bab 3 inderaja

8/2/2019 Bab 3 Inderaja

1/45

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. LATAR BELAKANG

Pada kuliah di semester 4 ini mata kuliah yang diambil mahasiswa, salah

satu nya adah pengindraan jarak jauh. Dalam pengindraan jarak jauh kita

mempelajari tentang penggambaran bentuk muka bumi tetapi kita tidak

menyentuh objeknya. Sehingga kita membutuhkan suatu software yang dapat

membantu kita dalam mengolah data. Pada praktikum ini kita menggunakanER.Mapper yaitu sebuah software yang digunakan dalam pengolahan data

pengindraan jarak jauh, dengan memasukan hasil pemotretan bumi dari satelit.

Kegunaan hasil pemotretan bumi dari satelit merupakan perkembangan dari

pengukuran permukaan bumi dengan alat ukur tanah yang dikembangkan

dengan foto udara dan kemudian dengan satelit. Klasifikasi citra penginderaan

jauh (inderaja) bertujuan untuk menghasilkan peta tematik, dimana tiap warna

mewakili sebuah objek, misalkan hutan, laut, sungai, sawah, dan lain-lain.

Metode berbasis unsupervisedyang diusulkan ini adalah integrasi dari metode

feature extraction, hierarchical (hirarki) clustering, dan partitional (partisi)

clustering. Feature extraction dimaksudkan untuk mendapatkan komponen

utama citra multispektral tersebut, sekaligus mengeliminir komponen yang

redundan, sehingga akan mengurangi kompleksitas komputasi. Histogram

komponen utama ini dianalisa untuk melihat lokasi terkonsentasinya pixeldalam

feature space.


2/45

1.2. TUJUAN

Mahasiswa diharapkan mengetahui arti dan fungsi dari penginderaan

jauh

Mahasiswa mampu menganalisis dan menyimpulkan tentang interface

softwareER MAPPER 7.0.

Mahasiswa diharapkan mengetahui dan mampu mengoperasikan

software ER Mapper 7.0 yang dapat membantu dalam proses

pengolahan data hasil dari citra penginderaan jauh


3/45

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 PENGERTIAN PENGINDERAAN JAUH

Penginderaan jauh berkembang sangat pesat sejak empat dasawarsa

terakhir ini. Perkembangannya meliputi aspek sensor, wahana atau kendaraan

pembawa sensor, jenis citra serta liputan dan ketersediaannya, alat dan analisis

data, dan jumlah pengguna serta bidang penggunaannya. Berikut adalah

pengertian penginderaan jauh menurut beberapa ahli:

Penginderaan jauh (remote sensing), yaitu penggunaan sensor radiasi

elektromagnetik untuk merekam gambar lingkungan bumi yang dapat

diinterpretasikan sehingga menghasilkan informasi yang berguna (Curran,

1985).

Penginderaan jauh (remote sensing), yaitu suatu pengukuran atau

perolehan data padaobjek di permukaan bumi dari satelit atau instrumen

lain di atas jauh dari objek yang diindera. Foto udara, citra satelit, dan

citra radar adalah beberapa bentuk penginderaan jauh (Colwell, 1984).

Penginderaan jauh (remote sensing), yaitu ilmu untuk mendapatkan

informasi mengenai permukaan bumi seperti lahan dan air dari citra yang

diperoleh dari jarak jauh.Hal ini biasanya berhubungan dengan

pengukuran pantulan atau pancaran gelombang elektromagnetik dari

suatu objek (Campbell, 1987).

Penginderaan jauh ialah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi

tentang obyek, daerah, atau gejala dengan jalan menganalisis data yang

diperoleh dengan menggunakan alat tanpa kontak langsung terhadap

obyek, daerah atau gejala yang dikaji (Lillesand dan Kiefer , 1979).

Pengumpulan data penginderaan jauh dilakukan dengan menggunakan alat

pengindera atau alat pengumpul data yang disebut sensor. Data penginderaan

jauh dapat berupa citra, grafik, dan data numerik. Proses penerjemahan data

menjadi informasi disebut analisis atau interpretasi data dan analisis data

penginderaan jauh memerlukan data rujukan seperti peta tematik, data statistik,

dan data lapangan. Keseluruhan proses mulai dari pengambilan data, analisis


4/45

data hingga penggunaan data disebut Sistem Penginderaan Jauh.(Purwadhi,

2001).

Gambar 2.1. Sistem Penginderaan Jauh (Sumber:www.google.com)

2.2 CITRA

Citra dapat diartikan sebagai gambaran yang tampak dari suatu obyek yang

sedang diamati, sebagai hasil liputan atau rekaman suatu alat pemantau.

