Selasa, 17 April 2012
Selasa, 24 Januari 2012
praktikum pj
LAPORAN PRAKTIKUM PJ
Disusun Oleh:
Dwi wijanarko A610090047
Wahyuning astuti A610090041
Dwi ratri novianti A610090002
Dhanu pradiksa tama A610090045
Dwi indah patmawati A610090034
PENDIDIKAN GEOGRAFI
FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA
2011
ACARA 1
PENGENALAN SPEKTRAL SIGNATURE
Tujuan
Mahasiswa mengenal Pengaruh Nilai Reflectance macam-macam Object terhadap Digital Number (Pixel Value)
Landasan Teori
Akibat perbedaan karakter object, jumlah energy yang dipantulkan akan beragam pada panjang gelombang yang berbeda. Perbedaan ini akan mempermudah membedakan beragam tipe tutupan lahan berdasarkan respon objek terhadap panjang gelombang yang berbeda. Apabila nilai pantulan diplot berlawanan dengan panjang gelombang maka kita akan dapatkan apa yang disebut dengan spectral signature. Gambar berikut menampilkan spectral signature (kurva pantulan) beberapa macam objek. .
Untuk ini diperlukan klasifikasi dengan pantulan panjang gelombang yang berbeda. Misanya air dan vegetasi memiliki nilai pantulan yang hampir sama pada gelombang tampak tetapi memiliki perbedaan yang kontras pada gelombang infra merah. Dengan memahami spectral signature maka kita akan dapat mengklasifikasin objek bahkan di daerah yang belum kita kenal sekalipun. Pada praktikum ini kita akan menggunakan citra Landsat ETM+ daerah Semarang. Anda diminta untuk mengenali beragam objek kemudian mengidentifikasi digital numbernya.
Alat dan Bahan
1. Ilwis 3.3 Academic
2. Cita Landsat ETM+ daerah Semarang
Cara Kerja
• Identifikasi 10 ragam objek yang berbeda yang bisa anda kenali, misanya hutan, permukiman,dll.
• Zoom pada objek-objek tersebut sehingga batas antar piksel dapat terlihat.
• Identifikasi 9 nilai sampel piksel dari masing-masing objek. Klick icon berikut untuk menampilkan informasi nilai piksel.
• Print screen objek yang anda kenali dan masukan kedalam tabel berikut beserta nilai pikselnya
Hasil praktikum
No
Objects
Band 1
Blue
(450‐520)
Band 2
Green
(520‐600)
Band 3
Red
(630‐690) Band 4
NIR
(760‐900)
Band 5
MIR1
(1550‐1750)
Band 7
MIR2
(2080‐2350)
Composit
Color
(321)
1 laut 100,100,97
101,100,
101, 100,
100,100 74,73,72,
73,76,72
76,73,72 54,56,55
55,57,60
57,56,60 25,25,25
25,24,24
24,26,24 28,27,27
25,27,26
27,27,26 24,20,20
22,22,21
22,22,21
Rata2 98,7 73,4 56,9 24,5 27,2 22,6
2 permukiman 107,103,
103,107,
117,111
118,106,92 74,86,86
74,107,96
99,89,89 78,104,104
78,122,125
74,107,100 41,53,53
41,60,66
41,54,51 70,89,89
70,128,183
97,97,82 70,76,76
70,141,159
64,96,72
Rata2 108 87,2 101 52,3 104,8 98,6
3 perkebunan 74,70,74
73,70,74,
72,72,74 56,55,59
54,55,59,
55,57,59 40,40,49
41,40,49
41,44,46 81,76,71
79,76,71
82,78,82 70,67,69
75,67,69
67,69,76 33,31,34
35,31,34
31,33,37
Rata2 72,8 57,5 45 78,3 72,6 32,6
4 sawah 81,81,83
79,84,82
83,82,81 63,70,69
65,66,68
64,67,65 58,59,54
60,59,57
57,55,59 49,51,52
51,53,52
50,53,51 44,49,47
45,46,50
50,44,43 25,28,28
25,27,24
23,23,30
Rata2 84,3 65,8 57,8 51,3 47,0 25,3
5 hutan 64,64,61
59,66,62
55,58,65 50,51,55
48,49,51
45,50,50 37,33,33
37,41,40
.39,37,31 90,89,96
93,93,95
88,97,99 66,59,58
61,61,64
65,66,66 33,31,32
37,29,39
33,38,36
Rata2 60,2 49,5 36,5 92,5 63 32,8
6 sungai 68,84,73
74,66,71
81,80,77 59,75,57
65,55,58
58,64,63 52,72,49
49,51,51
53,64,57 74,60,70
60.71,74
68,69,66 82,60,77
77,85,88
73,71,71 45,38,38
33,44,37
39,40,42
Rata2 72,6 64,6
57,5 70,3 77,8 39,2
7 Jalan 80,83,80
84,32,66
88,78,34 63,61,61
69,84,36
75,59,77 58,57,56
60,44,23
57,78,28 50,43,52
55,78,89
60,43,22 64,75,64
70,44,78
73,68,46 40,58,58
48.99.22
50,78,13
Rata2 72,2 62,3 58,3 61,2 65,8 54,2
8 Industri/pabrik 127,121,
123, 135,
183,111
133,178,
199 108,103,
103, 112,
132,178
118,179,84 112,105,99
119,78,88
115,101,32 62,65,63
65,75,24
70,78,81 123,92, 104
130,95,155
127,65,87 123,75,90
99,83,65
86,94,78
Rata2 145 124 85 60 108 88
ACARA II
Koreksi Radiometrik
A. Tujuan
Mahasiswa dapat melakukan koreksi radiometric menggunakan metode histogram adjustment dan mengetahui pengaruhnya terhadap nilai pantualan objek yang tercermin dalam Digital Number (DN)
B. Landasan Teori
Secara teoritis, proses perekaman objek muka bumi menggunakan sensor penginderaan jauh dalam kondisi ideal, radiasi spectral yang ditangkap oleh sensor memiliki nilai yang sama dengan energy yang dipantulkan oleh permukaan bumi. Akan tetapi, pantulan spectral pada gelombang tampak dan beberapa pada gelombang Near Infrared (NIR) (0,36 – 0,9 µm) mengandung bias karena refraksi di anmosfer, penghamburan, dan penyerapan khusunya oleh aerosol, uap air, dan debu. Oleh karena itu, perlu dilakukan koreksi pada kesalahan nilai spectral reflectance dan mengembalikan pada nilai yang benar. Proses ini secara ilmiah disebut dengan koreksi geometric atau atmosferik.
Sejauh ini ada 2 metode yang dapat digunakan untuk melakukan proses koreksi radiometric yakni koreksi radiometric absolute dan relative sebagai berikut:
(1) metode koreksi absolute (absolute atmospheric correction) bertujuan untuk mengembalikan nilai kecerahan yang direkam oleh sensor pada skala pantulan permukaan bumi. Pendekatan ini memerlukan model transfer radiasi atmosfer (atmospheric radiative transfer model) misanya Modtran, 6-S, ACORN, ATREM, FLAASH, ATCOR dan paramater-paramater kondisi atmosfer pada saat perekaman.
(2) metode koreksi relative digunakan untuk menormalisasikan intensitas antara saluran panjang gelombang (band) yang berbeda dalam satu tanggal perekaman maupun pada data time series (multi-date) menggunakan standar scene yang digunakan oleh analist. Ada beberapa pendekatan yang dapat digunakan dalam metode ini antara lain:
- histogram adjustment atau dark-pixel subtraction (Jensen 2005, Lillesand et al 2004, Schowengerdt 2007, Danoedoro 1996)
- image-based regression adjustment (Mather 2004, Danoedoro 1996)
- metode scatter plot (Danoedoro 1996)
- shadow calibration (Gastellu-Etchegorry 1988, Danoedoro 1996)
- empirical line method (Mather 2004, Jenen 2005)
Pada praktikum ini akan digunakan koreksi atmosphere menggunakan metode relative dengan pendekatan histogram adjustment atau dark-pixel subtraction. Pendekatan ini merupakan cara koreksi yang sederhana dan digunakan secara luas. Prinsipnya koreksi ini menggunakan rumus berikut:
DNcorrection = DNoriginal - bias
C. Bahan dan Metode
Data yang digunakan adalah citra satelit wilayah Semarang yang sebelumnya dipakai pada praktikum 1. Untuk melakukan koreksi diginakan software ilwis 3.3 Academic untuk melakukan koreksi radiometric serta membandingkan nilai piksel sebelum dan sesudah dikoreksi.
1. histogram semua band dan catat pada tabel berikut:
Band 1 2 3 4 5 7
Min
Max
2. Buka program ILWIS dan buka foreign catalog citra “smg_2001”. Apabila masing-masing band sudah terlihat, biasanya selalu memiliki file histogram yang memiliki nama yang sama dengan nama file citranya, perhatikan contoh berikut
Gambar 1. File Histogram
File histogram ini menyimpan statistic dari nilai piksel pada setiap band.
3. Double click pada icon histogram untuk membuka histogram dan mengetahui range nilai piksel pada band tersebut. Informasi ini terdapat di bagian bawah kiri dari tabel histogram
4. Buka histogram semua band dan catat pada tabel berikut:
Band 1 2 3 4 5 7
Min 54
Max 255
5. Untuk melakukannya pada ILWIS, gunakan langkah-langkah berikut:
Buka Map Calculation pada menu,
Masukan rumus ‘smg_2001 1’ – 54 pada kolom Expression
Output raster map: smg_2001_atm
Domain: defaults kemudian klik Show
Catatan: nilai 54 bisa anda ganti dengan nilai minimum yang ada temukan pada citra anda.
Pilih representation: GRAY, OK.
