MODUL INDERAJA SATELIT CUACA
S
DAFT DAFTAR AR ISI ISI BAB I PEND PENDAHU AHULUA LUAN N 1.1 Latar Latar Belakang Belakang 1.2 Tujuan BAB II SATELI SATELIT T CUA CUACA CA 2.1 Pengen Pengenala alan n Satel Satelit it Cuaca Cuaca 2.2 Radias Radiasii Elektr Elektroma omagn gnetik etik dan Emisiv Emisivita itass Atmosf Atmosfer er 2.3 Karakt Karakter eristi istik k Kanal Kanal Sateli Satelitt Cuaca Cuaca 2.4 Identi Identifik fikasi asi Awan Awan 2.5 Analis Analisa a dan Monito Monitorin ring g Atmosf Atmosfer er dengan dengan Citra Citra Sateli Satelit t
DAFT DAFTAR AR ISI ISI BAB I PEND PENDAHU AHULUA LUAN N 1.1 Latar Latar Belakang Belakang 1.2 Tujuan BAB II SATELI SATELIT T CUA CUACA CA 2.1 Pengen Pengenala alan n Satel Satelit it Cuaca Cuaca 2.2 Radias Radiasii Elektr Elektroma omagn gnetik etik dan Emisiv Emisivita itass Atmosf Atmosfer er 2.3 Karakt Karakter eristi istik k Kanal Kanal Sateli Satelitt Cuaca Cuaca 2.4 Identi Identifik fikasi asi Awan Awan 2.5 Analis Analisa a dan Monito Monitorin ring g Atmosf Atmosfer er dengan dengan Citra Citra Sateli Satelit t
BAB I PENDAHULUAN
1.1. 1.1. Latar Latar Belakang Belakang Pengamatan atmosfer dan fenomena cuaca dewasa ini menjadi semakin penting bagi semua aktivitas pembangunan. Kebutuhan informasi meteorologi yang makin berkembang menuntut tersedianya pengamatan cuaca yang akurat dan tepat waktu karena sangat diperlukan sebagai input penting untuk pembuatan prediksi cuaca dan model prediksi cuaca numerik, analisis atau kajian iklim dan perubahan iklim dalam menunjang pembangunan berkelanjutan, perlindungan lingkungan, sumber energi terbarukan, dan sebagainya. Semua output data dan produk dari setiap sistem prediksi cuaca sangat tergantung pada masukan atau inputnya, sehingga faktor utama utama yang yang akan akan mempe mempeng ngaru aruhi hi akura akurasi, si, kehand kehandala alan n dan efisie efisiensi nsi tiap produ produk k layana layanan n meteor meteorol ologi ogi adalah adalah input input awalny awalnya, a, yaitu: yaitu: data pengamat pengamatan an.. Pengamatan cuaca dan prediksi cuaca yang tepat waktu terutama untuk kondisi cuaca ekstrim menjadi keharusan agar BMKG dapat memberikan peringatan dini kepada masyarakat tepat pada waktu pula. pula. Penginde Penginderaan raan jauh merupakan merupakan cara yang paling efektif efektif untuk untuk mengamati mengamati fenomena fenomena meteorologi meteorologi . Dalam Dalam bidang bidang meteoorlo meteoorlogi gi teknologi teknologi penginderaan penginderaan jauh yang dapat dimanfaatk dimanfaatkan an adalah adalah satelit satelit dan radar. radar. Satelit Satelit cuaca digunakan digunakan untuk untuk memonitor memonitor dinamika atmosfer dalam skala meso, sinoptik dan dan global dengan dengan resolusi temporal yang tinggi sehingga bermanfaat untuk meningkatkan akurasi prakiraan cuaca jangka pendek ( nowcasting dan shortrange range weather weather forecast forecast ) dan Radar Radar meteorol meteorology ogy dimanfaat dimanfaatkan kan untuk untuk mengamati mengamati fenomena fenomena
skala skala lokal lokal di lapi lapisan san bawah bawah atmosf atmosfer. er. 1.2. Tujuan Modul Modul Pengin Penginde deraa raan n Jauh Jauh ini disusu disusun n untuk untuk menjad menjadii sumber sumber reffe refferen rensi si bagi bagi forecas forecaster ter dalam dalam mengol mengolah ah dan mengan menganalis alisa a data data sateli satelitt cuaca. cuaca.
BAB II SATELI SATELIT T CU CUACA ACA
2.1 2.1
Peng Pengen enal alan an Sate Sateli litt Cu Cuac aca a Penginderaan jauh adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan Penginderaan
jauh adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan studi tentang sesuatu objek tanpa melakukan kontak aktual dengan objek studi. Ini melibatkan membuat pengukuran sifat fisik suatu obyek dari jarak jauh. Teknolog Teknologii satelit satelit adalah adalah contoh contoh penginder penginderaan aan jauh, karena karena sensor sensor sateli satelitt diranc dirancang ang untuk untuk mempe mempelaj lajari ari energ energii yang yang dipant dipantul ulkan kan (refle (refleksi ksi)) dan energi energi yang yang dipancarkan (emisi) dari bumi. Dengan menggunakan data yang ditransmisikan dari satelit di orbit mengelilingi mengelilingi bumi, bumi, pengamat/ pengamat/penel peneliti iti di stasiun stasiun penerima penerima di permukaa permukaan n bumi dapat mengukur properti dari bumi tanpa harus benar-benar pergi ke daerah target pengamatan dan membuat membuat pengukur pengukuran. an. Satelit yang pertama kali dibuat dan diluncurkan manusia adalah Sputnik. Tiga tahun kemudian setelah peluncuran Sputnik, USA meluncurkan satelit meteorologi yang pertama kali di dunia, yaitu TIROS-1 pada 1 April 1960. Dalam kurun waktu 6 tahun sesudahnya, sebanyak 10 sateli satelitt seri seri TIROS TIROS dilun diluncu curka rkan n dan melaku melakukan kan berbag berbagai ai pengam pengamata atan/o n/obse bserva rvasi si dan eksperimen. Satelit TIROS merupakan satelit Low Elevation Orbit (LEO). Pada tahun 1966, USA pertama kali meluncurkan satelit Geostasioner dan kemudian diketahui bahwa observasi satelit geosta geostasio sioner ner ini efekti efektiff untuk untuk memoni memonito torr fenom fenomena ena meteor meteorolo ologi. gi. Kebe Keberh rhas asila ilan n eksp eksper erim imen en obse observ rvas asii satel satelit it mete meteor orol olog ogii gene genera rasi si awal awal ini ini mend mendor oron ong g pengembangan lebih jauh teknologi baru ini pada kurun waktu selanjutnya hingga sekarang dan berkontrib berkontribusi usi meningkatk meningkatkan an akurasi akurasi prakiraan prakiraan cuaca. cuaca. Tahun 1960 1966 1970 1975 1977 1982 1984 1997 2005 005 2009
Perkembangan Satelit meteorologi pertama TIROS diluncurkan Satelit geostasioner pertama diluncurkan Satelit se seri NO NOAA di diluncurkan GOES diluncurkan GMS da d an METEOSAT di d iluncurkan INSAT diluncurkan GOMS diluncurkan Feng Yun-2 diluncurkan MTSAT TSAT--1R (gene eneras rasi lan lanjuta jutan n GMS) GMS) dilu iluncur curkan Satelit geostasioner pertama Korea, COMS-1 diluncurkan Tabel Tabel 1. Sejara Sejarah h satelit satelit meteor meteorolo ologi gi
Negara USA USA USA USA Jepang, Er E ropa India Russia China Jepa Jepan ng Korea Korea Selatan Selatan
Pada tahun 1963, World Meteorological Organization (WMO) merancang program WWW (World Weather Watch) dan memulai rencana membangun jaringan pengamatan satelit dengan cakupan wilayah global. Sejalan dengan rencana ini, beberapa negara kemudian meluncurkan satelit-satelit meteorologinya. Pada awal 1980-an terbangunlah jaringan observasi satelit global yang terdiri dari 5 buah satelit geostasioner dan 2 buah satelit polarorbiter (seri NOAA dan METEOR). Setelah itu Rusia dan China juga meluncurkan satelit geostasioner kemudian diikuti oleh beberapa negara lain. Sejarah singkat perkembangan observasi global dengan satelit meteorologi ditunjukkan pada tabel 1.
Gambar 1. Jaringan observasi satelit meteorologi global Keuntungan observasi dengan satelit meteorologi (selanjutnya disingkat: satelit) antara lain adalah kemampuannya dalam mengamati seluruh bumi secara seragam dengan kerapatan spasial yang baik, sehingga sangat efektif untuk memonitor fenomena atmosfer yang berlangsung singkat seperti pergerakan awan, arah pergerakan badai tropis dan daerah tekanan rendah (lows). Selain itu juga dapat digunakan untuk memonitor perubahan iklim berdasarkan data series seluruh dunia dalam kurun waktu panjang. Untuk menempatkan satelit pada orbit sesuai dengan misinya, digunakan dua jenis orbit yaitu geostasioner (geo-synchronous) dan orbit polar (sun-synchronous).Satelit geostasioner mengelilingi bumi di atas garis ekuator dengan kecepatan sudut yang sama dengan perioda rotasi bumi, sehingga satelit terlihat pada posisi tetap/stasioner dari bumi. Satelit MTSAT terletak pada posisi 140ºBT pada ketinggian sekitar 36.000 km di atas garis ekuator. Satelit MTSAT melakukan observasi wilayah di bumi dari utara ke selatan selama 25 menit dan mampu memonitor perkembangan dan jejakan/arah pergerakan gangguan-gangguan cuaca. Satelit polar-orbit mengelilingi bumi melintasi wilayah di atas kutub utara dan selatan dengan ketinggian rendah (untuk NOAA, sekitar 850 km) dan dalam waktu singkat (NOAA, sekitar 100 menit) dengan lebar wilayah sapuan observasi kurang lebih 2.000 km berpusat di
titik nadir. Satelit polar-orbit melewati titik yang sama di bumi hanya dua kali sehari tetapi keunggulannya mampu mengamati wilayah kutub, dimana hal ini tidak dapat dilakukan dengan satelit geostasioner.
