## Geomedia

## Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian
Geomedia Vol. 19 No. 2 Tahun 2021 | 85 – 94 https://journal.uny.ac.id/index.php/geomedia/index

## Penggunaan InSAR untuk identifikasi daerah terdampak gempa dan likuefaksi di Kota Palu
Syachril Warasambi Mispaki a, 1* , Mitha Asyita Rahmawaty a, 2
a Program Studi Perencanaan Tata Ruang dan Pertanahan, Fakultas Sekolah Vokasi, Universitas Diponegoro, Jawa Tengah, Indonesia 1 syachrilwarasambim@lecturer.undip.ac.id*;
2 mithaasyitara@lecturer.undip.ac.id*; *korespondensi penulis
Informasi artikel

## A B S T R A K
Sejarah artikel Diterima Revisi Dipublikasikan : 14 April 2021 : 25 Mei 2021 : 30 November 2021
Gempa bumi yang terjadi pada tanggal 28 September 2018 di Kota Palu dan Kabupaten Donggala mengakibatkan dampak kerusakan yang besar. Pendataan daerah terdampak gempa  menjadi  hal yang sangat penting karena  menentukan  tindakan  penanganan  bencana.  Proses  pendataan dapat dilakukan dengan beberapa  metode seperti survei  langsung dan survei tak langsung. Survei tak langsung memiliki beberapa keunggulan yaitu  cepat  dan  area  yang  disurvei  luas.  Beberapa  metode  survei  tak langsung antara  lain  penggunaan penginderaan jauh pasif  seperti  citra optis dan penginderaan jauh aktif seperti SAR. Penggunaan metode SAR menjadi  alternatif  yang  dapat  digunakan  dikarenakan  tidak  terhambat oleh  awan  dan  cahaya  matahari  sehingga  dapat  digunakan  dalam berbagai  keadaan.  Hasil  pengolahan  data  SAR  menggunakan  metode InSAR dapat mengidentifikasi kerusakan area terdampak menggunakan penurunan nilai coherence. Seperti yang ditunjukkan pada penelitian ini daerah kecamatan Palu Timur mengalami kerusakan paling besar dengan penurunan nilai coherence sebesar 0,3694. Terdapat beberapa kelemahan dalam metode InSAR ketika daerah yang diteliti berupa tutupan vegetasi maka hasilnya akan tidak sesuai seperti daerah likuefaksi yang berada di sidera  Jono  Oge  yang  hanya  terjadi  penurunan  0,064  padahal  terjadi peristiwa likuefaksi.
Kata kunci: Gempa bumi Penginderaan jauh SAR
InSAR
Likuefaksi

## A B S T R A C T
Keywords:
Earthquake Remote sensing SAR InSAR Liquefaction The earthquake that occurred on September 28, 2018, in Palu City and Donggala Regency resulted in major damage impacts. Data collection on the  areas  affected  by  the  earthquake  is  very  important  because  it determines disaster management actions. The data collection process can be  carried  out  by  several  methods  such  as  direct  surveys  and  indirect surveys. The indirect survey has several advantages, namely, it is fast, and the area surveyed is wide. Some indirect survey methods include the use of  passive  remote  sensing  such  as  optical  imagery  and  active  remote sensing such as SAR. The use of the SAR method is an alternative that can be used because it is not obstructed by clouds and sunlight so it can be used in various circumstances. The results of processing SAR data using the  InSAR  method  can  identify  damage  to  the  affected  area  using  a decrease in the coherence value. As shown in this study, the East Palu sub- district suffered the greatest damage with a decrease in the coherence value of 0.3694. There are several weaknesses in the InSAR method when the area under study is in the form of vegetation cover, so the results will
not  match  the  liquefaction  area  in  the  Jono  Oge  sidera  which  only decreased 0.064 in the event of a liquefaction.

