ii

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ..................................................................................... i

DAFTAR ISI ................................................................................................. ii

PENDAHULUAN ........................................................................................ iii

A. Pengertian Penginderaan Jauh .................................................................. 1

B. Konsep Gelombang Elektromagnetik........................................................ 3

1. Panjang Gelombang Dan Frekuensi .......................................................... 3

2. Spektrum Gelombang Elektromagnetik Dalam Penginderaan Jauh ......... 7

3. Interaksi Gelombang Elektromagnetik Dengan Obyek Muka Bumi ......... 11

C. Sistem Penginderaan Jauh ........................................................................ 15

1. Penginderaan Jauh Sistem Pasif ................................................................ 16

2. Penginderaan Jauh Sistem Aktif ............................................................... 17

D. Orbit Satelit .............................................................................................. 20

1. Geostationary Orbit ................................................................................... 20

2. Near Polar Orbit ........................................................................................ 21

E. Resolusi Citra Penginderaan Jauh ............................................................ 22

1. Resolusi Spasial ........................................................................................ 22

2. Resolusi Spektral ....................................................................................... 23

3. Resolusi Radiometrik ................................................................................ 25

4. Resolusi Temporal ..................................................................................... 25

F. Interpretasi Citra ....................................................................................... 25

1. Analisis Visual Citra Penginderaan Jauh .................................................. 26

2. Analisis Digital Citra Penginderaan Jauh .................................................. 29

G. Operasi Digital Citra ................................................................................ 30

RANGKUMAN ............................................................................................ 31

DAFTAR PUSTAKA ................................................................................... 32

iii

BIDANG KAJIAN :

Perpetaan, Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis

MODUL 2: PENGINDERAAN JAUH

PENDAHULUAN

1. Bacalah modul ini sebaik-baiknya dengan cermat

2. Jika diperlukan saudara boleh mencari informasi tambahan sesuai dengan

materi dalam modul ini

3. Setelah membaca kerjakan latihan soal pada bagian akhir modul ini. Saudara

harus mendapatkan skor minimal 70. (minimal 7 soal harus dijawab dengan

benar)

4. Jika belum tuntas dalam belajar modul ini, jangan beralih ke modul

berikutnya

CAPAIAN PEMBELAJARAN

Dalam substansi keilmuan, setiap guru geografi wajib menguasai

pengetahuan geografi yang setara dengan pengetahuan geografi yang dikuasai

oleh Sarjana Geografi.

SUB CAPAIAN PEMBELAJARAN

Peserta memiliki pengetahuan tentang pengertian penginderaan jauh, konsep

panjang gelombang, sistem penginderaan jauh, orbit satelit, resolusi citra,

interpretasi citra, dan pengolahan citra.

Penginderaan jauh merupakan ilmu dan teknologi terkait perolehan

informasi tanpa kontak langsung dengan obyek yang dikaji. Sejalan dengan hal

tersebut, penginderaan jauh menjadi satu metode dalam perolehan data spasial

yang akurat. Ketersediaan data dan metode yang signifikan menjadikan

penginderaan jauh banyak diaplikasikan pada berbagai bidang. Modul ini terdiri

dari sub bahasan pengertian penginderaan jauh, konsep panjang gelombang,

sistem penginderaan jauh, orbit satelit, resolusi citra, interpretasi citra, dan

pengolahan citra.

PETUNJUK BELAJAR

1

URAIAN MATERI : PENGINDERAAN JAUH

A. Pengertian Penginderaan Jauh

Penginderaan jauh memiliki pengertian yang luas dan telah berkembang

cukup lama. Perkembangan ini mengantarkan penginderaan jauh sebagai satu

ilmu yang mapan di antara ilmu-ilmu lain. Penginderaan jauh juga telah banyak

diaplikasikan dalam berbagai bidang sebagai satu teknik perolehan informasi

muka bumi. Hingga saat ini data-data penginderaan jauh banyak digunakan

sebagai dasar dalam analisis spasial dan pengambilan kebijakan.

Terdapat beberapa pemahaman tentang makna penginderaan jauh. Definisi

umum tentang penginderaan jauh adalah ilmu tentang perolehan informasi

permukaan bumi tanpa kontak langsung dengan obyeknya (Rees, 2001; Elachi dan

van Zyl, 2006; Schowengerdht, 2007). Sementara itu Howari dkk (2007)

menjelaskan bahwa penginderaan jauh merupakan suatu proses pendugaan

berbagai parameter permukaan melalui pengukuran radiasi gelombang

elektromagnetik dari permukaan lahan.

Apabila dilihat dari tujuannya, beberapa ahli telah memberikan

penjelasannya. Tujuan pokok dari penginderaan jauh adalah untuk

mengidentifikasi dan mengkarakterisasi obyek di muka bumi. Sementara itu

Madhok dan Landgrebe (2002) menguraikan bahwa data penginderaan jauh

dianalisis untuk mempertajam pemahaman tentang kondisi permukaan bumi

dalam hal bentuk, komposisi dan fungsinya. Pendapat lain dari Turdukulov dkk

(2015), menyatakan bahwa analisis terhadap data pengideraan jauh adalah untuk

membangun hipotesa-hipotesa serta memahami dinamika objek spasial

Melihat beberapa pendapat tersebut dapat diketahui kata-kata kunci tentang

penginderaan jauh. Beberapa hal pokok tentang penginderaan jauh tersebut adalah

perolehan informasi muka bumi dan tidak bersentuhan langsung dengan obyek.

Dua hal tersebut yang mendasari pemahaman tentang apa dan bagaimana

penginderaan jauh tersebut. Obyek yang diindera adalah segala obyek yang berada

2

di permukaan bumi, sedangkan cara perolehan informasinya dilakukan dengan

menggunakan satu media.

Obyek di permukaan bumi seperti vegetasi, tanah dan tubuh air adalah

obyek pokok yang diindera oleh penginderaan jauh. Informasi detil terkait obyek

tersebut selanjutnya dipengaruhi oleh karakteristik resolusi spasial dari sensor

yang digunakan. Kombinasi dari obyek pokok tersebut menghasilkan informasi-

informasi penting terkait dinamika yang terjadi dipermukaan bumi tersebut.

Informasi detil diperoleh melalui interpretasi keterkaitan antar fenomena tersebut

di permukaan bumi.

Penginderaan jauh merekam informasi dengan cara perabaan atau

perekaman energi gelombang elektromagnetik yang dipantulkan ataupun

dipancarkan dari permukaan bumi. Energi gelombang elektromagnetik tersebut

diterima sensor dan direkam sebagai nilai spektral pada citra penginderaan jauh.

Rentang nilai spektral pada data penginderaan jauh ini ditentukan oleh

karakteristik resolusi spektral sensor tersebut. Sensor yang memiliki resolusi

spektral tinggi memiliki potongan-potongan panjang gelombang yang lebih

banyak. Potongan panjang gelombang ini sering disebut sebagai saluran citra atau

band. Informasi objek di lapangan selanjutnya dikenali melalui analisis nilai

spektral ataupun interpretasi visualisasi citra (Madhok dan Landgrebe, 2002;

Strasen dkk, 2009; Leverington, 2010; Bianchetti, 2011; Yang dkk, 2011;

Kinkeldey, 2014). Informasi dari penginderaan jauh dapat diperoleh melalui

pendekatan analisis visual dan digital, pendekatan definisi informasi teoritis, dan

pendekatan berbasis klasifikasi dan interpretasi.

Banyak pakar memberi batasan terhadap konsep penginderaan jauh. Batasan

membatasi penginderaan jauh pada pemanfaatan gelombang elektromagnetik

dalam perolehan informasi muka bumi. Perolehan informasi melalui penginderaan

yang memanfaatkan sifat fisik bumi seperti kemagnitan, gaya berat dan seismik

tidak termasuk dalam klasifikasi penginderaan jauh. Metode ini lebih tergolong

pada metode geofisika. Aplikasi data penginderaan jauh banyak pada bidang-

bidang pengelolaan sumberdaya dan pengelolaan wilayah di permukaan bumi.

3

Berdasar batasan tersebut, perlu dipahami beberapa hal penting dalam

penginderaan jauh yaitu :

1. Sumber energi yang merupakan hal utama yang diperlukan dalam

penginderaan jauh sebagai penyedia enegi yang dipancarkan.