Gambar 2. Orbit satelit geostasioner (geosynchronous) dan satelit polar Pada 7 Oktober 2014, JMA meluncurkan generasi penerus MTSAT-2 yang diberi nama Himawari-8. Satelit ini merupakan generasi penerus yang peningkatan spesifiasi sensornya cukup signifikan. Gambar bumi dapat ditangkap dengan memakai 16 kanal dimana setiap kanal memiliki resolusi spasial antara 0.5 sampai 2 km. Selain itu peningkatan kemampuan juga terdapat pada resolusi temporal, dimana apabila pada MTSAT untuk mendapatkan 1 gambar bumi utuh ( full disk ) dibutuhkan waktu sekitar 25 menit, maka pada Himawari-8 hanya membutuhkan kurang dari 10 menit. Selain itu juga pada tahun 2016, JMA merencanakan meluncurkan satelit Himawari-9 dengan spesifikasi yang sama.
Gambar 3. Frekuensi Observasi Himawari-8 2.2
Radiasi Elektromagnetik dan Emisivitas Atmosfer
Radiasi elektromagnetik adalah dasar untuk semua penginderaan jauh bumi. Radiasi adalah energi yang dipancarkan dalam bentuk gelombang oleh semua zat yang tidak di nol mutlak (273ºC atau-459ºF). Gelombang energi radiasi bukan objek material. Meskipun tidak memiliki massa, gelombang mampu mengirimkan energi dari satu tempat ke tempat lain. Gelombang radiasi elektromagnetik dapat dianggap sebagai pola gangguan medan elektromagnetik. Sebagai gelombang radiasi melewati bidang ini tingkat energi berfluktuasi naik dan turun dalam pola yang teratur. Pola gelombang berulang dan istilah-istilah
yang menggambarkannya
diilustrasikan dalam gambar berikut ini.
Gambar 4. Karakteristik gelombang elektromagnetik (EM) Gelombang elektromagnetik dapat dicirikan dengan amplitudo, panjang gelombang, dan frekuensi-nya. Sebuah puncak gelombang (crest/ridge) adalah titik maksimum pada saat gelombang menjalar ke arah atas, palung (trough) adalah titik maksimum pada saat gelombang menjalar ke arah bawah. Amplitude mengukur besarnya gelombang dan mengacu pada jumlah perpindahan yang terjadi di atasnya. Panjang gelombang diukur sebagai jarak antara dua lembah atau dua puncak berturut-turut. Frekuensi gelombang ditentukan oleh jumlah gelombang yang melewati suatu titik dalam suatu periode tertentu. Semua jenis perjalanan energi elektromagnetik pada kecepatan yang sama (yakni kecepatan cahaya). Dalam kasus panjang gelombang pendek, lebih banyak gelombang yang melewati suatu titik dalam waktu tertentu. Jadi panjang gelombang yang lebih pendek menghasilkan gelombang frekuensi tinggi dan gelombang yang lebih panjang akan menghasilkan gelombang frekuensi rendah. Sebuah spektrum elektromagnetik adalah suatu kesatuan/rangkaian dari semua jenis radiasi elektromagnetik (Gambar 4). Pada spektrum, masing-masing jenis energi diurutkan sesuai panjang gelombangnya. Sinar Gamma dan sinar-X terletak pada akhir spektrum dengan panjang gelombang terpendek. Sinar-X mungkin akrab bagi Anda jika Anda pernah diperiksa dengan sinar-X (X-ray) di rumah sakit. Pada ujung gelombang panjang pada spektrum terdapat gelombang radio, dimana tanpa gelombang ini tidak mungkin ada siaran televisi dan radio. Mata
manusia hanya mampu mendeteksi sebagian kecil dari spektrum yang disebut cahaya tampak, (visible), sementara kita dapat merasakan radiasi infra merah sebagai panas. Kita menggunakan radiasi gelombang mikro (microwave) untuk memasak makanan, dan radiasi ultraviolet dari matahari dapat menyebabkan kulit terbakar, dan mungkin juga kanker kulit.
Gambar 5. Spektrum Gelombang EM
Radiasi dipancarkan oleh semua objek yang tidak berada pada kondisi suhu 0 (nol) absolut. Objek tidak hanya memancarkan radiasi dalam satu panjang gelombang saja, namun umumnya memancarkan energi pada rentang/kisaran tertentu yang dikenal dengan spektrum objek. Suhu objek menentukan karakteristik spektrum energi yang dipancarkan. Sebuah objek dengan suhu permukaan yang sangat tinggi akan memancarkan energi radiasi yang sangat tinggi pada gelombang yang lebih pendek, sedangkan objek yang lebih dingin akan memancarkan spektrum energi yang lebih rendah pada panjang gelombang yang lebih panjang. Permukaan bumi dianggap sebagai permukaan yang tak-tembus cahaya (opaque) ; dengan kata lain tidak memungkinkan cahaya untuk menembusnya. Ketika radiasi jatuh pada permukaan tak-tembus cahaya, seperti batuan padat, akan diserap dan sebagian dipantulkan kembali ke atmosfer.
RADIASI SESAAT (INCIDENT RADIATION
X% dipantulkan
X% dipantulkan
Y%
Y% diserap
Z% diteruskan X + Y = 100%
X+Y+Z=
OBJEK TAKTEMBUS CAHAYA
OBJEK TEMBUS CAHAYA (ATMOSFER/LAUT)
Gamba r 6. Karakteristik objek tembus cahaya dan tak-tembus cahaya dan transparan Albedo suatu permukaan dinyatakan sebagai bagian (fraksi) radiasi tampak yang dipantulkan oleh permukaan objek. Objek seperti awan tebal atau salju yang baru jatuh, memiliki albedo yang sangat besar. Jika dilihat dari angkasa, objek-objek ini terlihat sangat terang, karena memantulkan sejumlah besar radiasi matahari yang diterimanya. Hutan dan tanah yang warnanya gelap memiliki albedo yang lebih rendah (karena hanya sedikit memantulkan radiasi cahaya tampak/visible), sehingga terlihat gelap. Tabel berikut adalah albedo beberapa jenis objek di permukaan bumi dan di atmosfer. Objek yang sama sekali hitam warnanya, dengan albedo bernilai 0 (nol), akan terlihat sebagai “lubang hitam”/black hole, dan kita tidak dapat melihat sifat-sifat/fitur nya kecuali hanya profilnya saja. Objek seperti ini menyerap radiasi pada semua panjang gelombang, dan disebut sebagai “benda hitam” (black body). Karena tidak ada objek yang menyerap semua cahaya yang jatuh padanya, maka pada kenyataannya blackbody tidak ada di dunia nyata. Namun demikian, para ilmuwan menggunakan konsep benda hitam ini untuk mempelajari teori radiasi. OBJEK / FITUR
Albedo
OBJEK / FITUR
Albedo
(%) Awan-awan :
(%) Tampakan
permukaan
–
daerah kosong/tanah) : Cumulonimbus (luas/besar dan tinggi)
92
Cumulonimbus (kecil, tinggi puncak 6 86
Salju (masih segar/baru)
75 - 90
Salju (umur 3-7 hari)
40 – 70
White Sands, New Mexico
60
Bukit
35 – 45
km) Cirrostratus
(tebal,
dengan
awan2 74
lebih rendah) Cumulus (dengan stratocumulus)
69
pasir
(sand
dune,
kering) Stratocumulus
68
Tanah, pasir kering
Stratus (tebal 0.5 km, di atas laut)
64
Tanah
(tanah
25 – 45 liat 20 – 35
kering/abu2) Stratocumulus
(dengan
lembaran2
60
Bukit pasir (basah)
20 – 30
Stratus (tipis, di atas laut)
42
Beton (kering)
17 – 20
Cirrus (sendiri, di atas daratan)
36
Tanah (lembab, abu2)
10 – 20
Cirrostratus (sendiri, di atas daratan)
32
Tanah (gelap)
5 – 15
Cumulus (cuaca serah)
29
Jalan (aspal)
5 – 10
awan, di atas laut)
Fenomena lain :
Zona vegetasi/tanaman :
Sun-glint di Teluk Mexico
17
Padang pasir
Danau (Great Salt Lake, Utah-USA)
9
Padang rumput
25 – 30 savannah 25 – 30
(musim kemarau) Laut (Teluk Mexico)
9
Tanaman pertanian
15 – 25
Laut (Samudera Pasifik)
7
Padang rumput
15 – 20
savannah
(musim hujan) Tundra
(padang
luas
di
15 – 20
daerah kutub) Chaparral
15 – 20
Padang rumput (hijau)
10 – 20
Hutan (gugur)
10 – 20
Hutan (coniferous / pinus)
5 – 15
Tabel 2. Estimasi nilai albedo beberapa fitur/objek pada citra satelit Visibel (albedo dinyatakan dengan % cahaya yang dipantulkan oleh permukaan objek)
Transmi Refleksi Absorbsi & Hamburan oleh molekul
Absorbsi & Transmi
Absorbsi & Hamburan oleh aerosol Transmisi Refleksi
Refleksi
Refleksi
LAUT
Transmi
DARATAN
Absorbsi
Absorbs
Gambar 7. Cahaya tampak (Visibel) di atmosfer
RADIASI INFRARED
Transmi Refleksi Absorbsi, Hamburan & Emisi oleh molekul
Emisi
Absorbsi &
Transmi
Absorbsi, Hamburan & Emisi oleh
Emisi
Emisi Transmisi Emisi
Refleksi
LAUT
Transmi
Absorbs
Refleksi
Refleksi
DARATAN Absorbsi
Gambar 8. Energi inframerah (infrared) di atmosfer
Atmosfer adalah medium yang tembus cahaya. Medim tembus cahaya dapat meneruskan (transmisi) sebagian radiasi yang jatuh padanya, sedangkan sebagian lagi deserap atau dipantulkan. (Gambar 5 sebelah kanan). Ketika radiasi sampai dan menembus medium tembus cahaya (misalnya : atmosfer, laut), maka beberapa proses terjadi. Radiasi visible (cahaya tampak) dapat diserap (absorpsi), diteruskan (transmisi), atau dipantulkan (refleksi) oleh molekul atmosfer, aerosol, kristal es dan butiran air yang menjadi penyusun atmosfer. Partikelpartikel ini juga dapat menghamburkan (scattering) cahaya tampak menjadi komponen warnawarna, termasuk merah, oranye, kuning, biru, dan ungu. Ketika cahaya tampak dihamburkan oleh partikel-partikel di atmosfer, panjang gelombang warna biru paling banyak menyebar, sehingga memberi warna biru pada langit. Radiasi cahaya tampak juga dapat diserap atau dipantulkan oleh bermacam-macam jenis permukaan bumi. Proses-proses ini digambarkan pada Gambar 6. Radiasi inframerah dapat pula diserap, diteruskan, dipantulkan, atau dihamburkan ketika melalui atmosfer. Demikian pula berbagai jenis permukaan bumi dapat menyerap radiasi inframerah dan memancarkan kembali ke atmosfer atau angkasa sebagai panas (Gambar 7). Beberapa jenis radiasi elektromagnetik (EM) dapat dengan mudah melalui atmosfer, sedangkan sebagian lagi terhambat ketika melewatinya. Kemampuan atmosfer untuk meneruskan radiasi yang mengenainya disebut transmisivitas atmosfer. Transmisivitas radiasi pada atmosfer tak berawan bervariasi dengan panjang gelombang radiasi. Panjang gelombang dimana relatif sedikit terjadi absorpsi atmosfer disebut atmospheric-window (jendela atmosfer), karena radiasi dari permukaan bumi dapat dengan mudah melalui atmosfer. Kisaran panjang gelombang tersebut yang biasa digunakan untuk observasi awan dan permukaan bumi dengan satelit. Penyerapan oleh atmosfer dapat dilihat pada Gambar 8.
