Penginderaan Jauh 1

of 46/46
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Awal mulanya, manusia melakukan suatu pemetaan terhadap obyek seperti daerah, luasan, dan gejala-gejala dengan menggambar secara manual ataupun dengan pemotretan udara. Dengan semakin berkembangnya ilmu pengetahuan dan teknologi, manusia mencari suatu alat untuk mempermudah proses pemetaan dengan alat-alat seperti satelit. Proses pemetaan ini kemudian dikenal dengan sebutan penginderaan jauh. Dalam bahasa Inggris, penginderaan jauh sering disebut Remote Sensing, bahasa Jerman adalah Fernerkundung, orang Portugis menyebutnya Sensoriamento Remota, dan Teledetection dalam bahasa Prancis. Meski masih tergolong pengetahuan baru, pemakaian penginderaan jauh di Indonesia sangat banyak, antara lain untuk memperoleh informasi dari seluruh wilayah Indonesia. Informasi-informasi ini dipakai untuk berbagai keperluan seperti mendeteksi sumber daya alam, daerah banjir, kebakaran hutan, dan sebaran ikan di laut. Contoh dari penginderaan jauh antara lain satelit pengamatan bumi, satelit cuaca, dan wahana luar angkasa. Penginderaan jauh ini sendiri banyak bermanfaat bagi bidang kehidupan, khususnya di bidang kelautan, hidrologi, klimatologi, lingkungan dan kedirgantaraan. 1.2. Tujuan Tujuan dari praktikum ini adalah :
  • date post

    02-Jul-2015
  • Category

    Documents

  • view

    401
  • download

    23

Embed Size (px)

description

Penginderaan Jauh

Transcript of Penginderaan Jauh 1

BAB I PENDAHULUAN

1.1. Latar BelakangAwal mulanya, manusia melakukan suatu pemetaan terhadap obyek seperti daerah, luasan, dan gejala -gejala dengan menggambar secara manual ataupun dengan pemotretan udara. Dengan semakin berkembangnya ilmu pengetahuan dan teknologi, manusia mencari suatu alat untuk mempermudah proses pemetaan dengan alat -alat seperti satelit. Proses pemetaan ini kemudian dikenal dengan sebutan penginderaan jauh. Dalam bahasa Inggris, penginderaan jauh sering disebut Remote Sensing , bahasa Jerman adalah

Fernerkundung ,

orang

Portugis

menyebutnya

Sensoriamento Remota, dan Teledetection dalam bahasa Prancis. Meski masihtergolong pengetahuan baru, pemakaian penginderaan jauh di Indonesia sangat banyak, antara lain untuk memperoleh informasi dari seluruh wilayah Indonesia. Informasi-informasi ini dipakai untuk berbagai keperluan seperti mendeteksi sumber daya alam, daerah banjir, kebakaran hutan, dan seba ran ikan di laut. Contoh dari penginderaan jauh antara lain satelit pengamatan bumi, sate lit cuaca, dan wahana luar angkasa. Penginderaan jauh ini sendiri banyak bermanfaat bagi bidang kehidupan, khususnya di bidang kelautan, hidrologi, klimatologi, lingkungan dan

kedirgantaraan.

1.2. TujuanTujuan dari praktikum ini adalah : a. Mahasiswa mampu mengerti dan memahami tentang konsep

penginderaan jauh. b. Mahasiswa diharapkan mampu menggunakan perangkat lunak ER

Mapper 7.0.c. Mahasiswa dapat mengetahui manfaat dan aplikasi teknologi penginderaan jauh.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA2.1. Penginderaan JauhPenginderaan jauh atau sering disingkat Inderaja adalah pengukuran atau akuisisi data dari sebuah objek atau fenomena oleh sebuah alat yang tidak secara fisik melakukan kontak dengan objek tersebut atau pengukuran atau akuisisi data dari sebuah objek atau fenomena oleh sebuah alat dari jarak jauh . Penginderaan jauh adalah ilmu atau seni untuk memperoleh informasi tentang objek, daerah atau gejala, dengan jalan menganalisis data yang diperoleh dengan menggunakan alat, tanpa kontak langsung dengan objek, daerah atau gejala yang akan dikaji , (Lillesand dan Kiefer, 1990) . Penginderaan jauh merupakan untuk memperoleh, menemutunjukkan (mengidentifikasi) dan menganalisis objek dengan sensor pada posisi

