PENGOLAHAN GEOLOKASI PRODUK DATA GAS RUMAH KACA (GRK) DARI SATELIT SUOMI NPP ATMS DAN CRIS DENGAN

## METODE INTERPOLASI RADIAL BASIS FUNCTION

## (GEOLOCATION PROCESSING OF GREENHOUSE GASES PRODUCT DATA FROM SUOMI NPP SATELLITE ATMS AND CRIS USING RADIAL BASIS FUNCTION INTERPOLATION)
Andy Indradjad *) , Haris Suka Dyatmika, Noriandini Dewi Salyasari, Liana Fibriawati, Masnita Indriani Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, LAPAN
*) e-mail: andy.indradjad@lapan.go.id
Diterima: 6 November 2017; Direvisi: 6 Februari 2018; Disetujui: 6 Februari 2018

## ABSTRACT
Geolocation processing to produce spatial greenhouse gases data products consisting of CH4, CO2 and N20 gases has been carried out systematically. The greenhouse gases data are derived from Enviomental  Data  Record  (EDR)  Suomi  NPP  Satellite  CrIS  and  ATMS  Sensor  products.  During  this process, there is an obstacle while performing the information data of greenhouse gases concentrations, due to the result of systematic processing files from EDR are still in netcdf format, so that it could not be distributed to users as they expected. The unique of unlimited netcdf format is that, it displays only numeric values with irregular resolution, unregistered and incompatible with commonly processing data software. This research aims to produce geolocation processing module in order to provide information of greenhouse gases data spatially by using coordinate pixel registration method into image data, convert Digital  Number  (DN)  value  with  scale  corresponding  to  Indonesian  region  and  interpolation  value between  pixels  with  Radial  Basis  Function  (RBF)  method  using  linear  function.  The  result  from  the geolocation processing module of greenhouse gases data product are concentration information from some altitude level. The product is in geotiff format with 50 km spasial resolusion.
Keywords: greenhouse gasses, CrIS,ATMS, geolocation

## ABSTRAK
Pengolahan  geolokasi  untuk  menghasilkan produk data  gas  rumah  kaca  (GRK)  spasial  yang terdiri dari gas CH4,CO2 dan N20 telah dilakukan secara sistematis. Data gas rumah kaca tersebut dihasilkan  dari  produk  Enviomental  Data  Record  (EDR)  Satelit  Suomi  NPP  Sensor  CrIS  dan  ATMS. Hingga saat ini terdapat permasalahan dalam penyajian data informasi konsentrasi gas rumah kaca, yaitu file hasil pengolahan sistematis masih dalam format netcdf sehingga belum dapat didistribusikan untuk melayani kebutuhan pengguna. Format netcdf terbatas hanya menampilkan nilai berupa angka, resolusi yang tidak seragam, belum teregistrasi dan tidak compatible dengan aplikasi pengolahan data yang umumnya digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan modul pengolahan geolokasi yang dapat menyajikan informasi data gas rumah kaca secara spasial. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah registrasi piksel koordinat ke dalam data citra, konversi nilai Digital Number (DN). Interpolasi nilai antar piksel menggunakan metode Radial Basis Function (RBF) dengan fungsi linier. Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  modul  pengolahan  geolokasi  produk  data  yang  dapat  menyajikan informasi konsentrasi gas rumah kaca pada beberapa level ketinggian. Produk yang dihasilkan dalam format geotiff dengan resolusi spasial 50 km.
Kata kunci: gas rumah kaca, CrIS, ATMS, geolokasi

## 1 PENDAHULUAN
Gas  rumah  kaca  adalah  gas-gas yang ada di atmosfer yang menyebabkan efek  rumah  kaca.  Gas-gas  tersebut antara lain CO 2 , CO, CH 4 , O 3 , SO 2 , NO 2 dan aerosol. Gas-gas tersebut ada secara alami  di  lingkungan,  tetapi  aktivitas manusia dapat meningkatkan konsentrasi  gas-gas  terseebut.  Iklim  di bumi  semakin  memanas  akibat  emisi antropogenik gas rumah kaca, terutama karbon  dioksida  (CO 2 )  dari  pembakaran bahan  bakar  fosil.  Emisi  antropogenik gas  rumah  kaca  non-CO 2 ,  seperti metana,  oksida  nitrat  dan  zat  perusak ozon (sebagian besar berasal dari sumber selain bahan bakar fosil), juga berkontribusi secara signifikan terhadap pemanasan  iklim  bumi  (Montzka  et  al., 2011).
