-Nama : Marandi Eko Wibowo -NIM : 1310200006 -Dosen Pengampu: Luhur Moekti Prayogo, S.Si., M.Eng -Program Studi Ilmu Kelautan Fakultas Perikanan dan Kelautan -Universitas PGRI Ronggolawe Tuban 2022

1. TUGAS MATA KULIAH
PENGINDERAAN JAUH KELAUTAN
Citra Penginderaan Jauh (Resolusi Rendah, Menengah dan Tinggi)
Dosen Pengampu:
Luhur Moekti Prayogo, S.Si., M.Eng
Marandi Eko Wibowo
1310200006
PROGRAM STUDI ILMU KELAUTAN
FAKULTAS PERIKANAN DAN KELAUTAN
UNIVERSITAS PGRI RONGGOLAWE
TUBAN
2022

2. i
KATA PENGANTAR
Puji syukur kami panjatkan kehadirat Allah Swt. yang sudah melimpahkan rahmat, taufik, dan
hidayah- Nya sehingga kami bisa menyusun tugas mata kuliah Penetapan dan Penegasan Batas
Laut ini dengan baik serta tepat waktu. Mudah - mudahan makalah yang kami buat ini bisa
menolong menaikkan pengetahuan kita jadi lebih luas lagi. Kami menyadari kalau masih banyak
kekurangan dalam menyusun makalah ini.
Oleh sebab itu, kritik serta anjuran yang sifatnya membangun sangat kami harapkan guna
kesempurnaan makalah ini. Kami mengucapkan terima kasih kepada Bpk. Dosen pengampu
pelajaran Penetapan dan Penegasan Batas Laut. Kepada pihak yang sudah menolong turut dan
dalam penyelesaian makalah ini. Atas perhatian serta waktunya, kami sampaikan banyak terima
kasih.
Tuban,8 Juni 2022
Penyusun

3. ii
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR ...................................................................................................... i
DAFTAR ISI ..................................................................................................................... ii
BAB I PENDAHULUAN ................................................................................................. 1
1.1. Latar Belakang ...................................................................................................... 1
1.2. Rumusan Masalah ................................................................................................. 3
1.3. Tujuan ................................................................................................................... 3
BAB II PEMBAHASAN .................................................................................................. 4
2.1 Uraian Materi ......................................................................................................... 4
BAB III PENUTUP .......................................................................................................... 19
3.1 Kesimpulan ............................................................................................................ 16
3.2 Saran ....................................................................................................................... 16
DAFTAR PUSTAKA ....................................................................................................... 17

4. 1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Penginderaan jauh menjadi salah satu alternatif memperoleh informasi yang cepat, tepat dan
murah. Penginderaan jauh adalah ilmu untuk memperoleh informasi fenomena alam pada objek
(permukaan bumi) yang diperoleh tanpa kontak langsung dengan objek permukaan bumi, tetapi
melalui pengukuran pantulan (reflection) ataupun pancaran (emission) oleh media gelombang
elektromagnetik (Suwargana, 2013). Menurut Jaya (2010), penginderaan jarak jauh khususnya
satellite remote sensing dengan citra landsat merupakan sarana yang banyak digunakan untuk
kegiatan pemetaan dibidang kelautan dan pesisir di Indonesia.
Aplikasi penginderaan jauh merupakan salah satu aplikasi yang dapat dimanfaatkan untuk
analisis tingkat kenyamanan permukiman di daerah kota. Aplikasi penginderaan jauh mampu
dalam menyadap informasi secara detil, karena memberikan resolusi spasial yang cukup tinggi.
Informasi tersebut dapat berupa liputan vegetasi, kepadatan bangunan, jarak permukiman
terhadap jalan utama dan industri yang merupakan beberapa parameter penentu tingkat
kenyamanan permukiman. Pemanfaatan SIG digunakan untuk menganalisis parameter yang
berpengaruh dalam tingkat kenyamanan permukiman dan membantu dalam memvisualisasikan
dalam bentuk peta (Maru, 2016).
Karakter utama citra (image) dalam penginderaan jauh adalah adanya rentang kanal (band)
panjang gelombang elektromagnetik (electromagnet wavelength) yang dimilikinya. Beberapa
radiasi yang dapat dideteksi dengan sistem penginderaan jauh, seperti radiasi cahaya matahari
yang dapat terdeteksi melaui medium gelombang elektromagnetik. Daerah panjang gelombang
elektromagnetik dari daerah visible dan near sampai middle infrared, atau dari distribusi spasial
energy panas (thermal) yang dipantulkan dari permukaan bumi. Setiap material pada permukaan
bumi mempunyai reflektansi yang berbeda terhadap cahaya matahari, sehingga material-material
tersebut akan mempunyai resolusi yang berbeda pada setiap band panjang gelombang. Obyek di
permukaan bumi berdasarkan pada nilai pantulan energi gelombang elektromagnetik yang
dipancarkan oleh obyek permukaan bumi kemudian energy tersebut direkam oleh sensor. Ada
tiga kelompok utama obyek permukaan bumi yang dapat dideteksi oleh sensor yaitu: air, tanah,
dan vegetasi yang masing-masing memancarkan energy elektromagnetik dengan kemampuan

