Download to read offline
Model-Data-Spasial-dalam-SIG (1) Uploadd
- 1. Model Data Spasialdalam SIG Presentasi ini akan membahas model data spasial dalam Sistem Informasi Geografis (SIG). Kita akan mempelajari representasi data geografis dan pentingnya dalam analisis. Tujuan utama adalah memberikan pemahaman dasar tentang konsep-konsep ini.
- 2. Pengertian Model DataSpasial Definisi Model data spasial adalah representasi abstrak dari fenomena geografis. Digunakan untuk menyimpan dan memanipulasi data dalam SIG. Fungsi Berfungsi untuk menyederhanakan kompleksitas dunia nyata. Memudahkan analisis dan visualisasi data geografis. Komponen Terdiri dari geometri (lokasi), atribut (deskripsi), dan topologi (hubungan spasial). Teknologi SIG terus berkembang sejak tahun 1960 hingga 2024. Inovasi model data spasial memainkan peran kunci.
- 3. Jenis-jenis Model DataSpasial Raster Representasi data dalam bentuk grid sel. Setiap sel menyimpan nilai atribut. Vektor Representasi data menggunakan titik, garis, dan poligon. Cocok untuk fitur diskrit. TIN Jaringan segitiga tidak beraturan. Efektif untuk pemodelan permukaan 3D. Setiap model memiliki karakteristik unik. Pemilihan model bergantung pada aplikasi.
- 4. Model Data Raster 1Struktur Grid Sel Data raster terdiri dari sel- sel yang tersusun dalam grid. Setiap sel memiliki nilai yang merepresentasikan informasi. 2 Resolusi Spasial Ukuran sel menentukan resolusi spasial data raster. Semakin kecil ukuran sel, semakin tinggi resolusinya. 3 Format File Raster Beberapa format file raster umum meliputi GeoTIFF, IMG, dan JPEG2000. Model raster sering digunakan untuk pemetaan tutupan lahan. Klasifikasi citra satelit adalah contohnya.
- 5. Model Data Vektor Titik Representasifitur geografis sebagai titik tunggal. Contoh: lokasi pohon. Garis Representasi fitur linear. Contoh: jalan, sungai. Poligon Representasi area tertutup. Contoh: danau, bangunan. Topologi penting dalam data vektor. Memastikan hubungan spasial yang benar. Digunakan dalam pemetaan infrastruktur.
- 6. Model TIN (Triangulated IrregularNetwork) 1 Struktur Jaringan Segitiga TIN menggunakan jaringan segitiga untuk merepresentasikan permukaan. 2 Pemodelan Permukaan 3D Sangat baik untuk memodelkan permukaan bumi dalam tiga dimensi. 3 Analisis Terrain Digunakan dalam analisis terrain, seperti perhitungan lereng dan aspek. TIN lebih unggul daripada model DEM raster dalam beberapa kasus. Terutama di daerah dengan variasi ketinggian yang tinggi.
- 7. Sistem Koordinat dan Proyeksi SistemKoordinat Geografis Menggunakan lintang dan bujur untuk menentukan lokasi di permukaan bumi. Sistem Koordinat Proyeksi Memproyeksikan permukaan bumi ke bidang datar. Menyebabkan distorsi. Datum Geodetik Referensi untuk mengukur posisi di permukaan bumi. Transformasi koordinat penting untuk menyelaraskan data dari sumber yang berbeda.
- 8. Analisis Spasial Dasar Buffer Membuatzona di sekitar fitur geografis. 1 Overlay Menggabungkan dua atau lebih lapisan data spasial. 2 Interpolasi Spasial Memprediksi nilai di lokasi yang tidak diketahui berdasarkan data yang ada. 3 Query Spasial Mencari fitur berdasarkan kriteria spasial. 4 Analisis jarak dan area juga sering digunakan. Membantu dalam pengambilan keputusan.
- 9. Kualitas Data Spasial 1 AkurasiPosisional Seberapa dekat lokasi fitur dengan lokasi sebenarnya. 2 Akurasi Atribut Seberapa benar deskripsi fitur. 3 Kelengkapan Data Seberapa lengkap cakupan data. Konsistensi logis juga penting. Memastikan tidak ada kontradiksi dalam data.
- 10. Pemrosesan Data Raster KlasifikasiCitra Mengelompokkan piksel citra ke dalam kelas-kelas tertentu. Filtering dan Enhancement Meningkatkan kualitas visual citra. Analisis Multi-Temporal Menganalisis perubahan dari waktu ke waktu. Konversi format data raster sering diperlukan. Memastikan kompatibilitas.
- 11. Pemrosesan Data Vektor EditingGeometri Memperbaiki atau mengubah bentuk fitur vektor. Manajemen Atribut Menambah, mengubah, atau menghapus informasi atribut. Generalisasi Menyederhanakan fitur untuk skala yang lebih kecil. Validasi topologi memastikan integritas data vektor. Mencegah kesalahan.
- 12. Integrasi Model Data Rasterke Vektor Mengubah data raster menjadi data vektor. Vektor ke Raster Mengubah data vektor menjadi data raster. Analisis Gabungan Menggunakan kedua model data dalam analisis yang sama. Praktik terbaik dalam integrasi data. Memastikan hasil yang akurat dan efisien.
- 13. Aplikasi Model DataSpasial 1 Tata Guna Lahan Memetakan dan menganalisis penggunaan lahan. 2 Risiko Bencana Memodelkan dan menganalisis risiko bencana alam. 3 Perencanaan Wilayah Merencanakan pengembangan wilayah yang berkelanjutan. 4 Pemantauan Lingkungan Memantau perubahan lingkungan dari waktu ke waktu. Model data spasial sangat penting dalam pengambilan keputusan.
- 14. Tren dan PerkembanganTerkini Big Data Spasial Mengelola dan menganalisis data spasial berukuran besar. Cloud GIS Menggunakan layanan SIG berbasis awan. Machine Learning Menggunakan algoritma machine learning dalam SIG. Mobile GIS Menggunakan SIG di perangkat seluler. Teknologi terus berkembang. Membuka peluang baru dalam analisis spasial.
- 15. Kesimpulan Ringkasan Model data spasial adalahrepresentasi data geografis dalam SIG. Praktik Terbaik Pilih model data yang sesuai dengan aplikasi. Masa Depan Model data spasial akan terus berkembang seiring teknologi. Referensi dan sumber belajar lanjutan. Memperdalam pemahaman tentang model data spasial.