## Identifikasi Sebaran Spasial Genangan Banjir Memanfaatkan Citra Sentinel-1 dan Google Earth Engine (Studi Kasus: Banjir Kalimantan Selatan)
Identification of Flood Inundation Spatial Distribution using Sentinel-1 Imagery and Google Earth Engine (Case Study: South Kalimantan Flood)

## Filsa Bioresita*, M Ghifary Royyan Ngurawan, Noorlaila Hayati
Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia *Korespondensi penulis: filsa.bioresita@gmail.com
Diterima: 19082021; Diperbaiki: 30102021; Disetujui: 15112021; Dipublikasi: 10012022
Abstrak: Hujan dengan intensitas sedang hingga tinggi menyebabkan banjir pada pertengahan bulan Januari 2021 di Provinsi Kalimantan Selatan. Banjir di Provinsi Kalimantan Selatan pada Januari 2021 membawa dampak korban jiwa maupun  materi.  Dalam  rangka  mengurangi  kerugian  materi  yang  lebih  besar,  perlu  dilakukan  identifikasi  wilayah yang  mengalami  banjir.  Dalam  penelitian  ini  daerah  sebaran  genangan  banjir  diidentifikasi  menggunakan  metode change detection dan threshold atau ambang batas. Data diperoleh dari hasil pengolahan menggunakan Google Earth Engine (GEE)  berupa  peta  genangan  banjir  yang  dievaluasi  dengan  peta  hasil  pengolahan  Badan  Perencanaan Pembangunan Daerah (BPPD)  Provinsi Kalimantan Selatan. Metode change detection dilakukan pada citra dengan cara membagi nilai piksel citra saat banjir dibagi dengan sebelum banjir. Ekstraksi area genangan kemudian dilakukan dengan  nilai  threshold  sebesar  1,10.  Pengolahan  dilakukan  secara  komputasi cloud menggunakan Google  Earth Engine (GEE).  Luas  genangan  banjir  yang  dihasilkan pada  tanggal  20  Januari  2021  adalah  seluas  226.905  hektar. Hasil  tersebut  dievaluasi  terhadap  data  genangan  banjir  oleh  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah  (BPPD) memiliki overall accuracy sebesar 97%.
Copyright © 2022 Geoid. All rights reserved.
Abstract: Rain with moderate to high intensity caused flooding in mid-January 2021 in South Kalimantan Province. Floods in South Kalimantan Province in January 2021 brought both human and material casualties. In order to reduce greater material losses, it is necessary to identify areas that are experiencing flooding. In this study, the distribution area of flood inundation was identified using change detection and threshold methods. Data obtained from processing using Google Earth Engine (GEE) in the form of flood inundation maps which were evaluated with maps processed by the Regional Development Planning Agency (BPPD) of South Kalimantan Province. The change detection method is carried out on the image by dividing the pixel value of the image during the flood divided by before the flood. The inundation area extraction was then carried out with a threshold value of 1.10. Processing is done in cloud computing using  Google  Earth  Engine  (GEE).  The  area  of  the  flood  inundation  generated  on  January  20,  2021,  is  226,905 hectares. These results are evaluated against flood inundation data by the Regional Development Planning Agency (BPPD) which has an overall accuracy of 97%.
Kata kunci: Genangan Banjir, Google Earth Engine, Change Detection, Nilai Ambang Batas
Cara untuk sitasi: Bioresita, F., Ngurawan, M. G. R.,  & Hayati, N. (2021). Identifikasi Sebaran Spasial Genangan Banjir Memanfaatkan Citra Sentinel-1 dan Google Earth Engine (Studi Kasus: Banjir Kalimantan Selatan). Geoid, 17 (1), 108 - 118.

