PETA CITRA LANDSAT 8
Karakter utama dari suatu image (citra) dalam penginderaan jauh adalah
adanya rentang panjang gelombang (wavelength band) yang dimilikinya.
Beberapa radiasi yang bisa dideteksi dengan sistem penginderaan jarak jauh
seperti : radiasi cahaya matahari atau panjang gelombang dari visible dan near
sampai middle infrared, panas atau dari distribusi spasial energi panas yang
dipantulkan permukaan bumi (thermal), serta refleksi gelombang mikro. Setiap
material pada permukaan bumi juga mempunyai reflektansi yang berbeda
terhadap cahaya matahari. Sehingga material-material tersebut akan mempunyai
resolusi yang berbeda pada setiap band panjang gelombang.
Piksel adalah sebuah titik yang merupakan elemen palong kecil pada
citra satelit. Angka numerik (1 byte) dari piksel disebut Digital Number (DN).
Digital Number bisa ditampilkan dalam warna kelabu, berkisar antara putih dan
hitam (greyscale), tergantung level energi yang terdeteksi. Piksel yang disusun
dalam order yang benar akan membentuk sebuah citra.
Berdasarkan resolusi yang digunakan, citra hasil penginderaan jarak jauh
bisa dibedakan atas (Jaya, 2002):
• Resolusi spasial
Merupakan ukuran terkecil dari suatu bentuk (feature) permukaan bumi yang
bisa dibedakan dengan bentuk permukaan disekitarnya, atau sesuatu yang
ukurannya bisa ditentukan. Kemampuan ini memungkinkan kita untuk
mengidentifikasi (recognize) dan menganalisis suatu objek di bumi selain
mendeteksi (detectable) keberadaannya.
• Resolusi spektral
Merupakan dimensi dan jumlah daerah panjang gelombang yang sensitif
terhadap sensor
• Resolusi radiometrik
Merupakan ukuran sensitifitas sensor untuk membedakan aliran radiasi
(radiation flux) yang dipantulkan atau diemisikan suatu objek oleh permukaan
bumi.
• Resolusi Temporal
Merupakan frekuensi suatu sistem sensor merekam suatu areal yang sama
(revisit). Seperti Landsat TM yang mempunyai ulangan setiap 16 hari, SPOT
26 hari dan lain sebagainya.
Kebanyakan citra satelit yang belum diproses disimpan dalam bentuk
grayscale, yang merupakan skala warna dari hitam ke putih dengan derajat
keabuan yang bervariasi. Untuk penginderaan jauh, skala yang dipakai adalah
256 shade grayscale, dimana nilai 0 menggambarkan hitam, nilai 255 putih.
Untuk citra muktispektral, masing-masing piksel mempunyai beberapa
DN, sesuai dengan jumlah band yang dimiliki. Sebagai contoh, untuk Landsat 7,
masing-masing piksel mempunyai 7 DN dari 7 band yang dimiliki. Citra bisa
ditampilkan untuk masing0masing band dalam bentuk hitan putih maupun
kombinasi 3 band sekaligus, yang disebut color composites.
Citra, sebagai dataset, bisa dimanipulasi menggunakan algorithm
(persamaan matematis). Manipulasi bisa merupakan pengkoreksian error,
pemetaan kembali data terhadap suatu referensi geografi tertentu, ataupun
mengekstrak informasi yang tidak langsung terlihat dari data. Data dari dua citra
atau lebih pada lokasi yang sama dikombinasikan secara matematis untuk
membuat composite dari beberapa dataset. Produk data ini, disebut derived
products, bisa dihasilkan dengan beberapa penghitungan matematis atas data
numerik mentah (DN) (Puntodewo, dkk, 2003)
Landsat Data Continuity
Mission (LDCM) atau dikenal juga dengan nama Landsat 8 merupakan satelit
generasi terbaru dari Program Landsat. Citra
Landsat 8 diketahui memiliki 11 band.
Diantaranya band Visible, Near Infrared (NIR), Short Wave Infrared (SWIR), Panchromatic
dan Thermal. Band 1,2,3,4,5,6,7 dan 9 mempunyai resolusi spasial 30
meter, band 8 mempunyai resolusi spasial 15 meter, sementara band 10 dan
11 resolusi spasialnya 100 meter. Dari masing-masing band memiliki kegunaan tersendiri. Untuk melakukan analisis
dari Citra Landsat tersebut, diperlukan kombinasi band untuk mendapatkan
tampilan Citra sesuai dengan tema atau tujuan dari analisis.