6. Lakukan cara yang sama pada semua band.
7. Ulangi praktikum 1 pada citra yang telah terkoreksi (ambil objek yang sama).
D. Hasil dan Analisis
Digital Number (DN) Range
Table 1. Nilai Digital Sebelum Koreksi
Nilai Nilai DN
Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Band 7
Min 50 31 22 19 14 9
Max 255 255 255 255 255 255
Histogram Sebelum Koreksi
Band 1 band 2 band 3
Band 4 band 5 band 7
Histogram sesudah koreksi
Band 1 band 2 band 3
Band 4 band 5 band 7
Tabel 2: summary range nilai digital sebelum dan sesudah koreksi
Nilai Nilai DN
Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Band 7
Sebelum Koreksi
Min 50 31 22 19 14 9
Max 255 255 255 255 255 255
Setelah Koreksi
Min 0 0 0 0 0 0
Max 205 224 233 236 241 246
Table 3. Rerata Nilai Piksel Beberapa Objek Sebelum Koreksi
Band laut pemukiman perkebunan sawah hutan sungai jalan pabrik
Band 1 98.7 108 72.8 84.3 60.2 72.6 72.2 145
Band 2 98.7 87.2 57.5 65.8 49.5 64.6 62.3 124
Band 3 56.9 101 45 57.8 36.5 57.5 58.3 85.3
Band 4 56.9 52.3 78.3 51.3 92.5 70.3 61.2 60.2
Band 5 56.9 104.8 72.6 47 63 77.8 65.8 108
Band 7 56.9 98.6 32.6 25.3 32.8 39.2 54.2 88
Table 4. Rerata Nilai Piksel Beberapa Objek Setalah Koreksi
Band laut pemukiman pekebunan sawah hutan sungai jalan pabrik
band1 49.3 54.3 22.6 31.5 12.6 22.6 29.1 53.3
band2 42.7 71.6 26.3 36 19.6 31 36.5 91.3
band3 34.3 30.5 21 35 14 33 28.5 75.7
band4 5.8 87.9 60.7 32.6 73 49.2 42.1 47.3
band5 12.6 81.5 57 32.8 47.5 64.2 50.6 102.3
band7 12.5 43.8 26 17.2 24.5 30.1 42.5 80.1
Grafik Spectral Signature
Grafik Spectral Signature Sebelum Koreksi
Grafik Spectral Signature Setelah Koreksi
LAMPIRAN
1. Spectral Signature Sebelum Koreksi
No
Objects Band 1
Band 2
Band 3
Band 4
Band 5
Band 7
Composit
Color
1 laut 100,100,97,
101,100,101
100,100,100 74,73,72,
73,76,72
76,73,72 54,56,55
55,57,60
57,56,60 25,25,25
25,24,24
24,26,24 28,27,27
25,27,26
27,27,26 24,20,20
22,22,21
22,22,21
Rata2 98,7 73,4 56,9 24,5 27,2 22,6
2 permukiman 107,103,103
107,117,111
118,106,92 74,86,86
74,107,96
99,89,89 78,104,
104, 78,
122,125
74,107,100 41,53,53
41,60,66
41,54,51 70,89,89
70,128,183
97,97,82 70,76,76
70,141,
159
64,96,72
Rata2 108 87,2 101 52,3 104,8 98,6
3 perkebunan 74,70,74
73,70,74,
72,72,74 56,55,59
54,55,59,
55,57,59 40,40,49
41,40,49
41,44,46 81,76,71
79,76,71
82,78,82 70,67,69
75,67,69
67,69,76 33,31,34
35,31,34
31,33,37
Rata2 72,8 57,5 45 78,3 72,6 32,6
4 sawah 81,81,83
79,84,82
83,82,81 63,70,69
65,66,68
64,67,65 58,59,54
60,59,57
57,55,59 49,51,52
51,53,52
50,53,51 44,49,47
45,46,50
50,44,43 25,28,28
25,27,24
23,23,30
Rata2 84,3 65,8 57,8 51,3 47,0 25,3
5 hutan 64,64,61
59,66,62
55,58,65 50,51,55
48,49,51
45,50,50 37,33,33
37,41,40
.39,37,31 90,89,96
93,93,95
88,97,99 66,59,58
61,61,64
65,66,66 33,31,32
37,29,39
33,38,36
Rata2 60,2 49,5 36,5 92,5 63 32,8
6 sungai 68,84,73
74,66,71
81,80,77 59,75,57
65,55,58
58,64,63 52,72,49
49,51,51
53,64,57 74,60,70
60.71,74
68,69,66 82,60,77
77,85,88
73,71,71 45,38,38
33,44,37
39,40,42
Rata2 72,6 64,6 57,5 70,3 77,8 39,2
7 Jalan 80,83,80
84,32,66
88,78,34 63,61,61
69,84,36
75,59,77 58,57,56
60,44,23
57,78,28 50,43,52
55,78,89
60,43,22 64,75,64
70,44,78
73,68,46 40,58,58
48.99.22
50,78,13
Rata2 72,2 62,3 58,3 61,2 65,8 54,2
8 Industri/pabrik 127,121,123
135,183,111
133,178,199 108,103,
103, 112
,132,178
118,179,84 112,105,
99, 119,
78,88
115,
101,32 62,65,63
65,75,24
70,78,81 123,92, 104
130,95,155
127,65,87 123,75,
90
99,83,65
86,94,78
Rata2 145 124 85 60 108 88
2. Spectral Signature Setelah Koreksi
No
Objects Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Band 7 Composit
Color
1 Laut 50,50,47 43,42,41 33,32,33 6,6,6 14,13,13 15,11,11
48,50,51 42,45,41 31,31,44 6,5,5 11,13,12 13,13,12
50,50,50 45,43,41 35,34,38 5,7,5 13,13,12 13,13,12
Rata2 49,3 42,7 34,3 5,8 12,6 12,5
2 Permukiman 57,53,53 43,86,86 19,31,32 51,78,78 56,53,62 32,44,44
57,67,61 73,71,65 19,38,44 51,109,169 56,127,145 32,51,57
68,56,42 68,58,58 21,32,31 78,78,63 50,82,58 32,45,42
Rata2 54,3 71,6 30,5 87,9 81,5 43,8
3 Perkebunan 24,20,24 25,24,28 18,18,27 62,57,52 56,53,55 24,22,25
23,20,24, 23,24,28 19,18,27 60,57,52 61,53,55 26,22,25
22,22,24 24,26,28 19,22,26 63,59,63 53,55,62 22,24,28
Rata2 22,6 26,3 21 60,7 57 26
4 sawah 31,31,33 32,40,38 36,37,32 30,32,33 30,35,33 16, 19,19
29,34,32 34,35,37 30,37,35 32,34,33 31,32,36 16,18,15
33,32,31 33,36,35 35,33,37 31,34,32 36,30,29 14,14,21
Rata2 31,5 36 35 32,6 32,8 17,2
5 Hutan 14,14,11 19,20,24 15,11,11 71,70,77 52,45,44 24,22,23
9,16,12 17,18,20 12,19,18 74,74,76 47,47,50 28,20,30
5,8,65 14,19,19 .17,15,9 69,78,80 51,52,52 24,29,27
Rata2 12,6 19,6 14,3 73 47,5 24,5
6 Sungai 18,34,23 28,44,26 30,50,28 55,41,51 68,46,63 36,29,29
24,16,21 34,24,27 28,31,31 41,52,55 63,71,74 24,35,28
31,30,27 27,33,32 31,42,32 49,50,47 56,57,57 30,31,33
Rata2 22,6 31 33 49,2 64,2 30,1
7 Jalan 30,33,30 32,30,30 36,35,34 31,24,33 50,61,50 31,41,41
34,32,16 38,53,36 43,22,1 36,59,70 56,30,64 39,90,13
38,28,14 44,28,46 35,65,8 41,24,3 59,54,32 41,68,4
Rata2 29,1 36,5 28,5 42,1 50,6 42,5
8 Pabrik / industri 27,51,23 77,72,72 90,95,77 43,46,44 109,78,90 114,66,81
85,73,61 81,101,145 97,56,66 46,56,51 116,81,141 90,74,56
43,78,99 87,148,53 93,97,11 51,59,62 113,51,73 77,85,69
Rata2 53,3 91,3 75,7 47,3 102,3 80,1
Table Pantulan maksimun dan minimun
obyek maksimum minimum
Laut Band 1 Band 4
Pemukiman Band 4 Band 7
Perkebunan Band 4 Band 3
Sawah Band 2 Band 7
Hutan Band 4 Band 1
Sungai Band 5 Band 1
Jalan Band 5 Band 3
pabrik Band 5 Band 4
Kesimpulan.
Pada praktikum ini akan digunakan koreksi atmosphere menggunakan metode relative dengan pendekatan histogram adjustment atau dark-pixel subtraction. Pendekatan ini merupakan cara koreksi yang sederhana dan digunakan secara
Dengan tujuan Mahasiswa dapat melakukan koreksi radiometric menggunakan metode histogram adjustment dan mengetahui pengaruhnya terhadap nilai pantualan objek yang tercermin dalam Digital Number (DN)
Pengaruh nilia pantulan sebelum dan sesudah koreksi sangantlah berbeda jauh dengan menurungya nilai pixel dari tiap gambar memberikan gambaran koreksi secara umum dari tiap tiap band yang dilakukan koreksi radiometrik
PRAKTIKUM 3
KOREKSI GEOMETRIK
A. Tujuan
Mahasiswa dapat melakukan proses koreksi geometrik.
B. Landasan Teori
Koreksi geometric bertujuan untuk menempatkan data penginderaan jauh pada posisi benar sehingga dapat berasosiasi dengan data spatial yang lain. Menurut Jensen (2005), ada dua langkah dalam koreksi geometrik yakni interpolasi spatial dan interpolasi intensitas (Gambar 1). Interpolasi spatial terkait dengan relasi geometris antara lokasi piksel dengan peta atau permukaan bumi. Proses ini memerlukan beberapa Ground Control Point (GCP) yang dapat diperoleh dari muka bumi (pengukuran GPS), peta atau citra yang sudah terkoreksi.
Gambar 1. Proses Koreksi Geometrik
Menurut Jensen (1996) ada beberapa metode yang dapat dipakai dalam proses interpolasi geometris dengan beragam tingkat akurasi, antara lain:
1. Transformasi Affine. Proses ini membutuhkan minimal 4 GCP. Metode ini baik hanya untuk daerah dengan topografi relative datar.
2. Transformasi Order Kedua (Second order transformation), membutuhkan minimal 6 titik GCP. Metode ini memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan metode yang pertama.
3. Transformasi order ketiga (Third order transformation), membutuhkan minimum 10 titik GPS. Metode ini sangat bagus untuk wilayah dengan variasi topografi yang tinggi.
Interpolasi intensitas dilakukan dengan proses resampling untuk menentukan nilai piksel pada citra yang
sudah dibetulkan secara geometris. Ada tiga metode yang bisa dilakukan untuk melakukan proses ini
antara lain:
1. Interpolasi tetangga terdekat. Nilai kecerahan (DN) dari suatu piksel ditentukan dari piksel-piksel terdekat dari citra yang belum terkoreksi.
2. Interpolasi Bilinier. Nilai kecerahan (DN) dari suatu piksel ditentukan dari 4 piksel-piksel terdekat dari citra yang belum terkoreksi.
3. Cubic-convolution. Proses interpolasi ini mirip dengan interpolasi bilinear tetapi menggunakan 16 piksel sekitarnya.
C. Cara Kerja
1. Gunakan data citra landsat semarang 2001 yang telah dikoreksi secara radiometric pada praktikum 2, “smg_2001_atm”.
2. Lakukan registrasi citra semarang tahun 2001 berdasarkan koordinat dari citra semarang yang sudah terkoreksi “smg_rwpng”.
Create New Georeference dari panel menu operation.
Georeference name: smg_2001a
pilih GeoRef Tiepoints
Coordinate System: create new (click )
Coordinate system name: utmwgs84_49s
Pilih CoordSystem Projection OK
Projection: UTM Datum: WGS 84
Uncheck the Northern Hemisphere
Zone: 49 OK
Background Map: smg_2001_atm (map list), OK dan pilih komposisi peta.
3. Buka dan buat komposit dari citra yang telah berkoordinat “smg_rwpng” pada window yang lain dan identifikasi objek-objek yang Nampak jelas pada kedua citra. Diutamakan objek-objek yang dibuat manusia misalnya jalan, jembatan, pelabuhan, airport, dll.
4. Gunakan koordinat pada objek-objek tersebut (minimal 6 titik) sebagai GCP untuk mengkoreksi citra semarang 2001. Isikan hasilnya pada tabel berikut
5. Tambahkan tie point sesuai posisiya
6. Atur sedemikian hingga sigma valuanya kurang dari 0.5.
7. Apabila nilai sigma telah memenuhi klik exit the GeoReference Editor window.
8. Cobalah melakukan tumpang susun kedua dan perhatikan apakah keduanya tertampal dengan baik.
9. Buatlah laporan dengan lengkap dengan screen shoot semua proses dan hasilnya.
10. Dan buatlah analisis serta kesimpulan.
D. Hasil dan Analisis
Gambar 01 proses koreksi geometric 01
Gambar 02 proses koreksi geometric
Gambar 03 hasil koreksi geometric
nilai koordinat x dam y koreksi geometric
PRAKTIKUM 4
INTERPRETASI VISUAL DAN DIGITASI ON SCREEN
A. Tujuan
Mahasiswa dapat mengenali objek-objek geografis di permukaan bumi melaui interpretasi visual menggunakan elemen kunci interpretasi.
B. Landasan Teori
Ekstraksi informasi merupakan proses penting agar data penginderaan jauh dapat dimanfaatkan lebih lanjut. Secara umum proses ekstraksi (pengambilan) informasi dari citra satellite dapat dibagi menjadi dua golongan, antara lain (Tempfli et al, 2009): (1) ekstraksi informasi berdasarkan interpretasi citra secara visual misalnya pemetaan penggunaan lahan dan pemetaan jenis tanah. (2) ekstraksi informasi secara semi otomatis menggunakan computer (digital).
Praktikum kali ini akan membahas mengenai ekstraksi informasi yang pertama yakni ekstraksi informasi berdasarkan interpretasi citra secara visual. Interpretasi visual sangat tergantung pada interpreter dalam mengenali objek. Secara umum proses pengenalan objek dapat dibagi dua yakni pengenalan spontan (spontaneous recognition), dalam kategori ini seorang interpreter akan langsung mengenal objek di citra dari hasil pengamatan sepintas secara cepat. Kategori kedua adalah logical inference yakni seorang interpreter menggunakan alasan-alasan tertentu dalam mengenali objek secara logis karena objek tidak dapat secara langsung dikenali. Dalam hal ini, pengetahuan professional dan pengalaman dangat diperlukan. Untuk melakukan interpretasi secara visual, perlu beberapa unsur yang digunakan untuk mengenali objek berdasarkan karakternya. Unsur-unsur tersebut diantaranya: rona/warna, tekstur, pola, bentuk, ukuran, tinggi, bayangan, lokasi, asosiasi.
C. Alat dan bahan:
1. Data praktikum
2. Laptop/ pc
3. Aplikasi ilwis
D. Cara kerja:
1. Buatlah file segmen baru menggunakan menu create->new segment map.
2. Masukan nama peta, pilih system koordinatnya dan buatlah domain baru
3. Masukan beberapa kelas tutupan lahan yang mungkin ada pada citra, misalnya sawah.
4. Gunakan ikon untuk membatasi tutupan lahan.
5. Gunakan file-check segment untuk mengecek keberaran hasil digitasi.
6. Apabila semua objek telah didigitasi, simpan dan gunakan ikon exit ( ) untuk keluar.
7. Langkah berikutnya buatlah peta titik untuk memberikan atribut pada polygon yang akan dibuat
8. menggunakan menu create->new point map. Gunakan proyeksi dan domain yang sama.
