SlideShare a Scribd company logo
1 of 5
Pengambilan Data Angin Dari Satelit
Satelit Landsat-8 telah berhasil diluncurkan NASA pada tanggal 11 Februari 2013
lalu bertempat di Vandenberg Air Force Base, California. Periode checkout sekitar 100 hari
setelah peluncuran memungkinkan pesawat ruang angkasa untuk melakukan manuver orbit,
sistem inisialisasi dan kalibrasi kegiatan, dan pindah ke grid WRS-2, 438 mil di atas Bumi,
ketika checkout selesai USGS mengambil kendali. Data Landsat-8 akan tersedia untuk di-
download tanpa biaya dari Glovis, Earth Explorer atau Viewer Landsat Look.
Satelit Landsat-8
Landsat 8 akan mengorbit setiap 99 menit dan gambar seluruh bumi setiap 16 hari,
mengumpulkan pada akuisisi jadwal yang sama Landsat 5 sebelumnya digunakan. Misi ini
dikenal sebagai Landsat Data Continuity Mission (LDCM). Misi ini akan dijalankan selama
kurang lebih 40 tahun perekaman dengan menggunakan seri citra Landsat. Karakteristik dari
citra Landsat 8 ini adala menggunakan sensor Operational Land Manager (OLI) dengan
selang band yang lebih pendek dan tambahan dua band tambahan (9 Band). Citra Landsat-8
disinyalir memiliki akurasi geodetik dan geometrik yang lebih baik.
Data yang dikumpulkan untuk Misi LDCM oleh instrumen Land Imager Operasional
akan memajukan kemampuan pengukuran di masa depan, dengan band "Ultra-Blue" (Band 1)
yang akan digunakan untuk studi pesisir dan aerosol, serta Band 9 yang akan berguna untuk
mendeteksi awan cirrus serta dua band thermal memberikan suhu permukaan lebih akurat
(TIRS 1 dan 2).
Gambar di atas merupakan gampar pertama yang berhasil ditangkap Satelit Landsat-8.
Gambar ini diolah dengan menggunakan pengaturan pra-peluncuran yang harus diperiksa dan
disesuaikan. Saat ini LDCM berada di orbit untuk memastikan bahwa data akurat saat
mengukur intensitas cahaya yang dipantulkan dan dipancarkan diterima oleh instrumen. Misi
operasi ini juga perlu memastikan keakuratan setiap pixel rekaman permukaan bumi.
Operasi LDCM ini dijadwalkan akan dimulai pada akhir Mei 2013 ketika instrumen
telah dikalibrasi dan pesawat ruang angkasa telah sepenuhnya diperiksa. Pada saat itu, NASA
akan menyerahkan kendali satelit ke USGS, yang akan mengoperasikan satelit sepanjang
hidupnya. Satelit itu akan berganti nama menjadi Landsat 8, dan data dari OLI dan TIRS
akan diproses dan ditambahkan ke Arsip data Landsat di Earth Resources Observation and
Science Center di Dakota, di mana ia akan didistribusikan secara gratis melalui Internet.
Aplikasi Grads Dalam Meteorologi
Analisis pada suatu data mentah (pengamatan atau simulasi model) diproses kedaalam
bentuk tabel atau gambar. Untuk melakukan visualisasi dari hasil model kita harus
mengetahui bentuk (format) data yang dihasilkan oleh model iklim dan perangkat lunak
(software) yang digunakan dan bagaimana teknik menampilkannya.
Format data pada komputer :
teks (text) atau ASCII (dapat dibaca dan dimengerti langsung saat muncul di layar)
biner (binary).( tidak dapat dibaca langsung)
Data biner hanya bisa dimengerti apabila sudah diterjemahkan dengan suatu program
atau software yang cocok, karena data biner sendiri ada bermacam-macam jenis. Data yang
dihasilkan dari simulasi DARLAM termasuk dalam kategori data biner yang disebut dengan
netCDF (network Common Data Format).
NetCDF dirancang oleh Unidata Program Centre di Boulder, Amerika Serikat.
NetCDF banyak dipakai untuk menyimpan data ilmiah khususnya data iklim, karena data
dengan format ini tak tergantung pada jenis mesin komputer yang digunakan. Data dengan
format netCDF dapat digunakan dalam berbagai macam sistem operasi seperti Windows dan
Unix, dan pada berbagai jenis mesin komputer seperti PC IBM atau DEC Alpha.
Keuntungan menggunakan tipe data ini jelas tidak ada masalah dalam hal
kompatibilitas, sehingga kita dapat memindahkan datanya dari satu jenis komputer ke
komputer lainnya. NetCDF dikenal sebagai self-defining data format ( informasi tambahan
tentang datanya) berupa data iklim, data hasil pengamatan/ hasil simulasi model, informasi
letak geografis , informasi grid yang digunakan, periode pengamatan atau simulasi, dan di
ketinggian (level) berapa data pengamatan atau simulasi tersebut berlaku. Fungsi informasi
tambahan ini untuk mempermudahkan dalam membuat visualisasi dari data hasil pengamatan
atau simulasi.
The Grid Analysis and Display System (GrADS) merupakan software interaktif yang
digunakan untuk memanipulasi dan visualisasi data sains kebumian secara mudah. Grads
dapat diperoleh dari internet secara bebas di http://grads.iges.org/grads/downloads.html. Di
dalam situs internet tersebut dapat dipilih Grads versi Windows yang tak perlu menggunakan
X server. Xserver adalah software yang dapat meng-emulasi-kan tampilan tampilan monitor
berbasis grafis.
Menggunakan Grads untuk Pertama Kali
