## RANCANG BANGUN SISTEM PENAMPILAN DINAMIKA TITIK PANAS DI INDONESIA BERBASIS KEYHOLE MARKUP LANGUAGE (KML) DINAMIS
Budhi Gustiandi Peneliti Bidang Teknologi Akuisisi dan Stasiun Bumi, LAPAN e-mail: budhigustiandi@gmail.com

## ABSTRACT
Hot spot dynamics display system based on Dynamic Keyhole Markup Language (KML)  have  been  designed  and  built  in  Indonesia  as  a  complement  of  web-based Indonesian  fire watch system  that have been  developed  by Indofire.   Indofire’s system uses  web  browsers  to  display  it’s  output  data,  while  the  built  system  uses  earth/geo browser to display data.  The results show that the built system has feature that more user  friendly,  data  access  speed  up  to  5.22  times  faster,  and  reducing  data  volume storage need up to 80.87 % rather than system that has been developed by Indofire. Keywords: Keyhole  Markup  Language  (KML),  Earth/geo  browser,  Hot  spot  monitoring system

## ABSTRAK
Sistem penampilan dinamika titik panas di Indonesia berbasis Keyhole Markup Language (KML)  Dinamis  dirancang  dan  dibangun  sebagai  pelengkap  sistem pemantauan  titik  panas  Indonesia  berbasis  web  yang  telah  dikembangkan  oleh Indofire.    Sistem  Indofire  menggunakan  peramban  web  untuk  menyajikan  datanya, sedangkan pada sistem yang dibuat menggunakan peramban Bumi untuk menyajikan datanya.  Hasilnya memperlihatkan bahwa sistem yang dibuat memiliki fitur yang lebih mudah digunakan oleh pengguna, memiliki kecepatan akses data sampai 5,22 kali lipat lebih  cepat,  dan  menurunkan  kebutuhan  penyimpanan  volume  data  sampai  80,87  % dibandingkan dengan sistem yang dikembangkan oleh Indofire.
Kata Kunci: Keyhole Markup Language (KML), Peramban Bumi, Sistem pemantauan titik panas

## 1  PENDAHULUAN
Proyek  Pemantauan  Kebakaran Indonesia  merupakan proyek kerjasama Indonesia  dengan  Australia,  antara Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Nasional  (LAPAN),  Kementerian  Ke- hutanan,  dan  Kementerian  Lingkungan Indonesia  dengan  Pemerintahan  Australia melalui AusAID dan Landgate (Landgate, 2011).
Sistem  pemantauan  kebakaran yang  telah  dibuat  sebelumnya  oleh Landgate untuk  pemerintah  Australia diadopsi  untuk  merancang,  membangun, dan memasang sebuah sistem pemantauan  kebakaran  yang  meliputi seluruh wilayah Indonesia yang memungkinkan  untuk  menghasilkan
informasi  tentang  kebakaran  yang penting  dalam  memerangi  kebakaran tersebut  secara  efektif.  Informasi  tersebut akan  memungkinkan  deteksi  awal kebakaran dan penyebarannya sehingga dapat  meminimalkan  penyebaran  keba- karan tersebut pada daerah di sekitarnya.
Sistem tersebut mencakup pemantauan  hampir  waktu  nyata  ( near real  time )  dengan  memanfaatkan  data sensor Moderate  Resolution  Imaging Spectro-radiometer (MODIS) yang terpasang  pada  satelit  Terra  dan  Aqua. Sistem  tersebut  telah  menyediakan akses  ke  kumpulan  data  pemetaan daerah  kebakaran  yang  dikembangkan oleh Kementerian  Kehutanan  dan memung-kinkan  analisis  titik  panas
secara  temporal  dengan  menggabung- kan  informasi pemetaan lainnya untuk mengetahui  penyebab  dan  melacak penyebaran  dari  kebakaran  tersebut. Kemampuan dalam mengakses informasi tersebut  akan  mendukung  pengem- bangan  strategi  dan  kebijakan  untuk mengurangi kejadian dan tingkat bahaya kebakaran.
