penggunaan citra aster dalam identifikasi peruntukan lahan

Wibowo, dkk., Penggunaan Citra Aster dalam Identifikasi Peruntukan Lahan Pada Sub DAS Lesti (Kabupaten Malang) 39

39

PENGGUNAAN CITRA ASTER DALAM IDENTIFIKASIPERUNTUKAN LAHAN PADA SUB DAS LESTI

(KABUPATEN MALANG)

Leo Arbi Wibowo1), Mohammad Sholichin 2), Rispiningtati2), Runi Asmaranto 2)

1) Mahasiswa Magister Sumber Daya Air, Teknik Pengairan, Universitas Brawijaya, Malang, Jawa Timur, Indonesia;[email protected]; [email protected]

2) Pengajar, Program Studi Magister Sumber Daya Air, Teknik Pengairan, Universitas Brawijaya, Malang, Jawa Timur,Indonesia.

Abstrak: Indikator gangguan keseimbangan siklus hidrologi di DAS ditandai dengan banyaknya kejadianbanjir, tanah longsor, kekeringan dan pencemaran kualitas air. sub DAS Lesti merupakan bagian DaerahAliran Sungai (DAS) Brantas yang terdapat di bagian hulu dan merupakan sub DAS prioritas yangmempunyai permasalahan terhadap kerusakan lahan, erosi dan tanah longsor. Banyak upaya yang bisadilakukan dalam rangka mengembalikan keseimbangan siklus hidrologi pada DAS agar kualitas dankuantitas sumber air dapat terjaga, salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah dengan cara penetapandaerah kritis dimana nantinya akan digunakan sebagai acuan penetapan daerah-daerah prioritas untukdilakukan penanganan. Upaya ini sekaligus meningkatkan produktifitas, pendapatan dan kondisi sosialekonomi masyarakat pada daerah hulu. Dalam penentuan kekritisan lahan dan arahan konservasi padasub DAS Lesti, diperlukan beberapa data pendukung, salah satu data yang paling penting adalah datapenggunaan lahan. Untuk mendapatkan peta penggunaan lahan pada sub DAS Lesti, salah satu carayang dapat dipergunakan adalah dengan melakukan interpretasi citra ASTER (Advanced SpaceborneThermal Emission and Reflection Radiometer) yang diperoleh dari satelit TERRA. Penggunaan citra AS-TER dalam identifikasi peruntukan lahan sangat mungkin dilakukan dengan memanfaatkan sub sistemVNIR (Visible and Near-Infrared Radiometer) yang memiliki resolusi spasial sampai dengan 15 meterdiatas permukaan tanah.

Kata Kunci: Peta Topografi, DAS, Citra ASTER, Klasifikasi, Peta Peruntukan Lahan.

Abstract: The indicator impaired balance the hydrologic cycle in watershed was characterized by thenumber of occurrences of floods, landslides, droughts and pollution of water quality. Lesti sub-watershedwas part watershed Brantas contained in the upstream sub-watershed is a priority and having problemsagainst land degradation, erosion and landslides. A lot of effort can be done in order to restore the balanceof the hydrological cycle in the watershed so that the quality and quantity of water resources are main-tained, one of the efforts that can be done is by way of determination of critical areas which will be used asa reference for determining priority areas for the handling. This effort while increasing productivity, incomeand socio-economic conditions of the people in the uplands. In determining the criticality of land andconservation directives Lesti sub-watershed, needed some supporting data, one of the most important datais the data of land use. To get land use map in the sub-watershed Lesti, one way that can be used is to performimage interpretation ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) ob-tained from TERRA satellite. The use of ASTER imagery in the identification of land use is feasible by usingsub-system VNIR (Visible and Near-Infrared Radiometer), which has a spatial resolution up to 15 metersabove the ground.

Key words: Topography map, Watershed, ASTER image, Classification, Land Use Map.

ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emissionand Reflection Radiometer) merupakan sensor ge-nerasi terbaru yang dikembangkan untuk melakukanobservasi permukaan bumi dalam rangka monitor-ing lingkungan hidup dan sumber daya alam oleh Mi-

nistry of Economy, Trade and Industry (Jepang)yang diluncurkan oleh platform Amerika yang ber-nama Terra. Penggunaan citra ASTER diharapkancukup memadai untuk klasifikasi jenis peruntukan la-han utama di dalam Daerah Aliran Sungai.

40 Jurnal Teknik Pengairan, Volume 4, Nomor 1, Mei 2013, hlm 39–46

Penggunaan citra ASTER sudah banyak dila-kukan untuk berbagai keperluan, diantaranya untukkajian geomorfologi yang terdapat dalam jurnal PITMAPIN XVII yang terbit pada 10 Desember 2008dengan judul teknik pemrosesan citra digital ASTERuntuk kajian geomorfologi pada daerah Gunung Me-rapi, atau dalam hal pengembangan permukiman yangtertera dalam karya tulis dengan judul pemanfaatancitra ASTER dan sistem informasi geografis untukmenentukan lokasi potensial pengembangan permu-kiman yang dilakukan pada daerah Kabupaten Ma-gelang, yang diterbitkan pada tanggal 23 Desember2011, ataupun dipergunakan dalam identifikasi per-untukan lahan seperti yang tertera dalam jurnal me-dia teknik sipil volume IX yang diterbitkan pada Ja-nuari 2009 dengan judul identifikasi dan klasifikasiperuntukan lahan menggunakan citra ASTER” yangdilakukan pada daerah aliran sungai Sampeyan.

Sub sistem dan Spesifikasi Band ASTERCitra ASTER berjalan dibawah payung Earth

Observing System (EOS) ditujukan untuk melakukanobservasi permukaan bumi dalam rangka monitor-ing lingkungan hidup dan sumber daya alam padalevel global (www.aster-indonesia.com). ASTER ter-diri atas tiga sub sistem yang berbeda, yaitu Visibleand Near-Infrared Radiometer (VNIR), ShortWavelength Infrared Radiometer (SWIR), danThermal Infrared Radiometer (TIR).

Penggunaan Citra ASTERDalam penggunaannya citra ASTER telah ba-

nyak digunakan untuk berbagai keperluan seperti be-berapa diantaranya adalah karakteristik spectral mi-neral dan batuan dengan memanfaatkan sub sistemTIR, klasifikasi peruntukan lahan memanfaatkan subsystem VNIR, klasifikasi jenis tanah memanfaatkansub sistem SWIR, monitoring aktivitas gunung berapidengan kombinasi sub sistem VNIR dan SWIR, pe-metaan tumbuhan di daerah kering dan basah me-manfaatkan kombinasi sub sistem VNIR dan SWIR,monitoring suhu permukaan laut dengan memanfa-atkan sub sistem TIR, dan identifikasi peruntukanlahan menggunakan kombinasi sub sistem VNIR danSWIR. Salah satu tujuan dalam penelitian bertujuanuntuk mengelompokkan pixel-pixel citra ke dalam sa-lah satu kelas peruntukan lahan (www.aster-indo-nesia.com).

BAHAN DAN METODE

Bahan, Waktu dan Tempat PenelitianDalam penelitian ini dipergunakan data citra AS-

TER pada wilayah Sub DAS Lesti dengan tahun pe-rekaman 2011. Interpretasi citra dalam penelitian inidilakukan pada bulan Januari 2013 di Universitas Bra-wijaya, Malang.

Tabel 1. Karakteristik sensor dan band pada citraASTER.

Sumber: www.aster-indonesia.com.

Gambar 1. Foto Citra Satelit ASTER Sub DAS Lestitahun 2011.

