Interpretasi Citra Untuk Pemetaan Penggunaan Lahan

1. INTERPRETASI CITRA UNTUK
PEMETAAN PENGGUNAAN LAHAN

2. PENGINDERAAN JAUH DAN INTERPRETASI CITRA
a.
b.
c.
d.
Sumber energi
Energi melewati atmosfer
Obyek permukaan
Sensor dan wahana
e. Ground station
f. Analisis citra
g. Aplikasi
penginderaan jauh didefinisikan
sebagai ilmu (dan juga seni
sampai pada luasan tertentu) yang
mempelajari bagaimana cara
memperoleh informasi tentang
suatu obyek di permukaan bumi
tanpa ada kontak langsung
dengan obyek tersebut. Perolehan
informasi ini dilakukan dengan
cara mengindra dan merekam
energi dari suatu sumber energi
yang terpantulkan atau
terpancarkan oleh obyek di
permukaan bumi, untuk kemudian
diproses, dianalisis dan
diaplikasikan untuk kepentingan
tertentu (CCRS, 1999)

3. ENERGI DAN SUMBER ENERGI

Energi yang digunakan dalam
penginderaan jauh adalah radiasi
elektromagnetik.

Sumbernya dapat berupa sumber
alami maupun buatan

Sumber alami adalah matahari
(passive remote
sensing), sedangkan sumber
buatan adalah berupa pembangkit
sinyal (ampli/antenna) yang
dipasang pada suatu wahana
(active remote sensing)

4. SUMBER ENERGI GELOMBANG EM
1. Penginderaan Jauh Pasif
Menggunanakan matahari sebagai sumber
gelombang EM
2. Penginderaan Jauh Aktif
Mempunyai sumber energi sendiri untuk
menghasilkan gelombang EM

5. INTERAKSI DENGAN ATMOSFIR
Perambatan gelombang elektromagnetik
dari matahari ke bumi mengalami penyebaran
(scattering), yang disebabkan oleh partikelpartikel dalam atmosfir.
Perhatikan pada siang hari langit menjadi
biru dan pada matahari terbit atau tenggelam,
langit menjadi kemerahan. Hal ini disebabkan
adanya scattering yang disebabkan oleh
partikel-partikel dalam atmosfir

6. INTERAKSI DENGAN TARGET
Energi yang tidak terserap dan tersebar
pada atmosfir dapat mencapai permukaan
bumi
Energi yang mencapai target (I) akan terbagi
lagi menjadi energi yang ditransmisikan (T)
diserap target (A)) dan energi yang
dipantulkan (R).
Energi yang
dipantulkan
merupakan perhatian
yang utama
dalam remote sensing
Pantulan Sempurna
(Specular)
Pantulan segala arah
Diffuse)

7. INTERAKSI DENGAN TARGET
SETIAP OBYEK AKAN MEMPUNYAI RESPON (DALAM BENTUK PERBEDAAN INTENSITAS PANTULAN-SERAPAN) YANG
BERBEDA TERHADAP ENERGI GELOMBANG ELEKTROMAGNETIK YANG DATANG PADANYA. SELAIN ITU, OBYEK YANG SAMA
JUGA AKAN MEMPUNYAI RESPON BERBEDA TERHADAP SPEKTRUM YANG BERBEDA

8. KURVA PANTULAN OBYEK
SOIL
VEGETATION
WATER
0,3
1
3
10
m
SETIAP OBYEK AKAN MEMPUNYAI RESPON (DALAM BENTUK PERBEDAAN INTENSITAS PANTULAN-SERAPAN) YANG
BERBEDA TERHADAP ENERGI GELOMBANG ELEKTROMAGNETIK YANG DATANG PADANYA. SELAIN ITU, OBYEK YANG SAMA
JUGA AKAN MEMPUNYAI RESPON BERBEDA TERHADAP SPEKTRUM YANG BERBEDA

9. WAHANA DAN SENSOR
Wahana





4 Resolusi terkait kemampuan
sensor dalam merekam
Resolusi spasial
Resolusi spektral
Resolusi radiometrik
Resolusi temporal
Sensor