Atm s heric ind s endela Gambar 9. Absorpsi gelombang EM oleh atmosfer pada beberapa panjang gelombang dan wilayah panjang gelombang untuk observasi satelit Kisaran spektrum visible adalah antara 0.55 – 0.90 μm dan spektrum infrared pada panjang gelombang antara 3..5 – 4.0 μm dan 11.5 – 12.5 μm Wilayah-wilayah spektrum inilah disebut sebagai atmospheric-window/jendela atmosfer.
2.3
Karakteristik Kanal pada Satelit Cuaca
Sensor-sensor pada satelit meteorologi, yang disebut radiometer, didesain untuk memanfaatkan wilayah jendela atmosfer. Instrumen-instrumen satelit tersebut mengukur radiasi tingkat kecerahan/brightness pada wilayah spesifik, wilayah sempit pada spektrum gelombang EM yang disebut channel (kanal). Wilayah jendela atmosfer pada Gambar 6 menunjukkan wilayah spesifik panjang gelombang dari 5 kanal sensor JAMI (Japanese Advanced Meteorological Imager) yang terdapat pada satelit geostasioner MTSAT milik Jepang. Data dari sensor inframerah (IR) mengungkap karakteristik thermal (suhu) dari permukaan bumi, permukaan laut, dan puncak awan. Sensor inframerah satelit mengukur radiasi inframerah yang dipancarkan (di-emisikan) oleh bumi pada beberapa panjang gelombang yang dapat menembus atmosfer. Dengan demikian akan memungkinkan pengukuran suhu permukaan dilakukan dari angkasa. Jika atmosfer tidak tembus cahaya pada panjang gelombang tersebut maka tidaklah mungkin dapat mempelajari berbagai karakteristiknya dari angkasa. Meskipun sebagian besar radiometer satelit didesain untk memanfaatkan wilayah jendela atmosfer, tetapi ada perkecualian bahwa sensor inframerah pada panjang gelombang 6.7 dan 7.3 micron mendeteksi energi yang tidak dapat menembus atmosfer. Uap air di lapisan atas atmosfer menyerap energi pada panjang gelombang ini; sehingga atmosfer tidak tembus cahaya terhadap radiasi panjang gelombang 6.7 dan 7.3 micron ini. Dengan mempelajari radiasi pada wilayah ini, dapat diperoleh informasi penting mengenai kandungan uap air di lapisan atas atmosfer tanpa terpengaruh dari radiasi yang dipancarkan dari permukaan bumi. Kanal visibel (VIS) pada satelit MTSAT memanfaatkan jendela atmosfer pada wilayah cahaya tampak dari spektrum EM. Sensor cahaya visibel mengukur besarnya radiasi matahari yang dipantulkan dari bumi oleh awan-awan dan permukaan bumi. Karena setiap fitur/ketampakan objek di bumi dan atmosfer memiliki albedo yang berbeda-beda (lihat Tabel 2), maka sensor-
sensor ini dapat mendeteksi jenis daratan yang berbeda dan ketampakan air dan juga membedakan jenis-jenis awan. Satelit MTSAT memiliki 1 (satu) kanal VIS dan 4 (empat) kanal Inframerah yang bekerjapada panjang gelombang 0.55 – 0.90 micron (VIS), 10.3 – 11.3 micron (IR1), 11.5 -12.5 micron (IR2), 6.5 – 7.0 micron (IR3 / Water Vapor), dan 3.5 – 4.0 micron (IR4 / Short-wave IR). Karakteristik satelit dan sensor MTSAT dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Karakteristik satelit dan sensor MTSAT-1R
Resolusi spasial horizontal dari satelit MTSAT adalah 1 km dalam citra VIS dan 4 km dalam citra IR pada sub-satellite point (SSP). Lebih jauh suatu posisi di bumi dari SSP maka kenampakannya miring dan resolusinya juga berkurang. Sebagai contoh, untuk wilayah Jepang dan sekitarnya, resolusi citra MTSAT adalah 1.8 pada citra VIS dan 7 km pada citra IR. Skala keabuan (gray scale) citra MTSAT adalah 10 bit (1024 level) baik pada citra VIS maupun IR. Sebagai perbandingan, pada generasi satelit Jepang sebelumnya GMS-5 citra IR memiliki 8 bits (256 level) dan satu level setara dengan resolusi suhu sebesar 0.5 s/d 1.0º C. Citra VIS dihasilkan dari pantulan radiasi matahari oleh bumi dan atmosfer pada kisaran panjang gelombang 0.55μ ~ 0.99μ. Citra VIS hanya dapat diperoleh pada siang hari. Display warna standar citra ini adalah hitam-putih, dimana warna putih digunakan untuk menggambarkan obyek banyak memantulkan cahaya, sedangkan warna hitam untuk menggambarkan obyek yang kurang memantulkan cahaya. Citra IR dihasilkan dari radiasi terestrial oleh bumi, puncak awan dan atmosfer pada kisaran panjang gelombang 10μ ~ 12μ. Citra IR dapat diperoleh baik siang maupun malam hari. Nilai yang terukur adalah suhu yang dipancarkan oleh permukaan objek yang termodifikasi akibat penyerapan dan re-emisi pada saat melalui atmosfer. Standar display warna citra IR adalah hitam-putih, dimana warna putih digunakan menggambarkan suhu yang lebih rendah dan hitam untuk suhu yang lebih hangat.
Pada Himawari-8, sensor yang digunakan menangkap 16 kanal dimana masing-masing kanal memiliki range panjang gelombang dan resolusi spasial seperti tabel berikut : Channel
Central Wavelength
Spatial
[μm]
Resolution
1
0.43 – 0.48
1 km
2
0.50 – 0.52
1 km
3
0.63 – 0.66
0.5 km
4
0.85 – 0.87
1 km
5
1.60 – 1.62
2 km
6
2.25 – 2.27
2 km
7
3.74 – 3.96
2 km
8
6.06 – 6.43
2 km
9
6.89 – 7.01
2 km
10
7.26 – 7.43
2 km
11
8.44 – 8.76
2 km
12
9.54 – 9.72
2 km
13
10.3 – 10.6
2 km
14
11.1 – 11.3
2 km
15
12.2 – 12.5
2 km
16
13.2 – 13.4
2 km
Tabel 4. Karakteristik kanal Himawari-8
2.3.1 Citra Visible (VIS) (1). Karakteristik citra VIS Citra VIS menggambarkan intensitas cahaya matahari yang dipantulkan awan dan/atau permukaan bumi, dan memungkinkan kita untuk memonitor kondisi laut, daratan dan awan. Bagian dimana reflektansi-nya tinggi divisualisasikan terang dan reflektansi rendah terlihat gelap. Secara umum, permukaan salju dan awan terlihat terang karena mempunyai reflektansi tinggi, permukaan daratan lebih gelap dibanding awan-awan, dan permukaan laut terlihat paling gelap karena reflektansi-nya rendah. Perlu dicatat bahwa kenampakan obyek pada citra berbeda-beda tergantung sudut datang/elevasi sinar matahari pada posisi obyek tersebut. Pada waktu pagi dan sore hari di wilayah lintang tinggi, citra terlihat lebih gelap karena cahaya yang jatuh hanya sedikit akibat kemiringan sudut datang cahaya matahari dan cahaya yang dipantulkan hanya sedikit. (2). Penggunaan citra VIS A. Membedakan awan-awan tebal dan awan-awan tipis
Reflektans dari suatu awan tergantung pada jumlah dan kepadatan butiran awan dan air hujan yang terdapat dalam awan. Secara umum, awan-awan rendah mengandung lebih banyak butiran awan dan air sehingga akan terlihat lebih terang dibanding awan-awan tinggi. Cumulonimbus dan awan-awan tebal lainnya yang telah berkembang secara vertikal mengandung butiran awan dan air dan akan terlihat terang pada citra VIS. Awan-awan rendah, permukaan daratan atau laut yang berada dibawah awan-awan tinggi yang tipis dapat terlihat. B. Membedakan antara awan-awan jenis konvektif dan stratiform Jenis awan dapat diidentifikasi dari tekstur permukaan puncaknya. Permukaan puncak awan stratiform terlihat halus dan seragam, sementara permukaan puncak awan-awan konvektif terlihat tidak rata (bintik-bintik, benjol-benjol) dan tidak menentu. Tekstur permukaan puncak awan dapat diamati dengan mudah ketika sinar matahari jatuh secara miring di atas permukaan awan. C. Perbandingan tinggi puncak awan Jika bersama-sama terdapat awan-awan yang berbeda ketinggiannya di suatu tempat ketika sinar matahari jatuh secara miring, dapat terjadi kenampakan pada citra dimana awan yang lebih tinggi membuat bayangan di atas puncak awan-awan yang lebih rendah. Perbandingan ketinggian awan dimungkinkan dengan menggunakan sifat ini.
