Penginderaan jauh adalah ilmu dan teknologi untuk memperoleh informasi tentang objek, wilayah atau fenomena tanpa kontak langsung menggunakan alat. Dokumen ini menjelaskan prinsip dasar penginderaan jauh termasuk spektrum elektromagnetik, interaksi gelombang dengan atmosfer dan target, sumber energi, dan jenis sensor. Metode interpretasi visual dan klasifikasi citra dijital juga diuraikan.

1. Oleh :Dadang Arifin PENGINDERAAN JAUH Pengenalan

2. Definisi Penginderaan Jauh : Penginderaan Jauh adalah ilmu dan teknologi untuk memperoleh informasi tentang objek, wilayah atau fenomena dengan menggunakan suatu alat tanpa melakukan kontak langsung dengan objek, wilayah atau gejala yang dikaji ( Lillesand dan Kiefer, 1994)

3. RADIASI ELEKTROMAGNETIK Karakteristik radiasi elektromagnetik merupakan hal yang sangat penting untuk memahami Penginderaan jauh, yaitu : - Panjang Gelombang - Frekuensi Panjang Gelombang (  ), merupakan panjang satu siklus , dan Frekuensi (  ) Merupakan jumlah siklus panjang gelombang yang melalui titik tertentu per unit waktu, dengan satuan hertz

4. SPEKTRUM ELEKTROMAGNETIK

5. SPEKTRUM ELEKTROMAGNETIK

7. INTERAKSI DENGAN ATMOSFIR Perambatan gelombang elektromagnetik dari matahari ke bumi mengalami penyebaran (scattering), yang disebabkan oleh partikel- partikel dalam atmosfir. Perhatikan pada siang hari langit menjadi biru dan pada matahari terbit atau tenggelam, langit menjadi kemerahan. Hal ini disebabkan adanya scattering yang disebabkan oleh partikel-partikel dalam atmosfir

9. INTERAKSI DENGAN TARGET Energi yang tidak terserap dan tersebar pada atmosfir dapat mencapai permukaan bumi Energi yang mencapai target (I) akan terbagi lagi menjadi energi yang ditransmisikan (T) diserap target (A)) dan energi yang dipantulkan (R). Energi yang dipantulkan merupakan perhatian yang utama dalam remote sensing Pantulan Sempurna (Specular) Pantulan segala arah Diffuse)

10. Sifat Pantulan Dari Permukaan Bumi 0,3 1 3 10 SOIL VEGETATION WATER

11. SUMBER ENERGI GELOMBANG EM 1. Penginderaan Jauh Pasif Menggunanakan matahari sebagai sumber gelombang EM 2. Penginderaan Jauh Aktif Mempunyai sumber energi sendiri untuk menghasilkan gelombang EM

12. PEREKAMAN GELOMBANG EM 1. Sensor Fotografik Perekaman berlangsung seperti kamera foto biasa atau yang kita kenal sebagai proses kimiawi. Citra yang dihasilkan dibentuk dari titik-titik yang sangat halus 2. Sensor Elektronik Sensor yang bekerja secara elektrik, data yang direkam berupa data dijital/numerik. Citra dibentuk dari pixel (picture element)

13. Sumber Energi S ensor Statsiun Penerima Pengolahan Objek / Target Sistem Penginderaan Jauh Pasif Data Citr a

14. Pengindraan Jauh Aktif

15. WAHANA PENGINDERAAN JAUH Rocket Satellite Balloon Aero plane Helicopter Crane 1000 Km 100 10 1 0 Km

16. DATA PENGINDERAAN JAUH FOTO UDARA 1. Lebih sederhana sistem operasionalnya 3. Resolusi spasial lebih baik 2. Tingkat kedetilan dapat disesuaikan dengan kebutuhan

17. 2. CITRA SATELIT Landsat (Amerika Serikat) Ikonos (Amerika Serikat +Jepang) Quickbird (Amerika Serikat) SPOT (Perancis ) NOAA (Amerika Serikat ) IRS (India) Aster (Amerika Serikat ) , dll. Biaya relatif lebih murah Kontinyu Mudah didapat

18. 3. RADAR 1. Mempunyai Sumber Energi Sendiri 2. Tidak Tergantung Waktu 3. Tembus Awan

19. CONTOH PRODUK FOTO UDARA PANCHROMATIC HITAM PUTIH 1 : 50.000 TAHUN 1994 1 :15.000 TAHUN 1990 1 :30.000 TAHUN 1994 1 : 7000 TAHUN 1996

