Abstrak  Pemetaan
batimetri digunakan untuk memetakan  dasar  laut.  Data  dasar  laut  yang  akurat  dan terkini  sangat  dibutuhkan  oleh  banyak  kegiatan  manusia seperti  untuk  rute  transportasi  air  dan  konstruksi infrastruktur lepas pantai. Pemetaan in situ secara umum menggunakan echo-sounder memakan waktu, biaya tinggi dan  akses  yang  sulit  ke  daerah  terpencil.  Pemetaan batimetri  pada  perairan  dangkal  di  dekat  daerah  pesisir juga  menghadapi  tantangan  saat  pemetaan  in  situ  sulit dilakukan  karena  akses  kapal  survei.  Oleh  karena  itu dalam penelitian ini mencoba untuk mengestimasi perairan dangkal (kurang dari 80 m kedalaman) menggunakan data satelit penginderaan jauh multispektral dengan memanfaatkan  citra  Sentinel-2A  dan  Landsat  8.  Data batimetri  yang  diperkirakan  dari  satelit  ini  kemudian divalidasi  dengan  data  pengukuran  in  situ  yang dikumpulkan  pada  bulan  April  dan  Oktober,  2015. Kisaran kedalaman  mutlak yang diperoleh adalah  8,714 - 12,052  meter  untuk  Landsat  8  dan  9,220  -  11,149 untuk Sentinel 2. Hasil yang menjanjikan dihasilkan oleh Landsat 8 dengan NMAE sebesar 25,777% dan rentang kedalaman estimasi yang lebih lebar dibandingkan dengan kedalaman yang  didapat  oleh  Sentinel-2A.  Akan  tetapi,  kedua  citra satelit  ini  tidak  bisa  digunakan  untuk  mendapatkan kedalaman yang lebih dalam dari 13 m.
Kata  kunci—Batimetri  Perairan  Dangkal,  Landsat  8, Sentinel-2A, Algoritma Van Hengel and Spitzer.

## I. PENDAHULUAN
EMETAAN  batimetri  menjadi  hal  yang  penting  yang mendasar untuk memanajemen kawasan pesisir.. Terlebih lagi Indonesia merupakan salah satu negara kepulauan terbesar dengan  jumlah  18.108  pulau  [1].  Hal  ini  tentu  memberikan prospek sekaligus tantangan  bagi pembangunan di Indonesia, terutama  wilayah  pesisir  dan  sektor  kelautan.  Untuk mewujudkan  terselenggaranya  pemanfaatan  potensi  kelautan
dan  pesisir,  perlu  ditunjang  dengan  kegiatan  dan  ilmu hidrografi. Kegiatan utama dalam penerapan ilmu hidrografi di lapangan  adalah  survei  batimetri.  Survei  batimetri  bertujuan untuk  menentukan  kedalaman  untuk  memetakan  topografi  di suatu dasar perairan.
Dewasa  ini  teknologi  penginderaan  jauh  atau Remote Sensing memberikan  peluang  untuk  pemetaan  batimetri perairan  dangkal  secara  efektif  dan  efisien,  terutama  untuk daerah  yang  memiliki  tingkat  perubahan  kedalaman  secara cepat.    Keuntungan  lainnya  yaitu  dapat  dilakukan  revisi pemetaan perairan dangkal dengan cepat dan murah [2]. Selain itu daerah cakupan data penginderaan jauh cukup luas sehingga sangat  baik  untuk  mengetahui  apa  saja  yang  terjadi  di lingkungan  sekitarnya,  sehingga  mudah  untuk  mengetahui keterkaitan  antara  satu  dengan  yang  lainnya.  Penggunaan teknologi penginderaan jauh untuk pemetaan batimetri ini akan sangat berguna untuk menentukan jalur pelayaran yang aman pada  saat  kapal  berlayar  di  perairan  dangkal.  Penggunaan teknologi  pengindraan  jauh  ini  selain  mudah  didapatkan, daerah  cangkupannya  begitu  luas  namun  masih  memiliki resolusi spasial yang baik [3] [4].
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan citra satelit  multispektral  Landsat  8  dan  Sentinel-2A  dalam mengestimasi  dan  memetakan  perairan  dangkal  dan mengetahui ketelitian batimetri perairan dengan algoritma Van Hengel and Spitzer menggunakan citra landsat 8 dan sentinel- 2A terhadap data kedalaman insitu.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  mengambil  daerah  studi  di  wilayah  sekitar Pulau Poteran yang terletak di antara koordinat 113,94° BT dan 7,07° LS sampai 114,06° BT dan 7,10° LS dengan zona UTM berada di zona 49S dan 50S, dimana secara administratif berada di  Kabupaten  Sumenep.  Sedangkan  untuk  Pulau  Giliyang terletak  antara  114,16°  BT  dan  6,96°  LS  sampai  114,19  BT° dan 7,01 LS° dengan zona UTM di zona 50S yang juga secara administratif berada di Kabupaten Sumenep.

