I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   1 Feb r u ar y   201 8 ,   p p .   3 6 0 ~3 7 1   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v8 i 1 . p p 3 6 0 - 3 7 1          360       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   A Mini m u m   Clo u d Cov er Mo sa ic Im a g e Mo del of  t h O pera tiona l La n d I m a g er  La ndsa t - 8   M ultit e m po ra Da ta using   Tile  b a sed       Ra t ih De w a nti  Di m y a t i 1 ,   P ro j o   Da no edo ro 2 ,   H a rt o no 3 ,   K us t iy o 4   1 , 2, 3 G a d jah   M a d a   Un iv e rsit y ,   In d o n e sia   4 LA P A N ,   In d o n e sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   No v   2 1 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   J an   5 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   J an   1 0 ,   2 0 1 8     T h e   n e e d   f o re m o te  se n sin g   m in im u m   c lo u d   c o v e o c l o u d   f re e   m o sa ic   im a g e is  n o w   in c re a sin g   in   li n e   w it h   th e   in c re a se d   o f   n a ti o n a d e v e lo p m e n t   a c ti v it ies   b a se d   o n   o n e   m a p   p o li c y .   Ho w e v e r,   th e   c o n t in u it y   a n d   a v a il a b il it y   o f   c lo u d   a n d   h a z e   f r e e   r e m o te  s e n sin g   d a ta  f o th e   p u rp o se   o f   m o n it o ri n g   th e   n a tu ra re so u rc e a re   stil lo w .   T h is  p a p e p re se n ts   a   m o d e o f   m e d iu m   re so lu ti o n   re m o te  se n sin g   d a ta  p r o c e ss in g   o f   Lan d sa t - 8   u se a   n e w   a p p ro a c h   c a ll e d   m o sa ic  ti le  b a se d   m o d e (M T B) ,   w h ich   is  d e v e lo p e d   f ro m   th e   m o sa i c   p ix e b a se d   m o d e (M P B)  a lg o rit h m ,   to   o b tain   a n   a n n u a m u lt it e m p o ra l   m o sa ic i m a g e   w it h   m in im u m   c lo u d   c o v e m o sa ic i m a g e ries .   T h e   M T m o d e is  a n   a p p ro a c h   c o n str u c ted   f ro m   a   se o f   p ix e ls  (c a ll e d   ti les c o n sid e rin g   th e   im a g e   q u a li t y   th a is  e x trac ted   fro m   c lo u d   a n d   h a z e   f re e   a re a s,  v e g e tatio n   c o v e ra g e ,   a n d   o p e n   lan d   c o v e ra g e   o f   m u lt it e m p o ra ima g e ries .   T h e   d a ta  u se d   in   th e   m o d e a re   f ro m   L a n d sa t - 8   Op e ra ti o n a L a n d   Im a g e r   (O L I)  c o v e rin g   1 0   sc e n e a r e a ,   w it h   2 . 5   y e a rs  r e c o rd in g   p e rio d   f ro m   Ju n e   2 0 1 5   t o   Ju n e   2 0 1 7 c o v e re d   Riau ,   W e st  S u m a tra  a n d   No rth   S u m a tra  P r o v in c e s.  T h e   M T m o d e is  e x a m in e d   w it h   ti le  siz e   o f   0 . 1   d e g re e (1 1 x 1 1   k m 2 ),   0 . 0 5   d e g re e (5 . 5 x 5 . 5   km 2 ),   a n d   0 . 0 2   d e g re e (2 . 2 x 2 . 2   k m 2 ).   T h e   re su lt   o f   th e   a n a l y sis  sh o w th a t   th e   sm a ll e st  ti le  siz e   0 . 0 2   g iv e th e   b e st  re su lt   in   term o f   m in i m u m   c lo u d   c o v e a n d   h a z e   (o r   n a m e d   c lea a re a ).   T h e   c o m p a riso n   o f   c lea a re a   v a lu e to   c lo u d   c o v e a n d   h a z e   f o th re e   y e a rs  (2 0 1 5 ,   2 0 1 6   a n d   2 0 1 7 f o th e   th re e   m o sa ic i m a g e s o f   M T a re   6 8 . 2 % ,   7 8 . 8 % ,   a n d   8 6 . 4 % ,   re sp e c ti v e ly .   K ey w o r d :   Min i m u m   clo u d   co v er   m o s aic  i m a g e   Mo s aic  P ix el  B ased   m o d el   Mo s aic  T ile  B ased   m o d el   On m ap   p o lic y   Stan d ar d izatio n   p o lic y   d ata  p r o ce s s in g   m o s aic   T h an n u a l i m a g d ata   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   R ati h   De w an ti Di m y a ti   Gad j ah   Ma d Un iv er s it y ,   Yo g y a k ar ta,   I n d o n esia.   T elp .   +6 2 - 21 - 8 7 1 0 7 8 6   E m ail: r ati h _ d e w a n ti @ lap an . g o . id       1.   I NT RO D UCT I O N   T h n ee d   f o r   r e m o te  s en s i n g   i m ag m o s a ic  o f   m i n i m u m   clo u d   co v er   f o r   w id ar ea   an al y s i s ,   s u c h   a s   p r o v in cial  lev el,   i s   n o w   i n cr ea s in g ,   it  is   in   li n w it h   th e   in cr ea s o f   n atio n al  d ev elo p m en ac tiv i ties   t h at   i m p le m en t   o n m ap   p o lic y   a s   s tat ed   i n   t h L a w s   [ 1 ] ,   am o n g   o th er s   L a w   No .   4   o f   2 0 1 1   o n   g eo s p atial   in f o r m atio n   [ 2 ] ,   an d   L a w   N o .   6   o f   2 0 1 4   o n   th v illag [ 3 ] .   H o w ev er ,   th co n ti n u it y   an d   av ailab ilit y   o f   me d iu m   r eso l u tio n   R e m o te   Sen s i n g   d ata  in   I n d o n esia   f o r   th p u r p o s o f   m o n it o r in g   n at u r al  an d   en v ir o n m e n tal   r eso u r ce s   is   s till   lo w ,   m o r eo v er   f o r   th e   ar ea s   o f te n   co v er ed   b y   clo u d   an d   h az e,   s u ch   as   Su m atr a,   Kali m an tan   a n d   P ap u [ 4 ] ,   [ 5 ] .   Me an w h ile,   L A P A as  th e   I n s tit u tio n   as s ig n ed   to   p r o v id an n u al  r e m o te  s e n s i n g   d ata  w it h   m i n i m u m   clo u d   co v er   an d   clo u d   f r ee   f o r   all  I n d o n es ian   ter r ito r y ,   a n d   th p r o v i s io n   o f   i n f o r m atio n   r elate d   t th i m ag q u alit y   [ 6 ] ,   h as  n o y et  co n ti n u o u s l y   p r o v id ed   s u c h   d ata.   T h is   is   b ec au s u n til  n o w   t h er h as  b ee n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A   Min i mu C lo u d   C o ve r   Mo s a ic  I ma g Mo d el   o f th Op era tio n a l La n d   I ma g er … .   ( R a tih   Dewa n ti Dimy a ti )   361   n o   s ta n d ar d izatio n   p o lic y   d ata   p r o ce s s in g   m o s aic  o f   r e m o te  s en s in g   i m a g o f   m ed i u m   r es o lu tio n .   A cc o r d in g   to   L a w   No .   2 1   o f   2 0 1 3 ,   L AP A i s   al s o   tas k ed   to   s et  th e   n atio n w id s tan d ar d izatio n   o f   d ata  a n d   p r o d u ct   q u alit y ,   n a m el y   in f o r m at io n   a n d   m et h o d s   o f   p r o ce s s i n g   o f   r e m o te  s en s i n g .   Fo r   t h p u r p o s o f   r ap id ly   a n d   co n s is ten tl y   m o n ito r in g   an al y s i s ,   it  is   r eq u ir ed   im a g m o s aic  g en er ated   b y   u s i n g   alg o r ith m s   th at  d o   n o t   ch an g t h r ef lecta n ce   v a lu e,   t h at  is   t h r ef lec tan ce   i m a g m o s aic  ( R I M) .   Sev er al  i m ag m o s aici n g   al g o r ith m s   f o r   th p u r p o s o f   d ig itall y   lan d   r eso u r ce s   m o n ito r i n g   an al y s is   h av b ee n   d ev elo p ed   b y   p r ev io u s   r esear ch er s .   