## ANALISIS TEMPERATUR DAN UAP AIR BERBASIS SATELIT TERRA/AQUA (MODIS, LEVEL-2)

## (ANALYSIS OF TEMPERATURE AND WATER VAPOR BASED ON THE
TERRA/AQUA SATELLITE (MODIS, LEVEL-2))
Sinta Berliana Sipayung, Krismianto, dan Risyanto Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Dr. Djundjunan 133 Bandung 40173 Indonesia e-mail: s_berlianasipayung@yahoo.com
Diterima 3 Mei 2016; Direvisi 10 Mei 2016; Disetujui 16 Juni 2016

## ABSTRACT
Terra  and  Aqua  satellites  that  consist  of  multiple  sensors  including  MODIS  instruments, which is operated to detect the phenomena that exist on land, sea and atmosphere. Not a lot of data extracted especially for Indonesia region the associated with atmospheric data, because the product is still  in  the  raw  data  (level-0).  For  data  extraction  of  level-0  to  level-2  needed  software  IMAPP (International  MODIS/airs  Processing  Package)  so  displays  some  data  atmospheric  parameters including MOD 04 - Aerosol, MOD 05 - Total precipitable Water (Water Vapor), MOD 06 - Cloud, MOD 07 - Atmospheric Profiles, MOD 08 - gridded Atmospheric and MOD 35 in HDF4 format (Hierarchical Data Format-4) swath. This paper discussed only MOD07/MYD07 atmospheric profiles level-2 related parameters such as the temperature of the atmosphere at an altitude of 780 hPa and water vapor at a height of 700 hPa. This study aimed to analyze the phenomena in the atmosphere, based on extraction method Atmospheric Profiles in the resolution 1km,  that consists of temperature and moisture level- 2,  in  the  format  hdf4  daily  swath  into  data  daily  and  monthly  grid  in  .dat  format,  in  the  period  of December 2014, January, July, and August 2015, especially in the area of Indonesia. The comparison between  the  results  of  the  extraction  swath  and  grid  data  from  Terra/Aqua  MODIS,  that  parameter atmospheric  for  the  temperature  has  R-sqare  an  average  of  0.72  and  water  vapor  0.74,  while  the RMSE temperature and water vapor are 0.88 and 0.29.
Keywords: Temperature, Water vapor, MODIS, and MOD07/MYD07

## ABSTRAK
Satelit Terra dan Aqua yang terdiri dari beberapa sensor diantaranya instrumen MODIS, yang dioperasikan untuk mendeteksi fenomena yang ada di darat, laut, dan atmosfer. Belum banyak data yang  diekstrak  khususnya  untuk  wilayah  Indonesia  yang  terkait  dengan  data  atmosfer,  karena produk MODIS masih berupa data mentah (level-0). Untuk ekstraksi data dari level-0 menjadi level-2 dibutuhkan  software International  MODIS/AIRS  Processing  Package (IMAPP)  sehingga  menampilkan beberapa data parameter atmosfer diantaranya MOD 04 - Aerosol , MOD 05 - Total Precipitable Water (Water Vapor), MOD 06 - Cloud, MOD 07 - Atmospheric Profiles , MOD 08 - Gridded Atmospheric dan MOD  35 swath dalam  format Hierarchical  Data  Format-4 (HDF4).  Pada  makalah  ini  yang  dibahas hanya MOD07/MYD07 atmospheric profiles level-2 yang berkaitan dengan parameter atmosfer seperti temperatur  pada  ketinggian  780 hPa dan  uap air  pada ketinggian  700  hPa. Penelitian  ini  bertujuan untuk menganalisis hasil ekstraksi data Atmospheric Profiles dari format HDF4 swath harian menjadi data grided harian, bulanan dalam format .dat serta aplikasinya pada periode bulan Desember 2014, Januari, Juli, dan Agustus 2015, khususnya wilayah Indonesia dalam resolusi 1km yang terdiri dari temperatur  dan  uap  air  level-2.  Perbandingan  antara  hasil  ekstraksi  data  MODIS swath dan  data MODIS grided Terra/Aqua untuk parameter temperatur atmosfer mempunyai R-sqare rata-rata 0.72 dan uap air 0.74, sedangkan RMSE untuk temperatur dan uap air sebesar 0.88 dan 0.29.
