## STANDARISASI KOREKSI DATA SATELIT MULTIWAKTU DAN MULTISENSOR
(LANDSAT TM/ETM+ DAN SPOT-4)

## (STANDARDIZATION OF MULTI TEMPORAL AND MULTI SENSOR SATELLITE
DATA CORRECTION (LANDSAT TM/ETM+ AND SPOT-4))
Bambang Trisakti dan Gagat Nugroho Peneliti Bidang Sumber Daya Wilayah Darat, LAPAN e-mail: btris01@yahoo.com
Diterima 14 Februari 2012; Disetujui 10 Juni 2012

## ABSTRACT
Remote  sensing  satellite  data  has  been  widely  used  to  support  watershed  and lake  managements.  However  researches  conducted  in  Indonesia  are  facing  common problems  related  with  standardization  of  data  pre-processing,  particularly  that  are related to orthorectification and radiometric correction. The objective of this research is to standardize the satellite data correction to monitor Total Suspended Material (TSM) in  Limboto  lake  along  1990-2010  period  using  Landsat  TM/ETM+  and  SPOT-4.  The data  correction  process  was  performed  included  orthorectification,  sun  correction, terrain  correction  and  normalization  of  data  with  different  time  and  different  sensor. The result of each correction process was examined to evaluate the quality improvement before and after correction. The corrected data was then used to monitor the degree of turbidity of Limboto Lake during 1990-2010 periods. The study results show that data correction  reduces  position  error  and  object  spectral  difference  due  to  differences  in acquisition  time  and  sensor.  The  examined  correction  provides  more  accurate  and consistent  results.  The  quality  of  Limboto  Lake  was  monitored  decreases  gradually, where the higher TSM concentration was found during the period of 1990-2010.
Keywords: Orthorectification,  Radiometric,  Multi-temporal,  Multi-sensor,  Total  Suspended Material (TSM)

## ABSTRAK
Pemanfaatan data satelit penginderaan jauh telah dilakukan untuk pengelolaan DAS  dan  danau.  Akan  tetapi  pada  umumnya  penelitian  yang  telah  dilakukan menghadapi  permasalahan  umum  yang  terkait  dengan  standarisasi  pengolahan  data awal,  yaitu  proses  orthorektifikasi  dan  koreksi  radiometrik.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  melakukan  standarisasi  koreksi  data  citra  untuk  pemantauan  tingkat kekeruhan Total  Suspended  Material (TSM)  di  Danau  Limboto  selama  periode  1990- 2010  menggunakan  data  Landsat  TM/ETM+  dan  SPOT-4.  Proses  koreksi  yang dilakukan meliputi  orthorektifikasi,  koreksi  matahari, koreksi  terrain  dan normalisasi antar  data  beda  waktu  dan  beda  sensor.  Hasil  setiap  tahapan  koreksi  diuji  untuk mengevaluasi perubahan kualitas sebelum dan sesudah koreksi. Selanjutnya data yang telah dikoreksi digunakan untuk memantau tingkat kekeruhan Danau Limboto selama periode  1990-2010.  Hasil  penelitian  ini  memperlihatkan  bahwa  koreksi  data mengurangi/menghilangkan  kesalahan  posisi  dan  perbedaan  spektral  obyek  karena perbedaan  sensor  dan  waktu  perekaman.  Koreksi  yang  diuji  memberikan  hasil  lebih akurat  dan  konsisten.  Kualitas  Danau  Limboto  terpantau  menurun,  dimana konsentrasi TSM semakin tinggi selama periode 1990 – 2010.
Kata kunci: Orthorektifikasi,  Radiometrik,  Multi-temporal,  Multi-sensor,  Total  Suspended Material (TSM)

## 1  PENDAHULUAN
Sejak  tahun  1990an,  teknologi satelit  penginderaan  jauh  berkembang sangat  cepat  yang  dapat  menyediakan berbagai  data  baik  dengan  sistem  optik maupun Synthetic Aperture Radar (SAR) dengan  karakteristik  resolusi  spasial, temporal  dan  spektral  yang  berbeda- beda.  Data  satelit  penginderaan  jauh merupakan  salah  satu  sumber  data yang paling penting  yang mampu mem- berikan  informasi  spasial  yang  akurat, konsisten  dan  aktual  mengenai  sumber daya alam dan lingkungan.