LAPAN bersama-sama Kementerian Kehutanan mengirimkan informasi penting  pemantauan  kebakaran  tersebut kepada  para  pengguna  melalui  sebuah sistem  pengiriman  data  berbasis  web yang  dinamakan  Indofire.  Sistem  tersebut telah  menyediakan  akses  gratis  dan terbuka  untuk  semua  pihak  yang  ber- kepentingan, meliputi lembaga pemerin- tahan  dan  sektor  swasta  pada  semua tingkatan.  Indofire  sedang  dirancang untuk  diintegrasikan  dengan  Sistem Pemantauan Kehutanan Indonesia  (SPKI) yang sedang dikembangkan.
Sistem Indofire yang dikembangkan Landgate memiliki  beberapa  kekurangan, diantaranya  para  pengguna  tidak  dapat mengetahui  secara  langsung  informasi detil, seperti posisi lintang, bujur, satelit yang menjadi sumber data, dan stasiun Bumi  yang  mengolah  data  mengenai titik  panas  yang  ditampilkan,  tetapi harus  men download berkas  terlebih dahulu,  mengekstrak  berkas  tersebut, dan  menampilkan  hasil  ekstraksinya dalam perangkat lunak tertentu (seperti SHPViewer  dan  Microsoft  Office  Excel). Kekurangan lainnya adalah fitur zooming memerlukan waktu penyegaran kembali  ( refresh )  halaman  website  yang relatif lama.
Sistem Indofire menyediakan tampilan titik panas berdasarkan waktu,  namun  apabila  pengguna  ingin melihat  dinamika  titik  panas  dalam rentang waktu tertentu, pengguna harus memasukkan parameter-parameter yang dibutuhkan dan melakukan penyegaran kembali ( refresh ) halaman website untuk melihat  tampilan  dinamika  titik  panas sesuai  dengan  parameter-parameter
yang telah dimasukkan tersebut.  Hal ini menyebabkan  sistem  tersebut  kurang mudah digunakan (kurang user friendly ) bagi para pengguna yang membutuhkan informasi  tersebut  dalam  pengambilan keputusan secara cepat (Pettit, 2011).
Penggunaan peramban-peramban Bumi  ( earth/geo  browser )  meningkat cukup  tajam  pada  beberapa  tahun terakhir.  Makalah  ini  menjelaskan bagaimana Keyhole  Markup  Language (KML) dapat digunakan untuk pembuatan peta  tematik  dinamika  titik  panas. Dengan  menggunakan  KML  (Ratliff, 2007;  Wilson,  2008),  peta  tematik dinamika titik panas di Indonesia dapat ditampilkan  pada  peramban-peramban Bumi  (misal  Google  Earth)  yang bertujuan  untuk  membangun  sebuah sistem  penyajian  yang  lebih  mudah digunakan (user friendly ) dan diharapkan akan  menjadi  pelengkap  terhadap sistem  pemantauan  titik  panas  yang telah dikembangkan oleh Indofire.
Ide  penyajian  peta-peta  tematik pada sebuah peramban Bumi sebenarnya telah  ada  sejak  lama  (Bertin,  1967; MacEachren, 1979; Koch, 2001), namun baru  dapat  diterapkan  sejak  diluncur- kannya  pertama  kali  aplikasi  Google Earth  (http://earth.google.com)  pada beberapa  tahun  yang  lalu,  kemudian muncul beberapa aplikasi serupa seperti Microsoft  Virtual  Earth  (http://www. microsoft.com/virtualearth),  NASA  World Wind  (http://  worldwind.  arc.nasa.gov), dan  ArcGIS  Explorer  (http://www.  esri. com/software/arcgis/explorer) yang ter- sedia  secara  gratis  untuk  publik.  Semua peramban  Bumi  tersebut  memung- kinkan  untuk  meng-akses  data  ter- georeferensi melalui internet, dan tampilannya  dapat  berupa  dua  dan/ atau  tiga  dimensi.  Sejak  saat  itu sejumlah  peneliti  telah  menggunakan peramban  Bumi  dalam  menempatkan data  dengan  komponen  spasial  di  atas citra dasar yang tersedia pada peramban Bumi tersebut (Butler, 2006).
KML  saat  ini  telah  menjadi standar  resmi  di Open  Geospatial Consortium (Bacharach,  2008). Open Geospatial  Consortium (OGC)  merupakan sebuah konsorsium industri internasional yang  terdiri  dari  368  perusahaan, lembaga  pemerintahan,  dan  universitas yang berpartisipasi dalam sebuah proses konsensus untuk mengembangkan standar-standar  yang  tersedia  secara publik  untuk  geospasial  dan  layanan- layanan berbasis lokasi (www. opengeospatial.org).