T h e y   d o   p r e - p r o ce s s in g   w i th   s ev er al  s tep s   o f   r ad io m etr ic  co r r ec tio n s / n o r m a lizatio n   an d   clo u d / h az r e m o v al  w it h   al g o r ith m s   to   b ap p lied   au to m atica ll y   o r   s e m i - a u to m a ted   w it h   co m p l ic ated   s tep s   a n d   ti m e - co n s u m i n g   p r o ce d u r es.  I n   th e   s elec t io n   o f   t h b est   d ata  to   be   r ep r esen tati v o f   d ata  o n   m o s aici n g   p r o ce s s ,   s ev er al  r esear ch er s   u s ed   m o s aic  s ce n e   b ased   a p p r o ac h es  ( MSB )   [ 5 ] ,   [ 1 0 - 1 6 ] ,   an d   o th er   r esear ch er s   d ev elo p ed   m o s aic  p ix el  b ased   ap p r o ac h es  ( MP B )   [ 1 7 - 2 2 ] .   I n   ad d itio n ,   th ar ea   h a s   r e lati v el y   v ar io u s   co m p lete  an d   to p o g r ap h y ,   f r o m   f lat s   to   m o u n tai n o u s .   T h ar ea   also   h as  r elat iv el y   co m p lete  o b j e ct  o f   la n d   co v er ,   co n s is ti n g   o f   f o r ests ,   p la n tatio n s ,   s ettle m e n ts ,   s h r u b s ,   b u s h e s ,   an d   r ice  f ield s   to   m a n g r o v es.  T h d y n a m ics  o f   lan d   u s e/co v er   ch an g es  i n   t h i s   ar ea   ar q u i te  d y n a m ic  a n d   ca n   b as r ep r esen tin g   lan d   co v e r   ch an g an al y s i s   ar ea   [ 1 7 ] ,   [ 2 3 - 26] .   I n   o r d er   to   p r o v id clo u d   f r ee   o r   m i n i m u m   clo u d   co v er ed   i m ag es  o f   th e n tire   ter r ito r y   o f   I n d o n esia ,   f as al g o r ith m   o r   d ata  p r o ce s s i n g   m o d el  i s   n ee d ed   to   p r o d u ce   clo u d   co v er   f r ee   o r   m i n i m al  clo u d   co v er   m o s aic,   eith er   f o r   v is u a an a l y s i s   ( v is u al  m o s aic  o r   co lo r   b alan cin g   m o s aic s )   o r   f o r   d ig itall y   m o n ito r in g   an al y s is .   T h o b j ec tiv o f   th is   p ap er   w a s   to   d ev elo p   a   m o d e o f   r em o te  s e n s i n g   d ata  p r o ce s s i n g   f o r   L an d s at - Op er atio n al  L a n d   I m a g er   ( O L I )   to   o b tain   t h a n n u al  m i n i m u m   c lo u d   co v er   o r   clo u d   f r ee   an d   h az m o s ai c   i m a g w ith   tile  b ased   m o d el  alg o r ith m ,   co v er in g   ( 1 )   f o r m u l atio n   o f   th MT B   m o d el;  ( 2 )   ap p licatio n   o f   MT B   m o d el  u s i n g   L a n d s at - 8   OL I ( 3 )   c o m p ar is o n   an al y s i s   o f   im ag o f   MT B   an d   MPB   m o d el  r esu lts an d   ( 4 )   s tatis t ical  an al y s is   o f   MT B   m o d el.   I n   ad d itio n ,   t h MT B   alg o r ith m   p r o v id es   q u a lit y   as s es s m en o f   ea c h   ti le,   b ased   o n   t h b est  v al u e,   d er iv ed   f r o m   th m a x i m u m   p er ce n tag o f   p ix els  f r o m   th clo u d   f r ee   ar ea ,   h az f r ee   ar ea ,   v eg etatio n   co v er ag e,   an d   o p en   lan d   co v er ag f r o m   m u ltit e m p o r al  co llectio n   o f   i m a g es.   T h m o d el  p r o p o s ed   in   th is   p ap er   w as  to   s i m p li f y   th p r e - p r o ce s s i n g   s tep s ,   p ar ticu lar l y   r ad io m etr ic  co r r ec tio n s n o r m aliza tio n   s u c h   as   T OA   ( T o p   o f   A t m o s p h er e)   an d   th B R DF  ( B i - d ir ec tio n al   R ef lecta n ce   Di s tr ib u t io n   Fu n cti o n )   o n l y ,   w h ile   th e   clo u d   an d   h az eli m i n atio n ,   a n d   th ass e s s m e n o f   tile  q u al it y   as  th w h o le  m o s aic  w as  co m p leted   b y   u s i n g   m o s aic  ti le  b ased   ap p r o ac h   ( MT B ) .   T h r esu lts   o f   t h is   p ap er   w er ex p ec ted   to   b an   i n p u o r   p o lic y   b r ief   t o   d ev elo p   th p o lic y   [ 6 ] .   Mo s ai i m a g es   w er w id el y   u s ed ,   al th o u g h   t h e y   h a v b ee n   g en er a ted   th r o u g h   d ig i tal   p r o ce s s es  s u ch   as   co lo r   b alan cin g   p r o ce s s es   [7 - 9] ,   b u d esi g n at io n   i s   s till   o r ien ted   to   t h an al y s is   v is u all y   o r   m an u all y .       2.   T YP E S O F   I M AG E   M O SAI CS   A cc o r d in g   to   L a w   2 1 /2 0 1 3   ar t icle  1 5   p ar ag r ap h   2   [ 6 ] ,   it  is   m en tio n ed   th a th p r o ce s s   d ata  ar r ea d y   d ata  f r o m   t h p r i m ar y   d ata  p r o ce s s in g ,   w h ile  t h p r i m ar y   d ata  is   r a w   d ata  r ec eiv ed   d ir e ctl y   b y   th e   g r o u n d   s tatio n .   Mo s aic  i m ag d ata  d is cu s s ed   in   th i s   p ap er   eith er   as  in p u o r   o u tp u is   ca te g o r ized   as  th p r o ce s s   d ata.   T h p r o ce s s   d at u s ed   in   th s tu d y   ar L an d s a t - 8   O L I   co r r ec ted   g eo m etr ic  p r ec is io n   ter r a in - co r r ec ted   L ev el - 1 T   o r   ( L 1 T )   o r   s y s te m atic   ter r ain - co r r ec ted   L ev el - 1 GT   ( L 1 GT )   [ 2 7 ] .   T h r esu l tin g   m o s a ic  i m ag e   b ec o m es   p r o ce s s   d ata  to   b p r o ce s s ed ,   i n ter p r eted ,   an al y ze d   f o r   f u r th e r   in f o r m a tio n   e x tr ac tio n .   T h L a n d s at - 8   p r o ce s s   d ata  c an   b f u r t h er   a n al y ze d   v is u all y   u s i n g   co lo r   b alan ci n g   m o s a ic  ( C B M) ,   o r   d ig itall y   u s i n g   r ef lecta n ce   i m ag e   m o s aic  ( R I M)   [ 9 ] .   C B M   is   a n   i m a g o f   m o s aic  p r o ce s s   r esu lt s   t h at  ca n   b e   in ter p r eted   v is u a ll y   b ased   o n   k e y   in ter p r etatio n s   s u c h   as   to n e,   co lo r ,   p atter n ,   tex tu r e,   s h ap e,   s ize,   s ite,   s h ad o w ,   a n d   ass o ciatio n .   W h ile  R I is   in ten d ed   p r i m ar il y   f o r   d ig ital  a n al y s i s   b ased   o n   th r ef lecta n ce   n u m b er   o f   ea c h   p i x el.   B as ed   o n   tile  s ize,   R I t y p ca n   b e   d iv id ed   in to   MP B   ( Mo s aic  P ix el  B ased ) ,   MT B   ( Mo s aic  T ile  B ased ) ,   an d   MSB   ( Mo s aic  Scen B ased ) .     T h P o s itio n   o f   Mo s aic   T ile  B ased   ( MT B )   co m p ar ed   to   th p r ev io u s   m o s aic in g   m o d el s   o f   R ef lec tan ce   I m a g Mo s aic in g   s u c h   as   MSB   a n d   MP B   is   s h o w n   i n   Fig u r 1 .   Fro m   t h Fi g u r 1   s h o w s   clea r l y   th at  t h MT B   is   th co n tin u ati o n   m o d els o f   MP B .   