9. Simpan dan keluar apabila telah selesai.
10. Langkah berikutnya dalah merubah segmen menjadi polygon menggunakan menu vectorize >segment to polygon sebagai berikut
E. Hasil praktikum
Gambar 01. Gambar hasil digitasi pengunaan lahan
Gambar 02. Hasil digitasi dan pemberian titik
Gambar 03. Polygon penggunaan lahan
PRAKTIKUM 5
A. Tujuan
Mahasiswa dapat melakukan analysis NDVI untuk pemetaan kerapatan mangrove
B. Pendahuluan
Kepulauan Karimunjawa adalah rantai pulau-pulau kecil yang terletak sebelah barat laut dari Pulau Jawa, pulau yang paling ramai di Indonesia. Karena lokasi yang terisolasi, tidak banyak orang mengenali daerah ini. Nusantara ini memiliki sumber daya alam yang indah murni dan keragaman ekosistem yang luar biasa. Karimunjawa merupakan salah satu daerah pertama diakui sebagai penting untuk konservasi dan perlindungan keanekaragaman hayati laut.
Panorama alam, keindahan bawah air, berbagai organisme laut, hutan bakau, semua masih alami dan murni, sehingga Karimunjawa sekarang menjadi taman nasional laut. Pulau-pulau Karimunjawa secara administratif bagian dari Kabupaten Jepara, yang terletak sekitar 45 km arah barat laut dari Jepara kota. Benar-benar, daerah ini meliputi 107.226 ha, dengan 100.105 ha adalah bagian laut, dan sisanya adalah tanah. Suhu rata-rata di daerah ini adalah sekitar 26 sampai 30 derajat Celcius, dengan suhu minimum adalah 22 Celcius dan maksimum adalah 34 Celcius. Daya tarik Karimunjawa adalah flora dan fauna. Hal ini dapat dilihat dari lima jenis ekosistem flora, yaitu;
terumbu karang ekosistem, hutan mangrove, hutan pantai, lapangan merenungkan dan hutan dataran rendah. Di sisi lain, ada banyak jenis fauna, seperti monyet ekor panjang, rusa, dan juga fauna perairan yang terdiri dari 242 jenis ikan hias dan 133 jenis biota perairan dan ada juga 2 jenis penyu yang hidup di Taman Nasional ekosistem pulau-pulau Karimunjawa (www.centraljava-tourism.com).
Ekosistem mangrove adalah sistem di tempat alam untuk kehidupan yang mencerminkan keterkaitan antara makhluk hidup dengan lingkungan mereka dan di antara makhluk hidup itu sendiri, hadir di wilayah pesisir, terpengaruh oleh pasang surut dan didominasi oleh spesies pohon atau semak yang khas dan mampu tumbuh dalam atau perairan payau. Fungsi ekologis dari hutan mangrove meliputi: pantai pelindung, mencegah intrusi air laut, habitat (perumahan), mencari makan (feeding ground), tempat perawatan dan pemeliharaan (tanah pembibitan), di 2 mana pemijahan (tanah Pemijahan) untuk berbagai biota perairan, seperti baik sebagai pengatur iklim mikro.
Hutan mangrove adalah hutan yang terletak di daerah pesisir yang selalu atau teratur tergenang air laut dan dipengaruhi oleh pasang surut tetapi tidak terpengaruh oleh iklim. Sementara itu, daerah pesisir daratan yang terletak di daerah hilir DAS (DAS), yang berbatasan dengan laut dan masih dipengaruhi oleh air pasang, dengan kemiringan kurang dari 8%. Praktikum ini bertujuan untuk menentukan klasifikasi kepadatan mangrove di Pulau Karimunjawa dan sekitarnya analisis multispektral dengan menggunakan Landsat 7 ETM.
C. Metode
1. Lokasi Studi
Karimunjawa kepulauan merupakan salah satu wilayah kabupaten di bawah Kabupaten Jepara, Propinsi Jawa Tengah Indonesia. Ini kebohongan dari 5 ° 49 '- 5 ° 57' Lintang Selatan dan 110 ° 04 '-110 ° 40' Bujur Timur. Terdiri dari 22 pulau-pulau di Laut Jawa, distrik Karimunjawa dibagi menjadi tiga desa, yaitu Karimunjawa, Kemujan dan Parang. Perhatian studi untuk mengklasifikasikan kerapatan mangrove dari pulau utama yaitu Pulau Karimunjawa dansekitarnya. Luasnya daerah spasial digambarkan pada GambarCentral Java Study Area 00.51 2 3 4 Km ²
Gambar 1. Area Study
2. Bahan
1. Citra Landsat 7 ETM terkoreksi secara geometrik (Karimunjawa.tiff) terdiri atas 3 band:
- Band 1, blue channel,
- Band 2, green channel, and
- Band 3, red channel.
2. Citra Landsat 7 ETM belum terkoreksi (Landsat_Karimunjawa) terdiri atas 6 bands, yakni:
- Band 1, blue channel.
- Band 2, green channel.
- Band 3, red channel.
- Band 4, near infra red (NIR) channel.
- Band 5, middle infra red 1(MIR1). And
- Band 7, middle infra red 2(MIR2).
3. Batas pulau Karimunjawa (Shapefile)
Software ILWIS 3.3 academic.
Analisa Data Perhitungan NDVI dengan rumus berikut (Jensen, 2005):
NDVI : Ρtm4 - Ρtm3
Ρtm4 + Ρtm3
Klasifikasi kerapatan mangrove dengan ketentuan berikut.
Tabel 1. Klasifikasi Kerapatan Mangrove berdasarkan Nilai NDVI
No Kelas NDVI
1 Kerapatan Tinggi 0,42 to ≤ 1,00
2 Kerapatan Sedang 0,33 to ≤ 0,42
3 Kerapatan Rendah ‐1,00 to ≤ 0,33
Sumber: BAPLAN Forestry.
3. Langkah Kerja
Keterangan
1.Import semua data ke format ilwis seperti praktikum 1.
2.Lakukan koreksi radiometrik (lihat praktikum 2) relatif terhadap citra Landsat_Karimunjawa. Nilai hasil perekaman minimum pada saluran NIR adalah 0, sehingga semua saluran harus memiliki nilai 0 sebagai nilai minimumnya.
Landsat_Karimunjawa sebelum koreksi
Landsat_Karimunjawa sesudah koreksi
nilai hitograf sebelum koreksi
Nilai Histograf Setelah Koreksi
3.Gunakan citra Karimunjawa.tiff sebagai referensi untuk koreksi geometric (lihat praktikum 3).
citra Karimunjawa.tiff sebagai referensi untuk koreksi geometric
hasil koreksi geometrik
Lansad karimunjawa setelah koreksi geometrik
4. Cari komposisi RGB citra yang paling kontras menggambarkan kenampakan mangrove, dan gunakan untuk delineasi secara visual batas ekosistem mangrove.
5. Gunakan unsur‐unsur interpretasi citra untuk mengenali obyek mangrove dan lingkungannya.
6. Transformasi NDVI hanya diaplikasikan untuk daerah ber‐ekosistem mangrove.
7. Nilai NDVI berkisar antara ‐1 hingga 1.
8. Rentang kerapatan vegetasi mangrove menurut BAPLAN Kehutanan:
‐ Kerapatan tinggi (0,42 ≤ NDVI ≤ 1,00)
‐ Kerapatan sedang (0,33 ≤ NDVI ≤ 0,42)
‐ Kerapatan rendah (‐1,00 ≤ NDVI ≤ 0,33)
9. Konversi hasil klasifikasi ke dalam format vector. Buat layout peta kerapatan vegetasi mangrove sesuai dengan kaidah kartografis. Gunakan citra komposit sebagai backgrou
Disusun Oleh:
Dwi wijanarko A610090047
Wahyuning astuti A610090041
Dwi ratri novianti A610090002
Dhanu pradiksa tama A610090045
Dwi indah patmawati A610090034
PENDIDIKAN GEOGRAFI
FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA
2011
ACARA 1
PENGENALAN SPEKTRAL SIGNATURE
Tujuan
Mahasiswa mengenal Pengaruh Nilai Reflectance macam-macam Object terhadap Digital Number (Pixel Value)
Landasan Teori
Akibat perbedaan karakter object, jumlah energy yang dipantulkan akan beragam pada panjang gelombang yang berbeda. Perbedaan ini akan mempermudah membedakan beragam tipe tutupan lahan berdasarkan respon objek terhadap panjang gelombang yang berbeda. Apabila nilai pantulan diplot berlawanan dengan panjang gelombang maka kita akan dapatkan apa yang disebut dengan spectral signature. Gambar berikut menampilkan spectral signature (kurva pantulan) beberapa macam objek. .
Untuk ini diperlukan klasifikasi dengan pantulan panjang gelombang yang berbeda. Misanya air dan vegetasi memiliki nilai pantulan yang hampir sama pada gelombang tampak tetapi memiliki perbedaan yang kontras pada gelombang infra merah. Dengan memahami spectral signature maka kita akan dapat mengklasifikasin objek bahkan di daerah yang belum kita kenal sekalipun. Pada praktikum ini kita akan menggunakan citra Landsat ETM+ daerah Semarang. Anda diminta untuk mengenali beragam objek kemudian mengidentifikasi digital numbernya.
Alat dan Bahan
1. Ilwis 3.3 Academic
2. Cita Landsat ETM+ daerah Semarang
Cara Kerja
• Identifikasi 10 ragam objek yang berbeda yang bisa anda kenali, misanya hutan, permukiman,dll.
• Zoom pada objek-objek tersebut sehingga batas antar piksel dapat terlihat.
• Identifikasi 9 nilai sampel piksel dari masing-masing objek. Klick icon berikut untuk menampilkan informasi nilai piksel.
• Print screen objek yang anda kenali dan masukan kedalam tabel berikut beserta nilai pikselnya
Hasil praktikum
No
Objects
Band 1
Blue
(450‐520)
Band 2
Green
(520‐600)
Band 3
Red
(630‐690) Band 4
NIR
(760‐900)
Band 5
MIR1
(1550‐1750)
Band 7
MIR2
(2080‐2350)
Composit
Color
(321)
1 laut 100,100,97
101,100,
101, 100,
100,100 74,73,72,
73,76,72
76,73,72 54,56,55
55,57,60
57,56,60 25,25,25
25,24,24
24,26,24 28,27,27
25,27,26
27,27,26 24,20,20
22,22,21
22,22,21
Rata2 98,7 73,4 56,9 24,5 27,2 22,6
2 permukiman 107,103,
103,107,
117,111
118,106,92 74,86,86
74,107,96
99,89,89 78,104,104
78,122,125
74,107,100 41,53,53
41,60,66
41,54,51 70,89,89
70,128,183
97,97,82 70,76,76
70,141,159
64,96,72
Rata2 108 87,2 101 52,3 104,8 98,6
3 perkebunan 74,70,74
73,70,74,
72,72,74 56,55,59
54,55,59,
55,57,59 40,40,49
41,40,49
41,44,46 81,76,71
79,76,71
82,78,82 70,67,69
75,67,69
67,69,76 33,31,34
35,31,34
31,33,37
Rata2 72,8 57,5 45 78,3 72,6 32,6
4 sawah 81,81,83
79,84,82
83,82,81 63,70,69
65,66,68
64,67,65 58,59,54
60,59,57
57,55,59 49,51,52
51,53,52
50,53,51 44,49,47
45,46,50
50,44,43 25,28,28
25,27,24
23,23,30
Rata2 84,3 65,8 57,8 51,3 47,0 25,3
5 hutan 64,64,61
59,66,62
55,58,65 50,51,55
48,49,51
45,50,50 37,33,33
37,41,40
.39,37,31 90,89,96
93,93,95
88,97,99 66,59,58
61,61,64
65,66,66 33,31,32
37,29,39
33,38,36
Rata2 60,2 49,5 36,5 92,5 63 32,8
6 sungai 68,84,73
74,66,71
81,80,77 59,75,57
65,55,58
58,64,63 52,72,49
49,51,51
53,64,57 74,60,70
60.71,74
68,69,66 82,60,77
77,85,88
73,71,71 45,38,38
33,44,37
39,40,42
Rata2 72,6 64,6
57,5 70,3 77,8 39,2
7 Jalan 80,83,80
84,32,66
88,78,34 63,61,61
69,84,36
75,59,77 58,57,56
60,44,23
57,78,28 50,43,52
55,78,89
60,43,22 64,75,64
70,44,78
73,68,46 40,58,58
48.99.22
50,78,13
Rata2 72,2 62,3 58,3 61,2 65,8 54,2
8 Industri/pabrik 127,121,
123, 135,
183,111
133,178,
199 108,103,
103, 112,
132,178
118,179,84 112,105,99
119,78,88
115,101,32 62,65,63
65,75,24
70,78,81 123,92, 104
130,95,155
127,65,87 123,75,90
99,83,65
86,94,78
Rata2 145 124 85 60 108 88
ACARA II
Koreksi Radiometrik
A. Tujuan
Mahasiswa dapat melakukan koreksi radiometric menggunakan metode histogram adjustment dan mengetahui pengaruhnya terhadap nilai pantualan objek yang tercermin dalam Digital Number (DN)
B. Landasan Teori
Secara teoritis, proses perekaman objek muka bumi menggunakan sensor penginderaan jauh dalam kondisi ideal, radiasi spectral yang ditangkap oleh sensor memiliki nilai yang sama dengan energy yang dipantulkan oleh permukaan bumi. Akan tetapi, pantulan spectral pada gelombang tampak dan beberapa pada gelombang Near Infrared (NIR) (0,36 – 0,9 µm) mengandung bias karena refraksi di anmosfer, penghamburan, dan penyerapan khusunya oleh aerosol, uap air, dan debu. Oleh karena itu, perlu dilakukan koreksi pada kesalahan nilai spectral reflectance dan mengembalikan pada nilai yang benar. Proses ini secara ilmiah disebut dengan koreksi geometric atau atmosferik.