Brown (2006),
Crowder  (2007),  Dykes  (2007),  dan Google  (2011a)  telah  memperlihatkan penggunaan KML dalam mem- visualisasikan informasi geospasial pada peramban Bumi Google Earth.  Sandvik (2008)  mengembangkan metode-metode yang  disajikan  oleh  Slocum  dkk.  (2005) dan telah membuktikan bahwa visualisasi tersebut dapat dikembangkan lebih jauh lagi untuk menyajikan peta-peta tematik.
Berkas-berkas  KML  dapat  dibuat secara  langsung  dengan  menggunakan aplikasi  peramban  Bumi  seperti  Google Earth atau dengan menggunakan pengolah teks sederhana seperti Notepad.    Namun,  berkas-berkas  KML yang  dibuat  dengan  menggunakan  cara tersebut masih bersifat manual ( hardcode ). Permasalahan  muncul  ketika  data  yang ingin ditampilkan memiliki jumlah yang banyak  dan  harus  diperbaharui  secara berkala  (Gibin  et  al.,  2008).    Yan  dan Ping-zong  (2009)  telah  melakukan penelitian  untuk  membuat  berkas  KML secara  otomatis  tetapi  belum  meng- hubungkannya  dengan  sebuah  basis data.    Solusi  yang  paling  tepat  adalah dengan  membuat  berkas-berkas  KML tersebut  secara  dinamis  dan  dapat terhubung  dengan  basis  data  tertentu, sehingga  ketika  terjadi  perubahan (penambahan, pengurangan, dan perbaikan) di dalam basis data tersebut, maka berkas-berkas KML secara otomatis akan diperbaharui tanpa harus
melakukannya secara manual (Gang-hu, 2010; Yamagishi, 2011).
Para pengguna cukup memasang aplikasi peramban Bumi pada komputernya  dan  memasang  berkas KML  tertentu  pada  aplikasi  peramban Bumi  tersebut,  sehingga  pada  saat menjalankan  berkas  KML  pada  aplikasi tersebut,  berkas  KML  tersebut  akan terhubung  secara  otomatis  dengan berkas  KML  lain  di  server  (baik  server web  lokal  maupun  publik)  yang langsung  terhubung  dengan  basis  data di  server  tersebut.    Berkas  KML  juga dapat dikompresi dengan  menggunakan enkoding  ZIP  menjadi  berkas-berkas KMZ  (Google,  2011b).  Hal  ini  akan mengurangi ukuran berkas dan membuat  transfer  data  lebih  efisien, yang merupakan salah satu keunggulan dari  berkas  dengan  struktur  berbasis- KML.
Permasalahan lainnya dalam menggunakan  peramban  Bumi  untuk menyajikan peta tematik adalah terdapatnya  distorsi  tampilan  yang cukup berarti ketika melihat bola dunia ( globe ) dalam satu tampilan menyeluruh (Hudson-Smith  et  al.,  2007;  LeMay, 2005; Goodchild, 2008).  Namun, karena kita hanya menitikberatkan pada cakupan wilayah  di  Indonesia  saja,  hal  tersebut bukan merupakan permasalahan dalam penelitian ini.
Sama seperti peramban web yang digunakan  untuk  menampilkan  berkas HTML  keluaran  sistem  IndoFire,  maka peramban  Bumi  tersebut  digunakan untuk menampilkan berkas KML keluaran sistem pelengkap yang dibuat.

## 2  PERANCANGAN  DAN  IMPLEMEN- TASI
Konfigurasi  sistem  penampilan dinamika  titik  panas  di  Indonesia berbasis  KML  Dinamis  yang  dirancang dan  dibangun  beserta  diagram  alurnya diperlihatkan pada Gambar 2-1.
Gambar 2-1: Konfigurasi  sistem  penampilan  dinamika  titik  panas  di  Indonesia  yang dirancang dan dibangun beserta diagram alurnya
Adapun penjelasan diagram alur di atas adalah sebagai berikut:
1. Operator  memasukkan  data  mentah titik  panas  Indonesia  (meliputi  posisi lintang, bujur, stasiun Bumi penerima dan  satelit  yang  menjadi  sumber datanya)  ke  dalam  basis  data  yang telah  dibuat  melalui  peramban  web. Segala  perubahan  yang  terjadi  di dalam  basis  data  (penambahan, pengurangan, dan pembaharuan) tersebut  dapat  langsung  dilihat  oleh operator melalui fasilitas
PHPMyAdmin  yang  tersedia  untuk memastikan bahwa data yang tersedia di  dalam  basis  data  tersebut  sudah sesuai dengan yang diinginkan.
