DETEKSI TUMPAHAN MINYAK MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE THRESHOLD DAN ANALISIS TEKSTUR PADA DATA SAR

Sayidah Sulma, Khalifah Insan Nur Rahmi, Nur Febrianti, Jansen Sitorus

Abstract


Metode untuk deteksi tumpahan minyak menggunakan data SAR telah berkembang dari metode manual hingga metode otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode analisis tekstur dan adaptive threshold untuk deteksi tumpahan minyak menggunakan citra SAR Sentinel 1. Wilayah kajian meliputi perairan utara Bintan yang hampir rutin terjadi kasus tumpahan minyak khususnya pada musim barat/utara, serta perairan Teluk Balikpapan yang mengalami kejadian tumpahan minyak yang cukup besar pada akhir Maret 2018. Tahap awal dilakukan koreksi data meliputi koreksi atau kalibrasi radiometrik, filtering dan land masking. Tahap selanjutnya adalah deteksi dark spot yang dilakukan menggunakan dua pendekatan dan dibandingkan metode yang memberikan hasil terbaik. Metode pertama adalah analisis tekstur menggunakan Grey Level co-occurrence matrix (GLCM) dengan perhitungan homogenity, entropi dan Angular Second Moment (ASM), kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan Maximum Likelihood, sedangkan pendekatan kedua adalah menggunakan adaptive threshold. Hasil kajian menunjukkan bahwa metode tekstur analisis GLCM dan adaptive threshold pada citra SAR Sentinel 1 memberikan hasil yang cukup baik untuk area tumpahan minyak yang cukup tebal. Namun untuk area tumpahan minyak yang tipis atau pada wilayah pencampuran air, metode adaptive threshold memberikan hasil yang lebih baik. Modifikasi berupa masking kapal (atau objek dengan backscatter tinggi) sebelum diterapkan metode adaptive threshold dapat mengurangi kesalahan seperti terdeteksinya objek minyak di sekitar kapal.


Keywords


Tumpahan minyak; SAR; adaptive threshold; analisis tekstur

Full Text:

PDF

References


Akkartal, A., & Sunar, F. (2008). The Usage of Radar Images in Oil Spill Detection. In The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Volume. XXXVII. Part B8. Beijing 2008.

Albregtsen, F. (2008). Statistical Texture Measures Computed from Gray Level Coocurrence Matrices. Image Processing Laboratory.

Assilzadeh, H., & Mansor, S. B. (2001). Early Warning System for Oil Spill Using Sar Images. Response, 5–9.

Brekke, C. (2007). Automatic Screening of Synthetic Aperture Radar Imagery for Detection of Oil Pollution in The Marine Environment.

Brekke, C., & Solberg, A. H. S. (2005). Oil spill detection by satellite remote sensing. Remote Sensing of Environment. https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.11.015

ESA. (2012). SENTINEL-1 ESA’s Radar Observatory Mission for GMES Operational Services. ESA Special Publication. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.11.026

Fingas. (2012). Oil Spill Remote Sensing: Chapter 3. Mar. Pollut. Bull. Oil Spill Remote Sensing: A Review, 347(111). Retrieved from http://spillcontrol.org/technical_articles/Oil_Spill_Remote_Sensing.pdf

Hartuti, M., Arief, M., Prayogo, T., Marpaung, S., Emiyati, Anggraini, N., … Godoras, T. (2015). Litbang Pemanfaatan Data Radar Untuk Pesisir Dan Laut.

Ivanov, A., He, M., & Fang, M. (2002). Oil spill detection with the RADARSAT SAR in the waters of the Yellow and East China Sea: A case study. 23rd Asian Conference on Remote Sensing, (February 2014), 25–29.

Joseph, M., Jayasri, P. V., Dutta, S., Kumari, E. V. S. S., & Prasad, A. V. V. (2017). Oil Spill Detection from RISAT-1 Imagery Using Texture Analysis. Asia-Pacific Microwave Conference Proceedings, APMC, 7931359. https://doi.org/10.1109/APMC.2016.7931359

KLHK. (2018). Laporan Tim Penanganan Kejadian Tumpahan Minyak ( Oil Spill ) Di Perairan Teluk Balikpapan Kota Balikpapan Dan Kabupaten Penajam Pasir Utara , Provinsi, (April), 1–13.

Marghany, M. (2001). RADARSAT Automatic Algorithms for Detecting Coastal Oil Spill Pollution. ITC Journal. https://doi.org/10.1016/S0303-2434(01)85011-X

Marghany, M. (2004). RADARSAT for Oil Spill Trajectory Model. Environmental Modelling and Software. https://doi.org/10.1016/S1364-8152(03)00162-2

Marghany, M., & Van Genderen, J. (2014). Entropy Algorithm for Automatic Detection of Oil Spill from Radarsat-2 SAR Data. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. https://doi.org/10.1088/1755-1315/18/1/012051

Misra, A., & 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. https://doi.org/10.1007/s12524-016-0658-2

Prayogo, T., Hidayat, Arifin, S., Carolita, I., Winarso, & Hawariyah, S. (2010). Deteksi dan Analisis Sebaran Tumpahan Minyak di Laut Timor menggunakan Data Satelit Penginderaan Jauh. LAPAN.

Putranto, H. E., Hartuti, M., Putri, R. A. E., & Putri, S. G. K. R. (2016). Pemanfaatan Data Sentinel-1 untuk Analisis Tumpahan Minyak secara Multi-Temporal di Perairan Utara Jawa Timur Sentinel-1. Seminar Nasional Penginderaan Jauh, 354–361.

Silva, A., Branco, W., Silva, D., Habl, L., Sarmento, T., & Pascual, M. (2017). Semi-automatic Oil Spill Detection in Sentinel-1 SAR Images at Brazil’s Coast. The Ninth International Conference on Advanced Geographic Information Systems, Applications, and Services, 1–5.

Solberg, A. H. S., Brekke, C., & Husøy, P. O. (2007). Oil Spill Detection in Radarsat and Envisat SAR Images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. https://doi.org/10.1109/TGRS.2006.887019

Topouzelis, K. N. (2008). Oil spill detection by SAR images: Dark formation detection, feature extraction and classification algorithms. Sensors. https://doi.org/10.3390/s8106642




DOI: http://dx.doi.org/10.24895/MIG.2019.21-1.925

Article Metrics

Abstract view : 0 times
PDF - 0 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2019 MAJALAH ILMIAH GLOBE

Majalah Ilmiah Globe Indexed by:

Copyright of Majalah Ilmiah Globe

Creative Commons License