Search

Upwelling adalah proses naiknya massa air laut dari lapisan bawah ke permukaan akibat perbedaan tekanan permukaan. Terjadi proses upwelling akan meningkatkan kesuburan perairan karena massa air di lapisan dalam naik ke permukaan yang kaya nutrisi yang dibutuhkan fitoplankton untuk berkembang. Luas sebaran daerah upwelling (radius deformasi) akan menentukan dampak proses upwelling di perairan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis proses upwelling dan radius deformasi dari data satelit sensor termal. Data yang digunakan adalah data satelit termal harian dan rata-rata bulanan selama tahun 2014-2018. Data dari buoy Argo digunakan untuk memvalidasi data satelit dan menghitung radius deformasi upwelling. Analisis statistik seperti korelasi, Root Mean Square Error (RMSE), bias, dan standar deviasi digunakan untuk menguji keakuratan perkiraan data Suhu Permukaan Laut (SPL) dari satelit. Data perhitungan radius deformasi dari Argo menunjukkan bahwa pada musim timur terjadi upwelling, SPL berkisaran antara 24-26ºC, normalnya berkisaran antara 27-29ºC. Korelasi antara SPL dari data satelit dan data SPL dari Argo adalah 0,92, nilai RMSE 0,0236, bias 0,017, dan standar deviasi 0,287. Koefisien korelasi antara radius deformasi dari data in situ dan data satelit yang dihitung tinggi (r=0,9) menunjukkan bahwa citra satelit dapat digunakan untuk menentukan radius deformasi.

Pemetaan zona geomorfologi terumbu karang di Pulau Tunda ini belum pernah dilakukan khususnya menggunakan klasifikasi citra berbasis objek. Hasil pemetaan ini dapat digunakan sebagai dasar informasi perencanaan dan pengembangan suatu kawasan menuju pemanfaatan yang optimal seperti contoh pemanfaatan sebagai kawasan ekowisata bahari. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan zona geomorfologi terumbu karang Pulau Tunda denganmenggunakan klasifikasi berbasis objek. Bahan analisis menggunakan citra multispektral Worldview-2 dengan akuisisi data tanggal 25 Agustus 2013 dan profil batimetri. Klasifikasi memakai algoritma segmentasi multiresolusi. Klasifikasi dibagi kedalam 2 level klasifikasi. Parameter klasifikasi level 1 menggunakan scale sebesar 200, shape 0.6 dan compactness 0.4. Segmentasi level 2 menggunakan scale 30, shape 0.6 dan compactness 0.4. Klasifikasi segmentasi objek ini mampu menghasilkan peta dengan tingkat akurasi yang tinggi pada setiap level. Akurasi klasifikasi level 1 adalah sebesar 97% dan level 2 sebesar 91%.

Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari variasi spasial dan temporal konsentrasi klorofil-a dan suhu permukaan laut serta hubungannya dengan hasil tangkapan ikan pelagis di Laut Jawa. Hasil penelitian menunjukkan dalam tahun 2006-2010 terjadi kenaikan suhu permukan laut sebesar 1°C dimana suhu permukan laut rata-rata bulanan berkisar antara 27,9°C ­– 31,4°C. Suhu permukaan laut relatif lebih tinggi pada saat musim peralihan dibandingkan dengan musim barat dan musim timur. Konsentrasi klorofil-a pada wilayah penelitian berkisar antara 0,22 mg/m³- 1,15 mg/m³. Nilai konsentrasi klorofil-a setiap bulannya berfluktuasi mengikuti musim angin yang sedang berlangsung. Nilai maksimum konsentrasi klorofil-a terjadi pada musim Barat dan nilai minimumnya terjadi pada musim peralihan 2. Ikan layang, banyar dan tembang memiliki respon yang negatif terhadap suhu permukaan laut terutama pada musim timur. Sedangkan untuk ikan lemuru dan ikan tembang menunjukkan tidak adanya hubungan langsung antara suhu permukaan laut dengan nilai CPUE hasil tangkapan. Ikan lemuru dan ikan tembang menunjukkan adanya respon positif terhadap naiknya konsentrasi klorofil-a, sedangkan untuk ikan layang, banyar dan tongkol kenaikan nilai konsentrasi klorofil tidak berdampak langsung pada naiknya nilai CPUE ketiga jenis ikan ini

Tumpahan minyak di Laut Timor yang terjadi pada tahun 2009 telah menyebarkan minyak seluas 10.842.81 km2.Tumpahan minyak ini berhasil dideteksi oleh satelit Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan hasil deteksi tumpahan minyak dari beberapa algoritma dengan citra menggunakan citra MODIS dan melihat perbedaan visual yang dihasilkan. Algoritma yang digunakan adalah Oil Spill Index, Fluorescence Index, Principal Component Analysis (PCA), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Visualisasi tumpahan minyak yang terlihat pada citra MODIS dengan algoritma oil spill indeks dan fluorescence index lebih cerah dibandingkan dengan badan air disekitarnya dan juga memiliki nilai piksel lebih tinggi, sedangkan visualisasi minyak menggunakan algoritma PCA dan NDVI lebih gelap dibandingkan dengan badan air disekitarnya dan juga memiliki nilai piksel yang lebih rendah. Hasil uji akurasi yang dilakukan terhadap algoritma oil splill index, fluorescence index, PCA, NDVI berturut-turut sebagai berikut 41%, 46%, 41%, dan 60%

Upwelling musiman pada umumnya terjadi di sepanjang selatan jawa hingga barat Sumatera. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi intensitas upwelling dari data SPL dan konsentrasi klorofil-a dari sensor satelit. Data SPL dan Klorofil-a yang digunakan adalah data satelit Aqua-MODIS level-3 dan data angin dari satelit Quikscat pada bulan Juli 2002 sampai Juni 2011. Indeks upwelling diperoleh dengan formula Coastal Upwelling Index (CUIx). Analisis statistik digunakan untuk melihat hubungan antara SPL dan klorofil dengan CUIx. Hasil penelitian menunjukan bahwa secara temporal upwelling terjadi pada musim timur, dengan kisaran SPL 25.10 – 27.30 °C dan konsentrasi klorofil-a 0.30 – 0.67 mg m-3. Namun pada tahun 2006 terjadi anomali intensitas upwelling yang ditandai dengan SPL yang turun mencapai 24.98 °C (Selatan Jawa) dan 25.97 °C (Barat Sumatera), konsentrasi klorofil-a meningkat 1.33 mg m-3 (Barat Sumatera) dan 3.71 mg m-3 (Selatan Jawa). Hasil analisis menunjukkan bahwa SPL memiliki hubungan yang sangat kuat dengan CUIx di Barat Sumatra (r=0.84). Sementara di perairan selatan Jawa, kedua parameter (SPL dan klorofil-a) menunjukkan hubungan yang sangat kuat dengan CUIx (r=0.86 yang untuk SPL dan r = 0.81 untuk klorofil-a).