## Pendahuluan
Hujan dengan intensitas sedang hingga tinggi menyebabkan banjir pada pertengahan bulan Januari 2021 di Provinsi  Kalimantan  Selatan.  Banjir  dengan  skala  dampak  luas  melanda  wilayah  Kalimantan  Selatan  pada pertengahan Januari 2021 (Idhom, 2021). Banjir disebabkan oleh intensitas curah hujan yang tinggi sehingga memicu luapan air sejak 9 Januari 2021. Ketinggian banjir beragam mulai setinggi 30 cm hingga 3 m. Dampak banjir  merenggut  24  korban  jiwa,  90.885 rumah  terdampak  banjir,  625.647  warga  terdampak,  dan  135.656
jiwa  mengungsi.  Provinsi  Kalimantan  Selatan  telah  menetapkan  Status  Tanggap  Darurat  Bencana  Banjir tanggal  13-27  Januari  2021.  Pusat  Data  Informasi  dan  Komunikasi  Kebencanaan  Badan  Nasional Penanggulangan Bencana melaporkan sebanyak 11 Kabupaten/Kota terdampak banjir di Provinsi Kalimantan Selatan, antara lain Kabupaten Hulu Sungai Utara, Kabupaten Tapin, Kabupaten Banjar, Kota Banjarmasin, Kabupaten Hulu Sungai Tengah, Kabupaten Balangan, Kabupaten Tabalong, Kabupaten Hulu Sungai Selatan, Kabupaten Barito Kuala, Kabupaten Tanah Laut, dan Kota Banjar Baru (Faradilla, 2021).
Untuk  dapat  menentukan  sebaran  genangan  banjir  dapat  menggunakan  metode  penginderaan  jauh.  Teknik penginderaan jauh adalah sumber informasi yang sangat efektif untuk menentukan badan air pada area yang luas dan selanjutnya dapat digunakan untuk pemetaan terhadap banjir dengan resolusi temporal dan spasial yang memadai (Tehrany dkk., 2014 dalam Moothedan dkk., 2020). Salah satu cara untuk melakukan pemetaan banjir adalah dengan citra satelit Sentinel-1 SAR. Synthetic Aperture Radar (SAR) yang memiliki keunggulan tidak terkendala waktu siang atau malam, kondisi cuaca, tutupan awan atau kabut yang dapat menghilangkan informasi penting dari obyek dibalik area yang tertutup tersebut (Utomo dkk., 2020).
Penelitian terkait untuk mendeteksi genangan banjir telah dilakukan oleh Utomo dkk. (2020) adalah melakukan deteksi banjir di Provinsi DKI Jakarta dengan metode Normalized Difference Sigma Index (NDSI). Data yang digunakan  adalah  citra  Sentinel-1  dengan  polarisasi Vertical-Vertical (VV).  Pengolahan  dilakukan menggunakan  perangkat  lunak Sentinel  Application  Platform (SNAP).  Untuk  mendapatkan  hasil  sebaran genangan  dengan  mengaplikasikan  rumus  NDSI  dengan  pada  aplikasi  SNAP.  Hasil  yang  didapat  berupa daerah sebaran genangan banjir dan luas genangan banjir. Sedangkan yang peneliti lakukan pada penelitian ini adalah melakukan pengolahan citra Sentinel-1 dengan polarisasi VH menggunakan metode Change Detection menggunakan  nilai  threshold.  Pengolahan  dilakukan  pada  aplikasi Google  Earh  Engine ,  sehingga  tidak diperlukan untuk melakukan pengunduhan citra secara mandiri dan dapat mengurangi beban kerja perangkat keras.