## Pendahuluan
Peristiwa gempa bumi yang terjadi di Kota Palu yang memiliki magnitudo 7,8 SR dan diikuti Peristiwa  Tsunami  pada  tanggal  28  September 2018  mengakibatkan  dampak  kerusakan  yang cukup  besar  di  Kota  Palu  dan  sekitarnya. Identifikasi area terdampak akibat gempa bumi menjadi  kegiatan  yang  sangat  penting  sesaat setelah  terjadinya  gempa  bumi.  Proses identifikasi  area  terdampak  dapat  digunakan sebagai  data  acuan  dalam  menentukan  proses pemulihan (Yamazaki dkk, 2018 ). Proses  identifikasi  daerah  terdampak gempa  bumi  dan  Tsunami  dapat  dilakukan dengan beberapa metode yaitu survei langsung dan  menggunakan  metode  penginderaan  jauh ( Vu  dkk.,  2009 ).  Penggunaan  metode  survei langsung  sangat  bergantung  dengan  keadaan area  setelah  terjadinya  bencana.  Pada  daerah yang  akses  terputus  akibat  gempa  bumi  dan tsunami  maka  proses  identifikasi  daerah terdampak  bencana  akan  menjadi  sulit.  Selain itu,  waktu  yang  diperlukan  pada  proses identifikasi  menjadi  panjang  sehingga  untuk menentukan langkah-langkah selanjutnya menjadi  terhambat  ( Matsuoka  &  Yamazaki, 2006; Yamazaki dkk., 2018) .
Penggunaan  metode  penginderaan  jauh menjadi  lebih  menjanjikan  untuk  proses identifikasi  daerah  terdampak  bencana.  Hal tersebut disebabkan pemrosesan data penginderaan jauh dapat dilakukan tanpa harus melakukan  survei  langsung  dan  waktu  yang digunakan  lebih  cepat.  Metode  penginderaan jauh  yang  biasa  digunakan  untuk  proses identifikasi adalah data citra optis dan citra SAR ( Casagli dkk., 2017 ).
Penggunaan  data  citra  optis  dapat menunjukkan  keadaan real  pada  saat  setelah kejadian  bencana.  Salah  satu  kekurangan  yang dimiliki  oleh  citra  optis  adalah  adanya  tutupan awan.  Tutupan  awan  ini  sering  terjadi dikarenakan  posisi  Indonesia  yang  berada  di garis  khatulistiwa  menyebabkan  Indonesia memiliki  curah  hujan  yang  tinggi.  Perlu  ada metode  alternatif  lain  yang  dapat  digunakan
untuk  melakukan  proses  identifikasi  daerah terdampak bencana ( Stier, 2016 ). Salah satu metode yang dapat digunakan untuk proses identifikasi dan tidak terpengaruh oleh  awan  adalah  menggunakan  metode penginderaan  jauh  sensor  aktif.  Metode penginderaan jauh yang kemudian dipilih adalah dengan  menggunakan  data  SAR.    Penggunaan data SAR menjadi pilihan dikarenakan data yang tersedia  sangat  banyak  berbeda  dengan  data lain seperti Lidar. Data Lidar yang tersedia sangat terbatas,  sehingga  potensi  penggunaan  data SAR lebih besar daripada metode- metode yang lain (Yamazaki dkk., 2018 ).

## Metode Langkah-langkah identifikasi data SAR
Pada  proses  identifikasi  daerah  yang mengalami kerusakan
penelitian ini
menggunakan  diagram  alir  yang  ditunjukkan pada Gambar 2 dimana proses InSAR dilakukan dua  kali.  Proses  pertama  dilakukan  sebelum terjadinya  gempa  dan  proses  kedua  dilakukan setelah  terjadinya  gempa.  Pada  proses  InSAR hasil yang digunakan sebagai analisis bangunan rusak adalah nilai coherence yang dihasilkan dari setiap pasangan data SAR, ditunjukkan Gambar 1 . Nilai coherence  diperoleh  dari  perkalian bilangan  kompleks  dari  dua  data  SAR. Coherence dapat dirumuskan menjadi (Zebker & Villasenor, 1992 ):
𝛾 = (𝑆 1 𝑆 2 ∗ ) √(𝑆 1 𝑆 1 ∗ )(𝑆 12 𝑆 2 ∗ ) S 1 dan  S 2 adalah  nilai  kompleks  dari  dua data SAR. Besaran nilai coherence di lambangkan dengan  .  Nilai coherence  memiliki  rentang diantara  0  sampai  dengan  1.  Nilai coherence yang  kompleks  memiliki  nilai  1.  Tetapi  pada proses data SAR nilai coherence tidak pasti sama. Perbedaan  nilai  ini  dapat  dipengaruhi  oleh beberapa  faktor  yaitu  geometri,  volumetrik, temporal dan termal ( Sandwell dkk., 2008 ; Wei & Sandwell, 2010 ).
𝛾 = 𝛾 𝐺𝑒𝑜𝑚𝑒𝑡𝑟𝑖 𝛾 𝑉𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒𝑡𝑟𝑖𝑘 𝛾 𝑡𝑒𝑟𝑚𝑝𝑜𝑟𝑎𝑙 𝛾 𝑡ℎ𝑒𝑟𝑚𝑎𝑙
Gambar 1. Diagram mekanisme pantulan pada data SAR ( Bai dkk., 2017 )
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
Tabel 1. Data Penelitian No  Tanggal Akuisisi Tipe Produce Misi Mode Akuisisi Jenis Terbang Track Orbit Polarisasi 1 26-May-18  SLC Sentinel- 1A IW Descending 134 22081  VV-VH 2 07-Jun-18  SLC Sentinel- 1A IW Descending 134 22256  VV-VH 3 04-Nov-18  SLC Sentinel- 1B IW Descending 134 13460  VV-VH