2. Radiasi dan atmosfer, sebagai media energi dari sumber ke target.

3. Interaksi energi dengan target

4. Perekaman energi oleh sensor

5. Transmisi energi dari sumber ke sensor

6. Interpretasi dan analisis data hasil perekaman

Penginderaan jauh berkembang dalam bentuk pemrotretan muka bumi

melalui wahana pesawat terbang dan bentuk penginderaan jauh berteknologi

satelit. Penginderaan jauh berbasis wahana pesawat terbang menghasilkan data

foto udara, sementara penginderaan jauh berbasis satelit menghasilkan data citra

satelit. Foto udara pada umumnya diwujudkan dalam bentuk analog atau tercetak,

sedangkan data citra satelit dalam bentuk digital. Bentuk dari kedua data

penginderaan jauh tersebut menentukan langkah-langkah pengolahannya untuk

menurunkan informasi. Penurunan informasi dari data foto udara sering dilakukan

melalui analisis visual, sementara data citra satelit sering menggunakan analisis

visual dan digital.

B. Konsep Gelombang Elekromagnetik

1. Panjang Gelombang dan Frekuensi

Sensor penginderaan jauh merekam energi gelombang elektromagnetik yang

berasal dari obyek di permukaan bumi. Energi tersebut adalah energi pantulan

gelombang elektromagnetik dari matahari yang mengenai obyek, ataupun energi

yang dipancarkan dari obyek itu sendiri. Pantulan dan pancaran gelombang

elektromagnetik tersebut ditangkap oleh sensor. Perbedaan karakteristik panjang

gelombang ini yang selanjutnya digunakan sebagai dasar pengenalan obyek.

Radiasi gelombang elektromagnetik dapat dijelaskan melalui model teori

gelombang atau mode energi radian partikel (Tempfli dkk, 2001). Pada teori

4

gelombang, radiasi cahaya terdiri dari bidang elektris (E) dan bidang magnetik

(M). Bidang elektris memiliki variasi magnitude searah dengan arah datangnya

radiasi. Dua hal tersebut saling berinteraksi dan bergerak dalam kecepatan cahaya

yaitu mencapai 300.000 km/detik.

Gelombang elektrik dan magnetik membantuk satu model gelombang

elektromagnetik. Model gelombang elektromagnetik tersebut dapat diilustrasikan

seperti pada Gambar 1.

Gambar 1. Model gelombang elektromagnetik

Gambar 1. memberikan ilustrasi dari sebuah gelombang elektromagnetik

yang terdiri dari gelombang elektronik dan gelombang magnetik. Gelombang

elektronik memiliki bidang gelombang yang tegak lurus dengan gelombang

magnetik. Kedua gelombang tersebut merambat bersamaan pada bidangnya

masing-masing menjadi satu gelombang elektromagnetik.

Properti gelombang elektromagnetik yang menjadi pembeda dari jenis

gelombang elektromagnetik tersebut adalah panjang gelombang (wave length) dan

frekuensi. Panjang gelombang (λ) adalah panjang dari satu putaran gelombang

yang dapat dihitung antara puncak gelombang satu ke puncak gelombang

berikutnya. Panjang gelombang diukur dengan satuan meter (m) dengan beberapa

turunannya yaitu nanometres (nm, 10-9 meter), micrometer (μm, 10-6 meter) atau

centimeter (cm, 10-2 meter). Gelombang elektromagnetik akan memiliki sifat yang

Bidang elektrik

Bidang magnetik

arah radiasi

5

berbeda sesuai dengan panjang dari gelombang elektromagnetik tersebut. Ilustrasi

tentang panjang gelombang dapat dilihat pada Gambar 2.

Gambar 2. Keterkaitan frekuensi dengan panjang gelombang

Gambar 2. merupakan ilustrasi dari panjang gelombang (λ) dan puncak

gelombang (α). Panjang puncak gelombang hingga puncak gelombang berikutnya,

atau dasar lembah hingga dasar lembah berikutnya disebut panjang gelombang.

Nilai puncak gelombang disimbolkan dengan α. Puncak gelombang tersebut

dinamakan dengan amplitudo. Semakin besar nilai puncak gelombang (α), maka

semakin besar energi dari gelombang elektromagnetik tersebut. Frekuensi adalah

jumlah putaran gelombang dalam satu satuan waktu. Frekuensi diukur dalam

satuan hertz (Hz) yang sama dengan jumlah putaran per detik. Frekuensi tinggi

dihasilkan oleh gelombang elektromagnetik dengan nilai λ yang pendek.

Sebaliknya gelombang elektromagnetik dengan λ yang panjang menghasilkan

frekuensi rendah. Keterkaitan panjang gelombang dan frekuensi dituliskan dalam

formula berikut :

c = λ v

Keterangan

c = kecepatan cahaya (3 x 106 m/s)

λ = panjang gelombang (m)

v = frekuensi ( Hz)

Panjang gelombang dan frekuensi menjadi dasar pertimbangan pemilihan

saluran elektromagnetik dalam penginderaan jauh. Panjang gelombang yang

digunakan pada sistem penginderaan jauh pasif adalah panjang gelombang tampak

λ

λ

α

6

dan inframerah. Panjang gelombang tampak adalah berkisar antara 0,38 μm

hingga 0,76 μm. Sementara itu perluasan dari panjang gelombang tersebut adalah

mencapai spektrum inframerah dekat (near infrared), tengah (middle infrared)

dan jauh (far infrared). Saluran infra merah melengkapi kemampuan identifikasi

dari saluran tampak serta memiliki kemampuan dalam merekam energi termal

yang dipancarkan dari permukaan bumi.

Fenomena energi elektromagnetik dapat juga dijelaskan melalui teori

partikel. Jumlah energi yang digunakan oleh foton adalah terkait dengan panjang

gelombangnya dapat dihitung dengan formulasi berikut.

Q = h x v

= h x (c / λ)

Keterangan :

Q : energi foton dalam satuan joule

h : konstanta Planck (6,6262 x 10-34 joulesecond)

Berdasar pada formulasi tersebut dapat diketahui bahwa pada radiasi

gelombang panjang dihasilkan nilai energi yang kecil, sebaliknya radiasi dari

gelombang pendek akan menghasilkan energi yang tinggi. Sejalan dengan hal

tersebut, panjang gelombang elektromagnetik menentukan sifat gelombang

tersebut. Sifat dari gelombang elektromagnetik secara umum adalah sebagai

berikut :

Gelombang elektromagnetik dengan panjang gelombang yang pendek

memiliki sifat sebagai cahaya, dan panjang gelombang yang panjang

memiliki sifat sebagai suara.

Semakin panjang suatu gelombang daya tembusnya terhadap obyek semakin

besar. Suara radio dapat didengar dari ruangan lain, tetapi radio tersebut

sebagai sumber suara mungkin tidak terlihat dari ruangan lain tersebut. Hal

ini dikarenakan gelombang suara dapat menembus obyek pemisah ruangan,

sedangkan sinar sebagai penghantar informasi obyek ke mata, tidak dapat

7

menembus obyek tersebut. Gelombang suara miliki panjang gelombang yang

lebih panjang dari pada gelombang sinar.

Panjang gelombang pendek semakin peka terhadap hamburan atmosferik

(rayleigh, mie, serta partikel debu). Oleh karena itu, maka penginderaan jauh

yang melakukan pemantauan atmosfer seperti NOAA, AVHRR, dan satelit

cuaca lainnya banyak menggunakan spektrum gelombang pendek. Dengan

spektrum ini sebaran hamburan atmosferik dapat dianalisis dengan baik.

Semakin panjang suatu gelombang, suhu laten semakin rendah. Secara mudah

hal ini dapat dilihat pada kompor di dapur yang menyala. Api kompor yang

berwarna biru memiliki panas yang lebih tinggi dibandingkan api kompor

yang warnanya merah. Contoh lain adalah api pada ujung las. Las tidak dapat

digunakan untuk menyambung besi pada saat api masih berwarna merah.

Suhu api las perlu di tinggikan dengan membuka kran tekanan. Pada saat kran

dibuka, warna api berangsur akan berubah dari merah ke kuning, hijau, biru

hingga suatu saat api tersebut tidak nampak karena mencapai panjang

gelombang sedikit dibawah batas kemampuan mata menangkap panjang

gelombang. Dalam penginderaan jauh hal ini digunakan untuk perabaan

panas seperti kebakaran hutan, pemantauan kebocoran pipa bawah

permukaan, sebaran pencemaran pada air laut, pusat panas bumi, sumber

erupsi, dan lain-lain. Saluran 6 dari satelit Landsat 7 ETM+ atau saluran 10

dan 11 dari satelit Landsat 8 OLI adalah contoh citra satelit yang

menggunakan panjang gelombang thermal.

2. Spektrum Gelombang Elektromagnetik dalam Penginderaan Jauh

Gelombang elektromagnetik memiliki spektrum yang sangat luas. Sebagian

kecil dari spektrum tersebut dapat ditangkap oleh mata dan telinga manusia.