Sebelum kita menggunakan Grads, sebaiknya kita tahu cara meng-install-nya. Setelah
kita mendapatkan software grads dari internet, versi paling baru adalah grads-1.8sl11-
win32e.exe untuk Windows XP (sedangkan versi vista bisa didownload dari sini
:.http://www.lasg.ac.cn/xglm/2008/7/m0cetor4sh.htm). Kita jalankan saja file .exe
tersebut dari windows dan kita akan mendapatkan tampilan seperti berikut. Ikuti
perintah yang diberikan, misalnya dalam tampilan di bawah ini kita klik install jika
kita memang ingin meng-install-nya.
Setelah proses install selesai, maka akan ditampilkan folder tempat GrADS berada
dan seluruh isinya.
Selesai install, kita jalankan grads dengan mencari di menu windows dan kita pilih
perintah GradsNC (seperti terlihat pada gambar di bawah ini), karena data yang akan
ditampilkan adalah data netCDF.
Kalau kita menjalankan perintah GradsNC, kita bisa membuka file netCDF dan file
biner biasa. Sedangkan kalau kita jalankan perintah Grads atau GradsC, kita hanya
bisa membuka file biner biasa dan tidak dapat membuka file netCDF. Kita akan diberi
pilihan mode landscape (mendatar) atau portrait (tegak). Langsung tekan enter jika
ingin gambar mendatar, ketik no dan tekan enter kalau ongin mode tegak. Gambar di
bawah adalah grads dalam mode mendatar.
Tahap selanjutnyanya membuka file, melihat dimensi file dan melihat isi file.
Menggambar Hasil Pengolahan Data Citra
Pengolahan citra digital dimulai sekitar awal tahun 1920 an, dimana citra dikirim melalui
kabel bawah laut dari London menuju ke New York. Dan tahun 1960 an pengolahan citra dengan
computer ( pengolahan citra digital ), dan tahun 1964 perbaikan kualitas citra.
Pengolahan cira digital memiliki spectrum aplikasi yang sangat luas seperti dalam bdang-bidang
berikut:
1, Bidang Biomedis ( Biomedical )
Dalam bidang kedokteran ketika ditemukannya tomografi terkomputerisasi pada tahun 1970
an. Pengolahan citra digital dapat digunakan untuk deteksi tumor atau kanker rahim, identifikasi
penyakit paru-paru, hati, tuang dan lain-lainnya. Pengolahan citra digital ini mampu
menginterpretasikan sinar X ( x ray ). Contoh gambar hasil pengolahan citra digital dalam aplikasi
medis.
2. Bidang Penginderaan Jarak Jauh ( Remote Sensing )
Informasi seperti pertanian, perairan, kelautan, mineral, hutan, dan geologi apat diperoleh
dengan melakukan analisis citra terhadap citra satelitnya. Pencemaran air laut , kerusakan wilayah, ,
dan pencemaran atau polusi udara dapat dilakukan dengan menganalisis citra satelitnya. Aplikasi yang
lain untuk mengetahui kapal laut yang melewati perbatasan wilayah laut suatu Negara. Contoh
gambar hasil citra satelit.
3. Bidang Biometrika
Teknologi pengamanan suatu system menalami erkembagan pengolahan citra pada bidang
biometrika. Sebagai contoh pemanfaatan sidik jari, iris, wajah, dan lainnya untuk system identifikasi
seseorang. Contoh gambar hasil pengolahan citra biometrika.
4. Bidang Fotografi
Transformasi atau alih ragam citra dapat diartikan sebagai perubahan bentuk suatu citra.
Perubahan bentuk tersebut dapat berupa perubahan geometri pixel seperti perputaran ( rotasi ),
pergeseran ( transiasi ), penskalaan, dan lain sebagainya atau dapat juga berupa perubahan ruang (
domain ) citra ke domain lainnya. Seperti transformasi Fourier yang mengubah suatu citra dari
domain spasial menjadi domain frekuensi.
Citra hasil proses transformasi dapat dianalisis kembali, diinterprestasikan, dan dijadikan
acuan untuk melakukan pemrosesan selanjutnya. Tujuan diterapkannya transformasicitra adalah untuk
memperoleh informasi ( feature extraction ) yang lbih jelas yang terkandung dalam suatu citra.
Melalui proses transformasi suatu citra dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier dari sinyal dasar (
basic signals ) yang sering disebut fungsi basis ( basic function ). Suatu citra yang telah mengalami
transformasi dapat diperoleh kembali dengan menggunakan transformasi balik (invers
transformation).
Perbaikan citra bertujuan meningkatkan kualitas tampilan citra untuk pandangan manusia atau
untuk mengkonvesi suatu citra agar memiliki format yang lebih baik sehingga citra tersebut menjadi
lebih mudah diolah dengan mesin ( computer ). Perbaikan suatu citra dapat dilakukan dengan operasi
titik ( point operation ), operasi spasial ( spatial operation ), operasi geometri ( geometric operation ),
dan operasi aritmatik ( arithmetic operation )
Tugas Kelompok SIG and Remote Sensing
Proses Pengolahan Data Angin (Data Klimatologi)
Oleh:
KELOMPOK IV
Nurul Muthiah (H12111252)
Hardianti Hafid (H12111260)
Nurlinda K. (H12111258)
Ryndha D. Indrasari (H12110254)
Dian Christien A. (H12110262)
Rachmaniyah A. Waode (H12110286)
Musafirah (H12110902)
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNUVERSITAS HASANUDDIN
2013