Pemanfaatan  data  satelit  peng- inderaan  jauh  untuk  kegiatan  peman- tauan  yang  berkaitan  dengan  pengelo- laan  DAS  dan  danau  telah  banyak dilakukan baik di dalam maupun di luar negeri  (Hardaningrum et  al. (2005); Suroso dan Susanto (2006); Pratisto dan Danoedoro  (2008);  Brezonikn et  al.
(2002); Liu et al. (2007); Li et al. (2007);
Mostafa dan Soussa (2006); Trisakti et al. (2004)), seperti: pemantauan perubahan penutup lahan di DAS, perubahan luasan danau  dan  kualitas  air,  perhitungan aliran permukaan dan debit air, pemetaan lahan  kritis,  pemetaan  daerah  rawan banjir/longsor  dan  lain-lain.  Akan  tetapi, pada umumnya penelitian-penelitian yang telah  dilakukan  di  Indonesia  mempunyai permasalahan pada standar pengolahan data awal, yang berkaitan dengan proses orthorektifikasi dan koreksi radiometrik. Variasi  pra-pengolahan  dapat  meng- akibatkan  kurangnya  konsistensi  pada berbagai  informasi  yang  dihasilkan khususnya informasi yang menggunakan data multi waktu dan data multi sensor.
Saat  ini  standarisasi  pengolahan citra telah menjadi perhatian khusus di Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Nasional  (LAPAN)  bersamaan  dengan berjalannya program Indonesia`s  National Carbon  Accounting  Sys tem  (INCAS).
Program  INCAS  merupakan  program
Indonesia-Australia Forest Carbon
Partnership (IAFCP)  untuk  mendukung Pemerintah  Indonesia  dalam  membuat
sistem  pengurangan  emisi  karbon  yang signifikan  dan  efektif  dengan  cara mengurangi  deforestasi,  meningkatkan reforestasi,  dan  menjaga  kelestarian hutan  secara  berkelanjutan.  Untuk mendapatkan informasi perubahan lahan hutan dari tahun ke tahun secara akurat  dan  konsisten,  standar  koreksi data  satelit  merupakan  tahapan  yang harus dikerjakan. Pada kegiatan INCAS, koreksi  data  yang  dilakukan  meliputi proses  orthorektifikasi  (membuat  citra tegak  lurus  terhadap  sensor),  koreksi radiometrik  terdiri  dari  koreksi  matahari, Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF)  dan  koreksi  terrain (Suzanne  (2009);  Suzzane  and  Wu (2009)).  Koreksi  matahari  dan  BRDF dilakukan untuk menghilangkan kesalahan yang disebabkan oleh pengaruh posisi  geometri  antara  matahari,  obyek dan  sensor.  Sedangkan  koreksi  terrain dilakukan untuk menghilangkan penga- ruh  kondisi  terrain  dari  permukaan bumi.  Akan  tetapi  metode  koreksi  yang digunakan  hanya  berlaku  untuk  data satelit  Landsat,  sehingga  perlu  kajian metode koreksi data untuk pemanfaatan data  satelit  yang  direkan  dengan  meng- gunakan sensor yang berbeda.
Berangkat  dari  permasalahan tersebut, tulisan ini membahas mengenai metode  koreksi  data  satelit  penginderaan jauh  yang  standar  untuk  menghasilkan informasi  berbasis  data  satelit  yang akurat  dan  konsisten.  Setiap  hasil  dari tahapan  koreksi  akan  diuji  untuk melihat  perubahan  kualitas  dari  data yang  dihasilkan,  selanjutnya  data  yang telah  dikoreksi  akan  digunakan  untuk melihat perubahan tingkat kekeruhan di Danau Limboto.