2.3.2 Citra Infrared (IR) (1). Karakteristik citra IR Citra IR menggambarkan distribusi suhu dan dapat diamati tanpa ada perbedaan antara citra siang dan malam hari. Sehingga citra IR sangat berguna untuk mengamati suhu awan-awan dan permukaan bumi. Dalam citra IR, bagian yang suhunya rendah divisualisasikan terang dan bagian yang suhunya tinggi terlihat gelap. (2). Penggunaan citra IR A. Memonitor fenomena meteorologi Tidak seperti citra VIS, observasi dengan citra IR memungkinkan kita untuk dapat mengamati dengan kondisi yang sama antara siang dan malam hari. Hal ini merupakan kelebihan citra IR yang terpenting dalam memonitor gangguan-gangguan meteorologis. B. Pengamatan tinggi puncak awan Dengan menggunakaan citra IR kita dapat mengetahui suhu puncak awan. Jika profil suhu atmosfer diketahui, maka suhu puncak awan dapat dikonversi menjadi tinggi puncak awan. Nilai yang diperoleh dari analisis obyektif atau model cuaca numerik (NWP) seringkali dipakai untuk mengestimasi profil suhu. Di troposfer suhu atmosfer umumnya lebih rendah pada lapisan atasnya, sehingga suhu puncak awan yang lebih rendah berarti puncak awannya lebih
tinggi. Dengan mengetahui suhu puncak awan maka kita dapat memantau perkembangan vertikal awan-awan tersebut. C. Pengukuran suhu permukaan bumi Dengan citra IR dapat juga digunakan untuk mengukur suhu permukaan bumi di wilayah yang tidak berawan. Hal ini memberikan informasi yang sangat berguna terutama suhu permukaan laut (SST) yang jarang terdapat di stasiun pengamatan.
2.3.3. Citra Water Vapor (WV) (1). Karakteristik Citra WV Citra WV juga menggambarkan distribusi suhu. Sebagaimana citra IR, bagian yang bersuhu rendah akan digambarkan lebih terang, sedangkan bagian yang suhuya lebih tinggi terlihat gelap. Untuk citra WV, absorpsi / penyerapan oleh uap air sangat dominan dan hal ini memberi ciri khusus bahwa tingkat kecerahan (brightness) pada citra WV berhubungan dengan kandungan uap air pada lapisan atmosfer tengah dan atas. Atmosfer standar secara umum dibagi 3 jenis lapisan, yakni lapisan atas, tengah, dan bawah. Dan besarnya penyerapan dan pemancaran kembali (re-emisi) dari radiasi IR secara skematik digambarkan pada Gambar 9. Karena di lapisan atmosfer bawah suhunya tinggi dan kandungan uap airnya besar, maka sejumlah besar radiasi IR diserap oleh uap air dan hanya sedikit emisi yang sampai ke satelit (a dan b pada Gambar). Dengan bertambahnya ketinggian suhu akan turun dan kandungan uap air juga menurun (c pada Gambar). Di lapisan atmosfer atas suhu dan kandungan uap airnya lebih rendah lagi, sehingga hampir seluruh re-emisi radiasi IR sampai ke satelit tanpa penyerapan oleh uap air, tetapi jumlah aktual radiasi yang mencapai satelit adalah kecil (d pada Gambar)
Gambar 9. Diagram skematik emisi radiasi pada citra WV
(sumber : Kishimoto, 1997)
Pada bagian yang kandungan uap airnya rendah/kering di lapisan atas dan tengah atmosfer, citra terlihat gelap karena suhunya tinggi akibat kontribusi radiasi dari lapisan di bawahnya. Sedangkan pada bagian yang basah/lembap dengan kandungan uap air tinggi di lapisan atmosfer tengah dan atas, citra terlihat terang akibat rendahnya suhu dari kontribusi radiasi dari lapisan atmosfer atas dan tengah. Karakteristik ini dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Diagram skematik citra WV berkaitan dengan fenomena atmosfer
(2). Penggunaan citra WV A. Memahami aliran massa udara di lapisan atmosfer atas dan tengah Citra WV juga dapat menggambarkan radiasi dari kandungan uap air di lapisan atmosfer atas dan tengah, yaitu aliran massa udara lapisan atas dan tengah dapat divisualisasikan menggunakan citra WV meskipun dalam kondisi tidak berawan. Posisi trough, vortex dan jetstream di lapisan atas dan tengah dapat diperkirakan dari distribusi wilayah terang dan gelap pada citra WV.
2.3.4 Citra 3.7 μm (IR4 / Short-Wave IR) (1). Karakteristik citra 3.7 μm Besarnya radiasi yang diamati oleh satelit adalah jumlah radiasi benda hitam (blackbody) dari awan-awan dan permukaan bumi serta pantulan cahaya matahari. Pada wilayah panjang gelombang 3.7 μm, pantulan cahaya matahari lebih intens daripada radiasi dari permukaan bumi jika dibanding pada wilayah panjang gelombang IR1 dan IR2 (Gambar 11). Sehingga citra pada siang hari hampir sama dengan citra VIS yakni menggambarkan distribusi pantulan sinar matahari. Lain halnya dengan citra pada malam hari dimana tidak ada sinar matahari yang dipantulkan, maka radiasi inframerah dari awan-awan dan sejenisnya yang diamati oleh sensor atau sama dengan citra IR1 atau IR2. Karena karakteristiknya yang khusus ini, maka
kenampakan citra 3.7 μm ini sangat berbeda antara siang dan malam hari. Hal ini penting diingat jika menggunakan citra 3.7 μm ini. Khusus pada saat matahari terbit dan tenggelam, perlu diperhatikan sampai seberapa besar pengaruh sinar matahari yang sampai ke awan dan permukaan bumi pada saat itu.
Gambar 11. Energi radiasi matahari yang dipantulkan (reflektan
= 1.0 dan 0.1) dibandingkan
radiasi blackbody (270º K, 300º K, 320º K) (sumber : Kodaira, 1980)
Emisivitas awan yang mengandung butiran air (water cloud) lebih kecil pada wilayah panjang gelombang/band 3.7 μm dari pada pada band IR (Gambar 12) dan pantulan sinar matahari oleh kristal-kristal es relatif kecil, dan karakteristik inilah yang digunakan untuk identifikasi awan.
Gambar 12. Hubungan emisivitas awan stratocumulus (kandungan air sebesar 0.1 gm-3) dengan ketebalan awan (sumber : Ellrod, 1995)
(2). Penggunaan citra 3.7 μm A. Identifikasi awan rendah pada malam hari Awan-awan rendah pada malam hari sulit untuk diidentifikasi pada citra IR, namun identifikasi akan akurat dengan citra 3.7 μm. Misalnya jika ada awan-awan rendah (water cloud) di atas laut (Gambar 13). Awan-awan rendah dapat dianggap mendekati blackbody pada panjang gelombang IR1. Pada wilayah panjang gelombang 3.7 μm, emisivitas dari awan-awan tersebut (water cloud) lebih kecil dibanding pada IR1, dan transmisivitas-nya hampir nol (0) untuk awan-awan yang cukup tebal. Awan-awan rendah tersebut diamati pada panjang gelombang 3.7 μm tidak dapat dianggap sebagai blackbody, sehingga puncak awannya teramati lebih rendah pada 3.7 μm daripada pada IR1. Permukaan laut dapat dianggap sebagai blackbody baik pada panjang gelombang 3.7 μm dan 11 μm, sehingga untuk awan rendah dimana merupakan awanawan air (water cloud), beda suhu puncak awan dan permukaan laut lebih besar pada citra 3.7 μm daripada pada citra IR sehingga akan meningkatkan akurasi deteksi awan rendah. Oleh karena hubungan yang erat ini, jika awan yang terdeteksi pada 3.7 μm merupakan awan rendah atau menengah dapat ditentukan dengan mengecek tinggi puncak awan dengan citra IR pada waktu yang sama.
Gambar 13. Beda suhu radiasi 3.7 μm dan IR1 dari awan-awan air (water cloud)
B. Identifikasi wilayah salju/es pada siang hari Pada panjang gelombang 3.7 μm, pantulan sinar matahari pada permukaan salju/es rendah seperti kristal-kristal es (Kidder dan Wu, 1984). Sulit untuk membedakan antara permukaan salju dan/atau es dan wilayah berawan hanya dengan citra VIS saja, karena keduanya memiliki reflektansi yang tinggi. Dengan menggunakan karakteristik ini memungkinkan untuk mengidentifikasi dengan membandingkannya dengan citra 3.7 μm.
2.3.5. Citra diferensial 3.7 μm (1). Karakteristik citra diferensial 3.7 μm Citra diferensial 3.7 μm adalah visualisasi selisih suhu pada panjang gelombang 3.7 μm dan suhu pada panjang gelombang IR1 (T3.7 μm – TIR1). Selisih suhu bernilai positif digambarkan dengan warna gelap dan nilai negatif digambarkan dengan warna terang. Sebagaimana disebutkan sebelumnya, suhu puncak awan dari awan-awan yang mengandung air lebih besar pada 3.7 μm daripada IR1. Namun untuk awan-awan yang mengandung kristal-kristal es, efek transmisi lebih besar pada 3.7 μm dan suhu puncak awan teramati lebih tinggi. Visualisasi citra diferensial 3.7 μm memberi penekanan perbedaan karakteristik antara 3.7 μm dan IR1. Gambar 14 menunjukkan bagan klasifikasi awan dengan menggunakan citra diferensial dan IR1 pada malam hari (Lilijas, 1989). Awan-awan tinggi dan rendah yang tipis dapat dibedakan dengan menggunakan citra diferensial dan IR secara bersama-sama.
