## REDUKSI ORBIT PADA INSAR UNTUK PENGAMATAN DEFORMASI GUNUNG MERAPI
ORBIT REDUCTION IN INSAR FOR DEFORMATION OBSERVATIONS MOUNT MERAPI

## Agustan 1
1 Pusat Teknologi Inventarisasi Sumberdaya Alam (PTISDA) Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT) Email: agustan@bppt.go.id

## Abstrak
Deformasi  permukaan  atau  perubahan  bentuk  pada  permukaan  merupakan  salah  satu  parameter  penting  dalam pemantauan gunungapi. Informasi ini berguna untuk mengetahui proses dinamika magma di bawah permukaan dan memungkinkan  untuk  pemodelan  dan  prediksi  aktivitas  gunungapi.  Salah  satu  teknik  untuk  memantau  perubahan permukaan  adalah interferometri  dari  dua  data  satelit  radar  atau Interferometric  Synthetic  Aperture Radar (InSAR). Salah satu komponen yang cukup penting dalam teknik ini adalah estimasi orbit. Pengaruh orbit ini cenderung bersifat sistematik  sehingga  dapat  didekati  dengan  model  matematik.  Tulisan  ini  membahas  tentang  pengaruh  dari  orbit terhadap estimasi InSAR dan upaya untuk mereduksi pengaruh orbit menggunakan model polinomial. Sebagai contoh kajian,  data  satelit  ALOS-PALSAR  untuk  daerah  Gunung  Merapi  diolah  menggunakan  perangkat  lunak  bebas  dan terbuka  ( Free  Open  Source  Software ).  Dapat  disimpulkan  bahwa  trend  pengaruh  orbit  pada  satelit  ALOS-PALSAR dapat direduksi menggunakan model matematik polinomial orde 2 sampai orde 4.
Kata kunci: orbit, InSAR, deformasi, polinomial

## Abstract
Ground  deformation  is  an  important  parameter  to  monitor  volcanic  activities.  It  reflects  the  dynamic  processes beneath  the  surface  and  should  be  monitored  to  understand  the  volcano  status.  One  technique  to  monitor  ground deformation  is  Interferometric  Synthetic  Aperture  Radar  (InSAR)  which  works  based  on  radar  data  that  observed whether  by  airplane  or  satellite.  One  important  factor  in  InSAR  data  processing  is  orbital  effect  that  appears  as  a systematic  phase  in  interferogram.  The  systematic  orbital  phase  can  be  modelled  by  mathematical  approach especially polynomial equation. This article assesses the utilization of polynomial approach to reduce the orbital phase by using free open source software. As a case study, ALOS-PALSAR data for Merapi Volcano is chosen and it is found that  the  polynomial  function  order  2  to  4  is  suitable  to  reduce  orbital  phase  for  InSAR  estimates  after  phase unwrapping process.
Keywords: orbital phase, InSAR, deformation, polynomial

