Pengumpulan Data Interpretasi Awal

3.3.1 Pengumpulan Data

Pada penelitian ini pengumplan data yang dilakukan meliputi pengumpulan bahan-bahan yang digunakan yang diperoleh dan interpretasi citra serta data observasi lapangan.

3.3.2 Pra-pengolahan Citra

3.3.2.1 Mosaik Citra

Mosaik merupakan suatu proses penggabungan dari beberapa citra secara bersamaan membentuk satu kesatuan satu lembar peta atau citra yang kohesif. Citra kohesif yang dimaksud adalah citra yang dimana kekontrasanya konsisten, terorganisir, solid dan koordinatnya terinterkoneksi Jaya 2007. Pada penelitian ini, citra yang dimosaik adalah citra ALOS PALSAR resolusi12,5 meter Provinsi Jawa Barat yang terdiri dari 4 sceneGambar 8 dan citra DEM Provinsi Jawa Barat terdiri dari 4 sceneGambar9. Kedua citra tersebut dimosaik masing-masing menjadi satu lembar scene guna memudahkan proses pengolahan dan analisis citra. Mosaik dilakukan dengan menggunakan software Erdas Imagine. Gambar 8 Empat scene citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter. Gambar 9 Empat scene citra DEM. Citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter Provinsi Jawa Barat tidak perlu dimosaik karena data yang diterima telah dimosaik dan sudah ortofoto. Ortofoto adalah foto konvensional bertampalan, dengan proses rektifikasi differensial. Hasil proses ini dapat menghilangkan pergeseran letak gambar oleh kelerengan dan membuat skala peta selama tempat sama.

3.3.2.2 Pembuatan Synthetic Band dan Citra Komposit

Data Citra satelit ALOS PALSAR resolusi 12,5 m dan 50 m yang digunakan dalam penelitian ini hanya memiliki dua polarisasi yaitu HH dan HV. Gelombang HH ditembakkan secara horizontal oleh satelit, dan dipantulkan kembali menuju satelit secara horizontal. Gelombang HV ditembakkan secara horizontal dan dipantulkan kembali menuju satelit secara vertikal. Kedua polarisasi tersebut dapat diperlakukan sebagai band. Namun, citra tidak dapat diinterpretasi dengan baik secara visual apabila hanya memiliki dua band saja. Sehingga diperlukan band tambahan agar citra ALOS PALSAR dapat diinterpretasi secara visual dengan mudah. Dua band sebelumnya ada yaitu bandred dan green, dan band yang dibutuhkan adalah band blue. Dalam penelitian ini, dengan menggunakan Erdas Model Builder band ketiga yang dibuat adalah layer ratio antara HH dan HV. Pembuatan Synthetic Band dan Citra Komposit ini diawali dengan layer stack. Layer stack merupakan proses menumpuk, menggabung dan dapat memisahkan masing-masing layer yang ada pada citra ALOS PALSAR ini. Citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter yang ada dalam bentuk dua ayer yakni HH- HV. Untuk itu, kita memisahkan tiap layer terlebih dahulu untuk mendapatkan layer HH dan layer HV. Setelah didapat kedua layer tersebut dalam keadaan terpisah, lalu dibuatlah layer rasio HHHV yakni dengan menggunakan Erdas Model Builder. Setelah didapat ratio HHHV yang diperlukan, barulah kemudian dilakukan layer stacking dengan menggabungkan HH pada layer 1, HV pada layer 2 dan ratio HH-HV pada layer 3 Gambar 10. Citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter dapat diunduh secara gratis di situs ALOS Research and Application milik JAXA. Sama halnya dengan Citra DEM Provinsi Jawa Barat juga dapat diunduh secara gratis, sedangkan Citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter belum bisa diunduh secara gratis di jejaring internet manapun. a b c d Gambar 10 Citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 m Polarisasi HH a, Polarisasi HV b, Rasio HHHV c, dan Polarisasi HH,HV, Rasio HHHV d.

3.3.2.3 Pemotongan Citra Komposit

Setelah beberapa proses pengolahan citra diatas, selanjutnya dilakukan subset dengan peta daerah penelitian Gambar 11. Citra ALOS PALSAR dipotong dengan luasan 80 km x 80 km. Gambar 11Subset citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 m.

3.3.2.4 Koreksi Geometrik

Pada penelitian ini, citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter belum terektifikasi sedangkan citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter sudah orthorektifikasi oleh karena itu citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter digunakan sebagai acuan untuk mengoreksi citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter. Hasil citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter yang telah terkoreksi ini dilakukan slope correction dengan menggunakan Erdas Model Builder. Pada Erdas Model Builder yang digunakan untuk mengoreksi citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter adalah subset citra DEM Provinsi Jawa Barat, aspect citra DEM Provinsi Jawa Barat, slope citra DEM Provinsi Jawa Barat yang ditunjukkan pada Gambar 12. a b c Gambar 12Subset DEM Provinsi Jawa Barat a,Aspect DEM Provinsi Jawa Barat b, Slope DEM Provinsi Jawa Barat c. Slope correction dilakukan karena citra ALOS PALSAR 12,5 meter karena akurasi kelerengan dan topografi belum teruji. Koreksikemiringanini dilakukan untuk menguji klasifikasi tutupan lahandiharapkan agar dapat meningkatkanakurasidalam mengidentifikasi tutupan lahan pada citra ALOS PALSAR 12,5 meter. Beberapa tahap pengolahan slope correction menggunakan Erdas Model Builder dapat dilihat pada Gambar 13 dan hasil dari slope correction ditunjukkan pada Gambar 14. Keterangan : EITHER 0 IF n2_temp 4 + 1 - COS34.3 PI180 4 ==0.00 OR n1_subset_subset_new_mosaic_3_band1 n2_temp 4 + 1 - COS34.3 PI180 4 OTHERWISE EITHER 0 IF n2_temp 4 + 1 - COS34.3 PI180 4 ==0.00 OR n1_subset_subset_new_mosaic_3_band2 n2_temp 4 + 1 - COS34.3 PI180 4 OTHERWISE EITHER 0 IF n4_temp == 0.00 OR n12_temp n4_temp OTHERWISE Gambar 13 Proses slope correction menggunakan Erdas Model Builder. a b c d Gambar 14 Citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slope corrected a, non slope corrected 1 : 50.000 b,slope corrected 1 : 50.000 c, swipe antara citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 m dengan citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slopecorrected d.

