## Pengembangan  Mosaik  Data  Spot  6/7  Menggunakan Metode Tile Based Berdasarkan Haze Index
D. Heri Sulyantara, Kurnia Ulfa, Randy Prima Brahmantara, Sukentyas Estuti Siwi, Yudhi Prabowo, Choirunnisaa Rangkuti
Masuk: 03 12 2019 / Diterima: 20 06 2020 / Dipublikasi: 30 06 2020 © 2020 Fakultas Hukum dan Ilmu Sosial UNDIKSHA dan IGI
Abstract SPOT  6/7  high-resolution  imagery  is  beneficial  for  regional  spatial  planning,  monitoring, planning,  and  supervision  in  an  area.  Indonesia  is  a  vast  archipelagic  country.  For  this  reason,  an image  mosaic  is  needed  that  can  be  used  to  monitor  this  vast  area.  The  high  number  of  SPOT  6/7 images every year enables LAPAN to create mosaic images throughout Indonesia. This study aims to produce  a  mosaic  of  SPOT  6/7  images  with  minimal  cloud  cover  so  that  much  information  can  be obtained to assist the government in making policy. This research introduces a method called LAPAN 8-Steps. This method was developed based on the Mosaic Tile Based (MTB) model and used a haze index algorithm to produce a mosaic of SPOT 6/7 images with minimal cloud cover. The tile size used in this study is 0.1 × 0.1 degrees. Besides being able to shorten the time to create a SPOT 6/7 mosaic image, this method is also efficient in storing memory and human resources.
Key words: Mosaic tile based; Haze index; SPOT 6/7
Abstrak Citra  resolusi  tinggi  SPOT  6/7  sangat  bermanfaat  untuk  rencana  tata  ruang  wilayah, monitoring,  perencanaan  dan  pengawasan  dalam  suatu  daerah.  Indonesia  merupakan  negara kepulauan  yang  sangat  luas.  Untuk  itu  diperlukan  suatu  mosaik  citra  yang  dapat  digunakan  untuk memantau wilayah yang cukup luas ini. Keberadaan citra SPOT 6/7 yang sangat banyak pada setiap tahun memungkinkan LAPAN untuk membuat citra mosaik seluruh Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan mosaik citra SPOT 6/7 dengan tutupan awan minimal sehingga banyak informasi yang  dapat  diperoleh  untuk  membantu  pemerintah  dalam  mengambil  suatu  kebijakan.  Dalam penelitian ini diperkenalkan metode yang disebut sebagai LAPAN 8-Steps. Metode ini dikembangkan berdasarkan model Mosaic Tile Based (MTB) dan menggunakan algoritma haze index sehingga dapat menghasilkan mosaik citra SPOT 6/7 dengan tutupan awan minimal. Ukuran tile yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  0.1×0.1  degree.  Selain  dapat  mempersingkat  waktu  pembuatan  mosaik  citra SPOT  6/7,  metode  ini  juga  efisien  dalam  penggunaan  memori  penyimpanan  dan  sumber  daya manusia.
Kata kunci : Mosaic tile based; Haze index; SPOT 6/7

## 1. Pendahuluan
Indonesia merupakan negara kepulauan  yang  sangat  luas.  Wilayahnya terbentang  dari  Sabang  sampai  Merauke. Dengan demikian, keberadaan citra satelit sangat membantu dalam proses pemantauan  permukaan  bumi  Indonesia.