## 2  DATA DAN METODE

## 2.1 Data Yang Digunakan
Data  yang  digunakan  dalam kegiatan ini adalah
 Citra  Landsat  TM/ETM+  multi  waktu hasil  rekaman  tahun  1990,  2000  dan
2002  dengan  Resolusi  spasial  30  m (Tabel 2-1),
 Citra  SPOT-4  rekaman  tahun  2010 dengan resolusi spasial 20 m (Tabel 2-1),
 DEM Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) ver. 4.1 resolusi 90 m.

## 2.2 Metode Penelitian
Data Landsat TM/ETM+ dikoreksi geometrik dan radiometrik menggunakan metode  standar  pengolahan  INCAS. Koreksi  yang  dilakukan  meliputi  koreksi orthorektifikasi,  koreksi  matahari,  dan koreksi terrain. Orthorektifikasi dilakukan dengan  menggunakan  sekitar  25  titik control point (CP) XYZ yang diperoleh dari citra  acuan  (data  Landsat  Ortho)  dan DEM  SRTM.  Titik  CP  yang  digunakan terdistribusi  secara  merata  di  seluruh bagian  citra,  sehingga  koreksi  dapat dilakukan  secara  akurat.  Selanjutnya citra dikoreksi matahari.
Koreksi matahari dilakukan untuk menghilangkan  perbedaan  nilai  dijital piksel  yang  disebabkan  posisi  matahari yang  berbeda.  Proses  koreksi  dilakukan dengan  mengubah  nilai  dijital  piksel menjadi  nilai  radian  (radiasi  dari  obyek ke  sensor)  dan  mengubah  kembali menjadi  nilai  reflektansi  (rasio  antara radian  dan  irradian  atau  rasio  antara radiasi  obyek  ke  matahari  dan  radiasi matahari  ke  obyek).  Persamaan  yang digunakan  untuk  konversi  disajikan pada persamaan (2-1):
L = G x DN + B                                (2-1)
(1)
Keterangan:
DN : Nilai dijital G  : Gradien (kanal gain)
L  : Radian di atas atmosfir B  : Titik potong (kanal offset)
(2-2) Keterangan:
 p :Reflectance di atas atmosfir L 
:Radiance di atas atmosfir
ESUN  :Irandiance matahari Cos  s :Sudut zenith matahari d 2
:Rasio jarak bumi matahari
Koreksi terrain dilakukan dengan menggunakan metode C- correction . Algoritma C- correction diperlihatkan pada persamaan (2-3) (Wu et al. , 2004):
L H = L T (cos (sz) + c ) / (cos(i) + c)    (2-3) Keterangan:
L H : Radian yang sudah dikoreksi (radian pada permukaan datar)
L T : Radian belum dikoreksi (radian pada permukaan  miring  karena  kondisi topografi)
sz : Sudut zenit matahari
i   : Sudut normal piksel yang di bentuk dari  arah  normal  piksel  dan  arah matahari
c  : Koefisien pembatas yang merupakan rasio antara titik potong dan gradien
(b/m)  dari  persamaan    regresi  L T =  m cos(i) + b
Tabel 2-1: CITRA LANDSAT TM/ETM+ DAN SPOT 4
No. Citra satelit Spasial Tanggal perekaman 1. Landsat TM 30 m 25 Desember 1990 2. Landsat ETM+ 30 m 17 Oktober 2000 3. Landsat ETM+ 30 m 14 April 2002 4. SPOT 4 20 m 7 Mei 2010
Koreksi  citra  SPOT-4  dilakukan untuk koreksi orthorektifikasi dan koreksi matahari.  Orthorektifikasi  dilakukan dengan  menggunakan  sekitar  25  titik control point (CP) XYZ yang diperoleh dari citra  acuan  (data  Landsat  Ortho)  dan DEM SRTM.
Koreksi matahari untuk citra SPOT dilakukan menggunakan persamaan (2-4) dan  (2-5).  Berbeda  dengan  citra  Landsat yang  mempunyai  koefisien  koreksi  yang sama,  koefisien  koreksi  untuk  SPOT berubah sehingga perlu dilakukan pengecekan pada website Centre National d'Etudes  Spatiales (CNES) dan header data setiap perekaman.