Detail kegunaan
masing-masing band adalah sebagai berikut:
Tabel
1.
Karakteristik band Landsat 8
Band Spektral
|
Panjang
Gelombang (µ)
|
Resolusi
Spasial (meter)
|
Kegunaan dalam
pemetaan
|
Band 1 – Coastal Aerosol
|
0,43 – 0,45
|
30
|
Penelitian Coastal dan Aerosol
|
Band 2 – Blue
|
0,45 – 0,51
|
30
|
Bathymetric mapping, distinguishing soil
from vegetation and deciduous from coniferous vegetation
|
Band 3 – Green
|
0,53 – 0,59
|
30
|
Emphasizes peak vegetation, which is
useful for assessing plant vigor
|
Band 4 – Red
|
0,64 – 0,67
|
30
|
Discriminates vegetation slopes
|
Band 5 – Near InfraRed
|
0,85 – 0,88
|
30
|
Emphasizes biomass content and shorelines
|
Band 6 – Short Wavelength InfraRed
|
1,57 – 165
|
30
|
Discriminates moisture content of soil
and vegetation; penetrates thin clouds
|
Band 7 – Short Wavelength InfraRed
|
2,11 – 2,29
|
30
|
Improved moisture content of soil and
vegetation and thin cloud penetration
|
Band 8 – Panchromatic
|
0,50 – 0,68
|
15
|
15 meter resolution, sharper image
definition
|
Band 9 – Cirrus
|
1,36 – 1,38
|
30
|
Improved detection of cirrus cloud
contamination
|
Band 10 – Long Wavelength InfraRed
|
10,60 – 11,19
|
100
|
100 meter resolution, thermal mapping and
estimated soil moisture
|
Band 11 – Long Wavelength InfraRed
|
11,50 – 12,51
|
100
|
100 meter resolution, Improved thermal
mapping and estimated soil moisture
|
Landsat 8 ukuran rentang yang berbeda dari frekuensi
sepanjang spektrum elektromagnetik – warna, meskipun tidak selalu warna
terlihat dengan mata manusia. Setiap rentang disebut sebuah band, dan
Landsat 8 memiliki 11band.Nomor Landsat sensor merah,
hijau, dan biru sebagai 4, 3, dan 2, sehingga ketika kita menggabungkan mereka
kita mendapatkan gambar yang benar-warna seperti ini:
Landsat 8 pandangan daerah Los Angeles, 13 Mei
2013. Gambar akan diputar sehingga utara terserah. Semua data citra
courtesy of US Geological Survey. Silahkan lihat di daftar lengkap dari band Landsat 8
ini:
Tabel 2
Karakteristik band Landsat 8
NO BAND
|
UM
|
RESOLUSI
|
1
|
0,433-0,453
|
30 m
|
2
|
0,450-0,515
|
30 m
|
3
|
0,525-0,600
|
30 m
|
4
|
0,630-0,680
|
30 m
|
5
|
0,845-0,885
|
30 m
|
6
|
1,560-1,660
|
60 m
|
7
|
2,100-2,300
|
30 m
|
8
|
0,500-0,680
|
15 m
|
9
|
1,360-1,390
|
30 m
|
10
|
10,6-11,2
|
100 m
|
11
|
11,5-12,5
|
100 m
|
Dari 11 band, hanya mereka yang berada di panjang
gelombang yang sangat terpendek (band 1-4 dan 8) pengertian cahaya tampak –
semua yang lain berada di bagian dari spektrum yang kita tidak bisa
melihat. The true-color view from Landsat kurang dari setengah dari apa
yang dilihatnya. Untuk memahami nilai semua band, mari kita lihat mereka
masing-masing pada gilirannya:
The Band
Band 1 indra biru mendalam dan violet. Cahaya biru sulit untuk
mengumpulkan dari luar angkasa karena itu tersebar dengan mudah oleh
potongan-potongan kecil dari debu dan air di udara, dan bahkan oleh molekul
udara sendiri.Inilah salah satu alasan mengapa hal-hal yang sangat jauh
(seperti gunung di cakrawala) tampak kebiruan, dan mengapa langit berwarna biru. Sama
seperti kita melihat banyak biru kabur ketika kita melihat di ruang pada hari
yang cerah, Landsat 8 melihat langit di bawahnya ketika melihat ke bawah kita
melalui udara yang sama. Itu bagian dari spektrum sulit untuk mengumpulkan
dengan sensitivitas cukup berguna, dan Band 1 adalah satu-satunya instrumen
dari jenisnya menghasilkan data yang terbuka pada resolusi ini – salah satu
dari banyak hal yang membuat istimewa satelit ini. Ini juga disebut band
pesisir / aerosol, setelah dua kegunaan utama: pencitraan air dangkal, dan
pelacakan partikel halus seperti debu dan asap. Dengan sendirinya,
output-nya sangat mirip Band 2 (normal biru) terlihat, tetapi jika kita
membandingkan mereka dan menyoroti daerah dengan lebih biru, kita dapat melihat
perbedaan:
Band 1 dikurangi Band 2. Laut dan hidup tanaman
mencerminkan lebih dalam warna biru-violet. Kebanyakan tanaman
menghasilkan lilin permukaan (misalnya, lapisan dingin pada plum segar) saat
mereka tumbuh, untuk memantulkan cahaya ultraviolet yang berbahaya jauh.
