Deteksi Fishing Ground Menggunakan Data Korelasi Satelit SeaWIFS dan MODIS

Mirna Ria Andini, Murhaban Murhaban, Abdurrahman Ridho

Abstract


Kelimpahan ikan di perairan sangat dipengaruhi oleh sifat bio-fisik perairan Aceh yang dinamis. Hal ini terkait dengan fenomena oseanografi yang turut berperan dalam pertumbuhan ekosistem pesisir. Untuk keperluan ini,  teknologi remote sensing (penginderaan jauh) dapat dimanfaatkan dalam memetakan informasi lingkungan seperti suhu permukaan laut, klorofil-a dan arus permukaan laut secara spasial maupun multi temporal. Pengukuran lapangan (in-situ) diperlukan untuk verifikasi  potensial fishing ground. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan interpretasi citra remote sensing dengan mengkombinasikan citra suhu permukaan laut, sebaran klorofil-a dan arus permukaan laut untuk penentuan potensi fishing ground di laut Utara Aceh. Klorofil-a didapat dari hasil pengamtan Sea-Wide Field Sensor (SeaWIFS), suhu permukaan laut didapat dari pengamatan sensor Moderate Imaging Spectroradiometer (MODIS) pengolahan citra menggunakan software SeaDAS. Arus didapat dari pengamatan langsung di lapangan dan menggunakan software Hansoom. Persamaan regresi digunakan untuk analisa nilai persentase SPL dan klorofil-a data in-situ. Hasil penelitian menunjukkan 90 – 100 % SPL berkorelasi dengan data in-situ dan 20 – 70 % sebaran klorofil-a berkorelasi dengan data in-situ. Konsentrasi klorofil-a, SPL dan arus permukaan laut mempunyai hubungan positif pada data in-situ potensi fishing ground.


Full Text:

PDF

References


Adria, F. (2018). Interpretasi Citra Penginderaan Jauh (Remote Sensing) SeaWIFS Untuk Aplikasi Pemetaan Daerah Potensi Tangkapan Ikan Di Perairan Aceh, Universitas Syiah Kuala.

Badau, W. (2018). Daerah Penangkapan Ikan, Kementrian Kelautan dan Perikanan: Akademi Perikanan Belitung.

Efendi, C. D. (2006). Pembuatan Peta Daerah Tangkapan Ikan Menggunakan Teknologi Penginderaan Jauh di Wilayah Perairan Bali. Surabaya: Teknik Geodesi FTSP-ITS.

Manuhutu, Luciane, R & Hutagalung, R. D. (2018), Sebuah algoritma pohon keputusan untuk klasifikasi citra satelit aqua MODIS, Journal of Electrical Engineering, 1693-6930.

Mullen, C.P., & Emery, W., (2000), Ocean Current Visible/ Infrared Imager/ Radiometer Suite Algorithm Theoritical Basis Document, Version 3, Raytheon Systems Company.

Prahasta, E. (2008). Remote Sensing. Bandung: Informatika.

Rasidi. (2009). Studi Identifikasi Daerah Tangkapan Ikan Pelagis dengan Citra MODIS Satelit SeaStar Berbasis Parameter Suhu Permukaan Laut dan Klorofil-a. Surabaya: Pasca Sarjana Teknik Kelautan FTK-ITS.

Rizwan, et.al. (2018). Study of Oceanography and Fisheries in Pulo Aceh Water. Universitas Syiah Kuala.

Tomczak, M., (2002). Physical Oceanography of Water South of Java, Report from Harbour Master at Sunda Kelapa Port, Nth Jakarta re rescue position of SIEVX.

Walpole, R. E. (1995). Pengantar Statistika, Diterjemahkan oleh Bambang Sumantri. PT. Gramedia Pustaka Utama. Jakarta




DOI: https://doi.org/10.35308/jupiter.v3i2.7000

Refbacks

  • There are currently no refbacks.