## Studi Pemetaan Batimetri Perairan Dangkal Menggunakan Citra Satelit Landsat 8 dan Sentinel-2A (Studi Kasus : Perairan Pulau Poteran dan Gili Iyang, Madura)
Muhammad Wildan Bobsaid. Lalu Muhamad Jaelani Departemen Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : lmjaelani@geodesy.its.ac.id
P
Gambar 1. Lokasi Perairan Pulau Poteran dan Gili Iyang

## B. Data dan Peralatan
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data insitu kedalaman di perairan Pulau Poteran dan Pulau Giliyang pada bulan  April  dan  Oktober  2015.  Sedangkan  data  citra    yang digunakan  yaitu  data  citra  satelit  Landsat  8  Level  1T  (L1T) LC81170652015304LGN00 yang  telah  terkoreksi  geometrik path/row 117/65 dengan waktu akuisisi 31 Oktober 2015 dan data citra satelit Sentinel-2A  Level 1C  yang sudah terkoreksi geometrik dengan waktu akuisisi data 24 Oktober 2015. Untuk peralatan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  ESA SNAP 5.0 dan ArcGIS 10.3.

## C. Tahapan Pengolahan Data
Tahapan pengolahan data pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 1) Kalibrasi Radiometrik
Tahap pertama yang dilakukan adalah Kalibrasi radiometrik yaitu melakuakan konversi citra Landsat yang masih tersimpan ke dalam format DN (Digital Number) kedalam format radian TOA (Top of Atmosphere). Koreksi radiometrik (koreksi dan offset variasi data satelit)  melibatkan pengolahan citra digital untuk meningkatkan keakuratan besaran nilai kecerahan pada citra.  Untuk  mengkonversi  citra  format  DN  ke  radian  TOA dapat  menggunakan algoritma seperti berikut :
1.
Lλ = Mλ x 𝑄𝑐𝑎𝑙 + 𝐴 λ (1)
2.
Dimana  Lλ  merupakan TOA  spectral  radiance ,  Mλ merupakan Band-specific  multiplicative  rescaling  factor ,  Aλ merupakan Band-specific  additive  rescaling  factor ,  dan  Qcal merupakan Quantized  and  calibrated  standard  product  pixel values (DN ) [5].

## 2) Koreksi Atmosfer
Koreksi  Atmosfer  bertujuan  untuk  mengoreksi  efek  dari atmosfer  yang  ada  pada  data  citra  yang  terukur  oleh  sensor yang  mana  akan  mempengaruhi  akurasi  data  citra  satelit  [6]. Koreksi  atmosfer  pada  tahap  ini  menggunakan  parameter koreksi  dari  hasil  simulasi Second  Simulation  of  a  Satellite
Signal in the Solar Spectrum-Vector (6SV). Prinsip utama dari koreksi  atmosfer  6SV  yaitu  dengan  memasukkan  beberapa parameter  mengenai  tanggal  akuisisi  citra,  model  atmosfer, model  aerosol,  dan visibility pada  daerah  penelitian  untuk mendapatkan koefisien parameter xa, xb, dan xc [7][8]. Untuk metode 6SV dapat menggunakan persamaan :
3. 𝑦 = 𝑥𝑎 × 𝐿𝜆 − 𝑥𝑏 (2)
4. 𝑎𝑐𝑟 = 𝑦 (1.+ 𝑥𝑐 × 𝑦 ) (3)
Dimana acr adalah atmospheric correction reflectance , 𝐿𝜆 adalah  nilai  radian ToA , 𝑅𝑟𝑠𝜆 adalah remote  sensing reflectance , dan xa, xb, xc adalah koefisien parameter koreksi atmosfer.
Koreksi  atmosfer  untuk  citra  Sentinel-2A  menggunakan plugin Sen2Cor yang ada di ESA SNAP 5 untuk melakukan konversi data citra Sentinel-2A yang masih Level-1C Top Of Atmosphere  Reflectance menjadi  Level-2A Bottom  of Atmosphere Refletance [2] . Pada metode 6SV dan Sen2Cor untuk  masing-masing  citra  akan  dibagi  dengan  π  untuk mendapatkan Rrs(λ) atau Reflectance Remote Sensing (satuan sr-1 ).

