Asmorojati, Sigit Herlambang (2022) IDENTIFIKASI BANJIR MENGGUNAKAN CITRA SENTINEL 1 SAR DI DAERAH ALIRAN SUNGAI BILA WALANAE = Flood Identification Using Sentinel 1 SAR Imagery in Bila Walanae Watershed. Skripsi thesis, Universitas Hasanuddin.
![[thumbnail of Cover]](/15933/1.hassmallThumbnailVersion/M011171327_skripsi_cover1.jpg)
![](/15933/1.haspreviewThumbnailVersion/M011171327_skripsi_cover1.jpg)
M011171327_skripsi_cover1.jpg
Download (266kB) | Preview
![[thumbnail of Bab 1-2]](/style/images/fileicons/text.png)
M011171327_skripsi_bab 1-2.pdf
Download (2MB)
![[thumbnail of Dapus]](/style/images/fileicons/text.png)
M011171327_skripsi_daftar pustaka.pdf
Download (3MB)
![[thumbnail of Full Text]](/style/images/fileicons/text.png)
M011171327_skripsi_25-04-2022.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (9MB)
Abstract (Abstrak)
Indonesia merupakan daerah yang beriklim tropis dengan intensitas curah hujan cukup tinggi, sehingga hampir seluruh wilayah di Indonesia berpotensi terkena bencana banjir. DAS Bila-Walanae masuk kedalam WS Walanae – Cenranae yang merupakan Wilayah Sungai Strategis Nasional. Isu strategis yang terjadi pada DAS Bila Walanae pendangkalan danau Tempe akibat sedimentasi yang bermuara di danau Tempe dan lebih dari setengah wilayahnya bertopografi datar dan landai dengan penutupan lahan berupa hutan yang menyisakan 15,47% dari total luas DAS sehingga meningkatkan potensi terjadinya banjir pada wilayah ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi daerah yang tergenang banjir di Daerah Aliran Sungai Bila Walanae dengan menggunakan data citra SAR Sentinel-1 sebelum dan pada saat terjadinya kejadian banjir pada tanggal 19 juli 2020. Identifikasi banjir menggunakan metode Normalized Difference Sigma Index. Jumlah sampel pada penilitian digunakan sebanyak 102 sampel yang digunakan untuk data referensi. Teknik sampling acak sederhana digunakan untuk metode pengambilan sampel. Hasil dari analisis Normalized Difference Sigma Index mengidentifikasi genangan banjir seluas 36.593,51 ha dengan tingkat akurasi sebesar 90,2%. Genangan banjir tersebar pada tujuh kecamatan di Kabupaten Wajo, lima kecamatan pada Kabupaten Sidenreng Rappang, dua kecamatan pada kabupaten Soppeng, dan tiga kecamatan pada kabupaten Bone. Hasil analisis menunjukkan bahwa elevasi dan Digital Elevation Model sangat berpengaruh terhadap identifikasi daerah banjir dengan menggunakan citra sentinel-1 di DAS Bila Walanae. Identifikasi banjir menggunakan citra Sentinel 1 sebaiknya digunakan pada daerah berpenutupan lahan terbuka agar menghindari faktor yang dapat mempengaruhi backscatter yaitu double-bounce vegetation layer dan lookalikes.
Keywords : Banjir, NDSI, Citra, Sentinel
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Subjects: | S Agriculture > SD Forestry |
Depositing User: | S.Sos Rasman - |
Date Deposited: | 17 May 2022 00:05 |
Last Modified: | 17 May 2022 00:05 |
URI: | http://repository.unhas.ac.id:443/id/eprint/15933 |