laporan uas

Upload: ayunnlayariez

Post on 19-Jul-2015

429 views

Category:

Documents


2 download

TRANSCRIPT

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pemanfaatan citra satelit sebagai abahan kajian sumberdaya alam terus berkembang, sejalan dengan semakin majunya teknologi pemrosesan dan adanya peningkatan kemampuan sensor satelit dalam merekam kondisi permukaan bumi. Peningkatan kemampuan sensor ini dapat kita lihat dari semakin beragam resolusi spektral juga semakin baiknya resolusi spasial yang dihasilkan. Adanya perbedaan hasil resolusi pada masing-masing satelit dapat dimanfaatkan pengguna untuk mengaplikasikan teknologi pemrosesan citra secara digital untuk menghasilkan luaran yang lebih baik. Penggunaan satu jenis citra satelit terkadang belum cukup untuk mendapatkan hasil yang diinginkan karena adanya keterbatasan resolusi spektral dan resolusi spasial . Oleh karena itu saat ini banyak dikembangkan teknik pemrosesan penggabungan citra (image fusion) di mana satu atau lebih band pada satu jenis citra satelit digabungkan sedemikian rupa dengan satu ataupun lebih band pada jenis citra yang berbeda. Untuk dapat melakukan analisis gabungan di atas, maka citra - citra tersebut harus diregistrasi terlebih dahulu karena citra - citra yang belum teregistrasi ini dapat memiliki transformasi/distorsi yang berupa translasi, rotasi, dan skala diantara citra - citra tersebut ataupun juga terdegradasi oleh blur serta noise..

1.2 Maksud dan Tujuan Maksud dan Tujuan dalam praktikum ini adalah sebagai berikut :a. Mahasiswa dapat melakukan koreksi geometrik pada suatu citra dengan metode

registrasi yaitu image to image.b. Mahasiswa dapat melakukan penggabungan citra (Image Fusion) antara citra

Landsat dengan citra Radarsat.

BAB II DASAR TEORI

2.1 Pengertian Registrasi Zitova dan Flusser menjelaskan dalam papernya tahun 2003 bahwa registrasi citra merupakan proses overlay dua atau lebih citra dengan obyek yang sama, yang diambil pada waktu yang berbeda, dari sudut pandang yang berbeda, dan atau oleh sensor yang berbeda pula. Lain halnya dengan (Chahira dkk, 2007) yang menyebutkan registrasi citra sebagai suatu proses pencarian transformasi yang paling cocok, menurut beberapa ukuran kesamaan dari dua atau lebih gambar yang berbeda dalam aspek tertentu tetapi pada dasarnya merupakan objek yang sama. Menurut (Montoliu, 2009) Registrasi citra adalah proses menemukan kesesuaian antara satu set piksel dalam suatu gambar dengan satu set piksel dalam gambar kedua, dimana kedua gambar diperoleh dari lokasi yang sama tetapi diperoleh pada waktu yang berbeda, menggunakan sensor yang berbeda dan memiliki sudut pandang yang berbeda pula. Sedangkan (Yangming dkk, 2010) mendefinisikan registrasi citra sebagai proses mencari transformasi yang optimal yang sejalan dari data citra yang berbeda ke dalam korespondensi spasial, sehingga setelah pendaftaran, struktur anatomi yang sama menempati lokasi spasial yang sama dalam gambar yang berbeda. Jadi pada intinya Registrasi Citra adalah proses menemukan kesesuaian antara satu set pixel dalam satu gambar dengan satu set pixel dalam gambar kedua, dimana kedua gambar diperoleh dari lokasi yang sama tetapi diperoleh pada waktu yang berbeda, menggunakan sensor yang berbeda dan memiliki sudut pandang yang berbeda pula. Kegunaan, fungsi, tujuan maupun manfaat tentang registrasi citra adalah proses ini merupakan tahapan yang penting pada beberapa tugas analisis citra dimana informasi terakhir diperoleh dari kombinasi berbagai sumber data seperti pada fusi citra, deteksi perubahan, restorasi citra multichannel. 2.2 Satelit Landsat

