Review UTS
1.
Penginderaan jarak jauh
Lindgren (1985) penginderaan jarak
jauh yaitu berbagai Teknik yang dikembangkan untuk perolehan dan analisis
informasi tentang bumi.
Secara umum, penginderaan jauh
didefinisikan sebagai ilmu-teknik-seni untuk memperoleh informasi ataupun data
mengenai kondisi fisik suatu benda atau objek, target, sasaran maupun daerah
dan fenomena melalui analisis dan perhitungan tanpa menyentuh atau kontak
langsung dengan benda atau target yang dikaji.
Penginderaan jarak jauh juga memiliki
definisi ilmu dan teknologi pengumpul informasi tentang permukaan bumi tanpa
melakukan kontak langsung dengan objek bersangkutan, dilakukan dengan
penginderaan dan perekaman energi elektromagnetik yang dipantulkan kemudian
memproses, menganalisa dan mengaplikasikan informasi tersebut. Dengan pemodlan
hasil prediksi dari shp yang telah dibuat sedemikian rupa akan mempermudah
prediksi masa depan jauh lebih baik dibandingkan expert judgment.
Tiga hal penting dalam penginderaan
jauh, yaitu :
1.
Sumber energi/tenaga yang berasal dari matahari
2.
Media perantara yang berupa gelombang elektromagnetik
3.
Sendor yang sensitif untuk setiap spektrum gelombang elektromagnetik
2.
Macam resolusi
SPEKTRAL
Spektral adalah hasil interaksi antara
energi elektromagnetik (EM) dengan suatu objek. Objek yang ada di permukaan
bumi mempunyai karakteristik yang berbeda sati dengan lainnya (khas). Ada objek
yang mempunyai sifat dara serapnya (absorpsi) terhadap EM tinggi dan
pantulannya rendah, sebaliknya ada objek yang mempunyai daya serap yang rendah
dan daya pantulnya tinggi. Pola pantulan dan absorpsi ini berbeda untuk panjang
gelombang (wavelength) yang berbeda. Jika dikaitkan dengan citra satelit, maka
masing-masing objek akan memberikan pantulan EM yang berbeda, sehingga kita
mampu membedakan suatu objek dengan objek yang lain (identifikasi)
(Kusumowidagdo dkk, 2007).
Ketika melakukan kegiatan berbasiskan
spektral domain, seperti dengan scanner udara dan citra satelit, maka penting
untuk memperhatikan properti seperti down-dan up–welling radiance, atenuasi dan
relektansi spektral (Anonim, 1999).
Latar belakang untuk kepentingan di
spectral signature adalah bahwa penanda (signature) mecirikan spektral dari
target yang diamati, nilai spektral ini dipengaruhi oleh sifat optik media dan
permukaan yang diamati. Komposisi medium atau permukaan sehingga mempengaruhi
bagaimana cahaya ditransmisikan, diserap, tersebar atau dipantulkan. Spectral
reflectance signature dengan demikian dapat membantu dalam menentukan pada
apakah dua target yang berbeda jenis dapat dibedakan dari satu sama lain, dan
jika demikian di bagian mana dari spektrum karakteristik spektral yang berbeda
(Anonim, 1999).
Untuk pengamatan dari karakteristik spektral
digunakan alat spectroradiometer.
Umumnya karakteristik berdasarkan hasil pengamatan spectral signature
lebih baik daripada nilai tunggal. Beberapa dari nilai-nilai dapat diukur
secara langsung menggunakan Spectroradiometer, misalnya FieldSpec, yang lain
diturukan dri beberapa spectral signature (Anonim, 1999).
Idealnya reflektansi diukur/dihitung
berdasarkan pengukuran yang simultan terhadap radian fluks dan jauh dari objek.
Namun hal ini memerlukan set-up sensor ganda, yang jauh lebih mahal daripada
sensor tunggal. Dalam sensor tunggal spectral reflectance bukan diukur pada
ujung serat optik vertikal turun menuju sasaran yang diketahui reflectance,
misalnya sebuah panel Spectralon. Pengukuran ini disebut referensi putih.
Pengukuran berikut kemudian dibuat relatif terhadap referensi putih. Pengolahan
pasca kemudian melibatkan koreksi untuk non-reflectance sempurna dari referensi
panel putih (Anonim, 1999).
Dalam kasus pengukuran reflectance di
atas atau bahkan di bawah permukaan air, perbedaan dalam tingkat radiasi yang
berbeda diperlukan perbedaan integrations times diterapkan untuk referensi
putih dan target yang harus diperhatikan. Dalam kasus ini di reflectance tidak
diukur secara langsung melainkan dihitung dari pengamatan dari radiance atau irradiance
(Anonim, 1999).