## 3) Masking
Masking adalah  tahap  untuk  memisahkan  antara  daerah perairan  dan  daratan  dengan  cara  memblok  nilai digital number ( DN ) darat dengan nilai nol. Tahap ini dilakukan agar daerah  daratan  tidak  mempengaruhi  perairan  pada  saat pemasukan algoritma batimetri perairan dangkal. Pada proses masking  ini  menggunakan  metode NDWI  (Normalized Difference  Water  Index  ) untuk  memisahkan  daratan  dan perairan [9].
5. NDWI = (𝑅𝑅𝑆(𝜆𝑅𝑒𝑑)− 𝑅𝑅𝑆(𝜆𝑁𝐼𝑅)) (𝑅𝑅𝑆(𝜆𝑅𝑒𝑑)+ 𝑅𝑅𝑆(𝜆𝑁𝐼𝑅)) (4)
Dimana  RRS(λ RED ) adalah  citra  kanal Red atau  kanal  3 untuk citra Landsat 8 dan Sentinel-2A sedangkan RRS(λ NIR ) adalah  citra  kanal Near  Infrared atau  kanal  5  untuk  citra Landsat 8 dan kanal 8 untuk kanal Sentinel-2A.

## 4) Algoritma Van Hengel & Spitzer
Setelah  kedua  citra    terkoreksi  atmosfer,  langkah selanjutnya  adalah  pengolahan  menggunakan  Algoritma yang  dirumuskan  oleh  Van  Hengel  dan  Spitzer  yang merupakan  algoritma  transformasi  nilai  citra  satelit  untuk menghasilkan  nilai  kedalaman  relatif  di  perairan  dangkal [10].  Pada  proses  ini,  algoritma  Van  Hengel  dan  Spitzer dimasukkan  kedalam  citra  Landsat  8  dan  Sentinel-2A menggunakan kanal Red green Blue (RGB) . Setelah itu akan muncul data kedalaman yang masih relatif pada kedua citra.
r  = arctan ( Ur+ √U𝑟 2 + 1 ) (5)
s  = arctan ( Us+ √U𝑠 2 + 1 ) (6)
6. Ur = Var x3+Var x2 2 Cov x2x3 (7)
Us = Var x4+Var x2 2 Cov x2x4 (8)
7.
Y = [cos (r) . sin (s) . X2] + [sin (r) . cos (s) . X3] + [sin (s) . X4] (9) 8.
Var x2 adalah data varian kanal 2, Var x3 adalah data varian kanal 3, Var x4 adalah data varian kanal 4, Cov  x2x3 adalah data kovarian kanal 2 dan 3 dan Cov x2x4 adalah data kovarian kanal 2 dan 4. r dan s adalah nilai sudut rotasi yang dijadikan parameter  untuk  menghitung  nilai  indeks  kedalaman  pada transformasi rotasi yang digunakan pada algoritma Van Hengel dan  Spitzer.  Y  adalah  kedalaman  relatif  (Indeks  Kedalaman) dan Xi adalah nilai reflektan kanal ke-i.