Teknologi penginderaan jauh satelit dipelopori oleh NASA Amerika Serikat dengan diluncurkannya satelit sumberdaya alam yang pertama, yang disebut ERTS-1 (Earth Resources Technology Satellite) pada tanggal 23 Juli 1972, menyusul ERTS-2 pada tahun 1975, satelit ini membawa sensor RBV (Retore Beam Vidcin) dan MSS (Multi Spectral Scanner) yang mempunyai resolusi spasial 80 x 80 m. Satelit ERTS-1, ERTS-2 yang kemudian setelah diluncurkan berganti nama menjadi Landsat 1, Landsat 2, diteruskan dengan seri-seri berikutnya, yaitu Landsat 3, 4, 5, 6 dan terakhir adalah Landsat 7 yang diorbitkan bulan Maret 1998, merupakan bentuk baru dari Landsat 6 yang gagal mengorbit. Landsat 5, diluncurkan pada 1 Maret 1984, sekarang ini masih beroperasi pada orbit polar, 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 obyekobyek 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 175 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 (Sitanggang, 1999 dalam Ratnasari, 2000). Program Landsat merupakan 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 merupakan whiskbroom scanners. Pada April 1999 Landsat-7 diluncurkan dengan membawa ETM+scanner. Saat ini, hanya Landsat-5 dan 7 sedang beroperasi.

2.2.1 Karakteristik Citra Landsat Teknologi penginderaan jauh satelit dipelopori oleh NASA Amerika Serikat dengan Sistem Landsat merupakan milik Amerika Serikat yang mempunyai tiga instrument pencitraan, yaitu RBV (Return Beam Vidicon), MSS (multispectral Scanner) dan TM (Thematic Mapper). (Jaya, 2002) RBV Merupakan instrumen semacam televisi yang mengambil citra .snapshot. dari permukaan bumi sepanjang track lapangan satelit pada setiap selang waktu tertentu. MSS Merupakan suatu alat scanning mekanik yang merekam data dengan cara men-scanning permukaan bumi dalam jalur atau baris tertentu TM Juga merupakan alat scanning mekanis yang mempunyai resolusi spectral, spatial dan radiometric.

Tabel 2. Band-band pada Landsat-TM dan kegunaannya (Lillesand dan Kiefer, 1997) Panjang Spektral Band Kegunaan Gelombang (m) Tembus terhadap tubuh air, dapat untuk pemetaan air, pantaipemetaan tanah, 1 0.45 - 0.52 Biru pemetaan tumbuhan, pemetaan kehutanan dan mengidentifikasi budidaya manusia Untuk pengukuran nilai pantul hijau 2 0.52 - 0.60 Hijau pucuk tumbuhan dan penafsiran aktifitasnya, juga 4untuk pengamatan kenampakan budidaya manusia. Untuk membedakan jenis tumbuhan aktifitas dan kandungan biomas untuk membatasi tubuh air dan pemisahan kelembaban tanah Spektral Kegunaan

Infra 4 0.76 - 0.90 merah Dekat

Infra 5 1.55 - 1.75 merah sedang Infra 6 10.4 - 12.5 Merah Termal Infra 7 2.08 - 2.35 merah sedang

Menunjukkan kandungan kelembaban tumbuhan dan kelembaban tanah, juga untukmembedakan salju dan awan Untuk menganallisis tegakan tumbuhan, pemisahan kelembaban tanah dan pemetaanpanas Berguna untuk pengenalan terhadap mineral dan jenis batuan, juga sensitif terhadap kelembaban tumbuhan

Terdapat banyak aplikasi dari data Landsat TM: pemetaan penutupan lahan, pemetaan penggunaan lahan, pemetaan tanah, pemetaan geologi, pemetaan suhu permukaan laut dan lain-lain. Untuk pemetaan penutupan dan penggunaan lahan data Landsat TM lebih dipilih daripada data SPOT multispektral karena terdapat band infra merah menengah. Landsat TM adalah satu-satunya satelit non-meteorologi yang mempunyai band inframerah termal. Data termal diperlukan untuk studi proses-proses energi pada permukaan bumi seperti variabilitas suhu tanaman dalam areal yang diirigasi. Seperti Tabel 2 menunjukkan aplikasi atau kegunaan utamaprinsip pada berbagai band Landsat TM.Untuk pemetaan penutupan dan penggunaan lahan data Landsat TM lebih dipilih daripada data SPOT multispektral karena terdapat band infra merah menengah. Landsat TM adalah satu-satunya satelit non-meteorologi yang mempunyai band inframerah termal. Data termal diperlukan untuk studi proses-proses energi pada permukaan bumi seperti variabilitas suhu tanaman dalam areal yang diirigasi. Seperti Tabel 2 menunjukkan aplikasi atau kegunaan utama prinsip pada berbagai band Landsat TM. Data Landsat merupakan salah satu yang paling banyak dipakai dalam pemetaan pada umumnya karena mempunyai cakupan yang sangat luas, 180 x 180 km2 dengan resolusi spasial cukup baik (30 meter) Landsat 7 ETM+ mempunyai 8 band, 6 band pada selang cahaya tampak dan inframerah dekat dengan resolusi spasial 30meter, 1 band pada selang cahaya inframerah termal dengan resolusi spasial 120 meter dan 1 band pada selang pankromatik dengan resolusi spasial 15 meter

