koreksi geometrik pada citra avhrr area laut mediterania

i

LAPORAN PRAKTIKUM

PENGINDERAAN JAUH

KOREKSI GEOMETRIK PADA CITRA AVHRR AREA LAUT MEDITERANIA

Oleh

Nama : Rhaisang Al Iman Tauiqul Hakim Genena

NRP : 3513100023

Dosen Pembimbing

Nama : Lalu Muhammad Jaelani, ST, M.Sc, Ph.D

NIP : 19801221 200312 1 001

LABORATORIUM GEOSPASIAL-JURUSAN TEKNIK GEOMATIKA

FAKULTAS TEKNIK SIPIL DAN PERENCANAAN

INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

SURABAYA

2015

ii

DAFTAR ISI

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

KATA PENGANTAR.............................................................................................................iii

I. PENDAHULUAN..............................................................................................................1

II. METODE............................................................................................................................2

2.1. ALAT DAN BAHAN..................................................................................................2

2.2. PROSEDUR PRAKTIKUM......................................................................................2

III. HASIL...............................................................................................................................23

IV. KESIMPULAN.................................................................................................................24

DAFTAR PUSTAKA..............................................................................................................25

iii

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis ucapkan kehadirat Allah SWT, yang telah memberikan rahmat

dan hidayah-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan praktikum ini dengan baik.

Laporan praktikum ini diberi judul “Koreksi Geometrik pada Citra AVHRR Area Laut

Mediterania”, penulis berharap semoga laporan ini bermanfaat bagi pembaca. Penyusunan

laporan ini tidak lepas dari bantuan yang diberikan oleh beberapa pihak, maka dalam

kesempatan ini penulis mengucapkan rasa terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :

1. Bapak Lalu Muhammad Jaelani, ST, M.Sc, Ph.D selaku Dosen mata kuliah penginderaan

jauh.

2. Bapak Husnul Hidayat, ST, MT dan Ibu Cherie Bhekti Pribadi, ST, MT selaku Asisten

dosen mata kuliah penginderaan jauh.

3. Teman-teman yang telah membantu selama penyusunan dari awal hingga selesainya

laporan ini.

Penulis menyadari bahwa laporan ini masih banyak, sehingga kritik dan saran

diharapkan dari pembaca. Semoga laporan ini dapat bermanfaat bagi pembaca, khususnya

penulis.

Surabaya, 26 September 2015

Penulis

1

BAB I

PENDAHULUAN

Penginderaan jauh didefinisikan sebagai proses perolehan informasi tentang suatu

obyek tanpa adanya kontak fisik secara langsung dengan obyek tersebut (Rees, 2001; Elachi,

2006). Informasi diperoleh dengan cara deteksi dan pengukuran berbagai perubahan yang

terdapat pada lahan dimana obyek berada. Proses tersebut dilakukan dengan cara perabaan

atau perekaman energi yang dipantulkan atau dipancarkan, memproses, menganalisa dan

menerapkan informasi tersebut. Informasi secara potensial tertangkap pada suatu ketinggian

melalui energi yang terbangun dari permukaan bumi, yang secara detil didapatkan dari

variasi-variasi spasial, spektral dan temporal lahan tersebut (Landgrebe, 2003).

Dalam pengambilan citra biasanaya geometrik citra penginderaan jauh mengalami

pergeseran, karena orbit satelit sangat tinggi dan medan pandangya kecil, maka terjadi distorsi

geometrik. Kesalahan geometrik citra dapat tejadi karena posisi dan orbit maupun sikap

sensor pada saat satelit mengindera bumi, kelengkungan dan putaran bumi yang diindera.

Akibat dari kesalahan geometrik ini maka posisi pixel dari data inderaja satelit tersebut sesuai

dengan posisi (lintang dan bujur) yang sebenarnya.

Kesalahan geometrik citra berdasarkan sumbernya kesalahan geometric pada citra

penginderaan jauh dapat dikelompokkan menjadi dua tipe kesalahan, yaitu kesalahan internal

(internal distorsion), dan kesalahan eksternal (external distorsion).