Menurut Hornby (1974) Citra adalah gambaran yang terekam oleh kamera atau

alat sensor lain. Sedangkan menurut Simonett, dkk(1983) Citra adalah gambar

rekaman suatu obyek (biasanya berupa gambaran pada foto) yang didapat

dengan cara optik, elektrooptik, optik-mekanik, atau electromekanik. Di dalam

bahasa Inggris terdapat dua istilah yang berarti citra dalam bahasa Indonesia,

yaitu image dan imagery, akan tetapi imagery dirasa lebih tepat

penggunaannya (Sutanto, 1986). Agar dapat dimanfaatkan maka citra tersebut

harus diinterprestasikan atau diterjemahkan/ ditafsirkan terlebih dahulu.

Pendapat lain adalah Citra merupakan gambaran dua dimensional yang

menggambarkan bagian dari permukaan bumi, hasil dari perekaman sensor atas
http://www.google.com/http://www.google.com/http://www.google.com/http://www.google.com/


5/45

pantulan atau pancaran spektral objek yang disimpan pada media tertentu

(Prahasta, 2006).

Klasifikasi citra dapat dilakukan secara manual (visual) maupun secara

digital. Klasifikasi secara manual dilakukan dengan bertumpu pada kenampakan

pada citra, seperti misalnya rona atau warna, bentuk, ukuran, tinggi atau

bayangan, tekstur, pola, letak atau situs dan asosiasi dengan obyek lainnya.

Klasifikasi secara digital dapat dilakukan dengan bantuan komputer, dan

biasanya bertumpu pada informasi spektral obyek (yang diwakili oleh nilai pixel

citra) pada beberapa saluran spektral sekaligus. Oleh karena itu, klasifikasi

secara digital sering disebut sebagai klasifikasi multivariat atau klasifikasi

multispektral.

Citra dapat dibedakan atas citra foto (photographic image) atau foto udara

dan citra non foto (non photographic image). Perbedaan pokok keduanya

disajikan pada tabel berikut ini:

Tabel 2.1. Beda antara citra foto dan non foto

(Sumber : Lillesand dan Kiefer,1979: Siegel dan Gillespie, 1980)

Jenis-Jenis Citra:

Citra foto

Citra foto adalah gambaran yang dihasilkan dengan menggunakan sensor

kamera. Citra foto dapat dibedakan berdasarkan atas spektrum elektromagnetik,

sumber sensor, dan sistem wahana yang digunakan. Berdasarkan sistem

wahana yang digunakan:

a. Foto udara adalah foto yang dibuat dari pesawat udara atau balon.


6/45

b. Foto satelit atau foto orbital adalah foto yang dibuat dari satelit.

(Sutanto, 1986)

Berdasarkan spektrum elektromagnetikyang digunakan, citra foto

dapat dibedakan atas:

a) Foto ultraviolet yaitu foto yang dibuat dengan menggunakan spektrum

ultraviolet dekat dengan panjang gelombang 0,29 mikrometer. Cirinya

tidak banyak informasi yang dapat disadap, tetapi untuk beberapa obyek

dari foto ini mudah pengenalannya karena kontrasnya yang besar. Foto

ini sangat baik untuk mendeteksi: tumpahan minyak di laut,

membedakan atap logam yang tidak dicat, jaringan jalan aspal, batuan

kapur.

b) Foto ortokromatikyaitu foto yang dibuat dengan menggunakan spektrum

tampak dari saluran biru hingga sebagian hijau (0,4 0,56 mikrometer).

Cirinya banyak obyek yang tampak jelas. Foto ini bermanfaat untuk studi

pantai karena filmnya peka terhadap obyek di bawah permukaan air

hingga kedalaman kurang lebih 20 meter. Baik untuk survei vegetasi

karena daun hijau tergambar dengan kontras.

c) Foto pankromatik yaitu foto yang menggunakan seluruh spektrum

tampak mata mulai dari warna merah hingga ungu. Kepekaan film

hampir sama dengan kepekaan mata manusia. Cirinya pada warna

obyek sama dengan kesamaan mata manusia. Baik untuk mendeteksi

pencemaran air, kerusakan banjir, penyebaran air tanah dan air

permukaan.

d) Foto inframerahasli (true infrared photo), yaitu foto yang dibuat dengan

menggunakan spektrum infra merah dekat hingga panjang gelombang

0,9 1,2 mikrometer yang dibuat secara khusus. Cirinya dapat mencapai

bagian dalam daun, sehingga rona pada foto inframerahtidak ditentukan

warna daun tetapi oleh sifat jaringannya. Baik untuk mendeteksi berbagai

jenis tanaman termasuk tanaman yang sehat atau yang sakit.

e) Foto infra merah modifikasi, yaitu foto yang dibuat dengan infra merah

dekat dan sebagian spektrum tampak pada saluran merah dan sebagian

saluran hijau. Dalam foto ini obyek tidak segelap dengan film infra merah

sebenarnya, sehingga dapat dibedakan dengan air.