Pengukuran  gas  rumah  kaca menggunakan  satelit  merupakan  salah satu metode yang efisien karena mampu mengamati  emisi  gas  di  seluruh  dunia hanya  dengan  menggunakan  instrumen tunggal dalam periode yang lama (Beirle et  al.,  2010).  Pengukuran  gas  rumah kaca  menggunakan  satelit  merupakan pendekatan  yang  paling  efektif  untuk memantau  distribusi  global  gas  rumah kaca  dengan  resolusi  spasial  dan temporal yang tinggi. Satelit penginderaan jauh yang mengamati dan mengukur  gas-gas  rumah  kaca  yang  di atmosfer
memanfaatkan
sistem
Geostationer (GEO) dan Low Earth
Orbiting (LEO) yang
mampu menyediakan  data  dengan  resolusi spasial  dan  temporal  yang  berbeda (Thies & Bendix, 2011).
Selama dekade terakhir, terdapat beberapa  jenis  pengamatan  gas  rumah kaca  menggunakan  satelit.  Pengamatan gas rumah kaca CO 2 dan CH 4 di atmosfer telah dilakukan oleh Atmospheric InfraRed Sounder (AIRS) bagian dari Aqua dan Short-Wavelength  Infrared (SWIR) dengan the Scanning Imaging Absorption spectrometer for
Atmospheric Chartography (SCIAMACHY)  pada  satelit ENVISAT  ESA  (Yoshida  et  al.,  2011). Kedua  pengukuran  gas  CO 2 di  atmosfer baik  melalui near  infrared maupun thermal infrared sounder dapat berpotensi mengukur iklim global dengan  akurasi  yang  cukup  (Strow  & Hannon,  2008). Atmospheric  Infrared Sounder (AIRS)  merupakan  salah  satu sensor infrared sounder bagian dari misi satelit Aqua NASA yang dapat menyediakan perhitungan untuk beberapa gas rumah kaca. AIRS bersama dengan Advanced  Microwave  Sounding Unit (AMSU)  telah  mampu  melakukan konversi  dari  hasil  observasi  menjadi informasi yang berguna untuk pemantauan sistem iklim global (Chahine  et  al.,  2006).  Salah  satu instrumen MIPAS di satelit ENVISAT ESA menghasilkan  pengukural  global  secara ekstensif  mengenai  distribusi  karbon monoksida (CO) dengan menggunakan
CO-Limb  sounder (Funke et  al.,  2007) sedangkan profil CO secara vertikal pada troposfer diselesaikan oleh Microwave Limb Sounder (MLS) di  satelit  AURA (Livesey    et    al.,    2008).   Salah    satu instrumen dari NOAA-11 telah  mampu mengukur total kolom ozon  dan  profil ozon sejak 1988.  Temperatur  atmosfer pada troposfer bawah dan  stratosfer dapat  diperoleh   melalui  perhitungan penyerapan CO2 dari High Resolution Infrared Radiation Sounder (HIRS)  dan penyerapan     oksigen   dari Microwave Sounding Unit (MSU) pada  satelit  NOAA
(Chung & Soden, 2010). Instrumen dari satelit ESA yang lain yaitu  GOME  dan SCIAMACHY    juga mampu   membuat permodelan      untuk    mengukur      gas Nitrogen Oksida NO 2 yang merupakan salah satu gas rumah  kaca  (Boersma, Eskes, & Brinksma, 2004).  Satelit India IRS pun turut melakukan  perhitungan konsentrasi gas sulfur (SO 2 ) dalam satu instrumennya (Prata & Bernardo, 2007). Berbagai     pembaharuan    pada sistem satelit  LEO    seperti Earth Observing Satellite (EOS) Terra dan Aqua dengan sensor MODIS telah memiliki akurasi     yang  lebih    tinggi  untuk mengamati awan dan  permukaan bumi. Instrumen     untuk    mengamati   profil vertikal  gas  rumah  kaca  pada  atmosfer dijawab      oleh Cross-track Infrared Sounder (CrIS)  yang dikombinasikan dengan Advanced  Technology Microwave Sounder (ATMS) dengan  cakupan spektral yang lebih besar. CrIS dan ATMS merupakan sensor bagian  dari satelit Suomi NPP dimana memiliki  misi utama melanjutkan misi Terra, Aqua dan Aura.
CrIS dan ATMS beroperasi bersamaan untuk mengetahui  profil temperatur atmosfer dan kelembaban pada clear-sky dan awan mendung. Pengamatan  pada curah hujan tinggi mengakibatkan kemampuan microwave terdegradasi.