5. 2
pemetaan citranya tergantung pada karakteristik masing-masing citra satelit. Kanal dan
karakteristik inilah yang digunakan oleh penginderaan jauh untuk mengenali obyek-obyek atau
tipe-tipe liputan lahan yang ada di permukaan bumi (Suwargana, 2013)
Saat ini penelitian tentang terumbu karang mengenai distribusi, kondisi (tingkat kerusakan)
dan luasannya masih dilakukan dengan cara konvensional yang masih mempunyai banyak
kelemahan, selain membutuhkan biaya yang cukup besar juga sulit mendapatkan data yang
secara sinoptik dan bersifat spasial dalam areal yang luas. Sebagai solusi dari masalah ini,
sekarang sudah tersedia sarana satelit (Citra Landsat_TM) yang dapat digunakan untuk
mendapatkan data secara sinoptik dan bersifat spasial dalam areal yang luas tersebut. Contohnya
adalah penelitian untuk mengetahui distribusi dan tingkat kerusakan terumbu karang yang terjadi
dalam kurun waktu 5 tahun terakhir, serta luasannya (terbatas pada kedalaman 0-10 meter)
dengan menggunakan citra satelit Landsat_TM Aquisisi Tahun 1997 dan 2002 (Rauf, 2004).
Koreksi citra satelit yang digunakan pada penelitian ini adalah citra satelit Landsat 8 tahun
2005 hasil perekaman 12 Januari 2005 yang digunakan sebagai garis pantai awal (baseline), dan
hasil perekaman 12 September 2014 sebagai garis pantai pembanding. Pengolahan citra satelit
dilakukan untuk mengoreksi hasil perekaman citra satelit dengan kondisi sebenarnya di
lapangan. Pengolahan citra satelit terdiri dari koreksi atmosferik dan koreksi geometrik (Anggoro
et al., 2015).
Perkembangan zaman yang sangat pesat saat ini mendorong keinginan manusia untuk dapat
melakukan kegiatan dan pekerjaan dalam segala bidang kehidupan dengan lancar dan tepat
waktu. Akan tetapi dalam hal ini manusia sering mengalami hambatan yang dikarenakan oleh
kurang akuratnya hasil analisis cuaca yang menjadi salah satu sumber informasi yang digunakan
oleh manusia dalam memprakirakan cuaca, agar dapat merencanakan dan melaksanakan
berbagai kebijakan pekerjaan (Santi, 2011).
Indonesia merupakan negara yang terletak di daerah tropik. Letak tersebut mengakibatkan
curah hujan yang diterima cukup tinggi. Di daerah tropik, bentuk presipitasi yang umum terjadi
adalah hujan. Di Indonesia penelitian mengenai hujan menjadi penting mengingat seringkalinya
timbul persoalan baik yang berkaitan dengan rendahnya curah hujan maupun persoalan tentang
curah hujan yang tinggi (Kusmawati, 2008).

6. 3
Salah satu instrumen yang dapat digunakan untuk memonitor kondisi cuaca adalah satelit.
Dengan menggunakan satelit, kondisi cuaca dapat teramati secara spasial dalam ruang lingkup
yang cukup luas. Satelit GMS dapat memberikan informasi dari hasil liputannya yaitu memantau
permukaan bumi, liputan awan, badai tropik, ENSO, posisi dan gerak ITCZ dan menduga curah
hujan. Pemanfaatan satelit cuaca ini dapat pula digunakan untuk melihat sebaran awan di daerah
Indonesia. Dengan pengolahan citra satelit dapat ditentukan pula sebaran hujan di berbagai
daerah (Kusmawati, 2008).
1.2.Rumusan Masalah
1. Apakah yang dimaksud dengan citra beresolusi rendah, menengah, dan tinggi?
2. Bagaimana cara mendapatkan data yang diambil dari ruang angkasa dalam bentuk
gambar?
1.3.Tujuan
1. Mahasiswa dapat mengetahui apa fungsi dari citra dengan beresolusi rendah, menengah,
dan tinggi
2. Mahasiswa dapat mengetahui bagaimana data dapat diambil dari ruang angkasa