2. Script otomatisasi yang dirancang dan dibuat  dengan  menggunakan  bahasa PHP (http://www.php.net) akan mem- baca  data  yang  terdapat  pada  basis data  secara  waktu  nyata  sehingga apabila  terjadi  perubahan  pada  basis data  akan  langsung  dideteksi  oleh program otomatisasi tersebut.
3. Script otomatisasi menghasilkan berkas  KML  secara  dinamis  sesuai
dengan  data  yang  tersedia  di  dalam basis  data,  sehingga  apabila  terjadi perubahan  data  di  dalam  basis datanya,  maka  berkas  KML  yang dihasilkan  akan  berubah  secara otomatis.
4. KML  Dinamis  yang  dihasilkan  oleh server  dikirim  ke  peramban  Bumi yang terpasang pada komputer pengguna  dan  dihubungkan  melalui KML  tertentu  yang  biasanya  sudah dipasang  sebelumnya  pada  komputer pengguna.
5. Peramban  Bumi  menampilkan  data titik  panas  berbasis  spasial  dan temporal  sesuai  dengan  data  yang tersedia pada basis data secara waktu nyata. Peramban Bumi yang digunakan pada  kegiatan  rancang  bangun  ini adalah  Google Earth versi  gratis  ( free ) yang  dapat  diunduh  di  http://earth. google.com  (Brown,  2006;  Crowder, 2007; Google, 2011a).
Algoritma  pemrograman script otomatisasi  berbasis bahasa  PHP  untuk menghasilkan  berkas  KML  Dinamis tersebut diperlihatkan pada Gambar 2-2.

## Gambar 2-2: Algoritma pemrograman pembuatan KML Dinamis.

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
Salah satu tampilan pada peramban  Bumi  Google Earth hasil pembacaan  berkas  KML  statis  yang terpasang  dan  terhubung  dengan  KML Dinamis  yang  berada  di  dalam  server diperlihatkan  pada  Gambar  3-1.    Pada Gambar  3-1  dapat  terlihat  beberapa fitur dengan penjelasan sebagai berikut:
1. Struktur  berkas  KML  yang  bisa dinyalakan  dan  dimatikan  sesuai dengan kebutuhan pengguna.
2. Visualisasi  lokasi  bujur  dan  lintang titik  panas  yang  ditempelkan  di  atas peta dasar yang tersedia.
3. Informasi  mengenai  masing-masing titik  panas  yang  langsung  dapat diakses  oleh  pengguna  dengan  cara mengklik  titik  panas  tersebut.    Pada Gambar  3-1  tersebut  diperlihatkan tiga  informasi  mengenai  titik  panas,
yaitu lokasi bujur, lintang, dan satelit yang menjadi sumber datanya.
4. Antarmuka  pengguna  grafis  untuk melakukan pengaturan rentang waktu  yang  berfungsi  untuk  analisis temporal  titik  panas  sesuai  dengan kebutuhan pengguna.
5. Informasi tambahan lain yang dibutuh- kan  untuk  diperlihatkan  kepada pengguna, seperti keterangan sumber data yang digunakan dan kontributor program.
Salah  satu  tampilan  rekapitulasi titik panas mingguan (untuk tanggal 21- 28  Maret  2011)  diperlihatkan  pada Gambar  3-2,  sedangkan  Gambar  3-3 memperlihatkan  salah  satu  tampilan rekapitulasi  titik  panas  bulanan  (untuk bulan Maret 2011).
Gambar 3-1: Tampilan berkas KML Dinamis pada peramban Bumi Google Earth
Gambar 3-3:Tampilan rekapitulasi titik panas bulanan
Dari  beberapa  hasil  yang  telah diperlihatkan,  maka  dapat  dibuat  tabel perbandingan  fitur  sistem  yang  dibuat dengan  sistem  Indofire  seperti  yang diperlihatkan pada Tabel 3-1.