Kata kunci: Temperatur, Uap  air, MODIS dan MOD07/MYD07

## 1  PENDAHULUAN
Satelit  Terra/Aqua  yang  diluncur- kan 18 Desember 1999 (Terra) dan 4 Mei 2002  (Aqua)  merupakan  misi National Aeronautics  and  Space  Administration (NASA)  terdiri  dari  beberapa  instrumen seperti MODerate-resolution
Imaging Spectroradiomete (MODIS)  yang  dapat mengobservasi  fenomena-fenomena  di darat,  laut, dan  atmosfer. Telah banyak algoritma  yang  dikembangkan Space Science  and  Engineering  Center (SSEC) di University  of  Wisconsin-Madison untuk menurunkan  profil  vertikal  atmosfer termasuk  MOD07,  seperti  temperatur atmosfer, kelembapan, ozon, precipitable water  vapor, dan  beberapa  indeks stabilitas atmosfer menggunakan panjang  gelombang  infra  merah  antara 4,465  dan  14,235  µm  termasuk diantaranya band  25, 27 hingga 36 (Asrar and Dokken, 1993).
Satelit  Terra/Aqua  merupakan satelit  meteorologi  dengan  orbit  polar dengan  resolusi  mencapai  0.25  -  1km menghasilkan cakupan global setiap 1-2 kali dalam satu hari dengan pola sapuan ±55 ⁰ pada  ketinggian  orbit  705  km  dpl dan  lebar  sapuan  2330  km  (NASA, 2013). Satelit Terra mengorbit Bumi dari Utara  ke  Selatan  dan melintasi  Equator di  pagi  hari,  sebaliknya  satelit  Aqua bergerak  dari  Selatan  ke  Utara  dan
melintasi  equator  di  siang/sore  hari.  Di satelit  ini  terdapat  sensor  MODIS  yang terdiri  dari  36  band  dan resolusi spasial dari 250 m (bands 1 – 2), 500 m (bands 3 -  7)  dan  1000  m  (bands  8  -  36).  Produk data  yang  dihasil-kan  oleh  IMAPP  dari MODIS  adalah  data  kalibrasi  yang terdapat  pada  MOD  01  -  Level-1A Radiance  Counts ,  MOD  02,    Level-1B Calibrated  Geolocated  Radiances dan MOD  03  - Geolocation  Data  Set . Sedangkan  data  atmosfernya  adalah MOD  04  -  Aerosol,  MOD  05  -  Total Precipitable  Water ( Water  Vapor ),  MOD 06 - Cloud, MOD 07 - Atmospheric Profiles , MOD  08  - Gridded  Atmospheric dan MOD  35  - Cloud  Mask ,  diperoleh  dari LAPAN  Pare-Pare  dan  Rumpin,  hasil transfer  melalui  jaringan Fiber  Optic (FO).  Tabel  1-1  adalah  spesifikasi  dan alokasi spektral MODIS.
Tabel 1-1: Spesifikasi MODIS (NASA, 2013) _______________________________________ Orbit              705 km, 10:30, menuju selatan (Terra) atau 13:30 menuju Utara (Aqua), sun- synchronous, near– polar, circular Scan rate 20.3 rpm, cross track Lebar swath 2330 km, dengan 10 km ( along track at nadir )
Teleskop          Diameter 17.78 cm off-axis Ukuran 1.0 x 1.6 x 1.0 m
Berat 228.7 kg Power 162.5 W Laju transfer    10.6 Mbps (maksimal per hari); 6.1 Mbps (rata-rata per orbit) data Kuantitas 12 bits, untuk 36 kanal spektral dengan panjang gelombang 0.4 µm sampai 14.4 µm Resolusi 250 m (bands 1-2) Spasial 500 m (bands 3-7) 1000 m (bands 8-36)
Desain umur    5 tahun ___________________________________
Dengan  terbatasnya  data  satelit, maka  diperlukan  pengolahan/ekstraksi data  MODIS  untuk  kebutuhan  penelitian terkait  tentang  fenomena-fenomena  di darat, laut, dan atmosfer maka dilakukan ekstraksi  data Atmospheric  Profiles (Temperatur  dan  uap  air) dari  format HDF4  swath harian menjadi  data gridded harian  hingga  bulanan  resolusi 1  km  serta  aplikasinya.  Batasan  data berupa  resolusi  temporal  global  namun pada kegiatan ini resolusi 1 km wilayah Indonesia dengan lintang maksimum 10 derajat,  minimum  10  derajat  dan  bujur maksimum  139  derajat  minumum  95 derajat.  Hasil  dari  data  MODIS swath dengan grided diverifikasi/validasi dalam peningkatan  kualitas  data  MODIS atmospheric profiles yang nantinya akan disimpan  di  data base atmosfer Indonesia yang dikelola oleh Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer (PSTA).