( Geomedia. 2004)


7/45

Citra Non Foto

Citra non foto adalah gambaran yang dihasilkan dengan menggunakan

sensor bukan kamera.Berdasarkan sensor yang digunakan, citra non foto terdiri

dari :

Citra tunggal, yakni citra yang dibuat dengan sensor tunggal, yang

salurannya lebar.

Citra multispektral, yakni cerita yang dibuat dengan saluran jamak.

Berbeda dengan citra tunggal yang umumnya dibuat dengan saluran

lebar, citra multispektral pada umunya dibuat dengan saluran sempit.

Citra multispektral pada Landsat sering dibedakan atas:

a) Citra RBV (Return Beam Vidicon), sensornya berupa kamerayang hasilnya tidak dalam bentuk foto karena detektornya bukan

film dan prosesnya non fotografik.

b) Citra MSS (Multi Spektral Scanner), sensornya dapat

menggunakan spektrum tampak maupun spektrum inframerah

thermal. Citra ini dapat dibuat dari pesawat udara.

Alasan mengapa citra semakin banyak digunakan, yaitu :

Citra menggambarkan objek di muka bumi secara lengkap, permanendan meliputi daerah yang luas dengan format yang memungkinkan untuk

mengkaji objek-objek beserta hubungannya.

Jenis citra tertentu, tampak tiga dimensi bila pengamatan dilakukan

dengan orientasi stereoskopis.

Karakteristik objek yang tidak tampak mata dapat diwujudkan dalam

bentuk citra, sehingga objeknya dapat dikenali.

Citra dapat dibuat dengan cepat, meskipun untuk daerah yang sulit

didatangi atau diteliti secara terestrial. Interpretasi citra dapat dilakukan

siang ataupun malam.

Merupakan satu-satunya cara untuk pemetaan daerah bencana.

Citra sering dibuat dengan periode ulang yang pendek.

(Sutanto, 1986)


8/45

2.3 Satelit Landsat

Satelit Landsat (Land Satellite) milik Amerika Serikat, pertama kali

diluncurkan pada tahun 1972 dengan nama ERTS-1. Proyek tersebut sukses dan

dilanjutkan dengan peluncuran selanjutnya, seri kedua, tetapi dengan nama baru

yaitu Landsat. Seri tersebut hingga tahun 1991 telah sampai pada Landsat 5,

dikelompokkan menjadi dua generasi, yaitu generasi pertama (1-3) dan generasi

kedua (4-5).

(Sutanto, 1986)

Landsat 1-2 dan dua sensor, yaitu RBV (memiliki 3 saluran dengan resolusi

spasial79 m) dan MSS (memiliki 4 saluraan). Landsat 3 masih memiliki 2 sensor

itu, tapi sensor RBV hanya memiliki 1 saluran dengan resolusi spasial 40 m.

Landsat 4-5memiliki dua sensor; TM (dengan 7 saluran, dimana saluraan TM5

dan TM7-nya beresolusi spasial 30 m) dan MSS.

(Spasiatama, 2004).

Program Landsat adalah program paling lama untuk mendapatkan citra

Bumi dari luar angkasa. Satelit Landsat pertama diluncurkan pada tahun 1972;

yang paling akhir Landsat 7, diluncurkan tanggal 15 April 1999. Instrumen satelit-

satelit Landsat telah menghasilkan jutaan citra. Citra-citra tersebut diarsipkan di

Amerika Serikat dan stasiun-stasiun penerima Landsat di seluruh dunia, dimana

merupakan sumber daya yang unik untuk riset perubahan global dan aplikasinya

pada pertanian, geologi, kehutanan, perencanaan daerah, pendidikan, dan

keamanan nasional. Landsat 7 memiliki resolusi 15-30 meter.