Analisis dilakukan untuk mengetahui seberapa besar volume data yang  dibutuhkan  oleh  pengguna  dalam memperoleh  informasi  untuk  kedua sistem  tersebut.    Sampel  data  yang diambil  adalah  data  titik  panas  selama bulan  Maret  2011.    Untuk  sistem Indofire,  jumlah  berkas  yang  harus diunduh  adalah  sebanyak  62  berkas dengan  masing-masing  berkas  setelah diekstraksi  memiliki  volume  sebesar 14 KB, sehingga volume data keseluruhan adalah  sebesar  868  KB.  Sedangkan untuk sistem yang dibuat, seluruh data titik  panas  telah  otomatis  dijadikan dalam satu berkas KML dinamis dengan
volume data sebesar 166 KB.  Sehingga diperoleh  penurunan  kebutuhan  pe- nyimpanan  volume  data  sebesar  80,87%. Hal tersebut akan mempengaruhi kecepatan pembacaan data oleh pengguna  hingga  5,22  kali  lipat  lebih cepat dari sistem Indofire.
Selain itu,
apabila kita melakukan  pembuatan  KML  secara statis  ( hardcode ),  maka  dibutuhkan sekitar  6.359  baris  kode  yang  harus ditulis secara  manual,  sedangkan dengan  melakukan  pembuatan  KML secara  dinamis  (dihasilkan  dengan menggunakan script otomatisasi dengan menggunakan  bahasa  PHP),  maka hanya  memerlukan  sekitar  140  baris kode  saja  yang  harus  ditulis  yang  akan menghasilkan  6.359  baris  kode  yang dibutuhkan tersebut.

## Tabel 3-1: PERBANDINGAN FITUR SISTEM YANG DIBUAT DENGAN SISTEM INDOFIRE

## 4  KESIMPULAN DAN SARAN
Sistem penampilan dinamika titik panas  di  Indonesia  tersebut  dapat menjadi  pelengkap  sistem  pemantauan titik  panas  yang  telah  dikembangkan oleh Landgate .  Sistem  yang  dibuat memiliki  fitur  yang  lebih  mudah digunakan  oleh  pengguna,  memiliki kecepatan  akses  data  sampai  5,22  kali lipat  lebih  cepat,  dan  menurunkan kebutuhan  penyimpanan  volume  data sampai  80,87  %  dibandingkan  sistem yang telah dikembangkan oleh Landgate .
Sistem penampilan dinamika titik panas  berbasis  KML  Dinamis  tersebut dapat pula dikembangkan  untuk diguna- kan  dalam  menyajikan  data  geospasial lainnya  sesuai  dengan  kebutuhan penggunanya.  Beberapa pengembangan yang  dapat  dilakukan  ke  depannya antara lain dengan membuat antarmuka pengguna  grafis  yang  lebih  mudah digunakan  oleh  operator  yang  bertugas untuk  memasukkan  data  ke  dalam
basis  data  yang  digunakan  sehingga dapat  lebih  mengefisienkan  waktu operasional  dan  menghindari  kesalahan dalam  memasukkan  data  yang  dapat merusak  basis  data  yang  telah  ada. Selain  itu  dapat  pula  dikembangkan konversi  format  data  vektor  geospasial lain  ke  dalam  basis  data  yang  diguna- kan  secara  otomatis  sehingga  tidak perlu dilakukan konversi format terlebih dahulu  sebelum  melakukan  perubahan basis data tersebut.

## DAFTAR RUJUKAN
Bacharach, S.,  2008. OGC Approves KML as  Open  Standard .    Geospatial Press Releases.  Tersedia online di http://  geospatialpr. com/ 2008/ 04/14/ogc-approves-kml-as-open- standard.    Diakses  pada  tanggal 11 Juli 2011.
Bertin, J.,  1967. Semiologie Graphique . Paris.
Brown, Martin C.,  2006. Hacking Google Maps ® and Google Earth ® . Indianapolis, IN: Wiley Publishing, Inc.
Butler,  D.,    2006. Virtual  Globes:  The Web-wide  World .    Nature,  volume 439.  Nature Publishing Group. Crowder, David A.,  2007. Google Earth for  Dummies ® .    Hoboken,  NJ:
Wiley Publishing, Inc.
Dykes, J., Wood, J.,  2007. Visualisation with  Google  Earth  and  GIS .
Tersedia  online  di  http://  www. gicentre.org/infoVis/.    Diakses pada tanggal 11 Juli 2011.
Gang-hu, D.U., Luo, C., 2010. Research on  Data  Model  Mapping  between KML  and  Geodatabase .    Journal of Chongqing University of Technology (Natural Science), volume 11.
