Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

download Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

of 47

Transcript of Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    1/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 1

    BAB I

    MEMULAI ENVI

    1.1. Pendahuluan 

    ENVI® (the Environment for Visualizing Images) merupakan sebuah revolusi dari

    sistem pengolahan citra digital. Dari permulaan lahirnya, ENVI telah didesain untuk

    banyak kebutuhan spesifik pada siapa yang biasanya menggunakan data

    penginderaan jauh satelit atau foto udara. ENVI menyediakan visualisasi data dan

    analisisnya secara komprehensif untuk citra dalam berbagai ukuran dan tipe apapun

    dalam lingkungan yang innovative dan user-friendly.

    Beberapa keuntungan dari penggunaan ENVI

    Satu dari kekuatan ENVI adalah pendekataan yang unik dalam pengolahancitra, mengkombinasikan teknik file-based dan band-based dengan fungsi yang

    interaktif. Ketika file data input dibuka, band (saluran) dari citra disimpan dalam

    sebuah daftar, dimana semua saluran bisa diakses oleh semua fungsi system. Jika

    multiple files dibuka, saluran dalam tipe data yang terpisah dapat diproses sebagai

    sebuah grup. ENVI menampilkan saluran tersebut dalam 8 atau 24 bit. Grup

    tampilan ENVI terdiri dari Image window, Zoom window, dan Scroll window,

    semuanya bisa diubah ukurannya. ENVI menyediakan penggunanya dengan

    banyak kemampuan analisis yang interaktif dan unik, diakses dalam window tersebut.

    Kemampuan multiple dynamic overlay ENVI, memberikan kemudahan

    membandingkan citra dalam multiple displays. Ekstraksi real-time dan

    spatial/spectral profiling dari multiband dan data hyperspectral memberikan

    pengguna cara baru dalam melihat data dengan dimensi tinggi. ENVI juga

    menyediakan tools interaktif untuk melihat dan menganalisis data vektor dan atribut

    Sistem Informasi Geografis (SIG). Kemampuan standar seperti perentangan kontras

    dan scatter plots dua dimensi adalah beberapa saja dari fungsi interaktif yang

    tersedia untuk pengguna ENVI.

    ENVI mempunyai antarmuka visual yang baik serta menggabungkan secara

    komprehensif dengan algoritma pemrosesannya. ENVI memasukan semua fungsi

    dasar pengolahan citra dalam antarmuka pengguna grafis yang mudah. Beberapa

    dari fungsi tersebut antar lain transformasi data, filtering, klasifikasi, registrasi dan

    koreksi geometri, analisis spektral, dan radar. ENVI tidak membatasi jumlah saluran

    yang dapat diproses, sehingga data multispektral atau hiperspektral dapat digunakan.

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    2/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 2

    ENVI dapat digunakan dalam area masalah pengolahan citra pada umumnya

    seperti input dari tipe data yang tidak standar, menampilkan dan menganalisis citra

    berukuran besar, dan ekstensi untuk kemampuan analisis (ada fungsi plug-in).

    Perangkat lunak memasukan perlengkapan untuk pengolahan citra dalam berbagai

    disiplin, dan mempunyai fleksibilitas untuk mengijinkan implementasi strategi

    analisis yang berbeda dari biasanya.

    ENVI + IDL, ENVI, dan IDL

    ENVI dibuat dalam bahasa Interactive Data Language (IDL®), bahasa

    pemrograman yang cukup ampuh dalam mengintegrasikan pengolahan citra.

    Fleksibilitas ENVI menggunakan kemampuan dari IDL, IDL harus ada untuk

    menjalankan ENVI.

    1.2. Gambaran fungs i-fungs i ENVI 

    ENVI menyederhanakan pengolahan yang interaktfi dan komprehensif untuk

    data set multi saluran yang besar, mengubah ukuran citra, mengeplot spektral dan

    library-nya, kemampuan menampilkan secara fleksibel dan geografis.

    Pengolahan Citra

    Kegunaan umum fungsi pengolahan citra termasuk transformasi data seperti

    transformasi principal component, band ratio, hue-saturation-value (HSV),

    perentangan, indeks vegetasi. Fungsi filtering termasuk convolution kernels untuk low

    pass, high pass, median, directional, dan penajaman tepi, serta filtering lainnya yang

    bisa kustomisasi.

    Klasifikasi

    ENVI menyediakan Kmeans dan Isodata untuk metode klasifikasi unsupervised.

    Klasifikasi supervised meliputi metode yang sederhana seperti parallelpiped,

    minimum distance, maximum likelihood, dan mahalonibis, sampai dengan Binary

    Encoding, Neural Net, dan Spectral Angle Mapper (SAM). Post klasifikasi termasuk

    clump, sieve, combine classes, dan perangkat tampilan klasifikasi yang interaktif.

    Pengolahan Data Hiperspektral

    ENVI menyediakan perlengkapan untuk memproses data hiperspektral,

    termasuk perangkat pemetaan special yang digunakan oleh endmember citra atau

    library untuk linear spectral unmixing dan matched filtering. Pixel Purity IndexTM (PPITM)

    mengijinkan pengguna untuk mencari nilai spektral yang paling murni dalam citra untuk

    menentukan spectral endmembers. n-Dimensional visulizer yang unik dalam ENVI

    membentuk animasi yang interaktif menampilkan scatter plots dalam n-dimensions.

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    3/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 3

    Spectral Feature FittingTM dari data hiperspektral ke library spectra membantu dalam

    mengidentifikasi batuan, mineral, vegetasi, dan material lainnya. Spectral Analyst™

    digunakan untuk mengidentifikasi material berdasarkan perbandingan dari spectral

    libraries. Fungsi Band Math™ dan Spectral Math™ yang fleksibel memudahkan

    pengguna untuk memasukan ekspresi matematika sesuai yang dibutuhkan.

    Pengolahan SAR (Citra Radar)

    ENVI juga memiliki kemampuan untuk pengolahan citra Radar secara

    komprehensif seperti antenna pattern correction, slant-to-ground range correction,

    adaptive dan texture filters, sampai dengan polarimetric analysis.

    Pemetaan

    ENVI pada akhirnya menyediakan perlengkapan untuk menghasilkan peta

    akhir, seperti konversi data ke format vektor SIG, layout peta.

    1.3. Modul tambahan ENVI 

    RSI (Research Systems, Inc.) menyediakan berbagai mondul tambahan

    untuk memperluas fungsi ENVI, seperti Digital Elevation Model (DEM) Extraction,

    National Imagery Transmission Format (NITF), NATO Secondary Image Format

    (NSIF), dan Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes

    (FLAASH).

    1.4. Memulai ENVI

    Memulai menjalankan program ENVI dapat dilakukan dengan proses seperti di

    bawah ini :

    1. Memulai ENVI dari Windows System, Untuk ENVI + IDL, pilih Start

    Programs ENVI 4.x ENVI + IDL. Untuk ENVI, pilih Start Programs

    ENVI 4.x ENVI. Menu utama ENVI akan muncul jika program sukses

    dijalankan.

    2. Memulai ENVI dalam UNIX, Untuk ENVI + IDL, ketik envi pada UNIX command

    line. Untuk ENVI, ketik envi_rt pada UNIX command line.