T h p r in cip al  d if f er en ce s   b et w ee n   t h ese  t w o   t y p e s   o f   i m a g e   m o s aics  C B an d   R I w er s h o w n   in   F ig u r 2 .   T h C B w as   ch ar ac ter ized   b y   p an - s h ar p en i n g   p r o d u ct,   d ev elo p ed   w ith   co m m er cial   s o f t w ar e,   s e m i - a u to m a tic  alg o r it h m ,   m o r s ea m le s s ,   w it h   s u b j ec tiv an d   li m ited   q u alit y   o f   in f o r m atio n ,   h ig h   s p atia l   r eso lu tio n   ( 1 5   m ) ,   an d   m o r s u itab le  f o r   v i s u al  a n al y s is .   W h ile  th R I w as  c h ar ac te r ized   b y   f u ll  b an d   m u lt is p ec tr al  p r o d u ct,   d ev elo p ed   b y   o p en   s o u r ce   s o f t w ar e,   au to m at ic  al g o r ith m ,   t h s ea m les s   d ep en d   o n   th e   s ca le,   w it h   m o r q u ali t y   o f   i n f o r m atio n ,   lo w er   r eso lu tio n   ( 3 0   m ) ,   an d   s u itab le   f o r   d i g ital  a n al y s i s   [ 2 1 ] .   T h MPB   m o d el  is   p ix el - b ased   ap p r o ac h   th at  m ee ts   t h b est  r eq u ir e m e n ts   o f   m u lt ite m p o r al  d ata   s ets  in   a   ce r tain   p er io d .   A n d   t h MT B   m o d el  is   a n   ap p r o ac h   th at  i s   s et  u p   f r o m   s et  o f   ce r tai n   s ize s   o f   t h b est  t iles   o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 1 8   :   3 6 0     3 7 1   362   m u ltit e m p o r al  d ata  s ets.   W h il th M SB   is   a n   ap p r o ac h   b as ed   o n   th e   b est  co llectio n   o f   s c en es,  clo u d   f r ee   o r   m i n i m al  clo u d   co v er   f r o m   m u l tite m p o r al  d ata  s ets.         Fig u r 1 .   T h p o s itio n   o f   m o s aic  tile b ased   a m o n g   p r ev io u s   m o s aici n g   m o d els           Fig u r 2 .   T h ch ar ac ter is tics   o f   co lo r   b alan cin g   m o s a icin g   a n d   r ef lecta n ce   i m a g m o s aici n g   tech n iq u e s ,   ad o p ted   f r o m   [ 2 1 ]   w ith   m o d if i ca tio n s       MP B   an d   MT B   m o d els  ar m o r s u itab le  f o r   m o s aici n g   i n   ar ea s   th at  w er o f te n   o r   ev e n   co v er ed   in   clo u d s   a n d   h az e s   t h r o u g h o u t h y ea r ,   s u ch   as   P ap u a,   s o m p ar ts   o f   Ka li m an ta n   a n d   Su m a tr a.   W h ile  t h MSB   m o d el  w as  m o r s u itab le  f o r   m o s aici n g   in   r e g io n s   t h at  h av th p o s s ib ili t y   to   o b tain   c l e ar   i m ag w it h in   a   y ea r ,   s u c h   a s   t h is lan d s   o f   J av a,   B ali,   Nu s T en g g ar a,   an d   Ma lu k u   [ 5 ] .   I d ea ll y ,   g eo m e tr ic  co r r ec tio n   also   in cl u d es  co r r ec tio n   o f   s lo p o r   ter r ain   co r r e ctio n .   Ho w ev er ,   th s elec tio n   o f   b o th   r ad io m e tr ic  co r r ec tio n s ,   alr ea d y   m ee th m i n i m u m   s tan d ar d s   o f   th p r o ce s s ,   b u i w a s   also   in te n d ed   to   s i m p li f y   t h r ad io m etr ic  co r r ec tio n   s tep s .   T h is   p ap er   w ill o n l y   e x a m i n th m o s aici n g   u s in g   MP B   an d   MT B   ap p r o ac h es.     2 . 1 .   M o del  M o s a ic  P ix el  b a s ed  ( M P B )   T h is   p ap er   w a s   f o c u s ed   o n   m i n i m u m   clo u d   co v er   m o s aic  i m ag o f   t h O L I   L a n d s at - 8   m u lt ite m p o r al   d ata  f o r   th p u r p o s o f   la n d   ar ea   an al y s is ,   e s p ec iall y   v e g e tatio n   r elate d   an al y s is .   T h er w er 6   ( s i x )   MP B   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A   Min i mu C lo u d   C o ve r   Mo s a ic  I ma g Mo d el   o f th Op era tio n a l La n d   I ma g er … .   ( R a tih   Dewa n ti Dimy a ti )   363   ap p r o ac h   alg o r ith m s   f o r   lan d   ar ea   an al y s is ,   n a m el y   Ma x i m u m   NDVI ,   f o r m u la   ( 1 ) Ma x i m u m   R e f lecta n ce   Nu m b er s   o f   NI R ,   SW I R   d e v i d ed   b y   Gr ee n   B an d s   I n d ex ,   a   f o r m u la  ( 2 ) Ma x i m u m   R e f le ctan ce   N u m b er s   o f   NI R   d ev id ed   b y   Gr ee n   B an d s   I n d e x ,   f o r m u la   ( 3 ) Ma x i m u m   R e f lecta n ce   Nu m b er s   o f   SW I R   d ev id ed   b y   Gr ee n   B an d s   I n d ex ,   f o r m u l ( 4 ) Min i m u m   R e f lecta n ce   Nu m b er   o f   R ed   B an d ,   f o r m u l ( 5 ) an d   Mi n i m u m   Haz I n d ex ,   f o r m u la  ( 6 ) ;     Ma x NDVI   ( i,j )   ( I NI R ( i, j )   -   I R ed ( i,j ) ) /( I NI R ( i,j)   +I R ed ( i, j ) )         ( 1 )     Ma x NI R ,   SW I R _ Gr ee n   ( i,j )   =   Ma x i m u m   ( I NI R ( i,j ) ,   SW I R ( i,j ) ) /I Gr ee n ( i,j )     ( 2 )     Ma x NI R _ Gr ee n ( i,j )   I NI R ( i, j) /I Gr ee n ( i,j )               ( 3 )     Ma x SW I R _ Gr ee n ( i,j )   I SW I R ( i,j ) /I Gr ee n ( i,j )             ( 4 )     Min R ed   ( i,j )   I R ed ( i, j )                   ( 5 )     Min HI ( i,j )   ( 3 . 2   *   I B lu e( i,j ) )   -   I R ed ( i,j )               ( 6 )     W h er e:     NDVI No r m alize d   Dif f er en c Veg etatio n   I n d e x I b x ( i,j ) r ef lecta n ce   b an d   b x ,   in   th r o w   co lu m n   ( i,j ) NI R Nea r   I n f r aRed S W I R S h o r W av I n f r aRed B lu e,   Gr ee n ,   R ed   :   B lu e,   Gr ee n ,   R ed   B an d s ;   HI :   Haz I n d ex .   B ef o r m er g i n g   m u ltis ce n m o s aics   o n   t h MP B   m o d el,   m u lti te m p o r al  m o s aic  p er   s ce n e   w as   p r o ce s s ed .   T h s tu d y   ar ea   was  co v er ed   b y   1 0   ( ten )   s ce n e s   o f   t h L a n d s at  d ata.   Sp ec tr al  b an d s   u s ed   w er e   b an d - 2   to   b an d - 6   w it h   s p atial  r eso lu tio n   o f   3 0   m eter s ,   th at  is   s u itab le  f o r   lan d   ass es s m en t,  m ai n l y   v eg eta tio n - r elate d   an a l y s is .   T h ex p er i m e n tal  i m p le m en ta t io n   o f   t h MP B   m o d el  f o r   th is   p ap er   ar ea   w as   co n d u cted   u s in g   5   ( f iv e)   d atas et  g r o u p s ,   n a m e l y   t h e   d ata  g r o u p   o f   h al f   ( 0 . 5 )   y ea r s ,   o n ( 1 )   y ea r ,   o n a n d   a   h al f   ( 1 . 5 )   y ea r s ,   t w o   ( 2 )   y ea r s ,   an d   t w o   a n d   h al f   ( 2 . 5 )   y ea r s   as sh o w n   in   Fi g u r 3 .   E ac h   g r o u p   o f   d ata  w ill b e   an al y ze d   t h clo u d   co v er   an d   h az clea r n es s   le v els.             Fig u r 3 .   T h p er i o d s   o f   d ataset  g r o u p s   f o r   MP B   ex p er i m e n t     Fig u r 4 .   