CrIS dan ATMS  akan berkelanjutan mendukung Numerical  Weather Prediction (NWP) untuk  ketrampilan ramalan  cuaca  dari  jarak  dekat  hingga menengah (Thies & Bendix, 2011).
CrIS adalah spektometer transformasi fourier pada Suomi National Polar-Orbiting  Operational  Environmental Satellite  System  Preparatory  Project satellite (S-NPP)  yang  diluncurkan  pada tanggal  28  Oktober  2011.  CrIS  terdiri dari tiga kanal spektral yaitu kanal Long- Wave IR (LWIR), kanal Midwave  IR
(MWIR) dan kanal Short-Wave IR (SWIR). CrIS  dengan  jangkauan  spektral  yang sama akan melanjutkan fungsi pengukuran  gas-gas  rumah  kaca  di atmosfer  yang  sebelumnya  dilakukan oleh AIRS pada satelit Aqua (Han et al., 2013).  Sedangkan  ATMS  merupakan kelanjutan  dari  AMSU  dari  NOAA  18 dengan  memiliki  beberapa  kanal  yang memiliki  kesamaan.  ATMS  memiliki beberapa  ekstensi  dan  perbaikan  yang penting  dibandingkan  AMSU.  Banyak fitur  dari  ATMS  yang  dapat  menangkap secara  terperinci  struktur  termal  untuk meningkatkan pemantauan dan peramalan  siklon  tropis  (Weng  et  al., 2012).
Stasiun  Bumi  Parepare  telah mampu menghasilkan data dari instrumen  ATMS  dan  CrIS  untuk mendukung  pengukuran  gas  rumah kaca di atmosfer. Sensor ATMS menyediakan  data  temperatur  atmosfer dan  kelembaban  untuk  keperluan prakiraan  cuaca dan pengamatan  iklim, sedangkan  sensor  CrIS  menghasilkan data mengenai temperatur, tekanan, dan kelembaban  bumi.  Pengolahan  data untuk  menghasilkan  produk gas  rumah kaca  dari  sensor  ATMS  dan  CrIS dikerjakan  secara  sistematis.  Data  gas rumah  kaca  tersebut  diturunkan  dari produk  Environmental  Data  Record (EDR) Satelit Suomi NPP Sensor CrIS dan ATMS.  Data  yang  diperoleh  dari pengolahan  data  satelit  Suomi  NPP dengan  sensor  CrIS  dan  ATMS  ke  level EDR  memiliki  format  netcdf.  Data dengan format netcdf berisi tabel angka- angka berupa besarnya nilai-nilai parameter  yang  direkam  satelit.  Untuk menampilkan informasi gas rumah kaca secara  spasial  maka  diperlukan  suatu modul pengolahan geolokasi untuk data EDR CrIS dan ATMS.
Permasalahan yang dihadapi dalam  menghasilkan  data  informasi  gas rumah  kaca  adalah  produk  EDR  dari data  CriS  dan  ATMS  masih  memiliki format  netcdf,  belum  teregistrasi  dan tidak compatible dengan aplikasi pengolahan data spasial pada umumnya. Sistem  pada  sensor  CrIS  dan  ATMS melakukan pengolahan  geolokasi secara otomatis hingga level Sensor Data Record (SDR).  Sementara  itu  informasi  gas rumah kaca yang terdapat di EDR hanya merupakan  informasi  konsentrasi  gas rumah kaca secara vertikal dan belum
dalam bentuk spasial. Kondisi demikian menyebabkan informasi data gas rumah kaca     belum         dapat       langsung dimanfaatkan          sesuai        kebutuhan pengguna. Banyak perangkat lunak yang dapat membaca file dengan format netcdf seperti MATLAB, IDL, GrADs dan NCAR Command Language (NCL), namun tidak semua pengguna data mampu mengolah dengan perangkat lunak tersebut. Oleh karena  itu  diperlukan   modul  untuk mengkonversi    data   berformat  netcdf menjadi    data     spasial.    Gambar     1-1 menunjukkan       hasil      produk     yang disajikan    pada website NOAA    yang merupakan produk global dengan grid
0,5 derajat.      Data     tersebut      bisa didapatkan   pada website yaitu: http://www.ospo.noaa.gov/Products/at mosphere/soundings/nucaps/NUCAPS_ gridded.html.    Pada   website tersebut dapat dilihat beberapa informasi tentang gas rumah kaca secara global pada 7 hari terakhir.