    1.5. Antarmuka Pengguna Grafis ENVI 

     Antarmuka pengguna grafis (GUI = Graphical User Interface), menyediakan

    grafis berupa buttons, menu, dialog boxes, dll. Untuk berinteraksi dengan perangkat

    lunak dan data.

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    4/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 4

    Menggunakan tiga tombol Mouse

    Fungsi-fungsi pada ENVI dapat digunakan seluruhnya jika menggunakan

    mouse yang mempunyai tiga tombol.

    Pertimbangan general runtime 

    Konfigurasi sistem memori pada ENVI telah diset berdasarkan

    penggunaan minimum hardware pada file envi.cfg, untuk mengoptimisasi

    kemampuan sistem dengan hardware yang ada (seperti RAM), maka perlu diedit

    terlebih dahulu file tersebut. Konfigurasi dapat melalu menu File Preferences

    menu bar utama ENVI.

    Konsep umum tampilan citra

    Grup tampilan citrra pada ENVI terdiri dari tiga jendela: Image window (memiliki

    tambahan menu bar), Zoom window, dan Scroll window. Contoh ada pada Gambar

    1.1.

    Gambar 1.1. ENVI Display Group

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    5/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 5

    1.6. Manajemen Data 

    ENVI menyediakan sejumlah peralatan untuk mengelola citra, data vektor,

    dialog, dalam jendela individual (tersendiri).

     Available Bands List 

     Available Bands List merupakan control panel utama untuk mengakses file

    citra, kemudian menampilkannya baik saluran tunggal atau saluran komposit.

     Available Bands List akan muncul ketika membuka sebuah file citra, dan dapat

    diaktifkan melalui Window Available Bands List

    Gambar 1.2. Available Band List : Grayscale; RGB Band

    a b

    Gambar 1.3. a. output citra Grayscale; b. output citraRGB Band (komposit 321)

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    6/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 6

     

     Available Vectors List  

     Availabel Vectors List terdiri dari sebuah daftar file vektor yang tersedia di

    dalam memori untuk ditampilkan dalam display group windows atau dalam

    sebuah vector display window. Dari menu utama ENVI, pilih Window

     Available Vecto rs List . Semua layer vector yang dibuka akan muncul di dalam

     Available Vector List.

    a. b.

    Gambar 1.4a. Available Vector List, b. output vectors list

     Available Files List 

     Available Files List merupakan peralatan untuk mengelola file citra pada

    ENVI, yang akan memberikan daftar nama dari semua file yang telah dibuka dan

    tersimpan dalam memori. Untuk menampilkan daftar file yang sedang

    dibuka, pilih Window Available Files List

    Gambar 1.5. Available Files List

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    7/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 7

     

    1.7. Manajemen Memori  

    ENVI mengijinkan untuk memproses data set berukuran besar dengan

    menyesuaikan proses dengan ukuran dari memori sistem. ENVI menggunakan tiling

    untuk memproses data citra dalam ukuran besar, tile merupakan sebuah bagian dari

    data yang dibaca dari disk atau memori dalam satu bagian. Ukuran dari tile dapat

    diubah melalui konfigurasi file pada ENVI. Untuk penyimpanan citra sebagai BSQ

    (Band Sequential), masing-masing tile disimpan dalam sebuah spatial subset dari

    sebuah band (saluran). Format BIL (Band Interleaved by Line), masing-masing tile

    berupa sebuah baris tunggal yang disimpan berurutan untuk semua saluran. Format

    BIP (Band Interleaved by Pixel), masing-masing tile adalah berupa pixel yang

    disimpan berurutan untuk semua saluran.

    Sistem yang mempunyai random access memory (RAM) dalam berukuran

    besar, citra cukup efisien dan memungkinkan bila tidak disimpan dalam disk terlebih

    dahulu ketika proses. Hampir semua fungsi pada ENVI memberikan pilihan untuk

    menulis citra hasil pengolahan pada disk atau mempertahankan hasilnya pada

    memori system.

    1.8. Dasar-dasar ENVI 

    Membuka file dalam ENVI

    Dari menu File, terdapat drop-down menu Open yang dapat untuk membuka

    file citra baru, membuka file yang pernah dibuka sebelumnya, sebuah spectral library,

    sebuah file ROI, atau sebuah file EVF (vector).

    Gambar 1.6. Menu File dan drop-down menu open 

    Memilih f ile dalam ENVI

    Sebelum menjalankan fungsi-fungsi yang ada di ENVI, terlebih dahulu harus

    memilih file mana yang berisi data yang akan diproses.

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    8/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 8

     Gambar 1.7. Memilih band sebagai input

    Gambar 1.8. Memilih file sebagai input

    1.9. Format-format File ENVI 

    ENVI mempunyai beberapa format file, yang terbagi dalam format file citraENVI dan format header file ENVI. ENVI menggunakan sebuah format data pada

    umumnya yang terdiri dari sebuah flat binary file sederhana dan sebuah  ASCII (text)

    header file. Semua data mendukung tipe data byte, signed dan unsigned integer ,

    long integer, floating point, double precision, 64-bit integer, unsigned 64-bit integer ,

    complex, atau double complex. Data raster disimpan sebagai binary stream of bytes

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    9/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 9

    dalam format BSQ (Band Sequential), BIP (Band Interleaved by Pixel), atau BIL

    (Band Interleaved by Line).

    Tabel 1.1. Tipe file dan ekstensinya.

    File Type Extension

    ENVI Bad Lines List .bllENVI Band Math or Spectral Math Expression .exp

    ENVI Calibration Factors .cff

    ENVI Contour Levels File .lev

    ENVI Density Slice Range File .dsr

    ENVI Display Group .grp

    ENVI Filter Kernels .ker

    ENVI GCP file .pts

    ENVI Grid File .grd

    ENVI Header File .hdr

    ENVI Image None defined

    ENVI Look Up Table .lutENVI Map Key .key

    ENVI Mosaic Template File .mos

    ENVI n-D Visualizer State .ndv

    ENVI PPI Count File .cnt

    ENVI Region of Interest .roi

    ENVI Spectral Library .sli

    ENVI Statistics File .sta

    ENVI Statistics Report .txt

    ENVI Surface View Path File .pat

    ENVI Tape Script .fmt

    ENVI Vector File .evf

    ENVI Vector Template File .vec

    JPL AIRSAR Compressed Stokes Matrix Radar Data .stk

    SIR-C Compressed Data Product .cdp

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    10/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 10

    INFORMASI CITRA

    Tujuan:

    Mengetahui informasi header (metadata) sebuah citra.

    Langkah Kerja:

    1. Dari menu utama ENVI, klik File – Open Image File – lalu klik 2X file

    citra120_65.

    2. Setelah muncul jendela Available Band List, klik kanan file citra120_65 – Edit

    Header… sehingga muncul informasi header

    3. Selain cara diatas, dapat juga digunakan cara lain, yaitu setelah langkah (1),

    dari menu ENVI klik File – Edit ENVI Header. Setelah jendela Edit Header Input

    File muncul, klik citra yang kita ingin lihat/edit headernya.

