IDENTIFIKASI POLA CURAH HUJAN PADA KONDISI EL-NINO MELALUI CITRA MODIS DI PROVINSI JAWA TIMUR

RIFAT DARAJAT, Dr. Sudaryanto, M.Si.

2014 | Skripsi | KARTOGRAFI DAN PENGINDRAAN JAUH

Salah satu citra penginderaan jauh yang dapat dimanfaatkan untuk estimasi curah hujan pada cakupan regional adalah citra MODIS. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui algoritma yang dapat memberikan informasi suhu permukaan awan (SPA) dan albedo awan (ALB) sebagai parameter pendukung nilai curah hujan estimasi, untuk membandingkan pola curah hujan estimasi pada kondisi elnino dengan kondisi normal, serta untuk mengetahui tingkat validasi curah hujan estimasi terhadap curah hujan dari stasiun hujan. Metode yang digunakan yaitu ekstraksi SPA dan ALB dari citra MODIS serta curah hujan dari stasiun hujan untuk memperoleh persamaan regresi linier berganda. Informasi SPA menggunakan dua jenis algoritma sebagai perbandingan, yaitu algortima SPA 1 (Coll, et al., 1997) dan algoritma SPA 2 (Sobrino, et al., 2008). Persamaan yang dihasilkan, yaitu persamaan A (SPA 1 dan ALB) dan persamaan B (SPA 2 dan ALB). Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 2 jenis algoritma yang dapat memberikan informasi SPA dan ALB dapat sebagai pendukung nilai curah hujan estimasi. Perbandingan curah hujan pada kondisi el-nino cenderung terlihat lebih kecil intensitasnya serta pola distribusi yang lebih tidak merata pada daerah kajian, jika dibandingkan dengan kondisi normal. Tingkat validasi curah hujan estimasi memiliki nilai tidak lebih dari 60 persen serta menunjukkan pola yang sama dengan nilai lebih tinggi dibandingkan data hujan dari stasiun hujan. Estimasi curah hujan melalui citra MODIS memberikan akurasi yang beragam, sehingga dibutuhkan tambahan parameter lain untuk penelitian berikutnya, seperti ketinggian, jenis awan dan arah angin.

One of remote sensing image that can be used to estimate rainfall for regional scope is MODIS image. This research aims to identify the algorithm that can be extended the information of cloud top temperature (CTT) and cloud albedo (ALB) as contributing parameters for rainfall estimation, to compare the pattern of rainfall estimation during el-nino and normal condition, and to know the validation rate of rainfall estimation for rainfall data measured at the rain station. Method of this research is to extract the information of CTT and ALB from MODIS image and rainfall data from rain station to get an equation of multiple linear regression. CTT information was obtained from two kind of algorithms as comparison, the algorithm of CTT 1 (Coll, et al., 1997) and algorithm of CTT 2 (Sobrino, et al., 2008). Which result to equation representning equation A (CTT 1 and ALB) and equation B (CTT 2 and ALB). The result of this research signify that’s existed 2 algorithms containing CTT and ALB information are possible being utilized as contributing parameter to estimate rainfall. The comparison of rainfall during el-nino condition show to lower in intensity and distribution pattern more uneven over the study area compared to the normal condition. The validation rate of rainfall estimation has a value of no more than 60 percent and has a pattern show the over-estimate value compared to the rainfall data measured at the rain station. The rainfall estimation from MODIS images extend the variation of accuracy, so it is needed other parameter for next research, such as cloud type, cloud altitude and wind direction.

Kata Kunci : MODIS, albedo awan, suhu permukaan awan, curah hujan