Gambar 1-1:  Produk  NUCAPS Sounding:  SNPP Global Gridded 0,5 deg lat x 2 deg (NOAA, et al 2015)
Pengolahan  geolokasi  data  CrIS dan ATMS memerlukan teknik interpolasi.  Untuk  interpolasi  satu dimensi  banyak  metode  yang  dapat digunakan  seperti  misalnya polynomial dan interpolasi fourier. Untuk interpolasi
lebih  dari  satu  dimensi,  metode  yang digunakan berbeda dengan yang digunakan pada interpolasi satu dimensi,  karena  titik-titik  data  yang diinterpolasi  bukan  skalar  namun berupa  vektor.  Masalah  interpolasi non- singular ini  dapat  diatasi  dengan pendekatan  yang  berbeda  yakni  dengan fungsi interpolasi. Kombinasi linear dari beberapa  fungsi  basis  yang  tidak bergantung  dengan  titik-titik  data digantikan  dengan  kombinasi  dari translasi  satu  fungsi  basis  yang  secara radial  simetris  dengan  pusatnya  atau disebut dengan  interpolasi  RBF  (Wright, 2003).
Ada  beberapa  metode  interpolasi multidimensi khususnya untuk menangani  pola  data  belum  diketahui yang tersebar. Metode interpolasi Nearest Neighbours yang  digunakan  peneliti Droug  Aiger  untuk  rekonstruksi  data dengan  memanfaatkan image  matching (Aiger,  Kokiopoulou,  &  Rivlin,  2013). Dalam  penelitian  yang  lain  metode interpolasi kriging digunakan  untuk melakukan temperature mapping sebagai langkah filtering citra MODIS LST (Hengl et al., 2012)
Metode  RBF  didasarkan  pada prinsip fungsi implisit variatif dan dapat digunakan  untuk  interpolasi  dari  data yang  tersebar/  tidak  beraturan.  RBF dapat  digunakan  untuk retouching permukaan  atau inpainting  image . Kelebihan  melakukan retouching atau inpainting data  citra  adalah  karena menggunakan  sistem  pendekatan  linier dan mudah untuk dipecahkan.
Kekurangannya  adalah  kemungkinan kesalahan dalam pemilihan radius (Uhlir
& Skala, 2005).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk membangun modul pengolahan geolokasi untuk menampilkan informasi gas  rumah  kaca  secara  spasial  dengan metode interpolasi RBF. Gas rumah kaca yang  dihasilkan  dalam  penelitian  ini adalah  Gas  CH4,  CO2,  dan  N2O. Selanjutnya hasil data divalidasi dengan menggunakan  data  GOSAT  dan  data NUCAPS  GLOBAL  yang  di  download secara langsung dari NOAA.
2

## METODOLOGI

## 2.1 Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  citra  resolusi  rendah  dari satelit  Suomi  NPP  dari  sensor  CrIS  dan ATMS yang diakuisisi oleh stasiun bumi penginderaan jauh Parepare  pada tanggal 22 Februari 2017 dan 27 Oktober 2017.  Data  atmosfer  CrIS  dan  ATMS diolah  dengan  menggunakan  perangkat lunak  pengolahan Community  Satellite Processing Package (CSPP) dari level Raw Data  Record (RDR)  hingga Sensor  Data Record (SDR).  Proses  pengolahan  data sensor CrIS dan ATMS ke level SDR telah dibahas  pada  penelitian  sebelumnya (Indradjad  &  Salyasari,  2016),  serta pengolahan  dari  level  SDR  hingga  EDR juga  telah  dibahas  (Indradjad  & Salyasari, 2017).
Informasi gas rumah kaca diperoleh  dari  data  CrIS  dan  ATMS produk Enviromental  Data  Record (EDR) menggunakan  perangkat  lunak  NOAA Unique CrIS/ATMS Processing  System (NUCAPS)  dengan  format  netcdf.  Data NUCAPS  EDR  dalam  format  netcdf menyimpan informasi mulai dari metadata,  geolokasi  sampai  dengan parameter terukur sensor.
Tabel 2-1 menunjukkan beberapa contoh deskripsi jenis variabel dan
atribut  yang  tersimpan  di  dalam  file netcdf. Setiap variabel memiliki tipe data yang berbeda-beda seperti double dan float dengan  unit/satuan  yang berbeda-beda juga. Hal tersebut mengakibatkan  skala  yang  digunakan untuk  masing-masing  variabel  juga berbeda  jauh.  Variabel-variabel  terukur seperti gas-gas rumah kaca memiliki 100 lapisan  ketinggian  pada  masing-masing variabelnya.