(Sutanto, 1986)

Program ini dulunya disebut Earth Resources Observation Satellites

Programketika dimulai tahun 1966, namun diubah menjadi Landsat pada tahun

1975. Tahun 1979,Presidential Directive 54di bawah Presiden AS Jimmy Carter

mengalihkan operasi Landsat dari NASA ke NOAA, merekomendasikan

pengembangan sistem operasional jangka panjang dengan 4 satelit tambahan,

serta merekomendasikan transisi swastanisasi Landsat. Ini terjadi tahun 1985

ketika EOSAT, rekan Hughes Aircraft dan RCA, dipilih oleh NOAA untuk

mengoperasikan sistem Landsat dalam kontrak 10 tahun. EOSAT

mengoperasikan Landsat 4 and 5, memiliki hak ekslusif untuk memasarkan data
http://c/wiki/Bumihttp://c/wiki/Landsat_7http://c/wiki/15_Aprilhttp://c/wiki/1999http://c/wiki/Pertanianhttp://c/wiki/Geologihttp://c/wiki/Kehutananhttp://c/w/index.phphttp://c/wiki/Pendidikanhttp://c/wiki/Keamanan_nasionalhttp://c/wiki/Resolusihttp://c/wiki/1966http://c/wiki/1979http://c/wiki/Jimmy_Carterhttp://c/wiki/NASAhttp://c/w/index.phphttp://c/w/index.phphttp://c/w/index.phphttp://c/w/index.phphttp://c/w/index.phphttp://c/w/index.phphttp://c/w/index.phphttp://c/w/index.phphttp://c/wiki/NASAhttp://c/wiki/Jimmy_Carterhttp://c/wiki/1979http://c/wiki/1966http://c/wiki/Resolusihttp://c/wiki/Keamanan_nasionalhttp://c/wiki/Pendidikanhttp://c/w/index.phphttp://c/wiki/Kehutananhttp://c/wiki/Geologihttp://c/wiki/Pertanianhttp://c/wiki/1999http://c/wiki/15_Aprilhttp://c/wiki/Landsat_7http://c/wiki/Bumi


9/45

Landsat, serta mengembangkan Landsat 6 dan 7. Citra satelit dengan warna-

simulasi Kolkata diambil dari satelit Landsat 7.

Landsat 1-(mulanya dinamakan Earth Resources Technology Satellite1) -

diluncurkan 23 Juli 1972, operasi berakhir tahun 1978

Landsat 2 - diluncurkan 22 Januari 1975,terminatedin 1981

Landsat 3 - diluncurkan 5 Maret 1978, berakhir 1983

Landsat 4 - diluncurkan 16 Juli 1982, berakhir 1993

Landsat 5 - diluncurkan 1 Maret 1984, masih berfungsi

Landsat 6 - diluncurkan 5 Oktober 1993, gagal mencapai orbit

Landsat 7 - diluncurkan 15 April 1999, masih berfungsi

(Sutanto, 1986)

2.4 Satelit Ikonos

Ikonos adalah satelit milik Space Imaging (USA) yang diluncurkan bulan

September 1999 dan menyediakan data untuk tujuan komersial pada awal 2000.

Ikonos adalah satelit dengan resolusi spasial tinggi yang merekam data

multispektral 4 kanal pada resolusi 4 m (citra berwarna) dan sebuah kanal

pankromatik dengan resolusi 1 m (hitam-putih). Ini berarti Ikonos merupakan

satelit komersial pertama yang dapat membuat imageberesolusi tinggi.

Band WidthResolusi

Spasial

Panchromatic 0.45

0.90m 1 meterBand 1 0.45 0.53m (blue) 4 meter

Band 2 0.52 0.61m (green) 4 meter

Band 3 0.64 0.72m (red) 4 meter

Band 40.77 0.88m (near

infra-red)4 meter
http://c/w/index.phphttp://c/wiki/23_Julihttp://c/wiki/1972http://c/wiki/1978http://c/w/index.phphttp://c/wiki/22_Januarihttp://c/wiki/1975http://c/wiki/1981http://c/w/index.phphttp://c/wiki/5_Marethttp://c/wiki/1978http://c/wiki/1983http://c/w/index.phphttp://c/wiki/16_Julihttp://c/wiki/1982http://c/wiki/1993http://c/w/index.phphttp://c/wiki/1_Marethttp://c/wiki/1984http://c/w/index.phphttp://c/wiki/5_Oktoberhttp://c/wiki/1993http://c/wiki/Landsat_7http://c/wiki/15_Aprilhttp://c/wiki/1999http://c/wiki/1999http://c/wiki/15_Aprilhttp://c/wiki/Landsat_7http://c/wiki/1993http://c/wiki/5_Oktoberhttp://c/w/index.phphttp://c/wiki/1984http://c/wiki/1_Marethttp://c/w/index.phphttp://c/wiki/1993http://c/wiki/1982http://c/wiki/16_Julihttp://c/w/index.phphttp://c/wiki/1983http://c/wiki/1978http://c/wiki/5_Marethttp://c/w/index.phphttp://c/wiki/1981http://c/wiki/1975http://c/wiki/22_Januarihttp://c/w/index.phphttp://c/wiki/1978http://c/wiki/1972http://c/wiki/23_Julihttp://c/w/index.php


