Identifikasi Struktur Geologi Dan Zona Alterasi Dengan Menggunakan Teknologi Remote Sensing Pada Daerah Prospek Geothermal

Authors

  • Ahmad Fitra Ritonga Teknik Fisika, Universitas Binawan
  • Kms Novranza Pusat Data dan Informasi, Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral
  • Ricky Ferdianto Herlambang Konsultan Independen

DOI:

https://doi.org/10.31479/jtek.v7i2.45

Keywords:

exploration, geothermal, lineament, remote sensing, surface manifestations

Abstract

Eksplorasi merupakan salah satu tahap penting dalam pengembangan potensi geothermal. Tahapan eksplotasi terdiri dari tiga survei yaitu survei geologi, geokimia dan geofisika. Sebelum melakukan eksplorasi, sebaiknya membuat peta daerah prospek geothermal dengan menggunakan bantuan teknologi remote sensing untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi survei. Hasil pemetaan dapat dijadikan sebagai dasar untuk menentuan lokasi survei berikutnya.  Penelitian ini menggunakan Citra Landsat 8 gratis, diunduh dari situs www.earthexplorer.com dan diproses dengan teknik band combination. Teknik ini digunakan untuk mengidentifikasi kelurusan, zona alterasi, dan fitur kawah pada daerah sistem geothermal daerah “X”. Interpretasi data remote sensing dengan menggunakan metode band combination dan pengamatan secara manual menunjukkan bahwa arah utama dari kelurusan-kelurusan yang berkembang di daerah “X” adalah Utara-Selatan dan Barat Laut - Tenggara. Struktur-struktur tersebut berkorelasi dengan kemunculan manifestasi permukaan berupa fumarol, batuan teralterasi dan mata air panas. Selain itu juga ditemukan satu titik dugaan sebagai batuan teralterasi yang berada di sekitar puncak Gunung BA.

References

ESDM. Peluang Investasi Panas Bumi Indonesia, Jakarta. Exploration Geophysics, 2015.

A. F. Ritonga, "Delineasi Zona Permeable Dengan Menggunakan Metode Gravitasi Dan Audio Magnetotellurik Di Daerah Prospek Geothermal “X”," Universitas Indonesia, Depok, 2017.

D. A. Agustiyanto, M. Suparman, E. Partoyo, and D. Sukarna, Peta Geologi Regional Lembar Moa, Damar, dan Bandanaira Maluku. Pusat Penelitian dan Pengembangan Geologi, Bandung, 1994.

J. Matahelemual, G. Banda Api Berita Berkala Vulkanologi, No.115 Direktorat Vulkanologi, 1988.

L. A. Permana, A. E. A. Wibowo, E. Purwoto, “Geologi dan Geokimia Daerah Banda Neira dan Hubungannya terhadap Sistem Panas Bumi Kepulauan Banda, “PSDG, 2015. [Online]. Available: http://psdg.geologi.esdm.go.id/kolokium/2015_2/pb/1.1/. [Accessed Dec. 2, 2019].

A. Abdullah, S. Nassr, and A. Ghaleeb, “Landsat ETM-7 for Lineament Mapping using Automatic Extraction Technique in the SW part of Taiz area, Yemen. Global J. Hum. Soc. Sci. Geogr. Geo-Science, Environ. Disaster Manag. 13, 35-38, 2013.

R. G. Burdick, and R. A. Speirer, Development of a Method to Detect Geologic Faults and Other Linear features from Landsat Images. US. Bureau of Mines Report Inv, 8413;74, 1980.

M. H. Podwysocki, J. G. Moik, W. D Shoup, Quantification of Geologic Lineament by Manual and Machine Processing Techniques. Proc. NASA Earth Resources Survey Symposium, Houston, Texas, pp. 885-903, 1975.

U. Ibrahim, and F. Mutua, Lineament Extraction using Landsat 8 (OLI) in Gedo, Somalia. Int. J. Sci. Res. 3, 291-296, 2014.

A. Madani, Selection of the Optimum Landsat Thematic Mapper Bands for Automatic Lineament Extraction, Wadi Natash Area, South Eastern Desert, Egypt. The 22nd Asian Conf. on Remote Sensing. 2, 5-9, 2001.

S. Iswahyudi, A. Saepuloh, and A. Widagdo, Delineating Outflow Zones Using Linear Features Density (LFD) Derived From Landsat Imagery at Paguyangan, Brebes, Central Java. Proc.3rd. Int. ITB. Geoth. Workshop, 2014.

S. Soengkono, Assessment of Faults and Fractures At the Mokai Geothermal Field, Taupo Volcanic Zone, New Zealand. Proc. World Geotherm. Congr. 2000 1937, 1771-1776, 2010.

Suryantini and H. Wibowo, Application of Fault and Fracture Density (FFD) Method for Geothermal Exploration in Non-Volcanic Geothermal System; a Case Study in Sulawesi-Indonesia. J. Geoaplika 5, 027-037, 2010.

H. K. Yuhendra, and J. T. Sumatyo, Performance Analyzing of High Resolution Pan-sharpening Techniques: Increasing Image Quality for Classification using Supervised Kernel Support Vector Machine. Res, J. Inf. Technol. 3, 12-23, 2010.

T.M. Lillesand, R.W. Kieffer, and J.W. Chipman, Remote Sensing and Image Interpretation, 5th Edition. John Wiley & Sons, Inc. New York, 2004.

KMS. Novranza, “Delineasi Karakteristik dan Geometri Reservoar Berdasarkan Interpretasi Data 3G pada Lapangan Geothermal “A”,” UI, 2016.

R. D. Martasari, Y. Daud, and S. Tarmidi, “Optimizing Remote Sensing Data for Guiding Geothermal Exploration,” IIGCE. Jakarta, Indonesia, 2015.

USGS. United State America, 2015.

Downloads

Published

2020-05-28