Dalam setiap kasus di mana sensor
tunggal yang digunakan itu adalah prasyarat alami bahwa cahaya adalah konstan
selama waktu pengukuran. Hati-hati untuk mengukur down-welling radiance baik
sebelum dan sesudah pengukuran sasaran (Anonim, 1999).
Pola pantulan tidak hanya dipengaruhi
oleh objek, pantulan terhadap obje yang sama pun dapat berbeda karena
kondisinya. Pola pantulan EM yang berbeda ini yang menjadi prinsip dalam
pengenalan objek dalam inderaja. Jumlah energi yang dipantulkan suatu objek
pada panjang gelombang yang berbeda-beda relatif terhadap energi yang diterima
disebut spectrum reflectance atau spectral signature (Susilo dan Gaol, 2008).
SPASIAL
Resolusi spasial citra satelit adalah
ukuran objek terkecil yang masih dapat dilihat di lapangan. Dalam citra
digital, resolusi dibatasi oleh ukuran pixel , yaitu objek terkecil yang masih
dapat dilihat tidak lebih kecil dari ukuran pixel itu sendiri. Resolusi spasial
dari sistem citra satelit juga sangat dipengaruhi oleh hamburan atmosfer, sudut
pengambilan gambar, juga pergerakan objek yang diambil gambarnya . Ukuran pixel
ditentukan oleh jarak sampling.
Citra satelit resolusi tinggi memiliki
ukuran resolusi spasial yang kecil, sehingga detail objek yang difoto sangat
terlihat jelas. Sementara citra sateit resolusi rendah memiiki resolusi spasial
yang besar, sehingga fitur objek “kasar” yang bisa diamati dari citra sateit
tersebut.
TEMPORAL
Resolusi Temporal, Merupakan frekuensi
suatu sistem sensor merekam suatu areal yang sama (revisit). Seperti Landsat TM
yang mempunyai ulangan setiap 16 hari, SPOT 26 hari dan lain sebagainya.
RADIOMETRIK
Resolusi radiometrik, Merupakan ukuran
sensitivitas sensor untuk membedakan aliran radiasi (radiation flux) yang
dipantulkan atau diemisikan suatu objek oleh permukaan bumi.
3.
Penerapan ilmu SIG untuk Bidang Perencanaan Wilayah dan Kota
Sistem Informasi Geografis (bahasa
Inggris: Geographic Information System disingkat GIS) adalah sistem informasi
khusus yang mengelola data yang memiliki informasi spasial (bereferensi
keruangan). Atau dalam arti yang lebih sempit, adalah sistem komputer yang
memiliki kemampuan untuk membangun, menyimpan, mengelola dan menampilkan
informasi berefrensi geografis, misalnya data yang diidentifikasi menurut lokasinya,
dalam sebuah database. Para praktisi juga memasukkan orang yang membangun dan
mengoperasikannya dan data sebagai bagian dari sistem ini. Detail penerapan
penginderaan jarak jauh untuk Bidang Perencanaan Wilayah dan Kota
Berdasarkan definsi SIG diatas,
penerapan ilmu SIG pada Bidang Perencanaan Wilayah dan Kota ialah untuk
membantu perencana membuat RTRW dan RDTR
4.
Detil penerapan system penginderaan jauh pada Bidang Perencanaan Wilayah
dan Kota
Data yang didapat dari citra satelit
dapat digunakan untuk melakukan analisis suatu ruang yang nantinya akan dimuat
dalam RTRW dan RDTR dan disahkan menjadi PERDA
5.
Model data SIG
Model Data Vektor
Model data vektor ada 3 macam yang
meliputi point, garis dan polygon. Informasi posisi point, garis dan polygon
disimpan dalam bentuk koordinat x dan y. Suatu lokasi point dideskripsikan
melalui sepasang koordinat x dan y. Sedangkan bentuk garis seperti jalan dan
sungai dideskripsikan sebagai kumpulan dari koordinat-koordinat point. Dan
untuk bentuk poligon, seperti zona project, areal pemukiman, dll disimpan
sebagai pengulangan koordinat yang tertutup.
Model data vektor umumnya untuk
menyajikan feature peta. Masing-masing feature menggunakan satu set koordinat
untuk mendefinisikan objek yang dikehendaki dan data atribut terkait dengan
feature, bukan pixel. Atau lebih gampangnya adalah hanya model data vektor/feature
yang memiliki data atribut, sedangkan model data raster/pixel tidak memiliki
atribut.
