Modul Er Mapper
date post
18-Dec-2015Category
Documents
view
70download
30
Embed Size (px)
description
Transcript of Modul Er Mapper
ANALISIS CITRA KAJIAN PENGGUNAAN LAHAN
DENGAN MENGGUNAKAN PROGRAM ER MAPPER
CARA MEMBUKA APLIKASI ER MAPPER
1. Klik double program ER MAPPER pada desktop computer
2. Atau klik start -> klik program ER MAPPER
CARA MENGGABUNGKAN CITRA
1. Klik algoritma ( ) pada tool bar ER MAPPER. Akan muncul tampilan seperti ini
2. Copy pada hingga menjadi 6
Program Er
Mapper
Tampilan
Program ER
Mapper
3. Ganti maing-masing dengan Band 1 hingga Band 7. Band 6 dihilangkan.
4. Klik band 1 -> load dataset ( )
5. Akan muncul kotak Raster Dataset
6. Klik volume -> pilih data landsat yang disimpan -> pilh B10_TIF -> klik ok this only
7. Begitu pun selanjutnya band 2 isi oleh B2_TIF hingga Band 7 isi oleh B7_TIF. Maka
tampilan landsat pantai Selatan Jawa Barat sebagai berikut.
8. Klik save as ( )pada kotak ER MAPPER -> simpan pada folder landsat dengan tipe file ER
Mapper Raster Dataset (.ers) -> Ok
9. Klik ok pada kotak Save As ER Mapper Dataset
10. Klik Ok pada ER Mapper status
11. Dokumen akan tersimpan
Klik 2x untuk
mengganti nama
volume
Kotak ER
Mapper
Tampilan
Landsat
CARA CROPING
Citra yang telah digabungkan harus di cropping karena luas permukaan bumi sangat luas. Manfaat dari
cropping agar citra diperkecil dan memudahkan dalam mengidentifikasi citra. Berikut langkah-langkah
dalam cropping citra:
1. Klik algoritma ( ) pada tool bar ER MAPPER.
2. Klik load dataset ( ) -> buka file citra jabarselatan.ers yang telah digabungkan -> Ok
3. Pada algoritma klik Pseudo Layer dan copy sesuai dengan jumlah band pada layer, misalnya 6
4. Setiap Pseudo Layer sesuaikan dengan saluran band yang tersedia. Misalnya, B1 : band 1, B2
: band 2, dst.
5. Klik zoom box tool ( )pada tool bar
6. Arahkan ke citra Pelabuhan Ratu pada kotak Layer
7. Maka di dapat citra berikut
8. Klik save as ( )pada kotak ER MAPPER -> simpan ada folder landsat dengan tipe file ER
Mapper Raster Dataset (.ers) -> Ok
9. Klik ok pada kotak Save As ER Mapper Dataset
10. Klik Ok pada ER Mapper status
11. Dokumen akan tersimpan
Copy
Paste B7 diisi
Band 7
Citra Hasil Cropping
Langkah-langkah
penyimpanan sama seperti
uraian di atas
CARA MENGGANTI WARNA PADA CITRA (RGB)
Band merupakan bagian dari spektrum yang nantinya akan sangat diperlukan dalam proses
pengklasifikasian sebuah citra. Dalam pengklasifikasian citra ada beberapa macam tipe, yaiut :
1. Geomorfologi dan Geologi ( band 4, 5, 7)
2. Vegetasi ( band 4, 3, 2)
3. Penggunaan Lahan ( band 4, 5, 3)
4. Pantai/pesisir (Marine) ( band 3, 2, 1)
Warna yang akan diganti (Red, Green, Blue) yaitu pada Peggunaan Lahan dengan menggunakan
band 453
1. Buka citra yang telah di cropping pada ( ) di kotak ER Mapper
2. Klik algoritma ( ) pada tool bar ER MAPPER.
3. Isi Red Layer dengan B4, Green layer dengan B5 dan Blue Layer dengan B3.
4. Klik save as ( )pada kotak ER MAPPER -> simpan pada folder landsat dengan tipe file ER
Mapper Raster Dataset (.ers) -> Ok
5. Klik ok pada kotak Save As ER Mapper Dataset
6. Klik Ok pada ER Mapper status
7. Dokumen akan tersimpan
Langkah-langkah
penyimpanan sama seperti
uraian di atas
Tampilan
Algortma Blue dgn
Band 3
Tampilan Layer
dengan Komposisi
Band 453
KLASIFIKASI
Klasifikasi terbimbing (supercised) merupakan metode klasifikasi yang dilakukan dengan
menggambar training area untuk masing-masing objek yang dianalisis, pada tipe penutupan lahan
yang harus dipisahkan pada klasifikasi dan menggunakan kaakteristik spectral masing-masing area
untuk mengklasifikasikan citra.
Berikut merupakan langkah-langkah untuk melakukan klasifikasi supercised sebagai berikut:
1. Buka citra anda
2. Klik menu edit -> edit creat region. Muncul dialog box new map composition -> Ok
3. Muncul dialog tools berikut (seperti pada gambar di bawah).
4. Klik rectangle ( ) atau polygon ( ) pada dialog tools.
5. Kemudian arahkan pada citra. Misalnya penggunaan lahan perkebunan, hutan, pemukiman, dll.
6. Setelah di arahkan klik display/edit object/attributes ( ).
7. Muncul tampilan berikut. Dan langsung ketik nama penggunaan lahan tersebut sesuai misalnya
pemukiman.