    Pembahasan :

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    11/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 11

    POLA SPEKTRAL

    Tujuan:

    Mengetahui nilai spektral masing-masing obyek pada sebuah citra.

    Langkah Kerja:

    1. Dari menu utama ENVI, klik File – Open Image File – lalu klik 2X file citra.

    2. Setelah muncul jendela Available Band List, klik Band 1 – Gray Scale, lalutampilkan pada Display #1. Ulangi langkah tersebut dengan menampilkanBand 2 sampai Band 6 pada masing-masing display secara grayscale denganberurutan (misal: Band 2  Display #2, Band 3  Display #3), hingga seluruhband (6 Band) dapat ditampilkan (total 6 Display).

    3. Buat 1 tampilan citra dengan RGB Color (kombinasi 3 band yang nantinyadapat diganti-ganti sesuai dengan obyek yang akan ditonjolkan warnanya),lalu tampilkan pada Display #7.

    4. Pada Display #7, klik Tools – Link – Link Displays. Pada jendela Link Displays,Display #1 s/d Display #6 diubah ke posisi Yes, dan pada Link Size/Position,

    aktifkan ke Display #7.5. Buatlah tabel nilai spektral obyek seperti dibawah ini:

    Obyek :

    No Band_1 Band_2 Band_3 Band_4 Band_5 Band_6

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    Rata2

    4. Pada Display #7, identifikasi kenampakan obyek yang sama, misalnya: lautdalam  (dikenali dari gradasi warnanya yang sama/biru tua). Setelahdiidentifikasi, klik kanan pada obyek tersebut, lalu klik Cursor Location/Value…Nilai spektral yang muncul (Display #1 s/d Display #6) diisikan ke dalam tabelyang telah dibuat diatas. Ulangi langkah tersebut untuk mendapatkan 10 nilaispektral dari masing-masing band pada obyek yang sama.

    5. Buatlah 10 tabel seperti pada langkah (5), kemudian identifikasi 10 jenis obyekyang berbeda dengan mengikuti langkah (6). Untuk memperjelas dalammengidentifikasi obyek, lihat prosedur pada langkah (3).

    6. Setelah 10 jenis obyek dapat diidentifikasi, buatlah grafik untuk masing-masingobyek tersebut dari nilai spektral yang telah diketahui (total ada 10 grafik).Selain itu, buat juga sebuah grafik yang menggambarkan 10 obyek dari nilairata-rata spektralnya.

    Pembahasan:

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    12/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 12

    BAB II

    KOREKSI RADIOMETRIK

    Koreksi radiometrik merupakan prapemrosesan citra satelit untuk

    mengurangi kesalahan internal dan eksternal yang diakibatkan oleh radiasi

    elektromagnetik dan interaksi lainnya seperti atmosfer pada saat perekaman.

    Kesalahan radiometrik yaitu kesalahan yang berupa pergeseran nilai atau tingkat

    keabuan piksel pada citra. Ada berbagai macam cara koreksi radiometri,

    diantaranya seperti dibawah ini (teknik koreksi radiometri menggunakan ENVI)

    2.1. Melalui menu Basic Tools

    Kalibrasi untuk berbagai jenis citra satelit dilakukan dari menu utama Basic

    Tools Preprocessing Calibration Utilities, seperti pada Gambar 2.1.

    Jenis citra satelit memiliki prapemrosesan koreksi radiometrik yang berbeda-

    beda, seperti di bawah ini adalah menu kalibrasi untuk Landsat TM yang dapat

    diakses dari berbagai cara.

      Basic Tools Preprocessing Calibration Utilities Landsat TM 

      Basic Tools Preprocessing Data-Specific Utilities Landsat

    TM Landsat TM Calibration .

      Spectral Preprocessing Calibration Utilities Landsat

    TM .

      Spectral Preprocessing Data-Specific Utilities Landsat TM

    Landsat TM Calibration 

    Dari proses diatas akan mendapatkan menu seperti pada gambar 2.2. Koreksi

    radiometri yang dapat dilakukan dengan merupah nilai Digital Number (DN) menjadi

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    13/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 13

    nilai radiance atau nilai reflectance (yang ditangkap sensor)

    Gambar 2.2. Menu parameter calibration.

    Data parameter kalibrasi diisi sesuai dengan identitas citra. Data tanggal , bulan

    dan tahun perekaman, sun elevation, serta nilai max-min radiance tersebut dapat dilihat

    pada header pada citra (citra asli). Contoh data header dapat dilihat pada gambar

    dibawah ini.

    Gambar 2.3. contoh informasi header pada citra asli

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    14/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 14

     

    Gambar 2.4. Nilai statistik radiance (min :-6,2; Max: 191,6)

    2.2. Melalui Gain dan Offset 

    Gain dan Offset dilakukan bila koreksi radiometrik menggunakan cara manual.

    Terlebih dahulu membuat Scatter Plot dari menu pada Image Window Tools  

    2D Scatter Plot, pilih dua saluran yang akan dibandingkan dan selanjutnya

    menghitung offsetnya, seperti pada Gambar 2.2.

    Offset yang telah diperoleh digunakan untuk mengkoreksi saluran tersebut agar secara

    radiometrik dapat terkoreksi. Langkahnya adalah sebagai berikut:

    1 Pilih Basic Tools Preprocessing General Purpose Utilities Apply

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    15/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 15

    Gain and Offset 

    2. Ubah nilai sesuai offset yang telah dihasilkan seperti Gambar berikut:

    Gambar 2.5. Dialog gain dan offset

    3. Pilih tipe data output, file atau memory.

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    16/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 16

    KOREKSI RADIOMETRI

    Tujuan:

    Dapat melakukan koreksi radiometri pada citra

    Langkah Kerja:

    Mengecek apakah citra tersebut telah terkoreksi radiometrik atau belum:

    1. Dari menu ENVI, klik Basic Tools – Statistic – Compute Statistics. Pada jendelaCalculate Statistics Input File, klik Open File – klik 2X citra, sehingga jendelaCalculate Statistics Input File memunculkan file tersebut beserta headernya,lalu klik OK.

    2. Muncul jendela Calculate Statistics Parameters, centang (√) CalculateHistogram Statistics, lalu OK.

    3. Pada jendela File Statistics Report, diketahui bahwa seluruh nilai Band beradadiantara range 0 – 255, tapi nilai Minimumnya belum bernilai 0 (nol). Ini berarticitra tersebut belum terkoreksi radiometrik.

    Melakukan koreksi radiometrik pada citra:

    1. Dari menu ENVI, klik File – Open Image File - citra, hingga citra tersebutmuncul pada jendela Available Band List.

    2. Dari menu ENVI, klik Basic Tools – Band Math. Pada kotak dialog Enter anexpression: di jendela Band Math, isikan fungsi matematis, yaitumengurangkan nilai masing-masing band dengan Nilai Minimumnyasebelum Koreksi Radiometrik. Caranya (misalnya untuk Band 1), padakolom Enter an expression: isikan b1-54, lalu klik Add to List (nilai 54 adalahnilai minimum Band 1 sebelum terkoreksi radiometrik).

