ASTER GDEM

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1

```wiki

ASTER GDEM

ASTER Global Digital Elevation Model (GDEM) adalah model elevasi digital (DEM) global yang dihasilkan dari data citra satelit ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) yang dibawa oleh satelit Terra NASA. Sebagai sumber data geospasial yang penting, ASTER GDEM menyediakan informasi ketinggian yang berharga untuk berbagai aplikasi, termasuk pemetaan, analisis lingkungan, perencanaan infrastruktur, dan bahkan dalam konteks tertentu, analisis risiko dalam perdagangan opsi biner. Artikel ini akan membahas secara mendalam mengenai ASTER GDEM, meliputi data yang terkandung di dalamnya, proses pembuatannya, resolusi dan akurasinya, aplikasi utamanya, serta pertimbangan penting saat menggunakannya, termasuk potensi relevansinya dalam analisis data untuk opsi biner (walaupun secara tidak langsung).

Latar Belakang dan Sejarah

Satelit Terra diluncurkan pada tahun 1999 sebagai bagian dari program Earth Observing System (EOS) NASA. Instrumen ASTER pada satelit ini dirancang untuk memperoleh data citra dengan resolusi spasial yang tinggi dalam tiga panjang gelombang: tampak dan inframerah dekat (VNIR), inframerah gelombang pendek (SWIR), dan inframerah termal (TIR). Data TIR sangat penting untuk menghasilkan DEM karena sensitif terhadap suhu permukaan, yang dapat dikorelasikan dengan ketinggian.

Pengembangan ASTER GDEM merupakan upaya kolaborasi antara NASA dan Ministry of Economy, Trade and Industry (METI) Jepang. Versi pertama GDEM dirilis pada tahun 2009, dan telah mengalami beberapa revisi dan peningkatan sejak saat itu. Saat ini, ASTER GDEM versi 3 merupakan versi yang paling mutakhir dan banyak digunakan.

Data yang Terkandung dalam ASTER GDEM

ASTER GDEM berisi informasi ketinggian dalam format raster. Setiap piksel dalam raster merepresentasikan ketinggian di lokasi geografis yang sesuai. Data ketinggian diukur dalam meter relatif terhadap geoid. Berikut adalah beberapa karakteristik utama data ASTER GDEM:

  • Resolusi Spasial: ASTER GDEM tersedia dalam resolusi spasial 30 meter. Artinya, setiap piksel mewakili area seluas 900 meter persegi (30m x 30m). Resolusi ini cukup baik untuk berbagai aplikasi skala menengah hingga besar.
  • Cakupan Geografis: ASTER GDEM mencakup seluruh daratan Bumi, antara 83°LU - 83°LS. Namun, cakupan di wilayah kutub mungkin lebih terbatas karena masalah geometri sensor.
  • Format Data: Data ASTER GDEM biasanya didistribusikan dalam format GeoTIFF, sebuah format raster standar yang mendukung informasi georeferensi.
  • Akurasi Vertikal: Akurasi vertikal ASTER GDEM bervariasi tergantung pada lokasi dan kondisi topografi. Secara umum, akurasi vertikal relatif (RMS - Root Mean Square) adalah sekitar 5-10 meter. Akurasi absolut (terhadap datum ketinggian yang diketahui) mungkin lebih rendah.
  • Sistem Referensi Koordinat: Data ASTER GDEM biasanya diproyeksikan ke sistem referensi koordinat World Geodetic System 1984 (WGS84).

Proses Pembuatan ASTER GDEM

Proses pembuatan ASTER GDEM melibatkan beberapa tahapan utama:

1. Pengumpulan Data: Data citra ASTER dikumpulkan selama beberapa tahun. Semakin banyak data yang tersedia untuk suatu wilayah, semakin akurat DEM yang dihasilkan. 2. Preprocessing: Data citra ASTER diproses untuk menghilangkan distorsi geometris dan radiometrik. Ini termasuk koreksi atmosfer dan koreksi geometris. 3. Ekstraksi Ketinggian: Ketinggian diekstrak dari data TIR menggunakan teknik fotogrametri. Prinsipnya adalah bahwa objek yang lebih tinggi akan tampak lebih dingin karena suhunya lebih rendah. 4. Penggabungan Data: Data ketinggian dari berbagai citra ASTER digabungkan untuk membuat DEM yang mulus dan konsisten. 5. Validasi dan Koreksi: DEM yang dihasilkan divalidasi menggunakan data referensi yang independen, seperti data dari survei darat atau data LiDAR. Koreksi dilakukan untuk meningkatkan akurasi DEM.