## Data dan Metode
Gambar 1. Wilayah Studi Penelitian
Lokasi  penelitian  menjadi  objek  penelitian  ini  adalah  Provinsi  Kalimantan  Selatan  (Gambar  1).  Secara geografis  Provinsi  Kalimantan  Selatan  terletak  pada  koordinat  1°12’49”-  4°10’14”LS  dan  114°19’13”  - 116°33’28”BT. Batas Provinsi Kalimantan Selatan adalah sebagai berikut:
• Batas Utara : Provinsi Kalimantan Timur
• Batas Barat : Provinsi Kalimantan Tengah
• Batas Timur : Selat Makasar
• Batas Selatan  : Laut Jawa
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Data citra satelit Sentinel-1 SAR IW GRD resolusi spasial 20m dan pixel spacing 10m dengan rincian data:
a. Citra tanggal 17 Agustus 2020 (Sebelum banjir)
b. Citra tanggal 20 Januari 2021 (Saat banjir)
2. Data vektor peta RBI Provinsi Kalimantan Selatan skala 1:50.000 sebagai batas administrasi
3. Data WWF HydroSHEDS Void-Filled DEM, 3 Arc-Seconds
4. Data JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.3
5. Data Vektor Sebaran Banjir Kalimantan Selatan Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Provinsi Kalimantan Selatan
Pengolahan untuk mendapatkan daerah sebaran genangan banjir dilakukan dengan metode Change Detection menggunakan  nilai threshold .  Pengolahan  dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak Google  Earth  Engine. Nilai threshold yang digunakan pada penelitian ini menggunakan referensi dari United Nations Platform for Space-based Information for Disaster Management and Emergency Response (UN-SPIDER).
Proses pengolahan menggunakan metode change detection menggunakan nilai threshold untuk memisahkan objek air dan non-air. Pemgolahan terdiri dari tahap 1) Pre-Processing ; 2) Filtering; 3) Change Detection: 4) Apply Threshold; 5) Masking; 6) Validasi Hasil; 7) Analisis.
1. Pre-Processing
Citra Sentinel-1 yang tersedia pada dataset Google Earth Engine (GEE) telah melakukan pre-processing. Pre- processing yang dilakukan adalah:
a. Apply Orbit File
Pada proses ini orbit metadata pada citra Sentinel-1 akan diperbarui. Vektor status orbit yang disediakan dalam metadata peroduk Sentinel-1 umumnya tidak akurat dan dapat disempurnakan dengan file orbit tepat yang tersedia. File orbit juga menyediakan informasi posisi dan kecepatan satelit yang akurat.
b. Thermal Noise Removal
Proses ini untuk mengurangi efek noise dalam tekstur antar sub-petak. Sehingga dapat menormalkan sinyal hamburan balik dalam seluruh scene Sentinel-1.
c. Kalibrasi Radiometrik
Proses kalibrasi radiometrik dilakukan untuk menormalisasi nilai pada citra menjadi nilai backscatter sehingga dapat dilakukan perbandingan multi citra pada rentang waktu. Kalibrasi radiometrik dilakukan untuk menghasilkan nilai sigma naught (dB), sigma naught dianggap sebagai pemisah yang baik antara badan air dengan permukaan tanah. Sigma naught (dB) telah mendapatkan nilai decibel , dimana sigma naught adalah hasil dari koreksi nilai backscatter yakni hamburan balik komponen citra yang sensitif terhadap topografi, permukaan kasar, dan penutup tanah yang dapat memantulkan sinyal radar.
d. Koreksi Terrain
Proses terrain  correction digunakan  untuk  melakukan  koreksi  geometrik  citra  untuk  menyesuaikan koordinat  citra  denagn  koordinat  bumi.  Koreksi  dilakukan  dengan  menerukan  parameter  dan  band amplitudo VH yang akan diproses menggunakan data SRTM sebagai input ke data DEM. DEM dan image  resampling akan  diunduh  secara  otomatis  menggunakan  metode  interpolasi bilinear .  Koreksi geometrik  yang  digunakan  adalah  metode Range  Doppler  Terrain dengan  mengimplementasikan metode orthorektifikasi untuk geocoding SAR dari geometri radar sehinggal didpatkan hasil yang dapat diproyeksikan.

## Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan
2. Filtering
Data citra akan melakukan speckle-filtering untuk menghilangkan noise. Speckle-filtering secara matematis dijelaskan pada persamaan (1) dan (2). Proses filtering menggunakan script pengolahan Filter Lee .
𝑌 𝑖𝑗 = 𝐾 ̅ + 𝑊 ∗ (𝐶 − 𝐾̅)
(1)
dimana:
𝑌 𝑖𝑗 : citra despeckled 𝐾 ̅
: rata-rata pada kernel/scene 𝑊 : fungsi pembobotan 𝐶 : center element pada kernel/scene
untuk menghitung 𝑊
𝑊 = 𝜎 𝑘
2 (𝜎 𝑘 2 +𝜎 2 ) (2)
dimana 𝑊 : fungsi pembobotan 𝜎 𝑘 2
: variansi dari citra referensi
𝜎 2 : variansi dari piksel dalam kernel/scene citra speckled
3. Change Detection
Data citra hasil filtering akan melakukan change detection antara citra sebelum banjir dan saat banjir. Pasangan citra dalam melakukan proses change detection adalah citra tanggal 17 Agustus 2020 dengan 20 Januari 2021. Proses ini menggunakan script pengolahan untuk membagi nilai koefisien backscatter sigma nought 𝜎 𝑜 piksel yang telah diubah menjadi decibel (𝑑𝐵) . Nilai hamburan balik citra saat banjir dibagi dengan sebelum banjir. Proses change detection secara matematis dijelaskan pada persamaan (3).
𝐷 = 𝑋𝑖 𝑌𝑖 (3) dimana
𝐷 : perbedaan
𝑋 𝑖 : nilai hamburan balik piksel saat banjir 𝑌 𝑖 : nilai hamburan balik piksel sebelum
4. Apply Threshold
Selanjutnya  melakukan input nilai  ambang  batas  atau threshold .  Proses  ini  untuk  melakukan  pemisahan terhadap piksel yang memiliki nilai perubahan hasil change detection . Nilai ambang batas yang diuji cobakan pada  penelitian  ini  sebesar  1,10.  Nilai  ambang  batas  ditentukan  berdasarkan  referensi  dari United  Nations Platform for Space-based Information for Disaster Management and Emergency Response (UN-SPIDER).

