Salah satu cara menghilangkan penampakan awan adalah dengan memanfaatkan data time series dari band asli sehingga diperoleh citra yang relatif
bersih dari awan. Beberapa time series data dikomposit dengan fungsi Statistical Nilai Minimum. Pemilihan metode ini disebabkan nilai digital penutupan awa n
yang lebih tinggi dibandingkan nilai digital penutupan non awan pada semua band sehingga dengan menggunakan komposit nilai minimum diharapkan akan
menghasilkan komposit citra time series yang mengandung sedikit penutupan awan.
f. Interpretasi visual citra
Analisis visual interpretasi secara visual citra satelit merupakan suatu kegiatan untuk mendeteksi dan mengidentifikasi obyek-obyek yang ada di
permukaan bumi yang tampak pada citra dengan mengenalinya atas dasar karakteristik spasial, spektral dan temporal. Pendekatan ini melibatkan
analisinterpreter untuk mendapatkan informasi yang terekam pada citra dengan cara interpretasi visual. Keberhasilan ini sangat bergantung pada analis di dalam
mengeksploitir secara selektif obyek-obyek yang tampak pada citra. Interpretasi visual dilakukan pada citra satelit Landsat ETM + dan SPOT 4 Vegetasi untuk
mengidentifikasikan sebaran dan jumlah kelas penutupan lahan yang terdapat di areal penelitian sehingga mempermudah dalam menentukan kelas penutupan yang
akan diklasifikasikan. Oleh karena itu dipilih kombinasi 3 saluran dalam format RGB yang mempunyai karakteristik khusus untuk memperoleh warna komposit
yang paling jelas pada setiap jenis penutupan.
2 . Image Processing
a. Pengenalan pola spektral
Dari penelitian terdahulu didapatkan bahwa citra SPOT 4 Vegetasi dapat membedakan 5 kelas penutupan lahan yaitu hutan alam, vegetasi non hutan alam,
areal terbuka, badan air dan awan. Identifikasi nilai spektral citra dilakukan dengan pembuatan training area dalam menentukan penciri kelas class
signature . Training area merupakan suatu kegiatan mengidentifikasi prototipe
dari sejumlah piksel yang mewakili dari masing-masing kelas atau kategori yang diinginkan Jaya, 2002. Kegiatan ini dilakukan dengan menentukan posisi contoh
di lapangan dengan bantuan citra warna komposit Landsat ETM+ sebagai citra referensi dan peta vegetasi untuk setiap kelas penutupan lahan.
Untuk pembuatan training area digunakan data citra satelit Landsat ETM+ pada 7 wilayah Sumatera, meliputi Aceh path 131 row 057, Sumatera
Utara, Sumatera Barat, Riau dan Jambi path 126 row 060 tahun 2001, path 126 row
061, path 128 row 060, path 127 row 059,dan path 127 row 060, serta daerah Lampung path 123 row 064 tahun 2001.
b. Klasifikasi knowledge based