    3. Kemudian simpan file tersebut pada tempat yang diinginkan (misalnya diberinama Band 1 Kor_Rad).

    4. Setelah disimpan, pada jendela Available Bands List, akan muncul citraBand 1 yang telah dikoreksi radiomatrik. Ulangi langkah (5) sampai (8),hingga seluruh Band yang ada terkoreksi radiometrik.

    5. Setelah masing-masing Band tersebut terkoreksi radiometrik, simpan filetersebut, dari menu ENVI, klik File – Save File As – ENVI Standard. Pada jendela New File Builder, klik Import File… hingga muncul jendela CreateNew File Input File, pilih keenam Band yang telah terkoreksi radiometriksebelumnya (Band 1 Kor_Rad s/d Band 6 Kor_Rad) untuk digabung kembalikedalam satu citra yang telah terkoreksi radiometrik, lalu klik OK.

    Pembahasan

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    17/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 17

    BAB III

    KOREKSI GEOMETRIK

    Koreksi geometri dalam perangkat lunak ENVI biasa disebut sebagai

    Registration, untuk mereferensi citra sehingga mempunyai koordinat geografi

    dan/atau mengkoreksi dan mencocokan secara geometri dengan citra yang

    menjadi dasar koreksi. Koreksi geometrik ini dilakukan dalam dua cara: image-to-

    image dan image-to-map.

    3.1. Image-to-Image Ground Control Points 

    Image-to-Image dilakukan bila akan mengoreksi citra dengan citra lain yang

    sudah terkoreksi atau sudah tergeoreferensi sebagai citra acuannya.

    1. Buka file base image (citra acuan) dan warp file (citra yang akan dikoreksi)

    dan ditampilkan dalam dua windows.

    2. Pilih Map Registration Select GCPs: Image to Image. Dialog Image

    to Image Registration akan muncul dan pilih citra acuan sebagai Base

    Image dan citra yang akan terkoreksi sebagai Warp Image. Kemudian klik

    OK sehingga muncul dialog Ground Control Points Selection 

    Gambar 3.1. Dialog Ground Control Points Selection

    3. Pilih obyek atau kenampakan yang sama dari Base Image dan Warp

    Image kemudian klik Add Point pada dialog Ground Control Points

    Selection. Sehinga muncul tabel dialog Image to Image GCP List.

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    18/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 18

     

    Gambar 3.2. Dialog Image to Image GCP List

    a b

    Gambar 3.3.(a). Warp Image (citra yang akan dikoreksi), (b) Base Image (citra

    acuan yang telah terkorekai)

    4. Apabila jumlah GCP sudah memenuhi untuk seluruh image secara merata

    dan RMS Error kecil maka proses koreksi dapat dilakukan dengan menu

    Option Warp File, dan citra hasil disimpan.

    3.2. Image-to-Map Ground Control Points  

    Gunakan Image-to-Map  untuk memilih ground control points (GCPs) untuk

    image-to-map registration. Citra akan dikoreksi berdasarkan GCP dari peta

    ataupun GPS (menggunakan GPS link) bila memungkinkan. Cara koreksi sama

    seperti Image-to-Image, hanya saja Base Image diganti dengan koordinat dari

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    19/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 19

    peta atau GPS.

    1. Pilih Map Registration Select GCPs: Image to Map untuk koreksi

    geometri Image to Map.Pada dialog Image to map sistem koordinat diisi

    sesuai dengan GCP yang dipakaib sebagai pedoman.

    Gambar 3.4. Menu Image to Map untuk mengatur sisem koordinat yang

    dipergunakan

    Gambar 3.5. (a) Dioalog Image to Map, (b) Dioalog Image to Map List

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    20/47

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    21/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 21

    KOREKSI GEOMETRI IMAGE TO IMAGE

    Tujuan:

    Mempelajari cara melakukan koreksi geometrik dengan metode Image to Image.

    Langkah Kerja:

    1. Mengecek Citra Referensi.

    Citra referensi adalah citra yang digunakan sebagai acuan/patokan untukmengkoreksi citra baru. Tentu saja citra referensi tersebut harus mencakupwilayah citra yang akan dikoreksi, dan telah terkoreksi geometrik.

    2. Dari menu ENVI, buka citra referensi dengan mengklik File - Open Image File -.

    3. Buka citra baru yang akan dikoreksi geometrik dengan cara seperti langkah(2), sehingga pada jendela Available Bands List muncul kedua citra tersebut.

    4. Setelah kedua citra tersebut ditampilkan, pada menu ENVI, klik Map –Registration – Select GCPs: Image to Image. Setelah muncul jendela Image to

    Image Registration, pada kolom Base Image klik Display #2 sebagai citrareferensi, dan pada bagian Warp Image, klik Display #1 sebagai citra yang akandikoreksi (hati-hati jangan sampai terbalik).

    5. Setelah muncul jendela Ground Control Points Selection, pilih titik/obyek yangterdapat pada kedua citra tersebut dan posisinya tidak mudah berubah(misalnya perempatan jalan, ujung lereng gunung, dsb) yang mudahdiidentifikasi dan posisinya tidak mudah berubah. Setelah diidentifikasi danposisinya di citra disamakan pada jendela Zoom pada kedua display, klik Add

    Point pada jendela Ground Control Points Selection hingga muncul tanda

    pada titik control kedua citra tersebut (  disebut juga GCP/Ground ControlPoint). Nilai band kedua citra dapat diubah-ubah untuk memperjelas identifikasiGCPs. Ulangi langkah tersebut sampai mendapatkan minimal 10 GCPs dengan

    nilai RMS Error ≤ 0,56. Simpan nilai GCPs tersebut dengan mengklik File – Save GCPs to ASCII…

    pada jendela Ground Control Points Selection (misalnya GCP.pts).

    7. Dari menu ENVI, klik Map – Registration – Warp from GCPs: Image to Image,lalu cari file GCP.pts yang telah kita simpan sebelumnya. Pada jendela InputWarp Image, pilih citra (citra yang akan dikoreksi geometrik), lalu OK.

    8. Muncul jendela Input base Image, lalu klik citra referensi, lalu OK.

    9. Muncul jendela Registration Parameters, lalu simpan file citra yang telahdikoreksi geometrik.Kemudian OK. Jika berhasil, maka pada jendela AvailableBands List akan muncul citra baru yang telah dikoreksi geometrik .

    Pembahasan:

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    22/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 22

    KOREKSI GEOMETRI IMAGE TO MAP.

    Tujuan:

    Mempelajari cara melakukan koreksi geometrik dengan metode Image to Map.

    Langkah Kerja:1. Mengecek Data/Peta.

    2. Data/peta referensi yang digunakan adalah Peta Topografi Jawa Tengah skala1:50.000. dilihat dari atribut peta, diketahui bahwa peta tersebut telahmengunakan sistem proyeksi UTM Zone 49.