Kesalahan geometrik internal disebabkan oleh konfigurasi sensornya, akibat

pembelokan arah penyinaran menyebabkan distorsi panoramic (look angle), yang terjadi saat

cermin scan melakukan penyiaman (scanning). Besarnya sudut pengamatan (field of view)

satelit pada proses penyiaman akan mengakibatkan perubahan luas cakupan objek. Distorsi

panoramic sangat besar pengaruhnya pada sensor satelit resolusi rendah seperti rendah

NOAA-AVHRR dan MODIS, namun citra resolusi tinggi seperti Landsat, SPOT, IKONOS,

Quickbird, dan ALOS bebas dari distorsi panoramic, karena orbitnya yang tinggi dengan

medan pandang kecil hampir tidak terjadi pergeseran letak oleh relief pada data satelit

tersebut.

Agar bentuk citra dapat menyerupai aslinya maka diperlukan koreksi geometrik.

Semakin dewasa ini proses pengolahan citra seperti koreksi geometrik dapat dilakukan

dengan perangkat lunak pengolah citra digital yang dioperasikan dengan PC dan bahkan

laptop, seperti BILKO, ER-Mapper®, MultiSpec©, ENVI®, ERDAS Imagine®,IDRISI®,

ILWIS® dan sebagainya.

2

BAB II

METODE

2.1. Alat dan Bahan

Alat dan Bahan yanng diperlukan dalam praktikum ini sebagai berikut :

Alat :

1. Komputer atau Laptop

2. Software BILKO

Bahan :

1. 3 Citra Satelit AVHRR Laut Mediterania

2. File GCP Laut Mediterania dalam bentuk Mediterranean_coastline.tbl

3. File Draw_coastline.frm

4. File Mediterranean_coastline.gif merupakan gambar vektor dari Laut Mediterania

2.2. Prosedur Praktikum

1. Membuka file yang akan di koreksi Klik icon Open

2. Memilih file yang akan di koreksi Open

3

3. Maka akan muncul kotak dialog seperti di bawah ini, anda tinggal memilih OK

Apply.

4. Mengulangi langkah ke 3 sampai gambar yang ketiga.

4

5

5. Mengoneksikan ketiga citra AVHRR dengan memilih Menu Image Connect

6. Maka akan muncul kotak dialog seperti gambar di bawah ini, kemudian pilih semua

dengan Ctrl + A OK

6

Maka gambar tersebut sudah terhubung satu dengan yang lainnya.

7

7. Memilih Menu Image Composite

Sehingga warnanya akan berubah menjadi seperti di bawah ini.

8. Memilih Menu View Reflect in Both

8

Gambar sebelum Gambar sesudah

9. Membuka gambar Mediterranean_coastline.gif Open

10. Muncul kotak dialog seperti di bawah ini OK

9

Maka hasilnya seperti di bawah ini.

Untuk mengetahui koordinat yang ada di gambar klik kanan pada gambar Go To

Maka bisa dilihat koordinatnya, di gambar ini koordinatnya sudah ada.

10

Sedangkan gambar di bawah ini masih belum ada koordinatnya.

11. Membuka Mediterranean.tbl Open

Maka akan muncul gambar seperti di bawah ini, ini merupakan Ground Control Point

11

12. Memilih Option Change View

13. Ketika muncul kotak dialog di bawah ini, kemudian memilih Mediterranean_coastline

14. Kemudian memilih AVHRR_ID2497928#01+#02+#04

12

Sekarang pada gambar composite telah memiliki titik GCP

15. Menginputkan GCP, lintang dan bujur, serta koordinat x dan y.

13

16. Mengulangi langkah tersebut hingga GCP ke 54.

17. Pada layar Mediterranean.tbl (aktif) memilih Menu Edit Copy

14

18. Pada layar aktif composite memilih Menu Edit Paste

19. Memilih Menu View Coords

20. Memilih Menu Image Resample

15

21. Maka akan muncul kotak dialog seperti di bawah ini. Memilih

Mediterranean_coastline pada Based On, memilih Cubic convolution pada Method.

