Tuesday, December 25, 2012

SATELIT GOSAT

GOSAT
Dengan diluncurkanya satelit Gosat tahun 2009 maka era baru pengukuran fluks karbon di atmosfer telah dimulai. Secara spatial satelit Gosat akan mengukur fluks gas karbon (termasuk CH4 dan aerosol) dalam tataran regional hingga continental dan skala temporal dari sinoptik hingga interannual. Dalam kaitannya dengan pengukuran lainnya maka satelit Gosat dapat di komparasikan dengan pengukuran lapisan batas atmosfer skala regional dan jaringan pengukuran karbon skala kontinen. Sedangkan secara temporal beberapa pengukuran seperti karbon chamber, pengukuran tower, lapisan batas atmosfer, jaringan AWS dan studi ekologi dapat dikomparasikan dengan Gosat. Untuk mengetahui state of the Art dari GOSAT maka yang perlu dipahami adalah parameter apa saja yang diukur Gosat, pemrosesan data standard an penelitian yang telah dilakukan sebelumnya.
2.4.1        Parameter yang diukur oleh GOSAT
Satelit Gosat membawa dua sensor utama yaitu sensor gas rumah kaca yang dinamakan (TANSO-FTS) yang merupakan singkatan dari Thermal And Near infrared Sensor for carbon Observation-Fourier Transform Spectrometer dan sensor gas rumah kaca lain yaitu CAI yang merupakan singkatan dari Cloud and Aerosol Imager. FTS dan CAI mempunyai beberapa kanal yang cocok dipakai untuk penginderaah jauh awan yaitu 0.758-0.773, 1.55-1.85, 1.98-2.08, dan 5.5-14.3 m untuk kanal FTS dan 0.38, 0.674,0.870, 1.6 m untuk kanal CAI.
2.4.2        Penelitian yang telah dilakukan
Sejak diluncurkannya, dari tahun 2009  sampai 2010 telah dilakukan penelitian sebanyak 30 buah yang diklasifikasikan dalam tiga topic yaitu pengembangan algoritma, verifikasi dan penerapan. Pada tahun 2011 telah masuk sebanyak lima belas proposal penelian yang meliputi ketiga bidang tadi. Beberapa hasil penelitian disarikan berikut ini.
Thomas Wagner dari MPI for Chemistry German mengimprove algoritme yang sudah ada dengan membandingkan dengan pengukuran lapangan untuk parameter awan, aerosol dan albedo. Dari data lapangan mereka menentukan spectrum karbon, aerosol dan awan (Foureir Tranform Spectrometer (FTS) dan Cloud Aerosol Imager (CAI) ) dan dibandingkan dengan spectrum GOSAT. Mereka mendapatkan hasil yang cukup baik. Lebih lanjut I. Sano dkk mengembangkan algoritme untuk mengekstraksi sifat aerosol dari data Gosat dengan menggunakan data observasi lapangan.  Data lapangan yan dipakai adalah eksperimen Polder dan Parasol.  Hasil menunjukkan kesesuaian yang cukup baik antara data Gosat, Polder dan Parasol serta dibandingkan pula dengan simulasi aerosol transport model. Makiko Mukai dari JAXA mengunakan data Gosat untuk mengimprove inventarisasi emisi aerosol berdasarkan model simulasi aerosol yang dikenal dengan aerosol transport-radiation model SPRINTATS dimana model ini dibangkitkan oleh Atmospheric Global Circulation Model (AGCM) yan di kembangkan oleh JAMSTEC. Dengan model ini maka perilaku aerosol global dapat diyakini lebih sesuai dengan kenyataan.
Penerapan Gosat dalam bidang kehutanan telah dilakukan oleh H. Yamamoto dari NIAIST Japan. Index vegetasi yang pada umumnya diturunkan dari satelit AVHRR/NOAA atau Modis. Dengan prosedur yang mirip, Yamamoto menggunakan kanal near-UV band sensor CAI pada Gosat. Hasil ini belum direport karena masih dalam penelitian. Penerapan Gosat yang lain adalah dengan kanal FTS ntuk memonitor daerah urban atau dikenal dengan nama “Urban Heat Land”. Data FTS digunakan untuk memonitor distribusi spatial data karbon dioksida di daerah urban dan mencoba untuk mengektrak gas CO2 akibat antropogenik.  Penerapan monitoring gas rumah kaca di daerah produksi oil sand di kanada dilakukan oleh Petr Musilek.  Disini parameter yang digunakan adalah gas methane (CH4). Metode yang digunakan adalah membandingkan data Gosat dengan pengkuran dilapangan secara akurat. Monitoring gas rumah kaca dalam hal ini CO2 dan CH4 di kota-kota besar dengan data Gosat dilakukan oleh Maksyutov dari NIES, Japan. Metode yang dilakukan adalah membandingkan data Gosat dengan daerah studi terutama di daerah dengan tingkat emisi yang tinggi dan emisi diperlakukan sebagai sumber titik. Sejauh ini penelitian dengan Gosat untuk bidang kehutuanan masih sangat minim dan masih merupakan buku terbuka.


Monday, December 24, 2012

SIG


Pengertian SIG

Sistem Informasi Geografi
  Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah suatu komponen yang terdiri dari perangkat lunak, perangkat keras, data geografis dan sumberdaya manusia yang bekerja bersama secara efektif untuk menangkap, menyimpan, memperbaiki, memperbarui, mengelola, memanipulasi, mengintegrasikan, menganalisa, dan menampilkan data dalam suatu informasi berbasis geografis (Budiyanto, 2002).