Citra Landsat 7 ETM+ 15 m di London, England, 15m Data Courtesy USGS (infoterra-global.com, 2004)

2.2.2 Koreksi untuk Data Landsat Tujuan dari koreksi geometri adalah untuk memperbaiki distorsi geometrik dengan meletakkan elemen citra pada posisi planimetric (x dan y) yang seharusnya, sehingga citra mempunyai kenampakan yang lebih sesuai dengan keadaan sebenarnya di permukaan bumi sehingga dapat digunakan sebagai peta. Ada beberapa hal yang menyebabkan citra perlu dilakukan koreksi geometrik;a) Citra hasil penginderaan jauh mengalami distorsi geometrik. b) Citra hasil penginderaan jauh mengalami kesalahan digital number

sebagai dampak dari gangguan atmosfir.c) Banyaknya gangguan (noise) pada gambar seperti striping, bad line, line

drop dan salt and paper yang dikarenakan keterbatasan pencitraan, seperti

adanya gangguan signal digitazition ataupun kerusakan pada satelit (Arifin, 2008). Menurut Helmi (2007) pemrosesan data digital citra Landsat TM meliputi perbaikan citra baik yang diakibatkan oleh sensor citra berupa kesalahan yang diakibatkan oleh gangguan atmosfer maupun kesalahan yang diakibatkan oleh kelengkungan bumi. Pemrosesan citra ini dilakukan dengan komputer yaitu meliputi koreksi radiometrik dan geometrik. Uftori (2009) menyatakan bahwa koreksi radiometrik adalah koreksi pada citra dan kesalahan pada sensor yang diakibatkan oleh gangguan atmosfer. Gangguan ini mengakibatkan perubahan pada nilai piksel, karena akibat hamburan dan serapan radiasi gelombang elektromagnetik oleh atmosfer. Metode yang digunakan dalam koreksi radiometrik adalah penyesuaian histogram. Prinsip dasar dari metode ini adalah melihat nilai minimum dari masing-masing histogram yang dianggap sebagai nilai bias. Nilai yang telah terkoreksi adalah nilai asli dikurangi dengan nilai bias minimum. Ada dua cara untuk melakukan koreksi geometri yang pertama adalah rektifikasi geometri. Rektifikasi geometri adalah mengubah aspek geometri pada citra dengan cara merujuk pada proyeksi peta yang baku, sehingga koordinat pada citra menjadi sama dengan koordinat pada peta yang digunakan sebagai data acuan. Proses yang digunakan dalam koreksi geometri dengan cara rektifikasi geometri adalah dengan transformasi koordinat dan resampling. Metode yang digunakan adalah dengan metode GCP (ground control point), yaitu membandingkan titik-titik kontrol pada citra dan titik-titik kontrol pada peta (Lindgren, 1985). Helmi (2007) menyatakan bahwa pengambilan titik kontrol harus mewakili dan merata pada seluruh citra. untuk memudahkan dalam pengambilan titik kontrol, obyek yang dipilih sebagai titik kontrol adalah obyek yang mudah dikenali pada citra, seperti posisi jalan, sungai dan kenampakan obyek yang khas. Cara yang kedua adalah dengan registrasi citra yaitu dengan mendaftarkan koordinat citra yang belum terkoreksi dengan koordinat citra yang sudah terkoreksi yang mempunyai daerah yang sama, atau (map to map transformation). Dalam koreksi geometrik, dilakukan koreksi pada masing-masing pixel pada citra yang sudah ada koordinatnya, oleh karena itu diperlukan GCP (Ground Control Point). GCP merupakan pasangan-pasangan titik pada citra awal (belum terkoreksi) dan referensi (peta, citra terkoreksi) untuk memperbaiki distorsi sistemik pada citra awal.