7. 4
BAB II
PEMBAHASAN
2.1.Uraian Materi
Penginderaan jauh adalah ilmu untuk memperoleh informasi fenomena alam pada
obyek (permukaan bumi) yang diperoleh tanpa kontak langsung dengan obyek
permukaan bumi melalui pengukuran pantulan (reflection) ataupun pancaran (emission)
oleh media gelombang elektromagnetik. Obyek di permukaan bumi berdasarkan pada
nilai pantulan energi gelombang elektromagnetik yang dipancarkan oleh obyek
permukaan bumi kemudian energi tersebut direkam oleh sensor. Ada tiga kelompok
utama obyek permukaan bumi yang dapat dideteksi oleh sensor yaitu: air, tanah, dan
vegetasi yang masing-masing memancarkan energi elektromagnetik dengan kemampuan
pemetaan citranya tergantung pada karakteristik masingmasing citra satelit. Kanal dan
karakteristik inilah yang digunakan oleh penginderaan jauh untuk mengenali obyek
obyek atau tipe-tipe liputan lahan yang ada di permukaan bumi.
Terkait dengan bertambah baiknya resolusi spasial data pengindaran jauh, maka
dimungkinkan untuk mengekstrasi objek-objek yang relatif lebih rinci dalam ukurannya.
Begitu pula dengan bertambah baiknya resolusi spektral dari data pengindaraan jauh,
maka memungkinkan data satelit dapat digunakan untuk mengekstrasi informasi atau
objek didasarkan pada nilai spektral dari objek tertentu. Nilai spektral dari setiap objek
yang di observasi biasanya berbeda. Khusus untuk objek yang berbeda dibawah
permukaan laut (seperti terumbu karang, padang lamun, dan sebagainya) (Sari & Lubis,
2017), dan nilai spectra dipengaruhi oleh beberapa faktor antara lain: sifat fisik objek,
dimensi objek, kejernihan atau kekeruhan air, kedalaman air dan sebagainya (Arya et al.,
2017).
Mengacu pada kegiatan MREP (Marine Resources And Evaluation Planning) yang
dilakukan oleh pemerintah pada tahun 1999 – 2002, maka perlu adanya kegiatan survei
dan penelitian tentang sumber daya kelautan di daerah. Hasil yang diperoleh dapat
menjadi dasar pengembangan dan pengelolaan sumber daya kelautan dan perikanan

8. 5
secara terpadu. Salah satu teknologi yang dapat digunakan dalam kegiatan survey dan
penelitian potensi sumber daya kelautan dan perikanan adalah teknologi SIG.
Interaksi Gelombang Elektromgnetik
Interaksi gelombang elektromagnetik yang bekerja pada daerah spektrum optik
(tanpak, infra merah dekat dan infra merah menengah atau infra merah pantulan)
diukur/dideteksi oleh sensor, di antaranya mengalami peristiwa sebagai berikut:
1. Dalam daerah ini dapat sekaligus terjadi peristiwa pemantulan, penyerapan dan
penerusan dengan mengikuti hukum Kirkchoff dan hukum Snellius.
2. Energi yang jatuh pada suatu objek akan diabsorpsikan, dipantulkan, dan
ditransmisikan.
3. Pada daerah spektrum optik, energi yang diukur oleh sensor adalah energi yang
direfleksikan oleh objek permukaan bumi, sehubungan dengan sensitifitas sensor
dioperasikan pada daerah spektrum tampak, infra merah pantulan (infra merah dekat
dan infra-merah menengah).
4. Besarnya radiasi yang dipantulkan oleh objek yang diterima oleh sensor pengamat,
berbeda-beda untuk setiap objek. Dengan kata lain, objek-objek dapat diidentifikasi
atau dibedakan tergantung pada karakteristik reflektal objek-objek tersebut.
5. Karakteristik reflektansi spektral dari berbagai objek yang umum pada permukaan
bumi seperti tumbuhan,tanah, air. Hubungan interaksi pantulan gelombang
elektromagnetik yang diterima oleh sensor dan kemudian
Hubungan interaksi pantulan gelombang elektromagnetik yang diterima oleh sensor
dan kemudian dikirim ke stasiun penerima di bumi berupa data kumpulan titik-titik
cahaya yang tertera pada layar monitor yang disebut piksel. Sehingga tersusun
membentuk suatu kumpulan gambar cahaya disebut citra (image). Dengan kata lain
piksel adalah sebuah titik elemen paling kecil pada citra satelit. Bila resolusi
radiometriknya 8 bit, dimana intensitas pantulan akan diubah menjadi citra dengan 28 =
256 tingkat, maka angka numerik dari piksel disebut Digital Number (DN) antara 0 s/d
255. Digital Number dilayar monitor ditampilkan dalam warna kelabu, tingkatan warna