(2-4)
Keterangan:
L kTOA : Radiance di atas atmosfir X k : Nilai dijital piksel A k : Koefisien kalibrasi G km : Gain B    : Bias
(2-5)
Keterangan:
 k TOA : Reflectance di atas atmosfir L k TOA : Radiance di atas atmosfir E k s : Irandiance matahari Cos  : Sudut zenith matahari do/d    : Rasio jarak bumi matahari
Tahap terakhir adalah melakukan proses  normalisasi  antara  data  untuk menghilangkan pengaruh perbedaan sensor dan perbedaan waktu perekaman. Metode  yang  digunakan  adalah  metode normalisasi dengan regresi linear seder-
hana,  dengan  menentukan  persamaan regresi  nilai  spektral  obyek  yang  sama pada  2  citra  yang  berbeda.  Hasil  setiap tahapan  diuji  untuk  melihat  perubahan dalam  setiap  koreksi,  selanjutnya  hasil normalisasi  diuji  secara  visual  pada komposit  RGB  542,  dan  secara  spektral pada obyek hutan.
Pemantauan  tingkat  kekeruhan permukaan  air  danau  dilakukan  dengan secara  kualitatif  dengan  menggunakan model algoritma ekstraksi Total Suspended Material (TSM) yang telah dilakukan pada penelitian  sebelumnya.  Ekstraksi  TSM dilakukan dengan menggunakan algoritma TSM  (Trisakti  et  al,  2004)  berbasis panjang  gelombang  pada  band  hijau (rentang 0.5-0.6  m ), dimana persamaan yang digunakan diperlihatkan di bawah.
Selanjutnya  melakukan  peman- tauan  perubahan  tingkat  kekeruhan  air danau menggunakan citra multi temporal dan multi sensor 1990 - 2010.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Data Landsat TM/ETM+ dan data SPOT-4  yang  digunakan  dikoreksi orthorektifikasi  dan  secara  radiometrik. Koreksi  ini  dilakukan  agar  perbedaan nilai  spektral  yang  terjadi  akibat perbedaan  sensor  (Landsat  dan  SPOT) dan perbedaan waktu perekaman (berlainan  waktu)  dapat  dikurangi  atau dihilangkan. Gambar 3-1 memperlihatkan contoh  data  Landsat  ETM+  dan  data SPOT-4 yang telah dikoreksi.
TSM = 1.0585 e 1.3593Xwoerd Xwoerd = -0.53R+0.001 0.03R-0.059 , R = Reflektansi Band Green
Landsat ETM+

## SPOT 4
Gambar 3-1: Data Landsat ETM+ dan SPOT 4 yang telah dikoreksi
Selanjutnya  citra  hasil  koreksi  di evaluasi  tingkat  dengan  membuat komposit  2  layer,  citra  terkoreksi  pada layer  Merah  dan  citra  referensi  (citra Landsat  Ortho  USGS)  pada  layer  Hijau. Tampilan  warna  Merah  dan  Hijau  pada komposit  2  layer  menunjukan  adanya pergeseran  obyek  sedangkan  tampilan warna Kuning menunjukkan obyek pada kedua  citra  terletak  pada  lokasi  yang sama.  Tampilan  komposit  2  layer diperlihatkan pada Gambar 3-2, dimana citra  SPOT  4  terkoreksi  diberi  warna merah  dan  citra  referensi  diberi  warna hijau.  Warna  Kuning  pada  komposit  2 layer  mendominasi  pada  jaringan  jalan pada  kedua  citra  yang  berarti,  jalan pada  kedua  citra  terletak  pada  lokasi yang  sama  sehingga  obyek  mempunyai ketepatan yang akurat (pergeseran kurang dari  1  piksel).  Evaluasi  juga  dilakukan untuk  citra  Landsat  TM/ETM+  multi temporal,  secara  keseluruhan  pergeseran ( error ) terjadi kurang dari 1 piksel.
Pengujian  citra  hasil  koreksi radiometrik  (koreksi  terrain)  dilakukan dengan  membandingkan  penampakkan citra secara visual, kondisi terrain (daerah bergunung-gunung)  menjadi  berubah menjadi datar tanpa terrain menunjukkan bahwa  koreksi  berjalan  dengan  baik. Gambar 3-3 memperlihatkan contoh citra Landsat  sebelum dan setelah dilakukan koreksi terrain.