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Salah satu keunggulan metode penginderaan jauh berbasis  data  satelit  ( satellite  based  remote sensing )  adalah  kemampuan  untuk  mencakup daerah  yang  lebih  luas  dalam  satu  kali pengamatan  sehingga  informasi  yang  diberikan lebih  komprehensif  untuk  skala  regional.  Salah satu  teknik  dalam  penginderaan  jauh  adalah Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR).
Teknik  ini  mengacu  pada  sebuah  sistem  atau konfigurasi  yang  menimbulkan  hubungan  yang koheren  antara  dua  data  SAR  dari  pengamatan satelit  radar  untuk  beberapa  target  yang  sama. Teknik  ini  menggunakan  prinsip  dasar  penjalaran gelombang  elektromagnetik  dan  menekankan pada pengamatan fase dan beda fase gelombang. Teknik  InSAR  ini  mempunyai  dua  aplikasi  utama yaitu: membuat bentuk  permukaan dijital ( digital elevation  model atau  DEM)  dan  mengestimasi deformasi (Capcova, 2005).
Teknik InSAR untuk pemetaan topografi dikenalkan  pertama kali  oleh  Graham  (1974)  dan Goldstein  et  al.  (1988)  pertama  kali  menyajikan DEM hasil dari InSAR menggunakan data SEASAT- A  L-band  SAR.  Selanjutnya  teknik  ini  terus dikembangkan  dan  digunakan  untuk  memantau perubahan  permukaan  atau  deformasi  yang terjadi  akibat  suatu  proses  kegiatan  alamiah ( tectogenic dan seismogenic )  atau  aktivitas manusia  ( anthropogenic ).  Aplikasi  ini  dikenalkan oleh  Gabriel  et  al.  (1989)  dengan  istilah differential InSAR  atau  DInSAR  yang  selanjutnya dibuktikan  oleh  Massonnet  et  al.  (1993;  1994) yang  menggambarkan  dengan  jelas  perubahan atau deformasi permukaan bumi dan daerah yang terdampak  akibat  gempabumi.  Teknik  InSAR  ini juga  dapat  diterapkan  dalam  aplikasi  lain, misalnya:  untuk  aplikasi  kelautan  ( ocean  current measurement ), klasifikasi lahan, deformasi gunungapi,  penurunan  tanah  ( land  subsidence ), dan pemantauan kutub bumi.
Dalam prakteknya, teknik InSAR ini membutuhkan dua  data  SAR  dari  dua  waktu  pengamatan  yang berbeda  untuk  lokasi  yang  sama  dan  diolah dengan prinsip perkalian bilangan kompleks. Data SAR  itu  sendiri  merupakan  produk  dari  hasil pengolahan  data  radar  yang  informasinya disimpan  dalam  sebuah  piksel  dengan  format bilangan  kompleks.  Bilangan  kompleks  tersebut mewakili  dua  komponen  data  radar  yaitu amplitude dan phase sehingga  data  SAR  juga dikenal  dengan  istilah Single  Look  Complex (SLC) image (Hansen,  2001).  Data  SAR  atau  SLC  dapat dimodelkan secara sederhana sebagai:
 i e A y .  ..........................................................(1)
dengan: y mewakili simbol medan elektromagnetik  data  SAR  atau  SLC;  A  mewakili amplitudo  atau  kekuatan  pulsa  ( electromagnetic pulse )  yang  menggambarkan  jumlah  gelombang elektromagnetik  yang  diterima  oleh  sensor  dari pantulan obyek di permukaan bumi; dan   adalah sudut  fase  gelombang  yang  mewakili  informasi jarak  antara  sensor  (satelit)  dengan  piksel  suatu area permukaan bumi (Raucoules et al., 2007). Perkalian  dua  data  SAR  yang  terdiri  dari master (biasanya data yang diamati lebih dulu atau waktu pengamatan pertama) dan slave (data
pengamatan  kedua)  menghasilkan  interferogram yang dapat dimodelkan sebagai:
) ( * slave master i slave master slave master e A A y y    
.......... (2)
     ) ( 4 tan 1 slave master slave master
R R R I              . .................. (3) noise atm defo orb topo curv             
................... (4)
dengan:  sebagai fase interferogram, R sebagai jarak  antara  obyek  dipermukaan  bumi  dengan sensor, curv  sebagai  sinyal  fase  akibat kelengkungan  bumi, topo  sebagai  sinyal  fase akibat  efek  topografi, orb  sebagai  sinyal  fase akibat orbit satelit, atm  sebagai sinyal fase akibat pengaruh  atmosfir, noise  sebagai  sinyal  fase akibat noise yang mungkin terjadi.
Untuk keperluan penentuan deformasi permukaan  bumi,  maka  sinyal  fase  selain deformasi  pada  persamaan  (4)  harus  dihilangkan dari  interferogram  sehingga  informasi  yang diperoleh  betul  merupakan  akibat  perubahan permukaan.  Tulisan  ini  akan  membahas  metode untuk menghilangkan pengaruh orbit yang timbul dalam sebuah interferogram. Pengaruh orbit yang timbul  pada  sebuah  interferogram  disebabkan oleh  perbedaan  komponen  paralel  pada  orbit satelit  saat  melakukan  pengamatan  pada  dua waktu  yang  berbeda  (perbedaan  posisi  orbit master dan slave ).
Gambar  1.  Ilustrasi  Komponen  Baseline  dari  Teknik InSAR. Master adalah posisi satelit pada pengamatan pertama, Slave adalah posisi satelit pada pengamatan kedua. B adalah baseline orbit,  B adalah komponen  tegak  lurus  ( perpendicular  baseline )  dan // B adalah komponen paralel dari baseline antar dua waktu pengamatan .