9. 6
dari putih ke kelabu hingga hitam disebut (greyscale), tergantung level energi yang
terdeteksi. Nilai digital angka 0 (nol) ditandai dengan warna hitam, antara 0 dan 255
ditandai warna tingkat kelabu (greyscale) dan nilai 255 ditandai dengan warna putih.
Citra Satelit Landsat, Spot dan Ikonos
Data satelit Landsat (Land Satellite) membawa sensor Thematic Mapper (ETM), data
SPOT (Satelit pour Observation de la Terre) membawa HRVIR (High Resolution to
Near Infrared) yaitu mempunyai band daerah tampak (visible) sampai dengan infra
merah, dan data Ikonos sama juga mempunyai band multispectral dari daerah tampak
(visible) sampai dengan infra merah semuanya mempunyai kemampuan dalam hal
pemanfaatannya.
Landsat
Program Landsat merupakan satelit tertua dalam program observasi bumi. Landsat
dimulai tahun 1972 dengan satelit Landsat-1 yang membawa sensor MSS multispektral.
Setelah tahun 1982, Thematic Mapper TM ditempatkan pada sensor MSS. MSS dan TM.
Satelit Landsat (Satelit Bumi) ini merupakan milik Amerika Serikat.
Beberapa genersi satelit Landsat yang dibuat Amerika namun sekarang sudah tidak
beroperasi lagi. Landsat 5, diluncurkan pada 1 Maret 1984, membawa sensor TM
(Thematic Mapper), yang mempunyai resolusi spasial 30 x 30 m pada band 1, 2, 3, 4, 5
dan 7. Sensor Thematic Mapper mengamati obyek-obyek di permukaan bumi dalam 7
band spektral, yaitu band 1, 2 dan 3 adalah sinar tampak (visible), band 4, 5 dan 7 adalah
infra merah dekat, infra merah menengah, dan band 6 adalah infra merah termal yang
mempunyai resolusi spasial 120 x 120 m. Luas liputan satuan citra adalah 185 x 185 km
pada permukaan bumi. Landsat 5 mempunyai kemampuan untuk meliput daerah yang
sama pada permukaan bumi pada setiap 16 hari, pada ketinggian orbit 705 km.
Citra satelit Landsat-7 ETM adalah satelit bumi dengan membawa intrumen ETM
(Enchnced Thamatic Mapper) yang menyajikan delapan sailorman multispektral
scanning radiometer. Diluncurkan pada bulan April 1999 dengan membawa
ETM+scanner. Saat ini, hanya Landsat-5 dan 7 sudah tidak beroperasi lagi.

10. 7
Terdapat banyak aplikasi dari data Landsat TM-7 ini, manfaatnya adalah untuk
pemetaan penutupan lahan, pemetaan penggunaan lahan, pemetaan geologi, pemetaan
suhu permukaan laut dan lain-lain. Untuk pemetaan penutupan dan penggunaan lahan
dapat memilih data Landsat TM karena terdapat band infra merah menengah. Landsat
TM adalah satu-satunya satelit non-meteorologi yang mempunyai band inframerah
termal. Data thermal diperlukan untuk studi proses-proses energi pada permukaan bumi
seperti variabilitas suhu tanaman dalam areal yang diirigasi.
Spot
SPOT singkatan dari Systeme Pour I.Observation de la Terre. SPOT-1 diluncurkan
pada tahun 1986. SPOT dimiliki oleh konsorsium yang terdiri dari Pemerintah Prancis,
Swedia dan Belgia. SPOT pertama kali beroperasi dengan pushbroom sensor CCD
dengan kemampuan off-track viewing di ruang angkasa. Saat itu, resolusi spasial 10 meter
untuk pankromatik dan 20 meter daerah tampak (visible). Pada Maret 1998 sebuah
kemajuan signifikan SPOT-4 diluncurkan: sensor HRVIR mempunyai 4 di samping 3
band dan instumen VEGETATION ditambahkan. VEGETATION didesain untuk hampir
tiap hari dan akurat untuk memonitor bumi secara global.
Ikonos
Ikonos adalah satelit komersial beresolusi tinggi pertama yang ditempatkan di ruang
angkasa. Ikonos dimiliki oleh Space Imaging, sebuah perusahaan Observasi Bumi
Amerika Serikat. Satelit komersial beresolusi tinggi lainnya yang diketahui: Orbview-3
(OrbImage), Quickbird (EarthWatch) dan EROS-A1 (West Indian Space).
Ikonos diluncurkan pada bulan September tahun 1999 dan pengumpulan data secara
regular dilakukan sejak Maret 2000. Ikonos dimiliki dan dioperasikan oleh Space
Imaging. Di samping mempunyai kemampuan merekam citra multispetral pada resolusi 4
meter, Ikonos dapat juga merekam obyek-obyek sekecil satu meter pada hitam dan putih.
Dengan kombinasi sifatsifat multispektral pada citra 4-meter dengan detail detail data
pada 1 meter, citra Ikonos diproses untuk menghasilkan 1-meter produk-produk
berwarna.