Aplikasi Utama ASTER GDEM

ASTER GDEM memiliki berbagai aplikasi di berbagai bidang:

  • Pemetaan: ASTER GDEM digunakan untuk membuat peta topografi, peta kontur, dan peta ketinggian.
  • Analisis Hidrologi: ASTER GDEM digunakan untuk memodelkan aliran air, menentukan daerah aliran sungai, dan menganalisis risiko banjir.
  • Analisis Lingkungan: ASTER GDEM digunakan untuk memodelkan perubahan iklim, memantau tutupan lahan, dan menganalisis keanekaragaman hayati.
  • Perencanaan Infrastruktur: ASTER GDEM digunakan untuk merencanakan pembangunan jalan, bendungan, dan infrastruktur lainnya.
  • Mitigasi Bencana: ASTER GDEM digunakan untuk memodelkan tanah longsor, memantau letusan gunung berapi, dan menganalisis risiko bencana lainnya.
  • Visualisasi 3D: ASTER GDEM dapat digunakan untuk membuat model 3D dari lanskap.

ASTER GDEM dan Analisis Data untuk Opsi Biner

Meskipun ASTER GDEM tidak secara langsung digunakan dalam strategi perdagangan opsi biner, informasi ketinggian yang terkandung di dalamnya dapat berkontribusi pada analisis data yang lebih luas, yang pada gilirannya dapat memengaruhi pengambilan keputusan perdagangan. Contohnya:

  • Analisis Risiko Geografis: Model elevasi dapat membantu mengidentifikasi wilayah yang rentan terhadap bencana alam (banjir, tanah longsor, gempa bumi). Informasi ini dapat digunakan untuk menilai risiko terhadap aset yang terkait dengan perusahaan yang sahamnya diperdagangkan dalam opsi biner.
  • Analisis Infrastruktur: Informasi ketinggian dapat digunakan untuk memetakan infrastruktur penting (jalan, jembatan, jaringan listrik). Gangguan terhadap infrastruktur ini dapat memengaruhi kinerja perusahaan dan harga sahamnya.
  • Analisis Pertanian: Ketinggian dan kemiringan lahan memengaruhi jenis tanaman yang dapat ditanam dan hasil panen. Informasi ini dapat digunakan untuk menganalisis kinerja perusahaan pertanian.
  • Korelasi dengan Data Ekonomi: Dalam beberapa kasus, ketinggian dan topografi dapat berkorelasi dengan data ekonomi lokal, seperti kepadatan penduduk, tingkat pendapatan, dan aktivitas ekonomi.

Penting untuk dicatat bahwa hubungan antara data ASTER GDEM dan kinerja opsi biner bersifat tidak langsung dan kompleks. Analisis lebih lanjut dan kombinasi dengan data lain diperlukan untuk menghasilkan wawasan yang bermakna. Hal ini memerlukan penggunaan teknik analisis teknikal yang canggih dan pemahaman mendalam tentang pasar keuangan.

Pertimbangan Penting Saat Menggunakan ASTER GDEM

  • Akurasi: ASTER GDEM memiliki akurasi yang terbatas, terutama di wilayah dengan topografi yang kompleks. Penting untuk mempertimbangkan akurasi data saat menggunakan ASTER GDEM untuk aplikasi yang sensitif terhadap akurasi.
  • Resolusi: Resolusi spasial 30 meter mungkin tidak cukup untuk aplikasi yang membutuhkan detail yang tinggi.
  • Data Void: Ada beberapa wilayah di mana data ASTER GDEM tidak tersedia, seperti wilayah yang tertutup awan atau wilayah yang memiliki kualitas data yang buruk.
  • Datum Ketinggian: Pastikan untuk memahami datum ketinggian yang digunakan dalam ASTER GDEM dan melakukan konversi yang sesuai jika diperlukan.
  • Perizinan: Data ASTER GDEM tersedia secara gratis untuk penggunaan non-komersial. Namun, perizinan mungkin diperlukan untuk penggunaan komersial.
  • Strategi High/Low: Dalam konteks opsi biner, khususnya strategi High/Low, data ketinggian dapat digunakan (secara tidak langsung) untuk menganalisis potensi dampak ketinggian terhadap kinerja aset yang diperdagangkan.
  • One Touch: Analisis topografi dapat membantu mengidentifikasi potensi hambatan geografis yang dapat memengaruhi probabilitas aset 'menyentuh' harga target dalam strategi One Touch.
  • Range: Memahami kontur tanah dan variasi ketinggian dapat membantu dalam memprediksi rentang harga potensial dalam strategi Range.