Objek-objek yang dapat digunakan GCP adalah objek yang sama pada citra mentah maupun referensi. GCP idealnya diletakkan pada jalan, sungai, garis pantai, teluk, tanjung, atau kenampakan pada permukaan bumi lainnya yang dapat dikenali dengan kemungkinan perubahan yang relatif lambat/tetap (Arifin, 2008). Penentuan titik GCP diusahan menyebar pada posisi terluar dari citra yang akan dilakukan koreksi geometri. Jumlah titik GCP minimal yang harus dibuat pada rektifikasi citra dengan metode polinomial orde 1 adalah 4 buah titik, jika pada orde 1 belum mendapatkan informasi, Maka dilajutkan pada orde 2, pada orde 2 titik GCP yang digunakan minimal 7 titik GCP. Penggunaan orde 1 dan dilajutkan ke orde 2, tergantung dari ketelitian koreksi geometrik (0.5 pixel), jika ketelitian yang diperoleh tidak 0.5 pixel, maka dipakai orde 2, nilai RMS yang ditoleran berkisar pada 0.5 - 0.9 (Uftori, 2009). 2.3 Radarsat2.3.1. Pengertian Radar Radar adalah singkatan dari Radio detection and Ranging yang merupakan salah satu fasilitas Navigasi. Radar merupakan suatu metode dimana gelombang radio yang dipancarkan ke angkasa akan diterima kembali setelah suatu benda diangkasa menyebabkan pantulan/ refleksi ketika gelombang radio tersebut mengenainya. Jarak dari obyek tersebut ditentukan dengan mengukur waktu ketika gelombang radio dipancarkan kemudian diterima kembali oleh antena receiver. Arah dari suatu obyek yang dideteksikan dari radar ditentukan oleh posisi rotating antena (antena yang berputar) ketika bagian yang direfleksikan oleh gelombang radio diterima. Jadi radar dapat melihat benda yang bergerak di angkasa dalam daerah jangkau radar dan sekaligus menentuka arah dan jarak dari benda tersebut. Sistem radar memiliki tiga fungsi, yaitu : a) Transmit microwave (radio) signal towards a scene b) Receive the portion of the transmitted energy back scattered from the scene c) Observes the strength (detection) and the time delay (ranging) of the return signal.

2.3.2.

Sensor Radarsat

Antena RADARSAT beroperasi pada frekuensi microwave yang dikenal sebagai band C (5,3 Ghz frekuensi atau panjang gelombang 5,6 cm), yang mampu menembus awan dan curah hujan.

RADARSAT mentransmisikan dan menerima dengan orientasi horizontal (polarisasi HH). Variasi (backscatter) dalam sinyal kembali adalah hasil perubahan kekasaran permukaan dan topografi serta sifat fisik seperti kadar air dan sifat listrik.

Gambar SAR Bearn Modes

2.3.3.

Satelit Radarsat

Satelit RADARSAT memiliki tujuh pilihan pencitraan SAR, atau mode balok. Setiap modus balok menawarkan wilayah cakupan yang berbeda (dari sekitar 50 * 50 Km / adegan untuk sekitar 500 * 500 km / adegan) dan resolusi (dari 8 m sampai 100 m). Instrumen RADARSAT juga menawarkan berbagai kejadian dari sudut 10 59 (selalu benar-melihat dari posisi satelit) pada posisi tetap (lihat gambar) memungkinkan Anda untuk memilih dari pilihan posisi berkas dalam setiap moda berkas (lihat gambar ). Satelit RADARSAT pada orbit melintasi khatulistiwa turun sekitar 06:00 waktu setempat, dan pada orbit naik pada 6:00 waktu setempat (+ / - 15 menit). RADARSAT mampu menangkap setiap 24 hari gambar yang sama atas wilayah yang sama, namun berkat fitur unik adalah mungkin untuk mendapatkan gambar secara lebih sering. Sebagai contoh, modus berkas ScanSAR dapat melihat lokasi sesering sekali sehari di lintang tinggi, dan dalam waktu kurang dari lima hari di khatulistiwa.

2.3.4.

Ketersediaan Data

RADARSAT dapat memperoleh data SAR dari hampir setiap lokasi di dunia. Data yang dikumpulkan oleh RADARSAT baik secara langsung ditransmisikan ke stasiun jaringan lokal atau disimpan pada salah satu dari 2 on-board tape recorder untuk kemudian downlink ke stasiun jaringan Kanada RADARSAT. RADARSAT downlinks datanya ke stasiun jaringan pada waktu yang berbeda dari satelit observasi Bumi lainnya (yang sebagian besar menggunakan orbit tengah hari). Akibatnya, konflik dengan satelit lain dikurangi untuk stasiun jaringan. 2.4 Image Fusion (Penggabungan Citra) Image fusion (Penggabungan Citra) adalah proses menggabungkan informasi menarik dalam dua atau lebih gambar menjadi satu gambar yang bertujuan untuk mengkombinasikan informasi spasial yang lebih tinggi dalam satu band dengan informasi spectral yang lebih tinggi pada dataset yang lain. Image fusion (Penggabungan Citra) dilakukan untuk menajamkan resolusi sebuah gambar. Beberapa metode yang ada untuk menggabungkan citra satelit. Dalam citra satelit kita dapat memiliki dua jenis gambar, yaitu :a.

Pankromatik gambar - Gambar yang dikumpulkan dalam rentang

panjang gelombang yang luas visual tetapi diberikan dalam warna hitam dan putih.b.