Koreksi telah dilakukan terhadap citra  Landsat  dan  SPOT  4,  tapi  koreksi yang  dilakukan  tidak  sepenuhnya
menghilangkan  perbedaan  antara  data sensor  dan  beda  waktu  perekaman seperti Gambar 3-4. Terlihat bahwa citra Landsat  perekaman  tahun  1990,  citra Landsat  perekaman  tahun  2000  dan citra  SPOT  perekaman  tahun  2010 mempunyai  perbedaan  kecerahan.  Per- bedaan antara data Landsat disebabkan adanya  liputan  awan  dan  perbedaan kondisi  atmosfir  pada  saat  perekaman, sehingga mengakibatkan perbedaan nilai spektral dan mempengaruhi histogram  komposit  RGB.  Sedangkan sensor SPOT mempunyai rentang panjang gelombang yang sedikit berbeda dengan  rentang  panjang  gelombang sensor  Landsat  untuk  setiap  bandnya, hal ini mengakibatkan terjadinya perbedaan  nilai  spektral  pada  kedua sensor tersebut.
Citra SPOT terkoreksi : Merah Citra referensi : Hijau
Gambar 3-2: Evaluasi  citra  hasil  koreksi menggunakan metode komposit 2 layer
(a) Sebelum koreksi terrain
(b) Setelah koreksi terrain
Gambar 3-3: Citra Landsat sebelum dan setelah dilakukan koreksi terrain
Gambar 3-4: Citra beda waktu dan beda sensor setelah koreksi radiometrik
Perbedaan  yang  terjadi  karena perbedaan  sensor  dan perbedaan  kondisi atmosfir dapat dikurangi atau dihilangkan dengan  melakukan  normalisasi  data. Normalisasi  dilakukan  dengan  pengam- bilan  sampel  pada  obyek  yang  relatif tidak  berubah  ( invariant  object )  dan melakukan  regresi  antar  data.  Gambar 3-5  memperlihatkan  persamaan  regresi antara  data  Landsat  perekaman  2000 (data  referensi)  dan  data  Landsat perekaman  1990  (data  yang  dikoreksi). Selanjutnya  persamaan  regresi  ini digunakan  untuk  mengkoreksi  data
Landsat perekaman 1990 sehingga data tersebut  mempunyai  nilai  spektral  yang sama  untuk  setiap  band  dengan  data Landsat perekaman 2000.
Gambar 3-6 memperlihatkan persamaan  regresi  antara  data  Landsat perekaman  2000  (data  referensi)  dan data  SPOT  4  perekaman  2010  (data yang  dikoreksi).  Selanjutnya  persamaan regresi ini digunakan untuk mengkoreksi data  SPOT  4  perekaman  2010  sehingga data  tersebut  mempunyai  nilai  spektral yang  sama  untuk  setiap  band  dengan data Landsat perekaman 2000.
SPOT, 2010 Landsat, 2000
Landsat, 1990
Gambar 3-5: Regresi antara Landsat 1990 dan 2000 pada invariant object
Gambar 3-6: Regresi antara Landsat 2000 dan SPOT-4 2010 pada invariant object
Gambar 3-7 memperlihatkan citra Landsat  perekaman  tahun  1990,  citra Landsat  perekaman  tahun  2000  dan citra SPOT perekaman tahun 2010 yang telah  dilakukan  normalisasi  antar  data. Secara  visual  dapat  dilihat  bahwa normalisasi  antar  data  dapat  meng- hilangkan  perbedaan  nilai  spektral
karena  perbedaan  sensor  dan  kondisi atmosfir  pada  perekaman  yang  berbeda waktu.
