Candra, Danang Surya
Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh- LAPAN

Published : 1 Documents
Articles

Found 1 Documents
Search

METODE CLOUD REMOVAL CITRA SATELIT OPTIK MENGGUNAKAN MAKSIMUM NDVI DAN DATA MULTITEMPORAL Candra, Danang Surya; Kustiyo, Kustiyo
GEOMATIKA Vol 19, No 1 (2013)
Publisher : Badan Informasi Geospasial in Partnership with MAPIN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24895/JIG.2013.19-1.167

Abstract

ABSTRAKPermasalahan yang timbul pada citra satelit optik di negara-negara tropis adalah liputan awan. Tingginya liputan awan menyebabkan pemanfaatan data citra satelit optik menjadi kurang optimal. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan metode cloud removaluntuk mengatasi permasalahan tersebut. Metode yang dikembangkan pada penelitian ini adalah menggunakan nilai maksimum indek vegetasi dan data multitemporal. Nilai indek vegetasi dari awan dan bayangan awan adalah ekstrim rendah. Sehingga untuk menghilangkan awan dan bayangan, strategi yang digunakan pada penelitian ini adalah memilih nilai maksimum indek vegetasi dari data multitemporal. Hasil cloud removal dari percobaan dengan menggunakan indek vegetasi dan data multitemporal menunjukkan bahwa citra satelit bebas dari awan dan bayangan awan dan penampakan citra meningkat secara visual. Secara kuantitatif, kelebihan dari metode cloud removal dengan menggunakan indek vegetasi dan data multitemporal ini dapat menghilangkan awan secara keseluruhan. Secara teknis, metode ini mempunyai kelebihan yaitu handal, mudah diterapkan dan memperoleh hasil yang optimal.  Kata Kunci: Cloud Removal, SPOT-4, NDVI, Data Multitemporal. ABSTRACTProblem arises in optical satellite imagery in tropical countries is cloud coverage. Utilization of optical satellite image data is not optimum due to the high cloud coverage. The purpose of this research is to develop a cloud-removal method to overcome the problem. This study developed a method using maximum vegetation index and multi-temporal data. Vegetation index values of cloud and cloud shadow is extremely low. Therefore, a strategy used in this study was to select the maximum of vegetation index value from multitemporal data to remove cloud and cloud shadow. The cloud removal resulted from the implementation of vegetation index and multitemporal data shows that the satellite imagery became clear and the visual effect was also enhanced. Quantitatively, the advantage of cloud removal method using vegetation index and multitemporal data is that it can eliminate the cloud as a whole. Technically speaking, this method has several advantages to be reliable, easy to apply and obtain optimum results. Keywords: Cloud Removal, SPOT-4, NDVI, Multitemporal Data.