Tahapan Penelitian1. Tahapan Pembuatan Batas Sub DAS Lesti

a. Mempersiapkan Peta Topografi dan PetaSungai Digital Skala 1:25.000Dalam pembuatan batas DAS denganmenggunakan bantuan software AVSWAT(ArcView Soil and Water AssessmentTool) 2000, diperlukan persiapan data yangmeliputi penggabungan peta kontur, peme-riksaan terhadap garis kontur, eksport file(*.dwg) ke dalam bentuk shape file(*.shp).


b. Pembuatan Batas DAS dengan AutomaticDelineation AVSWAT 2000Pembuatan batas DAS dilakukan denganmenjalankan perintah automatic delinea-tion dalam program AVSWAT, dimanamembutuhkan data DEM (dalam bentukgrid), peta sungai, dan outlet (dalam pene-litian ini dipergunakan outlet pada JembatanTawangrejeni).

2. Tahapan Interpretasi Citra AsterPada proses interpretasi ini tidak lepas dari pro-ses identifikasi dan evaluasi kondisi lahan padasub DAS Lesti yang didapat dari survey lapang-an. Proses pengolahan citra ASTER dibedakanmenjadi tiga tahap utama yaitu pre processing,processing dan post processing.1. Tahap Pre Processing

a. Registrasi CitraProses ini bertujuan mensuperposisikan(overlay) data citra dengan layer GISyang sudah tergeoreferensi atau sudahdiketahui koordinat dan sistem proyek-sinya, dalam penelitian ini dipergunakanpeta BAKOSURTANAL dengan la-yer jalan dan sungai.

b. Komposit CitraKomposit citra bertujuan untuk menen-tukan komposisi RGB (Red, Green,Blue) dari citra yang akan dilakukananalisa, sehingga objek dalam citradapat dikenali secara unsuperviseddan nantinya dibandingkan denganpengamatan dilapangan (supervised).

c. Pemotongan CitraPemotongan citra bertujuan untuk men-dapatkan citra dengan bentuk DASyang diinginkan. Pemotongan citra di-lakukan menggunakan batas DAS da-lam bentuk vektor yang sudah dibuatdengan menggunakan watershed de-lineation pada AVSWAT 2000, dalamstudi ini dipergunakan batas DAS de-ngan format shape file (*.shp).

2. Tahap ProcessingKlasifikasi tematik citra ASTER dilakukanmenggunakan 2 metode, yaitu klasifikasi ti-dak terbimbing (unsupervised) dan klasi-fikasi terbimbing (supervised). (PrahastaE.: Maret 2008).a. Unsupervised Classification

Klasifikasi tidak terbimbing merupakanproses pengelompokan pixel-pixel pada

citra menjadi beberapa kelas menggu-nakan analisa cluster (cluster analy-sis) menggunakan metode Iso Data.Sampai disini peta citra dapat diinter-pretasikan menjadi beberapa tata gunalahan misalkan, lahan terbuka, lahantertutup vegetasi, lahan hutan.

b. Supervised ClassificationKlasifikasi terbimbing merupakan pro-ses pengelompokan pixel-pixel berda-sarkan hasil survey. Tahap ini meru-pakan identifikasi dan klasifikasi pixel-pixel melalui training area, selanjutnyatataguna lahan lebih didetailkan lagiberdasarkan survey kondisi lapangan.Misalkan untuk kawasan vegetasi da-pat dirinci lebih detail menjadi lahan per-sawahan padi, perkebunan kopi, per-kebunan teh dan lain-lainya.

3. Tahap Post ProcessingPost processing bertujuan untuk meningkatkantingkat akurasi hasil analisa klasifikasi. Tahapini terdiri dari majority analysis dan Export-ing Classes To Vector Layers.a. Mayority & Minority Analysis

Dua cara analisa yang dapat digunakan,yaitu metode majority dan metode minor-ity. Metode majority merupakan metodeyang mengubah pixel yang tadinya belumterklasifikasi ke dalam klas terdekat yangmayoritas. Metode minority, adalah metodeyang mengubah pixel yang tadinya belumterklasifikasi ke dalam klas terdekat yangminoritas.

b. Classification to VektorUntuk dapat mempermudah mengolah hasilinterpretasi citra yang sudah dilakukan, ma-ka file citra perlu diubah menjadi bentukvektor.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Pembuatan Batas Sub DAS Lestia. Mempersiapkan Peta Topografi dan Peta Sungai

Digital Skala 1:25.000Peta topografi perlu dilakukan persiapan untuk

memastikan bahwa garis kontur terhubung secarasempurna. Proses selanjutnya membuat DEM daripeta kontur tersebut, seperti tampak pada Gambar3.