Citra multispektral - Gambar optik yang diperoleh di lebih dari satu

interval spektral atau panjang gelombang. Setiap gambar individu biasanya dari daerah fisik yang sama dan skala, tapi dari sebuah band spektral yang berbeda. Metode penggabungan standar fusi citra didasarkan pada Red-Green-Blue (RGB) untuk transformasi Intensity-Hue-Saturation (IHS). Langkah-langkah yang biasa terlibat dalam fusi citra satelit adalah sebagai berikut: a.b.

Mengubah ukuran gambar multispektral resolusi rendah dengan ukuran Mengubah band R, G dan B dari citra multispektral menjadi komponenMemodifikasi gambar pankromatik sehubungan dengan citra

yang sama seperti gambar pankromatik komponen HISc.

multispektral. Hal ini biasanya dilakukan oleh pencocokan histogram dari citra

pankromatik dengan komponen intensitas dari citra multispektral sebagai referensi d. Ganti komponen intensitas dengan citra pankromatik dan melakukan transformasi invers untuk mendapatkan gambar multispektral resolusi tinggi.

BAB III PELAKSANAAN

3.1 Alat dan Bahan3.1.1 Software ENVI 4.6.1

3.1.2 Software ERMAPPER 7.0 3.1.3 Citra Landsat 3.1.4 Citra Radarsat 3.1.5 Peta Vektor Indonesia 3.2 Waktu dan tempat pelaksanaan Hari Tanggal Jam : Senin : 26 Desember 2011 : 11.00 13.00 WIB

Tempat: Laboratorium Geospasial Teknik Geomatika-ITS

BAB IV ANALISA DAN HASIL Citra radarsat yang digunakan dalam praktikum radargrammetry ini dalah citra rsat410.ers, untuk dapat mengetahui spesifikasi yang terdapat di citra tersebut, langkah-langkah yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut : a. Klik icon ERMAPPER 7.0 yang ada di desktop

Gambar 1. Gambar icon ERMAPPER 7.0b. Pilih File klik Open pilih citra radar yang akan digunakan klik OK

Gambar 2. Tampilan Jendela File

Gambar 3. Tampilan Jendela Open c. Berikut hasil citra yang telah dibuka

Gambar 4. Tampilan Citra Radarsatd. Pilih View klik Algoritm

Gambar 5. Tampilan Jendela View

e. Akan muncul jendela Algorithm, klik kanan pada file Pseduo Layer (yang terdapat

tanda panah berwarna merah) klik Properties

f. Berikut adalah jendela Dataset Information yang berisikan spesifikasi dari citra radarsae rsat410.ers

Gambar 7. Tampilan Jendela Dataset Information

Spesifikasi dari citra tersebut terdiri dari : i. ii. iii. iv. v. vi. vii. viii. Type data Datum geodetic Proyeksi peta Rotasi Resolusi spasial Resolusi spectral Resolusi radiometric Ukuran file : : : : : : : : Raster WGS84 UTM dengan zone 49S (49-South) 0 12.5 meter 1 band 16 bit

198487604 bytes

g. Untuk melihat informasi citra yang lebih detail lagi, maka klik Edit pada jendela Dataset Information

Gambar 8. Tampilan Jendela Dataset Information

Gambar 9. Tampilan Jendela Dataset Header Editor

h. Apabila ingin melihat informasi tentang data rasternya, klik Raster Info pada jendela Dataset Header Editor

Gambar 10. Tampilan Jendela Dataset Header Editor

Gambar 11. Tampilan Jendela Dataset Header Editor:Raster Information

i.

Apabila ingin melihat informasi tentang titik yang telah diregistrasi, klik Registration Point pada jendela Dataset Header Editor:Raster Information

Gambar 12. Tampilan Jendela Dataset Header Editor:Raster Information

Dari data diatas dapat dilihat bahwa koordinat yang telah diregistrasi yaitu Gambar 13. Tampilan Jendela Dataset Header Editor:Registration Koordinat Easthings (X) = 614916.542386 meter Koordinat Northings (Y) = 9119546.569427 meter

4.1 Registrasi Image to Image Hal ini dilakukan pada citra Landsat yang akan digunakan untuk Image Fusion (penggabungan citra) Langkah-langkah yang dapat dilakukan yaitu sebagai berikut :a. Klik Start ENVI 4.6.1 ,maka akan muncul tampilan ENVI seperti dibawah ini

Gambar 14. Gambar Tampilan Awal ENVI 4.6.1

b. Klik File pilih Open Image File

Gambar 15. Gambar Jendela Filec. Pilih Citra Landsat yang akan digunakan (citra yang digunakan merupakan citra yang

telah di resizing dan di georeferencing), citra Landsat yang digunakan yaitu citra landsat dengan band 4, band 3, band 2