Makalah
ini merupakan kelanjutan  atau  penyempurnaan  dari makalah yang penulis lakukan di tahun 2014  dan  2015  (Sipayung,  dkk,  2014 dan  2015)  dengan  tingkat  kebaharuan penggunaan  data  yang  semula  level-1 menjadi  ke  level-2.  Selain  itu,  validasi yang  dibandingkan  dengan  data  curah hujan,  baik  saat  musim  basah  dan kering  (kemarau).  Atas  dasar  itulah, maka  tujuan  utama  dari  makalah  ini untuk menganalisis hasil ekstraksi data Atmospheric  Profiles dari  format HDF4 swath harian  menjadi  data grided
harian, bulanan dalam format .dat serta aplikasinya.

## 2  STUDI PUSTAKA
Temperatur dan uap air merupakan  parameter  iklim  dalam bidang  ilmu  meteorologi  yang  sering diukur,  karena  kegunaannya  dalam proses  interaksi  antara  atmosfer,  laut, dan  daratan  yang  selalu  berubah–ubah berdasarkan ruang dan waktu. Pemahaman  yang  berkaitan  dengan profil  temperatur  vertikal  daerah  tropis atas  dan  bawah  sangat  sulit  untuk dipahami,  baik  secara  spasial  maupun temporal.  Sementara  banyak  aspek klimatologi  dari  tropoppause  yang cukup  baik untuk dipahami (Randel dan Jensen,  2013).  Secara  alami  temperatur dan  uap  air  merupakan  lapisan  hangat dan  sejuk,  karena  mendapat  radiasi sinar  matahari  pada  siang  maupun malam. Lapisan teratas sampai terbawah terjadi pemanasan dan penguapan. Sebelum perkembangan teknologi  satelit,  sangat  sulit  untuk mengamati  perubahan  temperatur  dan uap  air  suatu  daerah  yang  luas  secara berkelanjutan (continue) . Dengan adanya satelit  Terra/Aqua  dan  satelit  lain dengan sensor infra merah, memungkinkan pengukuran profil vertikal atmosfer  baik  dari  periode  jam-jam-an, harian, maupun bulanan dapat diperoleh  dalam  data  resolusi  global (Michael et. al. , 2003).
Penelitian  tentang  ekstraksi  data satelit Terra/Aqua telah banyak mengurai- kan  algoritma  tentang  penurunan  profil atmosfer  dari  sensor  MODIS  MOD07 (Seemann et. al ., 2002, 2003 dan Kim et. al. ,  2004),  seperti  temperatur  atmosfer dan kelembaban kemudian dibandingkan dengan data radiosonde diperoleh koefisien korelasi  masing-masing  0.99  dan  0.89. Begitu  juga  dengan  menggunakan  uji- statistik  dan  hasilnya  sangat  signifikan untuk satu kali pengukuran di beberapa lokasi  telah  ditunjukkan  (Majid  and Reza, 2011) dan pada beberapa pengukuran  untuk  melihat  profil  di
setiap  musim  telah  dilakukan Free (2011). Hal yang sama dilakukan (WU et. al. , 2005)  ternyata  pada  ketinggian  850 hPa  kofisien  korelasi  sangat  signifikan dengan Root  Mean  Square  Error (RMSE) yang  sangat  kecil.  Dengan  konsep  yang sama  menggunakan  profil  dari  NCEP dan  MOD07  menunjukkan  hasil  yang baik  dengan  akurasi  sedikit  lebih  tinggi (Li et. al ., 2000).