More Related Content

Viewers also liked

Persamaan Nonhomogen ; Metode Koefisien Tak ditentukan
Persamaan Nonhomogen ; Metode Koefisien Tak ditentukanPersamaan Nonhomogen ; Metode Koefisien Tak ditentukan
Persamaan Nonhomogen ; Metode Koefisien Tak ditentukanDian Arisona
 
Akar Kompleks dan Akar berulang PD orde 2
Akar Kompleks dan Akar berulang PD orde 2Akar Kompleks dan Akar berulang PD orde 2
Akar Kompleks dan Akar berulang PD orde 2Dian Arisona
 
Persamaan Diferensial Orde 2 Variasi Parameter
Persamaan Diferensial  Orde 2 Variasi ParameterPersamaan Diferensial  Orde 2 Variasi Parameter
Persamaan Diferensial Orde 2 Variasi ParameterDian Arisona
 
Laporan Kerja Praktek Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Makassar
Laporan Kerja Praktek Badan Pusat Statistik (BPS) Kota MakassarLaporan Kerja Praktek Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Makassar
Laporan Kerja Praktek Badan Pusat Statistik (BPS) Kota MakassarDian Arisona
 
Makalah Persamaan Diferensial
Makalah Persamaan DiferensialMakalah Persamaan Diferensial
Makalah Persamaan DiferensialIndah Wijayanti
 
Persamaan Diferensial Orde 2
Persamaan Diferensial Orde 2Persamaan Diferensial Orde 2
Persamaan Diferensial Orde 2Dian Arisona
 
Persamaan Diferensial
Persamaan DiferensialPersamaan Diferensial
Persamaan DiferensialDian Arisona
 
Planes de retribución variable 2013
Planes de retribución variable 2013Planes de retribución variable 2013
Planes de retribución variable 2013Ariadna Carreño
 