## Data Penelitian
Data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan  data  Sentinel-1  yang  diakuisisi sebelum  dan  sesudah  peristiwa  gempa  bumi terjadi. Data Sentinel-1 kemudian dipilih untuk menjadi citra Master dan citra Slave .  Data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  disebutkan pada Tabel  1. Data  yang  digunakan  sebagai data  awal  sebelum  gempa  adalah  pasangan
data  yang  diakuisisi  sebelum  tanggal  28 September  2018  yaitu  data  no  1  dan  no  2. Penggunaan  data  pada  bulan  Mei  dan  Juni bertujuan  untuk  melihat  keadaan  awal  Kota Palu yang belum terpengaruh dengan gempa. Sedangkan, pasangan  kedua adalah pasangan data yang digunakan setelah terjadinya gempa dan Tsunami di Palu, yaitu data no 3.

## Proses InSAR

## Gambar 3. Proses persiapan data sentinel-1
Data  penelitian  yang  sudah  disebutkan pada Tabel  1 akan  diproses  menjadi  dua tahapan. Tahapan yang pertama adalah untuk mempersiapkan  data  yang  disajikan  melalui Gambar  3 digambarkan  proses  awal  sampai dengan proses akhir dari persiapan data. Proses ini  bertujuan  untuk  menyiapkan  data  yang sudah siap untuk dilakukan proses InSAR.
Gambar 4. Pemrosesan data coherence
Proses kedua adalah untuk menghasilkan data  nilai coherence.  Proses  ini  dilakukan dengan  mengikuti  alur  pada Gambar  4 . Pemrosesan  ini  menghasilkan  nilai coherence untuk setiap pasang data. Dari nilai coherence ini  akan  dilakukan  proses  analisis  kerusakan pada daerah terdampak gempa dan tsunami di Palu.