10. WAHANA PENGINDERAAN JAUH
1000 Km
Satellite
Rocket
100
Balloon
10
Aero plane
1
Helicopter
Crane
0 Km

11. PEREKAMAN GELOMBANG EM
1. Sensor Fotografik
Perekaman berlangsung seperti kamera foto biasa
atau yang kita kenal sebagai proses kimiawi.
Citra yang dihasilkan dibentuk dari titik-titik yang
sangat halus
2. Sensor Elektronik
Sensor yang bekerja secara elektrik, data yang
direkam berupa data dijital/numerik.
Citra dibentuk dari pixel (picture element)

12. BEBERAPA SENSOR SATELIT
NOAA-AVHRR
Resolusi Spasial : 1.1 kilometer
Resolusi Spektral :6 Saluran (spektrum tampak – termal)
Resolusi radiometrik : 10 Bit per Saluran
Resolusi Temporal : 12 jam

13. BEBERAPA SENSOR INDERAJA
LANDSAT
Resolusi Spasial : 30 meter
Resolusi Spektral : 8 Saluran (spektrum tampak – termal)
Resolusi radiometrik : 8 Bit per Saluran
Resolusi Temporal : 18 Hari

14. BEBERAPA SENSOR INDERAJA
SPOT
Resolusi Spasial : 10 meter
Resolusi Spektral : 4 Saluran (spektrum tampak – inframerah gelombang pendek)
Resolusi radiometrik : 8 Bit per Saluran
Resolusi Temporal : 2-3 Hari

15. BEBERAPA SENSOR INDERAJA
Quickbird
Resolusi Spasial : 0.6 meter
Resolusi Spektral : 4 Saluran (spektrum tampak – inframerah dekat)
Resolusi radiometrik : 11 Bit per Saluran
Resolusi Temporal : 3 Hari

16. DATA PENGINDERAAN JAUH
FOTO UDARA
1. Lebih sederhana sistem operasionalnya
2. Tingkat kedetilan dapat disesuaikan
dengan kebutuhan
3. Resolusi spasial lebih baik

17. 2. CITRA SATELIT
1. Biaya relatif lebih murah
2. Kontinyu
3. Mudah didapat
Landsat (Amerika Serikat)
Ikonos (Amerika Serikat +Jepang)
Quickbird (Amerika Serikat)
SPOT (Perancis )
NOAA (Amerika Serikat )
IRS (India)
Aster (Amerika Serikat ), dll.

18. 3. RADAR
1. Mempunyai Sumber Energi Sendiri
2. Tidak Tergantung Waktu
3. Tembus Awan

19. CONTOH PRODUK FOTO UDARA
PANCHROMATIC HITAM PUTIH
1 :30.000
1 : 50.000
TAHUN 1994
TAHUN
1994
1 : 7000
TAHUN
1996
1 :15.000
TAHUN
1990

20. Citra Landsat

21. CITRA SPOT

22. QUICKBIRD

23. Citra NOAA AVHRR,
dengan resolusi spasial
4 km x 4 km

24. RADAR

25. KARAKTERISTIK CITRA SATELIT
Satu pixel mewakili
30 meter x 30 meter (Landsat)
2,5 meter x 2,5 meter (SPOT)
1 meter x 1 meter (Ikonos)
0,6 meter X 0,6 meter (Quickbird)
RESOLUSI SPASIAL
Kemampuan sensor dalam mendefinisikan objek di
permukaan bumi yang diwakili oleh pixel (picture element)

26. KARAKTERISTIK CITRA SATELIT
Landsat-TM Band-521
Landsat-TM Band-342
Landsat-TM Band-432
Landsat-TM Band-247
RESOLUSI SPEKTRAL
Resolusi spektral mendefinisikan kemampuan sensor untuk mendefinisikan
kehalusan interval panjang gelombang yang bisa direkam

27. RESOLUSI TEMPORAL
Lamanya satelit kembali lagi pada suatu lokasi
atau wilayah yang sama
Landsat
: 16 hari
SPOT
: 26 hari
Ikonos
: + 3 hari
Quikbird : 1 – 3,5 hari
NOAA
: 24 jam
Sampai lokasi yang sama
pada x hari