11. 8
Sensor pada satelit didasarkan pada prinsip pushbroom dan dapat secara simultan
mengambil citra pankromatik dan multispektral. Ikonos mengrimkan resolusi spasial
tertinggi sejauh yang dicapai oleh sebuah satelit sipil. Bagian dari resolusi spasial yang
tinggi juga mempunyai resolusi radiometrik tinggi menggunakan 11-bit (Space Imaging,
2004). Banyak aplikasi untuk data Ikonos yang dapat diketahui. Pemilik berharap bahwa
penggunaan lapangan dapat dibayar untuk harga data komersial. Diharapkan bahwa, pada
masa mendatang, 50% data foto udara akan digantikan oleh citra beresolusi tinggi dari
angkasa (kamera pesawat digital akan banyak menggantikan foto udara yang masih ada).
Misi pertama Ikonos akan mendapatkan citra seluruh kota-kota utama Amerika Serikat.
Sampai saat ini pemetaan dan monitoring perkotaan dari angkasa (tidak hanya di
Amerika) hanya mungkin pada skala terbatas.
Kualitas gambar citra penginderaan jauh dapat dilihat berdasarkan resolusi yang
digunakan. Paling utama dapat dibedakan menjadi 3 yaitu: resolusi spasial, temporal, dan
spektral.
Resolusi Spasial
Merupakan ukuran terkecil obyek di lapangan yang dapat direkam pada data digital
maupun pada citra. Pada data digital resolusi dilapangan dinyatakan dengan pixel.
Semakin kecil ukuran terkecil yang dapat direkam oleh suatu sistem sensor, berarti sensor
itu semakin baik karena dapat menyajikan data dan informasi yang semakin rinci.
Resolusi spasial yang baik dikatakan resolusi tinggi atau halus, sedang yang kurang baik
berupa resolusi kasar atau rendah (Suwargana,2013).
Resolusi spasial merupakan kemampuan untuk menampakkan dua objek yang
berdekatan secara terpisah. Dapat disebut juga daya memecah detail suatu objek.
Resolusi spasial dipengaruhi oleh pixel citra tersebut. Semakin banyak pixel dan ukuran
pixel yang kecil memberikan detail yang lebih baik, karena setiap pixel akan mewakili
informasi suatu citra. Semakin besar matrix pixel maka akan memberikan resolusi spasial
yang lebih baik. Resolusi spasial dapat disebabkan juga oleh blur akibat faktor geometris,
misalnya karena ukuran fokus tabung, dofusi cahaya pada receptor, bukan diafragma, dan
pergerakan pasien. Dalam diagnostik pencitraan digital, resolusi spasial 2,5-5,0 mm
merupakan range optimal dalam menghasilkan citra. Untuk mammografi yang

12. 9
membutuhkan detail tinggi ketika ada mikro kalsifikasi, ataupun tulang yang
membutuhkan detail maka dibutuhkan resolusi spasial yang lebih tinggi. Dalam
pencitraan CR penyebab resolusi spasial yang rendah adalah karena hamburan cahaya
saat imaging plate dibaca. Kejadian ini dapat mengakibatkan blur pada saat imaging plate
dibaca oleh imaging plate reader (Setyawan, 2014).
Dalam menentukan range resolusi, ada tiga tingkat ukuran resolusi yang perlu
diketahui, yaitu:
a. Resolusi spasial tinggi, berkisar : 0.6-4 m.
b. Resolusi spasial menengah, berkisar : 4-30 m
c. Resolusi spasial rendah, berkisar : 30 - > 1000 m (Suwargana, 2013).
Gambar 1.1 Hasil Perbedaan Resolusi Spasial
Beberapa contoh satelit bumi yang mempunyai resolusi spasial adalah:
a. Landsat : 15 meter pada mode pankromatik dan 30 meter pada mode multispectral
b. Spot : 10 meter pada mode pankromatik dan 20 meter pada mode multispektral
c. Ikonos : 1 meter pada mode pankromatik dan 4 meter pada mode multispektral
(Suwargana, 2013).

13. 10
Berikut adalah resolusi spasial pada beberapa jenis citra :
 Citra SPOT resolusi spasialnya 10 dan 20 meter
 Citra Landsat TM resolusi spasialnya 30 meter
 Citra Landsat MSS resolusi spasialnya 79 meter
 Citra IKONOS resolusi spasialnya 1.5 meter, diluncurkan pertama kali pada
tanggal 24 September 1999 oleh Space Imagine, merupakan citra satelit
komersil pertama.
 Citra QuickBird resolusi spasialnya yang tertinggi saat ini yaitu 0.61 meter.
Diluncurkan pada tanggal 18 Oktober 2001 oleh Digital Globe.
 Citra OrbView 3 resolusi spasialnya adalah 1 meter (pankromatik) dan 4
meter (multispektral). Diluncurkan pada 26 juni 2003 oleh GeoEye.
 Formosat 2 resolusi spasialnya adalah 2 meter (pankromatik) dan 8 meter
(multispektral) (Sugiarto, 2012).
Resolusi Temporal
Resolusi temporal diartikan sebagai lamanya waktu bagi sensor satelit untuk
mengindera daearah yang sama untuk yang kedua kalinya. Satuannya biasanya adalah
hari. Semakin banyak jumlah hari yang diperlukan untuk mengindera daerah yang sama
maka semakin rendah resolusi temperolanya, dan sebaliknya (Syah,2010).
Resolusi temporal ialah frekuensi perekaman ulang kembali ke daerah yang sama
pada rentang waktu tertentu. Rentang waktu perulangan ke asal daerah yang sama
satuannya dinyakan dalam jam atau hari, contoh resolusi temporal ini: a. Resolusi
temporal tinggi berkisar antara : <24 jam - 3 hari. b. Resolusi temporal sedang berkisar
antara : 4-16 hari c. Resolusi temporal rendah berkisar antara:> 16 hari (Suwargana,
2013).
Bebarapa contoh satelit bumi yang mempunyai resolusi temporal:
a. Landsat generasi 1 : 18 hari
b. Landsat generasi 2 : 16 hari