Makalah persamaan differensial
Makalah persamaan differensialMakalah persamaan differensial
Makalah persamaan differensialnafis_apis
 

Viewers also liked (12)

Pdf tixc
Pdf tixcPdf tixc
Pdf tixc
 
Persamaan Nonhomogen ; Metode Koefisien Tak ditentukan
Persamaan Nonhomogen ; Metode Koefisien Tak ditentukanPersamaan Nonhomogen ; Metode Koefisien Tak ditentukan
Persamaan Nonhomogen ; Metode Koefisien Tak ditentukan
 
Modul 2 pd linier orde n
Modul 2 pd linier orde nModul 2 pd linier orde n
Modul 2 pd linier orde n
 
Akar Kompleks dan Akar berulang PD orde 2
Akar Kompleks dan Akar berulang PD orde 2Akar Kompleks dan Akar berulang PD orde 2
Akar Kompleks dan Akar berulang PD orde 2
 
Persamaan Diferensial Orde 2 Variasi Parameter
Persamaan Diferensial  Orde 2 Variasi ParameterPersamaan Diferensial  Orde 2 Variasi Parameter
Persamaan Diferensial Orde 2 Variasi Parameter
 
Laporan Kerja Praktek Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Makassar
Laporan Kerja Praktek Badan Pusat Statistik (BPS) Kota MakassarLaporan Kerja Praktek Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Makassar
Laporan Kerja Praktek Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Makassar
 
Makalah Persamaan Diferensial
Makalah Persamaan DiferensialMakalah Persamaan Diferensial
Makalah Persamaan Diferensial
 
Persamaan Diferensial Orde 2
Persamaan Diferensial Orde 2Persamaan Diferensial Orde 2
Persamaan Diferensial Orde 2
 
Persamaan Diferensial
Persamaan DiferensialPersamaan Diferensial
Persamaan Diferensial
 
005 a neurología encefalopatías
005 a neurología encefalopatías005 a neurología encefalopatías
005 a neurología encefalopatías
 
Planes de retribución variable 2013
Planes de retribución variable 2013Planes de retribución variable 2013
Planes de retribución variable 2013
 
Makalah persamaan differensial
Makalah persamaan differensialMakalah persamaan differensial
Makalah persamaan differensial
 

More from Dian Arisona

Analisis Statistika
Analisis StatistikaAnalisis Statistika
Analisis StatistikaDian Arisona
 
Pengantar Rancangan Percobaan
Pengantar Rancangan PercobaanPengantar Rancangan Percobaan
Pengantar Rancangan PercobaanDian Arisona
 
Praktikum Komputasi Statistika
Praktikum Komputasi StatistikaPraktikum Komputasi Statistika
Praktikum Komputasi StatistikaDian Arisona
 
Praktikum Komputasi Statistika
Praktikum Komputasi StatistikaPraktikum Komputasi Statistika
Praktikum Komputasi StatistikaDian Arisona
 
Persamaan Diferensial
Persamaan DiferensialPersamaan Diferensial
Persamaan DiferensialDian Arisona
 
Regresi Linear Berganda
Regresi Linear BergandaRegresi Linear Berganda
Regresi Linear BergandaDian Arisona
 
Rancangan Percobaan (faktorial)
Rancangan Percobaan (faktorial)Rancangan Percobaan (faktorial)
Rancangan Percobaan (faktorial)Dian Arisona
 
Makalah Proyeksi Penduduk Pangkep
Makalah Proyeksi Penduduk PangkepMakalah Proyeksi Penduduk Pangkep
Makalah Proyeksi Penduduk PangkepDian Arisona
 
Proyeksi Penduduk Pangkep
Proyeksi Penduduk PangkepProyeksi Penduduk Pangkep
Proyeksi Penduduk PangkepDian Arisona
 

More from Dian Arisona (13)

Analisis Statistika
Analisis StatistikaAnalisis Statistika
Analisis Statistika
 
Pengantar Rancangan Percobaan
Pengantar Rancangan PercobaanPengantar Rancangan Percobaan
Pengantar Rancangan Percobaan
 
Praktikum Komputasi Statistika
Praktikum Komputasi StatistikaPraktikum Komputasi Statistika
Praktikum Komputasi Statistika
 
Praktikum Komputasi Statistika
Praktikum Komputasi StatistikaPraktikum Komputasi Statistika
Praktikum Komputasi Statistika
 