Namun,  keberadaan  citra  satelit  tidak selalu  mampu  menampilkan  citra  yang bersih,  karena  awan  yang  ikut  terekam oleh sensor. Dalam satu daerah administrasi biasanya membutuhkan beberapa scene untuk meliput daerahnya. Berdasarkan hal tersebut kebutuhan mosaik  citra  dengan  tutupan  awan  yang minimum  semakin  meningkat,  khususnya pada tingkat provinsi. Selain itu, permintaan  dari  berbagai  Kementrian  dan Lembaga  pemerintah  di  Indonesia  juga tinggi.  Hal  ini  sejalan  dengan  peraturan
P-ISSN 0216-8138 | E-ISSN 2580-0183 MKG Vol. 21, No.1, Juni 2020 (40 - 51) © 2020 FHIS UNDIKSHA dan IGI DOI: http://dx.doi.org/10.23887/mkg.v21i1.21908
D. Heri Sulyantara, Kurnia Ulfa, Randy Prima
Brahmantara, Sukentyas Estuti Siwi, Yudhi Prabowo, Choirunnisaa Rangkuti Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional, Indonesia
kurnia.ulfa@lapan.go.id
presiden  Republik  Indonesia  Nomor  9 Tahun
2016 tentang percepatan pelaksanaan  kebijakan  satu  peta,  undang –  undang  nomor  4  tahun  2011  tentang informasi  geospasial,  dan  undang  – undang nomor 6 tahun 2014 tentang desa (RI  (Republik  Indonesia),  2011,  2014, 2016).
Data  citra  beresolusi  tinggi  sangat penting  untuk  kepentingan  rencana  tata ruang  wilayah,  monitoring,  perencanaan, dan  pengawasan  dalam  suatu  wilayah. Untuk  itu,  berdasarkan  undang  –  undang keantariksaan  nomor  21  tahun  2013  (RI (Republik Indonesia), 2013). LAPAN
bertugas sebagai institusi untuk menyediakan  citra  dengan  tutupan  awan minimum  dan  mosaik  citra  bebas  awan tahunan  untuk  seluruh  wilayah  Indonesia. Namun,  hal  ini  belum  sepenuhnya  dapat dilakukan karena belum adanya standarisasi  aturan  pemrosesan  data mosaik citra beresolusi tinggi.
Pusat Teknologi
dan Data
Penginderaan  Jauh  (Pustekdata)  LAPAN menerima  citra  satelit  SPOT  6  dan  7 secara  rutin  melalui  sistem  penerimaan  di
Stasiun Bumi Pare-pare,
Sulawesi Selatan. Citra tersebut diterima pada level Primary dan Ortho .  Citra  beresolusi  6m untuk band multispektral  dan  1,5m  untuk band pankromatik  ini  sangat  diminati  oleh para  penggunanya.  Namun  demikian, tutupan  awan  pada  citra  satelit  SPOT  6 dan  7  sering  ditemukan.  Tutupan  awan dan bayangannya menyebabkan berkurangnya informasi atau bahkan tidak dapat  digunakannya  citra  tersebut  untuk aplikasi  penginderaan  jauh  (Ghosh  & Kaabouch,  2016;  Guo,  Li,  Caccetta, Devereux,  et  al.,  2016;  Hansen  & Loveland,  2012;  Kustiyo  et  al.,  2015; Kustiyo  &  Hayati,  2016;  Margono  et  al., 2016; Orbita et al., 2015).
Salah satu metode untuk
mendapatkan  citra  dengan  tutupan  awan minimum  adalah  dengan  metode cloud
removal. Beberapa  diantaranya  adalah Fmask (Function of Mask) (Goodwin et al., 2013) dan ACCA (Automated Cloud Cover Assessment) (Shen  et  al.,  2018) . Namun, kedua  metode  ini  terkadang  salah  dalam mengklasifikasikan  wilayah  dengan  kadar air tinggi seperti kolam atau saluran irigasi. Seiring  dengan  perkembangan  jaman, para  ahli  mulai  mengembangkan  metode yang dapat digunakan untuk mendapatkan citra  bebas  awan  sekaligus  mosaik  citra untuk suatu wilayah yang luas (Kushardono & Dewanti, 2016; Setiyoko et al., 2016). Beberapa metode untuk mosaik citra  telah  dikembangkan  antara  lain multiple temporal mosaicing (MTM), metode  mosaic  scene  based,  metode mosaic  pixel  based,  dan  metode  tile based.