    3. Buka citra baru yang akan dikoreksi geometrik, lalu tampilkan dalam RGBColor.

    4. dari menu ENVI, klik Map – Registration – Select GCPs: Image to Map.Muncul jendela Image to Map Registration, pada jendela Select RegistrationProjection pilih UTM, lalu klik Datum… dan pilih WGS-84. Pada tombol Units…pilih Meters. Lalu pada jendela Zone… isikan 49 lalu S (wilayah yang akan

    dikoreksi adalah propinsi Jawa Tengah dan berada pada zone 49S), lalu OK.5. Dari peta topografi (peta referensi), pilih titik GCPs, kemudian isikan

    koordinatnya pada jendela Ground Control Points Selection, sehingga padacitra muncul titik GCPs . Lalu simpan titik GCPs tersebut (GCP_map.pts)

    6. Setelah selesai, dari menu ENVI klik Map – Registration – Warp from GCPs:Image to Map. Lalu pilih file GCPs.pts yang telah kita simpan di langkah (4)tadi. Setelah muncul jendela Image to Map Registration, klik OK.

    7. Pada jendela Input Warp Image, pilih citra yang akan dikoreksi geometrik.Lalu OK.

    8. Pada jendela Registration Parameters yang muncul, simpan citra tersebut.Lalu OK.

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    23/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 23

    BAB IV

    PENAJAMAN KONTRAS

    Penajaman kontras dilakukan untuk menajamkan hasil tampilan citra agar

    lebih cerah ataupun mengurangi kecerahan dan lebih mudah untuk mengidentifikasi

    obyek secara spasial.

    Penajaman kontras tersedia pada menu yang ada pada Image Window, seperti

    Gambar berikut ini.

    Gambar 4.1. Penajaman kotras menggunakan berbagai macam jenis Enhance yang

    ada pada Image Window .

    Penajaman kontras juga bisa dilakukan secara manual dengan

    memperlakukan input histogram dengan berbagai metode menjadi output histogram

    yang diinginkan. Cara ini bisa menggunakan menu Enhance Interactive

    Stretching pada Image Window , seperti pada Gambar di bawah ini.

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    24/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 24

     

    Gambar 4.2. Input Histogram yang belum direntangkan, hasil perentangan pada

    output histogram.

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    25/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 25

    PENAJAMAN CITRA

    Tujuan:

    Mempelajari cara melakukan penajaman (Contrast Enhancement) pada citra.

    Penajaman citra meliputi semua operasi yang menghasilkan citra barudengan kenampakan visual dan karakteristik spektral yang berbeda. Dalampenajaman citra tidak ada yang paling ideal karena semua itu dikembalikan kepadapengguna yang menganalisisnya, sehingga keputusan diambil secara subjektifuntuk menentukan teknik apa yang paling ideal. Penajaman citra dapat dilakukanbaik pada citra dengan band tunggal maupun pada citra dengan band multispektral.

    Langkah Kerja:

    Dari menu ENVI, klik File – Open Image, lalu pilih citra. Untukmembandingkan citra sebelum dan sesudah proses enhancement, pada jendela Available Band List, ditampilkan citra dengan RGB color (band 3-2-1). Pemilihanband ini dapat disesuaikan dengan keinginan user. Selain itu, tampilan secaraGrayscale juga dapat digunakan.

    Stretching (Linear Enhancement).

    Untuk melakukan proses Linear Enhancement, dari jendela Image, klikEnhance. Dari menu tersebut terdapat beberapa pilihan, yaitu Linear, Linear 0-255,Linear 2%, Gaussian, Equalization, dan Square Root. Silahkan klik pilihan tersebutkemudian bandingkan dengan kenampakan citra aslinya..

    Stretching (Interactive Stretching).

    Langkahnya seperti pada langkah (2), tetapi yang diklik adalah InteractiveStretching, sehingga muncul histogram seperti dibawah ini:

    Untuk melakukan stretching pada citra, dapat dipilih warna apa yang akandimodifikasi dengan mengklik R (Red), G (Green), atau B (Blue), kemudian pada

    bagian Input Histogram, garis putih (putus-putus) dapat digeser kekiri atau kekanan,dan hasilnya dapat dilihat pada jendela Image yang ada.

    Filtering.

    Seperti halnya langkah (1) diatas, penguna juga dapat mencoba-cobamelakukan filtering pada citra dengan mengklik beberapa pilihan filter yang adapada menu dan membandingkannya dengan citra awal.

    Transformation (NDVI)

    1. Buka citra seperti pada langkah (1).

    2. Dari menu ENVI, klik Basic Tools – Band Math. Pada jendela Band Math,isikan rumus NDVI berikut pada kolom Enter an expression:

    (float(b4)-float(b3))/(float(b4)+float(b3))3. Lalu klik Add to List, lalu OK.

    4. Muncul jendela Variables to Bands Pairings, selanjutnya pada kotak dialogVariables used in expression, klik B3 – [undefined] dengan Band 3 pada kotakdialog Available Bands List. Lakukan hal yang sama pada B4 – [undefined],

    5. Simpan file tersebut pada tempat yang diinginkan, lalu OK.

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    26/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 26

    6. Setelah selesai, pada jendela Available Band List muncul sebuah citra baruTampilkan citra baru tersebut pada display baru (Display #2).

    7. Untuk mengecek apakah transformasi yang kita lakukan tersebut benar atautidak, pada jendela Image #2 klik Tools – Cursor Location Value…. Jika benar,maka nilai value data akan berada pada range -1

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    27/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 27

    BAB V

    FILTERING

    Filter yang tersedia di ENVI antara lain: Convolution, Morphological, Texture,

     Adaptive, dan FFT filtering. Filtering biasa digunakan untuk menajamkan citra dengan

     jalan menghilangkan beberapa frekuensi spasial. Frekuensi spasial dapat dijelaskan

    sebagai variasi dari brightness, atau DN, dengan jarak, dan citra berisi berbagai

    macam frekuensi spasial yang berbeda. Sebagai contoh; menghilangkan variasi

    frekuensi tinggi dalam citra untuk menghasilkan citra yang smooth (tekstur halus).

    Gunakan Convolution filtering untuk memfilter citra berdasarkan domain

    spasial. Gunakan Morphological filters untuk memproses citra berdasarkan bentuk.

    Gunakan texture filters untuk mengekstraksi informasi terkait dengan tekstur pada

    citra. Gunakan  Adaptive filters untuk mereduksi noise dari citra yang smooth,

    menjadi citra yang mempunyai penajaman pada tepinya. Dan gunakan Fourier

    Filtering untuk memfilter data citra dalam domain frekuensi.

    Gambar 5.1. Tampilan menu Filter

    Gambar 5.2. Contoh Filter Convulations dan Morphology

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    28/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 28

     

    a b

    Gambar 5.3. (a) citra sebelum dilakuakan filtering, (b) Citra setelah

    dilakukan filtering Convulations dan Morphology

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    29/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 29

    BAB VI

    TRANSFORMASI CITRA

    Transforms merupakan operasi citra yang akan mengubah data asli (awal)

    menjadi data keruangan yang lain, biasanya digunakan dengan fungsi linear. Tujuan

    dari hampir semua jenis transformasi adalah mempresentasikan informasi agar citra

    lebih mudah diinterpretasi dibandingkan citra aslinya.

    Transformasi ada yang mempunyai kecenderungan ke arah domain spasial

    seperti Image Sharpening (image merging, image fusion), yang digunakan untuk

    menggabungkan dua citra yang mempunyai tujuan meningkatkan kualitas spasial dan

    spektral pada citra yang dihasilkan. Contoh: Citra Landsat ETM+ digabungkan dengan

    Citra SPOT.

