= koor
3.3.2.4 Pemotongan C
Subset image kita kerjakan. Hal ini
mengolahnya. Langkahnya adalah se
1. Buka image yang a
2. Buka juga vektor
3. Select vektor terse
4. Klik menu AOI →
5. Klik menu File →
6. Beri nama file AO
koordinat titik pada citra yang akan dikoreksi
gan Citra Subset Image
dilakukan untuk memotong image sesuai de ini untuk mengecilkan area kerja, sehingga
h sebagai berikut : ng akan dipotong
or yang akan digunakan untuk memotong rsebut, sehingga tampilannya adalah sebagai be
→ Copy Selection to AOI → Save → AOI Layer As…
OI → Klik OK dengan yang akan
gga mudah untuk
berikut :
7. Klik Icon Data Prep → Subset Image, akan muncul kotak dialog sebagai
berikut :
8. Beri nama file yang akan dipotong
9. Beri nama file hasil pemotongan
10. Klik Tombol AOI, akan muncul kotak dialog sebagai berikut :
11. Pilih file AOI → Klik OK
12. Klil OK, tunggu sampai proses selesai, kemudian Klik OK
3.3.2.5 Interpretasi Lahan
Pada tahap interpretasi visual seharusnya dilakukan perbandingan kenampakan karakteristik obyek-obyek pada Citra SPOT4 tahun 2007 dan 2009.
untuk membantu pengamatan visual obyek dapat dilakukan dua pendekatan yaitu pemilihan band yang tepat dan penggunaan kunci interpretasi. Pemilihan
kombinasi band yang tepat dilakukan dengan pendekatan nilai OIF Optium Index Factor, kunci interpretasi yang digunakan yaitu rona, bentuk, ukuran, bayangan,
tekstur, pola dan situs. Beberapa obyek yang dapat diamati pada citra antara lain permukiman, sawah, semak belukar dan sungaidanau kemudian ditentukan
daerah contoh training area. Tetapi pada penelitian ini penentuan daerah contoh dilakukan dengan cara memasukan titik-titik hasil survey lapangan dengan
menggunakan GPS.
3.3.2.6 Klasifikasi Citra
Untuk menetapkan kelas-kelas penggunaan lahan dilakukan klasifikasi terbimbing Supervised Classification pada kedua Citra Landsat. Klasifikasi
terbimbing dilakukan berdasarkan area contoh training area yang telah ditentukan sebelumnya yaitu dengan menggambarkan poligon-poligon pada citra
dengan karakteristik spektral tertentu Tahapan Klasifikasi Terimbing adalah sebagai berikut :
1. Sebelum melakukan kegiatan klasifikasi terbimbing, terlebih dahulu buat
Training Areanya Signature. Klik ikon panel Classifier sehingga
akan muncul tampilan seperti berikut ini.
Gambar Classifier
Kemudian pilih Signature Editor dan muncul dialog box berikut.
2. Buka View yang akan diklasifikasi .img. Kemudian deliniasi dengan
menggunakan AOI tools sampel-sampel wilayah tiap kategori kelas klasifikasinya. Setiap membuat AOI beri keterangan pada Signature Editornya
yaitu dengan mengklik create new signatur s from aoi.
3. Save file .sig hasil training area setelah semua kriteria kelas klasifikasi
diambil sampelnya. Sampel dari satu kelas klasifikasi bisa lebih dari satu sampel, tergantung penyebaran pada image tersebut
4. Klik ikon panel Classifier | Supervised Classification, sehingga muncul dialog
box berikut
5. Warna dapat diganti sesuai dengan keinginan kita yaitu dengan mengubah
atributnya. Buka file hasil klasifikasi .img pada window viewer, Klik Raster pada menu bar, kemudian pilih atribut Attributes.
Setelah proses klasifikasi dilakukan, tahapan selanjutnya adalah Recoding. Tahapan-tahapan Recoding sebagai berikut :
1. Dari menu bar Erdas Imagine, klik icon
kemudian muncul kotak dialog lalu pilih GIS Analysis ½ Recode sehingga keluar tampilan berikut :
2. Klik Setup Recode untuk mengelompokan baris-baris row atribut yang
memiliki kelas klasifikasi yang sama
3. Klik OK, dan tunggu prosesnya
4. Klik
pada viewer untuk menampilkan data recode yang telah kita buat. Lalu klik menu bar Raster | Attribute , edit atributnya sesuai dengan nomor
pengelompokannya
5. Klik Save
3.3.3 Tahap Analisis Data
Kategori