Gambar 16. Gambar Jendela Tempat Filed. Kemudian akan mucul jendela seperti berikut Klik RGB Color Klik R Klik

Band 4 Klik G Klik Band 3 Klik B Klik Band 2 Klik Load RGB

Gambar 17. Gambar Jendela Available Band List

e. Gambar Citra yang dihasilkan seperti dibawah ini

Gambar 18. Hasil dari Load Band (RGB Color) dengan band R, G, B

f. Klik File pilih Open Vector File

Gambar 19. Gambar Jendela File g. Kemudian akan muncul jendela seperti berikut, pilih data vector yang akan digunakan Klik Open

Gambar 20. Gambar Jendela Select Vector Parameters

h. Kemudian akan muncul jendela seperti berikut, pilih Layer indo_prop.shp Klik Load

Selected pilih Display #1 Klik OK

Gambar 21. Gambar Jendela Available List

Gambar 22. Gambar Load Vector

i.

Kemudian akan muncul jendela seperti berikut, Klik Layer indo_prop.shp Pilih warna Current Layer dan Current Highlight sesuai keinginan Klik Apply

Gambar 23. Gambar Vector Parametersj.

Kemudian akan muncul gambar citra yang telah di vektorkan

Gambar 24. Gambar Citra yang telah di vektorkank. Kemudian buka 1 display lain, pada Jendela Available List, Pilih New Display Klik

Load RGB

Gambar 25. Gambar Jendela Available Listl.

Kemudian akan muncul dua gambar citra yang saling berdampingan

Gambar 26. Gambar dua Citram. Pada menu ENVI 4.6.1, Pilih Map Pilih Registration Klik Select GCPs Image to

Image

Gambar 27. Tampilan Jendela Mapn. Kemudian akan muncul Jendela seperti berikut, pada Base Image pilih Display #1,

pada Warp Image pilih Display #2 Klik OK

Gambar 28.Gambar Jendela Image to Image Registration

o. Kemudian akan muncul Jendela seperti berikut, pada bagian ini berguna untuk menentukan point (min. 5 point), RMS Error yang baik yaitu kurang dari 1.

Hal ini dapat dilakukan dengan menentukan sendiri posisi point sesuai keinginan Gambar 29. Gambar Jendela Ground Control Point Selection dan untuk menghasilkan RMS Error yang baik dilakukan dengan menentukan posisi point yang sama antara Base Image dan Warp Image.

p. Kemudian akan muncul Citra yang telah ditentukan posisi point nya (dalam hal ini

posisi point ditentukan sebanyak 6 buah titik)

Gambar 30. Gambar Citra yang telah ditentukan posisi point nyaq. Setelah ditentukan posisi point nya, maka secara otomatis pada Jendela Ground Control

Point Selection akan keluar besar RMS Error nya, seperti yang tertera di bawah ini RMS Error yang dihasilkan yaitu 0.202414

Gambar 31. Gambar Jendela Ground Control Point Selection r. Untuk menampilkan secara lebih rinci tentang koordinat dan RMS Errornya, Klik Show List pada Jendela Ground Control Point Selection, maka akan keluar Jendela seperti berikut

Gambar 32. Gambar Jendela Image to Image GCP Lists. Untuk menyimpan file dari Ground Control Point Selection (tanpa Layer), Pilih Options

Klik Warp File ,file yang disimpan hanya dengan format .hdr

Gambar 33. Gambar Ground Control Point Selectiont. Kemudian

akan

muncul

Jendela

seperti

berikut,

Pilih

file

L71118065_06520020823_B40.TIF Klik OK

Gambar 34. Jendela seperti berikut, Klik Choose pilih media u. Kemudian akan muncul Gambar Jendela Input Warp Image penyimpanannya Klik Open

Gambar 35. Jendela Registration Parameters

Gambar 36. Jendela Output Image

v. Untuk menyimpan file dari Ground Control Point Selection (dengan format .pts), Pilih

File Klik Save GCPs to ASCII Pilih Choose Pilih media penyimpanannya Klik Open

Gambar 37. Ground Control Point

Gambar 38. Gambar Jendela Output Registration Points

Gambar 39. Gambar Jendela Output Imagew. Untuk menyimpan data GCP List dari Ground Control Point Selection, Pilih File

Klik Save Table to ASCII.. Pilih Choose Pilih media penyimpanannya Klik Open

Gambar 40. Gambar Image to Map GCP List

Gambar 41. Gambar Jendela Save Table to ASCII

Gambar 42. Gambar Jendela Output Image

4.2 Image Fusion Dalam melakukan image fusion (penggabungan citra) antara citra Radarsat dengan citra Landsat, beberapa hal yang harus dilakukan yaitu sebagai berikut : 4.3.1 Membuka citra Radarsat dan citra Landsat