pengamatan daerah kajian, (Avery, 1985). Penginderaan jauh adalah teknik yang dikembangkan untuk memperoleh dan menganalisis informasi tentang bumi. Informasi itu berbentuk radiasi elektromagnetik yang dipantulkan atau dipancarkan dari permukaan bumi, (Lindgren, 1985). Penginderaan jauh sendiri membutuhkan kompone n-komponen untuk menunjang kinerjanya, seperti : a. Tenaga Sumber tenaga yang digunakan dalam penginderaan jauh yaitu tenaga alami (sinar matahari) dan tenaga buatan atau biasa disebut pulsa. b. Objek Objek penginderaan jauh adalah semua benda yang berada di permukaan bumi seperti tanah, gunung, air, manusia, atau benda di angkasa seperti awan. c. Sensor Sensor adalah alat yang digunakan untuk menerima tenaga pantulan maupun pancaran radiasi elektromagnetik. Contohnya kamera udara dan scanner.

d. Detektor Alat perekam yang terdapat pada sensor untuk merekam tenaga pantulan maupun pancaran. e. Wahana Sarana untuk menyimpan sensor, seperti pesawat terbang, satelit, pesawat ulang-alik, dan balon udara.

Data penginderaan jauh yang diperoleh dari suatu satelit, pesawat udara balon udara atau wahana lainnya , memiliki karakteristik berbeda -beda pada masing-masing tingkat ketinggian yang akhirnya menentukan perbedaan dari data penginderaan jauh yang di hasilkan . Alat sensor dalam penginderaan jauh dapat menerima informasi d alam berbagai bentuk antara lain sinar atau cahaya, gelombang bunyi dan daya elektromagnetik, (Purwadhi, 2001).

Gambar 2.1. Wahana Penginderaan Jauh (Lindgren, 1985)

Penggunaan program penginderaan jauh sendiri

tidak hanya berguna

dalam bidang geologi, tetapi dapat bermanfaat dalam berbagai bidang lain seperti : a. Kelautan (Seasat, MOSS)y y y

Pengamatan sifat fisis air laut Pengamatan pasang surut air laut dan gelombang laut Pemetaan perubahan pantai, abrasi, sedimentasi.

b. Hydrologi ( Landsat, SPOT)y y y y

Pengamatan DAS Pengamatan luas daerah dan intensitas banjir Pemetaan pola aliran sungai Studi sedimentasi sungai

c. Klimatologi ( NOAA, Meteor dan GMS)y y y

Pengamatan iklim suatu daerah Analisis cuaca Pemetaan iklim dan perubahannya

d. Sumber Daya Bumi dan Lingkungan ( Landsat , Soyuz, SPOT)y y y y y y

Pemetaan penggunaan lahan Mengumpulkan data kerusakan lingkungan karena berbagai sebab Mendeteksi lahan kritis Pemantauan distribusi sumber daya alam Pemetaan untuk keperluan HANKAMNAS Perencanaan pembangunan wilayah

e. Angkasa Luar ( Ranger , Viking , Luna, Venera )y y

Penelitian tentang planet -planet Pengamatan benda -benda angkasa

2.2. CitraDalam penginderaan jauh didapat masukan data atau hasil observasi yang disebut citra. Citra dapat diarti kan sebagai gambaran yang tampak dari suatu objek yang sedang diamati, sebagai hasil liputan atau pemantau. Terdapat beberapa alasan yang melandasi peningkatan penggunaan citra penginderaan jauh, yaitu sebagai berikut : a. Citra menggambarkan objek, daerah, dan gejala di permukaan bumi dengan wujud dan letaknya yang mirip dengan permukaan bumi , b. Citra menggambarkan objek, daerah, dan gejala yang relatif lengkap, meliputi daerah yang luas dan permanen, c. Jenis citra tertentu dapat dit imbulkan gambaran tiga dimensi apabila pengamatannya dilakukan dengan stereoskop, d. Citra dapat dibuat secara cepat meskipun daerahnya sulit dijelajahi secara terestrial. rekaman suatu alat

Benda yang terekam pada citra dapat dikenali berdasarkan ciri yang terekam oleh sensor. Tiga ciri yang terekam adalah :