Skripsi
SkripsiSkripsi
Skripsi
 
Persamaan Diferensial
Persamaan DiferensialPersamaan Diferensial
Persamaan Diferensial
 
Data Angin
Data AnginData Angin
Data Angin
 
Kebebasan Galat
Kebebasan GalatKebebasan Galat
Kebebasan Galat
 
Makalah simbad
Makalah simbadMakalah simbad
Makalah simbad
 
Regresi Linear Berganda
Regresi Linear BergandaRegresi Linear Berganda
Regresi Linear Berganda
 
Rancangan Percobaan (faktorial)
Rancangan Percobaan (faktorial)Rancangan Percobaan (faktorial)
Rancangan Percobaan (faktorial)
 
Makalah Proyeksi Penduduk Pangkep
Makalah Proyeksi Penduduk PangkepMakalah Proyeksi Penduduk Pangkep
Makalah Proyeksi Penduduk Pangkep
 
Proyeksi Penduduk Pangkep
Proyeksi Penduduk PangkepProyeksi Penduduk Pangkep
Proyeksi Penduduk Pangkep
 

Recently uploaded

PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...Kanaidi ken
 
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase BModul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase BAbdiera
 
Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]
Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]
Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]Abdiera
 
Aksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdf
Aksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdfAksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdf
Aksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdfDimanWr1
 
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptxsoal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptxazhari524
 
REFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdf
REFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdfREFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdf
REFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdfirwanabidin08
 
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar mata pelajaranPPKn 2024.pdf
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar  mata pelajaranPPKn 2024.pdf2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar  mata pelajaranPPKn 2024.pdf
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar mata pelajaranPPKn 2024.pdfsdn3jatiblora
 
tugas 1 anak berkebutihan khusus pelajaran semester 6 jawaban tuton 1.docx
tugas 1 anak berkebutihan khusus pelajaran semester 6 jawaban tuton 1.docxtugas 1 anak berkebutihan khusus pelajaran semester 6 jawaban tuton 1.docx
tugas 1 anak berkebutihan khusus pelajaran semester 6 jawaban tuton 1.docxmawan5982
 
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptxKontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptxssuser50800a
 
Materi Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptx
Materi Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptxMateri Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptx
Materi Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptxRezaWahyuni6
 
Dinamika Hidrosfer geografi kelas X genap
Dinamika Hidrosfer geografi kelas X genapDinamika Hidrosfer geografi kelas X genap
Dinamika Hidrosfer geografi kelas X genapsefrida3
 
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 PENDIDIKAN GURU PENGGERAK
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 PENDIDIKAN GURU PENGGERAKDEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 PENDIDIKAN GURU PENGGERAK
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 PENDIDIKAN GURU PENGGERAKirwan461475
 
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKAMODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKAAndiCoc
 
Dampak Pendudukan Jepang.pptx indonesia1
Dampak Pendudukan Jepang.pptx indonesia1Dampak Pendudukan Jepang.pptx indonesia1
Dampak Pendudukan Jepang.pptx indonesia1udin100
 
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UTKeterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UTIndraAdm
 
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptxMateri Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptxRezaWahyuni6
 
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptx
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptxPEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptx
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptxsukmakarim1998
 
421783639-ppt-overdosis-dan-keracunan-pptx.pptx
421783639-ppt-overdosis-dan-keracunan-pptx.pptx421783639-ppt-overdosis-dan-keracunan-pptx.pptx
421783639-ppt-overdosis-dan-keracunan-pptx.pptxGiftaJewela
 
Aksi Nyata Modul 1.1 Calon Guru Penggerak
Aksi Nyata Modul 1.1 Calon Guru PenggerakAksi Nyata Modul 1.1 Calon Guru Penggerak
Aksi Nyata Modul 1.1 Calon Guru Penggeraksupriadi611
 
tugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajaran
tugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajarantugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajaran
tugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajarankeicapmaniez
 

Recently uploaded (20)

PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...
 