## METODOLOGI PENELITIAN

## Metode Penelitian
Untuk mengkaji pengaruh orbit yang timbul, data satelit  ALOS  ( Advanced  Land  Observing  Satellite ) dengan sensor PALSAR ( Phased Array Type L-band Synthetic  Aperture  Radar )  diolah  menggunakan teknik  InSAR.  Data  daerah  Gunung  Merapi  yang disediakan  oleh  RESTEC  ( The  Remote  Sensing Technology  Center  of  Japan )  melalui  kerjasama yang  tergabung  dalam Working  Group 3  (WG-3) dijadikan  sebagai  bahan  kajian.  Data  tersebut diamati  pada  tanggal  16  September  2010  dan  1 November  2010,  kemudian  diolah  menggunakan perangkat lunak GMTSAR (Sandwell et al., 2011).

## Gambar 2. Ilustrasi Pasangan Data ALOS-PALSAR untuk Gunung Merapi
Gambar 3. Ilustrasi Alur Pengolahan Data Menggunakan GMTSAR (Sandwell et al., 2011)
Perangkat  lunak  GMTSAR  merupakan  perangkat lunak  bebas  terbuka  ( free  open  source  software atau  FOSS)  yang  dikembangkan  oleh  Scripps Institution  of  Oceanography,  San  Diego  State University dan didukung oleh perusahaan Conoco Phillips.  Secara  umum,  alur  pengolahan  data menggunakan GMTSAR dapat dilihat pada gambar 3.
Tahapan  pengolahan  data  ALOS-PALSAR  dimulai dengan  menjadikan  data  pengamatan  16 September  2012  sebagai master dan  data pengamatan  1  November  2012  dijadikan  sebagai slave . Tahapan selanjutnya adalah preprocess dan focusing yang intinya adalah untuk merekonstruksi  nilai  tengah  dari  fungsi  Doppler untuk  merekonstruksi  data  radar  menjadi  citra radar.Selanjutnya  perangkat  lunak  GMTSAR langsung  membentuk  interferogram  (proses interfere ) dan mengeliminasi fase akibat topografi melalui  teknik differential menggunakan  data SRTM  ( Shuttle  Radar  Topography  Mission )  dan hasilnya dapat dilihat pada Gambar 4.
Pengaruh  orbit  terlihat  biasanya  terlihat  pada hasil  setelah  tahap phase  unwrapping ,  untuk  itu perlu  dilakukan  pemeriksaan  terhadap  produk setelah  langkah filter/snaphu seperti  yang diilustrasikan  pada  Gambar  3  di  atas.  Apabila estimasi  komponen  paralel  pada baseline orbit dalam  pengolahan  data  SAR  tidak  terlalu  akurat, maka  akan  tampak  pengulangan  sistematik ( trend )  pada  interferogram  yang  dihasilkan. Gambar 1 memperlihatkan konfigurasi orbit untuk dua  waktu  pengamatan  dan  dapat  ditentukan menurut persamaan (5) dan (6).
) ( cos ) ( sin // R B R B B v h       .............. (5)
) ( sin ) ( cos R B R B B v h        .............. (6)
Dari  persamaan  (3)  dan  (5)  dapat  ditemukan hubungan  pada  persamaan  (7)  (Tobita  et  al., 1998)  dan  dapat  dimodelkan  dengan  persamaan polinomial.
.....(7)
Sehingga  trend  pengaruh  orbit  dapat  diestimasi menggunakan  model  polinomial  dengan  fungsi dari dua dimensi data pengamatan ( gridded data ) dengan  persamaan  (8)  yang  disediakan  dengan
