Pemisahan Obyek Laut dan Bukan Laut Image Masking Algoritma Van Hengel dan Spitzer

Proses resampling dilakukan dengan metode tetangga terdekat nearest neighbour interpolation karena bersifat hanya mencari rerata diantara nilai piksel kecerahan terdekat sehingga penggunaan metode ini karena tidak merubah nilai-nilai piksel lainnya. Tingkat ketelitian hasil koreksi geometrik dapat diketahui dari besarnya nilai root means square RMS error. Idealnya nilai RMS error maksimal adalah 0.5 artinya kesalahan pergeseran titik pusat di lapangan maksimal adalah 0.5 dari resolusi spasialnya. Jika resolusi spasial Landsat-7 ETM + adalah 30 meter, maka maksimal pergeseran setelah dilakukan koreksi geometrik adalah 15 meter. Nilai RMS yang diperoleh pada penelitian ini adalah 0.03 sehingga pergeseran titik di lapangan adalah 0.0330 meter yaitu sebesar 0.9 meter. Nilai ini masih kurang dari nilai maksimal yang diperbolehkan untuk Landsat-7 ETM + sehingga hasil koreksi geometrik dikatakan teliti.

5.3 Pemisahan Obyek Laut dan Bukan Laut Image Masking

Penggunaan rumus pemisahan obyek laut dan bukan laut dengan menggunakan logika jika nilai spektral band 5 dibagi dengan nilai spektral band 2, hasilnya lebih kecil dari 1 maka nilai tersebut adalah obyek laut dan diberikan nilai sesuai dengan nilai piksel pada masing-masing band. Selain nilai tersebut diberi nilai nol, diberi warna hitam dan dikenal sebagai obyek bukan laut darat. Pemilihan rasio band 5 dan band 2 dengan alasan bahwa band 5 merupakan band inframerah yang memiliki daya serap tinggi terhadap obyek air sedangkan band 2 memiliki daya tembus yang besar dalam kolom air, apabila nilai spektral band 5 kecil dan nilai spektral band 2 tinggi maka nilai dibawah 1 merupakan obyek air.

