agustan_BMKG_12052015_insarinssaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaar

agustan_BMKG_12052015, agustan_BMKG_12052015

1. Utilisasi Deformasi Permukaan untuk Pemodelan Tsunami Agustan PTISDA - BPPT Kegiatan Kajian Penggunaan Data GPS Untuk Informasi Tsunami Bidang Geofisika , Puslitbang BMKG, Jakarta, 12-13 Mei 2015

2. Pengantar (1) Tsunami dibangkitkan oleh gangguan impulsif terhadap air laut akibat terjadinya perubahan bentuk dasar laut secara tiba- tiba Perubahan bentuk dasar laut secara tiba-tiba disebabkan oleh : gempa bumi , letusan gunung api longsoran (land slide) yang terjadi di dasar laut Hantaman meteor juga diperkirakan dapat membangkitkan tsunami

3. Pengantar (2) Perubahan dasar laut ( deformasi ) dapat dimodelkan dengan pemodelan numerik Pemodelan dapat dilakukan setelah kejadian ataupun sebelum untuk prediksi ( sistem peringatan dini ) Nilai deformasi permukaan untuk bahan input diperoleh dari pengamatan atau hasil observasi lapangan : terestris dan extra- terestris ( teknik GPS dan Interferometric Synthetic Aperture Radar)

4. Latar Belakang Teori Mekanisme perubahan dasar laut terjadi secara tiba-tiba ( misal pengangkatan dasar laut ), maka pergeseran ( displacement of seafloor ) dapat diestimasi dengan fault models ( Mansinha and Smylie , 1971; Okada, 1985 ) Elastic Finite Fault Plane Model Mekanisme perubahan terjadi secara perlahan  transient seafloor motion

5. Latar Belakang Teori Menentukan atau memprediksi bidang gempa dengan model patahan (fault model)

6. Latar Belakang Teori Menentukan atau memprediksi bidang gempa dengan model patahan (fault model)

7. Finite Fault Model (USGS)

8. Pemodelan Tsunami Berdasarkan pengolahan data jaringan GPS diperoleh koordinat , perubahan koordinat , laju perubahan , strain dan kemungkinan zona kuncian untuk bidang gempa yang dapat memicu tsunami Berbagai perangkat dan model: COMCOT, ANUGA, MOST dllsb Mirone Tools Software: Berdasarkan model patahan bidang gempa Membutuhkan parameter bidang gempa

9. Perangkat Lunak Pengolah Data GPS Komersil : berdasarkan bawaan alat : Trimble (TTC, TGO, TPO dllsb ), Bernesse Bebas terbuka : GAMIT, GIPSY-OASIS Berbasis web

10. GPS Data Observation Files (mainly inform the receiver position) Depends on receiver type RINEX Format Navigation Files (mainly inform the satellite position) Broadcast Ephemeris Precise Ephemeris (IGS Products: final orbits, rapid orbits or ultra-rapid orbits)

11. RINEX Format Receiver Independent Exchange Format as GPS data standard format IGS (International GNSS Service) store all the GPS data from the GPS permanent stations in RINEX format nnnnddds.yyx (nnnn = 4 digits character station name, ddd = 3 digits numerical day of year, s = 1 digit numerical session, yy = 2 digits numerical year, x = 1 digit character of data type: O for observation, N for navigation) Example: LAE12730.06O Compressed to Hatanaka format Further information: http://igscb.jpl.nasa.gov/igscb/data/format/rinex210.txt

12. RINEX Format

13. RINEX Format

14. RINEX Format

15. GPS Data Provider The other interesting sites: SOPAC (Scripps Orbit and Permanent Array Center) Website http://sopac.ucsd.edu/

16. GPS Data Processing (TTC) Needs observation files in Trimble format or RINEX format Needs navigation (ephemeris) file, broadcast ephemeris or precise ephemeris