14. 11
c. SPOT : 26 hari atau 6-7 kali/bulan karena sensor dapat ditengokkan arah
perekamannya d. Ikonos: antara 1,5 sampai 3 hari (Suwargana, 2013).
Gambar 1.2 Hasil Sensor Resolusi Temporal oleh LANDSAT generasi 1 :18 hari.
Resolusi spectral
Resolusi spektral dari suatu sensor adalah lebar dan banyaknya saluran yang dapat
diserap oleh sensor. Semakin banyak saluran yang dapat diserap dan semakin sempit
lebar spektral tiap salurannya maka resolusi spektralnya semakin tinggi. Resolusi spektral
ini berkaitan langsung dengan kemampuan sensor untuk dapat mengidentifikasi obyek.
Resolusi spektral sensor yang spesifik menentukan jumlah band spektral, di mana sensor
dapat memilih radiasi yang direfleksikan (dipantulkan). Tetapi jumlah band-band
bukanlah hanya aspek yang penting dari resolusi spektral. Bebarapa contoh satelit bumi
yang mempunyai resolusi spektral: a. Resolusi spektral tinggi berkisar antarara: - 220
band b. Resolusi spektral sedang berkisar antara: 3 - 15 band c. Resolusi spektral rendah
berkisar antara: - 3 band Saluran spektrum yang digunakan dalam system penginderaan

15. 12
jauh, pada daerah spektrum optik (visible, infra merah dekat dan infra merah menengah
atau infra merah pantulan).
Karakteristik dan Interpretasi Citra
Interaksi gelombang elektromagnetik yang diterima oleh sensor Landsat, Spot, dan
Ikonos bekerja pada daerah spektrum optik (visible, infra merah dekat dan infra merah
menengah atau infra merah pantulan), di antaranya mengalami peristiwa sebagai berikut:
1. Dalam daerah ini dapat sekaligus terjadi peristiwa pemantulan, penyerapan dan
penerusan dengan mengikuti hukum Kirkchoff dan hukum Snellius.
2. Energi yang jatuh pada suatu objek akan diabsorpsikan, dipantulkan, dan
ditransmisikan.
3. Pada daerah spektrum optik, energi yang diukur oleh sensor adalah energi yang
direfleksikan oleh objek permukaan bumi, sehubungan dengan sensitifitas sensor
dioperasikan pada daerah spektrum tampak, infra merah pantulan (infra merah dekat
dan infra-merah menengah).
4. Besarnya radiasi yang dipantulkan oleh objek yang diterima oleh sensor pengamat,
berbeda-beda untuk setiap objek. Dengan kata lain, objek-objek dapat diidentifikasi
atau dibedakan tergantung pada karakteristik reflektal objek-objek tersebut.
5. Karakteristik reflektansi spektral dari berbagai objek yang umum pada permukaan
bumi seperti tumbuhan, tanah, air, ditunjukkan dalam Gambar 1 sebagai berikut:

16. 13
Gambar 1. Karakteristik Spasial, Spektral dan Radiasi pada Data Satelit Landsat, SPOT, dan Ikonos
terhadap Obyek Permukaan Bumi Sumber: Lillesand, M.T. and W.R. Kiefer.1999.
Gambar 1 merupakan gambaran dari karakteristik data satelit Landsat, Spot, dan
Ikonos yang bekerja pada kemampuan masing-masing panjang gelombangnya untuk
mendeteksi (pengambilan data) obyek permukaan bumi. Mereka bekerja pada daerah
panjang gelombang optik (visible, infra merah dekat dan infra merah menengah atau
infra merah pantulan). Ketiga masing-masing satelit mendeteksi berdasarkan
kemampuan dari sensor masing masing.
Kemampuan sensor data Landsat dijelaskan pada Gambar 1. Pada setiap masing-
masing band dari kanal 1 sampai 7 menjelaskan kemampuan data dapat mendeteksi
obyek permukaan bumi. Radiasi dari pancaran atau pantulan oleh obyek air dapat
dideteksi oleh sensor Landsat pada kanal 1 pada panjang gelombang (0,45- 0,51 μm)
resolusi spasial 30 meter. Pancaran radiasi dari obyek tanah (termasuk lahan terbuka,
permukiman, hutan, dan perkebuban) dapat terdeteksi oleh kanal 3 pada panjang
gelombang pada panjang gelombang (0,63-0,69μm). Sedangkan radiasi pantulan obyek
vegetasi dapat terdeteksi oleh kanal 5 pada panjang gelombang pada panjang
gelombang (1,55-1,75 μm) dan 7 pada panjang gelombang (2,09-2,35 μm).
Sensor data Spot dengan resolusi spasial 20 meter dapat menunjukkan pada setiap
band kanal 1 sampai 4 mampu mendeteksi obyek permukaan bumi. Pantulan radiasi
obyek air dapat dideteksi oleh sensor pada kanal 1 pada panjang gelombang (0,49-0,61
μm). Untuk obyek tanah (termasuk lahan terbuka, permukiman, jalan, hutan dan
perkebunan) dapat terditeksi oleh kanal 2 pada panjang gelombang pada panjang

17. 14
gelombang (0,61-0,68 μm), sedangkan untuk pantulan radiansi obyek vegetasi terditeksi
oleh kanal 3 pada panjang gelombang pada panjang gelombang (0,78-0,89 μm).
Untuk sensor data Ikonos dengan resolusi spasial 1 meter juga kemampuannya
dijelaskan pada Gambar 1. Setiap band kanal 1 sampai 4 dapat mendeteksi obyek
permukaan bumi tergantung kemampuan maing-masing kanal. Pantulan pantuan
rasiansi obyek air dapat dideteksi oleh sensor pada kanal 1 pada panjang gelombang
(0.45- 0.52 μm μm), obyek tanah (termasuk lahan terbuka, permukiman, jalan) pada
kanal 2 pada panjang gelombang (0.52-0.62 μm) dan kanal 3 pada panjang gelombang
(0.63-0.69 μm) sedangkan puncak vegetasi pada kanal 4 pada panjang gelombang (0.76-
0.90 μm ).
Sebagai gambaran pada citra Satelit, dilakukan pengambilan comtoh tiga citra yang
berbeda resolusi spasial yaitu citra Landsat, Spot, dan Ikonos yang terlihat pada Gambar
2. Citra komposit warna pada Gambar 2a diperoleh dari produk Landsat-7 dengan
menggunakan kanal/band multispectral (TM) dengan resolusi spasial 30 meter tanpa
kanal pankromatik. Gambar 2b diperoleh dari produk Spot-4 dengan kombinasi RGB
menggunakan kanal multispectral juga tanpa pankromatik dengan resolusi 20 meter.
Gambar 2c diperoleh dari produk Ikonos dengan kombinasi RGB menggunakan kanal
multispectral dengan kana pankromatik resolusi 1 meter. Pada Gambar 2b tampak
dengan jelas ketajaman produk Spot-4 yang tak mungkin dapat dipenuhi oleh produk
Landsat-7, sedangkangkan Gambar 2c Nampak akan jauh lebih jelas lagi ketajaman dari
produk Ikonos. Ada kesamaan yang menonjol nampak pada Gambar 2, yaitu gedung
mesjid Istiqlal dan Tugu Monas. Namun pada citra Spot-4 tampak lebih jelas
ketajamannya dibandingkan dengan Landsat-7, dimana pada citra Spot- 4 kenampak
gedung-gedung yang lain Nampak bermunculan yang dicirikan dengan rona putih. Dari
kedua citra Landsat-7 dan Spot-4 akan lebih jelas lagi ketajamannya jika dibandingkan
dengan citra Ikonos. Pada citra Ikonos kenampak gedung-gedung yang lain nampak
bermunculan lebih banyak lagi yang dicirikan dengan rona putih. Akan lebih nampak
tajam lagi bila citra Ikonos diperbesar (zoom), Nampak obyek-obek disekitarnya akan
nampak sangat jelas, seperti jalanjalan dan gedung-gedung lain seperti Stasiun Kereta
Api, Pertamina Pusat, Gereja Katederal dan gedung lainnya.