20. Citra Landsat

21. CITRA SPOT

22. QUICKBIRD

23. Citra NOAA AVHRR, dengan resolusi spasial 4 km x 4 km

24. RADAR

25. Karakteristik Citra Satelit Resolusi Spasial Resolusi Spektral Resolusi Temporal

26. Resolusi Spasial Kemampuan sensor dalam mendefinisikan objek di permukaan bumi yang diwakili oleh pixel (picture element) Satu pixel mewakili 30 meter x 30 meter (Landsat) 2,5 meter x 2,5 meter (SPOT) 1 meter x 1 meter (Ikonos) 0,6 meter X 0,6 meter (Quickbird)

27. 30 x 30 meter 4 x 4 meter 1 x 1 meter

28. Resolusi Spektral Resolusi spektral mendefinisikan kemampuan sensor untuk mendefinisikan kehalusan interval panjang gelombang yang bisa direkam Landsat ETM : 9 saluran Ikonos : 4 saluran Quickbird : 5 saluran Aster : 14 saluran

29. Landsat-TM Band-342 Landsat-TM Band-247 Landsat-TM Band-432 Kombinasi Band Landsat 7 Landsat-TM Band-521

30. Resolusi Temporal Lamanya satelit kembali lagi pada suatu lokasi atau wilayah yang sama Landsat : 16 hari SPOT : 26 hari Ikonos : + 3 hari Quikbird : 1 – 3,5 hari NOAA : 24 jam Sampai lokasi yang sama pada x hari

31. Landsat (185 X 185 km) Ikonos (11,3 x 11,3 km) Quickbird (16,5 x 16,5 km) SPOT (60 x 60 km) NOAA (400 x 400 km) ASTER (40 x 40 km) LUAS CAKUPAN / SAPUAN

32. KARAKTERISTIK CITRA SATELIT Satelit Resolusi Spasial Resolusi Spektral Resolusi Temporal Cakupan Landsat TM 7 Non Termal 30 m Thermal 120 m 9 saluran 16 hari 185x185 km SPOT Multi Spektral 10 m Panchromatic 2,5 4 saluran 26 hari 60 x 60 km Ikonos Multi Spektral 4 m Panchromatic 1 m 4 saluran + 3 hari 11,3 x 11,3 km Quickbird Multi Spektral 2.4 m Panchromatic 0.6 m 5 saluran 1 – 3,5 hari 16,5 x 16,5 km NOAA Multispektral 1,1 km 4 saluran 24 jam 400x400 km

33. INTERPRETASI D ATA INDERAJA Untuk dapat memanfaatkan data penginderaan jauh, kita harus mampu mengekstrak informasi dari citra. Langkah ekstraksi informasi ini disebut dengan interpretasi . . Tahapan Kegiatan Interpretasi 1. Deteksi 3. Analisis 2. Identifikasi

34. INTERPRETASI VISUAL VS DIJITAL Analisis manual dan analisis dijital, mempunyai kelebihan dan kekurangan. Dalam analisis manual, biasanya terbatas pada satu band atau satu image, artinya tidak dapat melakukan analisis beberapa image secara bersamaan. Sedangkan dalam ana l isis dijital dapat dilakukan secara bersamaan Dalam analisis manual, biasanya kurang konsisten hasilnya karena bersifat subyektif, yakni sangat tergantung pada interpreter. Sedangkan dalam analisis dijital lebih konsisten, karena ana l isisnya d idasarkan pada nilai dijital (d igital number) dalam komputer, sehingga lebih obyektif. Meskipun demikian, untuk menentukan tingkat validitas dan akurasi dari analisis dijital adalah sangat sulit. Kenapa ?

35. INTERPRETASI SECARA VISUAL Pengenalan target atau obyek merupakan kunci interpretasi dan ekstraksi informasi. Kunci Interpretasi tone/rona bentuk ukuran pola tekstur bayangan asosiasi

36. 1. TONE / RONA TONE/RONA: Tone/rona mengacu pada kecerahan atau warna relatif suatu obyek dalam image. Secara umum, rona merupakan elemen yang mendasar dalam pembedaan target. Rona akan lebih mudah diinterpretasikan bila bervariasi dengan elemen bentuk, tekstur, dan pola obyek Tanaman tua Tanaman muda

37. 2. BENTUK Bentuk, mengacu pada struktur dan outline obyek individu BENTUK : ?

