27
2.7. Interpretasi Digital Citra Landsat
Pendekatan pada interpretasi citra dapat dilakukan dengan dua pendekatan yaitu pendekatan manual visual dan pendekatan dengan komputer digital. Analisis
visual mempunyai kekurangan antara lain : kesulitan dalam mendeteksi perbedaan warna, terutama warna abu-abu; kegiatan interpretasi tidak bisa diulang-ulang dalam
waktu yang singkat; kemampuan menyimpan data terbatas. Sedangkan keunggulan analisis digital adalah : interpretasi citra dapat dilakukan dengan cepat, efisien dan
sistematik Soesilo, 1994. Dalam rangka penggunaan analisis digital, Lillesand dan Kiefer 1990
mengelompokan dalam tiga tahap, yaitu : 1. pemulihan citra image restoration; 2 penajaman citra image enhancement; 3 klasifikasi citra image classification.
1. Pemulihan citra image restoration
Pemulihan citra image restoration adalah kegiatan yang berkaitan dengan koreksi distorsi, degradasi yang terjadi akibat kesalahan pada saat perekaman
imaging Kegiatan ini akan menghasilkan citra yang telah dikoreksi baik radiometrik maupun geometrik Jaya, 2002. Untuk mengoreksi data, sumber dan
macam kesalahan data eksternal dan internal harus ditentukan terlebih dahulu. Koreksi radiometrik merupakan perbaikan akibat kesalahan sistem optik,
kesalahan karena gangguan radiasi elektromagnetik pada atmosfer dan kesalahan karena pengaruh sudut elevasi matahari Purwadhi, 2001. Koreksi geometrik
adalah suatu proses memproyeksikan data pada suatu bidang sehingga mempunyai proyeksi yang sama dengan proyeksi peta Jaya, 2002.
2. Penajaman Citra Image Enhancement
Sebelum menampilkan data citra untuk analisis visual, teknik penajaman dapat diterapkan untuk menguatkan penampakan kontras diantara kenampakan
dalam scene. Pada berbagai penerapan langkah ini banyak meningkatkan jumlah informasi yang dapat diinterpretasi secara visual Lillesand dan Kiefer, 1990.
3. Klasifikasi citra Image Classification
Klasifikasi adalah proses pengelompokan piksel-piksel ke dalam kelas-kelas atau kategori yang telah ditentukan berdasarkan nilai kecerahan piksel yang
bersangkutan Jaya, 2002. Teknik klasifikasi dapat dilakukan dengan tiga cara,
28 yaitu : klasifikasi terbimbing supervised classification ; klasifikasi tidak
terbimbing unsupervised classification dan klasifikasi pengkelasan hibrida hybrid classification dengan menerapkan model restorasi dan teknik penajaman
di dalam klasifikasi Purwadhi, 2001. Klasifikasi tidak terbimbing menggunakan algoritma untuk mengkaji atau menganalisis sejumlah besar piksel yang tidak
dikenal dan membaginya dalam sejumlah kelas berdasarkan pengelompokan nilai digital citra. Kelas yang dihasilkan dari klasifikasi tidak terbimbing adalah kelas
spektral.
2.8. Rapid Appraisal Analysis RAP
Kategori