## 2.2 Metodologi
Modul pengolahan geometrik dibuat  dengan  menggunakan  perangkat lunak  Python.  Parameter  yang  diproses dalam  modul  ini  antara  lain  H2O_MR, Liquid_H2O_MR, O3_MR, CH4_MR, CO2, CO_MR,     SO2_MR,     HNO3_MR    dan N2O_MR pada tingkat 97, 91, 85, 75, 70, 63, 60, 55, 50, 44, 39, 35, 29, 20, dan 9. Berikut adalah langkah-langkah
pengolahan  geometrik  data  CrIS  dan ATMS:

## 1) Registrasi koordinat piksel
Registrasi  koordinat  dilakukan dengan  menghitung  posisi  masing- masing  nilai  variabel  terukur  dengan koordinat latitude, longitude, batas pojok kiri atas dan kanan bawah citra spasial yang akan dibuat.
Tabel 2-1: CONTOH VARIABEL DAN ATRIBUT DATA ATMOSFER CRIS DAN ATMS DALAM FILE
NETCDF (NOAA et al., 2015) Variable Type Description Dim Units Range Time Double UTC Milliseconds since Jan 1, 1970 120 Milliseconds 950000000000 to 2500000000000 Latitude Float Latitude of the center of the FOR 120 Degrees -90 to 90 Longitude Float Longitude of the center of the FOR 120 Degrees -180 to 180 CH4 Float Methane layer column density 100X 120 molecules/cm2 0 to 100000000 CH4_MR Float Methane mixing ratio 100X 120 ppb 0 to 100000000 CO2 Float Carbon dioxide dry mixing ratio 100X 120 ppm 0 to 1000 N2O Float Nitrous Oxide layer column density 100X 120 molecules/cm2 0 to 100000000 N2O_MR Float Nitrous Oxide mixing ratio 100X 120 ppb 0 to 100000000
=1 Mulai Data Suomi NPP level EDR Registrasi koordinat piksel

## Konversi nilai DN
Interpolasi RBF

## Selesai
2) Konversi nilai Digital Number (DN) dengan skala yang sesuai Nilai masing-masing variabel terukur  diskala  ulang  ke  dalam  skala yang  sesuai  dengan  citra  spasial.  Skala ulang  dilakukan  dengan  menentukan batas atas dan bawah nilai sebelum dan setelah skala ulang kemudian dilakaukan  penyesuaian  pada  nilai antaranya.  Batas  atas  dan  bawah  citra setelah  skala  ulang  dapat  ditentukan langsung  dengan  angka  atau  dengan mengamati distribusi data.

## 3) Interpolasi nilai antar piksel
Jarak  antar  titik  nilai  setelah registrasi tidak sama yakni sekitar 50 km pada  titik  nadir, bahkan  pada  tepi citra sampai  lebih  dari  100  km.  Interpolasi nilai antar antar piksel diperlukan untuk mengisi nilai piksel antar data teregistrasi  terutama  antar  titik-titik yang berjauhan. Interpolasi yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah interpolasi  RBF.  Metode  RBF  adalah salah  satu  metode  interpolasi  yang umum digunakan pada data multidimensi.  Beberapa  aplikasi  yang biasa menggunakan metode RBF antara lain meliputi kartografi, neural neworks , pencitraan  medis  dan  solusi  numerik turunan persamaan parsial.
Metode interpolasi yang
digunakan dalam penelitian ini menggunakan  metode  RBF  dengan algoritma sebagai berikut: (Uhlir & Skala, 2005).
a. Memuat citra yang tergistrasi (Ωc)
Ω=Ωc +Ωd ................................(1)
dengan: Ω = citra hasil interpolasi Ωc= piksel teregistrasi Ωd= piksel interpolasi b. Menentukan window size .
c. Melakukan interpolasi pada window size dengan memperhatikan piksel- piksel tetangga sebagai berikut: Interpolasi adalah dengan mengisi piksel yang kosong atau tidak sesuai x= Ωd. Piksel x diperoleh dari rumus dibawah ini:
dengan  xi  adalah  semua  piksel  yang valid, ‖   − ‖ =ri  adalah Euclidean distance dari piksel yang valid dengan piksel yang  tidak sesuai. P(x) adalah polynominal . f(r) =  adalah  basis function- nya.
d. Ulangi proses interpolasi pada setiap window pada keseluruhan citra.