Gambar 2. Diagram alir interpretasi citra ASTER pada Sub DAS Lesti.

Gambar 3. Tampilan Digital Elevation Model (DEM).

b. Pembuatan Batas DAS dengan Automatic De-lineation AVSWAT 2000Pembuatan batas Sub DAS Lesti dilakukan

dengan bantuan Arcview GIS 3.3 dengan extensionsAVSWAT 2000.

Gambar 4. Hasil proses watershed delineation denganoutlet Jembatan Tawangrejeni.

Interpretasi Citra1. Tahap Pre Processing

a. Registrasi CitraPengecekan data citra berguna untuk me-mastikan apakah data citra sudah teregis-


trasi secara sempurna baik lokasinya mau-pun posisi citra terhadap utara-selatan. Darihasil pengecekan data citra dapat diperolehinformasi bahwa titik sembarang pada citrayang diperoleh sudah berada pada posisi7053’12,925"LS dan 112011’2,66"BT, se-dangkan Sub DAS Lesti berada yaitu padakoordinat 7040’-7055’LS dan 112010’-112025’BT, sehingga secara geometris su-dah dapat dikatakan sesuai. Pengecekan di-lanjutkan dengan memotong citra denganmenggunakan batas Sub DAS Lesti yangdiperoleh dari automatic delineation, dapatdilihat pada gambar dibawah ternyata citramasih belum terregistrasi secara sempurna,sehingga proses registrasi harus dilakukan.

Gambar 5. Citra yang belum terregistrasi secarasempurna, sehingga memotong alur sungai

didalamnya.

Proses registrasi menggunakan bantuansoftware ER Mapper 7.0, dengan meng-gunakan perintah Geocoding Wizard.

Gambar 7. Hasil registrasi citra sesuai dengan petaBAKOSURTANAL.

b. Komposit CitraDalam proses komposit citra ASTER untukmendapatkan peta pengunaan lahan, bandyang dipakai dalam algorithm RGB (Red,Green, Blue) adalah band jenis VNIR de-ngan komposisi Red layer = VNIR Band2, Green layer = VNIR Band 3, dan Bluelayer = VNIR Band 1.

Gambar 6. Tampilan GCP Edit dengan 35 titik kontrolyang sudah ditambahkan.

Didapatkan hasil registrasi citra sebagaiberikut:

Gambar 8. Citra sebelum proses komposit.

Gambar 9. Citra sesudah proses komposit


Gambar 10. Citra yang sudah terpotong sesuai denganbatas Sub DAS Lesti.

2. Tahap Processinga. Klasifikasi tidak terbimbing (unsupervised

classification)Klasifikasi tidak terbimbing pada studi inimenggunakan teknik interpretasi visual dandilakukan secara digital. Interpretasi visualdilakukan dengan memanfaatkan perbeda-an warna dan rona yang terdapat pada ci-tra.

Sumber: pengolahan data.

b. Klasifikasi terbimbing (supervised classi-fication)Klasifikasi terbimbing merupakan prosespengelompokan pixel-pixel berdasarkan ha-sil survey. Tahap ini merupakan identifikasidan klasifikasi pixel-pixel melalui trainingarea, selanjutnya tataguna lahan lebih di-detailkan lagi berdasarkan survey kondisilapangan.Hasil interpretasi tidak terbimbing diban-dingkan dengan hasil pengamatan dan di-dapatkan tingkat keakuratan interpretasi se-besar 84,85%. Hasil interpretasi yang tidaksama dengan pengamatan pada trainingarea, kemudian dikoreksi untuk disesuaikandengan hasil pengamatan.

c. Cloud MaskingProses cloud masking pada penelitian initidak dilakukan karena pada citra tidak di-temukan kumpulan awan.

d. Pemotongan CitraPemotongan citra dilakukan untuk menda-patkan citra yang sesuai dengan batas SubDAS Lesti. Proses pemotongan ini memer-lukan batas DAS dalam bentuk vektor yangtelah diperoleh sebelumnya dari prosesautomatic delineation, sehingga diperolehhasil sebagai berikut:

Gambar 11. Proses klasifikasi tidak terbimbing padaSub DAS Lesti.