10/45

Karakteristik Sensor Satelit Ikonos:

Tanggal Peluncuran 24 September 1999 at Vandenberg Air Force Base,California, USA

Masa Operasi : 7 tahun lebih

Orbit 98.1 derajad, sun synchronous

Kecepatan pada Orbit 7.5 km/detik

Kecepatan diatas bumi 6.8 km/detik

Kecepatan mengelilingi

Bumi

14.7 kali tiap 24 jam

Ketinggian 681 kilometer

Resolusi pada Nadir 0.82 meter (panchromatic); 3.2 meter (multispectral )

Resolusi 26 Off-Nadir 1.0 meter (panchromatic); 4.0 meter (multispectral)

Cakupan Citra11.3 kilometer pada nadir; 13.8 kilometer pada 26

off-nadir

Waktu Melintas Ekuator 10:30 AM solar time

Waktu Lintas Ulang 3 days at 40 latitude

Saluran Citra Panchromatic, blue, green, red, near IR

2.5 ER MAPPER

ER Mapper merupakan salah satu software yang banyak digunakan

kalangan pemerintah maupun swasta, hal ini dapat dimaklumi karena pada awal

peluncurannya yaitu pada versi yang terupdate, ER Mapper telah menyajikan

kemampuan pengolahan citra yang cukup lengkap

(Geomedia, 2004).

Dalam kenyataannya sering ditemukan masalah dimana komputer yang

menyimpan data dan olahan tidak tersambung pada mesin cetak. Jika harus

memasang perangkat lunak ER Mapper ke komputer yang telah terhubung

dengan alat cetak, urusan akan menjadi sangat repot. Apalagi jika komputer

tersebut berada jauh dari lokasi dimana kita proses data. Belum lagi masalah

penggandaan data yang telah diproses.


11/45

(Geomedia. 2004)

Salah satu solusi adalah mencetak dokumen (tata letak yang telah siap)

kedalam format gambar (misal dalam format TIFF) kemudian tinggal membawa

fileTIFF luaran ke komputer manapun yang sudah terhubung dengan alat cetak.

File TIFF bisa dibaca oleh semua perangkat lunak grafis, yang biasanya telah

terpasang pada komputer yang tersambung ke alat cetak.

( Sutanto, 1986)

Keunggulan ER Mapper 7.0, antara lain:

Realtime processing, pengolahan langsung dapat dilihat hasilnya tanpa

menyimpannya di media terlebih dahulu.

Bisa mengambil data citra yang tidak diketahui.

Diperkuat lebih dari 100 kompatibilitas pencetakan citra.

Penyusunan model 3D dari citra sehingga lebih tampak seperti kondisi

aslinya dilapangan

Dapat digunakan secara cepat untuk lebih dari 130 aplikasi khusus.

Pembuatan mosaik citra yang sangat mudah baik untuk citra satelit juga

citra foto udara. Amat mudah digunakan untuk tujuan menganalisis bagi pemula.

Data yang berbeda dapat ditampilkan bersamaan bahkan saat diproses.

Mampu untuk mengolah sebagian citra penginderaan jauh

Tersedia lebih dari 160 formula atau algorithma matematis pengolahan

citra sehingga pengguna tidak perlu berfikir dan menulis lagi algorithma

yang rumit bagi pemula

(Geomedia, 2004).


12/45

2.6 RGB (RED, GREEN, BLUE) AND PSEUDOCOLOR

Citra yang menggunakan LUT RGB haruslah memiliki tiga channel dapat

dikatakan disusun terdiri atas tiga lapisan warna, superimpos dari tiga lapisan ini

akan menyusun citra dengan kedalaman warna maksimal 2563 kode warna.

Walaupun demikian, pada umumnya citra penginderaan jauh hanya

menggunakan ruang hingga 256 kode saja, kecuali beberapa citra, misalnya :

radar hingga 16 bit channel, dan citra-citra yang telah direntangkan ruang

warnanya.

(Lillesand Kiefer,1990)

2.7 TEKNIK INTERPRETASI VISUAL

Interpretasi citra meliputi interpretasi morfologi, obyek-obyek kars (kuppen

atau puncak bukit kars, telaga kars, dan lembah kering), kelurusan (kekar) dan

penutup/penggunaan lahan. Analisis Sistem Informasi Geografi meliputi analisis

kerapatan bukit kars, kerapatan telaga kars kerapatan lembah kering, dan

kerapatan kekar.