e. Semua piksel dalam citra berhasil direkonstruksi
Hasil  dari  interpolasi  RBF  akan dibandingkan  dengan  menggunakan data GOSAT dan data NUCAPS GLOBAL dari  website  NOAA.  Produk  CH4  yang dihasilkan  dibandingkan  dengan  data dari  satelit  GOSAT  milik  Jepang  yang diunduh pada dari website https://data2.gosat.nies.go.jp/GosatDat aArchiveService/usr/download/Downloa dPage/view.      Data yang akan dibandingkan  yaitu  data  L2 Global CH4 distribution pada  bulan  Februari  2017. Selain  itu  akan  dibandingkan  dengan produk  dari  NOAA  produk  CH4  dari NUCAPS  dari  website  NOAA  berikut: ftp://ftp-npp.class.ngdc.noaa.gov/. Data yang  digunakan  adalah  data  pada tanggal 27 Oktober 2017.
Gambar  2-2  merupakan  diagram alir  proses  yang  dilakukan  untuk menghasilkan data informasi gas rumah kaca dengan format geotiff pada 1 tingkat tekanan  yang  dipermukaan.  Proses tersebut  dilakukan  pada  data  lintasan satelit jika dilakukan pada beberapa data lintasan  perlu  dilakukan  mosaik  untuk menghasilkan  data  harian  seluruh Indonesia.
Gambar 2-2: Diagram Alir Proses Pengolahan
( ) = ∑ (‖  − ‖) +  ( ) ....(2) Geolokasi.
3

## HASIL PEMBAHASAN
Modul pengolahan geolokasi untuk dapat menampilkan informasi gas rumah kaca secara spasial telah dibuat. Pengolahan geolokasi untuk menghasilkan  produk  data  gas  rumah kaca  (GRK)  spasial  yang  terdiri dari gas CH4,  CO2  dan  N20  telah  dilakukan secara sistematis. Gambar  3-1 menunjukkan hasil pengolahan geometrik  produk  data  gas  rumah  kaca (GRK) dari satelit Suomi NPP ATMS dan CrIS  dengan  masukan  data  NUCAPS EDR  format  netcdf.  Pada  hasil  ini ditampilkan data suhu pada tingkat ke- 97 yakni tingkat pada daerah pemukaan bumi.  Data  sudah  dapat  ditampilkan secara spasial dapat dilihat dengan cara dioverlay  pada  peta  batas  administrasi maupun peta-peta spasial lainnya.
Gambar 3-2 menunjukkan produk  CH4,  CO2  dan  N2O  yang dihasilkan  dari  pengolahan  ini  pada tanggal 27 Oktober 2017 jam 05:29 UTC di tingkat permukaan.
Hasil  perbandingan  antara  data bulan Februari 2017 dari satelit GOSAT dengan  data  yang  dihasilkan  pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3-3.  Data  yang  digunakan  pada perbandingan
ini merupakan konsentrasi CH4. Gambar  3-3
menunjukkan bahwa data hasil interpolasi RBF memiliki korelasi dengan data  dari  GOSAT  dengan  persamaan sebagai  berikut =  0.43     +  0,96 dengan koefisien determinasi (R
2 ) sebesar 27,9% dan korelasi (r) 0,53. Hal ini menunjukkan bahwa data hasil interpolasi RBF hanya mampu mewakili 27,9%  dari  keseluruhan  GOSAT  dan memiliki  korelasi  yang  cukup  baik dengan  data  GOSAT.  Hal  ini  perlu dilakukan  kajian  yang  lebih  mendalam karena  bisa  saja  diakibatkan  data tersebut  yang  berasal  dari  sensor  yang berbeda  dengan  yang  digunakan  pada penelitian ini.
(a)
(b)
(c)
Gambar 3-1: Contoh hasil pengolahan geolokasi produk data CH4 dari satelit Suomi NPP ATMS dan  CrIS  (a)  Format  netcdf  CH4,  (b)  citra  CH4  teregistrasi,  (c)  citra  CH4  setelah interpolasi.