8. Secara otomatis Region 1 terisi oleh pemukiman.
9. Close dialog map composition attribute
10. Save file pada dialog tools.
save
Klik
Ok Klik
Klik OK
Muncul tampilan ini!
Klik
close
11. Maka secara otomatis nama objek akan muncul pada citra.
12. Tutup semua kecuali Layer dan ER Mappernya. Kembali klik menu edit -> edit class/region
color and name, (muncul seperti gambar di bawah)
13. Klik set color, pilih warna sesuai dengan penggunaan lahan -> Ok -> save
14. Kemudian klik menu process -> sorot classification -> klik supervised classification. (Maka
muncul kotak dialog seperti gambar di bawah)
15. Isi output Dataset, dengan cara buka folder ( )
16. Simpan pada folder Citra Landsat Anda.
17. Pada dialog box supervised classification, maka secara otomatis output dataset terisi oleh
folder citra landsat kita.
Klik set
color
Klik
Klik yes
Klik
Klik Ok
Terisi Klik ok
18. Maka muncul dialog supervised classification status
19. Tunggu hingga 100%, maka akan ada pemberitahuan sukses.
20. Klik edit algoritma ( )
21. Buka folder ( ) yang tadi di simpan -> Ok.
22. Klik kanan pada pseudo layer -> klik class Display
23. Kontraskan dengan mengklik
24. Maka klasifikasi telah selesai. Berikut hasilnya
25. Save as. Simpan pada folder citra landsat anda dengan tipe file .ers -> Ok
26. Klik ok pada kotak Save As ER Mapper Dataset
27. Klik Ok pada ER Mapper status
28. Dokumen akan tersimpan
29.
ISOCLAS (KLASIFIKASI TIDAK TERBIMBING)
1. Buka file citra landsat dengan Band 321
2. Klik process pada menu bar ER Maper -> Klik calculate statistic. Maka akan muncul dialog
berikut.
Proses penyimpanan
sama seperti uraian d
atas
Pemberitahuan
sukses Klik Ok
Isi 1
Ceklis
Klik
3. Muncul kotak calculate status. Kemudian tunggu 100% hingga muncul dialog pemberitahuan
bahwa proses tersebut sukses.
4. Kemudian klik Process pada menu bar ER Maper -> classification -> klik ISOCLAS
Unsupervised Classification. Hal tersebut agar mempermudah proses klasifikasi. Maka akan
muncul tamplan berikut.
5. Muncul data proses -> tunggu hingga sukses -> Ok.
6. Kemudian klik new layer ( ) pada tool ER Mapper (muncul tampilan di bawah)
7. Isi layer yang kosong tersebut dengan data ISOCLAS tadi. Dengan mengklik algoritma ( ) pada
tool ER Mapper.
Klik
Isi dgn
Isoclas
Ganti
20
Ceklis
Klik
Data proses
Klik
Kotak new layer
Klik load dataset
Kotak algoritma
8. Pilih file citra yang telah di ISOCLAS tadi. (seperti gambar di bawah) -> klik Ok
9. Klik kanan di pada kotak algoritma -> Class Display. Maka layer yang
kosong tadi tampilannya berubah.
PERBANDINGAN PADA KLASIFIKASI TIDAK TERBIMBING
Setelah melakukan proses klasifikasi tidak terbimbing, maka untuk selanjutnya yaitu
membandingkan hasil tersebut. Telah didapat dua layer berikut.
Untuk membandingkan klasifikasi ini dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu dengan cara
otomatis dan manual.
Cara Otomatis
1. Klik pada layer yang berwarna hitam putih.
2. Klik edit pada menu bar ER Mapper -> edit class region. Maka muncul tampilan berikut.
Klik
Layer Isoclas
Layer Band
321 Layer Isoclas
Klik
Klik
3. Tampilan edit class region secara otomatis berubah menjadi seperti ini.
Untuk menampilkan warna pada layer hitam putih tadi, klik refresh ( ) pada dialog ER Mapper. Atau
dengan cara klik algoritma ( ) pada tool ER Mapper -> klik kanan pada Pseudo Layer -> pilih Class
Display. Maka, tampilan layer hitam putih akan berubah warna secara otomatis menjadi berikut.
Cara Manual
1. Klik edit pada menu bar ER Mapper -> pilih edit class region. (Maka muncul tampilan di
bawah)
2. Klik kanan pada layer yang telah di klasifikasi. Misalnya pada warna hijau
Klik Klik
3. Klik cell values profile
4. Begitu pun selanjutnya, hingga klasifikasi selesai.
LAYOUT
1. Buka citra landsat.
2. Klik file pada Menu Bar ER Mapper -> klik page setup. Muncul tampilan berikut.
Nilai 16 cocokkan
dan masukkan
nama objeknya
Hingga objek
terisi semua
Klik
Klik
Mengatur skala
a. Pilih size untuk ukuran kertas menjadi A4 Landscape
b. Pada constraints pilih Auto Vary Border. Agar skala dapat diubah.
c. Background pilih warna putih.
d. Skala ubah menjadi angka lebih besar. Misalnya menjadi 900.000. Karena skala kecil maka
peta tersebut besar. Begitu pun sebaliknya skala besar maka peta tersebut kecil.
e. Klik vert center. Agar tampilan peta di t