Klasifikasi tidak terbimbing menghasilkanpenggunaan lahan sebagai berikut:

Tabel 2. Hasil klasifikasi tidak terbimbing.

Gambar 12. Sebaran 33 titik pengamatan di lokasistudi.

Sehingga didapatkan hasil supervised classifi-cation yang tampak seperti Gambar 13 dibawah ini.


Gambar 13. Tampilan hasil supervised clasification.

3. Tahap Post Processinga. Mayority/minority analysis

Pada proses ini dipilih mayority analysis.Proses ini dilakukan untuk mengubah pixel

Tabel 3. Perbandingan hasil klasifikasi titik terbimbing dengan pengamatan

Sumber: hasil pengamatan.

yang belum terklasifikasi supaya dapat di-klasifikasi kedalam klas terdekat yang ma-yoritas. Proses ini mempergunakan bantuansoftware ENVI 4.5.

Gambar 14. Perbedaan pixel citra sebelum dan sesudahdilakukan proses mayority analysis.


Gambar 15. Hasil interpretasi citra ASTER 2011berupa peta penggunaan lahan pada Sub DAS Lesti

dengan outlet Jembatan Tawangrejeni.

Tabel 4. Hasil klasifikasi terbimbing.

b. Classification to VectorProses ini dibutuhkan guna mempermudahmengolah hasil interpretasi. Proses ini meng-gunakan bantuan AudeskMap 2004 untukdapat membuat poligon yang sesuai dengantataguna lahan yang telah terklasifikasi.


Tabel 5. Perbandingan hasil klasifikasi tidak terbimbing dan terbimbing.

KESIMPULAN

Berdasarkan interpretasi citra pada penelitianini diperoleh hasil peta penggunaan lahan pada SubDAS Lesti tahun 2011, dengan rincian sebagai berikut.

Luas keseluruhan Sub DAS Lesti berdasarkanautomatic delineation AVSWAT 2000 dengan out-let AWLR di Jembatan Tawangrejeni, KecamatanSumbermanjing Wetan seluas 38.148,30 Ha.

Perbandingan luas penggunaan lahan hasil kla-sifikasi unsupervised dengan supervised pada subDAS ditunjukkan pada tabel 5 dengan tingkat akurasiinterpretasi sebesar 84,85%.

DAFTAR PUSTAKA

Anonim. 2012. Penerapan Aster. (Online). (http://www.aster-indonesia.com/? Produk_ Citra_Aster:Penerapan, diakses 12 Desember 2012).

Anonim. 2012. Produk Citra Aster. (Online). http://www.aster indonesia.com/?Produk_ Citra_Aster:Tentang_Citra_Aster , diakses 12 Desember 2012).

Dwi, W.I. 2008. Teknik Pemrosesan Citra Digital ASTERUntuk Kajian Geomorfologi. (Jurnal PIT MAPINXVII, 10 Desember 2008, Bandung.

Indarto, A.F. 2009. Identifikasi dan Klasifikasi Perun-tukan Lahan. (Jurnal Media Teknik Sipil, Volume IX,ISSN 1412-0976, Januari 2009). Jember : Puslit PSDALEMLIT Universitas Jember.

Iskandar, P., Retnadi, H.J. 2011. Pemanfaatan Citra AS-TER dan Sistem Informasi Geografis Untuk Menen-tukan Lokasi Potensial Pengembangan Permuki-man. 23 Desember 2011. Yogyakarta: UGM.

Prahasta, E. 2008. Remote Sensing: Praktis PenginderaanJauh & Pengolahan Citra Dijital Dengan Perang-kat Lunak ER Mapper, Bandung: Infornatika.


penggunaan citra aster dalam identifikasi peruntukan lahan

Documents