A l g o r ith m   o f   t h d ev elo p m e n t o f   m o s aic  p i x el  b ased   ( MPB ) ,   a d o p ted   f r o m   [ 2 1 ]   w ith   m i n o r   m o d i f icat io n s       I w a s   a s s u m ed   th at   th e   lo n g e r   th ti m e   p er io d   o f   d ataset  u s ed   th h i g h er   ac h ie v i n g   m i n i m al  clo u d   co v er   ev en   clo u d   f r ee .   T h im ag e   q u alit y   o f   MP B   p r o ce s s in g   r esu lts   o f   v ar io u s   t i m p e r io d s   w er an a l y ze d   q u alitati v el y   a n d   d escr ip tiv el y .   On l y   2   ( t w o )   m ai n   p ar a m ete r s   o f   i m a g e   m o s aic  q u alit y   t h at  w a s   clo u d   co v er   an d   h az co n d itio n s   w er an al y ze d   f r o m   th i m a g d is p lay   o f   b an d   co m b i n atio n   i m a g e s   o f   R GB   4 3 2   an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 1 8   :   3 6 0     3 7 1   364   R GB   6 5 4 .   T h p r o ce s s in g   s te p s   o f   th e   MP B   m o s aic in g   i n   t h is   p ap er   w er e   p r esen ted   in   F ig u r e   4 .   T h r es u lts   o f   th MP B   m o d e w er s h o wn   b y   R GB   co lo r   co m p o s i tes o f   b an d s   4 3 2   an d   6 5 4 .         2 . 2 .   M o del  M o s a ic  T ile  b a s ed  ( M T B )   T h M T B   m o d el  w a s   d ev elo p ed   b ased   o n   th r esu lts   o f   t h MP B   an d   MSB   ev alu atio n   th at  h av e   b ee n   d ev elo p ed   [ 2 1 ] ,   an d   r ef er s   to   th m o d els  o f   Un iv er s i t y   o f   Ma r y lan d   ( UM )   [ 1 7 ] ,   [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ] ,   [ 2 6 ]   an d   Au s tr alia n   Natio n al  C ar b o n   A cc o u n ti n g   S y s te m   ( NC AS)   [ 1 3 ] ,   as  w el as  I n d o n esia   Natio n al  C ar b o n   A cc o u n ti n g   S y s te m   ( I N C A S)  [ 5 ] .   T h p r o ce s s in g   s tep s   o f   m o s aici n g   w it h   MT B   m o d e in   t h i s   p ap er   w er e   p r esen ted   i n   F ig u r 5 .   T h r e s u lt s   o f   t h MT B   m o d el  w er e   also   s h o w n   b y   R GB   co lo r   co m p o s i tes  o f   b a n d s   4 3 2   an d   6 5 4 .           Fig u r 5 A l g o r ith m   o f   t h d ev elo p m e n t o f   m o s aic  ti le  b ased   ( MT B )       I n   th MP B   m o d el,   th r e m ai n in g   clo u d   co v er   o n   t h co m p leted   p r o ce s s   o f   m u ltit e m p o r al  m o s ai c   i m a g w ill   b d if f ic u lt  to   i m p r o v th r es u lt,   as  it s   i m a g m o s aicin g   w a s   b ased   o n   t h p i x e ap p r o ac h .   W h ile  o n   th MT B   m o d el,   i m p r o v e m en ts   o f   t h m o s aic  i m a g r esu lt s   b d o n b y   i m p r o v i n g   an d   co r r ec tin g   th e   clo u d   co v er   o n   t h b ad   tiles .   T h f o llo w i n g   al g o r ith m   w as  u s ed   to   as s ess   w h et h er   t h tile   f r o m   t h m o s aici n g   p r o ce s s   w as  g o o d   o r   s till   n ee d s   to   b im p r o v ed .   T h p r in cip le  o f   th al g o r ith m   f o r   i m p r o v in g   clo u d   co v er   o n   th tile  w a s   to   r ed u ce   th s ize  o f   th tile.   T h q u alit y   o f   ea c h   t ile  i n   p er ce n ( %)  i n   th e   m o s aic  i m a g ca n   b a n al y ze d   u s in g   a   s i m p l I o C VO  ( I n d ex   o f   C lear ,   Ve g etatio n   a n d   Op en   L an d )   alg o r it h m   as s h o w n   in   f o r m u la  ( 7 ) .   Fin al_ s co r e= a * %C lo u d   Fre e+ b * %Haze   Fre e+ c * Veg .   C o n v .   +d * Op en   L an d   C o n v   ( 7 )   W h er e:   a.   C lo u d   Fre is   th p er ce n ta g o f   b r ig h t n es s   v al u o r   f r ee   f r o m   clo u d   co v er   o n   im a g tile;  r an g o f   v alu b et w ee n   0 - 1 0 0 %;  1 0 0 v alu i f   t h tile  o f   clo u d   f r ee   i m ag e,   a n d   v al u 0   w h en   t h to tal  i m a g tile  is   clo s ed   b y   clo u d ;   b.   Haz Fre is   th p er ce n tag e   o f   b r ig h t n ess   o r   f r ee   v al u o f   h az o n   th i m ag ti le;  th r an g o f   v al u es  b et w ee n   0 - 1 0 0 %;  h az v a lu 1 0 0   if   th i m a g tile   is   ab s o l u tel y   n o   h az e,   a n d   v a lu 0   i f   t h i m a g tile   is   co m p lete l y   f o g g ed ;   c.   Veg .   C o n .   ( Ve g etatio n   C o n f i d en ce )   is   th p er ce n ta g o f   co n f id e n ce   v al u o f   t h v e g et atio n   co v er   o n   th i m ag t ile,   d er iv ed   f r o m   t h m ea n   NI R /Gr ee n   i n d ex   v al u o n   t h lan d t h r an g o f   v alu es  b et w ee n   0 - 1 0 0 %;   d.   Op en   L a n d   C o n .   ( Op en   L an d   C o n f id e n ce )   is   th p er ce n tag o f   co n f id en ce   v alu o f   t h e   o p en   lan d   o n   th i m ag tile,  w h ic h   is   d er iv ed   f r o m   t h av er a g SW I R - 1 / Gr ee n   in d e x   v al u o f   t h lan d th r an g o f   v alu e s   b et w ee n   0 - 1 0 0 %; an d   e.   a,   b ,   c,   d   ar c o ef f icie n ts   g i v en   th v al u 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A   Min i mu C lo u d   C o ve r   Mo s a ic  I ma g Mo d el   o f th Op era tio n a l La n d   I ma g er … .   ( R a tih   Dewa n ti Dimy a ti )   365   Un li k th MP B   m o d el  ap p r o ac h ,   in   t h MT B   m o d el  ap p r o ac h   th d ata  w er g r o u p ed   b ased   o n   3   ( th r ee )   tile  s ize s .   C o n s id er in g   o f   th e   s ize  o f   o v er lap p in g   o f   t w o   L a n d s at  i m a g s ce n es,  t h r ee   tr ial  tes ts   w i t h   tile  s izes  o f   0 . 1 0 x 0 . 1 0   d eg r ee s   ( ~1 1 k m x 1 1 k m )   co n s is t s   o f   4 0 0 x 4 0 0   p ix els;   0 . 0 5 x 0 . 0 5   d eg r ee s   ( ~5 . 5 k m x 5 . 5 k m )   co n s is t s   o f   2 0 0 x 2 0 0   p ix els,  an d   0 . 0 2 x 0 . 0 2   d eg r ee s   ( ~2 . 2 k m x 2 , 2 k m )   co n s is ts   o f   8 0 x 8 0   p ix els  h a v b ee n   d o n e.   An   il lu s tr ati v e   co m p ar is o n   o f   th e   d if f er e n ce   i n   s ize  a n d   n u m b e r   o f   tile s   o n   MT B   p r o ce s s in g   i n   t h s t u d y   ar ea   was sh o w n   i n   Fi g u r 6 .   T h im a g p r o ce s s in g   r esu lt s   o f   M T B   m o d el  w it h   th r ee   tile  s izes,  w a s   an al y ze d   th eir   q u alit y   o f   m o s aic,   clo u d   co v er ,   an d   its   h az e.   T h r esu lt  w a s   ass u m ed   t h at  th s m aller   th ti le  s ize  w i ll  b th g r ea ter   th e   n u m b er   o f   r ec o r d   tiles ,   a n d   t h h ig h er   t h q u al it y   o f   t h m o s aic.   T h i m ag e   r esu lts   f r o m   MP B   an d   MT B   m o d el s   w er co m p ar ed   to   an a l y ze   t h ad v a n ta g es  a n d   d is ad v an ta g e s   o f   i ts   r es u lt.  