Pada Gambar 2-1, terdapat standar profil  atmosfer  berdasarkan  masing- masing  band,  namun  hanya  untuk temperatur  dan  uap  air  pada  19 ketinggian  mulai  dari  permukaan  1000 hingga  10  hPa.  MODIS  yang  digunakan adalah  MOD  07/MYD07  ( Atmosphere Profiles ), yang terdiri dari
Gambar 2-1: Sensifitas  profil  temperatur  danuap  air  yang  di  proses  dari  level  satu  (L-1).  (Sumber, Seemann et. al. , 2006)
19  level  ketinggian:  10,  20,  30,  50,  70,
100, 150, 200, 250, 300, 400, 500, 620, 700,  780,  850,  920,  950,  1000  mb
(Menzel et. al. , 2002). Dengan mengguna- kan  band-band  infra  merah  sensifitas profil  temperatur  dan  uap  air  untuk  19 level  berdasarkan  algoritma  terdapat pada  persamaan  2-1  (Seemann et.  al. , 2006).
R  =   s B  s (T s )  s ( p s ) -  0ps B  (T(p)) d   ( p ) + r  s   (p s )  0ps B  (T(p)) d  *  (p) + R  sun   1+sec  (p s )r  ssun (2-1)
Keterangan:
R  = radiance ,  = wavenumber , s = surface , p  = pressure , sun = solar ,
T  = temperature ,
B  = Planck function ,
 = emissivity , r = reflectivity ,
 = level to space transmittance ,  = local solar zenith angle
 *  = level  to  surface  transmittance ,  [  *=   (p s )/   (p)]

## 3  DATA DAN METODOLOGI
Data  yang  digunakan  TERRA/ AQUA  (MODIS,  Level-2) atmospheric profiles MOD07/MYD07 dengan parameter temperatur  dan  uap  air  dalam  format HDF4  swath harian  untuk  periode Desember  2014  dan Januari  2015  yang mewakili  bulan  basah,  sedangkan  Juli dan  Agustus  2015  mewakili  bulan kering  (kemarau).  Akuisisi  data  MODIS dari  satelit  Terra  maupun  Aqua  telah dilakukan  oleh  Pusat  Teknologi  dan Data Penginderaan Jauh, melalui stasiun  bumi  Pare-Pare  sejak  2010.
Sistem  Basis  Data  Penginderaan  Jauh Nasional  (BDJPN)  juga  telah  dibangun, dimana  salah  satunya  memuat  koleksi data  MODIS  mulai  dari  level-1  hingga level-2  dan true  color .  Distribusi  dan akses  data  MODIS  bersifat  gratis  ( free ). Pengguna dapat mengakses data MODIS hasil  akusisi  LAPAN  melalui  situs http://modis-catalog. lapan.go.id.
Khusus  untuk  aplikasi  atmosfer, Pusat  Sains  dan  Teknologi  Atmosfer (PSTA)  juga  mengoleksi  data  untuk memenuhi  kebutuhan  penelitian  dan pengembangan  yang  berbasis  data real- time . Koleksi data MODIS yang dikelola PSTA  dapat  diakses melalui Sistem
Gambar 3-1: Diagram distribusidan pengolahan data MODIS di LAPAN dari data harian swath menjadi data grided
Basis  Data  Atmosfer  Indonesia)  di  situs http://bisma.sains.lapan.go.id.
Metode  yang  digunakan  adalah ekstraksi data HDF 4 swath harian dengan program Python , dalam proses ekstraksi data HDF 4 swath harian  masih  format HDF menjadi  data grided harian  dan bulanan  level  tiga  (L-2)  dengan  format .dat sehingga  data  tersebut  mudah diaplikasikan  oleh  pengguna  terutama pada  penelitian  yang  berkaitan  dengan atmosfer.  Perangkat  yang  digunakan untuk ekstraksi  data Atmospheric Profiles adalah  program  Python  beserta modul-modul library -nya  ( Geospatial Data  Abstraction  Library , Matplotlib, Basemap,  Numpy,  Dateutil,  Pyproj, Pyparsing dan Six berbasis  Windows (XP/7/Vista/8),  Alur  kegiatan  terdapat seperti pada Gambar 3-1.
Data
MODIS
swath akan diverifikasi  dengan  data  MODIS grided untuk Juli dan Agustus 2015. Penelitian
sebelumnya  telah  dilakukan  verifikasi data  MODIS  dalam swath  HDF 4 dengan menggunakan data observasi radiosonde dari  situs University  of  Wyoming lokasi Jakarta,  Surabaya,  Pontianak,  Padang, dan Makasar, pada periode data Januari 2013  –  Maret  2014  dengan koefisien korelasi (r),  yakni  0.99  (Risyanto  dkk., 2013) dan menggunakan metode Artificial  Neural  Network (ANN)  telah  di ekstrak  data  MODIS  level-1 swath menjadi  level-2 swath (Sipayung  dkk., 2014,  Blackwell et.  al .,  2005  dan Moradizadeh et. al. , 2014).