(a) (b) (c)
Gambar 3-2: Produk terolah (a) CH4, (b) CO2 dan (c) N2O dari data CrIS dan ATMS S-NPP pada tanggal 27 Oktober 2017 jam 05:29 UTC
Gambar 3-3: Grafik Hubungan antara data CH4 GOSAT dan data CH4 hasil RBF
Gambar 3-4: Grafik hubungan antara data CH4 global NOAA dan data CH4 hasil RBF
Hasil  perbandingan  dengan  data
dari NOAA dengan menggunakan perangkat  lunak  NUCAPS  dan  dari sensor yang sama ATMS dan CrIS dapat dilihat  pada  Gambar  3-4.  Gambar  3-4 menunjukkan  bahwa  hubungan  antara data CH4 dari global NOAA dengan hasil interpolasi  RBF  memiliki  korelasi yaitu = 0,93 + 118 dengan koefisien determinasi  (R2)  yaitu  0,94.  Hal  ini menunjukkan  hasil  korelasi  yang  baik antara  kedua  data  dan  membuktikan bahwa  metode  interpolasi  RBF  dapat digunakan  untuk  pengolahan  geolokasi gas  rumah  kaca  dan  menghasilkan representasi  spasial  yang  baik.  Hasil korelasi tersebut sesuai dengan penelitian  Wright  (2003)  bahwa  metode
RBF memang baik untuk data lebih dari 1 dimensi.

## 4 KESIMPULAN
Modul pengolahan geolokasi telah dibangun  dan  dapat  menghasilkan informasi  gas  rumah  kaca  (CH4,  CO2, N2O)  secara  spasial  dengan  resolusi  50 km.  Metode  interpolasi  RBF  terbukti dapat  diterapkan  secara  efektif  dalam modul  pengolahan  geolokasi  data  CrIS dan  ATMS.  Resolusi  spasial  yang dihasilkan  dengan  metode  ini  lebih akurat  dibandingkan  dengan  produk global        NUCAPS        yang        beresolusi 0,5  derajat  x  2  derajat.  Interpolasi  RBF dapat mengisi nilai piksel antar data
teregistrasi  secara  spasial.  Metode interpolasi  RBF  ini  cocok  digunakan untuk  interpolasi  antar  piksel  dalam produk gas rumah kaca, karena memiliki hasil korelasi yang baik jika dibandingkan dengan data global NOAA. Perbandingan  dengan  data  GOSAT menunjukkan  bahwa  perlu  ada  kajian lebih  dalam  tentang  perbandingan sensor  yang  digunakan  GOSAT  dengan ATMS dan CrIS.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kegiatan penelitian ini
merupakan bagian dari program litbangyasa yang didanai dan difasilitasi oleh  Pustekdata  LAPAN  pada  tahun anggaran  2017.  Penulis  mengucapkan terima  kasih  kepada  Prof.  Erna  Sri Adiningsih  atas  semua  bimbingan  dan bantuannya  dalam  penulisan  makalah ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Aiger,  D.,  Kokiopoulou,  E.,  &  Rivlin,  E., (2013). Random Grids : Fast Approximate  Nearest  Neighbors  and Range Searching for Image Search . In ICCV Converence. https://doi.org/10.1109/ICCV.201
3.431
Beirle, S., Uhl, S., Pu¯, J., & Wagner, T., (2010). Retrieval of tropospheric column densities of NO 2 from combined SCIAMACHY nadir/limb measurements . Atmos. Meas. Tech,
3, 283–299. Retrieved from www.atmos-meas- tech.net/3/283/2010/
Boersma,  K.  F.,  Eskes,  H.  J.,  & Brinksma, E. J., (2004). Error analysis for  tropospheric  NO  2  retrieval  from space . Journal of Geophysical Research, 109(D4), D04311. https://doi.org/10.1029/2003JD003 962
Chahine, M.  T., Pagano,  T. S., Aumann, H. H., Atlas, R., Barnet, C., Blaisdell, J.,  &  Zhou,  L.,  (2006). Improving weather forecasting and providing new data on greenhouse gases . Bulletin of the  American  Meteorological  Society, 87(7),
911–926.
https://doi.org/10.1175/BAMS-87-7- 911
Chung,  E.  S.,  &  Soden,  B.  J.,  (2010).
Investigating  the  influence  of  carbon dioxide  and  the  stratosphere  on  the long-term  tropospheric  temperature monitoring  from  HIRS .  Journal  of Applied  Meteorology  and  Climatology, 49(9),
1927–1937. https://doi.org/10.1175/2010JAMC2 486.1 Funke, B., López-Puertas, M., Bermejo-
Pantaleón,  D.,  von  Clarmann,  T., Stiller,   G.   P.,   Höpfner,   M.,      & Kaufmann, M., (2007). Analysis of nonlocal  thermodynamic   equilibrium CO 4.7 μm fundamental, isotopic, and hot band emissions measured by the Michelson Interferometer for Passive Atmospheric   Sounding  on    Envisat . Journal  of    Geophysical   Research Atmospheres,      112(11),     1–11. https://doi.org/10.1029/2006JD007 933 Han, Y., Revercomb, H., Cromp, M., Gu, D.,  Johnson,   D.,  Mooney,  D.,  & Zavyalov, V., (2013). Suomi NPP CrIS measurements,   sensor  data   record algorithm, calibration and validation activities, and record data quality . Journal  of  Geophysical  Research Atmospheres, 118(22), 12734–12748. https://doi.org/10.1002/2013JD020
344
Hengl,  T.,  Heuvelink,  G.B.M.,  Tadić P.MP., &  Pebesma,  E.J.,(2012).
