Analisis Perbandingan Data Level-1 Sentinel 1A/B (Data SLC dan GRD) Menggunakan Software SNAP dan GAMMA

Qonita Amriyah and Rahmat Arief and Haris S. Dyatmika and Rachmat Maulana (2019) Analisis Perbandingan Data Level-1 Sentinel 1A/B (Data SLC dan GRD) Menggunakan Software SNAP dan GAMMA. Prosiding Seminar Nasional Penginderaan Jauh 2019 : Peningkatan Pemanfaatan IPTEK Penginderaan Jauh Untuk Mendukung Pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs). pp. 533-543.

[thumbnail of Prosiding_Qonita Amriyah_Pustekdata_2019.pdf]
Preview
Text
Prosiding_Qonita Amriyah_Pustekdata_2019.pdf

Download (4MB) | Preview

Abstract

Sentinel-1A/B merupakan salah satu satelit radar yang menggunakan spektral C-band. Dalam proses akuisisinya, terdapat 4 mode akuisisi yang dapat dihasilkan yaitu, SM, IW, EW, dan WV dimana ditiap mode umumnya memiliki 2 jenis data level-1 yaitu SLC dan GRD. Data SLC adalah data yang sudah dilakukan proses geo-reference yang ditampilkan dalam geometri Slant-Range sedangkan data GRD adalah data yang sudah diproyeksikan geometrinya terhadap model elipsoid bumi. Kedua data tersebut memiliki karakteristik berbeda sehingga perlu diketahui kelebihan dan kekurangan dari kedua data tersebut dan hasil hamburbalikan terkoreksi geometri dan radiometri (sigma/beta/GAMMA nought) yang lebih baik untuk keperluan pemanfaatannya atau nilai geobiofisik turunannya seperti pengambilan nilai soil moisture, Normalized Polarization Index (NDPI). Makalah ini menjelaskan tingkat kemiripan kedua data tersebut (SLC dan GRD) setelah dilakukan proses pengolahan data dengan menggunakan dua software pengolah data yaitu SNAP dan GAMMA dengan studi area Jawa Timur. Analisa yang dilakukan adalah membandingkan hasil yang diperoleh dari nilai hamburbalikan secara visual dan statistik. Secara visual, tingkat kecerahan citra dari hasil olah data pada software SNAP dan GAMMA adalah cenderung sama. Akan tetapi, tingkat kedetailan data SLC dan GRD dari pengolahan kedua software menunjukkan hasil yang berbeda. Software GAMMA menghasilkan citra data SLC yang lebih baik sementara software SNAP menghasilkan citra data GRD yang lebih baik. Kedua hal tersebut didukung oleh informasi data statistic yang ada. Hasil penelitian ini dihaeapkan dapat memberikan masukan pada proses otomatisasi pengolahan data Sentinel-1 di lingkungan Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh LAPAN.

Item Type: Article
Additional Information: Tema : Peningkatan Pemanfaatan IPTEK Penginderaan Jauh Untuk Mendukung Pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) ISBN 978-602-72335-9-1
Uncontrolled Keywords: Sentinel-1 A/B, SLC, GRD, SNAP, GAMMA
Subjects: Taksonomi LAPAN > Teknologi Penginderaan Jauh > Penelitian, Pengkajian, dan Pengembangan > Pemanfaatan Penginderaan Jauh > Pengolahan Data
Divisions: LAPAN > Deputi Penginderaan Jauh > Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh
Depositing User: Administrator Repository
Date Deposited: 01 Jun 2021 06:43
Last Modified: 19 Jul 2022 08:42
URI: https://karya.brin.go.id/id/eprint/11729

Actions (login required)

View Item
View Item