Maka akan muncul gmbar seperti di bawah ini.

22. Memilih Menu Image Connect Image003+004+005 dan

Mediterranean_coastline OK

16

23. Membuka File Draw_coastline.frm

Maka akan muncul tulisan seperti di bawah ini.

17

24. Pada layar aktif dari Draw_coastline.frm memilih Menu Edit Copy

25. Pada Layar aktif Image003+004+005 memilih menu Edit Paste

Maka akan muncul gambar seperti ini.

18

26. Apabila menginginkan mentransformasikan dalam Quadratic, Klik Options Change

View Quadratic

27. Pada layar Mediterranean.tbl – Quadratic yang aktif, memilih Menu Edit Copy

19

28. Pada layar AVHRR yang telah dicompositkan memilih Menu Edit Paste

29. Pada layar AVHRR yang telah dicompositkan memilih Menu View Coords

30. Memilih Menu Image Resample

20

31. Memilih Mediterranean_coastline pada Based on dan Cubic convolution pada Method

Maka hasilnya akan seperti dibawah ini

32. Mengoneksikan antara gambar hasil resample dengan Mediterranean_coastline.gif

dengan Menu Image Connect

21

Gambar sudah terkoneksikan.

33. Mengopi data dari Draw_coastline.frm ke image yang sudah dikoneksikan.

22

Maka hasilnya seperti di bawah ini.

23

BAB III

HASIL

1. Hasil yang diperoleh dari praktikum ini adalah gambar berikut, terlihat bahwa

antara gambar vektor dengan gambar citra tidak bertampalan dengan tepat hal ini

dikarenakan nilai RMS melebihi 1.

Ada selisih pada vektor

dengan gambar citra

2. Sedangkan apabila Mediterranean_coastline.tbl ditransformasikan ke dalam bentuk

quadratic antara gambar vektor Mediterranean_coastline.gif dengan image hasil

resample bisa bertampalan dengan tepat.

Gambar di atas merupakan hasil apabila Mediterranean.tbl ditransform dalam

quadratic.

24

BAB IV

KESIMPULAN

1. Apabila ingin melakukan koreksi geometrik maka nilai RMS harus di bawah satu.

2. Apabila data Mediterranean_coastline.tbl dalam bentuk linear maka antara gambar

Mediterranean_coastline.gif dengan image hasil resample tidak bertampalan dengan

tepat.

3. Apabila data Mediterranean_coastline.tbl ditransformasikan dalam quadratic maka

antara vektor dengan citra akan bertampalan dengan tepat.

4. Metode interpolasi dengan menggunakan Cubic Convolution

Cubic Convolution

•Keunggulan

–Citra sangat halus (smooth).

–Geometrik terjaga

• Kelemahan:

–Nilai DN berubah (bisa diluar range)

–Membutuhkan spesifikasi komputer yang sangat tinggi

25

Daftar Pustaka Danoedoro Projo. 1996. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta. Fakultas Geografi

Universitas Gadjah Mada.

Petunjuk Praktikum Pemrosesan Citra Digital. 2009. Prodi Karotgrafi dan Penginderaan Jauh

Fakultas Geografi UGM.

Purwadhi Sri Hardiyanti, Sanjoto Tjaturahono. 2009. Pengantar Interpretasi Citra

Penginderaan Jauh. Semarang. Pusat Data Penginderaan Jauh LAPAN dan Jurusan

Geografi UNS.

Elachi,C, Jakob van Zyl. 2006. Introduction to the Physics and Techniques of Remote

Sensing, John Wiley & Sons, New Jersey.

Landgrebe, D.A., 2003. Signal Theory Methods In Multispectral Remote Sensing. John

Willey & Sons Inc.. New Jersey.