## 4  HASIL DAN PEMBAHASAN
Hingga saat ini pemanfaatan data satelit Terra/Aqua untuk wilayah Indonesia  masih  terbatas  khususnya terkait  dengan  informasi  parameter atmosfer,  dikarenakan  resolusi  temporal- nya  masih  relatif  rendah  dibandingkan dengan  satelit  yang  lain.  Seperti  pada
Gambar  4-1  untuk  parameter  temperatur ( 0 K) dan uap air (cm) yang diperoleh dari satelit  Terra/Aqua  dengan  instrumen MODIS,  berdasarkan swath untuk  Juli dan  Agustus  2015  di  ketinggian temperatur  780  hPa  dan  uap  air ketinggian  700  hPa  hasil  ekstraksi  dari Terra MODIS MOD07 . Pada Gambar 4-1 menunjukkan  bahwa  satelit  Terra maupun  Aqua  hanya  melewati  1-2  kali dalam  satu  hari,  sehingga  sangat  sulit untuk  mendapatkan  informasi  yang berkaitan  dengan  fenomena-fenomena yang ada di atmosfer karena hanya satu kali berorbit polar. Telah dikembangkan Fitur  sistem  pengolah  data  Terra/Aqua MOD07  profil  vertikal  atmosfer  dalam format  gambar,  txt,  ASCI,  dan  diproyeksi- kan disimpan dalam bentuk tabulator 3 kolom  dalam  bentuk  ASCI  kemudian  di plot ke  dalam  gambar  dua  dimensi  dan txt sehingga output datanya adalah data siap pakai dengan file Asci *.txt dan file binary  format  *.bin  beserta  file  ctl-nya (Sipayung,  dkk.,  2015). Bila  diperhatikan pada  Gambar  4-1  yaitu  satelit  Terra/ Aqua Juli dan Agustus untuk parameter
temperatur  menunjukkan  bentuk  data dalam  sapuan  ( swath )  dari  utara  ke selatan ataupun sebaliknya dari selatan ke  utara.
Hal  yang  sama  terdapat  pada Gambar  4-2  untuk  parameter  uap  air terdapat  sapuan  ( swath )  yang  berbeda arah  antara  terra  dan  aqua    pada  Juli dan  Agustus  2015,  namun  dengan keterbatasan  orbit  satelit  Terra/Aqua dalam  harian  masih  sangat  sulit  untuk mendapatkan  informasi  yang  berkaitan dengan  fenomena-fenomena  atmosfer yang  ada  di  wilayah  Indonesia.  Pada saat  yang  bersamaan  sebagai  data pembanding dapat dilihat kondisi curah hujan di Indonesia di tanggal yang sama pada  Gambar  4-2  dan  Gambar    4-3, bahwa  pola  uap  air  pada  Agustus  2015 dapat  diidentifikasi  pada  pola  curah hujan  Agustus  2015.  Produk  dari MODIS  tidak  hanya  mengkaji  fenomena di  atmosfer  akan  tetapi  mengkaji fenomena di darat yaitu untuk mengetahui  iklim  kering.  (Zhou et.  al. , 2014).
Gambar 4-1: Temperatur berupa swath Terra/Aqua bulan Juli dan Agustus 2015
Gambar 4-2: Uap air  berupa swath Terra bulan Juli dan Agustus 2015
Gambar 4-3: Pola curah hujan bulan Juli dan Agustus 2015
Gambar 4-4: Temperatur Terra/Aqua MODIS grided Desember 2014, Januari, Juli dan Agustus 2015
Hal  yang  sama  terdapat  pada ekstraksi  data  dari swath harian menjadi grided harian  untuk  Juli  dan Agustus  2015.  Yang  perlu  diperhatikan adalah  bagaimana ekstraksi data satelit Terra/Aqua  (MODIS)  temperatur  dan uap air pada Juli dan Agustus 2015 dari data swath harian  menjadi  data grided bulanan seperti pada Gambar 4-4.