## 5. Masking
Proses masking dilakukan untuk memisahkan dan menyeleksi daerah genangan banjir yang tidak memenuhi kriteria yang telah ditentukan yakni genangan banjir pada area dengan kelerengan lebih dari 5%, genangan banjir yang bertumpuk dengan permanent water , dan genangan banjir yang terhubung kurang dari 8 piksel disekitarnya.
1. Exclude Area with 5% Slope
Proses  ini  dilakukan  untuk  menghilangkan  piksel  dengan  nilai  slope  lebih  dari  5%.  Proses  ini menggunakan  DEM  berbasis  data  SRTM  30  meter.  Data  DEM  tersebut  kemudia  diolah  untk menentukan tingkat kelerangan atau slope , sehingga menghasilkan citra kelerengan
2. Exclude Permanent Water
Selanjutnya  citra  akan  dilakukan  pemisahan  terhadap  objek permanent  water .  Sehingga  dapat ditentukan objek yang merupakan genangan banjir.
Data permanent  water didapat  dengan  mengolah  data  JRC  Global  Surface  Water  Mapping  v1.3. Sehingga didapat citra permanent water pada lokasi penelitian.
3. Exclude with < 8 Neighbours
Proses  ini  untuk  menghilangkan  piksel  yang  terhubung  kurang  dari  delapan  piksel  yang  berdekatan. Digunakan  untuk  mereduksi  daerah  genangan  banjir  yang  berukuran  kurang  dari  14.400m 2 atau berukuran 120m x 120m. Reduksi ini digunakan karena genangan banjir memiliki ukuran lebih dari 20m x 20m atau seluas 400m2. Selain itu Proses ini untuk mengurangi noise dari visualisasi sebaran banjir. Proses ini menghasilkan daerah sebaran genangan banjir.
6. Analisis
Terdapat dua analisis sebaran genangan banjir yang dilakukan yakni analisis luas genangan banjir dan pola sebaran genangan banjir. Data akan  melakukan export dan  pengunduhan  dari  GEE.  Kemudian  diolah  pada aplikasi ArcGIS  Pro. Data  sebaran  genangan  banjir  melakukan  proyeksi  dengan  proyeksi  UTM  zona  50S. Kemudian data melakukan vektorisasi agar dapat dilakukan calculate geometry , kemudian dihitung total luas genangan  banjir.  Untuk  mendapatkan  pola  sebaran  genangan  banjir  dapat  melakukan overlay dengan  data vektor sungai Provinsi Kalimantan Selatan. Kemudian dapat dilihat sebaran genangan banjir hasil pengolahan dengan data vektor sungai yang telah ditampilkan.
7. Validasi Hasil
Validasi hasil sebaran banjir dari data citra dilakukan melalui perbandingan antara hasil pengolahan dengan peta  hasil  pemetaan  partisipatif  berbasis  spasial  dan evidence dari petabencana.id. Perbandingan  juga dilakukan terhadap data hasil sebaran genangan banjir oleh Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (BPPD). Selanjutnya  menggunakan  aplikasi ArcGIS  Pro dapat  menghitung  validasi  hasil  sebaran  genangan  banjir menggunakan metode confusion matrix.