Model Data Raster
Model data ini terdiri dari sekumpulan
grid/sel seperti peta hasil scanning maupun gambar/image. Masing-masing
grid/sel atau pixel memiliki brightness value atau digital number (DN) yang
bergantung pada bagaimana image tersebut digambarkan. Model data ini biasanya
untuk data citra penginderaan jauh atau hasil scanning dan sudah siap dibaca
computer (machine readable data). Gampangnya adalah, pada sebuah image hasil
penginderaan jarak jauh dari sebuah satelit, masing-masing pixel
direpresentasikan sebagai panjang gelombang cahaya yang dipantulkan dari posisi
permukaan bumi dan diterima oleh satellit dalam satuan luas tertentu yang
disebut pixel.
6.
Data yang direkord/diperoleh oleh satelit
Sensor merupakan alat untuk merekam
objek dan cahaya pada pengindraan jauh, atau suatu benda yang sangat
sensitif/peka terhadap suatu hal.
Terdapat dua jenis sensor dalam pengindraan jauh, yaitu sensor pasif dan
sensor aktif. Sensor pasif adalah suatu alat sensor yang hanya dilengkapi
dengan alat penerima pantulan gelomabang Elektro Magnetik, misalnya sensor
satelit. Sedangkan sensor aktif adalah alat yang dilengkapi dengan pemancar dan
alat penerima pantulan gelombang, misalnya sensor radar dan sensor sonar.
Koreksi yang dilakukan dari data citra
satelit
Koreksi geometric bertujuan untuk
mengkoreksi kesalahan/ error yangdiakibatkan pergerakan satellite dan/sensor
ketika mengorbit. Semua datadigital remote sensing satelit mengandung kesalahan
geometric sistematik atauunsistematik (systematic and unsystematic error)
(Berstein, 1983).Kesalahantersebut dapat dikoreksi baik dengan menggunakan
variable yang diketahuidalam internal sensor dan juga dapat dilakukan koreksi
dengan menyamakan(matching) koordinat dengan citra yang telah dikoreksi atau
denganmenggunakan Global Posisitioning System (GPS). Koreksi geometricdilakukan
dengan menggunakan GCP(Ground Control Point). GCP merupakan titik di permukaan
bumi dimana antara koordinat citra diukurdalam baris dan kolom) dan proyeksi
peta (diukur dalam derajat latitudelongitude, meter atau feet) dapat
diidentifikasi. Dalam koreksi geometricdikenal dua jenis metode yaitu
Rektifikasi dan Ortho-rektifikasi.Rektifikasimerupakan proses koreksi yang
sesuai dengan koordinat peta, GPS atau citra-citra lainnya yang sudah
terkoreksi. Sedangkan Ortho-rektifikasi merupakanproses koreksi geometric
dengan memasukan data ketinggian dan informasiposisi platform satellite. Metode
kedua ini lebih akurat, namun prosesnyacukup sulit karena memerlukan lebih
banyak data.( Rina 2011)Sebelum melakukan koreksi geometric, analisis harus
terlebih dulu melaluiproyeksi peta. System proyeksi bertujuan untuk
mempertahankan jarak, sudutdan luas. Oleh karena posisi piksel pada citra
output tidak sama denganinputnya maka piksel-piksel untuk mengisi data yang
baru harus diresamplingkembali. Namun dalam beberapa kasus koreksi, hanya
dibutuhkan penyamaanposisi antara satu citra dengan citra lainnya dengan
mengabaikan system koordinat. Penyamaan posisi ini disebut proses Registrasi.
Berbeda denganRektifikasi, Registrasi tidak melakukan transformasi ke suatu
systemkoordinat.
Sementara itu koreksi radiometric
ialah koreksi yang bertujuan untukmemperbaiki nilai piksel supaya sesuai dengan
yang seharusnya denganmempertimbangkan faktor gangguan atmosfer sebagai sumber
kesalahanutama. Efek atmosfer menyebabkan nilai pantulan obyek dipermukaan
bumiyang terekam oleh sensor menjadi beda dengan nilai aslinya, tetapi menjadilebih
besar oleh karena adanya hamburan atau lebih kecil karena prosesserapan.