## 5) Pemodelan Regresi
Tahap selanjutnya  membuat regresi antara nilai kedalaman relatif dari pengolahan citra dengan nilai kedalaman dari data pengukuran  dilapangan  untuk  mendapatkan  nilai  kedalaman absolut atau nilai kedalaman yang sebenarnya.
9. 6) Uji Validasi
Setelah  didapatkan  kedalaman  absolut  dari  kedua  citra satelit,  selanjutnya  dilakukan  Uji  ketelitian  klasifikasi  atau validasi  data  dilakukan  untuk  mengetahui  ketepatan  dalam melakukan  klasifikasi  pada  citra  terhadap  hasil  sampel insitu menggunakan Normalized  Mean  Absolute  Error  (NMAE). Syarat minimum NMAE yaitu sebesar ≤ 30% [11].
10.
11. NMAE (%) = 1 𝑁 ∑ | 𝑥 𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑡𝑒𝑑,𝑖−𝑥 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒𝑑 𝑥 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒𝑑 | . 100 (10)
12. X estimated adalah nilai dari estimasi kedalaman absolut yang telah diolah  menggunakan regresi dari algoritma Van Hengel and Spitzer, X measured adalah nilai kedalaman hasil pengukuran atau  data  insitu  dan  N  adalah  jumlah  titik  sampel  yang digunakan.

## 7) Inverse Distance Weight (IDW)
IDW  merupakan  metode  interpolasi  konvensional  yang memperhitungkan  jarak  sebagai  bobot.  Jarak  yang  dimaksud adalah jarak (datar) dari titik data (sampel) terhadap blok yang akan  diestimasi.  Jadi  semakin  dekat  jarak  antara  titik  sampel dan  blok  yang  akan  diestimasi  maka  akan  semakin  besar bobotnya, begitu pula sebaliknya. Metode IDW ini digunakan untuk  interpolasi  kontur  terhadap  data  atau  titik-titik kedalaman perairan absolut kedua citra yang sudah tervalidasi [12].  Setelah  didapatkannya  kontur  batimetri  maka  langkah selanjutnya  adalah  proses layouting untuk  pembuatan  peta batimetri perairan Madura Timur.

## 13. III. HASIL DAN ANALISA

## A. Perhitungan Estimasi Kedalaman Relatif Citra
Citra  Landsat  8  yang  sudah  terkoreksi  dan  sudah  terpisah antara  daratan  perairannya  kemudian  dimasukkan  kedalam algoritma VHS menggunakan Kanal RGB ( Red, Green, Blue) yaitu Kanal 4, 3 dan 2 untuk citra Landsat 8 dan Sentinel-2A. Output  dari  algoritma  ini  adalah  estimasi  kedalaman  relatif pada citra satelit. Berikut adalah hasil dari estimasi kedalaman relatif pada citra landsat 8.

## 1. Gambar 2. Estimasi Kedalaman Relatif Menggunakan Citra Landsat 8
2. 3. Gambar 3. Estimasi Kedalaman Relatif Menggunakan Citra Sentinel-2A
Dapat  dilihat  pada  gambar  2  dan  3,  estimasi  kedalaman relatif yang didapat citra landsat  8 berkisar antara 0 – 0,3219 meter. Sedangkan estimasi kedalaman relatif yang didapat citra Sentinel-2A berkisar antara 0 – 0,2662 meter.

## B. Perhitungan Estimasi Kedalaman Absolut Citra
Kedalaman relatif yang sudah dihitung tersebut harus diubah menjadi  kedalaman  absolut  untuk  mendapatkan  nilai kedalaman  sebenarnya  berdasarkan  pengolahan  citra  satelit. Maka  dilakakunnya  pemodelan  regresi  antara  kedalaman relatif  terhadap  data  insitu  untuk  mendapatkan  nilai  estimasi kedalaman  absolut.  Analisa  regresi  yang  digunakan  adalah regresi  polinomial  orde  2  dengan  kanal RGB pada  masing- masing citra . Untuk jumlah sampel yang digunakan adalah 60 titik  sampel  yang  tersebar  di  perairan  Pulau  Poteran  da  Gili
Iyang. Berikut adalah hasil model regresi yang didapat dari data citra Landsat 8 dan Sentinel-2A.
y = -6519,726(KR Landsat ) 2 + 2660,196(KR Landsat ) – 93,633 (11) y = -8808,089(KR Sentinel ) 2 + 1114,769(KR Sentinel ) – 24,122 (12)
Dimana  KR Landsat adalah  nilai  kedalaman  relatif  dari  citra landsat  8,  KR Sentinel adalah  nilai  kedalaman  relatif  dari  citra Sentinel-2A dan y adalah nilai estimasi kedalaman absolut.
Gambar  4.  Model  Regresi  Estimasi Kedalaman  Relatif  antara  Landsat 8 dan Kedalaman Insitu
Hasil pemodelan regresi ini memiliki nilai korelasi (R 2 ) yaitu 0,102. Berikut adalah hasil model regresi yang didapat dari data citra Sentinel-2A.
1. Gambar 5. Model Regresi Estimasi Kedalaman Relatif antara Sentinel-2A dan Kedalaman Insitu
2.
3. Hasil pemodelan regresi ini memiliki nilai korelasi (R 2 ) yaitu 0,008. Setelah didapat hasil pemodelan regresinya, maka dapat dihitung nilai kedalaman absolut menggunakan regresi masing- masing  citra.  Berikut  adalah  hasil  dari  estimasi  kedalaman absolut  mengunakan  Persamaan  regresi  (11)  dan  (12)  pada masing-masing citra.
4. Gambar 6. Estimasi Kedalaman Absolut  Menggunakan Citra Landsat 8
5. Gambar 7. Estimasi Kedalaman Absolut  Menggunakan Citra Sentinel-2A
6.

