Extract Surface Water Features From Sentinel 1 Data Using ESA SNAP

-
Surface water body data like Lakes, Ponds, Reservoirs, Rivers are important geospatial data for many purposes. This kind of data can be obtained in many ways. They can come from field measurements, GPS-based measurements, or derived from Aerial Photographs or Satellite Imagery. Deriving surface water features from aerial photographs or satellite imagery, in particular, has some strength compared to more conventional mapping methods. Aerial Photographs or Satellite Imagery recording the surface water body in a synoptic way. It s is basically just like the real features that we saw in the field. It is also efficient and time-saving. You can get the data either in vector format or raster format depends on your preferred extraction methods. 

Particularly for satellite imagery, these data could come from a wide range of imaging sensors operates in different electromagnetic spectrum (from optical spectrum to radar/microwave spectrum). Different spectrums will expose different characteristics of the water surface features, so you have various options to get the water surface features data. 

One benefit about water surface features extraction using data coming from radar / SAR sensors is free of cloud cover, so you can get water surface features or water body information on any weather conditions. Even if your area of interest got struck by hurricanes, heavy rains, or any other bad weather at your target date, you still can get a pristine and clear view of the area. This is something that you can't get from optical imagery because at these conditions, optical imagery will show none but thick and widespread clouds. You can also monitor the water surface features at flooding conditions. This is why many agencies or mapping companies are using SAR data to get water surface features data. 

Water surface feature extraction from SAR Imagery is a little bit different compared to methods commonly used in Optical Imagery. In optical imagery, you can use extraction methods like NDWI index or image classification, but these methods are not working for SAR data. Regarding this matter, I already made a video tutorial below about how to extract surface water features from SAR data, using Sentinel-1 data that available to download for public use. Check this out below.


Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Daftar Alamat dan Link Geoportal dan GIS Portal Kementerian, Lembaga, Badan dan Pemerintah Daerah di Indonesia

-
 Seiring dengan semakin populernya penggunaan data spasial di berbagai institusi, baik pemerintah maupun swasta di Indonesia, banyak lembaga pemerintah telah mengembangkan Geoportal sebagai sarana berbagi pakai data geospasial resmi pemerintah. Berbagai macam peta dasar dan peta tematik dengan berbagai format telah dipublikasikan secara resmi oleh geoportal yang dikelola masing - masing instansi.  Berikut ini adalah daftar alamat web geoportal milik instansi pemerintah indonesia, baik kementerian, badan, lembaga, maupun pemerintah daerah yang telah dibangun dan diresmikan. Daftar ini akan diperbarui sewaktu - waktu apabila tercatat ada lembaga pemerintah yang telah membangun dan menerbitkan geoportal sebagai salah satu sarana berbagi pakai data dan informasi geospasial.  Kementerian / Lembaga / Pemerintah Daerah Pengelola Alamat URL Portal INA SDI ">https://tanahair.indonesia.go.id/portal-web/# Kementerian Kelautan dan Perikanan ">http://satupeta.kkp.go.id/ ...
Read more

HAE (Height Above Ellipsoid) and MSL (Mean Sea Level) Conversion Using Pathfinder Office

-
Image
Di tepi pantai kok GPS-nya nilai ketinggiannya bukan nol ? mending bro yang saya alami malah nilai ketinggiannya negatif!, hmmmmm pasti GPSnya rusak, mari kita "lembiru" (lempar ganti baru)...... :) GNSS/GPS receiver secara default menggunakan acuan ketinggian (datum) berdasarkan ellipsoid WGS-84 (datum koordinat global), sehingga nilai ketinggian/elevasi yang diperoleh merupakan ketinggian diatas ellipsoid (HAE : Height Above Ellipsoid). Jika GPS yang kita gunakan menggunakan setting ini, maka tidak heran apabila ketika kita survei di pinggir pantai, ketinggiannya tidak nol atau malah mungkin negatif. Hal ini dikarenakan lokasi yang kita survei menurut WGS-84 ketinggiannya bukan nol. Ketinggian yang mendasarkan pada nilai nol diatas garis pantai rata rata disebut dengan MSL (Mean Sea Level). Kenapa bisa ada dua acuan ketinggian yang berbeda?. Hal ini dikarenakan bentuk bumi tidak sepenuhnya bulat, karena itu ketinggian nol di pantai ancol jakarta sejatinya tidak sama de...
Read more

TUTORIAL ORTHOREKTIFIKASI CITRA SATELIT RESOLUSI SEDANG (CITRA ASTER)

-
Image
Orthorektifikasi adalah proses koreksi geometrik citra satelit atau foto udara untuk memperbaiki kesalahan geometrik citra yang bersumber dari pengaruh topografi, geometri sensor dan kesalahan lainnya. Hasil dari orthorektifikasi adalah citra tegak (planar) yang mempunyai skala seragam di seluruh bagian citra. Orthorektifikasi sangat penting untuk dilakukan apabila citra akan digunakan untuk memetakan dan mengekstrak informasi dimensi, seperti lokasi, jarak, panjang, luasan, dan volume. Citra tegak merupakan citra) yang telah dikoreksi segala kesalahan geometriknya, sebagai akibat dari mekanisme perekaman citra. Kesalahan geometrik citra dapat berasal dari sumber internal satelit dan sensor (sensor miring/off nadir) ataupun sumber eksternal, yang dalam hal ini adalah topografi permukaan bumi. Perekaman off nadir dan perbedaan ketinggian berbagai obyek di permukaan bumi menyebabkan adanya kesalahan citra yang disebut relief displacement. Relief displacement sendiri dapat didefinisi...
Read more