Dari  gambar  tersebut  memang masih  sulit  diperoleh  informasi  yang
berkaitan  dengan  fenomena-fenomena yang  ada  di  atmosfer  khususnya  pada Desember  2014.  Terkait  dengan  itu diperlukan pengambilan satu titik lokasi observasi berdasarkan koordinat lintang dan  bujur  dan  dilakukan  validasinya sesuai  dengan  data  pengukuran  dari Radiosonde  berdasarkan  profil  vertikal atmosfer  dengan  ketinggian  yang  sama dan waktu yang bersamaan.
Gambar 4-5: Perbandingan uap air satelit Terra MODIS grided Juli dan Agustus 2015 dengan  uap air MOD08 level-3 yang diambil dari http://ladsweb.nascom.nasa.gov/
Gambar 4-6:  Perbandingan uap air satelit Aqua MODIS grided bulan Juli dan Agustus 2015 dengan uap air MOD08 level-3, yang diambil dari  http://ladsweb.nascom.nasa.gov/
Pada Gambar  4-5 dan 4-6 terdapat perbandingan antara uap air dari satelit Terra MODIS grided hasil turunan  dari MODIS Level-2 dengan  uap air MOD08 level-3  yang  diunduh  di  http:// ladsweb.nascom.nasa.gov/  bulan  Juli dan Agustus 2015, dimana data MODIS diolah menjadi berbagai tingkat pengolahan  dari  Level-1  (radiasi  dan kecerahan suhu) serta geolokasi telah di koreksi menggunakan Software Real-time Software  Telemetry  Processing  System (RT-STPS) dan International MODIS/AIRS Processing  Package (IMAPP). Data  raw level nol (L-0) hingga data Environmental Data  Record (EDR)  level  dua  (L-2) menjadi parameter lingkungan, sedangkan Level-3 keseragaman pemetaan dalam regrid (Michael, et, al. , 2003). Pada Gambar 4-7 terdapat validasi  antara  Terra  MODIS  uap  air MOD07 grided level-2  dengan  uap  air MOD08  level-3  Juli  dan  Agustus  2015. Dari  perbandingan  tersebut  terdapat
RMSE  pada  Juli-Agustus  masing-masing 0.79  dan  0.75  sedangkan  r  =  0.35  dan 0.58.  Berbeda  dengan  Aqua  MODIS terdapat perbandingan RMSE pada Juli- Agustus  masing-masing  0.68  dan  0.74 sedangkan  r  =  0.7  dan  0.8.  Untuk menganalisis data yang sudah diekstrak tergantung  pada  waktu  data  satelit Terra/Aqua  MOD07/MYD07,  karena mengikuti  waktu  Indonesia  adalah  WIB terutama  pada  Juli  dan  Agustus  2015, sedangkan data yang diolah menggunakan UTC/GMT  sehingga  perlu  menambahkan 7  jam  waktu  wilayah  Indonesia.  Dalam Gambar  4-8  dapat  dilihat  bahwa  nilai korelasi  tertinggi  antara  data swath dengan  data grided temperatur  terjadi pada Juli 2015 yaitu satelit Aqua MODIS yaitu  sebesar  0,71,  bila  dibandingkan dengan  Agustus  2015,  seperti  yang  di lakukan  (Li et.  al. ,  2013)  menggunakan profil  NCEP  dan  MOD07  menunjukkan korelasi yang baik RMSE) dari 1.16 dan 1.21.