Multiple temporal mosaicking
(MTM) menggabungkan nilai awan, output algoritma cloud  removal, preferensi  data dan  kehalusan  secara  spasial  sehingga mampu  menghasilkan  citra  yang  bersih dalam  waktu  yang  singkat  (Guo,  Li, Caccetta,  D.,  et  al.,  2016)  Sedangkan metode Mosaic  Scene  Based  (MSB) dipakai  dengan  mengambil scene paling bersih  dari  beberapa  data multitemporal untuk  suatu  wilayah  tertentu.  Kemudian menggabungkannya menjadi sebuah mosaik  citra.  Akan  tetapi,  metode  ini hanya  cocok  digunakan  untuk  wilayah yang memiliki peluang besar mendapatkan  citra  bersih  dalam  kurun waktu satu tahun, seperti pulau Jawa, Bali, Nusa  Tenggara,  dan  Maluku  (Gastellu- Atchegorry,  1988;  Orbita  et  al.,  2015). Selain  itu,  metode  MSB  tidak  dapat diaplikasikan untuk citra SPOT 6/7 karena incident  angle yang  dimiliki  oleh  setiap scene berbeda – beda.
Sedangkan  metode Mosaic  Pixel Based  (MPB) (Hansen  et  al.,  2008; Kustiyo  et  al.,  2014) dan Mosaic  Tile Based  (MTB) (R.  Dimyati  et  al.,  2018) lebih  cocok  digunakan  untuk  proses
mosaik  pada  wilayah  yang  sering  tertutup awan  atau haze dalam  kurun  waktu  satu tahun  seperti  pulau  Papua,  Sulawesi,  dan sebagian pulau Sumatera dan Kalimantan. Metode  MPB  menggunakan  pendekatan berbasis  piksel,  dengan  memilih  piksel terbaik  berdasarkan  algoritma  tertentu sehingga  membentuk  mosaik  citra  dari data multitemporal .  Di  lain  pihak,  MTB menggunakan  pendekatan tile terbaik dengan  ukuran  tertentu  yang  diambil  dari suatu scene citra,  sehingga  nantinya setiap tile akan  menjadi  komponen penyusun  dalam  suatu  mosaik  citra. Dengan demikian, semakin Panjang rentang waktu citra yang digunakan, maka kemungkinan  untuk  mendapatkan  citra mosaik  bebas  awan  dan haze menjadi semakin besar.
Namun  demikian,  metode  MPB memiliki beberapa kelemahan, diantaranya  adalah  sisa  tutupan  awan yang masih tersisa setelah proses mosaik citra multitemporal  sulit untuk  ditingkatkan kebersihannya, hal ini dikarenakan proses mosaik didasarkan pada pikselnya. Selain itu,  penggunaan  algoritma  yang  berbeda memberikan  hasil  yang  berbeda  pula untuk  wilayah  daratan  dan  perairan (Kustiyo & Hayati, 2016).
Dari  berbagai  metode  di  atas, metode  MTB  merupakan  metode  yang paling  sesuai  untuk  proses  mosaik  citra multitemporal, khususnya wilayah Indonesia  yang  memiliki  persentase  awan sangat  beragam.  Hal  ini  dikarenakan model  MTB  merupakan  pengembangan dari  model  MSB  dan  MPB  yang  telah mengalami  perbaikan.  Salah  satunya bahwa  hasil  mosaik  citra  multi  temporal dengan  MTB  dapat  diperbaiki  dengan meningkatkan  dan  mengoreksi  tutupan awan pada tile yang kurang bersih.
Selama  ini,  proses  mosaik  citra SPOT  6/7  yang  dilakukan  di  Pustekdata LAPAN menggunakan metode semi otomatis  dengan  mengubah  –  ubah decision  tree agar  diperoleh  citra  yang bebas  awan.  Pengembangan  metode MTB bertujuan dapat mempercepat proses  mosaik  citra  SPOT  6/7  karena dapat  dilakukan  secara  otomatis.  Selain itu,  otomatisasi  metode  MTB  memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode yang sudah ada.