T h en   th i m a g r es u lts   o f   MT B   m o d el  w er an al y ze d   b y   t h p er ce n tag o f   clo u d   co v er ag an d   h az to   co n clu d e   th q u alit y   o f   t h e   i m a g p r o d u ce d .         T i l e   0 , 1 0     T i l e   0 , 0 5     T i l e   0 , 0 2     Fig u r 6 I llu s tr atio n   o f   i m ag d ata  tili n g   in   s tu d y   ar ea       3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O NS   3 . 1 .   Co lo B a la ncing   M o s a ic  ( CB M )   Fig u r 7   s h o w s   q u ic k   lo o k   ( QL )   o f   C B m o s aic  i m ag w it h   R GB   4 3 2   m u lti tem p o r al  d at a   co m p o s i tio n   in   2 0 1 6   an d   2 0 1 7 .   T h m o s aic  i m a g o n   t h e   le f s h o w s   m o r b lu r r ed   t h an   t h r ig h i m a g e.   Af ter   th i m a g e n h a n ce m en t h r o u g h   th e   s tr etc h i n g   h i s to g r a m ,   t h r es u lt s   w h ich   w er s h o w n   o n   th e   r ig h i m a g e   lo o k   clea r er   an d   m o r co n tr as t y .           Fig u r 7 .   C o lo r   b alan c in g   m o s aic  i m a g es o f   R GB   4 3 2       T h r esu lts   o f   th C B Natu r al  C o lo r   C o m b i n atio n   o f   R G B   4 3 2   L an d s at - 8   d ata  o f   2 0 1 6   an d   2 0 1 7   lo o k   s ea m le s s ,   n o   li n o r   s ig n   i n d icati n g   th at  t h i m ag e   w as  g en er ated   f r o m   s e v er al  d if f er e n p ath - r o w   s ce n e s   o r   d if f er en ti m r ec o r d in g .   Ho w ev er ,   th m o s aic  i m ag w a s   o n l y   u s ed   f o r   v i s u a an al y s is ,   s i n ce   t h i m a g w as  co lo r   b alan ci n g   p r o d u ct  o n   th i m a g t h at  h a s   b ee n   d o n h is to g r a m   ad j u s t m en to   th e   i m ag e   in te n s it y   v al u o n   ea c h   b an d .   T h p r o ce s s   w as   d ed icate d   to   th ea s o f   v is u al  i n ter p r etatio n ,   an d   ca n n o b e   u s ed   f o r   d ig ital  i n ter p r etatio n   b ec au s its   r ef lecta n ce   v a lu d o es  n o r ef lect  th o r i g in a v a lu o f   t h r ef lecta n ce .   T h ad v an ta g es   o f   th e   C B M   p r o d u ct  w er t h ap p ea r an c o f   t h e   i m ag e   lo o k s   s ea m le s s ,   b o th   i n   n atu r al   co lo r   ( R GB   4 3 2 ) ,   ev en   m o r i n   t h i m a g o f   v eg e tati o n   an a l y s is   ( R GB   6 5 4 ) .   T h v is u al   s ea m le s s   r ate   o f   t h is   p r o d u ct  is   h i g h est   a m o n g   th e   v ar io u s   m o s aic   p r o d u cts,  p r o ce s s ed   u s in g   to d a y ' s   e m er g i n g   s o f t w ar e.   I n   ad d itio n   to   s ea m le s s ,   p r o ce s s i n g   w i th   t h i s   alg o r it h m   ca n   also   eli m in a te  clo u d s   au to m atica ll y .   T h is   C B M   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 1 8   :   3 6 0     3 7 1   366   p r o ce s s in g ,   in   ter m s   o f   ti m e   r eq u ir ed   f o r   d ata  m in i n g   a n d   d ata  p r o ce s s in g   w as  r elat iv el y   f ast,  a n d   t h e   p r o ce d u r s tep s   w er r elati v e l y   p r ac tical,   b ec a u s t h e   p r o ce s s i n g   w as   au to m atic.   T h L an d s at - 8   i m ag e   ca n   also   p r o d u ce   1 5 - m eter   C B p r o d u cts u tili z in g   p an c h r o m at ic  b an d .     3 . 2 .   M o s a ic  P ix el  B a s ed  ( M P B )   I n   th MP B   m o d el  ap p r o ac h ,   b ef o r s p atial  m u lti s ce n m o s aic  p r o ce s s in g ,   m u ltit e m p o r al  m o s ai c   p er   s ce n w a s   p r o ce s s ed   f ir s t.   T h er w er 1 0   ( ten )   s ce n es   i m ag e   co v er ed   th e   s t u d y   ar ea .   T h b an d   s elec tio n   u s ed   w as  t h ap p r o p r iate  b an d   f o r   th an al y s is   o f   ter r estri al  ar ea s ,   m a in l y   r elate d   to   v eg etatio n ,   co v er i n g   b an d - 2   to   b an d - 6   h a v in g   s p a tial r eso lu tio n   o f   3 0   m eter s .   T h s tu d y   w i th   t h MP B   m o d el  w as  co n d u cted   u s i n g   5   ( f iv e)   d ata  s ets,  t h at  w as  h al f - y ea r   ( w i t h     10 - 1 2   d ata  ac q u is itio n ) ,   o n e   y ea r   ( w it h   1 2 - 2 3   d ata  ac q u is itio n ) ,   o n an d   h al f   y ea r s   ( w it h   3 2 - 3 5   d ata  ac q u is itio n ) ,   t w o   y ea r s   ( w ith   3 4 - 3 8   d ata  ac q u is itio n ) ,   an d   tw o   an d   h al f   y ea r s   ( w ith   4 6 - 5 0   d ata  ac q u is i tio n )   d ata  g r o u p .   E ac h   g r o u p   o f   d ata  co n s is ti n g   o f   n u m b er   o f   s ce n e s   o b s er v ed   its   clea r n ess   f r o m   clo u d   co v er   an d   h az e.   T h lo n g er   t h ti m e - r an g o f   d ata  u s ed ,   th h i g h er   th o p p o r tu n it y   o f   o b tai n in g   clo u d - f r ee   an d   h az e   m o s aic  i m ag e Fi g u r 8   s h o w s   an   ex a m p le  o f   in ter m ed iate   r esu lts ,   m u lt ite m p o r al  m o s ai p er   b lo ck   o f   o n d eg r ee   s ize  ( 1 1 0 x 1 1 0 k m 2 )   b ef o r m er g i n g   i n to   w h o le  m o s aic.   T h o s b lo ck s   w er u s e d   as  th in p u f o r   m u ltis ce n s p atia o n   MP B   m o s aicin g .   T h r esu lted   m o s aic  co n tain s   f u ll y   5   ( f iv e)   b an d   i m ag es,  w h ic h   ca n   b e   f u r t h er   an al y ze d .   Fro m   i m a g m o s a ic  an al y s i s   p r o ce s s ed   b y   th MP B   m o d el  w it h   an n u al  d ata  v ar iatio n s ,   as  s h o w n   i n   Fig u r 9 ,   it  ca n   b co n clu d ed   t h at  th 2 0 1 6   im a g lo o k s   r elat iv el y   clea r   a n d   f o u n d   o n l y   li ttle  h az an d   clo u d   r ath er   th a n   t h 2 0 1 5   an d   2 0 1 7   i m a g e s ,   w h ic h   w as  s h o w n   i n   th r ed   cir cle  m ar k .   I ts   i n d ic ate  th at   th er w as  a   clea r   p ix el  o f   at   least   o n e   o r   m o r o f   t h d ata  s ets   u s ed ,   m ea n in g   th a t h w ea th er   co n d itio n s   in   t h s tu d y   ar e a   o f   th y ea r   h av b ee n   r elativ el y   clea r .           Fig u r 8 .   P er   b lo ck   MP B   m o s aic  i m a g ( 1 0   s ce n es  o f   J an u ar y - J u n 2 0 1 7   d ataset)           Fig u r 1 0 .   QL   o f   MP B   im a g f r o m   to p   to   b o tto m   ( in   s eq u e n ce )   th p er io d s   o f   0 , 5   y ea r s ; 1   y ea r ; 1 , 5   y ea r s ; 2   y ea r s ; a n d   2 . 5   y ea r s ; t h lef t i m a g es : RGB   4 3 2   an d   r ig h t i m a g e:  R GB   6 5 4     Fig u r 9 .   QL   o f   a n n u all y   m o s aic  p ix el  b ased   i m a g ( MP B )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A   Min i mu C lo u d   C o ve r   Mo s a ic  I ma g Mo d el   o f th Op era tio n a l La n d   I ma g er … .   ( R a tih   Dewa n ti Dimy a ti )   367   L a n d s at - 8   d ata  w er g en er all y   s h o w n   i n   t h n at u r al  co lo r   co m b i n atio n   i m a g o f   R GB   4 3 2 ,   w h ic h   w a s   co m b in at io n   o f   3   ( t h r ee )   v is ib le   r ed   ( b an d - 4 ) ,   g r e en   ( b an d - 3 ) ,   a n d   b lu e   ( b an d - 2 ) an d   v e g etatio n   an al y s is   i m ag o f   R GB   6 5 4   w h ich   w as  co m b in at io n   o f   r ed   SW I R - 1   ( b an d - 6 ) ,   g r ee n   NI R   ( b an d - 5 ) ,   an d   b lu ( b an d - 4 ) .   Si m ilar l y ,   t h g e n er ated   MP B   m o s aic  i m ag in   t h is   p r o ce s s   w as  al s o   s h o w n   i n   R GB   4 3 2   an d   6 5 4   b an d   co m b in atio n s .   T h an al y s is   r es u lt s   w it h   t h MP B   m o d el  is   i n   li n w it h   t h p r ev io u s   s tu d y   d ev elo p ed   b y   Ku s t i y o   [ 2 1 ] .   T h im a g d ata  w er r ea d y   f o r   f u r t h er   in ter p r etatio n   an d   class i f icat io n   p r o ce s s i n g   f o r   v ar io u s   ap p licatio n   p u r p o s es.   As  f o r   th r esu lt s   th a n al y s is   o f   MP B   im ag e s   2 0 1 5   an d   2 0 1 7 ,   th er w er s ti ll  s m all  clo u d s   an d   h az e   s p r ea d   in   s o m p lace s ,   as  s h o w n   i n   t h r ed   cir cle  m ar k   ( ea s o f   R ia u   r eg io n ) .   I ts   in d icat th at  t h er w as  n o   clea r   p ix el  a m o n g   t h d ata  s et s   u s ed ,   m ea n i n g   t h at  t h w ea t h er   co n d itio n s   i n   t h s t u d y   ar ea   o f   th y ea r   w er e   r elativ el y   clo u d y   a n d   h az y .   d u to   th a n al y s i s   u s in g   t h ab o v MPB   m o d el  w i th   a n n u al  d ata  v ar iatio n s   h as  n o p r o d u ce d   a   q u alit y   i m ag e,   w tr ied   th a n al y s i s   u s i n g   MP B   m o d el  w it h   s e m i - a n n u al  d ata  v ar iatio n s ,   w i th   t h r es u lt  w as   s h o w n   i n   Fi g u r 1 0 .   Fro m   t h is   f i g u r e,   it  ca n   b co n cl u d ed   th at  t h MP B   m o d el  w it h   s e m i - a n n u al  d ata   v ar iatio n s   o f   h al f   y ea r s ,   1   y ea r ,   1 . 5   y ea r s ,   2   y ea r s ,   a n d   2 . 5   y ea r s   h a v p r o d u ce d   m o r s u f f icie n r es u lt s   to   eli m i n ate  clo u d   co v er .   Ho w e v er ,   f o r   h az q u alit y   w as  s ti ll  n ee d ed   to   b elim i n ated   f u r th er ,   esp ec iall y   o n   lo w   s p ec tr al  b an d s   th at  w a s   q u ite  s en s it iv to   at m o s p h er ic  d is t u r b an ce s   s u ch   a s   b lu b an d   ( b an d - 2 ) .   Fro m   th i m ag a n al y s i s   o f   th r esu lts   o f   b o th   t h MP B   m o d el  ap p r o ac h   w it h   th a n n u al  an d   s e m i - an n u al  d ata,   p r o v in g   t h at  t h MP B   m o d el  ca n n o b u s ed   f o r   m o s aici n g   clo u d - f r ee   i m a g e s ,   b ec au s it  h a s   n o t   s h o w n   s i g n i f ican i m p r o v e m e n i n   i m ag e   q u alit y   r es u lt s ,   b o th   f r o m   m i n i m izin g   clo u d   co v e r   an d   h az p o in o f   v ie w s .   Fo r   t h at  r ea s o n ,   t h MT B   m o d el  w as d ev elo p ed   f o r   th s t u d y .     3 . 3 .   M o s a ic  T ile  B a s ed  ( M T B )   I n   th p r o ce s s i n g   o f   MT B   m o d el  ap p r o ac h ,   th ab o v s am d ata  w er g r o u p ed   in to   3   ( th r ee )   tile   s izes o f   0 . 1 0 ; 0 . 0 5 ; a n d   0 . 0 2   d eg r ee s .   T h s m a ller   t h ti le  s iz th e   h ig h er   n u m b er   o f   r ec o r d   tiles ,   t h lar g er   t h e   d ata  s ize,   an d   th lo n g er   d ata  p r o ce s s in g   t i m w a s   n ee d ed ,   b u t th q u alit y   o f   m o s aics  w i ll  b h ig h er .   Fro m   an n u al  i m a g m o s a ic   an al y s is   p r o ce s s ed   b y   MT B   m o d el,   as  s h o w n   in   F ig u r 1 1   an d   Fig u r 1 2 ,   it  c an   b e   co n clu d ed   f r o m   th lef t - to - r i g h i m ag es  th a t,  th s m aller   th s ize  o f   th tile  th leas clo u d   co v er ,   an d   th t h in n er   t h r e m ai n i n g   h az e.   B u s o m s m al w h i te  clo u d s   i n   s ti ll  ap p ea r   as  s h o w n   in   t h e   o r an g cir cle   s i g n   ( R GB   4 3 2 )   o r   w h ite   cir cle  ( R GB   6 5 4 ) .   Nev er th ele s s ,   th e   d ec r ea s i n   c l o u d   co v er   a n d   h az d u to   tile sizes  w a s   o cc u r r in g   in   all  an n u al  m o s aic  i m a g e s   g en er ated   f r o m   d ata  o n   2 0 1 5 ,   2 0 1 6   an d   2 0 1 7 .             Fig u r 1 1 .   R GB   4 3 2   QL   o f   an n u al  i m a g o f   m o s aic  tile b ased   in   th r ee   tile  s ize  ( lef t to   r i g h t)   0 , 1 ; 0 , 0 5 0 , 0 2   d eg r ee s   o f   2 0 1 5 ,   2 0 1 6 ,   a n d   2 0 1 7     Fig u r 1 2 .   R GB   6 5 4   QL   o f   an n u al  i m a g o f   m o s aic  tile b ased   in   th r ee   tile  s izes ( le f t to   r ig h t)   0 , 1 ; 0 , 0 5 0 , 0 2   d eg r ee s   o f   2 0 1 5 ,   2 0 1 6 ,   a n d   2 0 1 7       An al y s i s   o f   MT B   m o d el  r es u lts   w it h   d i f f er en t   b an d   co m b in atio n s   i n d icate d   t h at  all   R GB   6 5 4   i m a g es  ap p ea r   les s   clo u d   co v er   an d   h az r at h er   t h an   a ll  R GB   4 3 2   im a g es.  T h o s le s s   cl o u d   co v er   an d   h az e   q u alit y   r es u lt  d u to   tile  s ize  w er o cc u r r in g   in   all  a n n u al  i m ag e s   g e n er ated   f r o m   d ata  o n   2 0 1 5 ,   2 0 1 6 ,   an d   2 0 1 7 .   Sin ce   th an a l y s is   w i th   th an n u al  d ata  h a s   s h o w n   f i r m   r esu lt s   t h at  th s m al ler   th e   s ize  o f   th tile  t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 1 8   :   3 6 0     3 7 1   368   least  clo u d   co v er ,   an d   th t h in n er   t h r e m ai n i n g   h az e ,   it  w a s   n o n ec es s ar y   to   d o   an   an al y s i s   w it h   s e m i - a n n u al  d ata.   T h r esu lt   o f   th e   p er ce n ta g a n al y s i s   o f   clo u d   co v er   a n d   h a ze   co v er ag e s   o f   t h f i n al  r es u l ts   u s i n g   a   f o r m u la  ( 7 ) ,   w it h   v ar io u s   ti le  s izes  o f   0 . 1 0 . 0 5 an d   0 . 0 2   d eg r ee s   f r o m   t h p ath - r o w   1 2 8 - 5 9   o f   2 0 1 7   d ata  w a s   s h o w n   i n   T ab le  1 .   