Gambar 4-7: Validasi  Terra/Aqua  MODIS  uap  air  grided  level-2  dengan  uap  air  MOD08  pada  bulan Juli dan Agustus 2015
Gambar 4-8: Validasi  Terra  dan  Aqua  MODIS  water  vapor  swath  dan grided pada  bulan  Juli  dan Agustus 2015 di Indonesia

## 5  KESIMPULAN
Dalam  sistem  pengolahan  data satelit  Terra/Aqua  yang  diunduh  dari Basis  Data  Atmosfer  Indonesia  (BISMA) swath dalam  format  HDF4  level dua  (L- 2)  menjadi  data  ASCII,  telah  dapat diaplikasikan. Untuk meningkatkan ekstraksi  data  dari  hasil  metode digunakan  validasi  antara  data swath dan grided di  beberapa  titik  wilayah Indonesia,  dari  Terra/Aqua  untuk temperatur dengan nilai koefisien korelasi  rata-rata  r=0.72  dan  RMSE =0.74.  Sedangkan  Terra/Aqua  untuk water vapor nilai koefisien korelasi rata- rata  r=0.86  dan  RMSE  =  0.29,  bahwa penyimpangan terjadi rata-rata di bawah satu  derajat  kelvin  dan  1  sentimeter. Sedangkan validasi antara Terra MODIS uap  air  MOD07 grided level-2  dengan uap  air  MOD08  level-3  dari  http:// ladsweb.nascom.nasa.gov/  pada  Juli dan  Agustus  2015  yang  sama  RMSE
0.79  dan  0.75  sedangkan  r  =  0.35  dan 0.58.  Hasil  yang  telah  diperoleh  belum mencakup Indonesia seluruhnya karena hanya  satu  kali  sapuan  ( swath )  yaitu orbit utara – selatan di sore hari (satelit Aqua).  Parameter  atmosfer  yang  lain telah  tersedia  di  BISMA,  namun  belum semua  tervalidasi  karena  ketersediaan data  pengukuran  in-situ  sangatlah terbatas. Masih diperlukan data tambahan yaitu  data  observasi  radiosonde  sebagai data  pembanding  untuk  mendapatkan informasi  atmosfer  wilayah  khususnya wilayah Indonesia.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terimakasih  ditujukan kepada  Kepala  Pusat  Sains  dan Teknologi Atmosfer yang telah memfasilitasi  data  satelit  Terra/Aqua, sehingga  data  tersebut  dapat  di  unduh dari  BISMA  LAPAN  Bandung    yang terhubung  secara near  real-time dengan
stasiun  bumi  penerima  data  satelit penginderaan jauh Pare Pare.

## DAFTAR RUJUKAN
Asrar,  G.,  and  Dokken,  D.  J.,  1993. EOS Reference  Handbook (Greenbelt;  MD: NASA).
Blackwell,  W.  J.,  2005. A  Neural-Network Technique for the Retrieval of Atmospheric  Temperature  and  Moisture Profiles  from  High  Spectral  Resolution Sounding  Data ,    IEEE  Trans,  Geosci.
Remote  Sens.,  Vol.  43,  No.  11,  2535- 2546.
Free  Melissa,  2011. The  Seasonal  Structure  of
Temperature  Trends  in  the  Tropical Lower Stratosphere , Journal Of
Climate. VOL, 24, 859-866.
Kim  Y.  S,  B.  H.  Kwon  and  K.  M.  Hong,  2004. Vertical  Temperature  and  Moisture Structure In Lower Atmosphere Retrived From Terra/Modis , Gayana 68 (2) supl. T.I.  Proceeding.  Vol.68  No.2:  319-323,. ISSN 0717-652X.
Li  Hua,  Qinhuo  Liu,  Yongming  Du,  Jinxiong Jiang,  and  Heshun  Wang,  2013. Evaluation  of  the  NCEP  and  MODIS
Atmospheric Products for Single
Channel  Land  Surface  Temperature Retrieval with Ground Measurements: A
Case  Study  of  HJ-1B  IRS  Data ,  IEEE Journal  Of  Selected  Topics  In  Applied Earth Observations And Remote Sensing, VOL. 6, NO. 3.
Li J, Wolf W, Menzel WP, Zhang W, Huang HL, Achtor  TH.,  2000. Global  Soundings  of the Atmosphere from ATOVS Measurements:  the  Algorithm  and Validation , Journal of Applied Meteorology 39: 1248–1268.
Majid  Rahimzadegan  and  M.  Reza  Mobasheri,
2011. An  Attempt  for  Improving  MODIS Atmospheric Temperature Profiles Products in  Clear  Sky ,  Meteorol.  Appl.  18:  181– 187.  Published  online  16  August  2010 in Wiley Online Library.
Menzel,  W.  P.,  Seemann,  S.W.,  Li,  J.,  Gumley,
L.E., 2002. MODIS Atmospheric Profile  Retrieval  Algorithm  Theoretical
Basis  Document ,  Available  through NASA  MODIS  Web  site  http://modis- atmos.gsfc.nasa.gov/reference_atbd.ht ml.
Michael  D.  King,  Member,  IEEE,  W.  Paul Menzel,  Yoram  J.  Kaufman,  Didier Tanré,  Bo-CaiGao,  Steven  Platnick, Steven  A.  Ackerman,  Lorraine  A. Remer,  Robert  Pincus,  and  Paul  A. Hubanks,  2003. Cloud  and  Aerosol
Properties,  Precipitable  Water,  and Profiles  of  Temperature  and  Water Vapor  from  MODIS ,  IEEE  Transactions On  Geoscience  And  Remote  Sensing, Vol. 41, No. 2, 442.