28. RESOLUSI RADIOMETRIK
Resolusi radiometrik adalah ukuran sensitivitas sensor untuk
membedakan aliran radiasi (radiation flux) yang dipantulkan atau
diemisikan suatu objek oleh permukaan bumi. Sebagai contoh,
radian pada panjang gelombang 0,6 - 0,7 m akan direkam oleh
detektor MSS band 5 dalam bentuk voltage. Kemudian analog
voltage ini disampel setiap interval waktu tertentu (contoh untuk
MSS adalah 9,958 x 10-6 detik) dan selanjutnya dikonversi menjadi
nilai integer yang disebut bit. MSS band 4, 5 dan 7 dikonversi ke
dalam 7 bit (27=128), sehingga akan menghasilkan 128 nilai diskrit
yang berkisar dari 0 sampai dengan 127. MSS band 6 mempunyai
resolusi radiometrik 6 bit (26=64), atau nilai integer diskrit antara 0 63. Generasi kedua data satelit seperti TM, SPOT dan MESSR
mempunyai resolusi radiometrik 8 bit (nilai integer 0 - 255). Citra
yang mempunyai resolusi radiometrik yang lebih tinggi akan
memberikan variasi informasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan
citra yang mempunyai resolusi radiometrik yang lebih rendah
4 NILAI KECERAHAN (2 BIT)
BIT)
256 NILAI KECERAHAN (8

29. .GROUND STATION AND PROCESSING

Pemrosesan, setelah energi
dideteksi dan ditangkap
sensor, energi ini kemudian
direkam dalam detektor,
untuk kemudian diproses
menjadi citra. Untuk sistem
fotografi, detektor berupa film
yang nanti kemudian dicetak
menjadi foto. Sedangkan
untuk sistem
elektronis/digital, data yang
terekam dikirim ke stasiun
penerima di bumi untuk
kemudian diproses menjadi
citra digital.
LAPAN Pare Pare Ground
Station

30. ANALISIS CITRA
(EKSTRAKSI INFORMASI TEMATIK DARI CITRA)
Interpretas
i visual
Analisis digital

31. INTERPRETASI VISUAL

Aktivitas visual untuk mengkaji citra yang menunjukkan gambaran muka
bumi yang tergambar di dalam citra tersebut untuk tujuan identifikasi
obyek dan menilai maknanya ( howard, 1991 ).
TAHAPAN INTERPRETASI VISUAL
DETEKSI
IDENTIFIKASI
ANALISIS

32. KUNCI INTERPRETASI VISUAL (IDENTIFIKASI OBYEK)
Rona/Warna; merupakan nilai kecerahan relatif dari obyek.
Rona merupakan unsur paling dasar untuk membedakan
obyek, Rona yang berbeda biasanya mengindikasikan obyek
yang berbeda pula.
Bentuk; merupakan keadaan umum , struktur atau penciri tepi
suatu obyek, bentuk kotak biasanya mencirikan sawah,
permukiman atau gedung, bentuk tidak beraturan mencirikan
vegetasi, hutan, dan sebagainya.
Ukuran; besar kecilnya suatu obyek dibandingkan dengan
obyek yang lain. Kantor dan Sekolah bisa saja mempunyai
bentuk dan rona yang sama, tapi keduanya bisa dibedakan
dari segi ukurannya.

33. KUNCI INTERPRETASI VISUAL (IDENTIFIKASI OBYEK)
Pola; merupakan susunan keruangan dari obyek. Kompleks
perumahan biasanya dicirikan dengan pola obyek rumah yang
teratur dan dipisahkan jalan, sedangkan permukiman kumuh
justru sebaliknya.
Tekstur; merupakan variasi rona di dalam sebuah obyek.
Tekstur kasar tidak teratur biasanya mencirikan
vegetasi, sedangkan tubuh air tenang atau sawah mempunyai
tekstur halus.
Bayangan; Bayangan merupakan penciri obyek yang
mempunyai aspek ketinggian atau tidak. Bayangan biasanya
dipakai untuk mengidentifikasi dan membedakan perbukitan
dan dataran pada pemetaan geologi – geomorfologi.
Asosiasi; Hubungan antara satu obyek dengan obyek lain.
Beberapa obyek terkadang mempunyai kedekatan posisi satu
sama lain seperti permukiman perkotaan berasosiasi dengan
jaringan jalan, sungai biasanya diikuti pepohonan rimbun di
bantarannya.

34. CONTOH PENERAPAN KUNCI INTERPRETASI VISUAL

36. Analysis/
Interpretasi
Manual
BS
V
V
BS
L
BK

37. INTERPRETASI CITRA DIGITAL/KLASIFIKASI
MULTISPEKTRAL
Proses interpretasi obyek pada citra secara
otomatis dengan bantuan komputer.
 Proses interpretasi hanya mengandalkan
pada informasi rona/warna (spektral).
 Lebih cepat daripada interpretasi visual,
tetapi informasi yang dihasilkan lebih
terbatas.
 Keluaran dalam format Raster.
 Proses klasifikasi ada 2 macam, Supervised
dan Unsupervised.