Sejauh ini ada 2 metode yang dapat digunakan untuk melakukan proses koreksi radiometric yakni koreksi radiometric absolute dan relative sebagai berikut:
(1) metode koreksi absolute (absolute atmospheric correction) bertujuan untuk mengembalikan nilai kecerahan yang direkam oleh sensor pada skala pantulan permukaan bumi. Pendekatan ini memerlukan model transfer radiasi atmosfer (atmospheric radiative transfer model) misanya Modtran, 6-S, ACORN, ATREM, FLAASH, ATCOR dan paramater-paramater kondisi atmosfer pada saat perekaman.
(2) metode koreksi relative digunakan untuk menormalisasikan intensitas antara saluran panjang gelombang (band) yang berbeda dalam satu tanggal perekaman maupun pada data time series (multi-date) menggunakan standar scene yang digunakan oleh analist. Ada beberapa pendekatan yang dapat digunakan dalam metode ini antara lain:
- histogram adjustment atau dark-pixel subtraction (Jensen 2005, Lillesand et al 2004, Schowengerdt 2007, Danoedoro 1996)
- image-based regression adjustment (Mather 2004, Danoedoro 1996)
- metode scatter plot (Danoedoro 1996)
- shadow calibration (Gastellu-Etchegorry 1988, Danoedoro 1996)
- empirical line method (Mather 2004, Jenen 2005)
Pada praktikum ini akan digunakan koreksi atmosphere menggunakan metode relative dengan pendekatan histogram adjustment atau dark-pixel subtraction. Pendekatan ini merupakan cara koreksi yang sederhana dan digunakan secara luas. Prinsipnya koreksi ini menggunakan rumus berikut:
DNcorrection = DNoriginal - bias
C. Bahan dan Metode
Data yang digunakan adalah citra satelit wilayah Semarang yang sebelumnya dipakai pada praktikum 1. Untuk melakukan koreksi diginakan software ilwis 3.3 Academic untuk melakukan koreksi radiometric serta membandingkan nilai piksel sebelum dan sesudah dikoreksi.
1. histogram semua band dan catat pada tabel berikut:
Band 1 2 3 4 5 7
Min
Max
2. Buka program ILWIS dan buka foreign catalog citra “smg_2001”. Apabila masing-masing band sudah terlihat, biasanya selalu memiliki file histogram yang memiliki nama yang sama dengan nama file citranya, perhatikan contoh berikut
Gambar 1. File Histogram
File histogram ini menyimpan statistic dari nilai piksel pada setiap band.
3. Double click pada icon histogram untuk membuka histogram dan mengetahui range nilai piksel pada band tersebut. Informasi ini terdapat di bagian bawah kiri dari tabel histogram
4. Buka histogram semua band dan catat pada tabel berikut:
Band 1 2 3 4 5 7
Min 54
Max 255
5. Untuk melakukannya pada ILWIS, gunakan langkah-langkah berikut:
Buka Map Calculation pada menu,
Masukan rumus ‘smg_2001 1’ – 54 pada kolom Expression
Output raster map: smg_2001_atm
Domain: defaults kemudian klik Show
Catatan: nilai 54 bisa anda ganti dengan nilai minimum yang ada temukan pada citra anda.
Pilih representation: GRAY, OK.
6. Lakukan cara yang sama pada semua band.
7. Ulangi praktikum 1 pada citra yang telah terkoreksi (ambil objek yang sama).
D. Hasil dan Analisis
Digital Number (DN) Range
Table 1. Nilai Digital Sebelum Koreksi
Nilai Nilai DN
Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Band 7
Min 50 31 22 19 14 9
Max 255 255 255 255 255 255
Histogram Sebelum Koreksi
Band 1 band 2 band 3
Band 4 band 5 band 7
Histogram sesudah koreksi
Band 1 band 2 band 3
Band 4 band 5 band 7
Tabel 2: summary range nilai digital sebelum dan sesudah koreksi
Nilai Nilai DN
Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Band 7
Sebelum Koreksi
Min 50 31 22 19 14 9
Max 255 255 255 255 255 255
Setelah Koreksi
Min 0 0 0 0 0 0
Max 205 224 233 236 241 246
Table 3. Rerata Nilai Piksel Beberapa Objek Sebelum Koreksi
Band laut pemukiman perkebunan sawah hutan sungai jalan pabrik
Band 1 98.7 108 72.8 84.3 60.2 72.6 72.2 145
Band 2 98.7 87.2 57.5 65.8 49.5 64.6 62.3 124
Band 3 56.9 101 45 57.8 36.5 57.5 58.3 85.3
Band 4 56.9 52.3 78.3 51.3 92.5 70.3 61.2 60.2
Band 5 56.9 104.8 72.6 47 63 77.8 65.8 108
Band 7 56.9 98.6 32.6 25.3 32.8 39.2 54.2 88
Table 4. Rerata Nilai Piksel Beberapa Objek Setalah Koreksi
Band laut pemukiman pekebunan sawah hutan sungai jalan pabrik
band1 49.3 54.3 22.6 31.5 12.6 22.6 29.1 53.3
band2 42.7 71.6 26.3 36 19.6 31 36.5 91.3
band3 34.3 30.5 21 35 14 33 28.5 75.7
band4 5.8 87.9 60.7 32.6 73 49.2 42.1 47.3
band5 12.6 81.5 57 32.8 47.5 64.2 50.6 102.3
band7 12.5 43.8 26 17.2 24.5 30.1 42.5 80.1
Grafik Spectral Signature
Grafik Spectral Signature Sebelum Koreksi
Grafik Spectral Signature Setelah Koreksi
LAMPIRAN
1. Spectral Signature Sebelum Koreksi
No
Objects Band 1
Band 2
Band 3
Band 4
Band 5
Band 7
Composit
Color
1 laut 100,100,97,
101,100,101
100,100,100 74,73,72,
73,76,72
76,73,72 54,56,55
55,57,60
57,56,60 25,25,25
25,24,24
24,26,24 28,27,27
25,27,26
27,27,26 24,20,20
22,22,21
22,22,21
Rata2 98,7 73,4 56,9 24,5 27,2 22,6
2 permukiman 107,103,103
107,117,111
118,106,92 74,86,86
74,107,96
99,89,89 78,104,
104, 78,
122,125
74,107,100 41,53,53
41,60,66
41,54,51 70,89,89
70,128,183
97,97,82 70,76,76
70,141,
159
64,96,72
Rata2 108 87,2 101 52,3 104,8 98,6
3 perkebunan 74,70,74
73,70,74,
72,72,74 56,55,59
54,55,59,
55,57,59 40,40,49
41,40,49
41,44,46 81,76,71
79,76,71
82,78,82 70,67,69
75,67,69
67,69,76 33,31,34
35,31,34
31,33,37
Rata2 72,8 57,5 45 78,3 72,6 32,6
4 sawah 81,81,83
79,84,82
83,82,81 63,70,69
65,66,68
64,67,65 58,59,54
60,59,57
57,55,59 49,51,52
51,53,52
50,53,51 44,49,47
45,46,50
50,44,43 25,28,28
25,27,24
23,23,30
Rata2 84,3 65,8 57,8 51,3 47,0 25,3
5 hutan 64,64,61
59,66,62
55,58,65 50,51,55
48,49,51
45,50,50 37,33,33
37,41,40
.39,37,31 90,89,96
93,93,95
88,97,99 66,59,58
61,61,64
65,66,66 33,31,32
37,29,39
33,38,36
Rata2 60,2 49,5 36,5 92,5 63 32,8
6 sungai 68,84,73
74,66,71
81,80,77 59,75,57
65,55,58
58,64,63 52,72,49
49,51,51
53,64,57 74,60,70
60.71,74
68,69,66 82,60,77
77,85,88
73,71,71 45,38,38
33,44,37
39,40,42
Rata2 72,6 64,6 57,5 70,3 77,8 39,2
7 Jalan 80,83,80
84,32,66
88,78,34 63,61,61
69,84,36
75,59,77 58,57,56
60,44,23
57,78,28 50,43,52
55,78,89
60,43,22 64,75,64
70,44,78
73,68,46 40,58,58
48.99.22
50,78,13
Rata2 72,2 62,3 58,3 61,2 65,8 54,2
8 Industri/pabrik 127,121,123
135,183,111
133,178,199 108,103,
103, 112
,132,178
118,179,84 112,105,
99, 119,
78,88
115,
101,32 62,65,63
65,75,24
70,78,81 123,92, 104
130,95,155
127,65,87 123,75,
90
99,83,65
86,94,78
Rata2 145 124 85 60 108 88
2. Spectral Signature Setelah Koreksi
No
Objects Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Band 7 Composit
Color
1 Laut 50,50,47 43,42,41 33,32,33 6,6,6 14,13,13 15,11,11
48,50,51 42,45,41 31,31,44 6,5,5 11,13,12 13,13,12
50,50,50 45,43,41 35,34,38 5,7,5 13,13,12 13,13,12
Rata2 49,3 42,7 34,3 5,8 12,6 12,5
2 Permukiman 57,53,53 43,86,86 19,31,32 51,78,78 56,53,62 32,44,44
57,67,61 73,71,65 19,38,44 51,109,169 56,127,145 32,51,57
68,56,42 68,58,58 21,32,31 78,78,63 50,82,58 32,45,42
Rata2 54,3 71,6 30,5 87,9 81,5 43,8
3 Perkebunan 24,20,24 25,24,28 18,18,27 62,57,52 56,53,55 24,22,25
23,20,24, 23,24,28 19,18,27 60,57,52 61,53,55 26,22,25
22,22,24 24,26,28 19,22,26 63,59,63 53,55,62 22,24,28
Rata2 22,6 26,3 21 60,7 57 26
4 sawah 31,31,33 32,40,38 36,37,32 30,32,33 30,35,33 16, 19,19
29,34,32 34,35,37 30,37,35 32,34,33 31,32,36 16,18,15
33,32,31 33,36,35 35,33,37 31,34,32 36,30,29 14,14,21
Rata2 31,5 36 35 32,6 32,8 17,2
5 Hutan 14,14,11 19,20,24 15,11,11 71,70,77 52,45,44 24,22,23
9,16,12 17,18,20 12,19,18 74,74,76 47,47,50 28,20,30
5,8,65 14,19,19 .17,15,9 69,78,80 51,52,52 24,29,27
Rata2 12,6 19,6 14,3 73 47,5 24,5
6 Sungai 18,34,23 28,44,26 30,50,28 55,41,51 68,46,63 36,29,29
24,16,21 34,24,27 28,31,31 41,52,55 63,71,74 24,35,28
31,30,27 27,33,32 31,42,32 49,50,47 56,57,57 30,31,33
Rata2 22,6 31 33 49,2 64,2 30,1
7 Jalan 30,33,30 32,30,30 36,35,34 31,24,33 50,61,50 31,41,41
34,32,16 38,53,36 43,22,1 36,59,70 56,30,64 39,90,13
38,28,14 44,28,46 35,65,8 41,24,3 59,54,32 41,68,4
Rata2 29,1 36,5 28,5 42,1 50,6 42,5
8 Pabrik / industri 27,51,23 77,72,72 90,95,77 43,46,44 109,78,90 114,66,81
85,73,61 81,101,145 97,56,66 46,56,51 116,81,141 90,74,56
43,78,99 87,148,53 93,97,11 51,59,62 113,51,73 77,85,69
Rata2 53,3 91,3 75,7 47,3 102,3 80,1
Table Pantulan maksimun dan minimun
obyek maksimum minimum
Laut Band 1 Band 4
Pemukiman Band 4 Band 7
Perkebunan Band 4 Band 3
Sawah Band 2 Band 7
Hutan Band 4 Band 1
Sungai Band 5 Band 1
Jalan Band 5 Band 3
pabrik Band 5 Band 4
Kesimpulan.