(www.lapanrs.com)

2.8 GEOLINK

Pengertian Geopositioning adalah menyebutkan secara spesifik posisi dan

cakupan dari sebuah image dalam ruang koordinat geografis. Hal ini bisa

berguna untuk membuat peta yang mencakup suatu area tertentu.

Sedangkan geolinkingadalah menghubungkan dua atau lebih window image

dalam ruang koordinat geografik. Hal ini bisa sangat berguna untuk visualisasi

dari area geografik yang sama dengan tipe imageyang berbeda atau algorithm

pemrosesan yang berbeda, dan banyak aplikasi lain. Apabila image sudah

diregistrasi, maka image tersebut bisa dihubungkan secara geografik dengan

window imagelain.

(http://id.wikipedia.org/wiki/Penginderaan_jarak_jauh)
http://www.lapanrs.com/http://id.wikipedia.org/wiki/Penginderaan_jarak_jauhhttp://id.wikipedia.org/wiki/Penginderaan_jarak_jauhhttp://id.wikipedia.org/wiki/Penginderaan_jarak_jauhhttp://www.lapanrs.com/


13/45

BAB III

MATERI DAN METODE

3.1 Tempat dan Tanggal Praktikum

Hari,Tanggal : Senin, 9 April 2012

Waktu : 14.00-15.30 WIB

Tempat : Lab. Komputasi Ilmu Kelautan UNDIP Tembalang

Semarang.

3.2Materi

Dalam praktikum penginderaan jauh kali ini materi yang dipelajari adalah

pengenalan interface, sedangkan perangkat yang digunakan berupa program

yang sudah siap pakai yaitu program ER Mapper 7.0. Dan pada praktikum kali ini

kita mempelajari tentang pengenalan interface lunak ER Mapper 7.0,

penggabungan citra, cropping, penajaman citra dan komposit warna, point

reading data value, Geolink window, screen, Roam.

3.3 Metode

3.3.1 Penggabungan citra

Buka ER Mapper


14/45

Klik Icon (edit algorithm) sehingga muncul tampilan layer dan

Algorithm

Pada Pseudo layerkita Duplicate menjadi 6, lalu kita ubah nama

Pseudo layer menjadi Band 1, Band 2, Band 3, Band 4, Band 5, dan

Band 7. Ganti nama Descriptionmenjadi nama mahasiswa.

Klilk Load Datasetpada Band 1, Band 2, Band 3, Band 4, Band 5, dan

Band 7. Lalu klik Volumeslalu pilih data yang akan dipakai klik OK

this layer onlypada setiap Band.


15/45

Kemudian klik File Save As

Save As file dengan tipe ER Mapper Raster Dataset. Nama file

GABUNG_FAUSTINUS.ers. Klik OKDefaultOK lalu kita Close.


16/45


17/45

3.3.2. CROPING

Klik Edit Algorithm

Klik icon Load Dataset buka file yang kita simpan pada saat

penggabungan citra

Duplicate Pseudo Layer sebanyak 6 X lalu ubah nama Pseudo Layer

Samakan antara band yang dikanan dengan dikiri


18/45

Pilihlah Zoom Box Tool , pilih gambar Segara Anakan (sesuai

kesepakatan)

File di save as di simpan dengan nama file CROP_FAUSTINUS.ers

dengan tipe data Er Mapper Raster Dataset.


19/45


20/45

3.3.3 Penajaman Citra

Klik Edit Algorithm

Klik Icon Load Dataset lalu kita buka CROP_FAUSTINUS.ers dan

Ubahlah nama Descriptiondengan nama mahasiswa

Pilih icon 99% Contrasts Enhacement untuk menajamkan contrast, Klik RGB

Algorithm untuk menampilkan warna.


21/45

Kemudian Refresh

Kemudian di save kembali dengan nama citra_FAUSTINUS.ers, lalu klik default dan

OK


22/45

3.3.4 Reading Data Value

Buka File citra_FAUSTINUS.ers yang telah disimpan sebelumnya

Kemudian RGB Citranya


23/45

Lalu Crop daerah yang dicitra dengan zoom box tool

Kemudian smoothing pada layar algorithm di uncheklist.

Lalu klik view cell value profil ,kemudian ganti pointers tools, lalu klik di

sembarang citra pada layer, begitu juga untuk view cell coordinate lalu

close.