Gambar 14. Bagan klasifikasi awan dengan suhu diferensial 3.7 μm dan IR1 (Lilijas, 1989). Sumbu horizontal : suhu diferensial (3.7 μm – IR1). Sumbu vertikal : suhu IR1
(2) Penggunaan citra diferensial 3.7 μm A. Identifikasi awan-awan rendah di malam hari Awan-awan rendah memiliki beda suhu yang kecil dengan wilayah tidak berawan di sekitarnya, sehingga pada malam hari sulit untuk dideteksi hanya dengan citra IR saja. Suhu puncak awan terukur lebih rendah pada kanal panjang gelombang 3.7 μm dibanding pada IR1, dan selisih suhunya antara – 2 s/d -10 derajat. Citra diferensial 3.7 μm digunakan untuk mendeteksi awanawan rendah pada malam hari karena perbedaan antara daerah tak berawan dan daerah awanawan rendah lebih terlihat jelas pada citra diferensial 3.7 μm daripada pada citra IR1.
B. Identifikasi awan-awan tinggi Gelombang 3.7 μm memiliki sifat yang mirip dengan gelombang VIS dan dengan mudah dapat menembus awan-awan tinggi dengan kristal-kristal es. Pada malam hari, radiasi dari permukaan bumi dengan suhu yang tinggi menembus awan-awan tinggi yang tipis sehingga mempengaruhi besarnya radiasi yang diterima sensor satelit dari puncak awan menjadi lebih tinggi, akibatnya suhu puncak awan yang diukur pada panjang gelombang 3.7 μm lebih tinggi dari yang sebenarnya. Karena efek transmisi-nya lebih besar pada 3.7 μm dibanding IR1, maka suhu puncak awan lebih tinggi dari suhu IR sehingga selisih suhu menjadi bernilai positif. Dalam hal ini maka awan-awan tinggi yang tipis dapat diidentifikasi dengan citra diferensial 3.7 μm. Sebagai contoh, kita dapat membedakan awan Cb yang diperkirakan mendatangkan hujan dan anvil Cirrus yang tidak mendatangkan hujan.
2.3.6 Citra diferensial IR (1). Karakteristik citra diferensial IR Citra diferensial IR adalah visualisasi suhu pada IR1 dikurangi suhu pada IR2 (TIR1 – TIR2). Wilayah panjang gelombang IR1 dan IR2 ini disebut jendela atmosfer (atmospheric windows) dimana hanya sedikit terjadi penyerapan radiasi oleh uap air dan atmosfer. Meskipun demikian absorpsi oleh uap air tidak bisa selalu diabaikan. Tingkat penyerapan uap air lebih tinggi pada wilayah panjang gelombang IR1 dibanding IR2 meskipun hanya sedikit berbeda. Perbedaan penyerapan pada IR1 dan IR2 tergantung kandungan uap air di atmosfer, dan citra diferensial IR divisualisasikan gelap untuk nilai selisih yang lebih besar.
(2). Penggunaan citra diferensial IR A. Identifikasi awan-awan rendah(Gambar 15) Awan-awan rendah dianggap sebagai benda hitam (black-body) pada wilayah IR1 dan IR2, dan perbedaan antara keduanya bernilai 0 (nol).Misalnya, lintasan radiasi di atas puncak awan kondisinya kering, radiasi pada IR1 dan IR2 pada puncak awan rendah hanya sedikit berbeda (a). Citra diferensial IR dihasilkan dari selisih suhu antara 2 kanal panjang gelombang ini. Karena secara alamiah penyerapan oleh uap air pada wilayah IR1 dan IR2 ini kecil, selisihnya tidak besar kecuali jika terdapat kandungan uap air cukup besar. Pada umumnya di lapisan bawah atmosfer kandungan uap airnya cukup besar dan di lapisan atas kecil. Oleh sebab itu kandungan uap air di lapisan bawah atmosfer mempengaruhi perbedaan nilai IR1 dan IR2. Antara wilayah tak berawan yang memiliki lapisan udara basah (b) dan yang lapisan udaranya kering pada daerah tak berawan (c), terdapat perbedaan besarnya
penyerapan antara IR1 dan IR2. Sehingga pada citra diferensial IR, awan rendah pada atmosfer bawah yang basah dapat dibedakan dari wilayah tak berawan.
Gambar 15. Bagan skematik identifikasi awan-awan rendah pada citra diferensial IR
B. Identifikasi awan-awan tinggi yang tipis (Gambar 16) Penyerapan oleh partikel-partikel kristal es berbeda antara pada IR1 dan IR2. Untuk awanawan yang cukup tebal (d) dan (e), hanya radiasi dari puncak awan yang teramati. Kandungan uap air di sepanjang lintasan radiasi rendah sehingga perbedaan antara IR1 dan IR2 juga kecil. Untuk awan-awan tinggi yang tipis (f), radiasi dari bagian bawah awan-awan tinggi dan dari puncak awan teramati. Seperti pada awan-awan tinggi yang tebal, perbedaan IR1 dan IR2 kecil untuk radiasi dari puncak awan. Di lain pihak, radiasi dari bagian bawah awan-awan tinggi mengalami penyerapan oleh partikel-partikel kristal es penyusun awan-awan tinggi ketika melewati awan-awan tinggi tersebut. Hal ini menyebabkan terdapat perbedaan antara IR1 dan IR2. Pada citra diferensial IR, pada bagian dimana terdapat awan tinggi yang tebal perbedaan IR1 dan IR2 kecil sehingga terlihat berwarna putih. Sedangkan perbedaan IR1 dan IR2 besar terdapat pada bagian dimana terdapat awan tinggi yang tipis dan digambarkan sebagai warna gelap/hitam.
C. Identifikasi debu vulkanik / volcanic-ash dan badai pasir / yellow-sand (Gambar 16)
Gambar 16. Bagan skematik perbedaan antara awan tinggi yang tipis dan debu vulkanik (volcanic-ash) pada citra diferensial IR
Pasir kwarsa / partikel debu gunung berapi memiliki sifat yang berlawanan dengan uap air, dalam hal karakteristik penyerapan dan hamburannya pada wilayah panjang gelombang IR1 dan IR2. Karena citra diferensial IR merupakan visualisasi beda suhu antara kedua panjang gelombang ini, bagian dimana beda suhunya positif adalah awan-awan yang mengandung kristal es atau butiran air, sedangkan bagian yang bernilai negatif (g) adalah material yang mengandung pasir kwarsa / debu vulkanik. Dari prinsip dasar meteorologis, fenomena dimana awan-awan dan partikel-partikel pasir / debu ini bersama-sama terdapat di atmosfer (misalnya debu vulkanik dan badai pasir) maka dapat dibedakan dengan citra diferensial IR ini. Dengan demikian sifat ini dapat dimanfaatkan untuk mendeteksi debu vulkanik dan debu pasir di atmosfer. 2.4
Identifikasi Awan
2.4.1. Pengertian dasar Berbeda dengan pengamatan dari permukaan bumi, dimana pengamatan awan menggunakan mata (visual), satelit mengamati perilaku puncak awan jauh dari atas permukaan bumi. Resolusi sensor satelit (dengan MTSAT : sekitar 1 km pada citra VIS dan 4 km pada citra IR pada subsatellite point) relatif lebih kasar dibandingkan mata manusia, dan klasifikasi bentuk awan sebagaimana dilakukan dengan pengamatan di permukaan bumi tidak dapat dilakukan dengan satelit. Sehingga harus dipahami bahwa jenis awan yang diidentifikasi oleh satelit secara mendasar berbeda dengan bentuk awan yang diidentifikasi oleh pengamatan permukaan. Kita hanya menggunakan nama tipe/jenis awan yang serupa dengan asal atau susunan/struktur bentuk-bentuk awan yang ditentukan dengan pengamatan permukaan. Selanjutnya kita menyebut klasifikasi awan dengan satelit sebagai “jenis awan” yang dibedakan dengan identifikasi awan dengan pengamatan visual di permukaan yang disebut “bentuk awan”.
2.4.2. Klasifikasi jenis awan Dalam identifikasi jenis awan berdasarkan pengamatan satelit, jenis awan digolongkan menjadi 7 kelompok, yaitu : Ci (awan tinggi), Cm (awan menengah), St (stratus/fog), Cb (cumulonimbus), Cg (cumulus congestus), Cu (cumulus), dan Sc (stratocumulus).
Tabel 4. Klasifikasi jenis awan dengan citra satelit
Jenis awan yang dikelompokkan sebagai awan-awan stratiform : Ci, Cm, St; sedangkan kelompok awan-awan konvektif : Cb, Cg, Cu ; adapun Sc adalah bentuk peralihan keduanya yaitu memiliki karakteristik awan stratiform dan konvektif. Awan-awan stratiform memiliki bentangan horisontal yang jauh lebih lebar daripada bentangan/ketebalan vertikal (cloud thickness) nya. Awan-awan ini dicirikan sebagai wilayah awan yang membentang luas dan saling bersambung permukaan awannya rata dan halus. Sedangkan awan-awan konvektif lebih tebal dan cakupan wilayahnya lebih sempit dibandingkan awan-awan stratiform. Awan-awan ini yang mudah dikenali sebagai wilayah awan dengan sel-sel yang terpisah-pisah dan permukaannya yang tidak rata. Awan-awan yang terlihat dari satelit dapat diklasifikasikan menjadi 3 (tiga), yaitu : awan tinggi, awan menengah dan awan rendah. Perlu diingat bahwa klasifikasi awan dengan citra hasil pengamatan satelit adalah berdasarkan tinggi puncak awan ; sedangkan dasar klasifikasi awan dari pengamatan dari permukaan adalah berdasarkan tinggi dasar awan. Jika diklasifikasikan sesuai tinggi puncak awan, maka secara garis besar : awan tinggi puncak awan pada ketinggian 400 hPa atau lebih, awan menengah antara 400 – 600 hPa, dan awan rendah puncak awannya berada pada ketinggian 600 hPa atau kurang. Di samping awan-awan tinggi (Ci) dan awan menengah (Cm), awan-awan rendah termasuk Cu, St dan Sc. Secara umum Cg (Cumulus congestus) dan Cb (Cumulonimbus) tidak termasuk dalam klasifikasi tersebut.