## Hasil dan pembahasan Coherence
Nilai coherence  yang  dihasilkan  dari proses  InSAR  antara  pasangan  pertama  dan pasangan  kedua  menghasilkan  nilai  yang berbeda.  Hasil  yang  berbeda  ini  dipengaruhi dari  objek  yang  memantulkan  gelombang untuk  kembali ke receiver. Perbedaan hasil ini yang menjadi dasar untuk menentukan dampak kerusakan yang diakibatkan oleh Gempa Bumi di  Kota  Palu.  Sebagai  contoh  nilai coherence yang  dihasilkan  pada  proses  InSAR  data sebelum  gempa  ditunjukkan  dengan  nilai statistik  dan  nilai  kesalahan  pada  kecamatan Palu  Barat  yang  ditunjukkan  pada Gambar  6 . Sedangkan,  visualisasi  kenampakan  hasilnya dapat  dilihat  pada Gambar  5 .  Hasil  berbeda ditunjukkan  pada  peristiwa  setelah  terjadinya peristiwa gempa bumi, hal itu ditunjukkan pada Gambar  7 yang  berisi  mengenai  statistik  dan error  kesalahan  pada  proses  pembentukan coherence  pada  daerah  kecamatan  palu  Barat setelah peristiwa Gempa Bumi. Perbedaan nilai coherence  pada  kecamatan  palu  barat  dapat dilihat  dari  beberapa  nilai  yang  dihasilkan
seperti minimum, mean, median dan maximum coherence.  Nilai  mean  pada  saat  kondisi sebelum  terjadi  peristiwa  gempa  didaerah kecamatan Palu Barat adalah 0,5989. Nilai mean tersebut berubah setelah peristiwa gempa bumi yaitu  menjadi  0,3203.  Penurunan  nilai
coherence  ini  menunjukkan  perubahan terhadap  objek  yang  diamati.  Selain  nilai coherence  yang  berubah,  perubahan  juga ditunjukkan  secara  visual  pada Gambar  5 dominasi putih sudah berkurang.
Gambar 5. Nilai Coherence Sebelum (kanan) dan Sesudah (Kiri) Gempa Bumi kecamatan Palu Barat
Tabel 2. Hasil nilai coherence sebelum dan sesudah gempa bumi No  Kecamatan Sebelum Gempa Setelah Gempa Minimum  Maximum  Mean  Median  Minimum  Maximum  Mean Median 1 Palu Barat 0,0671 0,9967  0,5989 0,6276 0,0422 0,9708 0,3203 0,2976 2 Palu Timur 0,0571 0,9969  0,6537 0,6876 0,0389 0,9145 0,3438 0,3182 3 Palu Selatan 0,0376 0,997 0,487 0,4629 0,0307 0,9559 0,3096 0,2839 4 Ulujadi 0,0356 0,997  0,3245 0,2894 0,0334 0,9886 0,2818 0,265 5 Palu Utara 0,0334 0,995  0,3307 0,3002 0,034 0,9336 0,2764 0,2589 6 Mantikulore 0,0241 0,997  0,3184 0,2848 0,0314 0,9804 0,2748 0,2582 7 Sigi Biromaru 0,0297 0,9934  0,2926 0,2697 0,0237 0,9787 0,2692 0,2548 8 Marawola 0,0365 0,993  0,3424 0,3072 0,0289 0,9343 0,2741 0,2589 9 Tatanga 0,0444 0,9978  0,4323 0,3914 0,0356 0,9863 0,2943 0,2739
Gambar 6. Histogram dan Nilai Statistik Nilai Coherence Kecamatan Palu Barat Sebelum Terjadinya Gempa Bumi
Gambar 7. Histogram dan Nilai Statistik Kecamatan Palu Barat Setelah Terjadinya Gempa Bumi
Selain pada daerah kecamatan Palu Barat yang  menunjukkan  perubahan  pada  nilai coherence, daerah lain yang terdampak gempa juga  mengalami  perubahan.  Perubahan  nilai coherence  dapat  dilihat  pada Tabel  2 yang menunjukkan  nilai  statistika coherence  dari sebelum  dan  sesudah  terjadinya  peristiwa Gempa  Bumi  di  Kota  Palu  pada  tanggal  28 September 2018.
Pada Tabel  2 menunjukkan  daerah
Kecamatan  Palu  Timur  mengalami  penurunan nilai coherence  yang  paling  besar.  Penurunan nilai mean  dan  median    yang  terjadi  adalah sebesar 0,3694 dan 0,3099. Hal tersebut dapat menjadi  sebuah  indikasi  bahwa  di  daerah Kecamatan  Palu  Timur  mengalami  dampak kerusakan yang besar  disebabkan oleh Gempa Bumi .
Gambar 8. Grafik perubahan nilai coherence sebelum dan sesudah gempa bumi Tabel 3. Nilai coherence sebelum dan sesudah daerah likuefaksi No Daerah Likuefaksi Sebelum Gempa Setelah Gempa Mean Median Mean Median 1 Balaroa 0,610431 0,636389 0,247322 0,235489 2 Petobo 0,426313 0,37406 0,252989 0,23856 3 Sidera Jono Oge 0,318406 0,27784 0,254483 0,239694 Sumber: Analisis Penulis, 2019 Perubahan  nilai mean  dan  median  juga terjadi  di  kecamatan  yang  lain.  Sebaran perubahan  nilai coherence  ditunjukkan  pada grafik Gambar  8 yang  menunjukkan  bahwa daerah  yang  mengalami  perubahan  terkecil adalah  Kecamatan  Sigi  Biromaru  yang  hanya mengalami perubahan nilai mean dan median sebesar 0,0234 dan 0,0149.