Band 2, 3, dan 4 terlihat biru, hijau, dan merah. Tapi
sementara kita meninjau mereka, mari kita bagian referensi dari Los Angeles,
dengan berbagai penggunaan lahan yang berbeda, untuk membandingkan terhadap
band-band lainnya:
Bagian dari daerah LA barat, dari lahan pertanian
dekat Oxnard di barat ke Hollywood dan pusat kota di timur. Seperti
kebanyakan daerah perkotaan, warna rata-rata kota ke abu-abu terang pada skala
ini.
Band 5 langkah dekat inframerah, atau NIR. Ini bagian dari spektrum
sangat penting bagi ekologi karena tanaman yang sehat mencerminkan itu – air di
daun mereka menyebarkan panjang gelombang kembali ke langit. Dengan
membandingkan dengan band lain, kita mendapatkan indeks seperti NDVI, yang
memungkinkan kita mengukur kesehatan tanaman lebih tepat daripada jika kita
hanya melihat kehijauan terlihat.
Fitur cerah adalah taman dan vegetasi sangat
irrigrated lainnya. Titik di dekat bagian bawah tampilan ini di sebelah
barat adalah Malibu, sehingga aman bertaruh bahwa titik terang kecil di bukit
dekat itu adalah lapangan golf. Di tepi barat adalah bekas luka gelap
kebakaran besar, yang hanya sedikit perubahan warna pada gambar warna asli.
Band 6 dan 7 penutup irisan yang berbeda dari inframerah
gelombang pendek, atau SWIR. Mereka sangat berguna untuk memberitahu tanah
basah dari bumi kering, dan geologi: batuan dan tanah yang terlihat mirip di
band lain sering memiliki kontras yang kuat di SWIR. Mari kita membuat
gambar palsu-warna dengan menggunakan SWIR merah, NIR sebagai hijau, dan biru
sebagai warna biru (secara teknis, sebuah gambar 7-5-1):
Bekas luka api sekarang tidak mungkin untuk melewatkan
– mencerminkan kuat di Band 7 dan hampir tidak sama sekali dalam yang lain,
sehingga merah. Rincian yang sebelumnya halus vegetasi juga menjadi
jelas. Tampaknya tanaman di lembah utara dari Malibu lebih subur daripada
mereka di pegunungan, yang khas dari iklim di mana air merupakan kendala utama
pada pertumbuhan. Kami juga melihat pola vegetasi dalam LA – beberapa
lingkungan memiliki lebih banyak dedaunan (taman, pohon trotoar, rumput)
daripada yang lain.
Band 8 adalah pankromatik – atau hanya pan – Band. Ia bekerja seperti
film hitam dan putih: bukan mengumpulkan warna visibile terpisah, menggabungkan
mereka ke dalam satu saluran. Karena sensor ini dapat melihat lebih banyak
cahaya sekaligus, itu adalah tajam dari semua band, dengan resolusi 15 meter
(50 kaki). Mari kita zoom in pada Malibu pada skala di panci pita 01:01:
Dan dalam warna yang benar, membentang untuk menutupi
area yang sama:
Versi warna terlihat tidak fokus karena sensor
tersebut tidak dapat melihat rincian ukuran ini. Tetapi jika kita
menggabungkan informasi warna yang mereka berikan dengan detail dari pan Band –
sebuah proses yang disebut pan sharpening – kita mendapatkan sesuatu yang baik
berwarna-warni dan renyah:
Pansharpened Malibu, 15 m (50 kaki) per
pixel. Perhatikan tekstur gelombang di dalam air.