3.3.3 Interpretasi Awal

Setelah citra selesai dikoreksi, lalu dilakukan interpretasi awal pada citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slope correcteddan resolusi 50 meter. Kombinasi band yang digunakan adalah HH, HV, dan HHHV. RGB yang digunakan yaitu HH pada red, HV pada green dan HHHV pada blue.Interpretasi awal ini dilakukan untuk mengidentifikasi objek-objek permukaan bumi yang tampak pada citra dengan menggunakan elemen penafsiran yang terdiri dari tone, tekstur, warna, pola, bentuk, ukuran, lokasi dan asosiasi. Pada penelitian ini, elemen penafsiran visual yang digunakan dalam menafsir citra ALOS PALSAR yaitu: 1.Warna : elemen warna yang dijumpai dalam citra Palsar adalah hijau, kuning, pink, ungu, biru dan putih 2. Tone : elemen tone yang dijumpai dalam citra Palsar hanya dua yaitu terang dan gelap 3. Tekstur : elemen tekstur yang dijumpai dalam citra Palsar adalah halus dan kasar 4. Bentuk : elemen bentuk dalam citra Palsar menunjukkan bentuk geometri dari objek atau deliniasinya. Biasanya hanya berbentuk persegi panjang, garis berbelok-belok, area tidak beraturan. 5. Ukuran : diartikan sebagai ukuran area yang dideliniasi.Elemen ini hanya dijumpai berukuran luasbesar dan kecil. 6. Pola : elemen ini diartikan sebagai pengaturan spasial. Biasanya yang dijumpai adalah pola mengelompok teratur, menyebar teratur dan menyebar tidak teratur. 7. Lokasi : elemen ini menunjukkan dimana dan pada kondisi apa sebuah objek penutupan lahan berada. Elemen ini terdiri dari berada pada daerah datar, pegunungan, pantai muara sungai. 8. Asosiasi : elemen ini menunjukkan hubungan antara keberadaan sebuah penutupan lahan dengan penutupan lahan lain atau dengan fenomena geografi, ekologis tertentu.

3.3.4 Pengamatan Lapangan

Dokumen yang terkait

Pendugaan biomassa atas permukaan pada tegakan pinus (Pinus merkusii Jungh et de Vriese) menggunakan citra alos palsar resolusi spasial 50 M dan 12,5 M (studi kasus di KPH Banyumas Barat)

0 3 69

Evaluasi Akurasi Klasifikasi Penutupan Lahan Menggunakan Citra Alos Palsar Resolusi Rendah Studi Kasus Di Pulau Kalimantan

0 22 94

Aplikasi dan evaluasi citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan 12,5 m untuk identifikasi tutupan lahan: studi kasus di Kabupaten Brebes, Cilacap, Banyumas dan Ciamis

2 15 87

Perbandingan penafsiran visual antara Citra Alos Palsar Resolusi 50 m dengan Citra Landsat Resolusi 30 m dalam mengidentifikasi penutupan lahan (Studi Kasus di Kabupaten Bogor, Kabupaten Sukabumi, dan Kabupaten Cianjur)

0 5 180

Evaluasi manual penafsiran visual citra alos palsar dalam mengidentifikasi penutupan lahan menggunakan citra alos palsar resolusi 50 M

3 12 72

Aplikasi dan Evaluasi Citra ALOS PALSAR Resolusi 50 m, Resolusi 12,5 m, dan Resolusi 6 m untuk Identifikasi Tutupan Lahan (studi kasus di Kabupaten Humbang Hasundutan, Kabupaten Tapanuli Utara, dan Kabupaten Samosir)

0 3 145

Identifikasi Hutan Lahan Basah Menggunakan Citra ALOS PALSAR di Kalimantan Selatan

1 5 55

Aplikasi Citra ALOS PALSAR Multiwaktu Resolusi 50 m dalam Identifikasi Tutupan Lahan di Provinsi Lampung

0 2 136

Klasifikasi dan Detektsi Perubahan Tutupan Hutan dan Lahan Menggunakan Citra ALOS PALSAR Resolusi 50 Meter di Wilayah Barat Provinsi Jambi.

0 9 70

Model Penduga Biomassa Hutan Alam Lahan Kering Menggunakan Citra ALOS PALSAR Resolusi 50 M di Areal Kerja PT. Trisetia Intiga

0 5 165