Pada praktikum ini akan digunakan koreksi atmosphere menggunakan metode relative dengan pendekatan histogram adjustment atau dark-pixel subtraction. Pendekatan ini merupakan cara koreksi yang sederhana dan digunakan secara
Dengan tujuan Mahasiswa dapat melakukan koreksi radiometric menggunakan metode histogram adjustment dan mengetahui pengaruhnya terhadap nilai pantualan objek yang tercermin dalam Digital Number (DN)
Pengaruh nilia pantulan sebelum dan sesudah koreksi sangantlah berbeda jauh dengan menurungya nilai pixel dari tiap gambar memberikan gambaran koreksi secara umum dari tiap tiap band yang dilakukan koreksi radiometrik
PRAKTIKUM 3
KOREKSI GEOMETRIK
A. Tujuan
Mahasiswa dapat melakukan proses koreksi geometrik.
B. Landasan Teori
Koreksi geometric bertujuan untuk menempatkan data penginderaan jauh pada posisi benar sehingga dapat berasosiasi dengan data spatial yang lain. Menurut Jensen (2005), ada dua langkah dalam koreksi geometrik yakni interpolasi spatial dan interpolasi intensitas (Gambar 1). Interpolasi spatial terkait dengan relasi geometris antara lokasi piksel dengan peta atau permukaan bumi. Proses ini memerlukan beberapa Ground Control Point (GCP) yang dapat diperoleh dari muka bumi (pengukuran GPS), peta atau citra yang sudah terkoreksi.
Gambar 1. Proses Koreksi Geometrik
Menurut Jensen (1996) ada beberapa metode yang dapat dipakai dalam proses interpolasi geometris dengan beragam tingkat akurasi, antara lain:
1. Transformasi Affine. Proses ini membutuhkan minimal 4 GCP. Metode ini baik hanya untuk daerah dengan topografi relative datar.
2. Transformasi Order Kedua (Second order transformation), membutuhkan minimal 6 titik GCP. Metode ini memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan metode yang pertama.
3. Transformasi order ketiga (Third order transformation), membutuhkan minimum 10 titik GPS. Metode ini sangat bagus untuk wilayah dengan variasi topografi yang tinggi.
Interpolasi intensitas dilakukan dengan proses resampling untuk menentukan nilai piksel pada citra yang
sudah dibetulkan secara geometris. Ada tiga metode yang bisa dilakukan untuk melakukan proses ini
antara lain:
1. Interpolasi tetangga terdekat. Nilai kecerahan (DN) dari suatu piksel ditentukan dari piksel-piksel terdekat dari citra yang belum terkoreksi.
2. Interpolasi Bilinier. Nilai kecerahan (DN) dari suatu piksel ditentukan dari 4 piksel-piksel terdekat dari citra yang belum terkoreksi.
3. Cubic-convolution. Proses interpolasi ini mirip dengan interpolasi bilinear tetapi menggunakan 16 piksel sekitarnya.
C. Cara Kerja
1. Gunakan data citra landsat semarang 2001 yang telah dikoreksi secara radiometric pada praktikum 2, “smg_2001_atm”.
2. Lakukan registrasi citra semarang tahun 2001 berdasarkan koordinat dari citra semarang yang sudah terkoreksi “smg_rwpng”.
Create New Georeference dari panel menu operation.
Georeference name: smg_2001a
pilih GeoRef Tiepoints
Coordinate System: create new (click )
Coordinate system name: utmwgs84_49s
Pilih CoordSystem Projection OK
Projection: UTM Datum: WGS 84
Uncheck the Northern Hemisphere
Zone: 49 OK
Background Map: smg_2001_atm (map list), OK dan pilih komposisi peta.
3. Buka dan buat komposit dari citra yang telah berkoordinat “smg_rwpng” pada window yang lain dan identifikasi objek-objek yang Nampak jelas pada kedua citra. Diutamakan objek-objek yang dibuat manusia misalnya jalan, jembatan, pelabuhan, airport, dll.
4. Gunakan koordinat pada objek-objek tersebut (minimal 6 titik) sebagai GCP untuk mengkoreksi citra semarang 2001. Isikan hasilnya pada tabel berikut
5. Tambahkan tie point sesuai posisiya
6. Atur sedemikian hingga sigma valuanya kurang dari 0.5.
7. Apabila nilai sigma telah memenuhi klik exit the GeoReference Editor window.
8. Cobalah melakukan tumpang susun kedua dan perhatikan apakah keduanya tertampal dengan baik.
9. Buatlah laporan dengan lengkap dengan screen shoot semua proses dan hasilnya.
10. Dan buatlah analisis serta kesimpulan.
D. Hasil dan Analisis
Gambar 01 proses koreksi geometric 01
Gambar 02 proses koreksi geometric
Gambar 03 hasil koreksi geometric
nilai koordinat x dam y koreksi geometric
PRAKTIKUM 4
INTERPRETASI VISUAL DAN DIGITASI ON SCREEN
A. Tujuan
Mahasiswa dapat mengenali objek-objek geografis di permukaan bumi melaui interpretasi visual menggunakan elemen kunci interpretasi.
B. Landasan Teori
Ekstraksi informasi merupakan proses penting agar data penginderaan jauh dapat dimanfaatkan lebih lanjut. Secara umum proses ekstraksi (pengambilan) informasi dari citra satellite dapat dibagi menjadi dua golongan, antara lain (Tempfli et al, 2009): (1) ekstraksi informasi berdasarkan interpretasi citra secara visual misalnya pemetaan penggunaan lahan dan pemetaan jenis tanah. (2) ekstraksi informasi secara semi otomatis menggunakan computer (digital).
Praktikum kali ini akan membahas mengenai ekstraksi informasi yang pertama yakni ekstraksi informasi berdasarkan interpretasi citra secara visual. Interpretasi visual sangat tergantung pada interpreter dalam mengenali objek. Secara umum proses pengenalan objek dapat dibagi dua yakni pengenalan spontan (spontaneous recognition), dalam kategori ini seorang interpreter akan langsung mengenal objek di citra dari hasil pengamatan sepintas secara cepat. Kategori kedua adalah logical inference yakni seorang interpreter menggunakan alasan-alasan tertentu dalam mengenali objek secara logis karena objek tidak dapat secara langsung dikenali. Dalam hal ini, pengetahuan professional dan pengalaman dangat diperlukan. Untuk melakukan interpretasi secara visual, perlu beberapa unsur yang digunakan untuk mengenali objek berdasarkan karakternya. Unsur-unsur tersebut diantaranya: rona/warna, tekstur, pola, bentuk, ukuran, tinggi, bayangan, lokasi, asosiasi.
C. Alat dan bahan:
1. Data praktikum
2. Laptop/ pc
3. Aplikasi ilwis
D. Cara kerja:
1. Buatlah file segmen baru menggunakan menu create->new segment map.
2. Masukan nama peta, pilih system koordinatnya dan buatlah domain baru
3. Masukan beberapa kelas tutupan lahan yang mungkin ada pada citra, misalnya sawah.
4. Gunakan ikon untuk membatasi tutupan lahan.
5. Gunakan file-check segment untuk mengecek keberaran hasil digitasi.
6. Apabila semua objek telah didigitasi, simpan dan gunakan ikon exit ( ) untuk keluar.
7. Langkah berikutnya buatlah peta titik untuk memberikan atribut pada polygon yang akan dibuat
8. menggunakan menu create->new point map. Gunakan proyeksi dan domain yang sama.
9. Simpan dan keluar apabila telah selesai.
10. Langkah berikutnya dalah merubah segmen menjadi polygon menggunakan menu vectorize >segment to polygon sebagai berikut
E. Hasil praktikum
Gambar 01. Gambar hasil digitasi pengunaan lahan
Gambar 02. Hasil digitasi dan pemberian titik
Gambar 03. Polygon penggunaan lahan
PRAKTIKUM 5
A. Tujuan
Mahasiswa dapat melakukan analysis NDVI untuk pemetaan kerapatan mangrove
B. Pendahuluan
Kepulauan Karimunjawa adalah rantai pulau-pulau kecil yang terletak sebelah barat laut dari Pulau Jawa, pulau yang paling ramai di Indonesia. Karena lokasi yang terisolasi, tidak banyak orang mengenali daerah ini. Nusantara ini memiliki sumber daya alam yang indah murni dan keragaman ekosistem yang luar biasa. Karimunjawa merupakan salah satu daerah pertama diakui sebagai penting untuk konservasi dan perlindungan keanekaragaman hayati laut.
Panorama alam, keindahan bawah air, berbagai organisme laut, hutan bakau, semua masih alami dan murni, sehingga Karimunjawa sekarang menjadi taman nasional laut. Pulau-pulau Karimunjawa secara administratif bagian dari Kabupaten Jepara, yang terletak sekitar 45 km arah barat laut dari Jepara kota. Benar-benar, daerah ini meliputi 107.226 ha, dengan 100.105 ha adalah bagian laut, dan sisanya adalah tanah. Suhu rata-rata di daerah ini adalah sekitar 26 sampai 30 derajat Celcius, dengan suhu minimum adalah 22 Celcius dan maksimum adalah 34 Celcius. Daya tarik Karimunjawa adalah flora dan fauna. Hal ini dapat dilihat dari lima jenis ekosistem flora, yaitu;
terumbu karang ekosistem, hutan mangrove, hutan pantai, lapangan merenungkan dan hutan dataran rendah. Di sisi lain, ada banyak jenis fauna, seperti monyet ekor panjang, rusa, dan juga fauna perairan yang terdiri dari 242 jenis ikan hias dan 133 jenis biota perairan dan ada juga 2 jenis penyu yang hidup di Taman Nasional ekosistem pulau-pulau Karimunjawa (www.centraljava-tourism.com).
Ekosistem mangrove adalah sistem di tempat alam untuk kehidupan yang mencerminkan keterkaitan antara makhluk hidup dengan lingkungan mereka dan di antara makhluk hidup itu sendiri, hadir di wilayah pesisir, terpengaruh oleh pasang surut dan didominasi oleh spesies pohon atau semak yang khas dan mampu tumbuh dalam atau perairan payau. Fungsi ekologis dari hutan mangrove meliputi: pantai pelindung, mencegah intrusi air laut, habitat (perumahan), mencari makan (feeding ground), tempat perawatan dan pemeliharaan (tanah pembibitan), di 2 mana pemijahan (tanah Pemijahan) untuk berbagai biota perairan, seperti baik sebagai pengatur iklim mikro.
Hutan mangrove adalah hutan yang terletak di daerah pesisir yang selalu atau teratur tergenang air laut dan dipengaruhi oleh pasang surut tetapi tidak terpengaruh oleh iklim. Sementara itu, daerah pesisir daratan yang terletak di daerah hilir DAS (DAS), yang berbatasan dengan laut dan masih dipengaruhi oleh air pasang, dengan kemiringan kurang dari 8%. Praktikum ini bertujuan untuk menentukan klasifikasi kepadatan mangrove di Pulau Karimunjawa dan sekitarnya analisis multispektral dengan menggunakan Landsat 7 ETM.
C. Metode
1. Lokasi Studi
Karimunjawa kepulauan merupakan salah satu wilayah kabupaten di bawah Kabupaten Jepara, Propinsi Jawa Tengah Indonesia. Ini kebohongan dari 5 ° 49 '- 5 ° 57' Lintang Selatan dan 110 ° 04 '-110 ° 40' Bujur Timur. Terdiri dari 22 pulau-pulau di Laut Jawa, distrik Karimunjawa dibagi menjadi tiga desa, yaitu Karimunjawa, Kemujan dan Parang. Perhatian studi untuk mengklasifikasikan kerapatan mangrove dari pulau utama yaitu Pulau Karimunjawa dansekitarnya. Luasnya daerah spasial digambarkan pada GambarCentral Java Study Area 00.51 2 3 4 Km ²
Gambar 1. Area Study
2. Bahan
1. Citra Landsat 7 ETM terkoreksi secara geometrik (Karimunjawa.tiff) terdiri atas 3 band:
- Band 1, blue channel,
- Band 2, green channel, and
- Band 3, red channel.