24/45

3.3.5. Menghitung Jarak dan luas

Setelah dikembalikan pada bentuk semula melalui zoom to all data

sheet, lakukan peng-crop an dengan zoom box tool pada daerah yang

sama,namun sebelumnya smoothing diaktifkan kembali

Lalu Klik Edit pada task bar,lalu pilih annotate vector layer, kemudian

klik Ok sehingga muncul tabel ER Mapper status lalu pilih close maka

akan muncul tampilan tools baru.


25/45

3.3.3.1 Menghitung Panjang ( Polyline)

Klik polyline pada tools untuk melihat panjang /jarak daerah tersebut yg

dicitrakan pada layerlalu klik edit object extent sehingga dapat

diketahui panjang daerah yang dicitrakan.


26/45


27/45


28/45

3.3.3.5.2 Menghitung Luasan ( Polygon)

Sama seperti polyline, maka untuk polygon, Klik polygonuntuk melihat

panjang / jarak daerah tersebut yg dicitrakan pada layerlalu klik edit

object extent sehingga dapat diketahui panjangnya.


29/45

3.3.3.6. Geolink

Klik icon Edit Algorithm dan lakukan penggandaan dengan meng-klik icon Copy

Window. Maka akan terdapat dua windowkosong. Load data lalu buka volume

lalau modul satu tahun 2005

Refresh lalu RGB


30/45

Pseudocolor di cut, lalu buka lagi satelit 2009 dengan cara new load data dan

sama seperti 2005 tadi

Lalu klik RGB untuk member efek kecerahan warna yang sebenarnya

pada citra.


31/45

3.3.3.6.1 Geolink to Window

Kemudian untuk layersatelit IKONOS 2005 dan 2009, masing masing

landasan dan sungai di zoom di klik kanan-zoom geolink to window.

Lalu pilih klik hand tools untuk menggeser- geser peta untuk mlihat

perubahan yang terjadi dari tahun 2005-2009.

Kemudian klik kanan set geolink to none untuk menonaktifkanefek ke-2

layertersebut, untuk melanjutkan proses selanjutnya.


32/45

3.3.3.6.2 Geolink to Screen

Quick zoomto zoom to all data sheet

Pada layersatelit 2009 di klik sembarang, lalu klik copy window untuk

mengcopy layer2009 sehingga akan muncul 4 layer.


33/45

Lalu pada masing masing layer, klik kanan quick zoom lalu pilih set

geolink to screen. Sehingga tampilannya akan menjadi:


34/45

3.3.3.6.3 Geolink to Roam

Sebelumnya pada ketiga layer, klik kanan, pilih Quick Zoom, kemudian

Set Geolink to None

Lalu Quick Zoom dan klik all data set pada semua layer

Lalu selanjutnya,klik kanan pada layer2005 kemudian zoom set geolink

to overview roam, lalu geser geser layernya untuk melihat perubahan

yang terjadi dari tahun 2005 sampai ke tahun 2009 melalui penggeseran

koordinatnya.


35/45

Lalu dengan fokus yang berbeda beda kita gunakan hand tool


36/45

Pada layer 2005 saja, klik kanan kemudian quick zoom dan klik set geolink to

overview roam

lalu diamati perubahan yang terjadi pada daerah bandara semarang

dan sekitarnya pada tahun 2005 sampai 2009.


37/45

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 HASIL

4.1.1 Pengabunggan Citra

4.1.2. Cropping Citra


38/45

4.1.3. Penajaman citra, komposit warna dan teknik interpretasi visual

4.1.4. Reading Data Value


39/45

4.1.5. Mengetahui Jarak dan Luas suatu Daerah

4.1.5.1 Jarak

4.1.5.2 Luas


40/45

4.1.5 Geolink


41/45

4.1.5.2 Geolink to screen

4.1.5.3 Geolink to Roam


42/45

4.2 Pembahasan

4.2.1 Penggabungan Citra

Pada metode penggabungan citra, data yang digunakan adalah data

citra foto cilacap. Data citra ini merupakan gabungan dari 6 buah foto yang

digabungkan dalam 1 layer. Tujuan digabungkan ke enam foto ini adalah

untuk melihat cilacap dari enam sudut bebrbeda sehingga, pengintrepratsi

jauh lebih lengkap.

4.2.2 Cropping Citra

Cropping citra berguna untuk memperbesar (zoom) atau memperjelas

suatu objek/citra agar tampak lebih detail/akurat. Cropping citra juga bertujuan

untuk mengambil daerah citra yang akan digunakan. Hal ini dapat dilakukan

dengan menggunakan toolbar Zoom Box Tool pada ER Mapper dan

mengarahkannya pada citra yang kita inginkan. Sedangkan untuk

menampilkan warna pada daerah yang telah kita pilih tersebut dapat

menggunakan toolbar RGB Algorithm.

