KAJIAN HIDROGEOLOGI UNTUK IDENTIFIKASI ZONA POTENSI SUMBER AIR BERBASIS PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) DI WILAYAH KECAMATAN CIPATAT, KABUPATEN BANDUNG BARAT, JAWA BARAT
Notice bibliographique
Résumé
Air tanah merupakan semua air yang terdapat dalam ruang batuan dasar atau regolith, juga bisa dikatakan aliran yang secara alami mengalir ke permukaan tanah melalui pancaran atau rembesan. Air tanah memiliki peran penting terutama untuk kebutuhan manusia. Daerah penelitian secara administratif terletak di Kecamatan Cipatat, Kabupaten Bandung Barat. Secara geografis berada pada 6°46’4.84” LS – 6°53’54.30” LS dan 107°18’7.44’ BT – 107°28’53.23” BT. Perkembangan wilayah Cipatat dalam kegiatan industri, jasa, perdagangan, dan pemukiman dapat mempengaruhi pemanfaatan air bawah tanah dan akan terus mengalami peningkatan. Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasi potensi sumber daya air dengan metode penginderaan jauh yang ditunjang Sistem Informasi Geografis (SIG), pengolahan data menggunakan data sekunder dan dilakukan pengecekan lapangan. Pengolahan citra satelit mengklasifikasikan citra kelas lahan Cipatat dibagi menjdi 4 jenis lahan, dari nilai pixel rendah ke tinggi yaitu lahan sebaran tubuh air, vegetasi penutup tanah, vegetasi perkebunan dan rerumputan, serta vegetasi hutan, tegalan, dan tanah berbatu. Hasil dari pengolahan data didapatkan wilayah yang termasuk kritis air di daerah penelitian memiliki prosentase 3 – 10% berada di Bojongheulang, Cipageran, Cirawemekar Mandala sari dan Rajamandala dan wilayah aman dengan prosentase 11-51% berada di Campaka Mekar, Ciburuy, Cihea, Cipatat, Gunung Masigit dan Padalarang. Berdasarkan uji korelasi luas sebaran vegetasi Cipatat dan sekitarnya dengan luas sebaran air tanah menunjukkan hubungan yang kuat dan saling mempengaruhi. Pengecekan lapangan dilakukan di kawasan Cibatat bagian Utara dan Selatan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».