1. SpasialCiri yang berkaitan dengan ruang, meliputi : bentuk, ukuran, bayangan, tekstur, situs, asosiasi, dan pola.

2. TemporalCiri yang terkait dengan umur benda atau waktu saat perekaman.

3. SpektralCiri yang dihasilkan oleh tenaga elektromagnetik dengan benda yang dinyatakan dengan rona dan warna.

Untuk dapat dimanfaatkan, maka citra harus diinterpretasikan atau diterjemahkan terlebih dahulu. Interpretasi citra merupakan kegiatan mengkaji foto udara dan atau citra dengan mak sud untuk mengidentifikasi objek dan menilai arti pentingnya objek tersebut, (Estes dan Simonett, 1975).

Dalam menginterpretasikan citra dibagi menjadi beberapa tahapan, yaitu :y

Deteksi Pengenalan objek yang mempunyai karakteristik tertentu oleh sensor.

y

Identifikasi Mencirikan objek dengan menggunakan data rujukan.

y

Analisis Mengumpulkan keterangan lebih lanjut secara terinci.

Secara umum, citra penginderaan jauh dapat dibedakan menjadi dua, yaitu citra foto dan citra non foto. 1. Citra Foto Citra objek yang merupakan hasil dari pemotretan kamera. Citra foto dapat dibedakan menurut :y

Spectrum Elektromagnetik :a. Foto Ultraviolet Citra foto yang dibuat dengan menggunakan

spectrum

ultraviolet dengan panjang gelombang 0,1 0,4 mikron.

b. Foto Ortokromatik Citra foto yang dibuat dengan menggunakan spectrum sinar tampak. Mulia dari warna biru sampai warna hijau dengan panjang gelombang 0,4 0,56 mikron. c. Foto Pankromatik Citra foto yang dibuat dengan menggunakan spectrum tampak mulai dari warna merah sampai warna ungu dengan panjang gelombang 0,4 0,7 mikron. d. Foto Inframerah Citra foto yang dibuat dengan menggunakan

spectrum

inframerah dengan panjang gelombang 0,7 30,0 mikron.

y

Sumbu Kamera : a. Foto Vertikal Citra foto yang dibuat dengan sumbu kamera tegak lurus terhadap objek dipermukaan bumi. b. Foto Miring/condong Citra foto yang dibuat dengan menggunakan sumbu kamera yang condong dan membentuk sudut terhadap objek

dipermukaan bumi. Citra foto condong/miring dapat dibedakan menjadi dua yaiutu foto agak condong atau low oblique

photograph (cakrawala tidak tergambar pada citra foto) dansangat condong atau high oblique photograph (cakrawala tergambar pada citra foto).

y

Jenis Kamera : a. Foto Tunggal Citra foto yang dihasilkan d ari kamera tunggal. b. Foto Jamak Citra foto yang dibuat pada waktu yang sama dan meliputi daerah yang sama pula.

y

Wahana : a. Foto Udara Citra yang alat perekam/sensornya menggunakan wahana balon udara ataupun pesawat terbang. b. Foto Satelit Perekam sensor dengan menggunakan wahana satelit.

A

B

C

Gambar 2.2. Hasil citra foto udara berdasarkan sumbu kamera A = Foto vertikal, B = Foto agak condong, C = Foto sangat condong

2. Citra Non Foto Foto yang dibuat dengan menggunakan sensor non kamera. Gambarnya diperoleh dengan menggunakan penyinaran scanner. Citra non foto dapat dibedakan berdasarkan :y

Spektrum Gelombang E lektromagnetik : a. Citra Inframerah Termal Citra yang terbentuk dari penyerapan spectrum inframerah

termal.b. Citra Gelombang Mikro Citra yang terbentuk dari penyerapan gelombang mikro. c. Citra Radar Citra yang dibuat dari sumber tenaga buatan.

y

Jenis Sensor : a. Citra Tunggal Citra yang dibuat melalui sensor tunggal. b. Citra Jamak Citra yang dibuat melalui sensor jamak.

y

Jenis Wahana : a. Citra Dirgantara Citra yang dibuat dari wahana yang berada di atmosfer. b. Citra Satelit Citra yang dibuat dari wahana yang berada di luar angkasa.