Gambar 1. Citra SPOT 6/7 untuk satu lokasi tertentu yang diakuisisi selama tahun 2017
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  citra  SPOT  6/7 wilayah  Indonesia  level  ortho  bundle. Selama  tahun  2017  terdapat  data  SPOT 6/7  sebanyak  8939  data  untuk  seluruh Indonesia,  sedangkan  pada  tahun  2018 diperoleh  6000  data.  Dengan  keberadaan data  yang  sangat  banyak  tersebut  sangat memungkinkan  untuk  mendapatkan  citra mosaik  SPOT  6/7  dengan  tutupan  awan minimal  untuk  seluruh  wilayah  Indonesia. Gambar  1.  merupakan  salah  satu  contoh citra  SPOT  6/7  pada  satu  lokasi  tertentu yang  diakuisisi  selama  tahun  2017.  Dari gambar  tersebut  terlihat  bahwa  hasil perekaman  pada  tanggal  berbeda  di  satu lokasi  tertentu  menghasilkan  citra  dengan tutupan  awan  yang  bervariasi.  Hal  ini disebabkan  oleh  pengaruh  pergantian cuaca dan iklim.
Adapun  metode  yang  digunakan adalah  MTB  dengan  ukuran  tile 0.1 × 0.1 atau 10 × 10 . Secara
umum  proses  mosaik  dilakukan  dengan mempartisi  citra  multitemporal  SPOT  6/7 ke  dalam  beberapa tile .  Setelah  itu dilakukan  penghitungan  indeks  awan  dan haze dengan  menggunakan  kombinasi nilai piksel dari band biru dan band merah. Penentuan batas awan dan haze dilakukan  untuk  masing-masing tile dan didasarkan  pada  penelitian  sebelumnya (Kustiyo & Hayati, 2016; Sulyantara et al., 2018). Formula haze index yang digunakan adalah sebagai berikut .
= 3 × 2 − 4
Dengan 2 :nilai refelktan band biru 4 ∶ nilai reflektan band merah
Hasil  penghitungan  indeks  awan dan haze dikonversi  ke  nilai  0  –  100.
Kemudian  dilanjutkan  dengan  memilih tile yang  memiliki  tutupan  awan  dan haze minimum  dari  beberapa  tile  untuk  wilayah yang  sama.  Indeks  awan  dan haze yang telah  diperoleh,  selanjutnya  disimpan  ke
dalam  sebuah  database.  Mosaik  citra dibuat  dengan  mengambil tile  -  tile yang mempunyai  liputan  awan  minimal.  Semua proses tersebut dilakukan dengan menggunakan software yang telah dibangun. Sehingga seluruh proses di atas dapat  dilakukan  lebih  cepat  secara otomatis.
Proses  pembuatan  mosaic  citra SPOT  6/7  untuk  wilayah  Indonesia dirangkum  ke  dalam  8  langkah  yang disebut  dengan  LAPAN  8-Steps.  Langkah - langkah tersebut adalah sebagai berikut:
(1)  membuat sample  image dengan resolusi 20m, (2) koreksi radiometrik (ToA dan  BRDF),  (3)  membuat  segmentasi citra,  (4)  menghitung  indeks  awan  dan haze, (5)  membuat database, (6)  memilih tile (segmen)  terbaik  dengan  ukuran  0.1 degree, (7) memotong tile terpilih dari citra RAW  (pankromatik  dan  multispectral)  dan (8)  koreksi  radiometrik  dan  penajaman citra.

## 3.  Hasil Dan Pembahasan
Proses LAPAN 8-Steps ini dibangun  dalam  bahasa  pemrograman Python. Software yang  dihasilkan  terdiri dari  empat script antara  lain  untuk memotong  citra  dan cloud  cover sesuai ukuran shapefile ROI, menghitung persentase  awan  dan  membuat shapefile cloud  index dengan  rentang  nilai  0-100, membuang  bagian  citra  yang  memiliki cloud  cover dengan  persentase  di  bawah 90%  untuk  setiap tile, dan  membentuk mosaik  citra  dan  informasi  metadata  dari tile-tile yang terpilih.