Fro m   th e   t ab le  it  ca n   b r ea d   th at  t h p er ce n tag o f   clea r   ar ea   o n   co lu m n   ( 9 ) ,   r an g i n g   b et w ee n   0   ( to tal  clo u d   co v er )   t o   1 0 0   ( clo u d   f r ee ) ,   it a p p ea r s   t h at  t h s m aller   t h t ile  s ize   th e   h i g h er   p er ce n ta g e   o f   th clea r   ar ea   w h ic h   ca n   b in ter p r eted   as th h ig h er   th q u alit y   o f   t h tile.   T h f in al  a n n u al  m o s aic  i m ag q u alit y   a s s es s m en t s   w er m e asu r ed   b y   clo u d   co v er   an d   h az u s i n g   5   ( f iv e)   clas s es  o f   clea r   ar ea s .   T h clea r er   th m o s aic  i m ag t h h i g h er   t h v al u o r   th b etter   th i m ag q u al it y   in   ter m s   o f   m in i m u m   clo u d   co v er   an d   h az e.   T h r esu lt  o f   t h an al y s i s   ( T ab le  2 )   s h o w s   t h a th ap p licatio n   o f   MT B   m o d el  w it h   0 . 0 2   d eg r ee   tile size  ca n   p r o d u ce   th b est i m ag m o s aic  o f   m i n i m u m   c lo u d   co v er   an d   h az e.       T ab le  1 .   T h im a g q u ali t y   s c o r o f   ea ch   tile d ata  y ea r   2 0 1 7   p ath - r o w   1 2 8 - 5 9   ( 1 0   tiles   f r o m   th to p   le f   co r n er   o f   th tile )   F i l e _ N a me   ( 1 )   L u a sD a t a   ( 2 )   L u a sC l r   ( 3 )   L u a sD r t     ( 4 )   M a x S w i r N i r   ( 5 )   H a z e I n d   ( 6 )   N I R G R N I n d   ( 7 )   S W I R G R N I n d   ( 8 )   P r sC L R   ( 9 )   T i l e   si z e   0 . 1 0   d e g r e e   L 8 U 1 T 1 2 8 0 5 9 m _ 0 6 0 6 1 5 _ g e o _ n o h a z e   51   0   8 3 1 4 0   22   1   22   5   1   L 8 U 1 T 1 2 8 0 5 9 m _ 0 9 0 8 1 5 _ g e o _ n o h a z e   77   0   1 2 3 3 7 7   16   1   16   10   1   L 8 U 1 T 1 2 8 0 5 9 m _ 0 9 0 8 1 5 _ g e o _ n o h a z e   55   0   8 9 1 3 0   20   1   20   17   1   L 8 U 1 T 1 2 8 0 5 9 m _ 1 9 0 4 1 5 _ g e o _ n o h a z e   99   2   1 5 8 8 7 5   22   27   23   20   75   L 8 U 1 T 1 2 8 0 5 9 m _ 0 5 0 5 1 5 _ g e o _ n o h a z e   1 0 0   31   1 6 0 0 0 0   43   56   44   35   96   L 8 U 1 T 1 2 8 0 5 9 m _ 0 5 0 5 1 5 _ g e o _ n o h a z e   1 0 0   37   1 6 0 0 0 0   36   54   37   28   96   L 8 U 1 T 1 2 8 0 5 9 m _ 2 6 0 9 1 5 _ g e o _ n o h a z e   1 0 0   27   1 6 0 0 0 0   34   48   35   27   99   L 8 U 1 T 1 2 8 0 5 9 m _ 3 1 1 2 1 5 _ g e o _ n o h a z e   1 0 0   11   1 6 0 0 0 0   29   19   31   31   40   L 8 U 1 T 1 2 8 0 5 9 m _ 0 9 0 8 1 5 _ g e o _ n o h a z e   91   33   1 4 6 1 1 2   36   29   37   31   60   T i l e   si z e   0 . 0 5   d e g r e e                   L 8 L 1 T 1 2 8 0 5 9 m _ 1 5 1 1 1 6 _ g e o _ n o h a z e   1 0 0   30   4 0 0 0 0   34   50   38   37   98   L 8 U 1 T 1 2 8 0 5 9 m _ 0 8 0 6 1 6 _ g e o _ n o h a z e   1 0 0   23   4 0 0 0 0   46   55   47   37   99   L 8 U 1 T 1 2 8 0 5 9 m _ 2 3 0 5 1 6 _ g e o _ n o h a z e   1 0 0   2   4 0 0 0 0   35   60   36   30   1 0 0   L 8 U 1 T 1 2 8 0 5 9 m _ 2 3 0 5 1 6 _ g e o _ n o h a z e   1 0 0   4   3 9 9 9 8   40   62   43   40   1 0 0   L 8 U 1 T 1 2 8 0 5 9 m _ 1 1 0 8 1 6 _ g e o _ n o h a z e   98   0   3 9 4 7 9   25   34   26   23   90   L 8 U 1 T 1 2 8 0 5 9 m _ 1 1 0 8 1 6 _ g e o _ n o h a z e   81   0   3 2 7 3 4   18   41   18   15   99   L 8 U 1 T 1 2 8 0 5 9 m _ 1 1 0 8 1 6 _ g e o _ n o h a z e   60   0   2 4 1 7 1   27   37   29   26   98   L 8 D 1 G 1 2 8 0 5 9 m _ 0 1 1 2 1 6 _ g e o _ n o h a z e   53   2   2 1 2 8 8   12   7   14   15   35   L 8 U 1 T 1 2 8 0 5 9 m _ 0 8 0 6 1 6 _ g e o _ n o h a z e   1 0 0   16   4 0 0 0 0   46   54   48   38   1 0 0   T i l e   si z e   0 . 0 2   d e g r e e                   L8 R 1 G 1 2 8 0 5 9 m _ 1 8 0 1 1 7 _ g e o _ n o h a z e   1 0 0   0   6 4 0 0   42   81   43   41   99   L 8 L TP1 2 8 0 5 9 m_ 0 1 1 0 1 7 _ g e o _ n o h a z e   1 0 0   14   6 4 0 0   1   1 0 0   1   1   1 0 0   L 8 L TP1 2 8 0 5 9 m_ 1 3 0 7 1 7 _ g e o _ n o h a z e   1 0 0   0   6 4 0 0   3   1 0 0   1   5   1 0 0   L 8 R 1 G 1 2 8 0 5 9 m _ 1 8 0 1 1 7 _ g e o _ n o h a z e   1 0 0   0   6 4 0 0   37   92   39   38   1 0 0   L 8 R 1 G 1 2 8 0 5 9 m _ 0 3 0 2 1 7 _ g e o _ n o h a z e   1 0 0   0   6 4 0 0   6   99   2   10   1 0 0   L 8 R 1 G 1 2 8 0 5 9 m _ 0 3 0 2 1 7 _ g e o _ n o h a z e   1 0 0   1   6 4 0 0   5   97   1   8   98   L 8 R 1 G 1 2 8 0 5 9 m _ 0 7 0 3 1 7 _ g e o _ n o h a z e   1 0 0   0   6 4 0 0   21   97   22   21   1 0 0   L 8 R 1 G 1 2 8 0 5 9 m _ 0 7 0 3 1 7 _ g e o _ n o h a z e   1 0 0   0   6 4 0 0   55   91   56   50   1 0 0   L 8 R 1 G 1 2 8 0 5 9 m _ 0 7 0 3 1 7 _ g e o _ n o h a z e   1 0 0   0   6 4 0 0   37   70   37   3 0   99   N o t e :   T h e   i mag e   t a k e n   f r o m t h e   sam p l e   w a s   o n l y   1 0   ( t e n )   t i l e s,  i n   o r d e r   f r o m t h e   t o p   l e f t - h a n d   c o r n e r   o f   t h e   t i l e   F i l e _ N a me   :   F i l e   N a me   ( L 8 U I T 1 2 8 0 5 9 m_ 0 6 0 6 1 5 _ g e o _ n o h a z e )   :   D a t a   L a n d s a t - 8 ;   p a t h - r o w   1 2 8 - 5 9 ;   D a t e   6 / 0 6 / 2 0 1 5 ;   n o   h a z e   L u a sD a t a   ( %)   :   T h e   p e r c e n t a g e   o f   d a t a   a r e a ,   p e r c e n t a g e   t i l e   c o n t a i n i n g   d a t a   o f   a   f u l l   t i l e   L u a sC l r   ( %)   :   T h e   p e r c e n t a g e   o f   c l e a r   a r e a   ( w i t h o u t   c l o u d   a n d   h a z e   c o v e r a g e )     L u a sD r t   ( %)   :   P e r c e n t a g e   o f   l a n d   a r e a   M a x S w i r N i r   :   M a x i m u m r a t i o   v a l u e   b e t w e e n   S W I R - 1   v a l u e   w i t h   N I R   v a l u e   H a z e I n d   :   H a z e   I n d e x   ( c )   =   f   ( B l u e ,   R e d ) ;   c = 2 . 7 4 7 5 * b l u e )   N I R G R N I n d   :   V e g e t a t i o n   c o n f i d e n c e   =   N I R / G r e e n   I n d e k s   S W I R G R N I n d   :   O p e n   l a n d   c o n f i d e n c e   =   S W I R - 1 / G r e e n   I n d e k s   P r sC L R   ( %)   :   P e r c e n t a g e   o f   c l e a r   a r e a   ( F i n a l   S c o r e   t o   Q u a l i t y   o f   T i l e )     F i n a l _ S c o r e   =   a * C l o u d   F r e e + b * H a z e   F r e e + c * V e g C o n v . + d * O p e n L a n d C o n v   ( %)       T ab le  2 .   