2. Citra Landsat 7 ETM belum terkoreksi (Landsat_Karimunjawa) terdiri atas 6 bands, yakni:
- Band 1, blue channel.
- Band 2, green channel.
- Band 3, red channel.
- Band 4, near infra red (NIR) channel.
- Band 5, middle infra red 1(MIR1). And
- Band 7, middle infra red 2(MIR2).
3. Batas pulau Karimunjawa (Shapefile)
Software ILWIS 3.3 academic.
Analisa Data Perhitungan NDVI dengan rumus berikut (Jensen, 2005):
NDVI : Ρtm4 - Ρtm3
Ρtm4 + Ρtm3
Klasifikasi kerapatan mangrove dengan ketentuan berikut.
Tabel 1. Klasifikasi Kerapatan Mangrove berdasarkan Nilai NDVI
No Kelas NDVI
1 Kerapatan Tinggi 0,42 to ≤ 1,00
2 Kerapatan Sedang 0,33 to ≤ 0,42
3 Kerapatan Rendah ‐1,00 to ≤ 0,33
Sumber: BAPLAN Forestry.
3. Langkah Kerja
Keterangan
1.Import semua data ke format ilwis seperti praktikum 1.
2.Lakukan koreksi radiometrik (lihat praktikum 2) relatif terhadap citra Landsat_Karimunjawa. Nilai hasil perekaman minimum pada saluran NIR adalah 0, sehingga semua saluran harus memiliki nilai 0 sebagai nilai minimumnya.
Landsat_Karimunjawa sebelum koreksi
Landsat_Karimunjawa sesudah koreksi
nilai hitograf sebelum koreksi
Nilai Histograf Setelah Koreksi
3.Gunakan citra Karimunjawa.tiff sebagai referensi untuk koreksi geometric (lihat praktikum 3).
citra Karimunjawa.tiff sebagai referensi untuk koreksi geometric
hasil koreksi geometrik
Lansad karimunjawa setelah koreksi geometrik
4. Cari komposisi RGB citra yang paling kontras menggambarkan kenampakan mangrove, dan gunakan untuk delineasi secara visual batas ekosistem mangrove.
5. Gunakan unsur‐unsur interpretasi citra untuk mengenali obyek mangrove dan lingkungannya.
6. Transformasi NDVI hanya diaplikasikan untuk daerah ber‐ekosistem mangrove.
7. Nilai NDVI berkisar antara ‐1 hingga 1.
8. Rentang kerapatan vegetasi mangrove menurut BAPLAN Kehutanan:
‐ Kerapatan tinggi (0,42 ≤ NDVI ≤ 1,00)
‐ Kerapatan sedang (0,33 ≤ NDVI ≤ 0,42)
‐ Kerapatan rendah (‐1,00 ≤ NDVI ≤ 0,33)
9. Konversi hasil klasifikasi ke dalam format vector. Buat layout peta kerapatan vegetasi mangrove sesuai dengan kaidah kartografis. Gunakan citra komposit sebagai backgrou
Minggu, 13 November 2011
Rabu, 19 Oktober 2011
laporan praktikum pj
Metode Pembelajaran Berbasis Masalah (Problem Based Learning)
Oleh Suyatno
Setelah Metode Kolaboratif dimunculkan garduguru di beberapa hari yang lalu, berikut ini dipaparkan Metode Pembelajaran Berbasis Masalah atau Problem Based Learning dengan harapan dapat memperkaya guru dalam melaksanakan pembelajaran di kelas. Pembelajaran Berbasis Masalah (PBM) merupakan metode pembelajaran yang menggunakan masalah sebagai langkah awal dalam mengumpulkan dan mengintegrasikan pengetahuan baru. Seperti halnya CL, metode ini juga berfokus pada keaktifan peserta didik dalam kegiatan pembelajaran. Peserta didik tidak lagi diberikan materi belajar secara satu arah seperti pada metode pembelajaran konvensional. Dengan metode ini, diharapkan peserta didik dapat mengembangkan pengetahuan mereka secara mandiri. PBL juga memberi kesempatan peserta didik untuk mempelajari teori melalui praktek. Peserta didik bukan hanya perlu mencari konklusi tetapi juga perlu menganalisis data.
Boud dan Felleti (1991, dalam Saptono, 2003) menyatakan bahwa “Problem Based Learning is a way of constructing and teaching course using problem as a stimulus and focus on student activity”. H.S. Barrows (1982) menyatakan bahwa PBM adalah sebuah metode pembelajaran yang didasarkan pada prinsip bahwa masalah (problem) dapat digunakan sebagai titik awal untuk mendapatkan atau mengintegrasikan ilmu (knowledge) baru. Dengan demikian, masalah yang ada digunakan sebagai sarana agar anak didik dapat belajar sesuatu yang dapat menyokong keilmuannya.
PBM adalah proses pembelajaran yang titik awal pembelajaran berdasarkan masalah dalam kehidupan nyata lalu dari masalah ini mahasiswa dirangsang untuk mempelajari masalah berdasarkan pengetahuan dan pengalaman yang telah mereka punyai sebelumnya (prior knowledge) sehingga dari prior knowledge ini akan terbentuk pengetahuan dan pengalaman baru. Diskusi dengan menggunakan kelompok kecil merupakan poin utama dalam penerapan PBL.
Tidak selamanya proses belajar dengan metode PBM berjalan dengan lancar. Ada beberapa hambatan yang dapat muncul. Yang paling sering terjadi adalah kurang terbiasanya peserta didik dan pengajar dengan metode ini. Peserta didik dan pengajar masih terbawa kebiasaan metode konvensional, pemberian materi terjadi secara satu arah. Faktor penghambat lain adalah kurangnya waktu. Proses PBM terkadang membutuhkan waktu yang lebih banyak. Peserta didik terkadang memerlukan waktu untuk menghadapi persoalan yang diberikan. Sementara, waktu pelaksanaan PBM harus disesuaikan dengan beban kurikulum.
Dengan menggunakan pendekatan PBM ini, siswa akan bekerja secara kooperatif dalam kumpulan untuk menyelesaikan masalah sebenarnya dan yang paling penting membina kemahiran untuk menjadi siswa yang belajar secara sendiri (Hamizer, dkk, 2003).
Siswa akan membina kemampuan berpikir secara kritis secara kontinu berkaitan dengan ide yang dihasilkan serta yang akan dilakukan. Dalam melaksanakan proses pembelajaran PBM ini, Bridges (1992) dan Charlin (1998) telah menggariskan beberapa ciri-ciri utama seperti berikut.
1.Pembelajaran berpusat dengan masalah.
2.Masalah yang digunakan merupakan masalah dunia sebenarnya yang mungkin akan dihadapi oleh siswa dalam kerja profesional mereka di masa depan.
3.Pengetahuan yang diharapkan dicapai oleh siswa saat proses pembelajaran disusun berdasarkan masalah.
4.Para siswa bertanggung jawab terhadap proses pembelajaran mereka sendiri.
5.Siswa aktif dengan proses bersama.
6.Pengetahuan menyokong pengetahuan yang baru.
7.Pengetahuan diperoleh dalam konteks yang bermakna.
8.Siswa berpeluang untuk meningkatkan serta mengorganisasikan pengetahuan.
9.Kebanyakan pembelajaran dilaksanakan dalam kelompok kecil.
Berikut langkah-langkah PBM. Guru memulai sesi awal PBM dengan presentasi permasalahan yang akan dihadapi oleh siswa. Siswa terstimulus untuk berusaha menyelesaikan permasalahan di lapangan. Siswa mengorganisasikan apa yang telah mereka pahami tentang permasalahan dan mencoba mengidentifikasi hal-hal terkait. Siswa berdiskusi dengan mengajukan pertanyaan tentang hal-hal yang tidak mereka pahami. Guru mendampingi siswa untuk fokus terhadap pertanyaan yang dianggap penting. Setelah periode self-study, sesi kedua dilakukan. Pada awal sesi ini siswa diharapkan dapat membagi pengetahuan baru yang mereka peroleh. Siswa menguji validitas dari pendekatan awal dan menyaringnya. Siswa berlatih mentransfer pengetahuan dalam konteks nyata melalui pelaporan di kelas.
PBM berbeda dengan metode konvensional. Metode konvensional berupa ceramah yang memusatkan perhatian siswa sepenuhnya kepada guru sehingga yang aktif di sini hanya guru, sedangkan siswa hanya tunduk mendengarkan penjelasan yang dipaparkan. Partisipasi siswa rendah karena hanya diberi kebebasan untuk bertanya mengenai materi yang telah dijelaskan oleh guru sehingga metode konvensional masih kurang menggugah daya pemikiran siswa. Sedangkan, metode PBM adalah metode pembelajaran yang berbasis kepada partisipasi para siswa. Pada jam pertama pembelajaran, metode yang diterapkan adalah diskusi. Guru memberikan pertanyaan kepada siswa yang ditunjuk secara acak. Pertanyaan yang diajukan bersifat menggali pendapat dan mengembangkan kemampuan analisis siswa. Kemudian, pada satu jam terakhir, guru memberikan rangkuman dan inti dari diskusi pada hari itu disertai dengan inti dari konteks materi dihubungkan dengan implementasi di lapangan.
Perlu diingat, PBM bukanlah satu-satunya metode yang baik. Masih banyak metode pembelajaran yang baik pula. Untuk itu, guru perlu berpikir divergen dalam menggunakan metode pembelajaran sehingga tidak selalu mengagungkan sebuah metode pembelajaran karena metode pembelajaran adakalanya buruk jika tidak dapat mencapai tujuan.
Rabu, 22 Juni 2011
kosmografi
KOSMOGRAFI DAN PEMBAHASANNYA
Kosmografi berasal dari bahasa Yunani yaitu ”kosmos” yang berarti pembagian dan ”graphoo” berarti menulis. Kosmografi adalah uraian tentang gejala-gejala umum dalam alam semesta terutama mengenai ilmu bintang. Ilmu Kosmografi adalah bagian Ilmu Bintang. Dalam Ilmu Kosmografi diperbincangkan keadaan-keadaan yang telah ada dalam alam-raya. Tugas ilmu kosmografi mernberi pelajaran kepada kita tentang riwayat pertumbuhan kosmos.
Kosmografi memberi pergetahuan hubungan alam semesta benda-benda langit matahari, bulan, bintang-bintang, bumi dan sebagainya. Tetapi objek-objek langit ini hanya dipandang sebagai bagian alam amat kecil terhadap kosmos yang maha besar itu.
Kosmografi pada khususnya, ilmu bintang-bintang pada umumnya, dipergunakan diberbagai cabang ilmu pengetahuan: ilmu pelayaran, ilmu penerbangan, ilmu ukur tanah, penetapan waktu, penetapan musim, perhitungan tinggi air pasang, perhitungan gerhana, dll.
Keadaan-keadaan: suhu berjuta derajat tingginya, tekanan berjuta atmosfer besarnya, vakum berlipat rendahnya, atau ruang tak berdinding dan pengaruhnya terhadap sifat-sifat materi tak mungkin atau sukar dicapai di laboratorium. Untuk mengetahui hal demikian, Ilmu Astrofisikalah yang dapat menjawabnya. Perkembangan sangat cepat sebagian ilmu astronomi dan saling pengaruhnya terhadap ilmu alam yang lain pada dasawarsa ini memperluas perkembangan ilmu teknik.
Dalam mempelajari alam semesta, tentunya kita mesti tahu apa saja yang terdapat dalam alam semesta, dan juga bagaimana ’sifat-sifat fisis’ nya. Dengan teknologi yang dimiliki manusia sekarang, kita beruntung bahwa kita cukup memiliki data-data yang dibutuhkan.
Dalam kosmografi terdapat dua objek yaitu objek formal dan material. Objek formal kosmografi menggunakan pendekatan stereografis terhadap alam semesta beserta bola langitnya dengan planet bumi sebagai titik pengamatan. Kosmografi juga mempunyai objek material atau bidang kajian seluruh benda-benda antariksa, baik mengenai letak, bentuk, materi penyusun, proses-proses yang dialami, gejala-gejala, pergerakannya dan sifat-sifatnya maupun hokum alam yang berlaku.