18. 15
Gambar. 2 Contoh resolusi pada Citra Satelit : Landsat, Spot, dan Ikonos wilayah Monas dan
sekitarnya. Sumber: LAPAN dan http://www.spaceimaging.com/products/ikonos/index.html.
Kendala Resolusi
Meskipun benar bahwa resolusi yang tinggi akan memberikan data yang lebih
banyak, tetapi itu tidak sinonim dengan meningkatnya jumlah informasi yang diperoleh.
Dari segi teknis, pemakai dihadapkan pada pilihan untuk mengoptimalkan resolusi
(spasial, temporal, spektral dan radiometrik), biaya untuk mendapatkan data, dan
pengolahan data tersebut. Meningkatnya resolusi membawa konsekuensi meningkatnya
jumlah data yang harus diperoleh. MSS yang mengkover 185 km x 170 km dengan
resolusi 79 m x 79 m, 4 band dengan resolusi radiometrik 7 bit untuk band 4, 5 dan 7
serta 6 bit untuk band 6 membutuhkan ruang 24 MB, sementara TM yang mencakup
areal yang sama, dengan resolusi 30 m x 30 m, 7 band dan 8 bit membutuhkan 227 MB.
Berangkat dari hal di atas, maka pemilihan resolusi perlu disesuaikan dengan obyek
atau fenomena masalah yang dihadapi serta biaya yang tersedia (Forester, 2016).

19. 16
BAB III
PENUTUP
3.1.Kesimpulan
Data LANDSAT, SPOT dan IKONOS sama-sama mempunyai band multispektral, yaitu
daerah tampak (visible) sampai dengan infra merah (infrared) dan band pankromatik
yang resolusi spasialnya lebih tinggi. Ketiganya mempunyai kemampuan mendeteksi
permukaan bumi seperti lahan terbuka, permukiman, hutan, perkebunan dan lain-lain.
Dengan resolusi spasial 30 meter pada data LANDSATTM dan resolusi 20 meter pada
data SPOT-4 maka ketajaman produk Spot-4 lebih tajam dari data LANDSAT-TM,
namun akan lebih jelas lagi ketajamannya jika dibandingkan dengan citra IKONOS yang
mempunyai resolusi 1 meter.
3.2.Saran
Banyaknya penelitian pesisir dan kelautan yang memanfaatkan Penginderaan
Jauh dan SIG telah menandakan bahwa Negara Indonesia memiliki pakar – pakar yang
handal dalam kemaritiman, untuk itu perlu aplikasi nyata dari hasil penelitian – penelitan
tersebut dalam bentuk kegiatan yang aplikatif bagi masyarakat.

20. 17
DAFTAR PUSTAKA
Forester,A. 2016. Dsiplay Citra Digital Penginderaan Jauh (Bab I).
Http://Www.Forester.Id/2016/03/Display-Citra-Digital-Penginderaan-Jauh.Html.
Diakses Tanggal 10 Oktober 2016. Pukul : 23.50
Hernan. 2016. Konsep Resolusi Dalam Penginderaan Jauh.
Https://Hernandeaff.Wordpress.Com/2016/02/29/Konsep-Resolusi-Dalam-
Penginderaan-Jauh-Spasial-Spektral-Radiometrik-Temporal/. Diakses Tanggal 11
Oktober 2016. Pukul : 07.46
Kusmawati, Y. 2008. Variasi Spasial Dan Temporal Hujan Konvektif Di Pulau Jawa
Berdasarkan Citra Satelit. Jurnal Agromet Indonesia. 22(1) : 1-14.
Syah, A.F. 2010. Penginderaan Jauh Dan Aplikasinya Di Wilayah Pesisir Dan Lautan. Jurnal
Kelautan. 3(1). 18-28
Santi,R.C.N. 2011. Teknik Perbaikan Kualitas Citra Satelit Cuaca Dengan Sataid. Jurnal
Teknologi Informasi Dinamik. 16(2) : 101-109
Setyawan, H.T. 2014. Uji Resolusi Spasial Pada Perangkat Lunak Computed Radiography
Menggunakan Pengolahan Citra Digital. Youngster Physics Journal. 3(4) : 311-316
Sugiarto, D.P. 2012. Menilai Keunggulan Resolusi Citra.
Https://Tnrawku.Wordpress.Com/2012/03/25/Menilai-Keunggulan-Resolusi-Citra/.
Diakses Tanggal 08 Oktober 2016. Pukul : 20.00
Suwargana, N. 2013. Resolusi Spasial, Temporal Dan Spektral Pada Citra Satelit Landsat,
Spot Dan Ikonos. Jurnal Ilmiah Widya. 1(2) : 167-174
EOEdu. , n.d. Retrieved 9 December 2010
http://www.spaceimaging.com/products/ikonos/index.html.2011. Janssen, L.F.L
and Huurneman C.G. .Principles of Remote Sensing. ITC Educational Texbooks
Series. ITC, Enshede, Netherlands.2001.
Lillesand, M.T. and W.R. Kiefer. Remote Sensing And Image Interpretation. 3rdEdition. John
Wiley & Sons Inc. New York.1994.
(Landsat-7 ETM) Eros Data Center, 1995. Space Imaging.
http://www.spaceimaging.com/products/ikonos/ index.htm. Infoterra-global.com.
http://www.infoterraglobal .com/images/irspan_bengh.htm, 22 Oktober 2004.