Evaluasi  lebih  lanjut  dilakukan dengan  melakukan  pengujian  nilai spektral obyek hutan pada untuk setiap citra  sebelum  dan  sesudah  proses normalisasi  (Gambar  3-8,  Warna  biru
y = 1.2567x - 52.971 R 2 = 0.9795 0 20 40 60 80 40 60 80 100 y = 1.0976x - 20.157 R 2 = 0.862 0 10 20 30 40 50 30 35 40 45 50 55 y = 1.2695x - 28.431 R 2 = 0.9527 0 10 20 30 40 50 20 30 40 50 60 y = 1.0516x - 20.609 R 2 = 0.9372 0 20 40 60 80 100 120 20 40 60 80 100 120 y = 0.902x - 8.8012 R 2 = 0.9709 0 20 40 60 80 100 20 40 60 80 100 120 y = 0.8162x - 5.029 R 2 = 0.9157 0 10 20 30 40 50 0 20 40 60 Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Band 7 N ilai s pe k tral c it ra r ef ere n s i (La nd s a t 2 000 ) Nilai spektral citra yang dikoreksi (Landsat 1990) y = 0.0186x - 4.3068 R 2 = 0.8814 0 10 20 30 40 50 0 1000 2000 3000 y = 0.023x - 0.4382 R 2 = 0.7793 0 10 20 30 40 50 60 0 500 1000 1500 2000 y = 0.0181x + 13.179 R 2 = 0.9132 0 20 40 60 80 100 120 0 2000 4000 6000 y = 0.1851x + 7.303 R 2 = 0.955 0 20 40 60 80 100 120 0 200 400 600 Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Nilai spe ktra l c it ra r ef ere n s i (La nd s a t 2 000 )
Nilai spektral citra yang dikoreksi (SPOT 2010)
sebelum  normalisasi  dan  warna  merah setelah normalisasi). Sebelum dilakukan proses normalisasi, Nilai maksimum, nilai minimum  dan  nilai  rata-rata  obyek hutan sangat berbeda antara data tahun 1990,  2000  dan  2010.  Tetapi  nilai tersebut  menjadi  hampir  sama  (men- dekati) setelah dilakukan proses normalisasi.  Sehingga  dengan  proses normalisasi  maka  obyek  yang  sama akan  mempunyai  nilai  spektral  yang relatif  sama  walaupun  diambil  meng- gunakan  sensor  yang  berbeda  dan waktu  yang  berbeda.  Selanjutnya  data siap digunakan untuk ekstraksi informasi tingkat kekeruhan di Danau Limboto.
Pemantauan  tingkat  kekeruhan (TSM)  dilakukan  dengan  menggunakan
citra 1 musim, yaitu pada musim hujan. Algoritma  TSM  menggunakan  model algoritma  pada  penelitian  sebelumnya (Trisakti  et  al,  2004),  sehingga  peman- tauan ini hanya dilakukan untuk melihat perubahan  tingkat  kekeruhan  secara kualitatif.  Gambar  3-9  memperlihatkan bahwa  tingkat  kekeruhan  di  Danau Limboto  cenderung  bertambah  selama periode  1990-2010.  konsentrasi  TSM rendah pada Desember 1990, kemudian semakin  bertambah  pada  April  2002 dan  meningkat  secara  signifikan  pada Mei  2010.  Kecenderungan  ini  sesuai dengan  informasi  yang  dipublikasi melalui  laporan  atau  website  yang melaporkan  bahwa  kualitas  air  Danau Limboto semakin menurun.
Gambar 3-7: Citra beda waktu dan beda sensor setelah normalisasi
Gambar 3-8: Nilai spektral obyek hutan sebelum dan sesudah proses normalisasi
SPOT, 2010 Landsat, 2000 Landsat, 1990
0 20 40 60 80 100 120 1990 2000 2010 0 10 20 30 40 50 60 70 80 1990 2000 2010 Nilai Minimum 0 10 20 30 40 50 60 70 80 1990 2000 2010 Nilai Minimum 0 20 40 60 80 100 120 140 1990 2000 2010 Nilai Maksimum 0 20 40 60 80 100 120 140 1990 2000 2010 Nilai Maksimum Nilai Rata-rata Sebelum koreksi Setelah koreksi Landsat
Landsat
SPOT Landsat Landsat SPOT Landsat Landsat SPOT N ilai s pe k tral c it ra o bjek hu ta n
25 Desember 1990 14 April 2002 7 Mei 2010 Tingkat TSM
Gambar 3-9: Pemantauan tingkat kekeruhan Danau Limboto

## 4 KESIMPULAN
Dari  hasil  kajian  standarisasi koreksi  data  citra  untuk  pemantauan tingkat  kekeruhan  (TSM)  di  Danau Limboto  selama  periode  1990-2010, beberapa  hal  yang  dapat  disimpulkan sebagai berikut:
 Koreksi  data  mengurangi/menghilang- kan  kesalahan  posisi  dan  perbedaan spektral obyek karena perbedaan sensor dan  waktu  perekaman,  sehingga  hasil lebih akurat dan konsisten.