Kosmografi memiliki beberapa materi antara lain tata koordinat, waktu dalam kosmografi, system teleskop, peta langit, tata surya, falakiyah, gerhana, astrofisika, dan berselancar di dunia maya. Materi- materi tersebut diharapkan agar kita memahami dasar-dasar kosmografi dan mengamalkannya dalam kehidupan.
Materi-materi yang di bahas dalam kartografi:
a. Konsepsi Tentang Alam Semesta
Bagaimana konsepsi para ilmuwan tentang peciptaan jagad raya dan pemikiran apa yang melandasinya ? konsepsi itu berubah-ubah sepanjang sejarah, bergantung pada tingkat kecanggihan alat-alat observasinya, dan bergantung pada tingkat kemajuan fisika itu sendiri. Konsepsi yang mereka kemukakan bahwa jagad raya ini tidak terbatas dan besarnya tidak terhingga, konsepsi ini berasal dari Newton. Konsepsi mereka yang lain adalah bahwa alam ini tidak berubah keadaannya sejak waktu tak terhingga lamanya Sampai masa yang akan datang.
b.Teori Terbentuknya Alam Semesta
Alam semesta yang kita ketahui sekarang ini awal mulanya berasal dari gas yang berserakan secara teratur diangkasa kemudian menjadi kabut (menjadi kumpulan kosmos-kosmos ).Dalam pengertian alam semesta mengcakup tentang Mikro kosmos dan makrokosmos. Mikro kosmos yaitu benda-benda yang berukuran kecil seperti, atom, sel, elektron dan benda-benda kecil lainnya. Adapun makro kosmos yaitu benda-benda yang berukuran besar, seperti bintang, planet, dan matahari.
Teori yang dihasilkan oleh para ilmuwan dan pakar, tentang bagaimana terbentuknya alam semesta ada dua, yaitu :
1. Teori Keadaan Tetap Yaitu teori yang menyatakan bahwa alam ini ada tanpa awal dan ada selama-lamanya.
2. Teori Dentuman Besar. ( Big Bom = Ledakan Besar ) Yaitu teori yang menyatakan bahwa alam ini ada dari suatu ketiadaan.
Dan akan berakhir dengan ketiadaan pula. Dan teori menyatakan bahwasanya alam pada awalnya semua objek dialam semesta adalah satu dan kemudian terpisah karena suatu ledakan yang sangat dahsyat.
c. Teori Terbentuknya Galaksi dan Tata Surya
1.Teori Nebulata .
Yaitu teori yang menyatakan bahwasanya tatasurya terbentuk dari awan panas atau kabut gas yang panas. Teori ini dikemukakan oleh Immanuel Kant (1755) dan Pierre Simon (1796). Menurut Kant kabut tersebut berputar lambat dn memadat karena adanya gaya tarik-menarik dan tolak-menolak, dari bagian-bagiannya terbentuklah pada pusatnya sebuah inti besar matahari dan sekelilingnya inti-inti kecil dari planet-planet.
Adapun menurut Laplace, susunan matahari berasal dari kabut pijar dan merupakan bagian besar yang berputar makin cepat, dan karena proses pendinginan, mak kabut bagian luar terpisah membentuk petang gelap kabut yang akhirnya membentuk planet-planet dengan benda-benda yang mengelilinginya berupa satelit.
2.Hipotesis Planettesimal.
Teori ini sama dengan hipotesis nebular, hanya saja pembentukan planet-planet tidak harus dari satu sumber, tapi dari sumber lain ( bintang ) lain yang kebetulan lewat dekat tatasurya, yang mana tatasurya kita merupakan bagian didalamnya.
3.Teori Tidal
Menurut teori ini planet merupakan percikan matahari dan percikan ini disebut tidal. Karena pada masa lalu matahari mempunyai pasangan sebuah bintang yang kemudian meledak dan sejumlah partikelnya terlempar keluar angkasa, dari ledakan tersebut awan gas tertinggal oleh gaya tarik-menarik matahari, awan gas itu ditarik mendekati kepadanya dan kemudian berubah menjadi planet-planet.
d. Hipotesis Kejadian Bumi
1. Hipotesis Kabut dari Kant dan Laplace
Dalam hipotesisnya Imanuel Kant mengatakan bahwa asal segalanya adalah gas yang bermacam-macam. Yang tarik-menarik membentuk kabut besar dan masing-masing berbenturan lalu menimbulkan panas dan berpijar lalu menghasilkan matahari dan dari matahari timbul en-pragmen yang mendingin lalu menjadi planet-planet.
2. Hipotesis Pasang Surut
Hipotesis ini dikemukakan oleh jeans dan Jeyfreys 1930. mereka berpendapat bahwa adanya bintang besar yang mendekat kira-kira seperti bulan dan bumi, yaitu bulan yang menyebabkab pasang surutnya lautan yang mana bulan tak cukup kuat untuk menarik air menjulur jauh, akan tetapi matahari yang didekati bintang itu menjauh,lidah api dari matahari asal itu putus dan pecah berkeping-keping seraya mengenbun dan membeku menjai planet-planet dan planetoida.
Hipotesis ini sesuai dengan hukum Newton, yang mana terjadinya tarik-menarik suatu bintang besar yang sedang beredar kemudian terjadi peledakan yang melepaskan sebagian materialnya dan dari material inilah terbentuk Planet dan Planetoida.
e. Teori Terbentuknya Galaksi
Hipotesis Fowler ( 1957 )
Menurut Fowler, 12000 juta tahun yang lalu galaksi kita tidaklah sepeti sekarang ini, bentuknya berupa kabut gas hidrogen yang sangat besar yang bentuknya berada diluar angkasa. Ia bergerak perlahan mengadakan rotasi sehingga keseluruhannya berbentuk bulat. Karena gaya beratnya ia mengadakan kontraksi. Pada bagian yang berkisar lambat dan mempunyai berat jenis yang besar terbentuklah bintang-bintang itupun semakin turun temperaturnya setelah berpuluh-puluh ribu tahun. Ia mempunyai bentuk yang dikatakan tetap, seperti halnya matahari, hipotesis itu diyakinkan oleh suatu observasi yang ditujukan pada pusat galaksi, tempat dilahirkannya bintang baru, baik secara perlahan-lahan maupn secara eksplosif
Berdasarkan pengamatan, dapat dibedakan tiga macam galaksi :
- galaksi berbentuk spiral (spiral galaxis) jumlah 80%.
- galaksi berbentuk ellips (elliptical galaxis) jumlah 17%
- galaksi berbentuk tak beraturan (irregular galaxis) jumlah 3%
Uraiannya:
1.Galaksi Spiral (Spiral Galaxis), Galaksi ini merupakan galaksi yang berstruktur paling sempurna, yang terdiri dari tiga bagian :
a. pusat spiral galaksi yang terdiri dari gugusan bintang yang berbentuk bulat
b. lingkaran yang membungkus pusat spiral
c. piringan dengan lengan spiral
Macam-macam galaksi spiral :
a. Galaksi Bima Sakti
Galaksi ini pernah disebut Susunan Kapteyn. Kapteyn adalah seorang astronom yang mengemukakan bahwa matahari terdapat pada galaksi bima sakti ini.
b. Galaksi Andromeda
Dengan mata telanjang, galaksi ini tampak seperti lilin dengan panjang 30 (garis tengan bulan) dan lebar 15. dengan teleskop kecil sudah dapat dilihat intinya, di tengah-tengah kabut dan bila menggunakan teleskop 100 inci yang telah dilakukan di Observatory Mounts Wilson, ternyata galaksi Andromeda berbentuk spiral biasa.
c. Galaksi Dolar Perak (Silvery Coin): Berupa galaksi spiral pipih, kira-kira sejauh 13 juta tahun cahaya.
d. Galaksi Roda Biru (Blue pin Wheel) adalah Galaksi yang bergangsing (berputar) di daerah Trianggulum, kira-kira sejauh 2 juta tahun cahaya.
e. Galaksi Pusaran Air Sebagai galaksi spiral yang terlentang dan didampingi oleh pengiring, yakni sebuah galaksi tidak teratur.
f. Kabut Magellan (Magellanic Clouds) Gugus bintang ini disebut kabut Magellan, karena ditemukan oleh Magellan pada tahun 1519, berupa galaksi-galaksi yang terletak di konstelasi Dorado dan Tucan.
2.Galaksi Ellips (Elliptical Galaxis)
Galaksi ini meliputi jumlah 17% dari semua galaksi yang sudah diketahui, galaksi ini berbentuk ellips, merupakan bangunan yang sederhana karena hanya terdiri atas : pusat roda dan selubung yang membungkus pusat
3. Galaksi tidak beraturan (Irregular Galaxis) adalah Galaksi berjumlah kurang dari 3% dari semua galaksi yang sudah ditemukan. Galaksi ini terlihat sebagai gumpalan datar atau onggokan bintang yang semakin menebal, sebagian menipis dalam batas-batas yang tidak jelas.
e. Para ahli yang menekuni bidang kosmografi beserta teorinya
Immanuel kant tahun 1755
Matahari semula berbentuk kabut gas yang bersuhu amat tinggi dan berputar/berotasi dengan sangat lambat. Kabut gas ini makin lama mengalami penurunan suhu, sehingga makin berkerut menjadi lebih kecil dari keadaan semula dan gerak rotasinya makin cepat, dan akhirnya kabut gas tersebut menjadi bentuk cakram. Karena cepatnya gerak rotasi menyebabkan bagian-bagian tepi dari cakram tersebut lepas. Bagian kabut yang terlepas tetap berputar, dan lama-lama dingin dan mengeras dan beredar mengelilingi pusat kabut.
Claudius Ptolemeus
Planet-plenet beredar sepanjang lingkaran kecil yang disebut gerak epi-cycle yang pusatnya mengitari matahari. Lingkaran besar dengan bumi sebagai pusatnya. Dengan demikian dapatlah diterangkan mengapa jalan planet berbelok-belok. Paham ini disebul Geosentris
Menurut Aristoteles
Seorang filsafat yang hidup sekitar 300 SM yang menerangkan bahwa peredaran Bulan, Venus, Mars dan planet-planet lain. Aristoteles berpendapat bahwa Matahari, planet dan bintang-bintang semua beredar mengelilingi Bumi
Nicolus Copernicus
Paham ini menempatkan matahari di pusat sistem yang berturut-turut dikelilingi oleh Merkurius, Venus, Bumi, Mars, Yupiter, dan Saturnus. Bulan mengelilingi bumi dalam waktu 27.5 hari. Paham ini disebut paham Heliosentris yang diperkuat dengan ditemukannya parallax bintang dan aberasi.
Menurut Galileo Galilei
Hidup pada zaman setelah ditemukan Teleskop, tanggal 7 Januari 1610 dengan menggunakan teleskop menemukan Jupiter. Bukan hanya sebuah titik cahaya kecil, melainkan berupa sebuah bola besar dengan empat buah pengiringnya, dia juga membenarkan teori Copernicus.
Teori Pasang Surut oleh James Jeans dan Jeffrys
Teori ini mangemukakan bahwa dahulu kala ada bintang besar yang mendekat matahari. Karena gaya tarik bintang itu, maka terjadilah efek pasang surut pada permukaan matahari. Sebagian dari massa matahari tertarik membentuk tonjolan ke arah bintang. Kemudian dengan menjauhnya bintang tersebut, tonjolan itu tertarik dan membentuk cerutu dan akhirnya lepas dari matahari. Lalu massa tersebut pecah dan saling meggumpal dengan ukuran yang berbeda-beda, berputar dan mendingin menjadi planet-plenet beserta satelitnya.
Teori Bintang Kembar
Bahwa dahulu, matahari merupakan bintang kembar. Kemudian salah satu tersebut meledak. Pecahan-pecahannya berputar mengelilingi bintang yang tidak meledak. Bintang yang tidak meledak menjadi matahari sedang pecahannya mendingin menjadi planet serta satelit.
Teori Kabut Kant-Leplace
Tata surya dahulu berasal dari kabut spiral yang berputar cepat. Karena putarannya, sebagian dari massa kabut terlepas membentuk berapa gelang yang berpusat pada inti kabut. Lama-kelamaan membentuk gumpalan. Lalu gumpalan tersebut, mendingin dan mengeras menjadi planet baru beserta satelitnya. Sedangkan Kant mengemukakan terjadinya kabut pilin. Ia mengemukakan bahwa di angkasa raya berisi berbagai macam gas. Gumpalan gas-gas yang besar menarik yang lebih kecil sehingga kabut tersebut menjadi lebih besar. Akibatnya terjadilah tabrakan antar gumpalan gas yang menyebabkan kabut panas dan berputar sebagai kabut pilin.