Tahapan pertama adalah membuat sample image dengan resolusi 20m. Telah diketahui  bahwa  citra  SPOT  6/7  memiliki resolusi 1,5m untuk band pankromatik dan 6m  untuk band multispectral.  Dalam tahapan  ini  proses resampling citra  ke dalam resolusi yang lebih rendah bertujuan  untuk  menghemat  waktu  dan penyimpanan  selama  pengolahan  citra.
Citra  yang  diolah  berasal  dari main storage sehingga tidak perlu menggunakan  penyimpanan  di  komputer lokal  milik  pengguna.  Berikut  contoh  hasil proses resample citra SPOT 6/7.
(a) (b)
Gambar 2.Citra SPOT 6/7 resolusi 6m/sebelum proses resampling (a) dan resolusi
20m/setelah proses resampling (b). Proses selanjutnya
adalah melakukan  koreksi  radiometrik.  Dalam  hal ini  dilakukan  koreksi  ToA  dan  BRDF.  Hal ini  perlu  dilakukan karena  citra input yang digunakan  adalah  data  RAW  yang  hanya melalui  koreksi  geometrik  sistematik. Selain  itu  proses  ini  juga  bertujuan  untuk menyeragamkan nilai reflektan agar kesalahan  dalam  penghitungan cloud index dapat diminimalkan.
Langkah  ketiga  adalah  segmentasi citra  ke  dalam  bentuk tile yang  berukuran
0.1 × 01 ( 10 × 10 ) (R.  Dimyati  et
al., 2018). Proses segmentasi ini dilakukan pada setiap scene citra. Kemudian untuk setiap tile hasil segmentasi dihitung persentase awan dan haze- nya.  Rentang  nilai  yang  digunakan
adalah  0-100,  dengan  0  mewakili  citra yang  penuh  dengan  awan  dan  nilai  100 menunjukkan  bahwa  pada tile tersebut bebas  awan/ clear .  Selain  itu,  dalam tahapan  ini, tile yang  tidak  sepenuhnya berisi  data  akan  dihilangkan.  Hal  ini dilakukan  berdasarkan  persentase  data dalam  setiap tile. Nilai  100  menunjukkan bahwa dalam satu tile tersebut berisi data secara  penuh  dan  nilai  0  menunjukkan bawah di dalam tile tersebut tidak terdapat data sama sekali ( nodata) .
Pada  gambar  3.  Juga  ditunjukkan hasil persentase awan dari setiap tile yang diambil  pada  satu  lokasi  yang  sama. Angka  pada  pojok  kiri  atas  dari  masing  – masing  tile  menyatakan  persentase  awan pada tile tersebut.

## Gambar 3. Proses segmentasi citra
Informasi tentang persentase awan dan data teersebut dimasukkan ke dalam sebuah database bersama  dengan  informasi  lainnya,  yaitu  koordinat  pojok  kiri  atas  dari  setiap segmen,  jumlah  piksel  dalam  setiap  segmen,  jumlah  piksel  data,  gain,  mean,  standar deviasi, incident  angle ,  tanggal  perekaman,  level  koreksi,  dan band yang  tersedia.  Semua proses  di  atas  disimpan  dalam  bentuk temporary  file ,  artinya  setelah  keempat  tahapan dilakukan  maka  hasil  dari  setiap  proses  akan  dihapus  secara  otomatis.  Hal  ini  bertujuan untuk menghemat memori penyimpanan
Selanjutnya, dari tile yang sama tersebut dipilih berdasarkan liputan awan dan haze . Tile yang terpilih ini selanjutnya dipotong, disimpan dan disusun membentuk sebuah mosaik citra. Selain itu, dibentuk pula metadata dari seluruh tile penyusun citra mosaik. Metadata ini memuat  informasi  tentang  nama tile ,  presentase haze, presentase  awan,  sumber  data, tanggal perekaman, dan ce90. Dengan adanya metadata ini, diharapkan nantinya informasi detail  mengenai  suatu tile tertentu  dapat  ditelurusi  kembali.  Berikut  ini  merupakan  contoh metadata yang disimpan dalam format .shp.