 Kualitas  Danau  Limboto  terpantau menurun (tingkat sedimentasi semakin tinggi) selama periode 1990 – 2010.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Diucapkan  terimakasih  kepada Bapak Prof . Dr. Ishak Hanafiah Ismullah, DEA.  dan  Prof . Dr.,  Ir.  I  Nengah  Surati Jaya , M.Agr. yang  sudah  memberikan masukan  dan  arahan  dalam  penulisan naskah ilmiah ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Brezonik  P.L.; Kloiber S. M.; Olmanson L.  G.;  and  Bauer  M.  E.,  2002. Satellite  and  GIS  Tools  to  Assess Lake  Quality ,  Water  Resources Center,  Technical  Report  145, May 2002.
Hardaningrum  F.;  Taufik  M.;  dan  Muljo B.,  2005. Analisis  Genangan  Air Hujan  Di  Kawasan  Delta  Dengan Menggunakan  Penginderaan  Jauh Dan  SIG ,  PIT  MAPIN  XIV,
Surabaya.
Jiangui  L.;  Tom  H.;  Mark  K.;  and  John B.,  2007. Opera-tional  Water Quality  Monitoring  Over  Lake Winnipeg  Using  Satellite  Remote
Sensing Data , Our Common
Borders  –  Safety,  Security,  and the Environment Through Remote Sensing October 28 – November 1, 2007, Ottawa, Ontario, Canada. Mostafa  M.M.;  and  Soussa  H.  K.,  2006. Monitoring  Of  Lake  Nasser  Using Remote Sensing And Gis Techniques , ISPRS  Commission  VII  Mid-term
Rendah Tinggi
Symposium  "Remote  Sensing: From Pixels to Processes",
Enschede,  the  Netherlands,  8-11 May 2006.
Pratisto    A.;  dan  Danoedoro  P.,  2008. Dampak  Perubahan  Penggunaan Lahan  Terhadap  Respond  Debit Dan  Bahaya  Banjir  (Studi  Kasus
Di DAS Gesing, Purworejo Berdasarkan  Citra  Landsat  TM
Dan  ASTER  VNIR) ,  PIT  MAPIN
XVII, Bandung.
Ruiqiu  L.; and  Jonathan  Li,  2004.
Satellite Remote Sensing Technology for  Lake  Water  Clarity  Monitoring: An Overview ,  International Society for  Environmental  Information Sciences, Environmental Informatics  Archives,  Volume  2 (2004), 893-901.
Suroso;  dan  Susanto  H.A.,  2006,
Pengaruh  Perubahan  Tata  Guna
Lahan  Terhadap  Debit  Banjir Daerah  Aliran  Sungai  Banjaran , Jurnal Teknik Sipil, Vol.3, No.2. Suzanne  F.;  and  Wu  X.,  2009. General
Guidelines for Terrain Correction of Landsat TM Images , INCAS
Project.
Suzanne F., 2009. General Guidelines for registering Landsat TM coverage to the
Rectifiction
Base
and Performing  the  BRDF  Correcton , INCAS Project.
Trisakti  B.;  Parwati;  dan  Budhiman  S., 2004. The  Study  Of  MODIS  Aqua Data  For Mapping  TSM  In  Coastal Water  Usingthe  Approach  Of Landsat  7  ETM  Data ,  International Journal  of  Remote  Sensing  and
Earth Science, International
Society  of  Remote  Sensing  and Sciences IReSES. Vol 2.