5.4 Algoritma Van Hengel dan Spitzer

Salah satu tujuan penelitian ini adalah menerapkan algoritma yang dikemukakan oleh dua orang ilmuwan Belanda yaitu Van Hengel dan Spitzer. Algoritma ini hanyalah salah satu dari sekian algoritma yang berfungsi untuk penyadapan informasi kedalaman perairan memanfaatkan data citra penginderaan jauh. Selama ini algoritma yang banyak digunakan untuk mengekstrak kedalaman perairan di perairan Indonesia adalah algoritma Lyzenga1979 dan Bierwith 1983. Algoritma Van Hengel dan Spitzer merupakan pengembangan algoritma kedalaman yang dipopulerkan oleh Lyzenga. Dalam penelitian ini penulis melakukan modifikasi terhadap penerapan algoritma Van Hengel dan Spitzer. Dalam publikasinya, algoritma Van Hengel dan Spitzer berbentuk perkalian matriks 3x3 yang membutuhkan tiga citra sebagai data masukan. Data yang digunakan adalah Landsat TM multi temporal dengan tiga waktu perekaman yang berbeda pada tempat yang sama, sedangkan pada penelitian ini mencoba menerapkan algoritma Van Hengel dan Spitzer untuk data citra Landsat-7 ETM + multi band pada waktu perekaman yang sama. Band yang digunakan dalam penelitian ini adalah band yang diyakini memiliki respon spektral terbaik untuk obyek perairan yaitu band 1 biru dengan panjang gelombang 0.45-0.52 µm, band 2 hijau; 0.52-0.60 µm dan band 3 merah; 0.63- 0.69 µm. Disamping itu karena tiap-tiap band yang dipilih diyakini memiliki karakteristik khusus terhadap perairan dan kombinasi data masukan memungkinkan mempengaruhi data yang diperoleh maka penerapan algoritma Van Hengel dan Spitzer ada enam kombinasi masukan dari tiga band yang digunakan. Pengolahan citra menggunakan algoritma Van Hengel dan Spitzer, dimulai dengan mencari nilai konstanta arah rotasi citra r dan s yang diasumsikan sebagai konstanta terhadap citra yang akan dianalisa. Hasil pengolahan untuk semua kombinasi citra diperoleh nilai arah rotasi citra r dan s berkisar 1.2°. Hasil pengolahan untuk tiap kombinasi akan menghasilkan tiga buah citra yang diwujudkan dalam anotasi Y1, Y2 dan Y3. Tetapi, hanya citra Y1 saja yang memiliki informasi nilai kedalaman air relatif. Sedangkan citra Y2 dan Y3 merupakan hasil sampingan dan belum diketemukan keterkaitannya dengan apapun termasuk dalam penelitian yang dilakukan oleh Van Hengel dan Spitzer sendiri. Pada prinsipnya untuk mengestimasi kedalaman air laut dari citra satelit tidak seluruhnya murni dari hasil pengolahan citra satelit. Pengolahan citra satelit hanyalah untuk memperjelas faktor yang mempengaruhi nilai kedalaman air laut, sedangkan penentuan nilai kedalaman yang sebenarnya tetap membutuhkan data kedalaman air laut yang sudah diketahui kebenarannya secara pasti. Begitu pula dalam penerapan algoritma Van Hengel dan Spitzer ini. Pengolahan dengan algoritma Van Hengel dan Spitzer hanya digunakan untuk menentukan kedalaman air relatif. Nilai digital Y1 yang menunjukkan kedalaman relatif diregresikan dengan nilai kedalaman air laut pada titik sampel hasil pengukuran lapang Z lapang. Sumbu x sebagai kedalaman lapang dan sumbu Y sebagai data kedalaman air relatif. Cara transformasi pada Tabel 9 didasarkan pada persamaan y=a+bx, dengan y adalah citra hasil pengolahan yang menunjukkan kedalaman relatif. Pada transformasi persamaan diubah menjadi KR kedalaman relatif, a merupakan slope kemiringan garis persamaan, b konstanta intercept atau nilai perpotongan garis regresi pada sumbu y dan x merupakan nilai obyek di lapangan dalam hal ini adalah kedalaman laut. Untuk mengetahui nilai x atau kedalaman absolut kedalaman lapang, maka persamaan tersebut harus dirubah menjadi z=y-ba, dengan z merupakan kedalaman absolut kedalaman lapang. Persamaan regresi dengan algoritma Van Hengel dan Spitzer menjadi persamaan untuk menentukan kedalaman laut dapat dilihat pada Tabel 9. Citra hasil pengolahan dengan algoritma Van Hengel dan Spitzer yang telah ditransformasi ulang menggunakan persamaan regresi sudah menunjukkan nilai kedalaman laut. Nilai-nilai digitalnya secara langsung dapat menunjukkan estimasi nilai kedalaman laut sebenarnya di lapangan kedalaman absolut. Hasil analisa regresi diperoleh enam persamaan regresi yang akan digunakan untuk mencari nilai kedalaman absolut. Hasil persamaan regresi memiliki nilai koefisien determinasi R 2 yang bervariasi antara 0.68-0.80. Koefisien determinasi R 2 tertinggi yaitu 0.80 dihasilkan dari kombinasi band 321 hasil selengkapnya bisa dilihat pada Tabel 9. Artinya bahwa model yang dihasilkan mampu menerangkan keragaman nilai peubah Y dalam kasus ini adalah kedalaman relatif sebesar 80. Berdasarkan nilai Koefisien determinasi R 2 dapat disimpulkan bahwa kombinasi band 321 merupakan kombinasi terbaik pada pengolahan citra dengan algoritma Van Hengel dan Spitzer. Berdasarkan analisa korelasi terhadap kedalaman lapang dan nilai digital Y1 kedalaman relatif diperoleh nilai koefisien korelasi r yang cukup tinggi yaitu berkisar antara -0.82 sampai dengan -0.9. Nilai koefisien korelasi tertinggi pada kombinasi band 321 dengan r=-0.9. Nilai koefisien korelasi -0.82 sampai dengan -0.9 menunjukkan keeratan hubungan linear antara kedalaman lapang dengan kedalaman relatif. Koefisien korelasi bernilai negatif, artinya ada hubungan terbalik antara nilai spektral dari kedalaman relatif dengan nilai kedalaman lapang perairan. Semakin dalam perairan maka nilai spektral yang dihasilkan semakin rendah. Demikian pula sebaliknya, semakin dangkal suatu perairan maka nilai spektral yang dihasilkan semakin tinggi. Dari analisis regresi linear dan korelasi menunjukkan bahwa kedalaman lapang dan kedalaman relatif mempunyai hubungan yang erat. Kombinasi terbaik terdapat pada kombinasi band 321. Dari hasil yang diperoleh maka algoritma Van Hengel dan Spitzer dapat dipergunakan untuk memetakan kedalaman perairan khususnya di perairan pulau pari.

5.5 Model dengan Nilai Digital Asli