Pemetaan Substrat Dasar Perairan Dangkal Menggunakan Citra Satelit Quickbird

Ike Dori CandraC552130111

Introduction

• Pemetaan dasar perairan dangkal memerlukan waktu yang lama danbiaya yang mahal karena wilayahnya umumnya terpencil dan sulitdiakses. Remote sensing dengan memanfaatkan citra digitalmerupakan alternatif yang paling ideal untuk pemetaan dasarperairan dangkal ( Green et al 2000).

• Peluncuran satelit resolusi spasial tinggi seperti Quickird tahun 2001 memungkinkan pendeteksian fitur-fitur habitat di perairan dangkal. Satelit Quickbird-2 yang diluncurkan pada tanggal 18 October 2001 berada pada ketinggian 450 km dengan periode edar 93,5 menit danorbit polar sun synchronous. Satelit yang memiliki cakupan sebesar16,5 km ini melewati lintasan (daerah) yang sama setiap 1-5 haritergantung posisi lintang.

• Karakteristik panjang gelombang yang dimiliki olehsensor Quickbird-2 diuraikan dalam Tabel 1.

Method

Untuk pemetaan habitat perairandangkal harus dilakukan surveylapangan.

Tujuannya adalah untuk mengamatikondisi lapangan yang sebenarnya danpengecekan silang hasil klasifikasi daricitra satelit.

Survey dilakukan menggunakan Scubadan snorkling, posisi titik pengamatandirekam dengan GPS

Kegiatan survey antara lain :

Plotting/merekam titik-titik yangdianggap penting sebagai acuan untukmenafsirkan kenampakan objek dilapangan dengan kenampakan objekdalam peta hasil klasifikasi.

Membuat dokumentasi pemotretanobjek di lapangan untuk validasikenampakan objek di peta

• Pengambilan data lapangan disejumlah 651 titik sampling.

• Lokasi titik pengambilan datatersebar di Karang Congkak danKarang Lebar, Kep. Seribu,Jakarta.

• Untuk keperluan uji akurasitematik citra,diambil sejumlahtitik pada lokasi KarangCongkak. Citra yang digunakanadalah Quickbird multiband (16bit).

• Penentuan lokasi dilakukandengan 2 unit GPS tipe navigasi.

• Flow chart disajikan pada gambar 1.

• Pengamatan dasar perairandilakukan dengan cara acakdan menyebar pada lokasikarang lebar dan karangcongkak

• Data yang dicatat adalah jenisdasar perairan dan posisigeografis

• Pengambilan data mencakup5 kategori jenis perairan yaitukarang hidup, karang, pasirdan bercampur lamun, lamundan pasir

• Tabel 2. kategori dasar perairan

• Uji Akurasi Citra Hasil Klasifikasi• Menurut Campbell ( 1987), uji

akurasi dilakukan denganmembandingkan peta, satu petabersumber dari hasil analisispenginderaan jauh (yang diuji) danpeta acuan dari sumber lainnya.Peta kedua diasumsikan memilikiinformasi yang benar.

• Perhitungan citra hasil klasifikasidilakukan dengan membuat matrikkontigensi atau matrik konfusi. Matrik konfusi dihasilkan dariperbandingan nilai piksel hasilklasifikasi dengan data darilapangan (Congalton dan Green, 1999).

• Uji Ketelitian yang dihitung adalahoverall accuracy, producer’s accuracy dan user’s accuracy.

• Alur penelitian rumus-rumus yang digunakan :

Result And Discussion

Klasifikasi citra Quickbird denganmenggunakan metode ISOclass yang diiterasi dengan evaluasi visual citra kompositRGB disajikan pada Gambar 3. Secara umumdapat dikatakan, citra Quickbird tidaksensitif untuk mendeteksi keberadaankarang hidup. Karang hidup di lokasi KarangCongkak ditemukan pada bagian tepi danberada pada zona perairan yang lebihdalam. Bila dibandingkan hasil klasifikasicitra pada kedua skala ( gambar a dan b),terlihat objek pasir bercampur lamun lebihdapat terlihat pada skala yang lebih besar(1:5.000).

• Uji Akurasi Citra Terklasifikasi

• Hasil uji akurasi peta citra hasil klasifikasi visual tutupan dasar perairan disajikan padatable 3 dan 4.

• Nilai akurasi peta citra Quickbird skal 1:10.000 adalah 42 %.

• Nilai akurasi total klasifikasi citra Quickbird skala skala 1:5.000 adalah 56%.

• Tabel 3. Uji Akurasi klasifikasi visual citra Quickbird pada skala 1:10.000

• Tabel 4. Uji Akurasi Klasifikasi Visual Citra Quickbird pada skala 1:5.000

Faktor-faktor yang mempengaruhi akurasi :

• Menurut Letham (1999), GPS navigasi dapat menunjukkan posisidengan nilai kesalahan antara 15 hingga 100 m.

• Selama pengukuran jarak , setiap variasi kecepatan sinyal danlintasannya akan menjadi sumber bagi kesalahan posisi.

• Hasil uji Akurasi citra Quickbird masih kurang dari 80%. Umumnyaskema klasifikasi dapat dikatakan baik dan diterima sumber tematikyang dapat dipercaya bila nilai akurasinya minimal mencapai batasnilai tersebut. Bila efek kesalahan posisi untuk sementara dapatdiabaikan, akurasi klasifikasi citra Quickbird dapat dikatakanmeningkat seiring dengan semakin besarnya skala peta yaitu dari 50% pada peta skala 1:10.000 menjadi 56% pada skala peta 1:5.000.

Kesimpulan

• Hasil uji akurasi citra Quickbird secara keseluruhan masih kurang dari80 %.

• Dari dua skala peta yang dibandingkan, akurasi klasifikasi citraQuickbird meningkat seiring dengan semakin besarnya skala peta.

• Sumber utama kerancuan dan ketidakkonsistenan akurasi ini didugaberasal dari akurasi spasial GPS yang digunakan di lapangan, yangtidak kompatibel dengan resolusi spasial citra satelit tersebut.

Thank’s