Distorsi dapat terjadi sewaktu akuisisi data dan transmisi atauperekaman
detektor-detektor yang digunakan pada sensor. Distorsi dapatterjadi sewaktu
akuisisi data dan transmisi atau perekaman detektor-detektoryang digunakan pada
sensor. Metode-metode yang sering digunakan untukmenghilangkan efek atmosfer
antara lain metode pergeseran histogram(histogram adjustment), metode regresi
dan metode kalibrasi bayangan(ProjoDanoedoro 1996). Namun metode yang sering
digunakan adalah metodepenyesuaian histogram, karena metode ini yang paling
sederhana.
Asumsi dari metode ini adalah dalam
proses koding digital oleh sensor,obyek yang memberikan respon spektral yang
paling rendah seharusnyabernilai 0. Apabila nilai ini ternyata melebihi angka 0
maka nilai tersebutdihitung sebagai offset dan koreksi dilakukan dengan
mengurangi seluruh nilaipada saluran tersebut dengan offset-nya.
Penentuan penggunaan lahan
Menentukan penggunaan sebuah lahan
dapat digunakan analisis sekilas yang dipatok oleh brightness value/digital
number seperti, brightness value bernilai 255 berwarna putih itu artinya
kemungkinan gambar yang ditangkap oleh sensor adalah awan, brightness value
bernilai 170 berwarna abu-abu artinya kemungkinan gambar yang ditangkap sensor
adalah lapangan kosong, dan brightness value bernilai 0 berwarna hitan artinya
kemungkinan gambar yang ditangkap sensor adalah vegetasi dengan tutupan 100%.
7.
Analisis tutupan lahan
Rumus :
LTL = LTL 2018 – LTL 2010
LTL = Luas Tutupan Lahan
Fungsi dari GPS pada pengolahan citra
satelit adalah sebagai alat bantu pada koreksi geometrik
8.
7 kunci interpretasi peta
·
Shape, mengidentifikasi focus pada bentuk dari objek pada gambar
·
Size, mengidentifikasi focus pada ukuran dari objek pada gambar
·
Pattern, mengidentifikasi focus pada pola dari objek pada gambar
·
Texture, mengidentifikasi focus pada kasar/halus dari objek pada gambar
·
Shadow, mengidentifikasi focus pada bayangan dari objek pada gambar
·
Association, mengidentifikasi focus pada jalan/jalur dari objek pada
gambar
Materi supervised dan unsupervised
Pada metode supervised ini, analis terlebih dulu menetapkan beberapatraining
area (daerah contoh) pada citra sebagai kelas lahan tertentu. Penetapan ini
berdasarkan pengetahuananalis terhadap wilayah dalam citra mengenai
daerah-daerah tutupan lahan. Nilai-nilai pikseldalam daerah contoh kemudian
digunakan oleh komputer sebagai kunci untuk mengenali piksellain. Daerah yang
memiliki nilai-nilai piksel sejenis akan dimasukan kedalam kelas lahan
yangtelah ditetapkan sebelumnya. Jadi dalam metode supervised ini analis mengidentifikasi kelas informasi
terlebih dulu yang kemudian digunakan untuk menentukan kelas spectral
yangmewakili kelas informasi tersebut. (Indriasari, 2009). Algoritma yang bisa
digunakan untuk menyelesaikan metode supervised
inidiantaranya adalah minimun distance dan parallelepiped. Di bawah ini
adala metoda klasifikasi supervised.
Cara kerja metode unsupervised ini merupakan kebalikkan dari metode
supervised, dimananilai-nilai piksel dikelompokkan terlebih dahulu oleh
komputer kedalam kelas-kelas spektralmenggunakan algoritma klusterisasi (Indriasari,
2009). Dalam metode ini, diawal proses biasanyaanalis akan menentukan jumlah
kelas (cluster ) yang akan dibuat. Kemudian setelah mendapatkanhasil, analis
menetapkan kelas-kelas lahan terhadap kelas-kelas spektral yang
telahdikelompokkan oleh komputer. Dari kelas-kelas (cluster ) yang dihasilkan,
analis bisamenggabungkan beberapa kelas yang dianggap memiliki informasi yang
sama menjadi satukelas. Misal class 1, class 2 dan class 3 masing-masing adalah
sawah, perkebunan dan hutanmaka analis bisa mengelompokkan kelas-kelas tersebut
menjadi satu kelas, yaitu kelas vegetasi.Jadi pada metode unsupervised tidak sepenuhnya tanpa campur tangan
manusia.Beberapa algoritma yang bisa digunakan untuk menyelesaikan metode unsupervised inidiantaranya adalah K-Means dan ISODATA. Di
bawah ini adalah metoda unsupervised.
Komentar
Posting Komentar