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase BModul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
 
Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]
Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]
Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]
 
Aksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdf
Aksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdfAksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdf
Aksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdf
 
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptxsoal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
 
REFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdf
REFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdfREFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdf
REFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdf
 
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar mata pelajaranPPKn 2024.pdf
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar  mata pelajaranPPKn 2024.pdf2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar  mata pelajaranPPKn 2024.pdf
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar mata pelajaranPPKn 2024.pdf
 
tugas 1 anak berkebutihan khusus pelajaran semester 6 jawaban tuton 1.docx
tugas 1 anak berkebutihan khusus pelajaran semester 6 jawaban tuton 1.docxtugas 1 anak berkebutihan khusus pelajaran semester 6 jawaban tuton 1.docx
tugas 1 anak berkebutihan khusus pelajaran semester 6 jawaban tuton 1.docx
 
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptxKontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
 
Materi Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptx
Materi Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptxMateri Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptx
Materi Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptx
 
Dinamika Hidrosfer geografi kelas X genap
Dinamika Hidrosfer geografi kelas X genapDinamika Hidrosfer geografi kelas X genap
Dinamika Hidrosfer geografi kelas X genap
 
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 PENDIDIKAN GURU PENGGERAK
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 PENDIDIKAN GURU PENGGERAKDEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 PENDIDIKAN GURU PENGGERAK
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 PENDIDIKAN GURU PENGGERAK
 
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKAMODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
 
Dampak Pendudukan Jepang.pptx indonesia1
Dampak Pendudukan Jepang.pptx indonesia1Dampak Pendudukan Jepang.pptx indonesia1
Dampak Pendudukan Jepang.pptx indonesia1
 
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UTKeterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
 
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptxMateri Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
 
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptx
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptxPEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptx
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptx
 
421783639-ppt-overdosis-dan-keracunan-pptx.pptx
421783639-ppt-overdosis-dan-keracunan-pptx.pptx421783639-ppt-overdosis-dan-keracunan-pptx.pptx
421783639-ppt-overdosis-dan-keracunan-pptx.pptx
 
Aksi Nyata Modul 1.1 Calon Guru Penggerak
Aksi Nyata Modul 1.1 Calon Guru PenggerakAksi Nyata Modul 1.1 Calon Guru Penggerak
Aksi Nyata Modul 1.1 Calon Guru Penggerak
 
tugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajaran
tugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajarantugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajaran
tugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajaran
 