38. 3. UKURAN UKURAN : Ukuran obyek dalam image merupakan fungsi skala. Contoh : Ukuran antara bangunan sebagai tempat tinggal dengan bangunan sebagai bangunan komersial. ? ?

39. 4. POLA Pola, mengacu pada susunan kenampakan spasial obyek. Pola perkebunan yang dikembangkan Oleh perusahaan akan terlihat teratur dibandingkan dengan pola pertanian yang alami ? ?

40. 5. TEKSTUR TEKSTUR : Tekstur, mengacu pada susunan dan frekuensi rona suatu obyek, yang nampak pada kenampakan kasar atau halusnya permukaan obyek. Contoh yang jelas adalah dalam membedakan hutan alam dengan hutan tanaman industri, yang relatif punya keseragaman dalam kanopi. ? ?

41. 6. BAYANGAN BAYANGAN/SHADOW : Bayangan memberikan ide dalam membedakan profil atau ketinggian suatu obyek tanpa bayangan dengan bayangan

42. 7. ASOSIASI ASOSIASI : Asosiasi berkaitan dengan hubungan antara obyek terhadap obyek yang lain. Sebagai misal daerah pantai dimana di situ terdapat vegetasi pada wilayah muara sungai, mungkin dapat diaso- siasikan dengan mangrove mangrove

43. KLASIFIKASI DIJITAL Citra dijital adalah penyajian obyek dalam format dijital . . Citra dijital terdiri dari pixel atau picture element Digital Number ( DN ) digunakan untuk menandai pixel Nilai DN menyatakan pantulan energi yang diterima oleh sensor 95 58 106 76 76 75 56 62 82

44. CITRA DIJITAL Citra diperbesar Citra Asli

45. Citra Multispektral merupakan data inderaja dengan dua atau lebih saluran spektral Masing masing band dihasilkan oleh sensor dengan resolusi spasial tertentu Landsat-TM Image mempunyai 7 Bands CITRA DIJITAL Band-1 Band-2 Band-3 Band-4 Band-5 Band-6 Band-7

46. DISPLAY CITRA DIJITAL Band-1 Band-2 Band-3 Band-4 Band-5 Band-6 Band-7 BAND 4 4 4 BAND 5 4 2 BAND 4 3 2 M U L T I S P E C T R A L I M A G E C O M P U T E R G U N C O L O R S Red Green Blue D I S P L A Y O N M O N I T O R

47. PENGOLAHAN CITRA Preprocessing : Radiometri Correction/Koreksi Radiometrik Geometri Correction/Koreksi Geometrik Display dan Enhancement/Penajaman : Diplay (B/W dan Color Composite Contrast Enhancement (Stretching) Spatial Enhancement (Filtering) Classification/Klasifikasi : Unsupervised Classification Supervised Classification Integration ke GIS: Generalisasi Konversi Raster ke Vektor Konversi Vektor ke Raster

48. Metoda dalam klasifikasi multispektral : UNSUPERVISED SUPERVISED KLASIFIKASI CITRA

49. Unsupervised Classification/Tak Terselia : Klasifikasi tanpa memerlukan/membangun sampel Operasi dibangun berdasarkan pengelompokan pixel secara natural Pengenalan pola menggunakan proses komputer KLASIFIKASI CITRA

50. KLASIFIKASI TERSELIA/SUPERVISED Klasifikasi multispektral dengan sampel terpilih yang homogen Prosedur ini memerlukan pengetahuan tentang obyek Klasifikasi menggunakan karakteristik spektral (minimum, maximum, mean/average, variance, covariance, correlation, dll.) tentang training/sample area untuk menggambarkan algoritma klasifikasi keseluruhan

51. APLIKASI PENGINDERAAN JAUH Hutan Bakau Tegalan Tambak Sawah Penutup Lahan

52. GEOLOGI

53. PRAKIRAAN CUACA 28 Januari 200 8 4 FEBRUARI 200 8 17 FEBRUARI 200 8 25 FEBRUARI 200 8

54. Pemetaan Terumbu Karang Citra Landsat Hasil Analisis Warna Biru Terumbu Karang Hidup

55. Kandungan Klorofil Laut Temperatur Laut Zona Penangkapan Ikan

56. KEBAKARAN HUTAN

57. TUMPAHAN MINYAK

58. Penanganan Bencana Alam

59. Penanganan Bencana Alam

60. PRAKIRAAN PAJAK

61. TERIMA KASIH