Spektrum yang dapat ditangkap oleh mata manusia disebut spektrum tampak.

Rentang panjang gelombang dari spektrum ini adalah antara 0,4 µm hingga 0,7

µm. Spektrum ini memiliki sifat sebagai cahaya. Rentang spektrum ini yang

memungkinkan mata manusia dapat mengindera keberadaan obyek dan

8

menangkap atribut obyek tersebut. Spektrum yang dapat ditangkap oleh telinga

adalah panjang gelombang elektromagnetik yang memiliki sifat suara.

Penginderaan jauh memanfaatkan rentang spektrum ini secara terpotong atau

utuh sebagai saluran pankromatik. Rentangan dari spektrum dapat dilihat pada

Gambar 3.

Gambar 3. Rentang spektrum elektromagnetikSumber gambar : http://www.nrcan.gc.ca/earth-sciences/geomatics/satellite-imagery-air-

photos/satellite-imagery-products/educational-resources/14623

Gambar 3. merupakan ilustrasi dari potongan rentang spektrum

elektromagnetik. Batang paling kiri menggambarkan potongan rentang spektrum

gelombang elektromagnetik secara keseluruhan. Pada diagram tersebut tergambar

rentangan spektral terbentang dari gelombang pendek yang berupa sinar Gamma,

hingga gelombang panjang yang berupa gelombang radio. Spektrum gelombang

pendek dari sinar Gamma, sinar X, dan Ultra Violet banyak digunakan pada

bidang kesehatan. Penginderaan jauh pada umumnya menggunakan spektrum

tampak hingga spektum infra merah. Perluasan dari spektrum tampak tersebut

adalah spektrum infra merah yang digunakan pada berbagai satelit sumber daya.

9

Spektrum tampak (visible spectrum) terrentang dari sekitar 400 nm hingga

700 nm. Kemampuan mata manusia hanya menangkap spektrum pada rentang ini.

Spektrum tersebut jika dibandingkan dengan keseluruhan rentang spektrum

merupakan satu bidang yang sangat sempit (lihat batang paling kiri dari gambar

di atas). dalam penginderaan jauh rentang spektrum ini digunakan dalam beberapa

saluran sensor. Sebagai contoh satelit seri Landsat memotong spektrum ini

menjadi tiga saluran yaitu band biru, hijau dan merah ditambah dengan satu

saluran pankromatik yang menggunakan seluruh spektrum tersebut dalam satu

sensor. Berikut adalah contoh dari saluran-saluran dari satelit Landsat 7 ETM+

dan Landsat 8 OLI.

Gambar 4. Rentang spektrum sensor satelit Landsat 7 ETM+ dan Landsat 8 OLISumber gambar : https://landsat.gsfc.nasa.gov/landsat-8/landsat-8-overview/

Gambar di atas menunjukkan apa yang disebut sebagai jendela atmofer pada

spektrum tampak hingga inframerah. Jendela atmorfer tersebut menunjukkan

posisi spektrum yang dapat melalui hambatan atmosferik. Warna abu-abu adalah

rentang spektrum gelombang elektromagnetik yang mampu melalui hambatan

atmosferik tersebut. Warna putih adalah area dimana gelombang elektromagnetik

tidak dapat menembus hambatan atmosferik. Posisi bagian kiri adalah rentang

spektrum gelombang pendek, termasuk gelombang tampak. Kotak berwana biru,

hijau dan merah adalah perkiraan posisi spektrum yang direkam oleh sensor citra

satelit Landsat. Satelit Landsat 7 ETM+ memiliki delapan sensor dan Landsat 8

OLI memiliki sebelas sensor dengan rentang spektral yang berbeda. Beberapa

λ (nm)

10

sensor memiliki kemiripan rentang spektrum pada kedua satelit tersebut. Secara

detil rentang dari masing-masing saluran (band) dari kedua satelit tersebut dapat

dilihat pada tabel berikut.

Tabel 1. Saluran-saluran dari satelit Landsat 7 ETM+

Nama Saluran lebar spektrum (µm) Resolusi (m)

Band 1 0.45-0.515 30

Band 2 0.525-0.605 30

Band 3 0.63-0.69 30

Band 4 0.775-0.90 30

Band 5 1.55-1.75 30

Band 6 10.4-12.5 60

Band 7 2.08-2.35 30

Band 8 0.52-0.9 15

Sumber : USGS 2007

Tabel 2. Saluran-saluran dari satelit Landsat 8 OLI

Nama Saluran lebar spektrum (µm) Resolusi (m)

Band 1 Coastal 0.43 - 0.45 30

Band 2 Blue 0.45 - 0.51 30

Band 3 Green 0.53 - 0.59 30

Band 4 Red 0.63 - 0.67 30

Band 5 NIR 0.85 - 0.88 30

Band 6 SWIR 1 1.57 - 1.65 30

Band 7 SWIR 2 2.11 - 2.29 30

Band 8 Pan 0.50 - 0.68 15

Band 9 Cirrus 1.36 - 1.38 30

Band 10 TIRS 1 10.6 - 11.19 30 (100)

Band 11 TIRS 2 11.5 - 12.51 30 (100)

Sumber : USGS 2016

Penginderaan jauh juga banyak dimanfaatkan untuk membantu analisis

morfologi lahan, sumberdaya bawah permukaan. Pada sistem penginderaan ini

11

digunakan spektrum gelombang yang lebih panjang. Spekrum ini adalah spektrum

gelombang mikro (Micro wave) atau sering disebut dengan gelombang radar.

Spektrum ini memiliki daya tembus terhadap benda padat yang lebih besar

dibandingkan spektrum tampak dan inframerah seperti telah diuraikan di depan.

Kemampuan atau daya tembus gelombang ditentukan oleh panjang gelombang itu

sendiri. Spektrum ini terbagi dalam beberapa saluran yang masing-masing

memiliki kemampuan menembus suatu obyek yang berbeda. Saluran-saluran dari

spektrum ini adalah sebagai berikut.

Tabel 3. Saluran-saluran dari spektrum gelombang mikro

Nama Saluran Panjang Gelombang

P 30 - 100 cm

L 15 - 30 cm

S 7,5 - 15 cm

C 3,75 - 7,5 cm

X 2,4 - 3,75 cm

Ku 1,67 - 2,4 cm

K 1,1 - 1,67 cm

Ka 0,75 - 1,1 cm

Sumber : USGS 2016

Berdasar tabel tersebut dapat dilihat bahwa panjang gelombang yang

digunakan dalam radar adalah berkisar antara 0,75 cm hingga 1 meter. Masing-

masing saluran ini diaplikasikan sesuai dengan karakteristiknya terhadap obyek.

3. Interaksi Gelombang Elektromagnetik Dengan Obyek Muka Bumi

Gelombang elektromagnetik mengalami tiga macam kejadian ketika

gelombang tersebut mengenai obyek. Energi gelombang elektromagnetik akan

dipantulkan (reflected), diserap (absorbed), dan diteruskan (transmited). Berdasar

hal tersebut, energi total yang diterima obyek adalah penjumlahan nilai energi

yang terpantulkan, diserap dan diteruskan oleh obyek. Ilustrasi interaksi

12

gelombang elektromagnetik dengan obyek muka bumi dapat dilihat pada Gambar

5. berikut.

Gambar 5. Interaksi gelombang elektromagnetik dengan obyek

Gambar 5. memberikan ilustrasi energi yang datang menuju obyek

selanjutnya akan dipantulkan, diserap, dan diteruskan oleh obyek. Secara

matematis total energi yang diterima tersebut adalah sebagai berikut.

εTotal = εa + εr + εt

Keterangan :

εTotal : Energi total yang diterima obyek

εa : energi di serap

εr : energi di pantulkan

εt : energi di teruskan

Perbandingan energi yang dipantulkan, diserap, dan diteruskan oleh obyek

sangat dipengaruhi oleh jenis obyek dan panjang gelombangnya. Perbandingan

energi ini membentuk karakteristik spesifik yang dihasilkan dari interaksi

gelombang elektromagnetik dengan obyek. Karakteristik spesifik ini secara

bersama-sama dapat digunakan sebagai dasar pengenal obyek. Pemanfaatan

karakteristik spesifik ini banyak dilakukan dalam proses interpretasi dan

klasifikasi citra penginderaan jauh digital. Sebagai contoh, tubuh air akan

memantulkan sebagian kecil gelombang pendek (biru) dan menyerap hampir

Pancaran energi datang

energi dipantulkan

energi diteruskan

energidiserap

13

seluruh panjang gelombang panjang (inframerah). Karakteristik hampir

berkebalikan adalah tanah terbuka yang kering, dimana memiliki grafik pantulan

energi yang terus meningkat dari gelombang pendek menuju gelombang panjang.