## Daerah Likuefaksi
Gempa  bumi  yang  terjadi  di  Kota  Palu mengakibatkan kerusakan bangunan dan juga peristiwa likuefaksi di beberapa daerah. Daerah yang mengalami peristiwa likuefaksi antara lain Balaroa,  Petobo  dan  Sidera  Jono  Oge.  Nilai coherence  yang  terjadi  di  daerah  likuefaksi dapat dilihat pada Tabel 3 .
0.2786 0.3099 0.1774 0.0427 0.0543 0.0436 0.0234 0.0683 0.138 0.33 0.3694 0.179 0.0244 0.0413 0.0266 0.0149
0.0483 0.1175
MEAN MEDIAN
Pada Tabel  3 terjadi  hal  menarik  pada nilai  perubahan coherence  yang  terjadi  di daerah Sidera  Jono Oge yaitu perubahan nilai coherence mean dan median hanya 0,064 dan 0,038.  Sedangkan,  perubahan  yang  untuk daerah  lain  terdampak  likuefaksi  ditunjukkan pada Gambar 9 . Hasil dari nilai coherence pada daerah  likuefaksi  menjadi  menarik  ketika  di sandingkan  dengan  data  luasan  terdampak likuefaksi yang dikeluarkan oleh BNPB. Daerah yang  terdampak  ditentukan  menggunakan metode  digitasi  berdasarkan  citra  satelit Sentinel-2.  Hasil  dari  proses  delineasi  daerah terdampak menghasilkan luasan yang ditunjukkan  pada Tabel 4 . Daerah Sidera jono Oge  menjadi  wilayah  terdampak  likuefaksi terluas  dengan  luasan  mencapai  209,588  Ha. Nilai  luasan  tersebut  menjadi  tanda  bahwa daerah  tersebut  mengalami  proses  likuefaksi yang luar biasa. Tetapi pada pemrosesan nilai coherence,  daerah  Sidera  Jono  Oge  menjadi daerah yang tidak mengalami perubahan besar.
Berbeda dengan daerah lain seperti Balaroa dan Petobo.
Perubahan nilai coherence yang kecil ini dapat  dipengaruhi  oleh  banyak  faktor diantaranya  daerah  tersebut  dipenuhi  oleh vegetasi  ( Watanabe  dkk.,  2016 ).  Pada  daerah Sidera Jono Oge hal tersebut ditunjukkan pada nilai median  dan  mean  yang  juga  kecil  hal tersebut  mengindikasikan  daerah  tersebut didominasi  oleh  vegetasi.  Hal  tersebut  dapat dilihat  dari  citra  optis  sebelum  dan  sesudah Gempa Bumi pada Gambar 10 Pada Gambar  10 menunjukkan  bahwa daerah Sidera Jono Oge memiliki tutupan lahan yang  didominasi  oleh  sawah.  Sehingga  dari awal sebelum terjadinya peristiwa gempa bumi dan  likuefaksi  nilai coherence  didaerah  ini sudah  cukup  rendah  berbeda  dengan  daerah terdampak  likuefaksi  lainnya  yang  didominasi tutupan  lahan  berupa  rumah  tinggal (man made).
Tabel 4. Luas Wilayah terdampak Likuefaksi N0 Daerah Likuefaksi Luas (Ha) 1 Balaroa 40,0029 2 Petobo 181,214 3 Sidera Jono Oge 209,588
Gambar 9. Perubahan nilai coherence pada daerah terdampak likuefaksi . 0.363 0.173 0.064 0.401 0.136 0.038
Balaroa
Petobo
Sidera JonoObe Mean Median
Gambar 10. Citra optis sebelum (A) dan sesudah (B) gempa bumi dan likuefaksi