    Transformasi yang mempunyai kecenderungan ke arah domain spektral antara

    lain NDVI (sebagai indeks vegetasi) dan Tasseled Cap (indeks kecerahan, indeks

    kebasahan).

    Gambar 6.1. Menu Transform pada ENVI

    6.1. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 

    Indeks vegetasi memiliki nilai rentang -1 s.d +1. Nilai -1 menunjukkan bahwa

    indeks vegetasinya rendah dan +1 menunjukkan indeks vegetasinya tinggi, nilai indeks

    vegetasi pada citra setelah melalui proses transformasi NDVI akan berkisar pada nilai

    tersebut. Rumus NDVI adalah sebagai berikut:

    red  NIR

    red  NIR NDVI 

     

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    30/47

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    31/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 31

    6.2. Menggunakan Transformasi Tasseled Cap 

    Tasseled Cap digunakan untuk mentransformasi data Landsat MSS,

    Landsat TM, atau Landsat 7 ETM. Untuk data Landat MSS, transformasi Tasseled

    Cap melakukan transformasi orthogonal dari data original kedalam empat dimensi

    ruang baru yang terdiri dari soil brightness index (SBI), green vegetation index

    (GVI), yellow stuff index (YVI), dan non-such index (NSI) yang berasosiasi dengan

    efek atmosfir. Untuk data Landsat TM, Tasseled Cap vegetation index terdiri dari

    tiga faktor: Brightness, Greenness, dan Third Brightness dan Greenness sama

    dengan MSS tasseled cap pada indeks SBI dan GVI, dan pada komponen ketiga

    berhubungan dengan soil features, termasuk status kelembaban. Untuk data

    Landsat 7 ETM, transformasi Tasseled Cap menghasilkan keluaran 6 saluran:

    Brightness, Greenness, Wetness, Fourth (Haze), Fifth, Sixth. Jenis transformasi ini

    seharusnya diaplikasikan setelah kalibrasi pantulan.

    1.  Pilih Transforms Tassled Cap 

    2.  Ketika dialog Tasseled Cap Transformation Input File muncul, pilih input

    file dan lakukan subsetting jika diperlukan.

    3.  Klik OK Kotak dialog Tasseled Cap Transform Parameters muncul

    4.  Dari tombol drop-down Input File Type, pilih Landsat TM, Landsat MSS,

    atau Landsat 7 ETM 

    5.  Pilih output File atau Memory. 

    6.  Klik OK. 

    Pesan status akan muncul selama perhitungan transformasi Tasseled Cap.

    Ketika lengkap dan sempurna, ENVI akan memasukkan nama-nama saluran

    tasseled cap kedalam Available Bands List

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    32/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 32

     

    a.

    b.

    Gambar 6.3. (a) Available Bands List hasil analisis Tasseled Cap, (b) Wetness hasil

    analisis Tasseled Cap

    6.3. Menggunakan Fasili tas Band Math untuk Tranformasi. 

    Band MathTM merupakan sebuah tool yang fleksibel untuk pengolahan citra

    dengan banyak kemampuan, yang tidak disediakan dalam sistem pemrosesan citra

    lainnya. Karena tiap pengguna ENVI mempunyai kebutuhan yang unik dan spesifik,

    maka Band Math dapat digunakan untuk memproses algoritma yang dibuat sendiri

    oleh pengguna dan mengaplikasikannya pada saluran-saluran atau file yang telah

    dibuka pada ENVI.

    Untuk menggunakan Band Math pada ENVI:

    1.  Pilih Basic Tools -> Band Math. Dialog Band Math akan muncul, danmenerima ekpresi IDL apapun yang valid, serta menyediakan hasil operasi

    berupa array dua-dimensi yang mempunyai dimensi spasial sama dengan

    saluran input

    2.  Masukkan ekpresi IDL pada kotak teks Enter an expression. Gunakan nama

    variabel sebagai nama saluran atau nama file. Nama variabel harus dimulai

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    33/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 33

    dengan karakter “b” atau “B” diikuti maksimum sampai dengan 5 karakter

    numerik. Contoh : float(b1)/float(b2)

    3. Setelah ekspresi valid dimasukkan, klik OK. Dialog Variable to Band Pairings

    akan muncul seperti Gambar 6.2. di bawah ini. Pilih saluran yang diinginkan

    kemudian klik OK, dan hasil akan muncul pada Avai lable Bands Lis t.

    Gambar 6.4. Kotak dialog Variable to Band Pairings

    6.4. Color Mapping: Density Slice 

    Gunakan menu Density Slice pada Image Windows: Tools Color

    Mapping Density Slice, untuk membuat klasifikasi ataupun rentang dari

    hasil tranformasi (NDVI, Tasseled Cap, dll.), sehingga terlihat jelas

    persebaran spasial masing-masing kelas, seperti terlihat pada Gambar 6.3.

    di bawah ini.

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    34/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 34

     

    Gambar 6.5. Pembuatan kelas-kelas dari hasil transformasi NDVI menggunakan

    Density Slice

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    35/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 35

    BAB VII

    KLASIFIKASI SPEKTRAL

    Klasifikasi multispektral dapat dilakukan menggunakan berbagai metode

    (Jensen, 2005), antara lain:

    -  berdasarkan algoritma statistik parametric dan nonparametric, menggunakan data

    skala-rasio dan skala-interval, dan metode nonmetric  juga dapat memasukkan

    data skala nominal,

    -  menggunakan klasifikasi logik supervised atau unsupervised,

    -  menggunakan klasifikasi logik hard atau soft (fuzzy) set classification untuk

    menghasilkan output tematik hard atau fuzzy,

    -  menggunakan klasifikasi logik per-pixel atau object-oriented classification, dan

    -  pendekatan hybrid.

    Fungsi klasifikasi pada ENVI ada pada menu Classification. Fungsi-fungsi

    tersebut antara lain: klasifikasi supervised dan unsupervised, collecting endmembers,

    classifying previous rule images, calculating class statistics dan confusion matrices,

    applying majority dan minority analysis to classification images, clumping dan sieving

    classes, combining classes, overlaying classes on grayscale images, calculating

    buffer zone images, calculating segmentation images, dan ekspor kelas ke layer

    vektor.

    7.1. Klasifikasi Supervised 

    Klasifikasi Supervised digunakan untuk mengelompokkan piksel dalam data

    set menjadi kelas-kelas yang berkorespondensi dengan kelas training yang telah

    didefinisikan oleh pengguna.

    Kelas training merupakan grup-grup piksel (ROIs = Regions of Interest) atau

    spektral individual. Pilih kelas tersebut sebagai area yang representatif atau materi-

    materi yang ingin dipetakan sebagai output. ROIs sebaiknya homogen. Separability

    dari ROIs dapat diuji dengan mengekspor ke n-D Visualizer dan melihat distribusi

    dari titik-titik dalam tiap ROI (seharusnya mengelompok dan rapat) dan melihat

    overlap antara kelas (seharusnya tidak overlap).

    Instruksi lebih detil dapat dilihat pada Exporting ROIs to the n-D Visualizer .