Citra Landsat yang digunakan adalah citra yang telah dikoreksi geometric serta menggunakan susunan RGB (R = band 4, G = band 3, B = band 2)

Langkah-langkah yang dapat dilakukan untuk membuka citra Radarsat dan citra Landsat, diantaranya : a. Klik icon ENVI 4.6.1 yang ada di desktop

Gambar 43. Tampilan icon ENVI 4.6.1 b. Kemudian akan muncul tampilan ENVI 4.6.1 seperti dibawah ini

Gambar 44. Tampilan Awal ENVI 4.6.1c. Klik File pilih Open Image File

Gambar 45. Tampilan Jendela File

d. Pilih citra radarsat dengan format .ers Klik Open

Gambar 46. Tampilan Jendela Enter Data Filenames

e. Pada Jendela Available band List pilih Gray Scale klik Load Band, maka akan

muncul hasil dari Load Band

Gambar 47. Tampilan Jendela Available band Listf. Klik File pilih Open Image File

Gambar 48. Tampilan Hasil dari Load Band

Gambar 49. Tampilan Jendela Fileg. Pilih citra Landsat yang telah dikoreksi geometrik Klik Open

Gambar 50. Tampilan Jendela Enter Data Filenamesh. Pada Jendela Available band List pilih RGB klik R pilih band 4 klik R

pilih band 3 klik B pilih band 2 Pilih New Display pada kotak Display #1 Klik Load Band, maka akan muncul hasil dari Load Band

Gambar 51. Tampilan Jendela Available band List

Gambar 52. Tampilan Hasil dari Load Band

i. Kemudian bandingkan antara citra Radarsat (Grayscale) dengan citra Landsat (falsecolor composite)

Citra Radarsat

Citra Landsat

Gambar 53. Tampilan Citra Radarsat (Grayscale) dengan Citra Landsat (false-color composite)

4.3.2

Registrasi Citra Landsat ke Citra Radarsat

Langkah-langkah yang dapat dilakukan dalam melakukan registrasi citra Landsat ke citra Radarsat, diantaranya :a. Pada menu ENVI 4.6.1 pilih Map pilih Registration pilih Select GCPs Image

to Image

Gambar 54. Tampilan Jendela Fileb. Pada Jendela Image to Image Registration , dibawah Base Image pilih Display #1,

dibawah Warp Image pilih Display#2 klik OK

Gambar 55. Tampilan Jendela Image to Image Registrationc. Pada Jendela Ground Control Points Selection, pilih File Restore GCPs from ASCII

(GCP yang diambil merupakan GCP pada saat melakukan registrasi pada citra Landsat yang telah dilakukan sebelumnya dan dalam format .pts) klik Open

Gambar 56. Tampilan Jendela Ground Control Points Selection

Gambar 57. Tampilan Jendela Enter Ground Control Points Filenames

d. Maka secara otomatis akan keluar data RMSnya dan titik-titik GCPs nya akan muncul pada citra Radar maupun citra Landsat

Gambar 58. Tampilan Jendela Ground Control Points Selection

Gambar 59. Tampilan titik-titik GCPs nya akan muncul pada citra Radar maupun citra Landsat e. Untuk mengetahui data yang lebih detail tentang RMS , klik Show List pada Jendela Ground Control Points Selection

Gambar 60. Tampilan Jendela Ground Control Points Selection

Pada tampilan jendela Ground Control Points Selection terlihat bahwa nilai RMS adalah 0.243471.

Gambar 61. Tampilan Jendela Image to Image GCP List

f. Pada Jendela Ground Control Points Selection, pilih Options pilih Warp File pilih

file pada jendela Input Warp Image klik Ok

Gambar 62. Tampilan Jendela Ground Control Points Selection

Gambar 63. Tampilan Jendela Input Warp Image

g. Pada Jendela Registration Parameters, isikan nilai Upper Left X: 1 ,Upper Left Y: 1,

Output Samples: 5134, Output Lines: 5549 klik Choose untuk memilih tempat penyimpanan klik Open klik OK

Gambar 64. Tampilan Jendela Registration Parameters

Gambar 65. Tampilan Jendela Output Filename h. Berikut merupakan proses dari registrasi citra

Gambar 66. Tampilan Jendela Image Registration

i. Maka secara otomatis, hasilnya akan muncul pada Jendela Available band List

Gambar 67. Tampilan Jendela Available band Listj.