Tugas sig kelompok

  • 1. Pengambilan Data Angin Dari Satelit Satelit Landsat-8 telah berhasil diluncurkan NASA pada tanggal 11 Februari 2013 lalu bertempat di Vandenberg Air Force Base, California. Periode checkout sekitar 100 hari setelah peluncuran memungkinkan pesawat ruang angkasa untuk melakukan manuver orbit, sistem inisialisasi dan kalibrasi kegiatan, dan pindah ke grid WRS-2, 438 mil di atas Bumi, ketika checkout selesai USGS mengambil kendali. Data Landsat-8 akan tersedia untuk di- download tanpa biaya dari Glovis, Earth Explorer atau Viewer Landsat Look. Satelit Landsat-8 Landsat 8 akan mengorbit setiap 99 menit dan gambar seluruh bumi setiap 16 hari, mengumpulkan pada akuisisi jadwal yang sama Landsat 5 sebelumnya digunakan. Misi ini dikenal sebagai Landsat Data Continuity Mission (LDCM). Misi ini akan dijalankan selama kurang lebih 40 tahun perekaman dengan menggunakan seri citra Landsat. Karakteristik dari citra Landsat 8 ini adala menggunakan sensor Operational Land Manager (OLI) dengan selang band yang lebih pendek dan tambahan dua band tambahan (9 Band). Citra Landsat-8 disinyalir memiliki akurasi geodetik dan geometrik yang lebih baik. Data yang dikumpulkan untuk Misi LDCM oleh instrumen Land Imager Operasional akan memajukan kemampuan pengukuran di masa depan, dengan band "Ultra-Blue" (Band 1) yang akan digunakan untuk studi pesisir dan aerosol, serta Band 9 yang akan berguna untuk mendeteksi awan cirrus serta dua band thermal memberikan suhu permukaan lebih akurat (TIRS 1 dan 2). Gambar di atas merupakan gampar pertama yang berhasil ditangkap Satelit Landsat-8. Gambar ini diolah dengan menggunakan pengaturan pra-peluncuran yang harus diperiksa dan disesuaikan. Saat ini LDCM berada di orbit untuk memastikan bahwa data akurat saat mengukur intensitas cahaya yang dipantulkan dan dipancarkan diterima oleh instrumen. Misi operasi ini juga perlu memastikan keakuratan setiap pixel rekaman permukaan bumi. Operasi LDCM ini dijadwalkan akan dimulai pada akhir Mei 2013 ketika instrumen telah dikalibrasi dan pesawat ruang angkasa telah sepenuhnya diperiksa. Pada saat itu, NASA akan menyerahkan kendali satelit ke USGS, yang akan mengoperasikan satelit sepanjang hidupnya. Satelit itu akan berganti nama menjadi Landsat 8, dan data dari OLI dan TIRS akan diproses dan ditambahkan ke Arsip data Landsat di Earth Resources Observation and Science Center di Dakota, di mana ia akan didistribusikan secara gratis melalui Internet.
  • 2. Aplikasi Grads Dalam Meteorologi Analisis pada suatu data mentah (pengamatan atau simulasi model) diproses kedaalam bentuk tabel atau gambar. Untuk melakukan visualisasi dari hasil model kita harus mengetahui bentuk (format) data yang dihasilkan oleh model iklim dan perangkat lunak (software) yang digunakan dan bagaimana teknik menampilkannya. Format data pada komputer : teks (text) atau ASCII (dapat dibaca dan dimengerti langsung saat muncul di layar) biner (binary).( tidak dapat dibaca langsung) Data biner hanya bisa dimengerti apabila sudah diterjemahkan dengan suatu program atau software yang cocok, karena data biner sendiri ada bermacam-macam jenis. Data yang dihasilkan dari simulasi DARLAM termasuk dalam kategori data biner yang disebut dengan netCDF (network Common Data Format). NetCDF dirancang oleh Unidata Program Centre di Boulder, Amerika Serikat. NetCDF banyak dipakai untuk menyimpan data ilmiah khususnya data iklim, karena data dengan format ini tak tergantung pada jenis mesin komputer yang digunakan. Data dengan format netCDF dapat digunakan dalam berbagai macam sistem operasi seperti Windows dan Unix, dan pada berbagai jenis mesin komputer seperti PC IBM atau DEC Alpha. Keuntungan menggunakan tipe data ini jelas tidak ada masalah dalam hal kompatibilitas, sehingga kita dapat memindahkan datanya dari satu jenis komputer ke komputer lainnya. NetCDF dikenal sebagai self-defining data format ( informasi tambahan tentang datanya) berupa data iklim, data hasil pengamatan/ hasil simulasi model, informasi letak geografis , informasi grid yang digunakan, periode pengamatan atau simulasi, dan di ketinggian (level) berapa data pengamatan atau simulasi tersebut berlaku. Fungsi informasi tambahan ini untuk mempermudahkan dalam membuat visualisasi dari data hasil pengamatan atau simulasi. The Grid Analysis and Display System (GrADS) merupakan software interaktif yang digunakan untuk memanipulasi dan visualisasi data sains kebumian secara mudah. Grads dapat diperoleh dari internet secara bebas di http://grads.iges.org/grads/downloads.html. Di dalam situs internet tersebut dapat dipilih Grads versi Windows yang tak perlu menggunakan X server. Xserver adalah software yang dapat meng-emulasi-kan tampilan tampilan monitor berbasis grafis. Menggunakan Grads untuk Pertama Kali Sebelum kita menggunakan Grads, sebaiknya kita tahu cara meng-install-nya. Setelah kita mendapatkan software grads dari internet, versi paling baru adalah grads-1.8sl11- win32e.exe untuk Windows XP (sedangkan versi vista bisa didownload dari sini :.http://www.lasg.ac.cn/xglm/2008/7/m0cetor4sh.htm). Kita jalankan saja file .exe tersebut dari windows dan kita akan mendapatkan tampilan seperti berikut. Ikuti perintah yang diberikan, misalnya dalam tampilan di bawah ini kita klik install jika kita memang ingin meng-install-nya. Setelah proses install selesai, maka akan ditampilkan folder tempat GrADS berada dan seluruh isinya.