Moradizadeh,  M.,  Momeni,  M.  &  Saradjian, M.R.,  2014. Estimation  and  Validation of  Atmospheric  Water  Vapor  Content using  a  MODIS  NIR  Band  Ratio Technique  Based  on  AIRS  Water  Vapor Products ,  Arab  J  Geosci  (2014)  Vol.  7: 1891-1897.  doi:10.1007/s12517-013- 0828-2.
NASA,  Diakses  pada  3  September,  2013. Moderate-resolution  Imaging  Spectro Radiometer (MODIS) , http://modis.gsfc. nasa.gov/about/.
Randel,  W.J.,  and  E.J.  Jensen,  2013. Physical Processes  in  the  Tropical  Tropopause Layer  and  their  Role  in  a  Changing Climate , Nature Geoscience, 6, 169-176. Risyanto,  S.  B.  Sipayung,  dan  E.  Maryadi, 2013. Analisis  Profil  Suhu  Vertikal  Di Beberapa  Lokasi  Berbasis  Satelit ,
Prosiding  Seminar  Sains  Atmosfer. Bandung,  28  Agustus  2013.  ISBN: 978-979-1458-73-3.
Seemann,  S.  W.,  J.  Li,  L.  E.  Gumley,,  K.  I. Strabala,  and  W.  P.  Menzel,  2002. One  Year  of  Global  Atmospheric  Total Column Precipitable Water Vapor Retrievals from MODIS Infrared Radiances ,  Remote  Sensing  of  the Earth’s  Environment  from  Terra  – Lectures  at  the  International  Summer School  on  Atmospheric  and  Oceanic Sciences  (ISSAOS  2002)  from  25  –  30 August  2002  in  L’Aquila,  Italy.  A Springer publication.
Seemann,  S.  W.,  Jun  Li,,  W.  Paul  Menzel  and Liam  E.  Gumley,  2003. Operational Retrieval  of  Atmospheric  Temperature, Moisture,  and  Ozone  from  MODIS Infrared  Radiances ,  Journal  of  Applied Meteorology: VOL. 42. Page 1072-1092. Seemann,  S.  W.,  Eva  E.  Borbas.,  Jun  Li.,  W.
Paul  Menzel,  Liam  E.  Gumley,  2006. MODIS  Atmospheric  Profile  Retrieval, Algorithm Theoretical Basis Document.
Sipayung,  S.  B.,  Risyanto,  dan  E.  Maryadi, 2014. Aplikasi Artificial Neural Network (ANN)  untuk  Estimasi  Profil  Vertikal Temperatur  dan  Kelembapan  dari  Data MODIS ,    Prosiding  Nasional,  Simposium Fisika  Nasional  (SFN  XXVII),  Bali, “Fisika Dalam Kehidupan Sehari-hari”. Universitas  Udayana,  Bali-Indonesia, 16-17 Oktober, 2014. ISSN: 1411-4771.
Sipayung,  S.  B.,  Risyanto,  dan  E.  Maryadi, 2015. Pengembangan Metode Pengolahan
Data  Profil  Vertikal  Atmosfer  Berbasis Satelit ,  (Publikasi  BUKU  Ilmiah  LAPAN Tahun  2015  CV.  Media  Akselerasi). ISBN : 978-979-1458-94-8).
WU  Xuebao,  LI  Jun,  ZHANG  Wenjian,  and WANG  Fang,  2005. Atmospheric  Profile Retrieval with AIRS Data and Validation at  the  ARM  CART  Site ,  Advances  In
Atmospheric Sciences, VOL.  22, NO. 5, 647–654. Zhou Ji, Xu Zhang, Wenfeng Zhan and Huailan Zhang, 2014. Land Surface
Temperature Retrieval from MODIS Data by  Integrating  Regression  Models  and the Genetic Algorithm in an Arid Region , Remote  Sens.  2014,  6,  5344-5367; doi:10.3390/rs6065344.www.mdpi.com/ journal/remotesensing. http://modis-catalog. lapan.go.id. http://bisma.sains.lapan.go.id. http://ladsweb.nascom.nasa.gov/