Berdasarkan penggunaanya citra satelit dibedakan atas : 1. Citra satelit untuk penginderaan planet, Contoh : Citra satelit Viking (AS) dan Citra satelit Vanera (Rusia) 2. Citra satelit untuk penginderaan cuaca, Contoh : NOAA (AS) dan Citra Meteor (Rusia) 3. Citra satelit untuk penginderaan SDA Contoh : Landsat (AS), Soyuz (Rusia), dan SPOT (Perancis) 4. Citra satelit untuk Oseanografi (kelautan) Contoh : Citra Seasat (AS) dan Citra MOS (Jepang)

2.3. LandsatSatelit Landsat merupakan salah satu satelit sumber daya bumi yang dikembangkan oleh NASA dan Departemen Dalam Negeri Amerika Serikat. Sejak 1972, satelit Landsat sudah mengumpulkan informasi tentang bumi. Instrumen satelit-satelit Landsat telah menghasilkan jutaan citra yang diarsipkan di Amerika Serikat dan stasiun -stasiun penerima Landsat di seluruh dunia, dimana merupakan sumber daya yang unik untuk riset perubahan global dan aplikasinya pada pertanian, geologi, kehutanan, perencanaan daerah,

pendidikan, dan keamanan nasional. Awalnya satelit ini terbagi dalam dua generasi yakni generas i pertama dan generasi kedua. Generasi pertama adalah satelit Landsat 1 sampai Landsat 3. Generasi ini merupakan satelit percobaan eksperimental ). Sedangkan satelit generasi kedua adalah satelit Landsat 4 dan Landsat 5 yang merupakan satelit operasional. Sampai saat ini telah diorbitkan 7 satelit Landsat . Satelit generasi pertama memiliki dua jenis sensor, yaitu Multi Spektral

Scanner (MSS) dengan empat saluran dan tiga kamera RBV ( Return Beam Vidicon ). Satelit generasi kedua adalah satelit yang membawa dua jenis sensoryaitu sensor MSS dan sensor Thematic Mapper (TM). Sensor TM menggunakan tujuh saluran, dimana terdapat enam saluran untuk studi vegetasi dan satu saluran untuk studi geologi.

Berikut data peluncuran satelit Landsat :

Landsat 1 - diluncurkan 23 Juli 1972, berakhir tahun 1978 Landsat 2 - diluncurkan 22 Januari 1975, berakhir tahun 1981 Landsat 3 - diluncurkan 5 Maret 1978, berakhir 1983 Landsat 4 - diluncurkan 16 Juli 1982, berakhir 1993 Landsat 5 - diluncurkan 1 Maret 1984 dan masih berfungsi Landsat 6 - diluncurkan 5 Oktober 1993, gagal mencapai orbit Landsat 7 - diluncurkan 15 April 1999, dan masih berfungsi

Gambar 2.3. Persiapan peluncuran Landsat 1, 23 Juli 1972

Gambar 2.4. Satelit Landsat

Gambar 2.5. Bagian satelit Landsat

Orbitan satelit Landsat adalah dari kutub ke kutub (orbit polar) dengan ketinggian sekitar 700 Km dengan inklinasi 98,2 0 dengan waktu orbit ulang untuk daerah tertentu 16 hari, artinya setiap 16 hari sekali, satelit itu melewati daerah yang sama.

Gambar 2.6. Orbit satelit Landsat

Dengan cakupan perekaman 180 x 180 Km 2 dan resolusi spasial 30 meter, maka data Landsat merupakan salah satu data yang paling banyak dipakai dalam pemetaan.

Gambar 2.7. Ruang cakupan perekaman satelit Landsat

2.4. IkonosSatelit Ikonos adalah satelit resolusi tinggi milik Space Imaging (AS) yang dioperasikan oleh GeoEye dan diluncurkan pada bulan 24 September 1999 . Kemampuannya yang terliput adalah mencitrakan dengan resolusi multispektral 3,2 meter dan inframerah dekat (0,82mm) pankromatik. Aplikasinya untuk pemetaan sumber daya alam daerah pedalaman dan perkotaan, analisis bencana alam, kehutanan, pertanian, pertambangan,0

teknik

konstruksi,

pemetaan perpajakan, dan deteksi perubahan. Orbit satelit

Ikonos dengan

ketinggian sekitar 680 Km dan inklinasi 98,1 serta waktu orbit 98,33 menit.