Statis tical  an al y s i s   o f   P er ce n tag o f   C lear   A r ea   ( P C A )   o f   m o s aic  i m a g r esu l t o f   MT B     P C A   P C A   t i l e   0 , 1 0   P C A   0 , 0 5   P C A   0 , 0 2   C l a ss   R a n g e   2 0 1 5   2 0 1 6   2 0 1 7   3   Y e a r s   2 0 1 5   2 0 1 6   2 0 1 7   3   Y e a r s   2 0 1 5   2 0 1 6   2 0 1 7   3   Y e a r s   ( 1 )   ( 2 )   ( 3 )   ( 4 )   ( 5 )   ( 6 )   ( 7 )   ( 8 )   ( 9 )   ( 1 0 )   ( 1 1 )   ( 1 2 )   ( 1 3 )   ( 1 4 )   1   0 - 70   4 6 , 0 9   1 5 , 5 0   3 5 , 6 0   5 , 0 1   4 0 , 6 9   1 1 , 9 8   3 1 , 0 6   3 , 8 6   3 5 , 2 2   1 0 , 2 0   2 8 , 8 1   3 , 0 0   2   71 - 80   1 0 , 6 9   7 , 0 1   6 , 4 1   4 , 3 4   8 , 6 9   4 , 8 2   5 , 1 8   2 , 7 6   7 , 1 1   3 , 0 6   3 , 6 2   1 , 5 6   3   81 - 90   1 2 , 4 2   1 2 , 9 6   8 , 4 8   8 , 4 8   1 1 , 0 2   9 , 2 2   8 , 5 5   5 , 9 1   9 , 2 9   6 , 3 3   6 , 4 3   3 , 7 7   4   91 - 95   9 , 4 9   1 5 , 1 0   1 1 , 2 9   1 3 , 9 6   8 , 6 9   1 1 , 5 7   8 , 4 7   8 , 6 9   7 , 3 8   7 , 5 1   6 , 5 5   5 , 2 8   5   96 - 1 0 0   2 1 , 3 1   4 9 , 4 3   3 8 , 2 1   6 8 , 2 0   3 0 , 9 0   6 2 , 4 1   4 6 , 7 4   7 8 , 7 8   4 0 , 9 9   7 2 , 9 0   5 4 , 6 0   8 6 , 3 9     1 0 0   1 0 0   1 0 0   1 0 0   1 0 0   1 0 0   1 0 0   1 0 0   1 0 0   1 0 0   1 0 0   1 0 0   N o t e :   3   y e a r s:   b e st   t i l e s fr o m t h e   d a t a   o f   2 0 1 5 + 2 0 1 6 + 2 0 1 7   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A   Min i mu C lo u d   C o ve r   Mo s a ic  I ma g Mo d el   o f th Op era tio n a l La n d   I ma g er … .   ( R a tih   Dewa n ti Dimy a ti )   369     T h s u cc ess   i n   th d e v elo p m e n o f   MT B   m o d el  ca n   b v is u all y   s h o w n   b y   co m p ar i n g   r aw   i m a g to   th r es u lt   o f   t h MT B   i m a g m o d el,   as  s h o w n   i n   Fig u r 1 3 .   T h is   MT B   im a g s h o w s   th e   an n u al   i m ag d ata   o f   2 0 1 6 .   T h r esu lts   o f   th a n al y s i s   w it h   MT B   m o d el  co u ld   i m p r o v to   o b tain   th q u al it y   ap p r aisal  o f   t h e   i m a g an d   e f f icie n c y   o f   t h a n al y s i s   p r o ce s s   to w ar d   th o p er atio n al  i m p le m e n tatio n s   in   I n d o n esia  th at   h a v e   b ee n   d o n b y   th e   p r ev io u s   r es ea r ch er s ,   i n s tit u tio n s ,   a n d   p r o jects  s u c h   as   t h T R E E P r o j e cts  [ 1 4 ] ,   [ 2 3 ] ,   [ 2 8 ] SLA T   [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] ,   NC A [ 1 3 ] ,   I NC A [ 5 ] ,   [ 1 5 ] ,   C R I SP   [ 1 2 ] ,   [ 2 9 ] ,   Un iv er s i t y   o f   Ma r y lan d   [ 1 7 ] ,   [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ] ,   [ 2 4 ] ,   [ 2 6 ] ,   [ 3 0 ] L A P A [ 2 1 ] ,   an d   Hu m b o ld t U n i v er s it y   zu   B er lin   [ 2 2 ] .           Fig u r 1 3 .   C o m p ar is o n   o f   clo u d ed   ar ea   o f   r a w   i m a g a n d   th r esu lt o f   MT B   im a g 2 0 1 6       4.   CO NCLU SI O N   T h d ev elo p m e n o f   m in i m u m   clo u d   co v er   m o s aic  i m a g o f   th L an d s a t - 8   m u l tite m p o r al  d ata   w it h   MT B   m o d el  w a s   ca r r ied   o u a th ce n tr al  p ar o f   S u m atr a,   co v er in g   p ar ts   o f   R ia u ,   W est  Su m atr a,   an d   No r t h   Su m atr P r o v in ce s .   T h s atel lite  i m a g d ata  u s ed   w as  L a n d s at - 8   O L I   co n s is tin g   o f   5   ( f iv e)   s p ec tr al  b an d s   ( b an d - 2   to   b an d - 6 ) .   T h L an d s at - 8   O L I   u s ed   in cl u d es  1 0   ( ten )   s ce n e s   o f   d ata  o n   p ath - r o w   1 2 5 - 59 ,   1 2 5 - 6 0 ,   126 - 5 9 ,   1 2 6 - 6 0 ,   1 2 6 - 6 1 ,   1 2 7 - 5 9 ,   1 2 7 - 6 0 ,   1 2 7 - 6 1 ,   1 2 8 - 5 9 ,   an d   1 2 8 - 6 0 ,   w it h   to tal  o f   4 7 8   s ce n es.  I n   ea c h   y ea r ,   ea ch   s ce n w as  r ec o r d ed   as  m u c h   as   2 3   ti m e s   r ec o r d in g   ( ac q u is itio n   d ate) .   T h d ata  u s ed   w er r ec o r d ed   f o r   2 . 5   y ea r s ,   s tar ti n g   f r o m   J a n u a r y   2 0 1 5   to   J u n 2 0 1 7 .   T h is   p ap er   h as  p r o d u ce d   an   an n u al  m i n i m u m   clo u d   co v e r   m o s a ic  i m a g o f   t h L an d s at - 8   O L I   m u ltit e m p o r al  d ata,   d ev elo p ed   w it h   MP B   an d   MT B   m o d el s .   B o th   m o s aic  i m a g es   o f   MP B   an d   MT B   m o d els   w er d ev elo p ed   f o r   th p u r p o s o f   d ig ital  an al y s is ,   s i n ce   th e y   w er p r o ce s s ed   w it h o u c h an g i n g   t h e   r ef lecta n ce   v al u e.   T h MPB   m o s aic  i m ag er y   w as  p r o ce s s e d   b ased   o n   th m i n i m u m   clo u d   p ix el  v alu e,   w h ile  th MT B   m o s aic  i m ag w a s   p r o ce s s ed   b ased   o n   th b est  q u alit y   o f   ea c h   tile  o r   p ix el  g r o u p .   T h r esu lt  o f   t h e   an al y s is   s h o w s   t h at  p r o ce s s in g   o f   m o s aic  i m ag w i th   MP B   m o d el  p r o d u ce s   o p tim al  m o s aic  i m ag w it h   o n e   y ea r   d ata  s et.   W h ile  th MT B   m o d el  o f   th tile  s ize  v ar iab ilit y   p r o d u ce s   an   o p ti m al  m o s ai i m ag e.   Fro m   t h e   co m p ar is o n   o f   m o s a ic  i m a g o f   MP B   to   M T B   p r o c ess ed   b y   ap p ly i n g   t h f o r m u la  s h o w s   t h at  th MT B   im a g e   w a s   b etter   an d   ca n   b m ea s u r e d   th q u alit y   o f   clo u d   co v er   an d   h az e.   T h MT B   m o d el  in   t h is   p ap er   w as  ap p lied   w i th   tile   s ize   o f   0 . 1   ( 1 1 x 1 1   k m 2 ) 0 . 0 5   ( 5 . 5 x 5 . 5   k m 2 ) ;   an d   0 . 0 2   ( 2 . 2   x   2 . 2   k m 2 )   d eg r ee s .   T h r esu lts   s h o w   t h at  t h s m al lest   tile  s ize  o f   0 . 0 2   p r o v id es  th b est  r es u lt,  th at  w as  t h clea r   ar ea   p er ce n tag o f   clo u d   co v er   an d   h az e.   C o m p ar is o n   o f   clea r   ar ea   p er ce n tag w i th   clo u d   co v er   an d   h az e,   f o r   3   y ea r s   ( 2 0 1 5 ,   2 0 1 6 ,   an d   2 0 1 7 )   f o r   th r ee   m o s aic  i m a g es  o f   MT B   w i th   tile   s ize  o f   0 . 1 0 0 . 0 5 ,   an d   0 . 0 2   d eg r ee s ,   w er e   6 8 . 2 %,  7 8 . 8 %,  an d   8 6 . 4 %,  r esp ec tiv el y .   T h is   r ef lecte d   t h q u a lit y   o f   MT B   w h ic h   m ea n s   t h at   th e   s m aller   t h tile   s ize,   th e   h ig h er   t h p er ce n tag e   o f   clea r   ar ea ,   t h h ig h er   th q u alit y   o f   t h r es u lti n g   m o s a ic  i m a g e.       ACK NO WL E D G E M E NT S   W w er g r atef u l   to   t h Mi n is tr y   o f   R e s ea r ch ,   T ec h n o lo g y ,   a n d   Hi g h er   E d u ca tio n   f o r   f u n d i n g   s u p p o r ts ,   P u s tek d ata  L A P AN  an d   th Fac u lt y   o f   Geo g r ap h y   Gad j ah   Ma d Un iv e r s it y   f o r   s cien tific   co n s u ltatio n s ,   s u p p o r ts   an d   e n c o u r ag e m en t s ,   a n d   p r o v id in g   d ata  an d   i m ag e   p r o ce s s in g   f ac ilit ies.  An d   w e   also   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.