## C. Validasi Estimasi Kedalaman Absolut
Validasi  dilakukan  untuk  mengetahui  sesuai  atau  tidaknya metode  yang  digunakan.  Nilai  yang  dihitung  adalah  sampel acak  yang  berbeda  dari  sampel  yang  digunakan  untuk mendapatkan nilai regresinya. Sampel acak digunakan sebagai validasi  antara  kedalaman  absolut  dari  pemodelan  regresi tersebut  terhadap  kedalaman  insitu  dengan  menggunakan  uji validasi NMAE .
4. Gambar  8. Akurasi Estimasi Kedalaman menggunakan Citra Landsat 8

## 5. Gambar  9. Akurasi Estimasi Kedalaman menggunakan Citra Sentinel-2A
Gambar 8 dan 9 merepresentasi akurasi data estimasi yang dibandingkan  menggunakan  data  insitu  dengan  NMAE 25,777%  untuk  data  citra  Landsat  dan  26,887%  untuk  citra Sentinel-2A.  Hasil  NMAE  mengindikasikan  bahwa  akurasi data estimasi kedalaman  dapat diterima untuk  kedua  sumber data tersebut.

## D. Hasil  Estimasi  Kedalaman  Perairan  pada  Kedua  Citra

## Satelit
6. Tabel 1. 7. Data Estimasi Kedalaman Absolut dari Pengolahan Citra Landsat 8 dan
Sentinel-2A Citra Satelit Kedalaman Absolut Rata-rata (Meter) Maksimum Kedalaman Absolut (Meter) Minimum Kedalaman Absolut (Meter) Nilai Korelasi antara Kedalaman Insitu (R²) NMAE (%) Landsat 8 11,016 12,056 8,714 0,102 25,777 Sentinel- 2A 10,477 11,149 9,220 0,008 26,877
Rentang    kedalaman  absolut  untuk  citra  Landsat  8  adalah 8,867 - 12, 534 meter dan untuk citra sentinel adalah 10,892 - 11,478  meter.  Estimasi  kedalaman  absolut  yang  diolah menggunakan  Landsat  8  memiliki  rentang  kedalaman  yang lebih  lebar  dibandingkan  dengan  hasil  olahan  Sentinel-2A (3,342 m and 1,929 m). Kedua data citra tersebut tidak dapat mengambil  data  kedalaman  lebih  dari  13  meter  yang  mana kedalaman insitu tersebut dapat melebihi 13 meter.

## 8. IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  analisis  penelitian  ini  yang  telah dikemukakan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Citra  Landsat  8  memiliki  rentang  estimasi  kedalaman absolut yang lebih baik dibandingkan dengan hasil yang di dapat dari citra Sentinel-2. hal ini juga dikarenakan pada citra Landsat 8 memiliki nilai relektan lebih besar dibandingkan  dengan  citra  Sentinel-2A  karena  dalam mengestimasi  kedalaman  menggunakan  citra  satelit membutuhkan nilai reflektan perairan pada citra satelit. Namun  kedua  citra  satelit  ini  tidak  berhasil mengestimasikan  kedalaman  absolut  lebih  dari  13 meter.
2. Nilai  Korelasi  atau  hubungan  antara  nilai  kedalaman absolut yang didapat menggunakan citra Landsat 8 dan Sentinel-2A  terhadap  nilai  kedalaman  insitu  termasuk rendah  yaitu  0,102  untuk  Landsat  8  dan  0,008  untuk Sentinel-2A.  Hasil  validasi  estimasi  kedalaman menggunakan  citra  Landsat  8  menunjukkan  nilai NMAE  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  citra Sentinel-2A  (25,777%  dan  26,887%).    Dari  hasil tersebut  dapat  mengindikasikan  bahwa  akurasi  data estimasi kedalaman  dapat diterima untuk kedua sumber data tersebut namun memiliki nilai korelasi yang lemah antara hasil kedalaman absolut terhadap data kedalaman insitu  sehingga  perlu  dikaji  kembali  kesesuaian algoritma tersebut.
Saran  untuk  Penelitian  berikutnya  adalah  perlu  adanya kajian  lebih  lanjut  untuk  adanya  algoritma  yang  sesuai  untuk mengestimasi  kedalaman  di  perairan  pulau  poteran  dan  gili iyang untuk citra Landsat 8 dan Sentinel-2.

## V. UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis M. W. B. mengucapkan terima kasih  kepada Pusat Studi Kebumian, Bencana dan Perubahan Iklim ITS (PSKBPI- ITS) yang telah membantu dan mendukung penelitian studi ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C. Dkk, “Indonesia as an archipelago: Managing islands, managing the seas,” Indones. beyond Water’s Edge Manag. an Archipel. State , pp. 1–27, 2009.
[2] E.  S.  Agency,  “Sentinel-2  User  Handbook,”  2015.  [Online]. Available:  https://earth.esa.int/documents/247904/685211/Sentinel- 2_User_Handbook.
[3] D. Lyzenga, “Passive remote sensing techniques for mapping water depth  and  bottom features,” Appl.  Opt ,  vol.  17, no. 3, pp.  83–379, 1978.
[4] D.  Lyzenga,  “Remote  sensing  of  bottom  reflectance  and  water attenuation parameters  in  shallow  water  using  aircraft  and  Landsat data,” Int. J. Remote Sens. , vol. 2, no. 1, pp. 71–82, 1981.
[5] U.  S.  G.  Survey,  “Using  the  USGS  Landsat  8  Product  |  Landsat Missions,” 2013. [Online]. Available: https://landsat.usgs.gov/using- usgs-landsat-8-product.
[6] and F. T. Jaelani L.M., Matsushita, B. Yang, W., “Evaluation of four MERIS  atmospheric  correction  algorithms  in  Lake  Kasumigaura, Japan,” Int. J. Remote Sens. , vol. 34, no. 24, pp. 8967–8985, 2013. [7] and  A.  Jaelani  L.M.,  Setiawan,  F.,  Wibowo,  H.,  “Pemetaan Distribusi  Spasial  Konsentrasi  Klorofil-A  dengan  Landsat  8  di Danau Matano dan Danau Towuti , Sulawesi Selatan,” Pertem. Ilm. Tah. Masy. Penginderaan Jauh Indones. , no. 1–8, 2015.
[8] D.  Vermote,  F,  “Second  Simulation  of  the  Satellite  Signal  in  the Solar  Spectrum,  6S:  an  overview,” IEEE  Trans.  Geosci.  Remote
Sens. , vol. 35, no. 3, pp. 675–686, 1997.
[9] B.  Gao,  “NDWI—A  normalized  difference  water  index  for  remote sensing  of  vegetation  liquid  water  from  space,” Remote  Sens. Environ. , vol. 58, no. 3, pp. 257–266, 1996.
[10] W. and D. S. Van Hengel, “Multi-temporal water depth mapping by means of Landsat TM,” Int. J. Remote Sens. , vol. 12, no. 4, pp. 703– 712, 1991.
[11] B. Jaelani L.M., Setiawan. F., and Matsushita, “Uji Akurasi Produk Reflektan-Permukaan Landsat Menggunakan Data In situ di Danau Kasumigaura,  Jepang,”  in Pertemuan  Ilmiah  Tahunan  Masyarakat Ahli Penginderaan Jauh Indonesia , 2015, pp. 464–470.
[12] H. Pramono, G, “Akurasi Metode IDW dan Kriging untuk Interpolasi Sebaran Sedimen Tersuspensi di Maros,” Forum Geogr. , vol. 22, no. 1, pp. 145–158, 2008.