Pantulan energi spektrum biru pada tanah terbuka yang kering tersebut relatif

lebih kecil dibandingkan pantulan energi spektrum inframerah.

Pola pantulan energi terhadap obyek pada permukaan bumi ini disebut

sebagai pola spektral. Karakteristik pantulan energi gelombang elektromagnetik

pada satu obyek ini berguna untuk identifikasi jenis dan kondisi obyek dalam

penginderaan jauh (Aggarwal, 2004). Energi elektromagnetik pada beberapa

panjang gelombang mengalami penyerapan yang besar, sehingga nilai energi yang

dipantulkan akan lebih kecil dibandingkan pada panjang gelombang yang lain.

Obyek dominan di permukaan bumi yaitu vegetasi, tanah, dan air. Ketiga

obyek utama ini yang banyak dijadikan dasar interpretasi dan analisis data

penginderaan jauh. Pola spektral dari ketiga obyek utama ini memiliki karakter

yang berbeda seperti dapat dilihat pada Gambar 6.

Gambar 6. Pola spektral vegetasi. Sumber gambar : Aggarwal, 2004.

Gambar 6. menunjukkan karakteristik pantulan spektral dari obyek vegetasi,

tanah kering, tanah basah, air jernih dan air keruh. Karakteristik pantulan vegetasi

dipengaruhi oleh kandungan pigmen daun, material organik, air dan karakteristik

struktural daun seperti bentuk daun dan luas daun (Huete and Glenn, 2011).

Pantulan spektral yang rendah pada spektrum biru dan merah disebabkan karena

14

vegetasi menyerap banyak energi pada kedua spektrum tersebut oleh klorofil

daun. Hilangnya klorofil daun mengakibatkan semakin kecilnya serapan energi

pada spektrum biru dan merah dan meningkatkan nilai pantulan pada spektrum

tersebut. Pantulan spektral meningkat secara drastis pada rentangan spektral

inframerah yaitu antara 0.65 hingga 0.76 µm. Area serapan pada spektrum

inframerah selanjutnya terjadi pada kisaran 1,5 nm dan 2,0 nm. Serapan energi ini

disebabkan oleh molekul uap air. Area serapan ini nampak sebagai dua buah

cekungan pada rentang spektrum infra merah tersebut. Indek vegetasi seperti

NDVI, EVI, PVI, dan lain-lain memanfaatkan saluran pada kisaran panjang

gelombang ini, yaitu dengan memadukan saluran merah dan inframerah dekat.

Pantulan spektral air dicirikan oleh grafik yang terus menurun dari spektrum

biru hingga inframerah dekat. Nilai pantulan air pada spektrum inframerah hampir

mendekati nol karena hampir seluruh energi pada spektrum tersebut terserap oleh

air. Nilai pantulan spektral dipengaruhi oleh kedalaman air serta keberadaan dan

tingkat konsentrasi kandungan suspensi material organik dan anorganik pada air.

Pantulan spektral yang diperoleh dari pantulan material yang terlarut pada air

disebut dengan istilah volume reflectance (Mather, 2004). Gelombang

elektromagnetik pada spektrum tampak dan inframerah secara alamiah terserap

oleh tubuh air. Pada kedalaman 20 meter, seluruh unsur spektrum inframerah

dekat telah terserap habis. Spektrum yang dapat terpantulkan hanyalah sebagian

dari spektrum biru.

Kurva pantulan tanah selalu naik dari spektrum biru hingga spektrum infra

merah. Reflektivitas dari tanah disebabkan oleh keberadaan material organik,

tingkat kelembaban, dan oksida besi pada tanah. Serapan oksida besi banyak

terjadi pada spektrum ultraviolet, sehingga nilai pantulan tanah pada spektrum

tersebut sangat rendah. Pada rentangan spektrum tampak secara visual nampak

oksida besi mengakibatkan tanah berwarna kemerah-merahan karena serapan

terhadap spektrum yang lebih pendek ataupun lebih panjang dari spektrum merah.

15

C. Sistem Penginderaan Jauh

Penginderaan jauh sangat terkait sumber energi, interaksi energi di atmosfer,

interaksi energi dengan permukaan bumi. Hal lain yang harus dipahami adalah

proses perekaman energi yang digunakan dalam penginderaan jauh. Proses

perekaman energi dilakukan menggunakan sensor peka energi-energi tersebut.

Seperti tubuh manusia, masing-masing sensor seperti mata dan telinga memiliki

kepekaan yang berbeda-beda terhadap energi yang diterimanya. Informasi yang

diterima oleh sensor ini akan saling mendukung menjadi informasi yang utuh.

Sensor harus dipasang pada suatu wahana bergerak dengan jarak yang stabil

antara obyek dengan wahana agar sensor dapat merekam energi-energi tersebut

dengan baik. Wahana yang membawa sensor ini dapat berupa wahana yang

bergerak di darat melalui cara terestrial, pesawat udara, balon, ataupun satelit.

Sensor terestrial sering digunakan untuk merekam berbagai informasi detil

tentang permukaan bumi sebagai pelengkap informasi yang dikumpulkan melalui

pesawat udara ataupun satelit. Perekaman menggunakan cara ini dapat

memberikan pemahaman yang lebih mendalam dan lengkap tentang suatu obyek

dari hasil identifikasi melalui foto udara atau citra satelit. Sensor melalui cara

terestrial ini dapat diletakkan pada suatu gedung yang tinggi, crane, atau mobil.

Sensor dengan menggunakan pesawat udara memberikan hasil berupa foto

udara. Citra foto udara memberikan informasi citra yang cukup detil. Cakupan

dari citra ini lebih luas dari pada metode terestrial. Sensor untuk merekam

informasi diletakkan pada tubuh atau sayap pesawat. Perekaman melalui satelit

menghasilkan informasi berupa citra satelit. Satelit diluncurkan dan bergerak pada

orbitnya dengan membawa beberapa sensor. Masing-masing sensor memiliki

kepekaan yang berbeda-beda terhadap gelombang elektromagetik. Hasil dari

masing-masing sensor ini selanjutnya sering dikenal dengan istilah saluran (band).

Contoh citra satelit Landsat 7 ETM+ dengan 8 saluran (band) yang masing-

masing band memiliki kemampuan ”melihat” yang berbeda-beda.

Energi merupakan unsur yang sangat penting sebagai penghantar informasi

dalam penginderaan jauh. Tanpa adanya energi ini maka informasi tidak akan

16

dapat diperoleh oleh sensor satelit. Dengan demikian keberadaan energi yang

masuk ke sensor adalah hal pokok dari perolehan informasi tentang obyek di

muka bumi. Berdasar pada bentuk energi ini, penginderaan jauh dapat dibedakan

menjadi dua bentuk yaitu penginderaan jauh sistem pasif dan penginderaan jauh

sistem aktif.

1. Penginderaan Jauh Sistem Pasif

Penginderaan jauh sistem pasif adalah penginderaan jauh yang menangkap

energi yang berasal dari obyek. Sensor satelit sistem ini tidak membangkitkan

energi sendiri. Energi utama dalam sistem penginderaan jauh pasif ini berasal dari

matahari. Energi dari matahari dipancarkan ke obyek dan kemudian terpantulkan

menuju sensor. Energi dapat pula berasal dari pancaran suatu obyek seperti

sumber-sumber thermal, misal lokasi kebakaran hutan, sumber panas bumi, dan

lain-lain. Ilustrasi dari sistem penginderaan jauh pasif ini dapat dilihat pada

Gambar 7.

Gambar 7. Penginderaan jauh sistem pasif

Gambar 7. memberikan ilustrasi dari sistem penginderaan jauh pasif.

Sumber energi pada sistem ini adalah matahari. Energi gelombang

elektromagnetik dari matahari datang menuju obyek yang kemudian akan

dipantulkan menuju sensor. Sensor menerima pantulan gelombang

elektromagnetik dari obyek di muka bumi.

Sumber energi

Permukaan bumi

Sensor

Data citra

gelombangelektromagnetik dari

matahari

gelombangelektromagnetikmenuju sensor

17

Sensor yang digunakan dalam penginderaan jauh sistem ini bervariasi dari

sebuah peralatan lapangan hingga yang terpasang pada satelit. Peralatan lapangan

seperti spektrofotometer dapat dipasang secara permanen diatas obyek ataupun

pada wahana yang bergerak. Wahana yang bergerak dapat berupa mobil, pesawat

terbang hingga satelit. Satelit sumber daya seperti Landsat, QuickBird, Ikonos,

adalah contoh dari sistem penginderaan jauh pasif ini.

2. Penginderaan Jauh Sistem Aktif

Penginderaan jauh sistem aktif adalah penginderaan jauh yang

menggunakan energi yang berasal dari sensor tersebut. Sensor membangkitkan

energi yang diarahkan ke obyek, kemudian obyek memantulkan kembali ke

sensor. Energi yang kembali ke sensor membawa informasi tentang obyek tadi.

Serangkaian nilai energi yang tertangkap sensor ini disimpan sebagai basis data

dan selanjutnya dianalisis. Penginderaan jauh aktif dapat dilakukan pada siang

ataupun malam hari. Sistem penginderaan jauh aktif tidak tergantung pada adanya

sinar matahari, karena energi bersumber dari sensor. Contoh dari system

penginderaan jauh aktif ini adalah system kerja radar. Radar membangkitkan

energi yang diarahkan ke obyek. Energi yang sampai pada obyek sebagian

terpantul dan kembali ke sensor. Sensor radar kembali menangkap energi tersebut,

energi yang telah melakukan perjalanan menuju obyek. Sistem penginderaan jauh

ini memiliki kelebihan yaitu terkait dengan kemampuan daya tembus dari panjang

gelombang yang digunakannya. Gelombang elektromagnetik pada sistem ini pada

umumnya menggunakan spektrum geolombang panjang, sehingga mampu melalui

gangguan atmosferik seperti hamburan dan awan.

Radar ( Radio Detection And Ranging) merupakan salah satu bentuk

penginderaan jauh dengan sistem aktif. Beberapa fungsionalitas dari radar sistem

aktif ini diantaranya adalah Radar Imaging System yang menghasilkan citra radar,

Scatterometers, dan altimeter. Prinsip dasar dari radar ini adalah pemancaran dan

penerimaan balikan sinyal. Energi gelombang pendek dipancarkan dari sensor.

Energi tersebut akan bergerak menuju obyek. Sebagian sinyal yang mengenai

obyek tersebut akan berbalik dan kembali ditangkap oleh sensor radar tersebut.

18

Beberapa informasi yang dicatat dari pantulan sinyal yang tertangkap oleh sensor

tersebut diantaranya magnitude, fase sinyal, interval waktu antara saat sinyal

dipancarkan dan saat sinyal tertangkap kembali, polarisasi, dan frekuensi efek

Doppler. Pemancaran sinyal dan penangkapan sinyal biasanya dilakukan oleh

sebuah pemancar yang sama pada sensor radar. Ilustrasi penginderaan jauh sistem

aktif dapat dilihat pada Gambar 8.

Gambar 8. Penginderaan jauh sistem aktif

Gambar 8. merupakan ilustrasi dari penginderaan jauh sistem aktif. Energi

gelombang magnetik berasal dari sensor penginderaan jauh. Gelombang

elektromagnetik merambat menuju obyek di muka bumi dan dipantulkan kembali

menuju sensor. Sensor merekam pantulan gelombang elektromagnetik tersebut

sebagai data.

Dua tipe radar yang sering digunakan adalah RAR (Real Aperture Radar)

dan SAR (Synthetic Aperture Radar). Real Aperture Radar juga sering disebut

dengan SLAR (Side Looking Airborne Radar). Kedua tipe ini sebenarnya adalah

sistem radar dengan pemancaran sinyal searah yang biasanya menggunakan

pesawat terbang.

Perbedaan pokok antara sistem RAR dan SAR adalah pada arah azimutnya.

Real Aperture Radar memiliki resolusi azimut yang ditentukan oleh lebar sapuan

(beamwidth), sehingga resolusi azimutnya proporsional dengan jarak antara radar

dengan targetnya. Synthetic Aperture Radar menggunakan pemrosesan sinyal

Permukaan bumi

Sensor

Data citra gelombangelektromagnetik darisensor

gelombangelektromagnetikmenuju sensor

19

untuk mensintesiskan beberapa rangkaian rekaman pantulan sinyal yang

tertangkap sensor.

Citra radar memiliki karakteristik yang secara mendasar berbeda dengan

berbagai citra yang diperoleh secara optis seperti citra satelit sumberdaya ataupun

foto udara. Karakteristik ini terkait dengan teknik yang digunakan dalam

pengambilan citra radar dan juga pada konsep radiometri. Citra radar yang

tercetak menjadi bentuk hardcopy, secara visual akan nampak sangat berbeda

dengan citra yang dihasilkan dari citra satelit lain ataupun pandangan mata

manusia.

Bayangan pada citra radar terkait dengan kemiringan pancaran energi

gelombang mikro dari sistem radar, bukan karena faktor geometri sudut pancaran

matahari. Tingkat keabu-abuan (greyscale) pada citra radar terkait dengan

kekuatan relatif gelombang mikro yang dipencarbalikkan oleh elemen bentang

lahan. Intensitas nilai pencarbalikan sinyal akan berragam tergantung pada

kekasaran bentang lahan dan kemiringan lahan. Sinyal radar terutama terkait

dengan kondisi geometris area yang menjadi target.

Parameter yang digunakan dalam analisis citra radar adalah rona, tekstur,

bentuk, struktur, dan ukuran. Rona pada citra radar adalah intensitas rata-rata dari

sinyal yang terpencarbalikkan. Sinyal yang tinggi akan dimunculkan dengan rona

yang cerah, sedangkan sinyal rendah akan dimunculkan dengan rona gelap.

Tekstur pada citra radar terkait dengan distribusi spasial dari resolusi sel. Terdapat

tiga golongan tekstur pada citra radar ini yaitu tekstur mikro, tekstur meso dan

tekstur makro. Bentuk dapat didefinisikan sebagai bentuk spasial yang terkait

dengan kontur yang relatif konstan atau batas-batas obyek secara sederhana.

Beberapa obyek seperti jalan, jembatan, landasan pesawat terbang, dan lain-lain

dapat dikenali dari bentuknya. Struktur adalah susunan obyek secara spasial yang

meliputi seluruh wilayah dengan konfigurasi yang berulang. Ukuran obyek ini

digunakan sebagai elemen pengenal secara kualitatif pada citra radar. Ukuran dari

obyek yang dikenali pada citra memberikan pemahaman relatif tentang skala dan

berbagai dimensi dari obyek-obyek yang lain.

20

D. Orbit Satelit

Perekaman informasi oleh satelit dilakukan pada suatu jalur terbangnya.

Jalur terbang satelit ini disebut dengan Orbit. Orbit dari satelit disesuaikan dengan

kemampuan sensor dan tujuan perekamannya. Orbit satelit memiliki variasi pada

ketinggian, orientasi, ataupun rotasi relatifnya terhadap bumi. Berdasar pola

orbitnya, satelit penginderaan jauh dikenal geostationary orbit dan near polar

orbit. Perbedaan mendasar dari kedu orbit tersebut adalah pada arah pergerakan

satelit tersebut. Satelit dengan pola geostationary orbit bergerak searah dengan

rotasi bumi, sedangkan satelit near polar orbit bergerak tegak lurus dengan arah

rotasi bumi.

1. Geostationary Orbit

Satelit dengan orbit geostasioner memiliki ketinggian sekitar 36.000

kilometer. Kecepatan gerak rotasi sama dengan gerak rotasi bumi. Dengan

ketinggian dan kecepatan yang sama dengan rotasi bumi ini, maka satelit tersebut

dapat mengamati suatu wilayah secara terus-menerus di setiap waktu. Satelit ini

dapat mengamati berbagai perubahan yang terjadi setiap saat untuk wilayah yang

diamatinya. Satelit ini seakan-akan selalu berada ditempatnya (geostasioner).

Satelit yang menggunakan orbit ini biasanya adalah satelit komunikasi dan satelit

cuaca. Contoh dari satelit jenis ini adalah satelit Palapa yang dimiliki Indonesia.

Gambar 9. Orbit geostationary

21

Gambar 9. merupakan ilustrasi dari orbit geostationary. Orbit satelit searah dengan

perputaran bola bumi pada porosnya. Kesamaan arah rotasi ini mengakibatkan satelit

seakan-akan berada tetap pada posisinya.

2. Near Polar Orbit

Satelit dengan orbit Near Polar mengelilingi bumi dengan arah utara –

selatan tegak lurus dengan perputaran bumi, atau sebaliknya. Pada saat satelit

berada pada bagian muka bumi yang berhadapan dengan matahari, sensor

merekam pantulan energi matahari yang mengenai muka bumi. Pada saat satelit

berada pada area bayang-bayang (malam), beberapa sensor seperti sensor termal

masih dapat merekam energi yang dipancarkan oleh permukaan bumi. Satelit

penginderaan jauh sumberdaya biasanya memiliki orbit ini. Orbit ini dapat

meliput sebagian besar wilayah muka bumi dalam satu periode orbit. Satelit akan

merekam ulang area yang sama pada rentan waktu tertentu. Rentang waktu

perekaman ulang area yang sama ini disebut sebagai resolusi temporal. Ilustrasi

dari orbit near polar dapat dilihat pada Gambar 10.

Gambar 10. Orbit near polar

Gambar 10. merupakan ilustrasi orbit near polar. Orbit satelit memotong arah

rotasi bumi pada porosnya. Paduan arah orbit satelit dengan rotasi bumi mengakibatkan

seakan-akan lokasi satelit selalu berpindah dari waktu ke waktu. Pergerakan ini

memungkinkan perekaman pada hampir seluruh permukaan bumi.

22

E. Resolusi Citra Pengideraan Jauh

1. Resolusi Spasial

Ketinggian wahana perekam dengan permukaan bumi yang direkamnya

memainkan peranan dalam data hasil penginderaan ini. Jarak yang tinggi dari

wahana perekam memungkinkan merekam area permukaan bumi yang lebar.

Dengan kata lain, satelit ini memiliki area cakupan (swat) yang luas. Tetapi di sisi

lain, dengan semakin tingginya wahana perekam ini akan berakibat pada kedetilan

obyek yang dapat direkamnya. Obyek individual seperti rumah, pohon, dan

berbagai obyek lain sulit dipisahkan satu persatu secara individual.

Wahana perekaman seperti pesawat udara yang menghasilkan foto udara,

memiliki ketinggian terbang yang lebih rendah dibandingkan satelit.. Hal ini

memberikan pengaruh pada kedetilan data foto udara yang lebih memungkinkan

pemisahan dan identifikasi obyek secara individual dibandingkan dengan citra

satelit. Namun demikian, area cakupan dari sebuah data foto udara jauh lebih

sempit dibandingkan dengan area cakupan citra satelit.

Gambar 11. Resolusi spasial citra

Gambar 11. memberikan ilustrasi tentang resolusi spasial citra. Suatu area

dengan luasan tertentu di muka bumi akan terrekam sebagai sebuah piksel pada

citra. Ilustrasi tersebut menggambarkan resolusi spasial citra adalah seluas 30

meter x 30 meter. Data spektral pada sebuah piksel citra mewakili energi yang

berasal dari area di muka bumi dengan luasan tersebut.

Permukaan bumi

Piksel citra

Citra utuh

Area terrekam

30 m30 m

23

Kemampuan merekam obyek ini juga dipengaruhi oleh sensor. Sensor

sebuah satelit memiliki kemampuan merekam obyek terkecilnya berbeda-beda.

Satelit Landsat 7 ETM+ mampu merekam obyek terkecil dilapangan sebesar 30 x

30 meter, kecuali sensor pankromatik yang memiliki resolusi 15 meter. Satelit

Ikonos merekam dengan obyek terkecilnya 1 x 1 meter. QuickBird dengan ukuran

obyek terkecilnya 0,6 x 0,6 meter. Kemampuan sensor dalam merekam obyek

terkecil pada tiap pikselnya ini disebut dengan resolusi spasial. Resolusi spasial

pada sensor pasif terutama dipengaruhi oleh sudut pandangnya yang disebut

dengan Instantaneous Field of View (IFOV). Area dipermukaan bumi yang

tercakup dalam sebuah luasan IFOV disebut dengan sel resolusi (Resolution Cell).

Citra satelit terbentuk dari serangkaian matrik elemen gambar yang disebut

dengan piksel. Piksel merupakan unit terkecil dari sebuah citra. Piksel sebuah citra

pada umumnya berbentuk segi empat dan mewakili suatu area tertentu pada citra.

Jika sebuah sensor memiliki resolusi spasial 20 meter dan citra dari sensor

tersebut menampilkannya secara penuh, maka masing-masing piksel akan

mewakili area seluas 20 x 20 meter. Citra yang menampilkan area dengan

cakupan yang luas biasanya memiliki resolusi spasial yang rendah. Hal ini banyak

terdapat pada citra-citra dari satelit komersial. Citra dengan resolusi tinggi akan

menampilkan obyek secara detil. Satelit militer biasanya didesain untuk hal ini.

Citra dari satelit ini mampu menampilkan obyek secara detil.

2. Resolusi Spektral

Resolusi spektral adalah adalah kemampuan sensor untuk membedakan

interval sebuah panjang gelombang. Semakin halus resolusi spektral sensor,

semakin pendek panjang gelombang dapat dipisahkan menjadi saluran-saluran

(band) yang terpisah. Sebagai contoh, citra satelit Landsat TM memiliki 7 saluran.

Satelit Landsat TM memiliki sensor dengan kepekaan pada masing-masing

rentang interval panjang gelombang hingga sebanyak 7 saluran. Masing-masing

sensornya hanya merekam energi panjang gelombang dengan rentang tertentu.

24

Film hitam putih merekam panjang gelombang dari 0,4 mm hingga 0,7

meter. Film ini menghasilkan citra yang berwarna hitam dan putih saja, karena

seluruh panjang gelombang yang terrentang pada interval tersebut terrekam pada

satu titik. Seperti telah diketahui, rentangan 0,4 mm hingga 0,7mm terdiri dari

banyak warna yang diantaranya adalah warna primer yaitu biru, hijau, dan merah.

Perpaduan dari ketiga warna tersebut menghasilkan gradasi warna keabuan

(greyscale).

Gambar 12. Resolusi spektral citra

Gambar 12. merupakan ilustrasi dari resolusi spektral sensor. Sensor

merekam energi elektromagnetik dari obyek pada beberapa saluran. Sensor-sensor

tersebut hanya merekam pada satu rentang panjang gelombang tertentu. Hasil

rekaman dari sensor tersebut selanjutnya disebut sebagai saluran (band). Pada film

berwarna, interval panjang gelombang dari 0,4 mm hingga 0,7 mm tersebut

dipisahkan menjadi beberapa saluran yaitu saluran biru (0,4 – 0,5mm), saluran

hijau (0,5 – 0,6 mm) dan saluran merah (0,6 – 0,7 mm). Film ini akan

menghasilkan citra yang berwarna karena masing-masing saluran terrekam oleh

pada salurannya masing-masing. Gambar 12. sebelah kanan memberikan ilustrasi

tentang kerincian resolusi spektral citra. Berdasar ilustrasi tersebut, sensor 1

memiliki resolusi spektral lebih tinggi dibandingkan dengan sensor 2. Sensor 1

membagi spektrum tampak menjadi tiga saluran, sementara sensor 2 hanya

menjadi satu saluran. Masing-masing saluran tersebut akan menjadi satu buah data

citra satelit.

Band 1

Band 2Band 3

Band 4Band n

Sensor 1

Sensor 2

400nm 500nm 600nm 700nm

25

3. Resolusi Radiometrik

Karakteristik radiometrik menjabarkan kandungan informasi aktual sebuah

citra. Resolusi radiometrik dari suatu sistem pencitraan menguraikan

kemampuannya untuk membedakan perbedaan energi. Sensor dengan nilai

resolusi radiometrik halus akan lebih sensitif untuk mendeteksi perbedaan-

perbedaan kecil dalam sebuah energi terpantulkan.

4. Resolusi Temporal

Disamping resolusi spasial, resolusi spektral, dan resolusi radiometrik, juga

penting dipahami tentang resolusi temporal. Resolusi temporal berkaitan dengan

waktu orbit dari satelit penginderaan jauh yang membawa sensor tersebut.

Resolusi temporal adalah waktu yang digunakan oleh suatu satelit dalam merekam

data sebuah wilayah dengan posisi yang sama. Suatu satelit akan merekam ulang

sebuah wilayah yang sama dalam beberapa periode ulangnya. Pada umumya

sebuah satelit merekam wilayah yang sama dalam beberapa hari kemudian setelah

perekaman pertamanya.

Perubahan yang terjadi di permukaan bumi menimbulkan perubahan

karakteristik spektral pada citra. Dengan demikian, dengan melakukan

pembandingan karakteristik spektral pada citra yang berlainan waktu

perekamannya akan dapat peroleh analisis perubahan yang ada pada permukaan

bumi.

F. Interpretasi Citra

Data penginderaan jauh adalah berupa citra. Citra penginderaan jauh

memiliki beberapa bentuk yaitu foto udara ataupun citra satelit. Data

penginderaan jauh tersebut adalah hasil rekaman obyek muka bumi oleh sensor.

Data penginderaan jauh ini dapat memberikan banyak informasi setelah dilakukan

proses interpretasi terhadap data tersebut.

Interpretasi citra merupakan serangkaian kegiatan identifikasi, pengukuran

dan penterjemahan data-data pada sebuah atau serangkaian data penginderaan

26

jauh untuk memperoleh informasi yang bermakna. Sebuah data penginderaan jauh

dapat diturunkan banyak informasi dari serangkaian proses interpretasi citra ini.

1. Analisis Visual Citra Penginderaan Jauh

Analisis visual adalah satu metode perolehan informasi telah cukup lama

diaplikasikan dalam data penginderaan jauh. Zanella dkk (2012) menyatakan

bahwa sebagian besar penelitian dalam hal ekologi bentang lahan menggunakan

analis visual untuk memperoleh informasi terkait berbagai ukuran bentang lahan.

Analisis visual banyak dilakukan pada foto udara ataupun citra berresolusi tinggi

lainnya. Analisis visual juga dapat dilakukan pada data citra resolusi menengah

dengan dikombinasikan dengan beberapa teknik pengolahan digital (Yang dkk,

2011; Kinkeldey, 2014; Turdukulov dkk, 2015). Pada umumnya analisis

dilakukan pada data penginderaan jauh dalam bentuk tercetak, walaupun analisis

ini dapat pula dilakukan pada media digital.

Definisi analisis visual atau interpretasi visual menurut Howard (1996)

adalah aktivitas visual untuk mengkaji citra yang menunjukkan gambaran muka

bumi untuk tujuan identifikasi obyek dan menilai maknanya. Interpretasi visual

mendasarkan pada kunci-kunci interpretasi dasar seperti rona atau warna, pola,

bentuk, bayangan, lokasi absolut dan relatif, dan tekstur (Soetanto, 1994; de Jong,

2005; Horning dkk, 2005).

Rona digunakan pada citra hitam putih, sedangkan warna digunakan pada

citra berwarna. Rona pada citra foto hitam putih dipengaruhi oleh jumlah sinar

yang terpantul oleh permukaan obyek dan tertangkap oleh sensor. Oleh karena itu,

Soejitno (1995) menyatakan rona tidak tentu dapat digunakan sebagai kunci

interpretasi khususnya dalam analisis jenis batuan, karena sangat mungkin batuan

yang sama akan memiliki rona berbeda dalam sebuah citra.

Pola adalah rangkaian bentuk geologi, topografi, vegetasi, ataupun

fenomena permukaan bumi lainnya. Pola sering memberikan informasi penting

terkait sesuatu yang ada di bawah permukaan bumi seperti air tanah, kandungan

mineral, ataupun batuan setempat.

27

Bentuk adalah ukuran kualitatif panjang, lebar dan tinggi sebuah obyek.

Interpretasi terhadap bentuk memberikan informasi penting terkait dengan jenis,

kualitas, dan kuantitas obyek tunggal ataupun jamak. Sebagai contoh, bentuk

memanjang akan memberikan petunjuk interpretasi pada obyek jalan, sungai,

ataupun rel kereta api. Bentuk persegi memberikan petunjuk interpretasi pada

obyek-obyek bangunan dan lain-lain.

Ukuran adalah satu informasi penting yang sering dikaitkan dengan bentuk.

Interpretasi obyek kendaraan pada sebuah jalan dapat dipertajam hingga

menentukan jenis kendaraan dengan melihat pada ukuran obyek tersebut. Bus dan

truk memiliki ukuran yang lebih besar dibandingkan dengan sedan.

Bayangan adalah area yang tertutup oleh obyek di sekitarnya yang lebih

besar sehingga informasi pada area tersebut tidak terrekam oleh sensor. Area

bayangan dapat dimanfaatkan dalam aplikasi interpretasi citra resolusi tinggi atau

foto udara untuk menentukan arah ataupun tinggi sebuah obyek.

Lokasi adalah posisi obyek tersebut dalam suatu koordinat tertentu atau

letak sebuah obyek berbanding dengan obyek lainnya. Informasi lokasi obyek

sangat bermanfaat dalam interpretasi. Obyek kecil di lokasi perairan memberikan

informasi interpretasi sebagai alat pertanian perikanan, alat transportasi air,

ataupun benda lain yang mengapung.

Tekstur adalah kekasaran atau kehalusan visualisasi permukaan obyek pada

citra. Tekstur kasar mengindikasikan adanya heterogenitas pada kerumunan obyek

di muka bumi. Interpretasi dari sebuah tutupan vegetasi dengan tekstur kasar

memberikan petunjuk adanya variasi jenis dan ukuran vegetasinya. Kondisi

tersebut memungkinkan interpretasi lebih detil terhadap tutupan vegetasi tersebut,

misal sebagai hutan lebat atau kebun campuran.

Asosiasi adalah keterkaitan suatu fenomena dengan fenomena lain di

sekelilingnya. Obyek meluas dengan tekstur halus yang berasosiasi dengan

adanya beberapa jaringan jalan dan permukiman, dapat memberikan informasi

interpretasi yang mengarah pada area perladangan atau kebun.

28

Interpretasi pada citra resolusi menengah dan rendah seperti pada citra

satelit Landsat juga dapat dilakukan melalui analisis visual. Analisis visual pada

data citra satelit ini sering memanfaatkan citra multispektral yang merupakan

visualisasi kombinasi dari beberapa saluran spektral. Gambar 13. merupakan

contoh dari visualisasi citra multispektral.

Gambar 13. Citra multispektral 542 Landsat 8 OLI

Gambar 13. merupakan contoh dari visualisasi citra multispektral citra

Landsat 8 OLI yang dibentuk melalui kombinasi band 5, band 4, dan band 2.

Obyek vegetasi nampak sebagai warna merah, lahan terbuka nampak sebagai

warna putih cerah, sedangkan tubuh air nampak sebagai rona gelap.

Beberapa keuntungan dari metode analisis visual terhadap data citra satelit

tercetak yaitu :

Relatif lebih sedikit biaya pembuatan

Permasalahan iluminasi pada citra digital seperti bayangan, dapat

dimanfaatkan sebagai alat bantu interpretasi

29

Lebih sedikit latihan yang diperlukan untuk proses interpretasi

Mendasarkan pada penggunaan kemampuan otak manusia dalam proses

interpretasi.

Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam teknik analisis visual data

penginderaan jauh ini adalah faktor subyektifitas interpreter yang sering

memberikan pengaruh terhadap hasil interpretasi. Pengalaman dan pengetahuan

interpreter terhadap lokasi atau obyek amatan sangat berperan dalam proses

interpretasi. Analisis visual juga memerlukan waktu yang relatif lebih lama

dibandingkan dengan teknik digital dalam proses analisis tersebut. Bentuk dan

kualitas data citra dapat memberikan pengaruh terhadap akurasi hasil interpretasi.

2. Analisis Digital Citra Penginderaan Jauh

Citra penginderaan jauh dibentuk oleh data numeris nilai radian permukaan

bumi yang diwujudkan dalam angka digital pada masing-masing saluran panjang

gelombang (Mather, 2004). Citra penginderaan jauh membawa informasi melalui

pengukuran-pengukuran spektral energi dan keterkaitan antar piksel dalam suatu

citra komposit (Madhok dan Landgrebe, 2001). Berdasar hal tersebut, informasi

dapat diperoleh melalui pengenalan pola-pola spektral yang diturunkan melalui

analisis digital citra. Pola spektral tersusun oleh respon spektral beberapa panjang

gelombang terhadap suatu obyek. Qiwei dkk (2003) mengungkapkan bahwa

setiap obyek memiliki karakteristik yang berbeda dalam interaksinya dengan suatu

panjang gelombang elektromagnetik. Sejalan dengan hal tersebut, Adam dan

Gillespie (2006) menjelaskan bahwa pola spektral terbentuk oleh perbedaan

kemampuan berbagai material dalam menyerap, memantulkan, dan memancarkan

energi radiasi.

Analisis digital dilakukan dengan berdasar pada pengamatan karakteristik

nilai spektral. Analisis digital dilakukan menggunakan metode digital melalui

pengolahan nilai spektral citra. Analisis dilakukan melalui proses aritmetik citra.

Contoh metode sederhana dari analisis digital ini adalah dengan memanfaatkan

histogram citra dan pengelompokan nilai piksel. Beberapa metode analisis digital

30

terotomasi dilakukan melalui prosedur sistem pakar yang memadukan data-data

penginderaan jauh. Model matematis sering dimanfaatkan dalam hal ini. Model

ini banyak terdapat pada berbagai perangkat lunak penginderaan jauh dalam

bentuk modul yang tertuang pada menu.

G. Operasi Digital Citra

Analisis digital citra satelit memerlukan metode digital seperti operasi titik,

operasi aljabar, filtering, transformasi, dan klasifikasi. Metode digital tersebut

menggunakan metode pengolahan data spektral melalui suatu model

matematis.Operasi titik menitik beratkan pada pengubahan nilai spektral piksel

yang ditujukan untuk meningkatkan kualitas visual citra. Contoh dari operasi titik

ini adalah perentangan kontras dan histogram ekualisasi. Operasi aljabar

merupakan proses perbandingan nilai spektral piksel dari dua saluran citra.

Contoh operasi ini adalah operasi matematis dan perbandingan citra. Hasil operasi

aljabar ini yang sering digunakan adalah citra indeks. Citra indeks vegetasi seperti

NDVI, PVI, VI, dan lain-lain adalah bentuk citra hasil operasi ini. Nilai spektral

citra indeks memberikan penekanan pada aspek tertentu. Indeks vegetasi

menghasilkan nilai spektral yang tinggi pada area bertutupan vegetasi lebat.

Secara visual area bertutupan vegetasi ini akan nampak sangat cerah, sementara

yang tidak bertutupan vegetasi akan nampak gelap.

Operasi filter merupakan kebalikan dari operasi penajaman citra. Operasi

filter menghasilkan citra yang lebih tergeneralisasi. Hasil perekaman permukaan

bumi sering memberikan informasi visual yang sangat kompleks. Kompleksitas

ini dalam skala tertentu tidak diperlukan. Operasi filtering dapat digunakan untuk

mengurangi kompleksitas data citra ini. Transformasi digunakan untuk

meningkatkan interpretabilitas citra terkait dengan aspek resolusi. Pada beberapa

kasus dua citra dengan resolusi yang berbeda dapat digabungkan sehingga

menghasilkan informasi yang lebih tajam.

Klasifikasi adalah suatu proses pengelompokan nilai spektral citra melalui

prosedur klasifikasi terotomasi. Hasil proses klasifikasi ini dapat digunakan

31

sebagai dasar pembuatan peta-peta tematik. Metode klasifikasi yang banyak

digunakan dalam penginderaan jauh adalah operasi beracuan dan operasi tak

beracuan. Klasifikasi beracuan memerlukan spektral acuan untuk tiap kelas

klasifikasi. Spektral acuan diambil dari kelompok spektral yang homogen dari

suatu area. Proses klasifikasi akan mengelompokkan seluruh spektral piksel

berdasar kemiripannya dengan nilai spektral acuan tersebut. Klasifikasi tak

beracuan tidak memerlukan nilai spektral acuan. Klasifikasi ini mengelompokkan

nilai spektral citra berdasar titik berat dari suatu ruang spektral.

RANGKUMAN

Penginderaan jauh adalah ilmu tentang perolehan informasi permukaan

bumi tanpa kontak langsung dengan obyeknya yang dilakukan melalui pendugaan

berbagai parameter dari pengukuran radiasi gelombang elektromagnetik. Tujuan

dari penginderaan jauh adalah untuk mengidentifikasi dan mengkarakterisasi

obyek dimuka bumi, mempertajam pemahaman tentang kondisi permukaan bumi

serta memahami dinamika spasialnya. Penginderaan jauh menggunakan rentang

spektrum tampak hingga inframerah yang terbagi menjadi beberapa saluran sesuai

dengan resolusi spektral sensor. Penginderaan jauh pasif merekam energi

gelombang elektromagnetik yang berasal dari matahari dan di pantulkan oleh

obyek dari muka bumi, sementara itu penginderaan jauh aktif merekam energi

pantulan yang dibangkitkan oleh sensor. Satelit penginderaan jauh pada umumnya

memiliki orbit near polar. Hasil perekaman satelit penginderaan jauh tersebut

terrekam pada data citra. Karakteristik citra dicirikan oleh resolusi spasial,

spektral, radiometrik dan temporalnya. Analisis citra penginderaan jauh dapat

dilakukan melalui analisis visual dan analisis digital. Analisis digital citra

memanfaatkan berbagai metode pengolahan citra.

32

DAFTAR PUSTAKA

Adams, J.B., Gillespie A.R., 2006. Remote Sensing of Landscape with SpectralImages – A Physical Modeling Approach, Cambridge University Press, NewYork

Aggarwal, 2004. Principle of Remote Sensing, Satellite Remote Sensing and GISApplication in Agricultural Meteorology, hal. 23 - 38.

Bianchetti, R., 2011. Considering visual perception and cognition in the analysisof remotely sensed images, Adfa-Springer.

de Jong, S., van der Meer, F.D., 2004. Remote Sensing Image Analysis, Springer,Dordrech.

Elachi, C., Zyl, J.V., 2006. Introduction to the Phisics and Techniques of RemoteSensing, Second Edition, John Wiley & Sons, New Jersey.

Horning, N., Robinson, J. A., Sterling, E. J., Turner, W., Spector, S., 2005.Remote sensing for ecology and conservation – a handbook of techniques.Oxford University Press.

Howari, F.M., Sherif, M.M., Singh, V.P., Al-Asam, M.S., 2007. Dalam :Thangarajan, M. (editor). Groundwater: Resource Evaluation,Augmentation, Contamination, Restoration, Modeling and Management,Springer, Netherland.

Huete, A.R, Glenn, E.P., 2011. Remote Sensing of Ecosystem Structure andFunction, Advance in Environtment Remote Sensing, CRC Press. BocaRaton.

Kinkeldey, C., 2014. A concept for uncertainty-aware analysis of land coverchange using geovisual analytics. ISPRS Int. J. Geo-Inf., Vol. 3, Hal. 1122 -1138.

Leverington, D. W., 2010. Discrimination of sedimentary lithologies usingHyperion and Landsat Thematic Mapper data: a case study at MelvilleIsland, Canadian High Arctic, International Journal of Remote Sensing,Vol. 31, No. 1, Hal. 233-260.

Madhok, V., Landgrebe, D.A., 2002. A processing model for remote sensing dataanalysis, IEEE Life Fellow.

Mather, P.M., 2004. Computer Processing of Remotely-Sensed Images, Wiley &Sons, England.

Qiwei C., Anjun L., Kangning X., Sinzhen X., Jun W., Juan X., 2003. SpectralFeature-Based Model for Extracting karst Rock-Desertification fromRemote Sensing Image, Journal of Guizhou Normal University (NaturalScience Edition), Vol. 21, No.4, hal.82-87.

Rees, W.G., 2001. Physical Principles of Remote Sensing, Second Edition,Cambidge University Press. Cambridge.

33

Schowendgerdt, 2007. Remote Sensing: Models and Methods for ImageProcessing, Third Edition, Elsevier, Amsterdam.

Soejitno, T., 1995. Teknik dan Aplikasi Geologi Foto, Penerbit PT RosdaJayaputra. Jakarta.

Soetanto, 1994. Penginderaan Jauh – Jilid 2. Gadjah Mada University Press.Yogyakarta.

Strasen, J.L., Chafetz, H.S., Khan, S., 2009. Discrete lithofacies discrimination ofJurassic strata using advanced spaceborne thermal emission and reflectionradiometer data, Bighorn Basin, Wyoming, USA. Sedimentology, Vol. 56,Hal. 1535 - 1551.

Tempfli, K., Kerle, N., Huurnemann, G.C., Janssen, C.L.F., 2001. Principles ofRemote Sensing an Introductory textbook. ITC, Netherlands.

Turdukulov, U.D., Tolpekin, V., Kraak, M.J., 2015. Visual exploration of timeseries of remote sensing data. Citeseerx.ist.psu.edu.

USGS, 2008. Landsat 7 (L7) Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) LevelZero-R Archive (L0RA) Data Format Control Book (DFCB), EROS, SouthDakota.

USGS, 2016. Landsat 8 (L8) Data User Handbook, Version 2.0., EROS, SouthDakota

Yang, B., Zeng, F., Yuan, M., Li, D., Qiu, Y., Li, J., 2011. Measurement ofDongting lake area based on visual interpretation of polders, ProcediaEnvironmental Sciences, Vol. 10, Hal. 2684 - 2689.

Zanella, L., Sousa, C.H.R., Souza, C.G., Carvalho, L.M.T., Borem, R.A.T., 2012,A comparison of visual interpretation and object based image analysis forderiving landscape metrics, GEOBIA, Hal. 509 - 512.