38. TAHAPAN KLASIFIKASI MULTISPEKTRAL
(SUPERVISED)
Operator mendefinisikan skema kelas informasi
(air, vegetasi, lahan terbuka, lahan terbangun,
dsb).
 Operator memilih area sampel kelas spektral
pada citra, kemudian mendefinisikan
informasinya sesuai dengan kelas informasi
yang cocok.
 Komputer mengklasifikasi kelas spektral sesuai
dengan area sampel, dilanjutkan penamaan
kelas informasi yang sesuai
 Operator melakukan Uji Akurasi


39. TAHAPAN KLASIFIKASI MULTISPEKTRAL
(UNSUPERVISED)
Operator mendefinisikan skema kelas
informasi (air, vegetasi, lahan terbuka, lahan
terbangun, dsb).
 Komputer mengklasifikasi kelas spektral
sesuai dengan parameter statistik yang
ditentukan operator.
 Operator mendefinisikan dan mencocokkan
kelas spektral dengan kelas informasi
 Operator melakukan Uji Akurasi


40. Analysis/Interpretasi Digital  indeks vegetasi

41. PERBANDINGAN INTERPRETASI VISUAL DAN DIGITAL
Metode
Kelebihan
Kekurangan
Interpretasi Visual
- Pengetahuan
interpreter bisa
dimanfaatkan
semaksimal mungkin.
- Penerapan skala
pemetaan fleksibel
- Proses interpretasi
memerlukan waktu lama
- Hasil interpretasi bersifat
subyektif dan berbeda pada
setiap interpreter.
Klasifikasi Digital
- Waktu pemrosesan
relatif singkat
- Parameter kuantitatif
dari citra bisa diekstrak
- Pengetahuan interpreter tidak
bisa dimanfaatkan
- Penerapan skala pemetaan
tidak fleksibel

42. INTERPRETASI CITRA UNTUK PEMETAAN PENGGUNAAN
LAHAN

43. PENGGUNAAN LAHAN ????

Lahan Merupakan material dasar dari suatu lingkungan (situs), yang diartikan
berkaitan dengan sejumlah karakteristik alami yaitu iklim, geologi, tanah,
topografi, hidrologi dan biologi (Aldrich, 1981).

Dalam pengertian lain, lahan didefinisikan sebagai ruang diatas permukaan
bumi yang mempunyai ciri khusus dari aspek iklim, geologi, topografi, tanah,
hidrologi dan biologi.

Obyek yang ada dipermukaan lahan disebut dengan penutup lahan. Secara
umum penutup lahan dapat dibedakan menjadi tiga kategori, yaitu vegetasi,
tanah, dan air, yang nantinya diperinci menjadi kategori yang lebih detil.

Adapun penggunaan lahan adalah segala bentuk aktivitas manusia di atas
lahan. Contoh penggunaan lahan antara lain sawah, permukiman, pertokoan,
kantor, kebun, tambang dan lain-lain.