Spatio-temporal  Prediction  of  Daily Temperatures  Using  Time-series  of MODIS  LST  Images. Vol  107:  p265- 277. https://doi.org/10.1007/s00704- 011-0464-2
Indradjad,  A.,  &  Salyasari,  N.,  (2016). Pengolahan  Data  Atmosfer  Level  SDR dari Sensor ATMS danCrIS Pada Satelit S-NPP .  In  Prosiding  SNSA  2016  (pp. 20–26). Indradjad, A., & Salyasari, N., (2017). Sistem Informasi Gas Rumah Kaca dari Data ATMS dan CrIS S-NPP  Berbasis Google Earth . In Prosiding SNSA 2017. Livesey, N.J., Filipiak, M.J., Froidevaux, L.,  Read,  W.G.,  Lambert,  A.,  Santee, M.L.,  &  Webster,  C.R.,  (2008). Validation  of  Aura  Microwave  Limb Sounder  O  3  and  CO  observations  in the  upper  troposphere  and  lower stratosphere .  Journal  of  Geophysical Research,        113(D15),       D15S02.
https://doi.org/10.1029/2007JD008
805 Montzka, S.A., Dlugokencky, E. J., &
Butler,J.H., (2011). Non-CO2
greenhouse gases and climate change. Nature ,          476(7358),           43–50. https://doi.org/10.1038/nature1032 2 NOAA, NESDIS, OSPO   & ESPC., (2015).
The  NOAA  Unique  CrIS/ATMS Product System External Users Manual Version 4.1:  NOAA  NESDIS  CENTER  for SATELLITE APPLICATIONS
and RESEARCHNOAA.    (2017).    NUCAPS
Sounding   Products:   SNPP  Global
Gridded 0.5 deg lat x 2 deg lon Images , diunduh  18  Mei  2017 dari http://www.ospo.noaa.gov/Products/ atmosphere/soundings/nucaps/NUC APS_gridded.html Prata, A.J., & Bernardo, C., (2007).
Retrieval  of  volcanic  SO2  column abundance from Atmospheric Infrared Sounder data . Journal of Geophysical Research Atmospheres, 112(20), 1–17. https://doi.org/10.1029/2006JD007 955 Strow, L.L., & Hannon, S.E., (2008). A 4- year  zonal  climatology  of  lower tropospheric  CO<inf>2</inf>  derived from  ocean-only  Atmospheric  Infrared Sounder  observations .  Journal  of Geophysical  Research  Atmospheres, 113(18),
1–20. https://doi.org/10.1029/2007JD009 713 Thies, B., & Bendix, J., (2011). Satellite based remote sensing of weather and
climate:  Recent  achievements  and future  perspectives .  Meteorological
Applications, 18(3), 262–295.
https://doi.org/10.1002/met.288
Uhlir,  K.,  &  Skala,  V.,  (2005).
Reconstruction  of  damaged  images using radial basis functions . Proc.13th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Antalya, Turkey, pp. 160–163 Weng, F., Zou, X., Wang, X., Yang, S., & Goldberg, M. D., (2012). Introduction to
Suomi national polar-orbiting partnership     advanced   technology microwave    sounder  for    numerical weather prediction and tropical cyclone applications . Journal of Geophysical Research Atmospheres, 117(19), 1–14. https://doi.org/10.1029/2012JD018 144 Wright,  G.B.  (2003). Radial  Basis Function  Interpolation:  Numerical  and Analytical  Developments .  (Doctor  of Philosophy  Department  of  Applied Mathematics  Thesis),  University  of Colorado, Colorado.
Yoshida, Y., Ota, Y., Eguchi, N., Kikuchi, N., Nobuta, K., Tran, H., &Yokota, T., (2011). Retrieval  algorithm  for  CO  2 and  CH  4  column  abundances  from short-wavelength  infrared  spectral observations by the Greenhouse gases observing satellite .
Atmospheric
Measurement  Techniques,  4(4), 717– 734.  https://doi.org/10.5194/amt-4- 717-2011