2.4.3. Identifikasi jenis awan
Untuk klasifikasi jenis awan secara visual dengan mata, citra VIS dan IR telah digunakan sejak permulaan pengoperasian satelit meteorologi. Sementara itu dengan menggunakan komputer identifikasi jenis awan di samping citra VIS dan IR digunakan juga citra WV, IR split window. Tokuno dan Kumabe (1996) mengembangkan algoritma program komputer yang menghasilkan klasifikasi jenis awan dari citra satelit. Algoritma ini mengidentifikasi jenis awan dari distribusi histogram dan karakteristik suhu diferensial yang diperoleh dari tiap citra pada domain wilayah yang dibagi grid/kotak seluas 0.25 x 0.25 derajat lintang/bujur. Dengan bantuan komputer, klasifikasi obyektif jenis awan dimungkinkan, namun identifikasi dengan mempertimbangkan kondisi meteorologis dan pola perawanan sulit dilakukan. Sebaliknya identifikasi dengan mata manusia memiliki keuntungan dapat mempertimbangkan kondisi dinamika meteorologi, pola perawanan, perubahan terhadap waktu, dan pengetahuan meteorologi yang komprehensif. Di masa datang klasifikasi awan perlu menggabungkan segi-segi keuntungan menggunakan komputer dan manusia. Pada bab berikut dijelaskan identifikasi awan secara visual dengan menggunakan mata manusia. 2.4.3.1. Identifikasi dengan citra visibel dan infrared Citra VIS menggambarkan intensitas pantulan cahaya matahari (reflektansi). Awan-awan tebal yang memiliki kandungan air tinggi akan memantulkan lebih banyak cahaya matahari. Awanawan konvektif terlihat lebih terang dibanding awan-awan stratiform, karena mengandung lebih banyak butiran air dan lebih tebal. Meskipun sama-sama awan kovektif, namun awan konvektif tebal jika berkembang pantulannya akan lebih besar. Misalnya Cg (cumulus congestus) akan terlihat lebih terang dibanding Cu, dan Cb akan tampak lebih terang daripada Cg. Sehingga secara umum awan yang terbentuk di lapisan rendah atmosfer (awan rendah) akan terlihat lebih terang dibanding awan yang terbentuk di lapisan atas (awan tinggi), contohnya St (stratus) lebih terang dibanding Ci (cirrus). Jika terdapat awan Ci tipis bersama-sama awan-awan rendah dan menengah maka awan Ci akan tampak tembus pandang sehingga awan-awan rendah dan menengah yang berada di bawahnya tersebut juga akan terlihat. Untuk kasus demikian, karena pantulan dari awan-awan di bawahnya akan menambah terang kenampakan Ci, dibanding jika hanya awan Ci saja yang ada di sana. Pada citra infrared, sebuah awan dengan puncak awan tinggi terlihat terang sementara awan dengan puncak awan rendah terlihat lebih gelap. Untuk awan-awan jenis stratiform awan Ci terlihat paling terang, diikuti oleh Cm dan St jika ditinjau dari tingkat kecerahan warnanya. Pada awan-awan yang tipis, radiasi dari bawah awan juga teramati melalui lapisan-lapisan awan di samping radiasi awan itu sendiri. Hal ini menyebabkan suhu puncak awan yang tinggi daripada yang sebenarnya, dan dapat berakibat kekeliruan dalam penentuan puncak awan. Sebagai contoh, Ci seringkali terdiri dari lapisan tipis awan sehingga cenderung diinterpretasikan sebagai Cm jika menggunakan citra IR saja. Sebaliknya, Ci yang sangat tebal memiliki puncak awan yang kira-kira sama dengan Cb, sehingga seringkali sulit dibedakan dengan Cb. St yang memiliki puncak awan rendah suhunya yang jarang berbeda dengan dengan suhu permukaan, sehingga sulit mendeteksi keberadaan awan St dengan hanya menggunakan citra IR saja. Untuk awan-awan konvektif, tingkat perkembangannya dapat diklasifikasikan berdasarkan tinggi puncak awannya. Yakni, puncak awan konvektif yang berkembang untuk Cb yang paling tinggi, diikuti oleh Cg, dan yang terendah adalah Cu yang kurang berkembang.
Rangkuman hubungan-hubungan tersebut secara kualitatif digambarkan pada diagram identifikasi jenis awan dengan citra VIS dan IR sbb:
Gambar 17. Diagram identifikasi jenis awan 2.4.3.2 Identifikasi awan menurut bentuknya Suatu awan stratiform terlihat sebagai wilayah awan yang puncaknya rata dan cukup luas cakupannya. Sebagai contoh, karena St memiliki tinggi puncak awan yang tetap, tepi awannya sering diasumsikan terbentuknya di sepanjang kontur orografik. Ci menunjukkan bentukbentuk karakteristik, seperti goresan (Ci-streak), berbentuk seperti bulu-bulu halus yang keluar dari awan Cb (anvil cirrus), dan bentukan awan berbentuk garis yang tegak-lurus arah angin (transverse line). Awan konvektif umumnya terdapat sebagai sekumpulan awan-awan (cloud cluster) dengan cakupan yang lebih kecil. Jika awan-awan konvektif berkembang lebih lanjut, maka ketebalannya akan meningkat dan bergabung bersama-sama sehingga luasan wilayah awannya bertambah jika dilihat dari satelit. Urut-urutan awan konvektif tunggal mulai yang ukurannya paling besar hingga terkecil adalah sbb: Cb, Cg, dan Cu. Awan konvektif menunjukkan pola-pola karakteristik seperti bergaris-garis (linear), runcing (taper), atau berbentuk sel-sel (cellular). Bagian tepi awan konvektif atau awan rendah mudah dibedakan dan terlihat jelas. Bentuk tepi awan yang puncaknya tinggi seperti benang-benang halus yang melambai akibat pengaruh angin kuat di lapisan atmosfer atas, sehingga batas tepi awannya tidak terlihat jelas. 2.4.3.3. Identifikasi awan berdasarkan teksturnya Dengan citra VIS, tekstur awan dapat terlihat jelas karena resolusinya yang lebih tinggi dibanding citra lainnya. Kondisi permukaan awan dapat dengan mudah terlihat jika terkena sinar matahari dari arah samping, karena bayangan awan akan tampak akibat permukaan awan yang tidak rata. Awan-awan stratiform memiliki permukaan yang halus dan rata, sementara itu awan konvektif permukaannya kasar dan tidak rata.
2. 4.3.4. Identifikasi awan berdasarkan pergerakannya Karena di atmosfer lapisan atas angin umumnya bertiup lebih kuat, maka awan-awan di lapisan atas juga bergerak lebih cepat daripada awan-awan rendah. Sehingga St, Sc, Cu dan awan-awan rendah lainnya bergerak lebih lambat dibanding Ci. Awan-awan tebal yang menjulang tinggi seperti Cb dan Cg bergerak dengan kecepatan angin rata-rata dari level-level awan, sehingga pergerakannya lebih lambat dibanding Ci. 2.4.3.5. Identifikasi awan dengan perubahannya terhadap waktu Karena awan konvektif masa hidupnya pendek, bentuk dan tinggi puncak awannya berubah dalam waktu singkat. Sementara itu awan-awan stratiform terlihat hanya sedikit berubah baik bentuk maupun ketinggian puncak awannya. Sebagai perbandingan Cb dan Ci, maka Ci relatif sedikit perubahannya jika diamati bentuk dan pola awannya daripada Cb. 2.4.4. Studi kasus identifikasi jenis awan
Gambar
18
a
dan
menunjukkan
G
contoh
identifikasi
E
Wilayah Flores
jenis awan
meliputi
b
awan. A
yang
sebagian
Laut
dan
awan
H
di
perairan L. Banda adalah Cb (cumulonimbus). Pada citra IR maupun VIS, awan-awan
H
tersebut putih
A
berwarna sangat
yang
menunjukkan
bahwa awan Cb tersebut telah berada
pada
tahap
matang dimana puncaknya
B
F
mencapai troposfer atas, dan terlihat adanya awan Cirrus
C
yang di atas puncak awan Cb.
D A
Sedangkan awan B, baik pada citra IR maupun VIS
Gambar 18 a. Citra IR (21 Feb 2010, jam 03 UTC)
sama-sama
terlihat
putih
terang. awan
G
Berbeda A
dan
terlihat
E
dengan
H,
awan
puncaknya, sebelah
dimana Ci
awan
tenggara
di
B
di
Timor
Leste meskipun berkembang dan
puncaknya
menjulang
tinggi
telah belum
terlihat adanya awan Ci di
H
atasnya, dengan demikian awan
A
konvektif
digolongkan
ini sebagai
towering Cu / Cg (cumulus
B
F
C D
congestus). Awan C di perairan Laut Timur
yang
sampai
ke
memanjang barat
daya
daratan P. Timor sampai ke Kupang
adalah
awan
Ci
dimana
terlihat berwarna
abu-abu terang sampai putih pada
citra
IR
yang
menandakan suhunya cukup dingin, sementara di citra VIS terlihat abu-abu gelap dan teksturnya seragam. Gambar 18 b. Citra VIS (21 Feb 2010, jam 03 UTC)
Sedangkan wilayah awan D di sekitar Kep. Cartier, Australia, pada citra IR hampir tidak terlihat adanya awan disana, namun bila kita lihat citra VIS terlihat tekstur awan berbintik-bintik berwarna terang yang menunjukkan adanya awan-awan konvektif rendah (cumulus). Karena suhu awan-awan rendah ini hampir sama dengan daratan/laut maka pada citra IR tidak terdeteksi perbedaan yang jelas antara suhu awan-awan ini dengan suhu permukaan laut. Wilayah awan E di sebelah perairan Halmahera yang meluas hingga P. Seram dan Kepala Burung Papua pada citra IR terlihat berwarna abu-abu sehingga dapat diketahui suhunya tidak begitu dingin, dan pada citra VIS terlihat jelas bahwa awan-awan tersebut berwarna abu-abu terang hingga putih dan terlihat teksturnya yang agak tidak rata /seragam. Sehingga awanawan ini digolongkan sebagai awan menengah campuran (Cu dan Sc). Wilayah awan F pada citra IR terlihat putih terang, dan pada citra VIS berwarna abu-abu rata, maka digolongkan sebagai awan-awan tinggi (Ci). Sedangkan awan G di dekat Manado, Sulawesi
Utara terlihat abu-abu pada citra IR dengan kata lain suhunya relatif hangat sehingga dekat dengan permukaan bumi / laut. Kita dapat mengidentifikasi awan-awan tersebut sebagai awanawan rendah jenis stratus (St) 2.4.5. Jenis-jenis awan hasil identifikasi pengamatan satelit dan bentuk awan dengan pengamatan dari permukaan bumi Dalam pengamatan meteorologi permukaan, bentuk-bentuk awan dikalsifikasikan menjadi 10 jenis berdasarkan tinggi dasar awan dan teksturnya. Sementara itu karena satelit mengamati awan dari jarak yang sangat jauh di atas permukaan bumi, jenis awan diidentifikasi dari suhu puncak awan dan tekstur-nya yang teramati pada citra IR dan tingkat intensitas pantulan matahari (albedo) serta tekstur awan yang teramati pada citra VIS. Oleh sebab itu karena sel-sel awan Cc (cirrocumulus) atau Ac (altocumulus) yang teramati dari permukaan bumi lebih kecil ukurannya daripada resolusi sensor satelit, maka tidak mungkin untuk membedakan antara Cc dan Ci serta antara Ac dan Ns (nimbostratus) pada citra satelit. Hubungan tersebut dapat dilihat pada Tabel 5. Jenis-jenis awan yang terlihat dalam citra satelit (IR dan VIS) dan bentuk awan yang mewakilinya sebagaimana nampak pada pengamatan permukaan, digambarkan seperti di bawah ini.