17. GPS Data Preparation After downloading the GPS data, please run the TEQC to check the GPS data quality http://facility.unavco.org/software/teqc/teqc.html

18. Finite Fault Model (USGS)

19. InSAR - Penginderaan Jauh Aktif Berdasarkan gelombang EM (radar) menggunakan wahana pesawat atau satelit Salah satu sistem satelit radar untuk pemetaan : ALOS-PALSAR Informasi yang diperoleh dari sistem ini adalah kumpulan titik-titik yang mempunyai beda fasa  jarak  beda jarak  tinggi  beda tinggi Pengolahan data  perangkat lunak (software)

20. Definition SAR = Synthetic Aperture Radar  radar image or SLC (single look complex image) InSAR = Interferometric Synthetic Aperture Radar  interferogram image (phase and amplitude) DInSAR = Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar  deformation signals DEM = Digital Elevation Model

21. Perangkat Lunak Pengolah data SAR Perangkat lunak (software) pengolah data SAR: commercial and open source software Commercial software: GAMMA SAR, DIAPASON dll  lebih mudah digunakan tetapi berbayar dan mahal Open Source software: ROI_PAC, GMTSAR  lebih sukar digunakan tetapi gratis

22. GMTSAR Gratis didownload melalui website Berjalan mulus dibawah sistem operasi LINUX dan MacOS Belum pernah mencoba di bawah Windows dengan Vmware Terdiri dari GMT (Generic Mapping Tools) dan pengolah data SAR

23. Tahapan Instal GMTSAR Unzip file GMTSAR.tar yang telah dicopy ke /home/ agustan ( misalnya ) dengan cara : tar – vxf GMTSAR.tar Setelah terektrak , akan ada satu direktori dengan nama GMTSAR di bawah /home/ agustan / Sebelumnya pastikan c -shell sudah siap di komputer masing2 ( jika c -shell belum ada maka GMTSAR tidak akan dapat digunakan ) Jika belum ada , install aja dengan cara mengetik : sudo apt-get install csh Setelah itu , refer ke manual untuk instalasi , misalnya dengan mengedit gmtsar_config . Caranya pico gmtsar_config Selanjutnya lihat file yang telah disiapkan

24. Menggunakan GMTSAR Setelah terinstal, coba ketik command: esarp atau snaphu apakah sudah jalan atau belum Jika semua sudak OK, siap untuk mengolah data ALOS PALSAR level 1.0

25. Identifikasi Deformasi dengan InSAR > 1. pre_proc.csh ALOS master slave > 2. align.csh ALOS master slave > 3. dem2topo_ra.csh master.PRM dem.grd > 4. intf.csh master.PRM slave.PRM > 5. filter.csh master.PRM slave.PRM gauss_alos_200m 2 > 6. snaphu.csh 0.2 > 7. geocode.csh 0.1

26. DInSAR DF int = f curv + f topo + f defo + f atm + f noise f curv is removed by flattening process f topo is removed by appliying 2-pass (existing DEM); if Bperp almost zero, this factor can be neglected f atm is reduced by applying weather topographic-dependent model f noise is reduced by applying adaptive smoothing windows (Goldstein and Werner, 1998)

27. Interferogram Derivation (1) Image registration and common band filtering Doppler parameter optimization for repeat track interferometry SLC Image for Manokwari October 2008 January 2009

28. Interferogram Derivation (2) Interferogram f = earth curvature + topographic height + deformation + atmospheric + decorrelation Earth curvature is removed by baseline factor  flattening image To obtain deformation signals, topographic feature should be removed. Topographic feature is related to perpendicular baseline, if Bperp small, or almost 0 the topographic feature can be neglected. If not, 2-pass DInSAR is applied by simulating SRTM data as DEM 2p

29. Deformation Signals The perpendicular baseline (image center) = 1.1608 m Next step is filtering and unwrapping the phase 2p

30. Deformation Signals Converting to vertical displacement

31. Deformation Signals