DOI: https://doi.org/10.14710/elipsoida.2019.4864

DETEKSI TUMPAHAN MINYAK DI SELAT MAKASSAR DENGAN PENGINDERAAN JAUH SENSOR AKTIF DAN PASIF

1Universitas Gadjah Mada, Indonesia

2Universitas Gadjah Mada

Received: 14 May 2019; Published: 7 Jul 2019.

Citation Format:
Abstract

Berada pada posisi yang strategis, perairan Indonesia dikenal dengan lalu lintas laut yang cukup padat dimana hal ini membawa keuntungan sekaligus ancaman. Tingginya lalu lintas laut di beberapa perairan Indonesia membuka peluang besar terhadap terjadinya pencemaran laut berupa tumpahan minyak. Tumpahan minyak tersebut bisa berupa tragedi tumpahan minyak yang bersumber dari oil platforms maupun tumpahan minyak dari sisa operasi rutin kapal. Tulisan ilmiah ini membahas penggunaan satelit penginderaan jauh (inderaja) sensor aktif dan data pendukung dari inderaja sensor pasif untuk melakukan deteksi tumpahan minyak khususnya di selatan Selat Makassar. Kondisi Selat Makassar yang sangat dinamis membawa tantangan tersendiri dalam proses pendeteksian tumpahan minyak. Pendeteksian minyak dilakukan pada citra radar Sentinel-1. Pada citra Sentinel-1, ditemukan banyak objek yang menyerupai tumpahan minyak (disebut sebagai look-alike) akibat dimanika laut di Selat Makassar. Variabel oceanografi dari satelit MODIS digunakan untuk mendukung analisis terkait keberadaan dan sumber look-alike. Hasil penelitian ini menunjukkan sinergitas data inderaja sensor aktif dan pasif dalam mendeteksi dan menganalisis tumpahan minyak. Citra radar sebagai data utama terbukti efektif mendeteksi tumpahan minyak terutama di wilayah tropis. Sementara itu juga terdapat urgensi data pendukung lain seperti kecepatan angin, suhu permukaan laut dan konsentrasi klorofil-A untuk membedakan objek tumpahan minyak dan look-alike pada citra radar.

Fulltext View|Download
Funding: European Space Agency; National Aeronautics and Space Administration

Article Metrics:

Article Info
Section: Articles
Language : ID
Recent articles
Ekstraksi Fitur Bangunan Secara Cepat pada Foto UAV Menggunakan Metode Deep Residual Neural Network Berbasis FCN PEMANFAATAN INTERPRETASI HIBRIDA CITRA LANDSAT DALAM IDENTIFIKASI KERAPATAN BANGUNAN UNTUK PEMANTAUAN PERKEMBANGAN WILAYAH KOTA UNGARAN HUBUNGAN KONSTANTA ATENUASI DENGAN KONSTITUEN AIR PADA PERAIRAN PELABUHAN KARIMUNJAWA More recent articles
  1. Alpers, W., and Espedal, H. . . (2004). “Oils and Surfactants.” Synthetic Aperture Radar Marine User’s Manual, C. R. Jackson and J. R. Apel, eds., National Oceanic and Atmospheric Administration, Washington DC., 263–276
  2. Alpers, W., Holt, B., and Zeng, K. (2017). “Oil spill detection by imaging radars: Challenges and pitfalls.” Remote Sensing of Environment, Elsevier, 2017–July(October 2016), 1522–1525
  3. Alpers, W., and Melsheimer, C. (2004). “Rainfall.” Synthetic Aperture Radar Marine User’s Manual, C. R. Jackson and J. R. Apel, eds., National Oceanic and Atmospheric Administration, Washington DC., 523–528
  4. Bateman, S. (2014). “Sea Lane Security.” Australian Journal of Maritime & Ocean Affairs, 6472(December), 17–27
  5. Bayramov, E., Kada, M., and Buchroithner, M. (2018). “Monitoring oil spill hotspots, contamination probability modelling and assessment of coastal impacts in the Caspian Sea using SENTINEL-1, LANDSAT-8, RADARSAT, ENVISAT and ERS satellite sensors.” Journal of Operational Oceanography, Taylor & Francis, 11(1), 27–43
  6. Brekke, C., and Solberg, A. H. S. (2005). “Oil spill detection by satellite remote sensing.” Remote Sensing of Environment, 95(1), 1–13
  7. Culander, J. C., and McDonough, R. N. (1991). Synthetic Aperture Radar Sysems and Signal Processing. (J. A. Kong, ed.), John Wiley & Sons, Inc, Toronto
  8. Gade, M., Hühnerfuss, H., and Korenowski, G. M. (2006). Marine surface films: Chemical characteristics, influence on air-sea interactions and remote sensing. Springer Berlin, Hamburg
  9. Girard-ardhuin, F., Mercier, G., Collard, F., and Garello, R. (2005). “Operational Oil-Slick Characterization by SAR Imagery and Synergistic Data.” IEEE Journal of Oceanic Engineering, 30, 487–494
  10. Horstmann, J., Lehner, S., Koch, W., and Tonboe, R. (2000). “Computation of Wind Vectors over the Ocean Using Spaceborne Synthetic Aperture Radar.” Johns Hopkins APL Technical Digest, 21, 104
  11. Jones, B. (2001). “A comparison of visual observations of surface oil with Synthetic Aperture Radar imagery of the Sea Empress oil spill.” International Journal ofRemote Sensing, 22(9), 1619–1638
  12. Misra, A., and Balaji, R. (2017). “Simple Approaches to Oil Spill Detection Using Sentinel Application Platform (SNAP)-Ocean Application Tools and Texture Analysis: A Comparative Study.” Journal of the Indian Society of Remote Sensing, Springer India, 45(6), 1065–1075
  13. Richards, J. A. (2009). Remote Sensing with Imaging Radar. Springer Berlin, Canberra
  14. Romano, J. C. (1996). “Sea-surface slick occurrence in the open sea (Mediterranean, Red Sea, Indian Ocean) in relation to wind speed.” Deep-Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers
  15. Talley, L. D., Pickard, G. L., Emery, W. J., and Swift, J. H. (2011). Descriptive physical oceanography: An introduction: Sixth edition. Elsevier Ltd., London
  16. Thorpe, S. A. (2009). Elements of Physical Oceanography. (J. H. Steele and K. K. Turekian, eds.), Elsevier Ltd., San Diego
  17. Topouzelis, K. N. (2008). “Oil Spill Detection by SAR Images: Dark Formation Detection, Feature Extraction and Classification Algorithms.” Sensors, 8, 6642–6659
  18. Xing, Q., Li, L., Lou, M., Bing, L., Zhao, R., and Li, Z. (2015). “Observation of Oil Spills through Landsat Thermal Infrared Imagery: A Case of Deepwater Horizon.” Aquatic Procedia, Elsevier B.V., 3, 151–156

Last update:

No citation recorded.

Last update:

No citation recorded.