Gambar 2.8. Satelit Ikonos

2.5. ER MapperER Mapper adalah perangkat lunak untuk mengolah data citra atau satelit.Selain ER Mapper masih banyak lagi perangkat lunak yang dapat digunakan untuk mengolah data citra seperti Idrisi, Er das Imagine, PCI, dan lain -lain, (http://oocities.org). Pengolahan data citra merupakan suatu cara memanipulasi data citra atau mengolah suatu data citra menjadi suatu keluaran yang sesuai dengan keinginan. Tujuan pengolahan citra adalah mempertajam data geografis dalam bentuk digital menjadi su atu tampilan bagi pengguna , dapat memberikan informasi kuantitatif suatu obyek, serta dapat memecahkan masalah. Data digital disimpan dalam bentuk barisan kotak kecil dua dimensi yang disebut pixels. Masing-masing pixel mewakili suatu wilayah yang berada dipermukaan bumi. Struktur ini sering disebut raster, sehingga data citra dapat disebut data raster.

Data rast r t ili i nilai di ital.

l

ari

an

l

an

ada

tiap pi

l pada rast r

Data

ang didapat dari

at lit t rdiri dari ands layers

ilayah yang sama. S tiap ands mencatat pantulan

pada panjang gel mbang yang berbeda. Data ini disebut juga multispectral data. Di dalam pengolahan citra juga dilakukan penggabungan kombinasi antara beberapa band untuk mengekstraksi informasi dari obyek yang spesifik seperti indeks egetasi, parameter kualitas air, terumbu karang, dan lain -lain.

pendekatan yang interaktif, dimana kita dapat langsung melihat hasil dari setiap

kemudahan dalam pengolahan data sehingga kita dapat mengkombinasikan berbagai operasi pengolahan citra dan hasilnya langsung terlihat tanpa menunggu komputer menuliskannya menjadi file yang baru. ara pengolahan ini

a. Didukung b. Didukung

format pengimpor data

format pencetakan data keluaran

c. Visualisasi tiga dimensi

menampilkan data file eksternal pada citra tanpa perl mengimportnya u terlebih dahulu).

a. Terbatasnya format pengeksport data b. Data yang dapat dikerjakan adalah data bit

ER

a pper juga memiliki keterbatasan, yaitu :

d.

emiliki fasilitas Dynami s inks

asilitas khusus ER

beberapa keunggulan lain yang dimiliki olehER

a pper adalah :

Konsep Algoritma ini adalah salah satu keunggulanER

Gam ar . 0. Pengolahan i tra

dalam ER

apper disebut Algoritma.

enggunakan ER

perlakuan terhadap citra pada monitor komputer. ER

ER

a pper mengembangkan metode pengolahan citra terbaru dengan

Gam ar .9. Struktur ata

ast r

ang

ncakup

yek dari permukaan umi

a pper memberikan

apper

a pper. Selain itu

apper untuk

2.6. RGB (Red-Green-Blue)Citra RGB disebut juga citra truecolor . Citra RGB merupakan citra digital yang mengandung matriks data berukuran M x n x 3 yang merepresentasikan warna merah, hijau, biru untuk setiap pixel nya. Setiap warna dasar diberi rentang nilai. Untuk monitor komputer, nilai rentang paling kecil 0 dan paling besar 255. Warna dari tiap pixel ditentukan oleh kombinasi dari intensitas merah, hijau, dan biru.

2.7. Teknik Interpretasi VisualAgar citra satelit dapat digunakan oleh beberapa kalangan maka citra satelit harus diinterpretasi atau ditafsirkan menjadi suatu informasi. Dalam teori penginderaan jauh, terdapat dua pendekatan untuk proses interpretasi satelit yaitu interpretasi otomatis dan interpretasi manual. Interpretasi otomatis hanya mampu dilakukan pada citra satelit format digital dengan bantuan sistem komputer sehingga lebih mempercepat pekerjaan, tapi interpretasi ini mengandalkan kecerahan untuk membedakan obyek yang terekam sehingga gangguan atmosfer maupun awan dapat menganggu kerja dari citra satelit . Sedangkan interpretasi manual memiliki dasar interpretasi yang tidak semata-mata kepada nilai kecerahan , tetapi konteks keruangan pada daerah yang dikaji juga ikut dipertimbangkan. Pengenalan objek adal ah bagian terpenting dalam interpretasi citra karena tanpa mengenali identitas dan jenis objek yang tergambar, kita tidak mungkin melakukan analisis untuk menyelesaikan masalah. Ada beberapa hal yang diperhatikan dalam mengamati kenampakan objek dalam foto udara, yaitu : 1. Rona dan warna rona ( tone ) Tingkat kecerahan atau kegelapan suatu objek di foto udara atau pada citra lainnya. Tingkat kecerahan tergantung keadaan cuaca saat pengambilan objek, arah datangnya sinar matahari, waktu pengambilan gambar, dan sebagainya. Pada foto hitam putih, rona yang ada biasanya adalah hitam, putih, atau kelabu. Pada foto berwarna, rona sangat dipengaruhi oleh spektrum gelombang elektromagnetik yang digunakan, misalnya memakai spektrum ultraviolet, spektrum tampak, spektrum inframerah, dan sebaginya. Perbedaan penggunaan spektrum gelombang tersebut

mengakibatkan rona yang berbeda

- beda. Selain itu karakter

pemantulan objek terhadap spektrum gelombang yang digunakan juga mempengaruhi warna dan rona pada foto udara berwarna. 2. Bentuk Bentuk yang terdapat pada foto udara merupakan konfigurasi atau kerangka suatu objek. Bentuk merupakan ciri yang jelas , sehingga banyak objek yang dapat dikenalinya hanya berdasarkan bentuknya saja. 3. Ukuran Ukuran meliputi jarak, luas, tinggi, lereng, dan volume. Ukuran objek pada citra berupa skala, karena itu dalam memanfaatkan ukuran sebagai interpretasi citra harus diingat skalanya (80 m 100 m). 4. Tekstur Tekstur merupakan frekuensi perubahan rona pada citra, atau dapat diartikan sebagai pe ngulangan pada rona kelompok objek yang terlalu kecil untuk dibedakan secara individual. Tekstur dinyatakan dengan kasar, halus, dan sedang. 5. Pola Pola sering disebut susunan keruangan, merupakan ciri yang menandai bagi objek bentukan manusia dan alamiah. C ontohnya seperti pola aliran sungai yang menandakan stuktur geologis. 6. Bayangan Bayangan bersifat menyembunyikan detail atau objek yang berada di daerah gelap. Walaupun demikian, bayangan juga dapat merupakan kunci pengenalan yang penting bagi beberapa obje k yang menjadi lebih jelas dengan adanya bayangan. 7. Situs Situs adalah letak suatu objek terhadap objek lain disekitarnya, misalnya pemukiman yang memanjang sepanjang tepi jalan. 8. Asosiasi Asosiasi adalah keterkaitan antara objek yang satu dengan lainnya. Contohnya adalah stasiun kereta api berasosiasi dengan jalan kereta api yang jumlahnya lebih dari satu.

9. Konvergensi Bukti Konvergensi bukti adalah penggunaan beberapa unsur interpretasi citra sehingga lingkupnya menjadi menyempit kearah satu kesimpulan tertentu. (Lillesand and Kiefer ,1993).

2.8. GeolinkIcon Geolink pada window di dua buah citra yang berbeda akanmenghasilkan sebuah fungsi yaitu apabila pada salah satu citra di klik atau dibesarkan pada suatu koordinat maka pada citra tersebut yang lain akan menunjukkan koordinat yang sama. Sedangkan geolink to sreen pada 3 buah

layers maka akan membentuk satu citra yang akan berhubungan. Sedangkan geolink to roam pada 3 citra jika salah satunya dibesarkan maka kedua citra yanglain akan menunjukkan daerah yang sama pula. (www.e_dukasi.net).

BAB III MATERI DAN METODE3.1. Waktu dan Tempat PelaksanaanHari Waktu : Selasa, 15 Maret 2011 : 15.00 16.30 WIB

Tempat : Laboratorium Komputasi Kampus Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro , Semarang

3.2. MateriMateri yang disampaikan pada praktikum pertama mata kuliah penginderaan jarak jauh yaitu : 1. Pengenalan perangkat lunak dan pengolahan citra yaitu ER Mapper 7.0 2. Penggabungan Citra 3. Croping 4. Penajaman Citra dan Komposit Warna

5. Point Treading Data Value6. Geolink Window , Screen, Roam

3.3. Metode 3.3.1. Penggabungan Citra1. Jalankan program ER Mapper 7.0

Fungsi icon pada Toolbars : Memilih menu perintah; menunjuk pada image untuk melihat nilai data atau koordinat Membuka window baru

Membuka proyek yang telah disimpan Menggandakan window

Menggeser image dalam image window Melakukan zoom pada image dalam image window

Melakukan drag membentuk kotak untuk melakukan zoom

2. Klik Edit Algorithm

pada active window ER Mapper kemudian

akan muncul window Algorithm .

3. Klik Duplicate menjadi 6 layer.

untuk menduplikat Pseudo Layer, dan duplikat

4. Ganti nama Pseudo Layer menjadi Band 1, Band 2, Band 3, Band 4,

Band 5, dan Band 7. Tuliskan nama dan NIM pada Discription .

5. Pada Band 1, cari file 2000_0204_B1.tif . Klik Load Dataset

pada

window , pilih Volumes dan tentukan letak file disimpan.6. Pada Band 2, cari file 2000_0204_B2.tif . Untuk Band 3, cari file 2000_004_B3.tif dan seterusnya lakukan langkah yang sama.

7. Save file dengan type raster dataset. Nama file Cilacap_gabung.ers .

3.3.2. Cropping Citra1. Pilih Edit Algorithm, Load Dataset, cari file Cilacap_gabung.ers . 2. Klik icon Zoom Box Tool , drag area yang akan di crop.

3. Duplikat Pseudo Layer menjadi 6, dan diberi nama Band 1, Band 2,

Band 3, Band 4, Band 5, dan Band 7.4. Ganti Band sesuai dengan namanya, Band 1 = B1: Band 1, dst.

5. Save

As

dalam

type

raster

dataset

dengan

nama

file

Crop_Cilacap.ers.

3.3.3. Penajaman Citra dan Komposit Warna1. Pilih Edit Algorithm, Load Dataset, cari file Crop_Cilacap.ers. 2. Pada bagian Surface , ubah Color Table menjadi greyscale.

3. Pilih icon 99% Contrast Enhancement

untuk menajamkan

contrast. Klik Create RGB Algorithm untuk menampilkan warna.Kemudian klik Refresh

4. Untuk mengukur panjang atau luas daerah dalam image , pilih Edit kemudian pilih Annote Vector Layer .

5. Untuk mengukur panjang , pada tools pilih Poly Line

, lalu lakukan

digitasi pada daerahyang akan diukur panjangnya.

6. Klik icon Edit Object Extents

, maka akan muncul window Map

Composition Extents yang menunjukan informasi mengenai panjangarea yang telah di digitasi .

7. Klik icon Delete Object sebelumnya.

, dan Refresh untuk menghapus digitasi

8. Untuk mengukur luas, pada tools pilih Polygon

, lalu lakukan

digitasi pada area yang akan diukur luasnya.

9. Klik icon Edit Object Extent, maka akan muncul window Map

Composition Extents yang menunjukan informasi mengenai luas areayang telah di digitasi .

3.3.4. Point Treading Data Value1. Pilih Edit Algorithm, Load Dataset, cari file Crop_Cilacap.ers. 2. Klik Create RGB Algorithm untuk memunculkan warna.

3. Hilangkan efek Smoothing , dengan menghilangkan tanda centang pada kolom Smoothing 4. Perbesar image dengan Zoom Box Tool, hingga gambar tampak

pixel.5. Pilih View, Cell Values Profile untuk melihat nilai pixel pada citra.

6. Klik Pointer

, kemudian klik pada salah satu pixel dalam citra.

Nilai dari pixel , akan terlihat pada window Cell Values Profile .

7. Pilih View, Cell Values Coordinates untuk melihat nilai koordinat pada pixel. 8. Klik Pointer, kemudian klik pada salah satu pixel dalam citra. Nilai dari koordinat, akan terlihat pada window Cell Coordinates .

Lakukan sebanyak dua kali pengulangan sehingga didapat dua hasil.

3.3.5. Geolink Window, Screen, Roam1. Klik icon Copy Window , untuk membuat layer menjadi dua.

Untuk layer pertama, klik Edit Algorithm, Load Dataset, pilih file

IKONOS2005.ers. Sedangkan untuk layer kedua isikan dengan citra IKONOS2009.ers.2. Pada window Algorithm, dibagian Surface, ubah Color Table menjadi

rgb untuk memberi warna pada citra .a. Geolink to Window 1) Klik kanan pada window , pilih Ouick Zoom, kemudian pilih Set

Geolink to Window .2) Lakukan hal yang sama pada window kedua.

b. Geolink to Screen 1) Klik icon Copy Window pada toolbars untuk menggandakan salah satu window . Gandakan window kedua sebanyak dua kali, sehingga terdapat empat window . Atur besar dan posisikan agar membentuk satu layer.

2) Klik kanan, pilih Ouick Zoom, kemudian pilih Set Geolink to

None pada semua window.

3) Klik kanan, pilih Quick Zoom, kemudian pilih Set Geolink to

Screen pada semua window.4) Maka window akan menampilkan citra berbeda yang saling menghubungkan satu sama lain.

c. Geolink to Roam 1) Klik kanan, pilih Quick Zoom, terus pilih Set Geolink to None pada semua window . 2) Ubah ukuran gambar pada window 2, 3, dan 4 agar tampak perbedaannya d engan cara di zoom. 3) Pada window 1, klik kanan lalu pilih Quick Zoom, kemudian pilih

Set Geolink to Overview Roam .

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN4.1. Hasil 4.1.1. Penggabungan Citra

4.1.2. Crooping

4.1.3. Penajaman Citra dan Koposit Warna

4. .4. P i

i

V l

4.1.5. Geolinka. Geolink to Window

b. Geolink to Screen

c. Geolink to Overview Roam

4.2. Pembahasan 4.2.1. Penggabungan CitraPada metode ini, data citra yang digunakan adalah foto Cilacap. Dalam citra ini terdapat 6 jenis foto yang digabungkan menjadi satu untuk melihat kondisi Cilacap berdasarkan 6 sudut pandang, dan mempermudah

penginterpretasikan.

4.2.2. CroppingPada metode ini , data yang dipakai adalah data penggabungan citra Cilacap, yangkemudian di cropping untuk memperoleh gambar citra yang lebih jelas.

4.2.3. Penajaman Citra dan Komposit WarnaMetode ini bertujuan untuk mempertajam dan memberi warna pada sebuah citra. Data citra yang digunakan adalah data penggabungan Cilacap yang telah di cropping . Di dalam metode ini, adapun bab untuk mengetahui panjangdan luas dari daerah yang telah di digitasi .

4.2.4. Point Treading Data ValueMetode ini bertujuan untuk mengetahui nilai gradasi dan koordinat dari suatu pixel dalam citra. Metode ini menggunakan data penggabungan Cilacap yang telah di cropping dan di zoom dan dihilangkan smoothing agar tampak

pixel dari citra tersebut.

4.2.5. GeolinkData yang digunakan pada metode ini adalah data citra satelit Ikonos di daerah Semarang pada tahun 2005 dan 2009. Metode ini terdiri dari beberapa bab, yaitu Geolink to Window , dimana dalam bab ini memperlihatkan koordinat yang sama dari dua citra dalam waktu yang berbeda. Yang kedua adalah Geolink to Screen , di sini memperlihatkan dua citra yang saling terhubung dalam 4 window yang terpisah satu dengan lainnya. Dan yang terakhir adalah Geolink to Overview Room. Dengan mengaktifkan nya pada salah satu layer, maka gambar pada ketiga window lainnya akan

menunjukkan gambar yang sama dengan koordinat gambar yang ditunjuk.

BAB V KESIMPULAN1. Penginderaan jauh adalah ilmu atau seni untuk memperoleh informasi tentang objek, daerah atau gejala, dengan jalan menganalisis data yang diperoleh dengan menggunakan alat, tanpa kontak langsung dengan objek, daerah atau gejala yang akan dikaji . 2. Beberapa satelit penginderaan jauh yang digunakan antara lain Landsat ,

Ikonos, Seasat, MOSS, SPOT, NOAA, Meteor, GMS, Soyuz, Ranger,Viking, Luna, dan Venera. 3. Citra adalah gambaran yang tampak dari suatu objek yang sedang diamati, sebagai hasil liputan atau rekaman suatu alat pemantau. 4. ER Mapper adalah perangkat lunak untuk mengolah data citra atau satelit.

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN

Pengukuran Panjang

Pengukuran Luas