## Hasil dan Pembahasan
1.   Citra Perubahan
17 Agustus 2020
20 Januari 2021
Perubahan  pada  citra  Sentinel-1  SAR  pada  tanggal  17  Agustus  2020  dan  20  Januari  2021  disajikan  pada Gambar 3. Rentang nilai backscatter atau hambur balik berada pada rentang -36,60 hingga 9,99. Nilai pada Gambar  3.  menunjukkan  semakin  tinggi  nilai  hambur  balik  maka  objek  akan  semakin  cerah  dan  semakin rendah nilai maka objek semakin gelap. Nilai hambur balik tinggi pada objek non-air dengan rona yang cerah akibat adanya diffuse reflection (pantulan menyebar). Sementara objek badan air memberikan rona gelap dan warna yang tidak cerah akibat terjadinya specular reflection (pantulan cermin). Perubahan pada tanggal 17 Agustus 2020 dan 20 Januari 2021 menunjukkan daerah yang berona gelap semakin meningkat.

## 2.   Nilai Change Detection
Gambar 4. Histogram Nilai Beda 17 Agustus 2020 dengan 20 Januari 2021
Hasil change  detection pada  20  Januari  2021  ditampilkan  divisualiasikan  dalam  bentuk  histogram  pada Gambar 4. Pada hasil change detection antara citra tanggal 17 Agustus 2020 dengan citra tanggal 20 Januari 2021  memiliki  rentang  nilai  antara  0,57  hingga  2,07.  Nilai  perbedaan  yang  memiliki  jumlah  piksel  paling banyak  adalah  dengan  nilai  perbedaan  sebanyak  0,992  dengan  jumlah  piksel  sebanyak  2965,867  piksel. Sedangkan nilai perbedaan yang memiliki jumlah piksel paling sedikit adalah dengan nilai perbedaan sebanyak 0,57 dengan jumlah piksel sebanyak 1 piksel.

## 3.   Hasil Daerah Sebaran dan Luas Genangan Banjir
Tabel 1. Rangkuman Jumlah Wilayah Terdampak Keterangan Hasil Nilai Threshold 1,10 Jumlah Wilayah Kab/Kota Terdampak 12 Nama Wilayah • Kab. Tanah Bumbu • Kab. Tanah Laut • Kab. Tabalong • Kab. Balangan • Kab. Hulu Sungai Utara • Kab. Hulu Sungai Selatan • Kab. Hulu Sungai Tengah • Kab. Tapin • Kab. Banjar • Kab. Barito Kuala • Kota Banjarmasin Kota Banjar Baru
Hasil  daerah  sebaran  genangan  banjir  dengan  nilai threshold sebesar  1,10  ditampilkan  pada  Gambar  5. Genangan banjir tersebar pada hampir diseluruh kabupaten dan kota di Provinsi Kalimantan Selatan. Meliputi Kabupaten  Tanah  Bumbu,  Kabupaten  Tanah  Laut,  Kabupaten  Tabalong,  Kabupaten  Balangan,  Kabupaten Hulu  Sungai  Utara,  Kabupaten  Hulu  Sungai  Selatan,  Kabupaten  Hulu  Sungai  Tengah,  Kabupaten  Tapin, Kabupaten Banjar, Kabupaten Barito Kuala, Kota Banjarmasin, dan Kota Banjar Baru.
Untuk  mendapatkan  luas  dari  genangan  banjir  maka  perlu  untuk  melakukan export pada  hasil  pengolahan menggunakan Google Earth Engine . Ekspor data dengan format raster selanjutnya dikonversi menjadi data vektor sehingga dapat dihitung luas pada data tersebut.   Hasil perhitungan luas genangan banjir 20 Januari 2021 dengan nilai threshold sebesar 1,10 memiliki luas genangan sebesar 226.905 hektar.
Gambar 5. Daerah Sebaran Genangan Banjir 20 Januari 2021

