17
Gambar 6 Tahapan penelitian.
2.3.1 Persiapan
Kegiatan pada tahap persiapan adalah pengumpulan data digital berupa data vektor dan data raster, pembuatan tallysheet, dan pengolahan citra ALOS
PALSAR agar dapat diolah dan dianalisis untuk keperluan penelitian.
2.3.2 Pra Pengolahan Citra
Tahapan pra pengolahan citra ALOS PALSAR dimaksudkan untuk memperoleh citra ALOS PALSAR yang siap dianalisis. Kegiatan yang dilakukan
pada tahap ini terdiri dari pemotongan citra cropping dan reduksi noise. 1 Pemotongan citra cropping
Pemotongan citra dilakukan untuk membatasi citra sesuai dengan wilayah penelitian sehingga analisis dapat lebih fokus pada lokasi penelitian dan
pemrosesan citra berlangsung lebih cepat. 2 Reduksi noise
Noise terjadi akibat adanya interaksi sinyal balik yang beragam dari berbagai objek yang ada di area tersebut. Interaksi gelombang akan membuat
Pra pengolahan citra ALOS PALSAR
Clustering Dendrogram
evaluasi Merging
labelling Data lapangan
Analisis
Peubah tegakan yang berpengaruh
mulai
selesai
18
sinyal pancar balik tersebut menghilang atau malah diperkuat sehingga akan menghasilkan piksel yang cerah dan gelap yang disebut spekcle noise.
Citra ALOS PALSAR resolusi 6.25 meter dilakukan reduksi noise, sedangkan pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter tidak dilakukan reduksi
noise karena tidak mengalami gangguan. Metode yang digunakan pada tahap ini adalah filter frost dengan window size 7 x 7.
Filter frost akan mengganti nilai piksel yang menjadi prioritas dengan bobot dari jumlah nilai dalam window size moving window 7 x 7. Faktor bobot akan
berkurang menurut jarak piksel dari piksel prioritas. Rumus yang digunakan adalah:
∑
−
=
nxn
t
e K
α
α
DN
dimana
=
2
I 4
2 2
α
σ
σ n
dan K
= Konstanta Ī
= rata-rata lokal σ
= variance local n
= moving window size σ
= image coefficient of avariation value
rata -
rata keragaman
= σ
t = jarak
X ,Y
= posisi piksel tujuan X,Y = posisi piksel ke-i terhadap piksel tujuan
2.3.3 Pengolahan Citra 1 Konversi Digital Number
Kegiatan ini mengkonversi digital number menjadi nilai backscatter citra ALOS PALSAR yang dilakukan pada setiap polarisasi HH dan HV baik untuk
citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter maupun pada citra ALOS PALSAR Lopes et al. 1990
19
resolusi 6,25 meter. Nilai backscatter tiap piksel dihitung dengan menggunakan persamaan di bawah ini Shimada et al. 2009.
σ° =10 x log10 DN
2
+ CF Keterangan:
σ° = Koefisien backscatter dalam desibel db DN = Digital Number
CF = Calibration Factor -83 2 Klasifikasi tidak terbimbing
Klasifikasi tidak terbimbing atau klastering clustering merupakan suatu teknik klasifikasi yang merupakan serangkaian proses untuk mengelompokkan
observasi piksel ke dalam suatu kelas atau klaster yang benar dalam suatu set kategori yang disusun Jaya 2009. Jumlah klaster awal pada penelitian ini
ditetapkan sebanyak 20 klaster. Proses klastering selanjutnya menggunakan metode rata-rata bergerak migrating means atau dikenal juga dengan istilah
metode K-mean clustering. Agar memudahkan melakukan analisis pengkelasan berdasarkan tingkat kemiripan dari masing-masing ukuran klaster yang
digunakan, maka diperlukan suatu teknik untuk menyusun urutan pengelompokan klaster, dari jumlah yang banyak sampai dengan jumlah yang kecil. Diagram yang
menggambarkan pengelompokan ini dinamakan dendrogram. 3 Dendrogram
Dendrogram adalah kurva yang menggambarkan pengelompokan klaster, untuk memudahkan analisis pengkelasan. Salah satu metode penggambarannya
ialah metode tetangga terdekat nearest neighbor method yaitu metode penggambaran klaster berdasarkan pada jarak terdekat dari anggota klaster.
Metode ini sering disebut dengan metode “single linkage”. 4 Merging
Kelas yang memiliki jarak dekat dengan kelas lainnya digabungkan merge menjadi satu kelas yang sama.
2.3.4 Desain Penarikan Contoh
Kategori