Gambar 4. Tabel metadata tile-tile yang terpilih
Namun,  sebelum  dilakukan  proses mosaik  citra  terlebih  dahulu  dilakukan proses koreksi radiometrik dan penajaman ( pansharpening) pada masing-masing tile. Kedua koreksi ini hanya dilakukan pad tile- tile  terpilih,  sehingga  tidak  menghabiskan banyak  waktu  dan  memori  penyimpanan (R.  D.  Dimyati  et  al.,  2018)  Berikut perbandingan  pemilihan  citra  dengan metode tile  based dan  tanpa  metode tile based.
Pada gambar 5. terlihat bahwa jika proses  mosaik  citra  dilakukan  tanpa
menggunakan  metode tile  based maka diperoleh  citra  yang  berawan  dalam  satu tanggal  perekaman.  Sedangkan  ketika diimplementasikan metode tile based pada proses  mosaik,  dapat  diperoleh  kondisi citra  yang  lebih  bersih  dari  sebelumnya, walaupun  terdiri  dari  dua  tanggal  akuisisi yang  berbeda.  Perbedaan  tanggal  antar tile bukanlah  suatu  masalah  yang  berarti, mengingat  setiap tile memiliki  informasi yang detail di dalam metadatanya.
14 Juli 14 Juli

## (b)
Gambar 5. Mosaik citra tanpa metode tile based (a) dan mosaic citra dengan metode tile based (b).
Pada  bagian  pembuatan  mosaic citra  SPOT  6/7  terlebih  dahulu tile-tile yang  sudah  terpilih  disusun  seluas
1 × 1 selanjutnya  dilakukan  mosaik citra  SPOT  6/7  untuk  seluruh  wilayah Indonesia.
Gambar 6. Hasil mosaik citra SPOT 6/7 berukuran 1 × 1
Selanjutnya,  berdasarkan  ketersediaan data  SPOT  6/7  pada  tahun  2017, diperoleh  hasil  mosaik tile based  seluruh
wilayah  Indonesia  seperti  nampak  pada Gambar 7 dan Gambar 8.

## 14 Juli

## 02 April

## 2017
Pengembangan Mosaik Data Spot 6/7 Menggunakan Metode Tile Based Berdasarkan Haze Index /D. Heri  Sulyantara,  Kurnia  Ulfa,  Randy  Prima  Brahmantara,  Sukentyas  Estuti  Siwi,  Yudhi  Prabowo, Choirunnisaa Rangkuti
Gambar 7. Tile terpilih pada tahun 2017
Gambar 8. Hasil pengolahan Mosaic Tile Based data SPOT 6/7 tahun 2017
Kotak  berwarna  biru  pada  gambar  6. menyatakan tile terpilih  yang  akan digunakan pada citra mosaik,
sedangkan  daerah  yang  tidak  tertutup oleh  kotak  biru  menandakan  bahwa pada  daerah  tersebut  tidak  dapat ditemukan tile dengan  tutupan  awan minimum yaitu kurang dari 20%.
4.  Penutup Metode LAPAN 8-Steps dikembangkan berdasarkan model
Mosaic Tile Based (MTB) untuk membentuk  mosaik  citra  SPOT  6/7
dengan tutupan awan minimal.
Segmentasi tile yang digunakan berukuran 0,1 × 0.1 atau 10 × 10 . Berdasarkan hasil penelitian,  metode  ini  terbukti  efektif dan  efisien  dalam  hal  penghematan memori penyimpanan dan waktu pemrosesan  mosaik  citra  sehingga dapat  menggantikan  metode  yang dipakai  dalam  kegiatan  operasional
Pengembangan Mosaik Data Spot 6/7 Menggunakan Metode Tile Based Berdasarkan Haze Index /D. Heri  Sulyantara,  Kurnia  Ulfa,  Randy  Prima  Brahmantara,  Sukentyas  Estuti  Siwi,  Yudhi  Prabowo, Choirunnisaa Rangkuti
mosaic  citra  SPOT  6/7  di  Pustekdata LAPAN.  Sehingga  pengguna  hasil mosaik juga bisa mendapatkan informasi  yang  detail  dari  setiap tile yang  akan  digunakan.  Lebih  lanjut, hasil  proses  mosaic tile  based ini  telah dimanfaatkan oleh para pengguna data citra  baik  dari  pemerintah  maupun swasta. metode ini menyisakan
masalah yaitu ketidakseimbangan
warna tile terpilih akibat penggabungan tile hasil  akuisisi  dari  berbagai  tanggal. Masalah  kedua  yang  muncul  adalah ketidakselarasan penampakan antar tile seperti  jalan  atau  sungai  yang  tidak tersambung di bagian tepi antar tile.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terimakasih kepada  Kementrian  Riset,  Teknologi dan  Pendidikan  Tinggi  yang  telah mendanai kegiatan penelitian ini melalui  program  INSINAS  tahun  2019.