## 4.   Validasi Data
Hasil dari pengolahan  sebaran genangan banjir selanjutnya dilakukan uji validasi data dengan data sebaran genangan  banjir  yang  telah  dilakukan  oleh  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah  (BPPD)  Provinsi Kalimantan  Selatan.  Dalam  melakukan  uji  validasi  data  menggunakan  metode  confusion  matrix.  Untuk melakukan uji validasi menggunakan aplikasi ArcGIS Pro .
Referensi data menggunakan data daerah sebaran genangan  banjir yang dilakukan oleh Badan Perencanaan Pembangunan  Daerah  (BPPD)  Provinsi  Kalimantan  Selatan.  Data  tersebut  adalah  genangan  banjir  pada tanggal 20 Januari 2021. Sebaran genangan banjir oleh data BPPD disajikan pada Gambar 6.
Gambar 6. Peta Sebaran Genangan Banjir 20 Januari 2021 BPPD Provinsi Kalimantan Selatan
Nilai producer accuracy non banjir dan banjir secara berturut-turut adalah 97,89% dan 88,9%. Untuk nilai user accuracy non banjir dan banjir secara berturut-turut adalah 98,94% dan 80,00%. Untuk nilai secara overall adalah 97,12%.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Confusion Matrix Genangan Banjir Class Value Non Banjir  Banjir Total  User Accuracy Non Banjir 93 1 94 98,94% Banjir 2 8 10 80,00% Total 95 9 104 0,00% Producer Accuracy 97,89% 88,89%  0,00% 97,12%

## 5.   Pola Sebaran Genangan Banjir
Gambar 8. Sebaran Genangan Banjir 20 Januari 2021 dengan Pola Sungai
Sebaran genangan banjir pada tanggal 20 Januari 2021 memiliki pola sebaran berada di sebelah Barat Provinsi Kalimantan Selatan, yakni berada di sekitar aliran sungai. Sebaran genangan banjir mengukuti aliran Sungai Barito dan beberapa Anak Sungai Barito sehingga luapan sungai dapat menjadi salah satu faktor penyebab terjadinya genangan banjir.

## Kesimpulan
Dalam menentukan daerah sebaran genangan banjir pada kejadian banjir di Provinsi Kalimantan Selatan pada 20 Januari 2021 dapat menggunakan metode chage detection menggunakan nilai threshold. Nilai threshold atau  ambang  batas  yang  digunakan  sebesar  1,10  menghasilkan  estimasi  sebaran  genangan  banjir  meliputi
Kabupaten  Tanah  Bumbu,  Kabupaten  Tanah  Laut,  Kabupaten  Tabalong,  Kabupaten  Balangan,  Kabupaten Hulu  Sungai  Utara,  Kabupaten  Hulu  Sungai  Selatan,  Kabupaten  Hulu  Sungai  Tengah,  Kabupaten  Tapin, Kabupaten Banjar, Kabupaten Barito Kuala, Kota Banjarmasin, dan Kota Banjar Baru. Luas genangan banjir yang didapat seluas 226.905 hektar.

## Ucapan Terimakasih
Penulis  berterimakasih  kepada  Simpul  Jaringan  Provinsi  Kalimantan  Selatan  selaku  penyedia  data  yang digunakan pada penelitian ini dan berterima kasih kepada Badan Informasi Geospasial sebagai penyedia peta RBI Provinsi Kalimantan Selatan.

## Daftar Pustaka
Castleman, Kenneth R., (2004). Digital Image Processing , Vol. 1, Ed.2,  Prentice Hall, New Jersey. Gonzales,  R.,  P.  (2004). Digital  Image  Processing ( Pemrosesan  Citra  Digital ),  Vol.  1,  Ed.2,  diterjemahkan  oleh Handayani, S., Andri Offset, Yogyakarta.
Faradilla,  A.  (2021). 10  Kabupaten/Kota  Terdampak  Banjir  di  Kalimantan  Selatan .  BNPB.  https://bnpb.go.id/berita/- update-10-kabupaten-kota-terdampak-banjir-di-kalimantan-selatan Idhom, A. (2021). Info Banjir Kalsel Terbaru 2021: Penyebab & Daftar Daerah Terendam . https://tirto.id/info-banjir- kalsel-terbaru-2021-penyebab-daftar-daerah-terendam-f9eT
Moothedan, A. J., Dhote, P. R., Thakur, P. K., Garg, V., Aggarwal, S. P., & Mohapatra, M. (2020). Automatic Flood Mapping using Sentinel-1 GRD SAR Images and Google Earth Engine : A Case Study of Darbhangah, Bihar . November .
Utomo, P. P., Riadi, B., & Ramdani, D. (2020). Identifikasi Sebaran Banjir Menggunakan Citra Satelit Sentinel-1 (Studi Kasus: Jakarta) . 1 , 1–11.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .