permukaan bumi
dan tidak berpindah-pindah. Sensornya biasanya sudah baku seperti pengukur
suhu, angin, pH air, intensitas gempa dll. Biasanya sensor ini diletakkan di
atas bangunan tinggi seperti menara. Aerial platforms: biasanya diletakkan pada
sayap pesawat terbang, meskipun platform
airborne lain seperti
balon udara, helikopter dan roket juga bisa digunakan. Digunakan untuk
mengumpulkan citra yang sangat detail
dari permukaan bumi dan hanya ditargetkan ke lokasi
tertentu. Dimulai sejak awal 1900-an.
Satellite Platforms: sejak awal 1960
an sensor mulai
diletakkan pada
satelit yang diposisikan pada orbit bumi
dan teknologinya berkembang pesat
sampai sekarang.
Banyak studi
yang dulunya tidak mungkin menjadi mungkin.
Komunikasi dan pengumpulan data
Pengiriman data
yang dikumpulkan dari sebuah sistem RS kepada pemakai kadang-kadang harus
dilakukan dengan sangat cepat. Oleh karena itu, pengiriman, penerimaan,
pemrosesan dan penyebaran data dari sebuah sensor
satelit harus
dirancang dengan teliti untuk memenuhi
kebutuhan
pemakai.
Pada
ground-based platforms, pengiriman menggunakan sistem komunikasi ground-based
seperti radio, transmisi microwave
atau computer network. Bisa juga data
disimpan pada
platform untuk kemudian diambil secara
manual. Pada aerial Platforms, data biasanya disimpan on
board dan diambil setelah pesawat mendarat. Dalam hal
satellite Platforms, data dikirim ke bumi yaitu kepada
sebuah stasiun penerima. Berbagai cara transmisi yang
dilakukan:
(i)langsung
kepada stasiun penerima yang ada dalam
jangkauan,
(ii)disimpan
on board dan dikirimkan pada saat stasiun
penerima ada
dalam jangkauan,
(iii)terus
menerus, yaitu pengiriman ke stasiun penerima
melalui
komunikasi satelit berantai pada orbit bumi, atau
(iv)kombinasi
dari cara-cara tersebut.
Data diterima
oleh stasiun penerima dalam bentuk format
digital mentah. Kemudian data tersebut akan diproses
untuk pengkoreksian sistematik, geometrik dan atmosferik
dan dikonversi menjadi format standard. Data kemudian
disimpan dalam tape, disk atau CD. Data biasanya
disimpan di stasiun penerima dan pemproses, sedangkan
perpustakaan lengkap dari data biasanya dikelola oleh
pemerintah ataupun perusahaan komersial yang
berkepentingan.
Radiasi
Elektromagnetik
Berangkat dari bahasan kita di atas
mengenai komponen
sistem PJ, energi elektromagnetik
adalah sebuah
komponen utama dari kebanyakan
sistem PJ untuk
lingkungan
hidup, yaitu sebagai medium untuk pengiriman
informasi dari target kepada sensor.
Energi elektromagnetik merambat
dalam gelombang
dengan beberapa
karakter yang bisa diukur, yaitu: panjang
gelombang/wavelength, frekuensi, amplitude/amplitude,
kecepatan. Amplitudo adalah tinggi gelombang, sedangkan
panjang gelombang adalah jarak antara dua puncak.
Frekuensi adalah jumlah gelombang yang melalui suatu titik
dalam satu satuan waktu. Frekuensi tergantung dari
kecepatan merambatnya gelombang. Karena kecepatan
energi elektromagnetik adalah konstan (kecepatan
cahaya), panjang gelombang dan frekuensi berbanding
terbalik. Semakin panjang suatu gelombang, semakin
rendah frekuensinya, dan semakin pendek suatu
gelombang semakin tinggi frekuensinya.
Analisa Citra
Pengolahan
citra PJ akan diperkenalkan dengan menggunakan Image Analysis (IA) yang
merupakan sebuah ekstension ArcView yang dibuat oleh ERDAS (developer dari
perangkat lunak pengolahan citra PJ yang banyak dipakai). Hasil pengolahan
citra PJ nantinya bisa dianalisa bersama sama dengan data SIG lain menggunakan
ekstension Spatial Analyst seperti dibahas pada bab sebelumnya. Perlu diingat
bahwa IA bukan
merupakan sebuah perangkat lunak yang dirancang khusus untuk pengolahan citra
melainkan hanya untuk memudahkan pengolahan citra sederhana dengan mengunakan
platform ArcView. Untuk pengolahan citra lanjutan, pembaca disarankan untuk
memakai dan menggunakan perangkat lunak yang khusus dirancang untuk hal
tersebut.
Adapun
hal-hal yang bisa dikerjakan oleh IA diantaranya adalah:
• Mengimpor citra (dalam bentuk data raster) untuk
digunakan
dalam ArcView.
• Mengklasifikasi sebuah citra menjadi beberapa kelas tipe
penutupan
lahan seperti vegetasi dll.
• Mempelajari beberapa citra dari periode pengambilan
yang
berbeda untuk menentukan area yang mengalami
perubahan.
• Mencari daerah dengan tingkat kerapatan vegetasi
tertentu
dari sebuah citra.
• Menajamkan kenampakan sebuah
citra dengan cara
menyesuaikan kontras dan tingkat kecerahan atau
dengan merentangkan histogram.
• Merektifikasi sebuah citra terhadap sebuah peta acuan
supaya posisi koordinat
lebih akurat.
Kita
hanya akan membahas sebagian dari kapasitas IA, yaitu:
•
visualisasi citra
•
rektifikasi citra
• pencarian daerah dengan karakter yang sama pada citra
• analisa perubahan pada beberapa citra dari periode yang
berbeda
• mosaic beberapa citra dari area yang berbeda.
Memperbaiki
kenampakan sebuah citra
Seperti
dibahas sebelumnya, apabila sebuah citra
ditampilkan
berdasarkan hubungan linier antara digital
number
dengan derajat keabuan (untuk hitam putih) atau
nilai display (apabila kita memakai pewarnaan), citra
tersebut mungkin akan tampak terlalu terang atau terlalu
gelap
sehingga sulit untuk dianalisa. Hal ini bisa diperbaiki
dengan
mengubah hubungan linier tersebut. IA mempunyai
cara yang agak berbeda
dalam menggambarkan kurva
hubungan
antara digital number dengan nilai display dari
yang
dipaparkan di atas, yaitu dengan menggunakan
histogram. Dalam hal ini axis x menggambarkan digital
number dan nilai display sekaligus, sedangkan axis y
menggambarkan frekuensi dari munculnya masing-masing
digital number pada citra. Pada awalnya, dengan hubungan
linier antara digital number dan nilai display, histogram
antara keduanya berhimpit. Kemudian apabila kita
mengubah hubungan ini, histogram dari nilai display akan
berubah, sehingga keduanya tidak lagi berhimpit. Praktek
yang paling sering dilakukan untuk memperbaiki tampilan
citra adalah dengan merentangkan histogram nilai display.
Sebagai contoh kita akan melakukan Histogram Equali-
zation,
yaitu mendistribusikan nilai display sehingga
frekuensinya
kira-kira sama pada citra.
Langkah-langkah
yang diambil:
• Aktifkan perangkat lunak ArcView. Dari menu utama pilih
File
diikuti dengan Extension, klik Image Analysis
diikuti denganOK.
Lanjutkan
dengan membuka view baru, dan tekan tombol
Add
Theme. Supaya bisa menggunakan fasilitas pada IA,
file
harus dibaca sebagai file IA. Caranya, pada kotak dialog
Add
Theme,
pada list
Data Source Types, pilih Image
Analysis
Data Source. Buka file
\Training\Data_Citra\Melak2000_rec.ers
(ers sebagai
ekstension file menandakan bahwa file tersebut merupakan
file yang dihasilkan oleh perangkat lunak ER Mapper, yang
merupakan salah satu dari banyak format yang bisa dibuka
oleh IA) dari CD anda dan klikOK. Akan muncul kotak
dialog yang menanyakan apakah anda ingin IA menghitung
pyramid
layers untuk citra tersebut. Anda tidak harus
menjawab
YES, akan tetapi pyramid layer ini akan sangat
berguna dalam mempercepat proses pergantian layer
apabila citra yang ditampilkan berukuran besar dan anda
banyak
melakukan zoom in dan zoom out serta
menggeser
citra. Untuk latihan ini anda bisa menjawab NO
karena
citra yang dipakai berukuran cukup kecil.
• Citra Melak2000_rec akan muncul pada layar. Aktifkan
theme tersebut, kemudian
klik dua kali sampai muncul
window
kecil Legend Editor, lalu klik tombolInfrared
untuk
memilih kombinasi RGB pada band 432 (false
color
composite). Klik tombolAdvanced di bagian
bawah Legend Editor. Akan muncul histogram
untuk masing- masing warna. Sebagai contoh, perhatikan histogram paling kiri
untuk warna merah. Dalam hal ini kita melihat dua histogram yaitu histogram
yang berwarna hitam untuk digital number dan warna
merah untuk nilai display. Perhatikan bahwa
nilai display jauh lebih menyebar dibandingkan display number. Dalam IA, sebelum
kita melakukan
transformasi histogram, default penajaman
tampilan yang dilakukan oleh IA adalah dengan menggunakan stretch Standard
Deviations dengan jumlah stan-
dard
deviation sama dengan dua. Dengan stretch in,
nilai display dari digital number yang besarnya lebih
atau kurang dari mean ditambah atau dikurangi 2 kali
standard deviasi akan
menjadi 255 atau 0
Dialog untuk mengatur prosedur stretching dan
tampilan citra
Tampilan
citra dengan false color composite dan stretch
Standard Deviation yang merupakan default dari
IA
Histogram
dari digital number dan display number citra Landsat
dan hasil stretch Standard Deviation
• Anda bisa memilih cara perentangan yang lain. Dari
Legend
Editor,
klik pada daftar pilihan Stretchdan
pilihlahNone, kemudian
klikApply. Perhatikan tampilan
Click output file 
save dimana file output akan disimpan, lalu click ok