fungsi grdtrend pada  perangkat  lunak  Generic Mapping  Tools  atau  GMT  (Wessel  and  Smith, 1991). Persamaan 8 dapat dilihat pada lampiran. Tulisan  ini  mengkaji  dan  memperlihatkan  hasil yang diperoleh dari upaya reduksi pengaruh orbit pada interferogram dengan persamaan polinomial.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan data ALOS-PALSAR dengan perangkat lunak  GMTSAR  menghasilkan  interferogram  yang terdiri  dari  komponen  fase  dari  topografi  atau permukaan bumi, komponen fase dari kelengkungan  bumi  dan  orbit  satelit,  komponen fase dari atmosfir, komponen fase dari perubahan
permukaan  atau  deformasi  dan  komponen  fase dari  noise.Untuk  keperluan  analisis  deformasi, semua  komponen  fase  kecuali  deformasi  harus dhilangkan.
Komponen fase akibat permukaan bumi dihilangkan dengan teknik differential
menggunakan  data  SRTM  seperti  yang  telah disebutkan  sebelumnya.  Komponen  fase  akibat atmosfir  bersifat  acak  (random)  dan  sangat bergantung pada keadaan atmosfir saat pengamatan.  Sebaliknya,  komponen  fase  akibat pengaruh orbit bersifat sistematik sehingga dapat dimodelkan.  Hasil  pengolahan  data  dengan GMTSAR dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Interferogram Hasil Pengolahan Data ALOS-PALSAR Menggunakan GMTSAR. Gambar sebelah kiri adalah interferogram dengan fase kelipatan 2  (wrapped phase), dan gambar sebelah kanan adalah hasil phase unwrapping menggunakan algoritma SNAPHU (Chen and Zebker, 2001)
Gambar  4  di  atas  memperlihatkan  interferogram dengan  pengulangan  warna  ( fringes )  yang sistematik  akibat  pengaruh  dari  kesalahan estimasi  komponen  paralel  orbit.  Untuk  itu dilakukan analisis orde polinom untuk memodelkan  kesalahan  sistematik  tersebut,  dan hasilnya dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar  5  memperlihatkan  hasil  pengurangan interferogram  dengan  simulasi  trend  akibat pengaruh  kesalahan  orbit  berdasarkan  fungsi grdtrend dari  perangkat  lunak  GMT.  Gambar
bagian atas adalah percobaan dari orde 1 sampai orde  6.  Terlihat  bahwa  trend  dengan  polinom orde  4  dan  5  sudah  menunjukkan  hasil  yang konvergen,  sehingga  percobaan  dibatasi  sampai polinom orde 6. Selisih antara interferogram hasil pengolahan  InSAR  dengan  interferogram  hasil simulasi  pengaruh  orbit  diperlihatkan  pada  nilai residu.  Terlihat  bahwa  residu  mulai  konvergen pada polinom orde 3, 4 dan 5.
Gambar 5. Hasil Simulasi Trend Pengaruh Orbit dan Residual. Gambar bagian atas adalah model trend pengaruh orbit berdasarkan urutan orde polinom, mulai dari orde 1 (paling kiri) sampai orde 6 (paling kanan). Gambar bagian bawah memperlihatkan residual berdasarkan urutan orde polinom
Gambar 6. Interferogram Hasil Reduksi Pengaruh Topografi dan Orbit
Gambar 6 memperlihatkan hasil akhir dari model reduksi  pengaruh  orbit  dari  interferogram. Terlihat  bahwa  reduksi  pengaruh  orbit  dengan polinom  orde  4  dan  5  memberikan  hasil  yang relatif sama.