Selain  itu,  penulis  juga  mengucapkan terimakasih  kepada  Pusat  Teknologi dan Data Penginderaan Jauh (Pustekdata) LAPAN yang telah
memberikan fasilitas berupa alat maupun  bahan  sehingga  penelitian  ini dapat dilaksanakan dengan baik.

## Daftar Pustaka
Dimyati, R. D., Danoedoro, P., Hartono, Kustiyo,  &  Dimyati,  M.  (2018). Digital  Interpretability  of  Annual
Tile-based  Mosaic  of  Landsat-8
OLI  for  Time-series  Land  Cover Analysis  in  the  Central  Part  of Sumatra. Indonesian  Journal  of Geography , 50 (02), 168–183.
Dimyati,  R.,  Danoedoro,  P.,  Hartono,  &
Kustiyo. (2018). A Minimum Cloud
Cover  Mosaic  Image  Model  of  the Operational  Land  Imager  Landsat-
8  Multitemporal  Data  using  Tile based. International  Journal  of Electrical and Computer Engineering , 8 (1), 360–371. Gastellu-Atchegorry, J. P. (1988).
Monthly Probabilities For Acquiring Remote Sensed Data of Indonesia with Cloud Cover Less than 10, 20 and  30  Percent. The  Indonesian Journal of Geography , 18 (55), 11–
28.
Ghosh,  D.,  &  Kaabouch,  N.  (2016).  A
survey on image mosaicing techniques. Journal  of  Visual Communication and Image Representation , 34 , 1–11.
Goodwin, N. R., Collett, L. J., Denham,
R. J., N, F., & D., T. (2013). Cloud and cloud shadow screening across  Queensland,  Australia:  An automated  method  for  Landsat TM/ETM+  time  series. Journal Remote  Sensing  of  Environment ,
50–65.
Guo, Y., Li, F., Caccetta, D., Devereux,
&  Berman,  M.  (2016).  Cloud filtering  for  Landsat  TM  satellite images  using  multiple  temporal mosaicking. International Geoscience  and  Remote  Sensing Symposium (IGARSS) , 7240–
7243.
Guo,  Y.,  Li,  F.,  Caccetta,  P.,  D.,  D.,  & Berman, M. (2016). Cloud Filtering for  Landsat  TM  Satellite  Images Using Multiple Temporal Mosaicing. IEEE  IGARSS  2016 , 7240–7243.
Hansen,  M.  C.,  &  Loveland,  T.  R. (2012).  A  review  of  large  area monitoring  of  land  cover  change using Landsat data. Remote Sensing  of  Environment , 122 ,  66– 74.
Pengembangan Mosaik Data Spot 6/7 Menggunakan Metode Tile Based Berdasarkan Haze Index /D. Heri  Sulyantara,  Kurnia  Ulfa,  Randy  Prima  Brahmantara,  Sukentyas  Estuti  Siwi,  Yudhi  Prabowo, Choirunnisaa Rangkuti
Hansen,  M.  C.,  Roy,  D.  P.,  Lindquist, E.,  Adusei,  B.,  Justice,  C.  O.,  & Altstatt,  A.  (2008).  A  method  for integrating  MODIS  and  Landsat data  for  systematic  monitoring  of forest  cover  and  change  in  the Congo  Basin. Remote  Sensing  of Environment , 112 (5), 2495–2513. Kushardono,  D.,  &  Dewanti,  R.  (2016).