  • 60 Seconds: Meskipun data ASTER GDEM tidak langsung memengaruhi pergerakan harga dalam jangka waktu pendek seperti 60 detik, informasi yang diperoleh dari analisis data tersebut dapat berkontribusi pada pemahaman yang lebih baik tentang faktor-faktor fundamental yang dapat memengaruhi pasar.
  • Binary Options Trading Signals: Data ini bisa menjadi bagian dari sistem yang lebih besar untuk menghasilkan Binary Options Trading Signals tetapi tidak cukup berdiri sendiri.
  • Moving Average Convergence Divergence (MACD): Meskipun tidak langsung terkait, MACD dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren dalam data ekonomi yang dipengaruhi oleh faktor geografis yang dianalisis dengan ASTER GDEM.
  • Relative Strength Index (RSI): Serupa dengan MACD, RSI dapat digunakan untuk menilai momentum dalam pasar yang dipengaruhi oleh faktor geografis.
  • Bollinger Bands: Analisis geografis dapat membantu dalam memahami volatilitas aset dan menginformasikan penggunaan Bollinger Bands.
  • Fibonacci Retracement: Meskipun tidak langsung, analisis geografis dapat membantu dalam mengidentifikasi level support dan resistance potensial yang dapat digunakan dengan Fibonacci Retracement.
  • Elliott Wave Theory: Memahami lanskap geografis dapat memberikan konteks tambahan untuk menerapkan Elliott Wave Theory.
  • Volume Trading Analysis: Perubahan dalam volume perdagangan dapat dikaitkan dengan peristiwa geografis yang dianalisis dengan ASTER GDEM.
  • Trend Analysis: Data ketinggian dapat membantu dalam mengidentifikasi tren dalam data ekonomi dan pasar.
  • Risk Management: Memahami risiko geografis dapat membantu dalam mengembangkan strategi Risk Management yang lebih efektif.
  • Hedging Strategies: Data ini dapat membantu dalam mengidentifikasi peluang untuk Hedging Strategies.
  • Scalping: Meskipun ASTER GDEM tidak relevan langsung untuk strategi Scalping, pemahaman yang lebih baik tentang faktor-faktor fundamental dapat membantu dalam pengambilan keputusan perdagangan jangka pendek.
  • Martingale Strategy: Penggunaan Martingale Strategy harus dipertimbangkan dengan hati-hati, dan analisis geografis dapat membantu dalam menilai risiko yang terkait dengan strategi ini.
  • Anti-Martingale Strategy: Serupa dengan Martingale, analisis geografis dapat membantu dalam menilai risiko yang terkait dengan Anti-Martingale Strategy.
  • Fixed Ratio Strategy: Memahami lanskap geografis dapat memberikan konteks tambahan untuk menerapkan Fixed Ratio Strategy.
  • Percentage Risk Strategy: Analisis geografis dapat membantu dalam menilai risiko yang terkait dengan Percentage Risk Strategy.
  • Average Risk Strategy: Memahami lanskap geografis dapat membantu dalam menerapkan Average Risk Strategy.

Kesimpulan

ASTER GDEM adalah sumber data DEM global yang berharga dengan berbagai aplikasi. Meskipun tidak secara langsung digunakan dalam perdagangan opsi biner, informasi ketinggian yang terkandung di dalamnya dapat berkontribusi pada analisis data yang lebih luas dan membantu dalam pengambilan keputusan perdagangan yang lebih informatif. Penting untuk mempertimbangkan akurasi, resolusi, dan keterbatasan data ASTER GDEM saat menggunakannya untuk aplikasi apa pun. Pemahaman mendalam tentang prinsip-prinsip analisis geospasial dan pasar keuangan diperlukan untuk memanfaatkan potensi ASTER GDEM secara efektif.

Geospasial Fotogrametri Model Elevasi Digital Data Raster Sistem Referensi Koordinat Analisis Teknisal Perdagangan Opsi Biner Analisis Risiko High/Low One Touch Range Binary Options Trading Signals MACD RSI Bollinger Bands Fibonacci Retracement Elliott Wave Theory Volume Trading Analysis Trend Analysis Risk Management Hedging Strategies Scalping Martingale Strategy Anti-Martingale Strategy Fixed Ratio Strategy Percentage Risk Strategy Average Risk Strategy ```

Mulai Trading Sekarang

Daftar di IQ Option (Deposit minimum $10) Buka akun di Pocket Option (Deposit minimum $5)

Bergabung dengan Komunitas Kami

Berlangganan saluran Telegram kami @strategybin untuk mendapatkan: ✓ Sinyal trading harian ✓ Analisis strategi eksklusif ✓ Peringatan tren pasar ✓ Materi edukasi untuk pemula

Баннер
Retrieved from "https://binaryoption.wiki/id/index.php?title=ASTER_GDEM&oldid=5591"