DETEKSI UPWELLING CITRA SST MODIS MENGGUNAKAN FUZZY K-MEANS CLUSTERING

Rintania Elliyati Nuryaningsih, S.T, Prof. Adhi Susanto, M.Sc., Ph.D.

2013 | Tesis | S2 Teknik Elektro

Indonesia memiliki potensi perikanan laut yang luar biasa besar, namun pemanfaatan potensi ini belum dapat secara signifikan memberikan kekuatan dalam pertumbuhan ekonomi, dan meningkatkan pendapatan komunitas nelayan karena luasnya area cakupan terutama bagi nelayan tradisional. Salah satu masalah utama yang dihadapi dalam pemanfaatan dari sumberdaya perikanan laut di Indonesia adalah sulitnya menentukan area dengan probabilitas ikan tinggi atau lokasi tangkap ikan ( fishing ground ). Penelitian ini bertujuan untuk mengolah citra suhu permukaan laut (SPL) dan klorofil dengan teknik pengolahan citra sehingga diperoleh area upwelling yang memiliki tingkat potensi perikanan tinggi. Upwelling adalah perpindahan massa air dari lapisan lebih bawah ke permukaan, pergerakan ini akan membawa massa air yang memiliki suhu lebih rendah dan kandungan nutrisi tinggi yang akan memperbaiki kesuburan perairan. Area upwelling mengindikasikan pembentukan area tangkap ikan yang potensial. Perubahan pada kondisi perairan, termasuk suhu dan klorofil dapat digunakan untuk mengidentifikasi terjadinya upwelling menggunakan teknology penginderaan jauh. Berdasarkan citra SPL dan klorofil yang dikenal sebagai nilai sebaran SPL dan konsentrasi klorofil perairan, yang kemudian diproses menggunakan teknik pengolahan citra untuk mengidentifikasi terjadinya fenomena upwelling. Fuzzy K-Means clustering yang dijalankan dengan menggunakan program Matlab digunakan untuk mengklasifikasi vektor ciri dari citra SST MODIS dan menentukan area terjadinya upwelling. Dari penelitian ini diperoleh hasil bahwa Fuzzy K-Means clustering dapat digunakan dengan baik untuk mengklasifikasi citra SPL MODIS dan mendeteksi terjadinya upwelling, setelah 2- 4 minggu citra klorofil MODIS di area yang terdeteksi adanya upwelling dianalisa terbukti memiliki tingkat klorofil yang tinggi. Pendeteksian upwelling ini dapat digunakan sebagai fitur tambahan pada pembuatan peta potensi penangkapan ikan.

Indonesia has huge potential of marine fisheries, but the utilization has not been able significantly to give strength of economic growth and increases income of fishing communities because employment is very broad, especially for traditional fisherman. One of major problems that encountered in the utilization of marine fishery resources in Indonesia is difficulty to determine areas with high probability of fishing (fishing ground). This study aims to analyze the image of sea surface temperatures (SST) and chlorophyll MODIS image with processing techniques in order to obtain upwelling areas that have a high degree of potential fishery. Upwelling is a mass movement of water from the lower layer to the surface, this movement will bring the mass of water which has a lower temperature and high nutrients that will improve the watersfertility. The upwelling area indicates the formation of potential fishing ground.Changes in water conditions, including temperature and chlorophyll can be used to identify the occurrence of upwelling through remote sensing technology. Based on SST ( Sea Surface Temperature) and chlorophyll image of is known the value of the distribution of sea surface temperature and chlorophyll concentrations, which then processed using digital image processing techniques to detect the occurrence of upwelling phenomena. Fuzzy K-Means clustering that run using Matlab program is used to classify image feature extraction from SST MODIS image, and determine the upwelling occurance well. From this study the results showed that the Fuzzy C-Means clustering can be used with either the SPL MODIS imagery to classify and detect the occurrence of upwelling, after 2-4 weeks MODIS image of chlorophyll detected in areas of upwelling analyzed shown to have high levels of chlorophyll. Detection of upwelling can be used as an additional feature on the making of the map of potential fishing.

Kata Kunci : Upwelling, Fuzzy K-Means, MODIS, SST, Chlorophyll