Gibin,  M.,  Singleton,  A.,  Milton,  R., Mateos, P., Longley, P.,  2008. An Exploratory Cartographic Visualisation  of  London  thorough the  Google  Maps  API .    Applied Spatial  Analysis  and  Policy  2008, no.1, halaman 85  – 97.  Springer Netherlands.
Goodchild,  M.  F.,    2008. What  does Google  Earth  Mean  for  The  Social Sciences .    Dalam  Dodge,  M.,  Mc
Derby, M., dan Turner, M.  2008. Geographic Visualization: Concepts, Tools and Applications.
Wiley.
Google,    2011a. KML  Documentation . Tersedia  online  di  http://  code. google.com/int/id-ID/ apis/ kml/ documentation/.    Diakses  pada tanggal 4 Maret 2011.
Google, 2011b. KML Reference .  Tersedia online  di  http://  code.  google. com/apis/kml/documentation/k mlreference.html.    Diakses  pada tanggal 4 Maret 2011.
Hudson-Smith, A., Milton, R., Batty, M., Gibin,  M.,  Longley,  P.,  Singleton, A.    2007. Public  Domain  GIS, Mapping  &  Imaging  Using  Web-
based  Services .  UCL  Working Paper Series. Centre for Advanced Spatial Analysis (CASA).  Tersedia online  di  http://  www.  casa.  ucl. ac.uk/working_papers/paper120. pdf.  Diakses pada tanggal 11 Juli 2011.
Koch,  W.  G.,    2001. Jaques  Bertin’s Theory  of  Graphics  and  Its Development  and  Influence  on Multimedia Cartography .  Informa- tion  Design  Journal,  volume  10, no.1,  halaman  37-  43.  John Benyamin Publishing Company. Landgate,    2011. IndoFire  Map  Service . Tersedia online di http:// indofire. landgate.wa.gov.au.  Diakses  pada tanggal 4 Maret 2011.
LeMay, R.,  2005. Take Browsers to The Limit  :  Google .    ZDNet  Australia. Tersedia  online  di  http://www. zdnet.com.au/news/software/soa/ Take-browsers-to-the-limit-Google/ 0,130061733,139204515,00.htm.
Diakses  pada  tanggal  11  Juli 2011.
MacEachren, A. M., 1979. The Evolution of Thematic Cartography/A Research Methodology and
Historical  Review .    The  Canadian
Cartographer,  volume  16,  no.1, halaman 17 – 33.
Pettit, Cristopher J.,
Raymond,
Christopher  M.,  Bryan,  Brett  A.,
Lewis, Hayden.  2011. Identifying
Strengths and Weakness of Landscape Visualisation for Effective  Communication  of  Future Alternatives . Landscape and Urban  Planning,  volume  100,  no. 3, halaman 231 – 241.
Ratliff, E., 2007. Google Maps is Changing the Way We See the World .  Wired Magazine, no. 15.  Tersedia online di  http://www.wired.com/techbiz/ it/magazine/15-07/ff_maps?current Page=all. Diakses pada tanggal 11 Juli 2011.
Sandvik, B., 2008. Supporting Document: Thematic  Mapping  Engine .  MSc GIS  Dissertation.    University  of Edinburgh.
Scolum,  T.A.,  McMaster,  R.B.,  Kessler,
F.C.,  Howard,  H.  H.,    2005. Thematic Cartography and Geographic  Visualization:  Second
Edition .  Person Education, Inc. Wilson,  T.,    2008. OGC  KML,  2.2.0, Document  #07-147r2 .    Open Geospatial  Consortium.    Tersedia online  di  http://  www.  open- geospatial.org/standards/kml. Diakses  pada  tanggal  11  Juli 2011.
Yamagishi,  Y.,  Suzuki,  K.,  Tamura,  H., Tsuboi, S.,  2011. Visualization of Geochemical  Data  for  Rocks  and Sediments in Google Earth:
Development  of  a  Data  Converter Application  for  Geochemical  and Isotropic  Data  Sets  in  Database Systems .  Geochemistry  Geophysics Geosystems,  volume  12,  doi: 10.1029/2010GC003490.
Yan,  W.,  Ping-zong,  H.,    2009. Auto- generation  and  Application  of Google  Earth  KML  Placemarks based on VC++. Beijing Surveying and Mapping, volume 2.