44. Penutup Lahan
Penggunaan Lahan

45. Proses interpretasi Citra Penggunaan
Lahan

46. Jenjang III
Jenjang I
Jenjang IV
1. Daerah Bervegetasi
A. Daerah Pertanian
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Sawah Irigasi
Sawah Tadah Hujan
Sawah Lebak
Sawah pasang surut
Ladang/Tegal
Perkebunan
-
Cengkeh
Coklat
Karet
Kelapa
Kelapa Sawit
Kopi
Panili
Tebu
Teh
Tembakau
-
Hutan bambu
Hutan campuran
Hutan jati
Hutan pinus
Hutan lainnya
Hutan bakau
Hutan campuran
Hutan nipah
Hutan sagu
7. Perkebunaan Campuran
B.
Bukan Daerah Pertanian
8. Tanaman Campuran
1. Huatan lahan kering
2.
C. Bukan daerah pertanian
II. Daerah tak bervegetasi
III.
Permukiman
dan
lahan
bukan
D. Daerah tanpa liputan vegetasi
pertanian
IV. Perairan
Simbol
Jenjang II
E. Tubuh perairan
3.
4.
5.
6.
7.
8.
1.
2.
3.
4.
5.
1.
2.
3.
4.
5.
Hutan lahan basah
Belukar
Semak
Padang Rumput
Savana
Padang alang-alang
Rumput rawa
Lahan terbuka
Lahar dan Lava
Beting Pantai
Gosong sungai
Gumuk pasir
Permukiman
Industri
Jaringan jalan
Jaringan jalan KA
Jaringan listrik tegangan tinggi
6. Pelabuhan udara
7. Pelabuhan laut
1. Danau
2. Waduk
3. Tambak ikan
4. Tambak garam
5. Rawa
6. Sungai
7. Anjir pelayaran
8. Saluran irigasi
9. Terumbu karang
10. Gosong pantai
Si
St
Sl
Sp
L
C
Co
K
Ke
Ks
Ko
P
T
Te
Tm
Kc
Te
Hb
Hc
Hj
Hp
Hl
Hm
Hc
Hn
Hs
B
S
Pr
Sa
Pa
Rr
Lb
Ll
Bp
Gs
Gp
Kp
In
D
W
Ti
Tg
R
SKEMA
KLASIFIKASI
PENGGUNAAN
LAHAN

47. CONTOH HASIL INTERPRETASI

48. PENGINDERAAN JAUH UNTUK PENGGUNAAN
LAHAN
WHY ?????
Cakupan Area Perekaman Luas
 Perekaman/pengamatan multi waktu
 Multi resolusi
Multi Skala
 Aksesbilitas
 Biaya Lebih Murah
 Integrasi dengan GIS/Model Spasial


49. DEMO

50. REVIEW DAN QUIZ

51. FURTHER READINGS



Fundamentals of Remote Sensing
(http://www.nrcan.gc.ca/sites/www.nrcan.gc.ca.earthsciences/files/pdf/resource/tutor/fundam/pdf/fundamentals_e.pdf)
Principles of Remote Sensing
(http://www.crisp.nus.edu.sg/~research/tutorial/rsmain.htm)
NEODC Remote Sensing Tutorial
(http://www.neodc.rl.ac.uk/tutorials/rstutorial/tutorialhome.htm)

52. FREE DOWNLOAD REMOTE SENSING DATA
(MENCAKUP WILAYAH INDONESIA)






http://www.landcover.org (LANDSAT 1-8, DEM SRTM, MODIS, ASTER,
AVHRR, EO-1 ALI, EO-1 HYPERION)
http://earthexplorer.usgs.gov (LANDSAT 1-8, SRTM, MODIS, ASTER,
AVHRR, EO-1 ALI, EO-1 HYPERION, OrbView-3, SIR-C RADAR, Foto
Udara skala kecil)
http://glovis.usgs.gov (LANDSAT 1-7, SRTM, MODIS, ASTER, AVHRR,
EO-1 ALI, EO-1 HYPERION, OrbView-3, SIR-C RADAR, Foto Udara
skala kecil, TerraLook)
http://terralook.cr.usgs.gov/ (LANDSAT, ASTER)
http://lance.nasa.gov/data-products/modis-products/ (MODIS)
http://reverb.echo.nasa.gov/ (LANDSAT, ASTER GDEM, MODIS,
TRMM)

53. SOFTWARE PENGOLAHAN CITRA

Komersil/Berbayar
 ERDAS IMAGINE (http://www,erdas,com )
 ENVI (http://www.exelisvis.com/language/en-us/productsservices/envi.aspx)
 PCI Geomatica (http://www.pcigeomatics.com/)
 ER Mapper
(http://www.erdas.com/products/ERDASERMapper/ERDASERMapper/Details.aspx)
 Global Mapper (http://www.bluemarblegeo.com/global-mapper/index.php)
 ESRI ArcGIS (http://www.esri.com )
 IDRISI GIS (http://www.clarklabs.org/)

Freeware/Open Source
 ILWIS (http://52north.org/communities/ilwis/)
 OPTICKS (http://opticks.org/confluence/display/opticks/Welcome+To+Opticks)
 GRASS (http://grass.fbk.eu/)
 OSSIM (http://www.ossim.org/OSSIM/OSSIM_Home.html)
 BILKO (http://www.noc.soton.ac.uk/bilko/)
 SPRINGS (http://www.dpi.inpe.br/spring/)
 MultiSpec (https://engineering.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/)

54. TERIMAKASIH