Membuat Web Map dengan Mudah

Home » info

Untuk dapat menyajikan hasil analisa GIS, ada beberapa pilihan yang dapat dilakukan seperti membuat peta cetak maupun webmap. Terdapat beberapa kelebihan dan kekurangan dari kedua output tersebut.

Menyajikan data spasial dengan menggunakan web map memiliki banyak keunggulan diantaranya mudah untuk dibagikan ke orang lain via smartphone. Akan tetapi untuk dapat membuat webmap membutuhkan proses yang lebih panjang dari membuat peta dan sering kali juga harus membuat codingnya.

[Baca juga : Membuat Landcover dengan Google Earth Engine]
[Baca juga: Sumber data Geoportal]

Akhir-akhir ini di LinkedIn, saya sering melihat beberapa posting mengenai Felt dan saya penasaran untuk mencobanya. Felt adalah suatu platform webapp yang dapat digunakan untuk membuat, mengedit, dan membagikan webmap.

Untuk dapat menggunakan Felt ini juga sangat mudah dan aplikasinya sangat intuitif. Adanya pilihan untuk upload data spasial dan styling cartography yang mudah menjadikan Felt ini aplikasi yang menarik untuk dicoba.

Kelebihan Felt

Read more

11 Library Python untuk Pengelolaan Data Geospasial yang Efisien

Home » info

Di dunia yang didorong oleh data saat ini, kemampuan untuk bekerja secara efektif dengan data geospasial semakin penting di berbagai industri. Data geospasial, yang mencakup informasi terkait lokasi dan fitur geografis, dapat memberikan wawasan berharga untuk perencanaan perkotaan, pemantauan lingkungan, optimisasi transportasi, dan banyak lagi. Python, bahasa pemrograman yang serbaguna, menawarkan sejumlah pustaka yang dirancang khusus untuk mengelola data geospasial, sehingga memudahkan pengembang, ilmuwan data, dan profesional GIS untuk memanipulasi, memvisualisasikan, dan menganalisis informasi spasial. Dalam artikel ini, kami akan menjelajahi 10 library Python yang penting beserta proyek GitHub mereka yang memainkan peran krusial dalam pengelolaan data geospasial.

1. Geopandas

GitHub: geopandas/geopandas

Geopandas adalah pustaka yang kuat yang menggabungkan kemampuan pandas dan shapely, membuatnya mudah untuk bekerja dengan data geospasial. Ini memungkinkan manipulasi data vektor (titik, garis, poligon) dan menyederhanakan operasi geospasial umum seperti membaca dan menulis berbagai format file, melakukan penggabungan spasial, dan melakukan analisis spasial.

Read more

Membuat Landcover dengan Google Earth Engine

Home » info

Google Earth Engine adalah platform sumber terbuka yang menyediakan akses ke data penginderaan jauh global dan memberikan kemampuan analisis dan visualisasi yang kuat. Salah satu aplikasi dari platform ini adalah untuk membuat tutupan lahan/landcover.

[baca juga : Pengenalan Google Earth Engine]

[baca juga : NDVI dengan Google Earth Engine]

Dalam artikel ini, kami akan membahas penggunaan beberapa Indeks Vegetasi sebagai input band dalam melakukan prediksi tutupan lahan. Indeks Vegetasi yang akan digunakan meliputi NDVI, GRVI, OSAVI, dan EVI.

// ######################################################################################################
//                                    ### Set up Vegetaion Indices ###
// ######################################################################################################

var vegIndices = require("users/donjoe826/default:vegIndices")
var ndvi = vegIndices.NDVI(s2CloudMaskedClip, 'B8', 'B4') 
var grvi = vegIndices.GRVI(s2CloudMaskedClip, 'B3', 'B4')
var osavi = vegIndices.OSAVI(s2CloudMaskedClip, 'B8', 'B4')
var evi = vegIndices.EVI(s2CloudMaskedClip, 'B2', 'B3', 'B8')
var ndviTex = vegIndices.NDVITex(ndvi) 
var eviTex = vegIndices.EVITex(ndvi)

Read more

Sumber Geoportal

ilustrasi untuk geoportal
Home » info

Tujuan

Pada tulisan kali ini kita akan belajar mengenai geoportal. Disini admin akan share sumber-sumber geoportal yang juga sering admin gunakan dalam bekerja.

Uraian

Kemampuan untuk mencari dan menemukan sumber-sumber data geospasial yang akurat di internet harus dimiliki oleh seorang teknisi SIG dalam bekerja. Dengan banyaknya informasi yang ada di internet, tidak menjamin bahwa data geospasial dapat dengan mudah untuk ditemukan.

[Baca juga : proses data lidar part 1]

[Baca juga : cara membuat kontur di autoCAD land desktop 2009]

Read more

Satellite Derived Bathymetry (SDB)

Home » info

Ilustrasi Satellite (unsplash.com/)

Dalam tulisan kali ini kita akan mencoba untuk memahami Satellite Derived Bathymetry (SDB). Jadi untuk mengetahui mengenai SDB ini, kita sebelumnya akan mengupas terlebih dahulu mengenai pengertian batimetri.

[Baca juga : Tutorial Download Data Batimetri (Part 1)]

[Baca juga : Tutorial Download Data Batimetri (Part 2)]

A. Sekilas tentang Batimetri

Batimetri merupakan ukuran tinggi rendahnya dasar laut untuk memberikan informasi tentang dasar laut yang bermanfaat untuk berbagai kepentingan.

