergers in preserving both spectral and spatial
information.

By:Jorge N´u˜nez, Xavier Otazu, Octavi Fors, Albert Prades, Vicen¸c Pal`a, and Rom´an Arbiol

landsat example

2008-03-29T15:12:00.000+07:00

This is the example of landsat (land satelite) image or you can download other images in landsat.org or you can see in indonesias' satelite in www.lapanrs.com

classification in image processing

2008-03-29T14:51:00.000+07:00

I just want review about classification in image processing, in general classification divide into two types, unsupervised classification and supervised classification. The purpose of classification is to clusterize or groupping some image data into specified class. For unsupervised classification usually i use isoclass method rather than k means, you can use er mapper, envi or ilwis to do this procces. Also for supervised classification i used maximum likelihood.
Continue to other post