## PENUTUP
Dari  hasil  pengolahan  data  ALOS-PALSAR  daerah Merapi  bulan  September  dan  November  2012 menggunakan  perangkat  lunak  bebas  terbuka GMTSAR  terlihat  bahwa  pengaruh  orbit  dominan pada  interferogram.  Untuk  itu  diperlukan  upaya untuk  mereduksi  komponen  fase  tersebut  untuk mengkaji  perubahan  permukaan  yang  terjadi akibat letusan gunungapi yang dimulai pada akhir Oktober  2012.  Dari  hasil  analisis  data,  dapat disimpulkan bahwa pengaruh orbit tersebut dapat direduksi  dengan  menggunakan  persamaan polinom  orde  4  dari  fungsi grdtrend dari perangkat lunak Generic Mapping Tools .

## UCAPAN TERIMAKASIH
The Remote Sensing Technology Center of Japan, RESTEC  yang  telah  menyediakan  data  PALSAR data,  David  Sandwell,  Rob  Mellors,  Xiaopeng Tong,  Matt  Wei,  dan  Paul  Wessel  yang  telah membangun GMTSAR.

## DAFTAR PUSTAKA
Capcova,  I.  (2005)  Satellite  Orbit  Errors  and  Their Influence  on  Interferograms, Diploma  Thesis ,
Department  of  Mapping  and  Cartography Faculty  of  Civil  Engineering  Czech  Technical University, Prague, 84p.
Chen,  C.W.  and  Zebker,  H.A.  (2001)  Two-dimensional phase unwrapping with use of statistical models for  cost  functions  in  nonlinear  optimization,
Journal of the Optical Society of America A, 18, pp. 338-351.
Gabriel, A. K., Goldstein, R.M. and Zebker, H.A. (1989) Mapping  Small  Elevation  Changes  Over  Large Areas: Differential Radar Interferometry, Journal
of  Geophysical  Research,  94(B7),  pp.  9183- 9191.
Graham,  L.  C.  (1974)  Synthetic  Interferometer  Radar for  Topographic  Mapping,  Proceeding  of  the IEEE, 62(2), pp. 763-768.
Goldstein, R. M., Zebker, H.A. and Werner, C. L. (1988) Satellite Radar Interferometry: Two- Dimensional  Phase  Unwrapping,  Radio  Science,
23(4), pp. 713-720.
Hanssen,  R.F.  (2001)  Radar  Interferometry:  Data Interpretation  and  Error  Analysis.  Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 328 pp.
Massonnet,  D.,  Rossi,  M.,  Carmona,  C.,  Adragna,  F., Peltzer, G., Feigl, K. and Rabaute, T. (1993) The Displacement  Field  of  the  Landers  Earthquake Mapped  by  Radar  Interferometry,  Nature, 364(6433), pp. 138-142.
Massonnet,  D.,  Feigl,  K.,  Rossi,  M.  and  Adragna,  F. (1994)  Radar  Interferometric  Mapping  of Deformation  in  the  Year  After  the  Landers Earthquake, Nature, 369(6477), pp. 227-230.
Raucoules,  D.,  Colesanti,  C.  and  Carnec,  C.  (2007)  Use of  SAR  Interferometry  for  Detecting  and Assessing  Ground  Subsidence.  Comptes  Rendus Geosciences, 339(5): 289-302.
Sandwell,  D.,  R.  Mellors,  X.  Tong,  M.  Wei,  and  P. Wessel  (2011),  Open  radar  interferometry software  for mapping  surface  deformation, Eos
Trans. AGU, 92(28), doi:10.1029/2011EO280002.
Tobita,  M.,  Fujiwara,  S.,  Ozawa,  S.,  Rosen,  P.A.,
Fielding,  E.J.,  Werner,  C.L.,  Murakami,  M.,
Nakagawa,  H.,  Nitta,  K.,  Murakami,  M.  (1998)
Deformation  of  the  1995  North  Sakalin Earthquake Detected by JERS-1/SAR
Interferometry. Earth Planet Space, 50, pp. 313- 325.
Wessel,  P.  and  Smith,  W.H.F.  (1991)  Free  Software Helps  Map  and  Display  Data,  EOS  Trans, AGU, 72, pp.

## LAMPIRAN
3 10 2 9 2 8 3 7 2 6 2 5 4 3 2 1 y m xy m y x m x m y m x m xy m y m x m m trend
          .................. (8)