Evolusi Teknik Pengambilan Data Batimetri

1. Shipborne

Pengukuran dengan batu duga (Leadline Survey), Single Beam Echosounder (SBES), dan Multi Beam Echosounder (MBES).

2. Airborne

Light Detection and Ranging (LiDAR) yaitu pengukuran kedalaman dengan memanfaat laser melalui wahana pesawat udara.

3. Space Borne

SDB dan Satellite Lidar Altimetri adalah salah satu teknik penginderaan jauh dengan ekstraksi dari kedalaman laut melalui citra dari satelit dilakukan melalui interpretasi dan analisa yang dihasilkan dari analisa optical imagery yang diperoleh dari beberapa satelit.

Read more

Tipe Data pada Python

Home » info

Tipe data python dapat diibaratkan sebagai pondasi sebuah bangunan. Harus kokoh dan mantap terlebih dahulu sebelum bisa meletakan batu bata dan atap.

MYW

Pada tulisan kali ini saya akan membahas mengenai Bahasa Pemrogaman Python. Dimana-mana kita mendengar Python untuk kegunaanya dalam machine learning, data scientist, AI, dan masih banyak field lainnya.

Sebelum kita belajar mengenai Python ini, maka pertanyaan yang harus diajukan terlebih dahulu adalah.

Mengapa belajar mengenai Python? atau apa pentingya belajar Python?

Well, jawaban singkat saya adalah dengan mengetahui mengenai Python akan membantu kita untuk dapat menyelesaikan banyak masalah baru seperti automatisasi. Ini contohnya untuk seorang GIS Analyst ya.

Tapi untuk jenis pekerjaan lainnya, saya percaya bahwa dengan mengimplementasikan Python dalam pekerjaan dapat meningkatkan produktifitas.

Sebagai seorang GIS analyst mempunyai kemampuan untuk mengolah data spasial dengan menggunakan ArcGIS/QGIS sebenarnya belum cukup menurut admin. Dengan mengetahui dan ahli dalam menggunakan Python seorang GIS Analyst dapat membuat suatu program untuk menyelesaikan masalah yang lebih kompleks lagi.

Read more

Tutorial Install Geoserver


Mempunyai GIS server pribadi tentunya dapat memudahkan pekerjaan GIS kita. Karena data GIS dapat kita akses dimana dan kapan saja selama masih ada koneksi internet.

Pilihan untuk memiliki GIS server dapat menggunakan ArcGIS dengan produknya ArcGIS online ataupun menggunakan GIS server open source seperti Geoserver.

Tutorial Install Geoserver
Gambar 1. GIS Server Geoserver

Untuk admin sendiri memiliki GIS server yang berada pada alamat Geoserver Geosai yang bisa admin akses 24/7. Admin menggunakan Geoserver karena gratis dan hanya perlu membayar untuk VPS bulanan (inipun patungan heheu).

Read more

Teknik Geodesi (jurusan yang sepertinya “misterius”) Part 1

Ilustrasi peta dunia, hasil pemetaan

(Teknik Geodesi? jurusan apa itu ya?)


Sudah lulus SMA, kini saatnya untuk memilih perguruan tinggi bagi yang ingin melanjutkan pendidikannya. Selain pilihan kampus, juga harus menetapkan jurusan apa yang akan diambil.

Hmm, jangan sampai setelah kuliah, ternyata baru sadar tidak sesuai passion (banyak kejadian LOL), lalu berakibat pada malas-malasan kuliah, tidak bergairah, dan berujung pada D.O.

Read more

Fitur Baru Geosai. Transformasi Koordinat Online

transform-coordinates

Hallo pembaca setia Geosai.

Kini, telah hadir fitur baru dari Geosai yatu transformasi koordinat online. Fitur ini dapat membantu teman-teman untuk transformasi koordinat tanpa menggunakan Software GIS.

Cukup dengan menyertakan pasangan koordinat, kemudian data dapat langsung ditransformasi. Fitur ini juga sudah mendukung banyak sistem koordinat. Sebagai contoh, yaitu sistem koordinat dengan kode EPSG:4326, EPSG:3857, dan masih banyak lagi.

Fitur ini dapat terwujud berkat kerja sama dengan Portalnesia.

Jika teman-teman menemukan kesalahan, error, dan hal lainnya yang bermasalah pada fitur ini, silahkan berkirim email ke

admin@geosai.my.id.

Semoga bermanfaat.

Keuntungan Menggunakan Global Mapper yang Wajib Diketahui

C:\Users\acer\Pictures\Screenshots\Screenshot (185).png

Hay sobat geo. Kali ini kita akan mempelajari tentang keuntungadari Global Mapper.

Seperti ArcGIS, Global Mapper adalah aplikasi GIS yang bagus. Global Mapper di produksi oleh BlueMarble dan cukup popular di Indonesia dan salah satu keunggulannya adalah Softaware pengolah data LiDAR terbaik.

Dengan ekstensi LiDAR module, proses olah data point cloud cepat dan mudah. Tools yang tersedia juga memudahkan sobat dalam klasifikasi, pemrosesan, dan penyajian data LiDAR. Tak hanya data LiDAR, data foto drone (UAV) juga dapat diolah dengan software ini hanya dengan sekali klik. Hebatnya lagi, Global Mapper telah terintegrasi dengan Mango Map, sehingga sobat dapat mem-publish dan sharing data spasial secara online di Mango Map.

Read more