  • 3. Selesai install, kita jalankan grads dengan mencari di menu windows dan kita pilih perintah GradsNC (seperti terlihat pada gambar di bawah ini), karena data yang akan ditampilkan adalah data netCDF. Kalau kita menjalankan perintah GradsNC, kita bisa membuka file netCDF dan file biner biasa. Sedangkan kalau kita jalankan perintah Grads atau GradsC, kita hanya bisa membuka file biner biasa dan tidak dapat membuka file netCDF. Kita akan diberi pilihan mode landscape (mendatar) atau portrait (tegak). Langsung tekan enter jika ingin gambar mendatar, ketik no dan tekan enter kalau ongin mode tegak. Gambar di bawah adalah grads dalam mode mendatar. Tahap selanjutnyanya membuka file, melihat dimensi file dan melihat isi file.
  • 4. Menggambar Hasil Pengolahan Data Citra Pengolahan citra digital dimulai sekitar awal tahun 1920 an, dimana citra dikirim melalui kabel bawah laut dari London menuju ke New York. Dan tahun 1960 an pengolahan citra dengan computer ( pengolahan citra digital ), dan tahun 1964 perbaikan kualitas citra. Pengolahan cira digital memiliki spectrum aplikasi yang sangat luas seperti dalam bdang-bidang berikut: 1, Bidang Biomedis ( Biomedical ) Dalam bidang kedokteran ketika ditemukannya tomografi terkomputerisasi pada tahun 1970 an. Pengolahan citra digital dapat digunakan untuk deteksi tumor atau kanker rahim, identifikasi penyakit paru-paru, hati, tuang dan lain-lainnya. Pengolahan citra digital ini mampu menginterpretasikan sinar X ( x ray ). Contoh gambar hasil pengolahan citra digital dalam aplikasi medis. 2. Bidang Penginderaan Jarak Jauh ( Remote Sensing ) Informasi seperti pertanian, perairan, kelautan, mineral, hutan, dan geologi apat diperoleh dengan melakukan analisis citra terhadap citra satelitnya. Pencemaran air laut , kerusakan wilayah, , dan pencemaran atau polusi udara dapat dilakukan dengan menganalisis citra satelitnya. Aplikasi yang lain untuk mengetahui kapal laut yang melewati perbatasan wilayah laut suatu Negara. Contoh gambar hasil citra satelit. 3. Bidang Biometrika Teknologi pengamanan suatu system menalami erkembagan pengolahan citra pada bidang biometrika. Sebagai contoh pemanfaatan sidik jari, iris, wajah, dan lainnya untuk system identifikasi seseorang. Contoh gambar hasil pengolahan citra biometrika. 4. Bidang Fotografi Transformasi atau alih ragam citra dapat diartikan sebagai perubahan bentuk suatu citra. Perubahan bentuk tersebut dapat berupa perubahan geometri pixel seperti perputaran ( rotasi ), pergeseran ( transiasi ), penskalaan, dan lain sebagainya atau dapat juga berupa perubahan ruang ( domain ) citra ke domain lainnya. Seperti transformasi Fourier yang mengubah suatu citra dari domain spasial menjadi domain frekuensi. Citra hasil proses transformasi dapat dianalisis kembali, diinterprestasikan, dan dijadikan acuan untuk melakukan pemrosesan selanjutnya. Tujuan diterapkannya transformasicitra adalah untuk memperoleh informasi ( feature extraction ) yang lbih jelas yang terkandung dalam suatu citra. Melalui proses transformasi suatu citra dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier dari sinyal dasar ( basic signals ) yang sering disebut fungsi basis ( basic function ). Suatu citra yang telah mengalami transformasi dapat diperoleh kembali dengan menggunakan transformasi balik (invers transformation). Perbaikan citra bertujuan meningkatkan kualitas tampilan citra untuk pandangan manusia atau untuk mengkonvesi suatu citra agar memiliki format yang lebih baik sehingga citra tersebut menjadi lebih mudah diolah dengan mesin ( computer ). Perbaikan suatu citra dapat dilakukan dengan operasi titik ( point operation ), operasi spasial ( spatial operation ), operasi geometri ( geometric operation ), dan operasi aritmatik ( arithmetic operation )
  • 5. Tugas Kelompok SIG and Remote Sensing Proses Pengolahan Data Angin (Data Klimatologi) Oleh: KELOMPOK IV Nurul Muthiah (H12111252) Hardianti Hafid (H12111260) Nurlinda K. (H12111258) Ryndha D. Indrasari (H12110254) Dian Christien A. (H12110262) Rachmaniyah A. Waode (H12110286) Musafirah (H12110902) FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNUVERSITAS HASANUDDIN 2013