Teori Proto Planet oleh C.F Von Wiszacker dan Gerald P. Kuiper
Teori ini mengemukakan bahwa sekitar matahari terdapat gas hidrogen dan helium. Gas tersebut ada yang menghilang tetapi ada juga yang mendingin membentuk gumpalan-gumpalan dan secara perlahan-lahan membentuk gumpalan padat. Gumpalan itulah yang disebut proto planet.
Al Battani Ahli Astronomi Mendunia
Buah pikirnya dalam bidang astronomi yang mendapatkan pengakuan dunia adalah lamanya bumi mengelilingi bumi. Berdasarkan perhitungannya, ia menyatakan bahwa bumi mengelilingi pusat tata surya tersebut dalam waktu 365 hari, 5 jam, 46 menit, dan 24 detik. Perhitungannya mendekati dengan perhitungan terakhir yang dianggap lebih akurat. Itulah hasil jerih payahnya selama 42 tahun melakukan penelitian yang diawali pada musa mudanya di Raqqa, Suriah. Ia menemukan bahwa garis bujur terjauh matahari mengalami peningkatan sebesar 16,47 derajat sejak perhitungan yang dilakukan oleh Ptolemy.
Ini membuahkan penemuan yang penting mengenai gerak lengkung matahari. Al Battani juga menentukan secara akurat kemiringin ekliptik, panjangnya musim, dan orbit matahari. Ia pun bahkan berhasil menemukan orbit bulan dan planet dan menetapkan teori baru untuk menentukan sebuah kondisi kemungkinan terlihatnya bulan baru. Ini terkait dengan pergantian dari sebuah bulan ke bulan lainnya.
Ibnu Yunus Ahli Astronom Legendaris dari Mesir
Ibnu Yunus sangat terkenal dengan adikaryanya bertajuk al-Zij al-Hakimi al-Kabir. Kitab yang ditulisnya itu mengupas tabel astronomi – sebuah hasil penelitian yang sangat akurat. NM Swerdlow dalam karyanya berjudul Montucla’s Legacy: The History of the Exact Sciences mengungkapkan, al-Zij al-Hakimi al-Kabir merupakan salah satu karya astronomi yang sangat mashur. Tabel yang disusunnya itu digunakan untuk beragam keperluan astronomi. Salah satunya untuk kepentingan penanggalan yang digunakan masyarakat Muslim di beberapa wilayah, seperti Suriah. Selain itu, tabel itu juga mengupas tentang teori jam matahari serta mampu menentukan garis bujur dan lintang matahari, bulan dan planet. Tabel Ibnu Yunus pun digunakan untuk menentukan arah kiblat.
Al sufi ( 903-983 M)
Orang Barat menyebutnya Azophi. Nama lengkapnya adalah Abdur Rahman as-Sufi. Al-Sufi merupakan sarjana Islam yang mengembangkan astronomi terapan. Ia berkontribusi besar dalam menetapkan arah laluan bagi matahari, bulan, dan planet dan juga pergerakan matahari. Dalam Kitab Al-Kawakib as-Sabitah Al-Musawwar, Azhopi menetapkan ciri-ciri bintang, memperbincangkan kedudukan bintang, jarak, dan warnanya. Ia juga ada menulis mengenai astrolabe (perkakas kuno yang biasa digunakan untuk mengukur kedudukan benda langit pada bola langit) dan seribu satu cara penggunaannya.
Selain materi tadi di dalam kartografi terdapat penjelasan tentang:
A. Meteor
Meteor adalah benda langit yang masuk ke dalam wilayah atmosfer bumi yang mengakibatkan terjadinya gesekan permukaan metor dengan udara dalam kecepatan tinggi. Akibat adanya gesekan yang yang cepat tersebut menimbulkan pijaran api dan cahaya yang dari kejauhan kita melihatnya seperti bintang jatuh.
B. Meteorit
Meteorit adalah benda-benda di luar angkasa dengan kecepatan yang cepat. Jumlah meteorit di angkasa raya tidak terhitung karena sangat banyak dengan berbagai bentuk, jenis, bahan kandungan, warna, sifat dan sebagainya.
C. Komet
Komet adalah benda langit yang mengelilingi matahari. Komet memiliki orbit garis edar sendiri yang bentuknya sangat lonjong. Komet biasa disebut sebagai bintang berekor karena sifatnya yang bercahaya terang dan memiliki ekor gas debu yang sangat panjang.
D. Planet
Planet adalah benda langit yang mengelilingi bintang sebagai pusat tata surya. Planet tidak dapat menghasilkan cahaya sendiri namun dapat memantulkan cahaya. Planet yang dekat dengan bumi dapat kita lihat setiap hari dengan mata telanjang seperti planet venus yang disebut orang sebagai bintang fajar.
E. Asteroid
Asteroid, pernah disebut sebagai planet minor atau planetoid, adalah benda berukuran lebih kecil daripada Planet, tetapi lebih besar daripada meteoride , umumnya terdapat di bagian dalam Tata Surya (lebih dalam dari orbit planetNeptunus. Asteroid berbeda dengan Komet dari penampakan visualnya. Komet menampakkan koma (“ekor”) sementara asteroid tidak.
4.Tata koordinat
1.Tata Koordinat Horison
Tata koordinat ini adalah tata koordinat yang paling sederhana dan paling mudah dipahami. Tetapi tata koordinat ini sangat terbatas, yaitu hanya dapat menyatakan posisi benda langit pada satu saat tertentu, untuk saat yang berbeda tata koordinat ini tidak dapat memberikan hubungan yang mudah dengan posisi benda langit sebelumnya. Karena itu menyatakan saat benda langit pada posisi itu sangat diperlukan dan tata koordinat lain diperlukan agar dapat memberikan hubungan dengan posisi sebelum dan sesudahnya.
Bola langit dapat dibagi menjadi dua bagian sama besar oleh satu bidang yang melalui pusat bola itu, menjadi bagian atas dan bagian bawah. Bidang itu adalah bidang horisontal yang membentuk lingkaran HORISON pada permukaan bola, dan bagian atas adalah letak benda-benda langit yang tampak, dan bagian bawahnya adalah letak dari benda-benda langit yang tidak terlihat saat itu.
Disetiap tempat di permukaan Bumi mempunyai lingkaran meridian yang berbeda-beda tergantung bujur tempat itu (yang berbujur sama mempunyai lingkaran meridian yang sama)
Pada dasarnya garis Utara-Selatan adalah perpanjangan sumbu Bumi yang melalui kutub Utara dan kutub Selatan. Titik Utara di Kutub Utara sering disebut Titik Utara Sejati (True North), dan sebaliknya Titik Selatan Sejati (True South), yang mana letaknya berbeda dengan Kutub Utara Magnetik dan Kutub Selatan Magnetik. Apabila dilihat dari zenith maka dengan putaran searah jarum jam akan mendapatkan arah Utara, Timur, Selatan dan Barat dengan besar perbedaan sudutnya sebesar 90o.
Dengan mengenal istilah tersebut akan memudahkan kita dalam memahami tata koordinat horison dengan ordinatnya yaitu, Azimuth dan Tinggi (A,h).
Tinggi benda langit dapat digambarkan pada bola langit dengan membuat lingkaran besar yang melalui zenith, benda langit itu dan tegak lurus pada horison (lingkaran vertikal), diukur dari horison dengan nilainya 0o-90o.
Untuk menyatakan Azimuth terdapat 2 versi:
- Versi pertama menggunakan titik Selatan sebagai acuan.
- Versi kedua yang dianut secara internasional, diantaranya dipakai pada astronomi dan navigasi menggunakan titik Utara sebagai acuan, berupa busur UTSB.
Kedua versi tersebut menggunakan arah yang sama, yaitu jika dilihat dari zenith arahnya searah perputaran jarum jam yang nilainya 0o-360o.
Keuntungan dalam penggunaan sistem koordinat horison yaitu pada penggunaannya yang praktis, Sistem koordinat yang sederhana dan secara langsung dapat dibayangkan letak objek pada bola langit. Namun tedapat juga beberapa kelemahan pada Sistem koordinat ini, yaitu pada tempat yang berbeda maka horisonnya pun berbeda serta terpengaruh oleh waktu dan gerak harian benda langit.
2.Tata Koordinat Ekuator
Tata koordinat ini merupakan salah satu tata koordinat yang sering digunakan dalam astronomi. Sistem koordinat ini dapat menyatakan letak benda langit dalam skala waktu relatif panjang. Sekalipun perubahan unsur-unsur koordinatnya relatif kecil terhadap waktu.
Dalam setiap pembahasan sistem koordinat benda langit, setiap benda langit selalu dipandang terproyeksi pada suatu bidang bola khayal yang digambarkan sebagai bola langit. Bola yang memuat bidang khayal tersebut disebut bola langit. Ukuran bola Bumi diabaikan terhadap bola langit sehingga setiap pengamat di muka Bumi dianggap berada di pusat bola langit.
Seperti halnya pada pembahasan mengenai bola pada umumnya, setiap lingkaran pada bola langit yang berpusat di pusat bola dan membagi bola menjadi dua bagian yang sama besar disebut lingkaran besar, sedangkan lingkaran lainnya disebut lingkaran kecil.
Di bawah ini diberikan deskripsi istilah-istilah yang dipakai pada bola langit:
- Titik kardinal: empat titik utama arah kompas pada lingkaran horison, yaitu Utara, Timur, Selatan dan Barat.
- Lingkaran kutub, lingkaran jam atau bujur langit: lingkaran besar melalui kutub-kutub langit.
- Lingkaran ekliptika: lingkaran tempat kedudukan gerak semu tahunan Matahari. Perpotongan bidang orbit Bumi (ekliptika) dengan bola langit.
- Kutub-kutub langit: titik-titik pada bola langit tempat bola langit berotasi. Perpotongan bola langit dengan sumbu Bumi. Kutub langit di belahan langit Selatan disebut Kutub Langit Selatan (KLS) dan di belahan langit Utara disebut Kutub Langit Utara (KLU).
Pada sistem koordinat ekuator, koordinat yang digunakan adalah koordinat Aksensiorekta (α) dan Deklinasi (d). Aksensiorekta adalah panjang busur yang dihitung dari titik Aries atau disebut juga dengan titik gamma (g) pada lingkaran ekuator langit sampai ke titik kaki dengan arah penelusuran ke arah timur, dengan rentang antara 0 s.d. 24 jam atau 00 s.d. 3600. Sedangkan deklinasi adalah panjang busur dari titik kaki pada lingkaran ekuator langit ke arah kutub langit sampai ke letak benda pada bola langit. Deklinasi bernilai positif jika ke arah KLU dan bernilai negatif jika ke arah KLS, dengan rentang antara 00 s.d. 900 atau 00 s.d. -900.
Dalam penggunaan sistem koordinat ekuator, terdapat hubungan antara waktu matahari dengan waktu bintang (waktu sideris). Dimana Waktu Menengah Matahari (WMM) = sudut jam Matahari + 12 jam. Hubungan ini tentunya berkaitan juga dengan tanggal-tanggal istimewa titik Aries terhadap Matahari. Tanggal-tanggal istimewa tersebut adalah :
- Sekitar tanggal 21 Maret (TMS), Matahari berimpit dengan Titik Aries. Jam 0 WMM = jam 12 waktu bintang.
- Sekitar tanggal 22 Juni (TMP), saat Matahari di kulminasi bawah, titik Aries berhimpit dengan titik Timur. Jam 0 WMM = jam 18 waktu bintang.
- Sekitar tanggal 23 September (TMG), saat Matahari di kulminasi bawah, titik Aries berada di titik kulminasi atas. Jam 0 WMM = jam 0 waktu bintang.
- Sekitar tanggal 22 Desember (TMD), saat Matahari di kulminasi bawah, titik Aries berhimpit dengan titik Barat. Jam 0 WMM = jam 06 waktu bintang.
3.Tata koordinat ekliptika
Jalur yang dilalui oleh suatu benda dalam mengelilingi suatu titik pusat sistem kordinat tertentu. Ekliptika pada benda langit merupakan suatu bidang edar berupa garis khayal yang menjadi jalur lintasan benda-benda langit dalam mengelilingi suatu titik pusat sistem tata surya.
Seandainya bumi dijadikan sebagai titik pusat sistem koordinat, maka ekliptika merupakan bidang edar yang dilalui oleh benda-benda langit seperti planet dan matahari untuk mengelilingi bumi. Dan bila matahari dijadikan sebagai titik pusat sistem koordinat, maka ekliptika merupakan bidang yang terbentuk sebagai lintasan orbit bumi yang berbentuk wlips dengan matahari berada pada titik pusat elips tersebut.
Langganan:
Postingan (Atom)