    Hasil dari nilai separability antara pasangan ROI juga dapat dilihat pada Computing

    ROI Separability.

    Teknik klasifikasi supervised (terselia) termasuk Parallelepiped, Minimum

    Distance, Mahalanobis Distance, Maximum Likelihood, Spectral Angle Mapper (SAM),

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    36/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 36

    dan Binary Encoding, serta termasuk juga Neural Net.

    Langkah-langkah klasifikasi Supervised:

    1. Menetapkan Region of Interest (ROI), Regions of interest (ROIs) merupakan

    bagian dari citra, area grafis yang dipilih atau dengan cara lain seperti

    thresholding. Regions dapat berupa bentuk irregular dan secara khusus

    digunakan untuk ekstraksi statistic untuk klasifikasi, masking, dan operasi

    lainnya. ENVI mengijinkan untuk memilih kombinasi dari poligon, titik atau

    vektor sebagai sebuah region of interest. Multiple region of interest dapat

    ditetapkan dan digambarkan pada jendela Image, Scroll, atau Zoom. Regions

    of interest dapat juga dikembangkan dari pixel yang berdekatan yang masuk

    dalam nilai threshold pada pixel tertentu.

    a. Pilih dari salah satu berikut ini:

    - dari menu pada Image Window, tambahkan ROIs dengan memilih

    Overlay Region of Interest atau Tools Region of Interest

    ROI Tool 

    - Buat group tampilan citra dimana akan ditambahkan ROIs dan pilih

    Basic Tools Region of Interest ROI Tool dari menu bar utama

    ENVI.

    b. Dialog ROI Tool muncul.

    c. Pilih dan tetapkan, apakah ROI akan ditempatkan pada Image Window,

    Scrol Window, atau Zoom Window. Pada dialog ROI Tool pilih toggle

    button Image, Scroll, atau Zoom. Untuk meng-off-kan pemilihan ROI

    pilih toggle button Off .

    d. Gambarlah ROIs sebagai training area. Berikut ini tipe ROI yang tersedia

    dalam ENVI:

    . Polygon 

    . Polyline 

    . Point 

    . Rectangle 

    . Ellipse 

    . Multi-Part (donut) 

    Tabel 7.1. ROI Mouse Operations. 

    ROI Type Action MouseButton

    Interaction

    Polygon or Polyline Define endpoints Left Click or Press and drag

    Remove last Middle Click

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    37/47

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    38/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 38

    a. Pilih satu dari langkah berikut ini:

    -  pada dialog ROI Tools, pilih File Expor t ROIs to n-D Visualizer  

    -  dari menu bar utama ENVI, pilih Basic Tools Regions of Interest

    Export ROIs to n-D Visualizer  

    b. Ketika dialog Select Input Data File muncul, pilih input file yang

    berasosiasi dengan ROIs dan klik OK. Dialog n-D Visualizer Input ROIs

    muncul.

    c. Pilih ROI yang akan diekspor dengan klik pada nama ROI. Untuk memilih

    semua ROIs, klik Select All Items.

    d. Klik OK. Jendela n-D Visualizer dan dialog n-D Controls muncul.

    e. Klik pada nomor saluran untuk memilih saluran yang diinginkan.

    f. Klik Start. Pixels pada ROIs terpilih akan muncul pada jendela n-D

    Visualizer dengan warna yang sama dengan ROIs.

    g. Pilih Options Export Class or Export All untuk mengekspor kembali

    pixels berwarna pada dialog ROI Tool sehingga dapat diimpor kedalam

    klasifikasi.

    a. b.

    Gambar 7.2. (a). N-D Visualizer, (b) n-D Controls.

    3. Menghitung separability ROI

    Pilihan Compute ROI Separability akan menghitung spectral separability

    antara pasangan ROI terpilih untuk input file yang diberikan. Laporan

    separability yang akan dihasilkan adalah separability Jeffries-Matusita

    dan Transformed 

    Divergence. Nilai tersebut mempunyai rentang dari 0 s.d 2 dan

    mengindikasikan sebaik apa pasangan ROI terpilih terpisahkan secara statistik.

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    39/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 39

    Nilai lebih dari 1,9 mengindikasikan bahwa pasangan ROI mempunyai

    separability yang baik. Untuk pasangan ROI dengan nilai separability lebih

    rendah, sebaiknya diubah separability dengan mengedit ROIs atau memilih

    ROIs baru. Untuk pasangan ROI dengan nilai separability yang sangat rendah

    (kurang dari 1), sebaiknya digabungkan dalam satu ROI.

    a. Pilih salah satu berikut ini:

    -  pada dialog ROI Tools, pilih Options Compute ROI Separability,

    atau

    -  dari menu bar Image Window , pilih Tools Regions of Interest

    Compute ROI Separability

    -  dari menu bar utama ENVI, pilih Basic Tools Region of Interest

    Compute ROI Separability

    b. Ketika dilog pemilihan file muncul, pilih input file dan lakukan pectral

    subsetting jika diperlukan.

    c. Pada dialog, pilih ROIs untuk perhitungan separability. 

    d. Klik OK. Separability dihitung dan dilaporkan dalam dialog report. Nilai

    Jeffries-Matusita dan Transformed Divergence dilaporkan setiap pasangan

    ROI. Pada bagian akhir laporan menunjukkan nilai separability pasangan ROI

    dari yang paling rendah separability-nya sampai dengan yang paling tinggi

    separability-nya. 

    e. Untuk menyimpan laporan pada sebuah file ASCII, pilih File -> Save Text to

     ASCII

    Gambar 7.3. Separability Report

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    40/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 40

    4. Melakukan proses klasifikasi

    a. Tetapkan kelas training menggunakan dialog Region of Interest atau

    Endmember Collection.

    b. Pilih Classification Supervised metode yang diinginkan (seperti pada

    Gambar 7.2. di bawah ini).

    Gambar 7.4. Menu klasifikasi pada ENVI

    c. Ketika dialog Classification Input File muncul, pilih input file dan subsettingatau making (jika diperlukan). Dialog Classification Parameter muncul.

    Variasi pilihan dialog tergantung pada jenis klasifikasi apa yang dipilih.

    Gambar 7.5. Hasil klasifikasi Supervised maximum Likelihood dengan klasifikasi 7

    kelas

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    41/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 41

     

    7.2. Klasifikasi Unsupervised 

    Klasifikasi Unsupervised digunakan untuk mengkelaskan piksel dalam

    sebuah data set berdasarkan hanya pada nilai statistik, tanpa ada campur tangan

    ataupun ketetapan berupa kelas training yang diberikan pengguna. Teknik klasifikasi

    unsupervised yang disedikaan pada ENVI ada dua, yaitu: Isodata dan K-Means. 

    Gambar 7.6. Klasifikasi Unsupervised Iso data dengan klasifikasi 10 kelas

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    42/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 42

    KLASIFIKASI SPEKTRAL

    Tujuan:

    Mempelajari cara melakukan klasifikasi multispektral pada citra. Metode klasifikasi

    yang dipraktekkan dalam kegiatan ini adalah:1. Klasifikasi Supervised, meliputi metode Parallelepiped, Minimum Distance 

    dan Maximum Likelihood.