Tabel 5. Jenis-jenis awan yang diidentifikasi oleh satelit dan pengamatan bentuk awan dari pengamatan permukaan 2.4.5.1 Wilayah awan yang hanya terdiri dari Ci
Gambar 19 a. Foto awan diambil dari permukaan bumi (kota Tottori, Jepang) tanggal 9 Juli 1984 (08.01 LST). Hasil pengamatan permukan : High level cloud, Cirrus dan Cirrostratus (Ci dan Cs) CL=0,CM=3,CH=5
Gambar 19 b. Citra IR 9 Juli 1984 (09.00 LST). Tanda panah : kota Tottori
Gambar 19 c. Citra VIS 9 Juli 1984 (09.00 LST). Tanda panah : lokasi kota Tottori Jika diperhatikan di wilayah kota Tottori (tanda panah). Pada citra IR goresan awan Ci meliputi wilayah Distrik Sai’in hingga Semenanjung Noto. Hanya ujung barat dari Ci ini menutupi sekitar kota Tottori, dan terdapat awan lain yang diamati. Pada citra VIS, daratan dapat terlihat secara jelas. Pada kasus ini, baik observasi satelit maupun pengamatan permukaan keduanya menentukan jenis awan yang sama. 2.4.5.2 Wilayah awan-awan Ci dan Cm bertumpuk (superimpose) Pada gambar 20 a terlihat foto awan yang teramati dari permukaan di kota Tottori tanggal 22 September 1978 (jam 11.11 LST). Data pengamatan awan menunjukkan Altocumulus (Ac) : CL = 0 ; CM = 3 ; CH = 0. Sementara itu gambar 20 b adalah citra IR dan 2-5-2 c adalah citra VIS pada tanggal yang sama (jam 12.00 LST).
Gambar 20 a. Foto pengamatan awan di kota Tottori (22 Sep 1978, jam 11.11 LST)
Gambar 20 b. Citra IR
Gambar 20 c. Citra VIS
(22 Sep 1978, jam 11.11 LST)
(22 Sep 1978, jam 11.11 LST)
Tanda lingkaran menunjukkan wilayah kota Tottori, Jepang dan sekitarnya Jika kita perhatikan di wilayah Tottori dan sekitarnya (wilayah yang dilingkari), terlihat awanawan Ci (cirrus) dan Cm (middle cloud) yang menutupi dan membentang dari Laut China Timur. Citra VIS menunjukkan tutupan awan tidak begitu tebal, dan tidak dijumpai awan-awan rendah. Dalam kasus ini, awan-awan Ac sebagai lapisan awan tunggal yang menutup hampir seluruh langit di atas Tottori, sehingga tidak terlihat awan tinggi dari pengamatan permukaan.
2.4.5.3 Wilayah awan Sc dan Cu bersama-sama (coexist)
Gambar 21 a. Foto awan diambil di wilayah Kiyose City, Tokyo pada jam 17.40 LST, 19 Agustus 1983.
Gambar 21 b. Citra IR jam 18.00 LST, 19Agustus 1983. (Lingkaran menunjukkan wilayah Kiyose City, Tokyo dan sekitarnya) . Citra satelit menunjukkan adanya awan-awan Cu dan Sc yang coexisting (ada bersama2) Pada citra IR tersebut suatu wilayah awan yang menutupi Wilayah Kiyose City dan sekitarnya (tanda lingkaran) meskipun tidak terlihat tebal. Dari pengamatan permukaan, awan-awan Ac terlihat meskipun jumlahnya tidak banyak dan renggang. Untuk awan-awan yang renggang seperti itu dimana ukurannya lebih kecil dari resolusi radiometer satelit, sehingga puncak awannya diperkirakan lebih rendah karena radiasi dari permukaan melalui wilayah renggang di antara awan-awan tersebut menambah besar radiasi dari awan yang diterima radiometer satelit.
2.4.5.4 Wilayah awan Ci saja
Gambar 22 a. Foto awan di Sendai City, Miyagi Prefecture, Jepang pada 17.10 LST, tanggal 6 September 1981. Hasil observasi : Middle level cloud, Ac, translucent altocumulus CL = 0, CM = 5, CH=0
Gambar 22 b. Citra IR jam 18.00 LST, tanggal 6 September 1981. (tanda panah menunjukkan lokasi Sendai City, Miyagi Prefecture) . Identifikasi awan dari citra satelit : hanya awan Ci terdapat di wilayah tersebut
Pada citra IR tersebut, terlihat bentangan awan yang didominasi awan tinggi dan menengah mulai dari perairan timur Jepang hingga daerah lepas pantai Tokaido. Terlihat awan Cirrus bersama dengan jetstream yang bertiup di sebelah utara sabuk awan ini dan sebagian awan ini menutupi wilayah di atas Sendai City. Dalam kasus ini, hasil observasi menentukan jenis awan sebagai awan menengah, dimana berbeda dengan penentuan jenis awan dengan citra satelit. Kasus seperti ini dapat terjadi karena perbedaan teknik observasi antara pengamatan visual dan satelit, khususnya membedakan antara Ci dan Cm dengan satelit seringkali sulit dilakukan.
2.4.5.5 Wilayah yang tertutup hanya oleh awan Sc
Gambar 23 a. Foto awan diambil di wilayah Chiyoda-ku, Tokyo pada tanggal 12 November 1984.. Hasil observasi : awan-awan Stratocumulus (Sc) sebagai hasil transformasi cumulus; CL = 5, CM = /, CH = /
Gambar 23 b. Citra IR jam 12.00 LST, Gambar 23 c. Citra IR jam 12.00 LST, tanggal 12 Nov 1984 (tanda lingkaran tanggal 12 Nov 1984 (tanda lingkaran menunjukkan
wilayah
Tokyo
dan menunjukkan
sekitarnya)
wilayah
Tokyo
dan
sekitarnya)
Hasil penentuan jenis awan dari citra IR dan VIS: hanya terdapat awan Sc di wilayah tsb. Pada citra satelit wilayah Tokyo dan sekitarnya diliputi oleh awan-awan Sc. Untuk awan-awan rendah, identifikasi bentuk awan dengan observasi permukaan relatif sesuai dengan identifikasi jenis awan dari observasi satelit.
2.4.5.6 Wilayah awan campuran Cb, Cg dan Cu
Gambar 24 a. Foto awan diambil di wilayah Kiyose City, Tokyo) pada jam 18.10 LST, 10Agustus 1985. Hasil identifikasi : awan cumulonimbus capillaris (Cb) CL=9,CM=0,CH=3
Gambar 24 b. Citra IR jam 18.00 LST, 10 Agustus 1985. (tanda X menunjukkan wilayah Kiyose City, Tokyo dan sekitarnya) . Hasil identifikasi awan : campuran awan Cb, Cg dan Cu Citra satelit menunjukkan awan Cb terlihat di atas wilayah distrik Tokai dan Kanto, dan sebuah cluster Cb kecil terbentuk di bagian selatan Tochigi Prefecture (tanda X). Pengamatan permukaan menunjukkan bahwa awan Cb berada di sebelah timur laut Kiyose City ke arah Tochigi Prefecture (jaraknya sekitar 60 km). Sebuah anvil cirrus terlihat memanjang di atas awan Cb. Selain itu awan Cg juga terbentuk di sisi wilayah yang sama.
2.4.5.7 Wilayah awan campuran Cu dan Cg
Gambar 25 a. Foto awan di wilayah Ooshima Motomachi, Tokyo pada tanggal 19 Desember 1994. Hasil observasi permukaan Cumulus (Cu) CL = 2, CM = X, CH = X
Gambar 25 b. Citra IR tanggal 19 Desember
Gambar 25 c. Citra VIS tanggal 19
1994 (tanda panah : wilayah Ooshima
Desember 1994 (tanda panah Ooshima
Motomachi, Tokyo) . Hasil identifikasi :
Motomachi, Tokyo) .
campuran awan Cu dan Cg
Jika dilihat pada citra satelit tersebut, terlihat sebuah sabuk awan-awan konvektif terbentang di atas perairan sebelah timur Semenanjung Izu dan Ooshima. Penentuan berdasarkan tingkat kecerahan puncak awan konvektif ini, sabuk awan tidak hanya terdiri dari Cu tetapi juga terdapat Cg yang lebih berkembang daripada Cu. Hal ini berkaitan dengan terbentuknya tornado di laut / waterspout yang terlihat pada foto (Gambar 25 a).