4.2.3 Penajaman Citra

Pada metode ini, data yang digunakan adalah data penggabungan citra

Cilacap yang telah di crop. Metode ini bertujuan untuk mempertajam warna

dan memberi warna pada sebuah citra, dengan menggunakan menggunakan

icon99% Contrast Enhacement yang terdapat pada toolbar ER Mapper.

4.2.4 Reading data value

Dalam reading data value ini kita dapat mengetahui cell profil values dan

cell cordinate. Dengan memilh icon view pada jendela toolbar dang memilih

pilahan cell values profil maupun cell coordinates.

4.2.5 Mengetahui Jarak dan Luas suatu Daerah

Untuk mengetahui jarak dan luas suatu daerah kita dapat menggunakan

toolbar Zoom Box Tool terlebih dahulu sebelum memulai mengukur panjang

maupun luas suatu daerah. Setelah itu kita melakukan Edit lalu Annotate

Vector Layer, sehingga akan muncul toolbar polygon dan polyline. Polygon

untuk mengukur luas sutu area sedangkan polyline untuk mengukur jarak.


43/45

Setelah itu kita dapat mengetahui panjang dan luas sutu daerah dengan

meng-klik icon Edit ,lalu Object Extent. ER Mapper akan menampilkan

window Map Composition Extent yang menunjukkan informasi mengenai

keliling, luas dan lain-lain area yang telah dilakukan digitasi, tetapi

sebelumnya RGB (Red, Green, Blue) digunakan untuk menampilkan warna

antara batas daratan dan perairan tampak lebih jelas sehingga dapat dihitung

luasan vegetasi tersebut. Refreshkita gunakan untuk me-refresh gambar.

4.2.6 Geolink

Pada metode ini, data yang digunakan adalah data citra semarang pada

tahun 2005 dan 2009. Metode ini terbagi atas, geolink to window, geolink to

screen, dan geolink to overview roam. Geolink adalah menghubungkan dua

atau lebih window image dalam ruang koordinat geografik. Hal ini berguna

untuk visualisasi dari area geografik yang sama dengan tipe image yang

berbeda. Apabila image sudah diregistrasi, maka image tersebut bisa

dihubungkan secara geografik dengan window image yang lain. Dengan

demikian kita dapat dengan mudah membandingkan atau melakukan tindakan

terhadap dua objek sekaligus.

4.2.7 Perbandingan kota Semarang tahun 2005 dan 2009

Pada saat kita menggunakan metode geolink kita menggunakan data

peta semarang pada tahun 2005 dan 2009. Terlihat jelas perbedaan antara

citra tahun 2005 dan 2009, yaitu pada bagian sungai dekat landasan bandara,

pada tahun 2005 belum dibuatnya sungai tetapi pada 2009 sudah terlihat

adanya sungai. Perbedaan juga terlihat pada landasan pesawat terbang,

landasan ditahun 2009 terlihat lebih panjang dibandingkan tahun 2005.

4.2.8 Penggunaan BAND

Pada praktikum kali ini kita menggunakan band 1, 2, 3, ,4, 5, 7, tetapi kita

tidak menggunakan data band 6 karena data band 6 berisi tentang suhu jadi

tidak terlalu terlihat pada layer.


44/45

BAB V

KESIMPULAN

1 Penginderaan jauh (remote sensing), yaitu suatu pengukuran atau perolehan

data padaobjek di permukaan bumi dari satelit atau instrumen lain di atas

jauh dari objek yang diindera.Foto udara, citra satelit, dan citra radar adalah

beberapa bentuk penginderaan jauh. Penginderaan jauh (remote sensing),

yaitu ilmu untuk mendapatkan informasi mengenai permukaan bumi seperti

lahan dan air dari citra yang diperoleh dari jarak jauh.Hal ini biasanya

berhubungan dengan pengukuran pantulan atau pancaran gelombang

elektromagnetik dari suatu objek.

2. Saat ini satelit pengindraan jarak jauh yang banyak digunakan antara lain:

landsat, SPOT, NOAA, Ikonos, dan quick bird

3. Citra merupakan gambaran yang terekam oleh kamera atau oleh sensor

lainnya.

4. Citra dapat dibedakan menjadi 2 jenis yaitu citra foto (photographic image)

atau foto udara dan citra non foto (non-photographic image)


45/45

bab 3 inderaja

Documents