PEMANFAATAN GOOGLE EARTH ENGINE DAN CITRA TERRA MODIS UNTUK ANALISIS SUHU PERMUKAAN TANAH DI PROVINSI SUMATERA SELATAN
DOI:
https://doi.org/10.31851/xerjtc39Abstract
Kenaikan suhu permukaan tanah dapat disebabkan oleh beberapa faktor seperti pertumbuhan penduduk yang diikuti dengan pembangunan infrastruktur sehingga menyebabkan fenomena yang dikenal dengan Urban Heat Island (UHI). Informasi suhu permukaan tanah dapat diperoleh dengan memanfaatkan tekonologi penginderaan jauh yaitu menggunakan citra MODIS. Teknologi di bidang penginderaan jauh telah berkembang pesat dengan hadirnya pengolahan citra berbasis komputasi awan Google Earth Engine. GEE memungkinkan pengguna melakukan pengolahan citra secara gratis dan daring. Pengolahan citra dengan menggunakan perangkat lunak membutuhkan waktu yang lama karena harus dilakukan unduh data citra, selain itu dibutuhkan komputer yang memiliki performa tinggi agar pengolahan dapat berjalan lancar. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis suhu permukaan tanah menggunakan GEE. Hasil dari penelitian ini diperoleh rerata suhu permukaan tanah di Provinsi Sumatera Selatan selama 8 tahun dengan dominasi daerah yang memiliki suhu tinggi berada di Kota Palembang. Hasil tersebut menunjukkan bahwa GEE dapat digunakan untuk melakukan analisis suhu permukaan tanah.
Kata Kunci: Suhu Permukaan Tanah ; Komputasi Awan; Google Earth Engine.
The increase in land surface temperature can be caused by several factors such as population growth followed by infrastructure development, causing a phenomenon known as Urban Heat Island (UHI). Land surface temperature information can be obtained by utilizing remote sensing technology, namely using Modis imagery. Technology in the field of remote sensing has developed rapidly with the presence of cloud computing-based image processing, Google Earth Engine. GEE allows users to perform image processing for free access and online. Image processing using software takes a long time because it has to download image data, Otherwise a high-performance computer is needed so that processing can run smoothly. This study aims to analysis the land surface temperature using GEE. The results of this study obtained the average land surface temperature in South Sumatra Province for 8 years with the domination of areas with high temperatures in Palembang City. These results indicate that GEE can be used to analysis land surface temperature.
Keywords : Land Surface Temperature ; Cloud Computation ; Google Earth Engine.
References
Al Mukmin, S. A., Wijaya, A. P., & Sukmono, A. (2016). Analisis Pengaruh Perubahan Tutupan Lahan Terhadap Distribusi Suhu Permukaan dan Keterkaitannya Dengan Fenomena Urban Heat Island. Jurnal Geodesi Undip, 5(1), 224–233. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/view/10594
Arifin, D., & Sukojo, B. M. (2012). Analisis Perubahan Suhu Permukaan Tanah Dengan Menggunakan Citra Satelit Terra Dan Aqua Modis (Studi Kasus : Daerah Kabupaten Malang Dan Surabaya). Geoid, 8(1), 85. https://doi.org/10.12962/j24423998.v8i1.711
BPS. (2022). Sumatera Selatan Dalam Angka. sumsel.bps.go.id
Dinas Kehutanan Provinsi Sumatera Selatan. (n.d.). Sistem Operasi Pengendalian Kebakaran Hutan dan Lahan Terpadu Sumatera Selatan. http://songket.sumselprov.go.id/
Fariz, T. R., Sanjoto, T. B., & Setyowati, D. L. (2019). Komparasi kemampuan citra satelit landsat dalam mengidentifikasi suhu permukaan daratan di Kota Pekalongan. Seminar Nasional Geografi III, 876–883.
Handayani, T., Santoso, A. J., & Dwiandiyanta, Y. (2014). Pemanfaatan Data Terra Modis untuk Identifikasi Titik Api Pada Kebakaran Hutan Gambut (Studi Kasus Kota Dumai Provinsi Riau). Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 2014(Sentika), 2089–9813. https://fti.uajy.ac.id/sentika/publikasi/makalah/2014/(54).pdf
Jeevalakshmi, D., Narayana Reddy, S., & Manikiam, B. (2017). Land surface temperature retrieval from LANDSAT data using emissivity estimation. International Journal of Applied Engineering Research, 12(20), 9679–9687.
Ningrum, W., & Narulita, I. (2018). Deteksi Perubahan Suhu Permukaan Menggunakan Data Satelit Landsat Multi-Waktu Studi Kasus Cekungan Bandung. Jurnal Teknologi Lingkungan, 19(2), 145. https://doi.org/10.29122/jtl.v19i2.2250
Prayogo, L. M. (2021). Platform Google Earth Engine Untuk Pemetaan Suhu Permukaan Daratan Dari Data Series Modis. DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology, 5(1), 25. https://doi.org/10.25273/doubleclick.v5i1.8604
Rozenstein, O., Qin, Z., Derimian, Y., & Karnieli, A. (2014). Derivation of land surface temperature for landsat-8 TIRS using a split window algorithm. Sensors (Switzerland), 14(4), 5768–5780. https://doi.org/10.3390/s140405768
Santi, S., Belinda, S., & Rianty, H. (2019). Identifikasi Iklim Mikro Dan Kenyaman Termal Ruang Terbuka Hijau Di Kendari. NALARs, 18(1), 23. https://doi.org/10.24853/nalars.18.1.23-34
Zurqani, H A, Post, C. J., Mikhailova, E. A., Ozalas, K., & Allen, J. S. (2019). Geospatial analysis of flooding from hurricane Florence in the coastal South Carolina using Google Earth Engine. 4–5.
Zurqani, Hamdi A., Post, C. J., Mikhailova, E. A., Schlautman, M. A., & Sharp, J. L. (2018). Geospatial analysis of land use change in the Savannah River Basin using Google Earth Engine. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 69(September 2017), 175–185. https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.12.006
Downloads
Published
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Jurnal Swarnabhumi : Jurnal Geografi dan Pembelajaran Geografi by http://www.univpgri-palembang.ac.id/e_jurnal/index.php/swarna is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