## Simpulan
Penggunaan  metode  InSAR  dalam pemetaan bencana bisa digunakan dikarenakan mampu  menampilkan  nilai  perubahan  obyek. Hal  ini  ditunjukkan  dari  perubahan  nilai coherence kecamatan – kecamatan yang ada di kota Palu seperti palu Barat yang memiliki nilai coherence  0,5989  kemudian  turun  menjadi 0,3203. Perubahan nilai
coherence menunjukkan telah terjadinya dekorelasi antara data  sebelum  dan  sesudah  terjadinya  gempa. Dekorelasi  ini  disebabkan  oleh  perubahan obyek  atau  kerusakan  obyek  yang  terjadi karena gempa.
Pada  daerah  yang  terjadi  peristiwa likuefaksi  terdapat  satu  daerah  yang  datanya memiliki  keanehan  yaitu  daerah  Sidera  Jono Oge.  Keanehan  tersebut  ditunjukkan  dengan nilai coherence  sebelum  terjadi  peristiwa gempa  0,3184  dan  sesudah  terjadinya  gempa 0,2544. Nilai perubahan coherence sangat kecil berbanding  terbalik  dengan  luasan  daerah likuefaksi  Sidera  Jono  Oge  yang  mencapai 209,588  Ha.  Perbedaan  hasil  ini  dapat disebabkan  oleh  beberapa  faktor  diantaranya penggunaan data Sentinel-1 yang menggunakan gelombang C memiliki keterbatasan dalam penetrasi terhadap tutupan
vegetasi.  Sehingga  nilai coherence  yang didapat  sangat  kecil  baik  sebelum  maupun sesudah terjadinya peristiwa gempa bumi.

## Ucapan terima kasih
Ucapan terima kasih disampaikan kepada Alaska Satellite Facility yang menyediakan data dalam penelitian ini.

## Referensi
Bai,  Y.,  Adriano,  B.,  Mas,  E.,  &  Koshimura,  S. (2017).  Building  damage  assessment  in the 2015 Gorkha, Nepal, Earthquake using only post-event dual polarization synthetic aperture radar imagery.
Earthquake  Spectra,  33  (Special  issue  1), S185 – S195. https://doi.org/10.1193/121516EQS232M
Casagli,  N.,  Frodella,  W.,  Morelli,  S.,  Tofani,  V.,
Ciampalini, A., Intrieri, E., Raspini, F., Rossi, G., Tanteri, L., & Lu, P. (2017). Spaceborne, UAV  and  ground-based  remote  sensing techniques  for  landslide  mapping, monitoring and early warning. Geoenvironmental Disasters, 4(1). https://doi.org/10.1186/s40677-017- 0073-1
Matsuoka, M., & Yamazaki, F. (2006). Use of SAR
Imagery  for  Monitoring  Areas  Damaged Due  to  the  2006  Mid  Java,  Indonesia Earthquake. Distribution, 2 – 6.
Sandwell, D. T., Myer, D., Mellors, R., Shimada, M., Brooks, B., & Foster, J. (2008). Accuracy and  resolution  of  ALOS  interferometry: Vector deformation maps of the Father’s
Day intrusion at Kilauea. IEEE Transactions on  Geoscience  and  Remote  Sensing, 46(11), 3524 – 3534. https://doi.org/10.1109/TGRS.2008.20006
34
Stier,  P.  (2016).  Limitations  of  passive  remote sensing  to  constrain  global  cloud condensation nuclei. Atmospheric Chemistry and Physics, 16(10), 6595 – 6607. https://doi.org/10.5194/acp-16-6595- 2016
Vu, T. T., Yamazaki, F., & Matsuoka, M. (2009).
Multi-scale solution for building extraction  from  LiDAR  and  image  data. International  Journal  of  Applied  Earth
Observation  and  Geoinformation,  11(4),
281 – 289.
https://doi.org/10.1016/j.jag.2009.03.005 Watanabe, M., Thapa, R. B., Ohsumi, T., Fujiwara, H.,  Yonezawa,  C.,  Tomii,  N.,  &  Suzuki,  S. (2016). Detection of damaged urban areas using  interferometric  SAR coherence change  with  PALSAR-2  4.  Seismology. Earth,  Planets  and  Space,  68(1),  1 – 12. https://doi.org/10.1186/s40623-016- 0513-2 Wei, M., & Sandwell, D. T. (2010). Decorrelation of L-band and C-band interferometry over vegetated  areas  in  California. IEEE Transactions  on  Geoscience  and  Remote Sensing, 48 (7), 2942 – 2952. https://doi.org/10.1109/TGRS.2010.20434 42
Yamazaki, F., Liu, W., & Kojima, S. (2018). Use of Airborne  Sar  Imagery  To  Extract Earthquake Damage in Urban Areas.
Zebker,  H.  A.,  &  Villasenor,  J.  (1992). Decorrelation  in  interferometric  radar echoes. IEEE  Transactions  on  Geoscience and  Remote  Sensing,  30(5),  950 – 959. https://doi.org/10.1109/36.175330