    2. Klasifikasi Unsupervised, meliputi metode IsoData dan K-Means.

    Langkah Kerja:

    1. Dari menu ENVI, klik File – Open Image, lalu pilih citra.

    2. Dari jendela image citra, klik Tools – Region of Interest – ROI Tool… danmuncul jendela tampilan ROI Tool seperti dibawah ini.

    3. Pada jendela image, klik wilayah obyek yang kira-kira memiliki warna yangsama, kemudian buat sebuah polygon,Lalu pada jendela ROI Tools, klik Edit,

    lalu pada kolom Name ganti Region #1 dengan nama sesuai obyek tersebut,misalnya Air jernih,

    4. Ulangi langkah (3) diatas untuk mengidentifikasi warna pada obyek yangseragam. Untuk memperjelas identifikasi warna obyek, band RGB Color pada jendela Available Band Lists dapat dirubah-rubah sesuai keinginan. Padakegiatan praktikum kali ini, diidentifikasi 20 jenis obyek yang seragam, Setelahselesai, simpan nilai ROI tersebut pada folder yang diinginkan (misalnyaKlasifikasi.roi)

    Klasi fikasi SUPERVISED (Parallelepiped).

    1. Untuk membuat klasifikasi Supervised dengan metode PARALLELEPIPED,

    dari menu ENVI klik Classification – Supervised – Parallelepiped. Pada jendelaClassification Input File, pilih citra lalu OK.

    2. Pada jendela Parallelepiped Parameters, muncul 20 jenis klasifikasi obyekyang telah kita pilih pada langkah (4) tadi, lalu klik tombol Select All Item. Padabagian Output Result to, pilih letak penyimpanan file tersebut, lalu klik OK.

    3. Ulangi untuk membuat klasifikasi Supervised dengan metode MINIMUMDISTANCE dan Supervised dengan metode MAXIMUM LIKELIHOOD

    Klasifikasi UNSUPERVISED (ISODATA).

    Untuk membuat klasifikasi Unsupervised dengan metode ISODATA, darimenu ENVI klik Classification – Unsupervised – IsoData. Pada jendela ClassificationInput File, pilih citra_120_65 Kor_Geo_Map lalu OK. Kemudian simpan file tersebutpada tempat yang diinginkan

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    43/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 43

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    44/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 44

    BAB VIII

    OUTPUT

    ENVI menggunakan QuickMap untuk untuk menghasilkan output,

    perlengkapan ini merupakan cara yang mudah untuk membuat sebuah peta dalam

    ENVI. Secara cepat dapa menambah grid lines, scale bars, titles, north arrows,

    declination diagrams, dan logo citra untuk membuat peta output secara cepat. Ketika

    semua telah diatur parameternya, seting tersebut dapat disimpan sebagai QuickMap

    template yang dapat digunakan untuk citra lain. Setelah peta output dibuat,

    perubahan tambahan dapat dilakukan dengan kemampuan overlay interaktif (contoh:

    annotation) yang dapat ditemukan dari menu bar Image window dan peta output dapat

    dijadikan Postscript atau ke standard printer.

    1.  Dari Available Bands List , tampilkan citra yang telah ter-georeference. 

    2.  Dari menu bar Image window, pilih File QuickMap New QuickMap 

    3.  Ketika dialog QuickMap Default Layout muncul, masukan ukuran halaman,

    pilih orientasi halaman Portrait atau Landscape, dan masukan skala peta

    yang diinginkan.

    4.  Klik OK. Jendela QuickMap Image Selection muncul.

    5.  Pilih dari pilihan berikut untuk memilih subset citra yang digunakan dalam

    QuickMap:

      Resize dan pindahkan kotak dengan outline merah (drag dari sudut

    untuk resize, klik dan drag tengah-tengah kotak untuk memindah).

      Masukan ukuran x dan y, dalam inches, pada kotak teks Image Size,

    atau gunakan tombol arrow increment untuk memilih dimensinya. Klik

    Spatial Subset.

    6. Klik OK 

    Dialog QuickMap Parameters muncul

    8.1. Setting QuickMap Parameters 

    1. Ketika dialog QuickMap Parameters muncul, pilih beberapa pilihan berikut ini:

      Untuk menambah judul pada bagian atas peta, ketik teks pada kotak

    teks Main Title 

      Untuk menambah teks pada bagian sudut kiri atau kanan pada peta,

    ketik teks pada kotak teks yang bersesuaian.

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    45/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    [email protected] 45

      Untuk mengeluarkan informasi proyeksi secara otomatis dari ENVI

    header pada kotak teks Lower Left atau Lower Right, klik kanan pada

    kotak teks dan pilih Load Projection Info

      Untuk mengubah font yang digunakan untuk judul, pilih font baru pada

    tombol drop-down yang bersesuaian dan masukan atau pilih

    ukurannya.

      Untuk justification pada judul, pilih dari tombol drop-down yang

    bersesuaian. Default-nya adalah Center .

      Untuk mengubah parameter grid line (thickness, style, color, dll), klik

     Additional Properties 

      Untuk menambah scale bars dan grid lines, tinggalkan pilihan check

    boxes yang bersesuaian dan edit parameters yang dibutuhkan.

      Untuk menambah logo dan mengubah letaknya, klik Edit Logo Files

    and Placements. Letakkan file berisi logo (file harus berisi tiga saluran”

    biru, merah, hijau). Gunakan dialog QuickMap Logo File Parameters

    untuk mengubah ukuran dan posisinya. Klik OK untuk kembali ke dialog

    QuickMap Parameters 

      Untuk menambah orientasi Utara, tinggalkan pilihan check box yang

    bersesuaian dan pilih tipe panah pada tombol drop-down North

     ArrowType

      Untuk menambah declination diagram, pilih Declination Values . Pada

    dialog Declination Diagram Values, masukan nilai dan klik OK.

      Untuk kembali pada jendela QuickMap Image Selection dan mengedit

    subset citra atau skala peta, klik Change Mapping Parameters .

    2.  Pada dialog QuickMap Parameters, klik  Apply. ENVI otomatis menambah

    batas virtual untuk citra QuickMap image, letakkan pilihan judul dan anotasi pada

    citra, dan hasilkan sebuah peta, yang mana ditampilkan dalam ENVI Display Group

    baru. Dialog QuickMap Parameters kembali terbuka.

    3.  Gunakan dialog QuickMap Parameters untuk mengedit peta. Klik  Apply untuk

    melihat perubahannya.

    8.2. Printing QuickMaps 

    Untuk mencetak QuickMaps, pada jendela QuickMap Image, pilih File

    Print, pilih Output QuickMap to Printer atau Standard Printing, dan klik OK. Skala

    cetak output QuickMap, akan bersesuaian dengan parameter yang telah dimasukan

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    46/47

  • 8/18/2019 Pedoman Praktikum Penginderaan Jauh _envi

    47/47

    Praktikum Penginderaan Juah (menggunakan ENVI)

    DAFTAR PUSTAKA

    ENVI Online Help, 2005, ENVI® (the Environment for Visualizing Images), Research

    System Inc.

    Jensen, John R., 2004, Remote Sensing and Digital Image Processing, Upper

    Saddle River, NJ: Prentice Hall.