Pemetaan Kebutuhan Sensor Optik Satelit Penginderaan Jauh di Indonesia (The Mapping of Remote  Sensing  Satellite  Optical Sensor Needs in Indonesia).
Majalah Inderaja VII , 20–27.
Kustiyo,  Dewanti,  R.,  &  I.,  L.  (2014). Pengembangan  Metode  Koreksi Radiometrik  Citra  SPOT  4  Multi- Spektral  dan  MultiTemporal  untuk Mosaik  Citra. Seminar  Nasional
Penginderaan Jauh 2014 , 79–87.
Kustiyo,  &  Hayati,  A.  K.  (2016).
Pengembangan nilai kualitas
radiometric  untuk  citra  Landsat-8
(Fase I: Haze Identification). Prosiding Seminar Nasional Penginderaan  Jauh  2016 ,  124–
132.
Kustiyo,  Orbita,  R.,  A,  T.,  Dewanti,  R.,
Suzanne, F., & Jeremy, W. (2015).
Annual forest monitoring as part of the  Indonesia’s  National  Carbon Accounting  System. International Archives  of  the  Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information  Sciences  -  ISPRS Archives , 40 , 441–448.
Margono,  B.  A.,  Usman,  A.  B., Budiharto,  &  Sugardiman,  R.  A.
(2016).  Indonesia  ’  s  Forest Resource  Monitoring. Indonesian Journal  of  Geography , 48 (1),  7– 20.
Orbita, R., Dewanti, R., Suzanne, F., &
Jeremy,  W.  (2015). The  Remote Sensing  Monitoring  Program  of Indonesia’s National Carbon Accounting  System:  Methodology and Products . RI (Republik Indonesia). (2011). Undang-Undang  No.  4  Tahun 2011 tentang Informasi Geospasial
(p.  Lembaran  Negara  RI  Tahun
2011, No. 49, Sekretariat). Sekretariat Negara. RI (Republik Indonesia). (2013).
Undang  –  Undang  No.  21  Tahun 2013  tentang  Keantariksaan (p.
Tambahan  Lembaran,  No.  5435).
Sekretariat Negara. RI (Republik Indonesia). (2014).
Undang-Undang  No.  6  Tahun 2014  tentang  Desa (p.  Lembaran Negara  RI  Tahun  2014,  No.  7).
Sekretariat Negara. RI (Republik Indonesia). (2016). Peraturan Presiden Republik Indonesia  No.  9  Tahun  2016 tentang  Percepatan  Pelaksanaan Kebijakan  Satu  Peta  pada  Tingkat
Ketelitian  Peta  Skala  1:50000 (p. Presiden Republik Indonesia.
Jakarta). Setiyoko,  A.,  Saputra,  R.  M.,  Asyiri,  A., Dharma,  G.,  &  Yudha.  (2016). Analisis  Kesesuaian  Pelayanan Data Penginderaan Jauh Terhadap  Kebutuhan  Pengguna. Seminar  Nasional  Penginderaan
Jauh 2016 , 424–527.
Shen, C., Zhao, C., Yu, M., & Peng, Y.
(2018). Cloud cover assessment in satellite  images  via  deep  ordinal classification. International
Geoscience  and  Remote  Sensing
Symposium (IGARSS) , 3509– 3512.
Sulyantara, D. H., Siwi, S. E., Prabowo,
Pengembangan Mosaik Data Spot 6/7 Menggunakan Metode Tile Based Berdasarkan Haze Index /D. Heri  Sulyantara,  Kurnia  Ulfa,  Randy  Prima  Brahmantara,  Sukentyas  Estuti  Siwi,  Yudhi  Prabowo, Choirunnisaa Rangkuti
Y.,  Brahmantara,  R.  P.,  &  Ulfa,  K. (2018).  Algoritma  haze  detection dengan  menggunakan  haze  index pada  citra  SPOT  6/7. Jurnal Penginderaan Jauh Dan Pengolahan  Data  Citra  Digital , 15 (3), 93–99.