2.5. Analisa dan Monitoring Keadaan Atmosfer dengan Citra Satelit 2.5.1
Analisa dan Monitoring Potensi Cuaca Signifikan
Kegiatan monitoring yang dilakukan apabila terdapat indikasi adanya potensi cuaca signifikan yang dapat terjadi di wilayah DKI Jakarta, Banten dan Jawa Barat, atau fenomena cuaca di sekitar wilayah tersebut yang diperkirakan mempunyai dampak kepada wilayah DKI Jakarta, Banten dan Jawa Barat. Cuaca signifikan dimaksud adalah cuaca ekstrem yang berkaitan dengan adanya awan konvektif khususnya Cb seperti : hujan lebat, putting beliung, badai guntur/thunderstorm, Inter-tropical Convergence Zone (ITCZ), badai tropis, palung, dll.
Gambar 26. Identifikasi Enhanced-V pada kasus hujan lebat dan angin kencang di Bandung tgl 7 Oktober 2015 dengan menggunakan Satelit Himawari-8 Langkah Kegiatan : 1. Mengamati perkembangan sistem liputan awan di wilayah DKI Jakarta, Banten, Jawa Barat dan sekitarnya dengan menganimasikan citra satelit MTSAT2, 1 sampai 12 jam terakhir 2. Memeriksa citra OCAI untuk mengidentifikasi jenis awan (cloud-type) dan ketinggiannya (cloud-top height ) 3. Mengidentifikasi daerah pertumbuhan awan-awan konvektif padat (dense-cloud ), convective cloud cell dan Cb-cluster yang meliputi luasan wilayah sekurang-kurangnya
100 km (± 1 derajat lintang/bujur) dengan suhu puncak awannya ( brightness temperature) ≤ -50ºC (223º K) yang persisten selama 3 jam atau lebih
4. Membuat citra enhancement IR1 dan WV dengan software GMSLPW untuk mengidentifikasi cold cloud-tops (suhu puncak awan yang paling dingin) dengan enhancement-color (misalnya: EXT-1 ) 6. Mengidentifikasi apakah terdapat ”Enhanced-V” area pada citra IR1 tersebut, yang mengindikasikan adanya potensi thunderstorm/badai guntur disertai angin kencang di wilayah tersebut 7. Mengamati perkembangan arah dan kecepatan pergerakan wilayah sistem convective cloud cell atau Cb-cluster dan cold cloud-tops - nya setiap jam observasi dengan membuat trayektori-nya 8. Mencatat hasil monitoring dalam Log-Book Monitoring Khusus
2.5.2
Analisa dan Monitoring Penyebaran Asap Kebakaran Hutan
Kegiatan monitoring penyebaran asap kebakaran hutan dibagi ke dalam 2 tahap yaitu identifikasi titik panas yang dianggap menjadi sumber penyebaran asap (menggunakan MTSAT2 atau NOAA18/19), dan pembuatan trayektori sebaran asap untuk beberapa hari ke depan dengan SATAID. Langkah Kegiatan : 1.
Identifikasi Titik Panas dengan MTSAT2 a) Identifikasi titik api ( fire-hotspot ) dapat dilakukan dengan menggunakan citra IR4 yang sensitif terhadap panas / suhu tinggi. b)Mendeteksi suhu (brightness temperature) pada citra IR4 satelit MTSAT, jika teridentifikasi suhu abnormal (anomali) tinggi sebesar > 320ºK ( > 47ºC) pada suatu piksel citra maka kemungkinan besar di titik tersebut terjadi titik panas pada wilayah piksel citra tersebut. c) Menerapkan teknik pewarnaan kombinasi citra komposit RGB (Red-Green-Blue) menggunakan sistem pengolah citra dengan pewarnaan citra sbb : IR4 (Rev) = Red; IR1-IR4 = Green ; IR1 = Blue. Jika terdapat piksel yang dengan warna kuning cerah pada citra komposit RGB tersebut, maka diidentifikasi sebagai lokasi titik panas ( firehotspot )
2. Identifikasi Titik Panas dengan NOAA18/19 a) Sistem penerima satelit NOAA produk Lexical Technology Pte. Ltd. (Singapore) dapat digunakan untuk memroses informasi hotspot dari data satelit NOAA baik dalam bentuk citra maupun teks yang berisi statistik hotspot. b) Untuk dapat memroses informasi hotspot, maka harus tersedia citra kanal 3B dari satelit NOAA . c) Untuk citra satelit siang hari, hanya satelit data NOAA-12, NOAA-14, NOAA-16, FY-1C dan FY-1D yang dapat diproses menjadi citra hotspot karena terdapat data kanal 3B). d) Citra satelit siang hari yang diperoleh dari satelit NOAA-15 dan NOAA-17 tidak dapat diproses menjadi citra hotspot karena data citra kanal 3B-nya tidak tersedia.
e) Untuk citra malam hari pada semua jenis satelit tersebut di atas ada data citra kanal 3B- nya, sehingga dapat diproses menjadi citra dan informasi hotspot. f) Produk fire-hotspot dapat ditampilkan dengan mengoperasikan software Universal Meteorological Satellite Data Display System (untuk Lexical System), dengan menggunakan fasilitas pemrosesan data hotspot. Data yang diperlukan adalah file .ZLD yang telah diproses oleh sistem secara otomatis. g) Setelah dilakukan prosedur pengolahan maka akan dihasilkan secara otomatis data hotspot dalam format .hot yang harus disimpan di directory data hotspot. h) Menampilkan produk dalam bentuk citra dan teks informasi statistik jumlah hotspot pada layar display dengan warna yang berlainan untuk tingkat/level kepercayaan titik hotspot yang terdeteksi. i) File data hotspot dalam format teks .TXT yang berisi informasi statistik detil dimana lokasi hotspot ditemukan, pengelompokannya dan tingkat kepercayaan hasil identifikasi hotspot-nya. File ini dapat diolah kembali dengan software GIS (misalnya ArcView GIS) untuk dibuat Peta Titik Panas (Fire-Hotspot). 3. Identifikasi Titik Panas dengan TERRA/AQUA a) Unduh data titik panas yang dideteksi oleh sensor MODIS pada satelit TERRA/AQUA dari website FIRMS (Fire Information for Resource Management System) pada url ftp://mapsftp.geog.umd.edu/ u ntuk wilayah Asia tenggara, dimana didalam file tersebut berisi lokasi dan informasi lain mengenai titik panas selama 1 hari. b) File data hotspot dalam format teks .CSV yang berisi informasi statistik detil dimana lokasi hotspot ditemukan, pengelompokannya dan tingkat kepercayaan hasil identifikasi hotspot-nya. File ini dapat diolah kembali dengan software GIS (misalnya ArcView GIS) untuk dibuat Peta Titik Panas (Fire-Hotspot).
Gambar 27. Deteksi Titik Panas dengan satelit TERRA/AQUA tanggal 8 Oktober 2015
4. Pembuatan Trayektori Penyebaran Asap dengan SATAID a) Menampilkan data satelit MTSAT2 kanal IR4 pada jam terjadinya kebakaran hutan, dan data NWP GSM dari JMA b) Memasukkan data NWP pada lapisan 850mb dan menampilkan arah dan kecepatan angin pada level tersebut c) Menambahkan tampilan trayektori asap pada citra berdasarkan titik panas yang diperoleh dari citra MTSAT2 atau NOAA18/19 atau TERRA/AQUA
Gambar 28. Trayektori Sebaran Asap berdasarkan titik panas dari pantauan satelit TERRA/AQUA tanggal 8 Oktober 2015
2.5.3
Analisa dan Monitoring Debu Vulkanik dari Letusan Gunung Berapi
Kegiatan monitoring penyebaran debu vulkanik dari letusan gunung berapi dibagi ke dalam 2 tahap yaitu identifikasi letusan gunung berapi dengan citra MTSAT2, dan pembuatan trayektori sebaran debu vulkanik untuk beberapa hari ke depan dengan SATAID. Langkah Kegiatan : 1.
Identifikasi Titik Letusan Gunung Berapi dengan MTSAT2 a) Jika terjadi letusan gunung berapi yang mengeluarkan material vulkanik, maka dilakukan identifikasi wilayah sebaran debu vulkanik dengan citra satelit MTSAT kanal IR1 dan IR2 serta data NWP-JMA b) Identifikasi debu vulkanik dilakukan dengan menampilkan data citra satelit splitwindows IR1-IR2 dengan sistem display dan analisis data satelit. c) Menampilkan profil kontur perbedaan suhu puncak awan pada kanal IR1 dan IR2 di wilayah sekitar lokasi gunung api yang meletus tersebut. Debu vulkanik dapat diidentifikasi jika dijumpai kontur suhu split-windows (IR1-IR2) bernilai minus (-) kurang dari -0.5ºC.
d) Melakukan pemrosesan citra dengan teknik RGB (Red-Green-Blue) dengan sistem display dan analisis data satelit menggunakan citra SP (IR1-IR2), S2 (IR4-IR1) dan IR4. e) Metode RGB yang diaplikasikan adalah warna Merah (RED) untuk citra SP, warna Hijau (GREEN) untuk citra S2 dan warna Biru (BLUE) untuk citra IR4. f)
Debu vulkanik dapat diidentifikasi perbedaannya terhadap awan-awan lainnya, terlihat akan berwarna pink pada citra RGB tersebut. Sedangkan awan-awan lainnya seperti Convective cloud (Cu, Cg, Cb) akan berwarna Orange ~ Merah, Coldtop convective cloud (Cb dengan suhu puncak awan sangat dingin) berwarna Kuning terang dan Coklat muda menunjukkan Awan-awan rendah (St, Fog) dan Abu-abu muda kebiruan biasanya menunjukkan Awan-awan menengah (seperti As, Ac).
2. Pembuatan Trayektori Penyebaran Debu Vulkanik dengan SATAID a)
Menampilkan data satelit MTSAT2 kanal IR4 pada jam terjadinya letusan gunung berapi, dan data NWP GSM dari JMA
b)
Memasukkan data NWP pada lapisan sesuai tinggi letusan gunung berapi dan menampilkan arah dan kecepatan angin pada level tersebut
c)
Menambahkan tampilan trayektori asap pada citra berdasarkan titik letusan yang diperoleh dari citra MTSAT2
Gambar 29. Identifikasi debu vulkanik Gunung Raung 21 Juli 2015 menggunakan metode RGB (SP,S2,IR4) dari satelit Himawari-8
