Remote Sensing

Ajkwa River, Papua, Indonesia

Ajkwa River, situated in the southern part of the largest gold mining in Indonesia, Grasberg Mine. River`s geomorphological pattern showed that the river sufferred due to huge sedimentation, it is also probably contains high pollutant from tailings activities. The following image shown that the near-natural color of sediment is white, indicated high pollutant, not natural sediment

White color of sediment, indicated pollutant from tailing activities
White color of sediment, indicated pollutant from tailing activities. However, its still need verification from the field and laboratory measurements. Data: Landsat 8, year 2013

It can be seen from satellite image year 1988, the size of the Ajkwa River was smaller than year 2000 and 2013. The development of new settlement just began on that year (Timika Town and Mozes Kilangin Airport)
The double-white arrow shown the changes of the river`s geomorphological situation in the same sampling location. Its seem there was human influence to widen the river size.
River ecosystem and coastline ecosystem are under serious threaten, because heavy rainfall frequently happen in this region, the pollutant then could be transported. Human environment is also under threaten since the pollutant could infiltrate into groundwater as surface runoff or percolate mechanism.

Data: Landsat 5 for year 1988; Landsat 7 ETM+ for year 2000; Landsat 8 for year 2013
Data: Landsat 5 for year 1988; Landsat 7 ETM+ for year 2000; Landsat 8 for year 2013
Advertisements

4 thoughts on “Ajkwa River, Papua, Indonesia”

  1. Salam kenal, Pak Fatwa Ramdani. Mohon bantuannya kalau boleh, Pak. Penelitian sy mengenai perbandingan geochemical tailing yang terdapat vegetasi dan tidak pada Sungai Ajkwa. Menurut Bapak, apa kombinasi band terbaik untuk penelitian saya? saya menggunakan landsat 8 (akuisisi Mei 2013).

  2. Salam kenal Hamzah!
    Untuk mengetahui nilai geochemical pada suatu features merupakan penelitian yang sulit. Anda harus melakukan survey lapang dan merekam secara akurat nilainya pada vegetasi tertentu. Kemudian membandingkan dengan nilai reflectance pada pixel dari satellite images. Menurut saya Landsat 8 tidak tepat untuk hal ini dikarenakan resolusi spasial yg hanya 30m dan resolusi spectral yg terbatas. Saran saya gunakan hyperspectral imagery untuk hasil yg lebih optimal, Hyperion misalnya. Meskipun resolusi spasial 30 me, tetapi memiliki resolusi spectral 220 bands. Anda bisa meminta pembimbing anda untuk belajar mengenai hyperspectral images, good luck! 😉

  3. Terimakasih banyak atas respon cepatnya, Pak. Alhamdulillah saya sudah melakukan survey lapangan, sampling, dan uji lab. Bagaimana jika landsat 8 hanya digunakan untuk kebutuhan pemetaan informasi sebaran hasil uji lab? saya mempunyai foto udara dari perusahaan tetapi menurut saya itu tidak tepat untuk digitasi karena tidak jelasnya batas antara vegetasi dan sedimen tailing serta antara tailing dalam fase padat dan tailing dalam fase cair. Sehingga menurut saya mungkin dengan menggunakan landsat akan lebih baik. Saya telah melakukan komposit RGB 564 dan 754. Tampilan kombinasi 754 lebih mendekati alam. Namun, mgkn Bapak punya saran kombinasi band terbaik, mengingat sy pemula dalam processing landsat. Mohon maaf sebelumnya, Pak

  4. Kalau begitu, jangan hanya mengandalkan kombinasi band, tetapi lakukan transformasi bands, misalnya PCA lalu lihat kombinasi RGB band PC1.PC2, dan PC3. Lalu bandingkan dengan informasi sebaran hasil uji lab. Semoga sukses!

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s