Pada Jendela Available band List pilih RGB klik R pilih warp band 4 klik R pilih warp band 3 klik B pilih warp band 2 Pilih New Display pada kotak Display #2 Klik Load Band

Gambar 68. Tampilan Jendela Available band List

Gambar 69. Tampilan Hasil Load Band

4.3.3

Image Fusion

Langkah-langkah yang dapat dilakukan dalam melakukan image fusion antara citra Radarsat dengan Landsat, diantaranya :a. Pada menu ENVI, pilih Transform pilih Image Sharpening pilih HSV

Gambar 70. Tampilan Jendela Fileb. Pada Jendela Select Input R.., Pilih Display #2 klik OK

Gambar 71. Tampilan Jendela Select Input R..c. Pada Jendela High Resolution Input File, pilih b1 pada citra rsat.410_rectified klik

OK

Gambar 72. Tampilan Jendela High Resolution Input Filed. Pada Jendela HSV Sharpening Parameters, klik Choose untuk memilih tempat

penyimpanan klik Open klik OK

Gambar 73. Tampilan Jendela HSV Sharpening Parameters

Gambar 74. Tampilan Jendela Output Filename

e. Berikut proses dari HSV Sharpening

Gambar 75. Tampilan Jendela HSV Sharpening

k. Pada Jendela Available band List pilih RGB klik R pilih HSV Sharp band 4

klik R pilih HSV Sharp band 3 klik B pilih HSV Sharp band 2 Pilih Display #2 Klik Load Band

Gambar 76. Tampilan Jendela Available band List

l.

Pada tampilan hasil HSV Sharpening,Hasil Load Band Gambar 77. Tampilan pilih Tools pilih Link pilih Link Displays.. klik Yes pada Display #1 klik Yes pada Display #2 klik Yes pada Display #3 klik OK

Link display ini berfungsi untuk menggerakkan kursor bersamaan dalam waktu yang sama pula.

Gambar 78. Tampilan Hasil Load Band

Gambar 79. Tampilan Jendela Link Displays

m. Lalu dapat dilakukan perbandingan antara display #1, display #2, dan display #3, dimana display #1 : citra Radarsat asli display #2 : citra Landsat yang telah diregistrasi

display #3 : citra hasil penggabungan (image fusion) antara citra Radarsat dengan citra Landsat

Gambar 80. Tampilan Hasil Load Band

Dari gambar diatas dapat dijelaskan bahwa :a. Sesuai dengan display #1 yang merupakan citra radarsat asli, citra hanya memiliki 1

band yaitu gray scale sehingga citra berwarna keabu-abuan, gambar tidak begitu jelas, serta gambar tidak begitu tajam.b. Sesuai dengan display #2 yang merupakan citra Landsat yang telah diregistrasi, citra

Landsat ini memiliki 3 band yaitu RGB (Red, Green, Blue) sehingga warna yang dihasilkan dalam gambar memiliki kontras yang lumayan baik dari pada warna dan kekontrasan pada citra Radar, serta gambar agak halus tetapi tidak terlalu tajam .c. Sesuai dengan display #3 yang merupakan citra hasil penggabungan (image fusion)

antara citra Radarsat dengan citra Landsat, Citra ini juga memiliki 3 band RGB (Red, Green, Blue) seperti pada citra Landsat sehingga gambar dari penggabungan citra ini memiliki warna dan kontras yang jelas, serta memiliki kelebihan lain yaitu ketajaman gambar baik.

BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan Dari gambar yang telah diproses diatas dapat diambil kesimpulan bahwa :a)

Sesuai dengan display #1 yang merupakan citra radarsat asli, citra hanya

memiliki 1 band yaitu gray scale sehingga citra berwarna keabu-abuan, gambar tidak begitu jelas, serta gambar tidak begitu tajam.b)

Sesuai dengan display #2 yang merupakan citra Landsat yang telah

diregistrasi, citra Landsat ini memiliki 3 band yaitu RGB (Red, Green, Blue) sehingga warna yang dihasilkan dalam gambar memiliki kontras yang lumayan baik dari pada warna dan kekontrasan pada citra Radar, serta gambar agak halus tetapi tidak terlalu tajam .c)

Sesuai dengan display #3 yang merupakan citra hasil penggabungan

(image fusion) antara citra Radarsat dengan citra Landsat, Citra ini juga memiliki 3 band RGB (Red, Green, Blue) seperti pada citra Landsat sehingga gambar dari penggabungan citra ini memiliki warna dan kontras yang jelas, serta memiliki kelebihan lain yaitu ketajaman gambar baik.

5.2 Saran a) Lebih sering melakukan latihan pengolahan citra dengan software ENVI

dan Er Mapper, sehingga mahasiswa terbiasa dan mahir mengoperasikan software. b) Mencoba berulang kali apabila dalam suatu praktikum tidak berhasil

menyelesaikan pengolahan citra. Hal ini akan membuat mahasiswa paham di mana letak kesalahannya.