Band 9 menunjukkan sedikit, namun itu adalah salah satu fitur yang paling
menarik dari Landsat 8. Ini mencakup sepotong sangat tipis panjang
gelombang: hanya 1.370 ± 10 nanometer. Beberapa instrumen berbasis ruang
mengumpulkan ini bagian dari spektrum, karena atmosfer menyerap hampir semua
itu. Landsat 8 ternyata ini menjadi keuntungan. Justru karena tanah
adalah nyaris tak terlihat dalam band ini, apa pun yang muncul dengan jelas di
dalamnya harus mencerminkan sangat terang dan / atau berada di atas sebagian
besar atmosfer. Berikut Band 9 untuk adegan ini:
Band 9 hanya untuk awan! Di sini itu mengambil awan
cumulus berbulu, tapi itu dirancang khusus untuk awan cirrus – tinggi, tipis
“ekor kuda”. Cirrus adalah sakit kepala bagi pencitraan satelit karena
tepi yang lembut mereka membuat mereka sulit untuk melihat, dan gambar yang
diambil melalui mereka dapat berisi pengukuran yang off dengan beberapa persen
tanpa penjelasan yang nyata. Band 9 membuat mereka mudah untuk
menjelaskan.
Band 10 dan 11 berada di inframerah termal, atau TIR – mereka
melihat panas. Alih-alih mengukur suhu udara, seperti stasiun cuaca
lakukan, mereka melaporkan di tanah sendiri, yang sering jauh lebih
panas. Sebuah penelitian beberapa tahun yang lalu menemukan beberapa suhu
permukaan gurun lebih tinggi dari 70 ° C (159 ° F) – cukup panas untuk
menggoreng telur. Untungnya, LA relatif sedang dalam adegan ini:
Perhatikan bahwa sangat gelap (dingin) tempat sesuai
dengan awan di Band 9. Setelah mereka, vegetasi irigasi adalah yang paling
keren, diikuti dengan air terbuka dan vegetasi alami. Bekas luka bakar di
dekat Malibu, yang tercakup dalam arang dan kering, mati dedaunan, memiliki
suhu permukaan yang sangat tinggi. Di dalam kota, taman umumnya paling
keren dan lingkungan industri yang terpanas. Tidak ada pulau panas
perkotaan jelas dalam adegan ini – sebuah efek yang band TIR ini akan sangat
berguna untuk belajar.
Band dapat dikombinasikan dalam berbagai cara untuk
mengungkapkan fitur yang berbeda dalam lanskap. Mari kita membuat gambar
palsu-warna lain dengan menggunakan TIR band untuk merah, sebuah band SWIR
untuk hijau, dan band hijau alami untuk biru (a 10-7-3 gambar):
Daerah
perkotaan dan beberapa jenis tanah adalah pink. Pada gambar warna asli,
vegetasi liar hampir seragam berwarna zaitun, tetapi di sini kita melihat
perbedaan antara peach berwarna semak belukar, mahoni berwarna hutan, dan
sebagainya.Pendinginan angin darat muncul sebagai gradien ungu sedikit
sepanjang pantai kota. Strip berwarna di kedua sisi gambar adalah area
dimana tidak semua sensor memiliki cakupan.
Landsat 8
Operational Land Imager (OLI) and Thermal Infrared Sensor (TIRS)
|
Teknologi ini belum sepenuhnya beroperasional ini disebut dengan
spektrometri pencitraan (imaging spectrometry) karena mampu memadukan
kemampuan menyajikan informasi spectral objek secara kuasi-kontinu, yaitu pada
interval panjang gelombang yang sangat sempit seperti halnya spectrometer,
sekaligus mampu menghasilkan citra digital. Istilah spektrometri pencitran ini
kadang digantikan dengan pencitraan hiperspektral. Istilah hiperspektral
berkonotasi pada resolusi spectral yang sangat tinggi, yang diwakilin oleh
lebar interval yang sangat sempit dan sekaligus jumlah saluran spectral yang
sangat banyak, yaitu hingga lebih 200 (Danoedro, 2012).
Teknologi
hiperspektral adalah peningkatan dalam mengukur kandungan klorofil pada
spektrum reflektan kanopi. Sebagian besar petunjuk empiris dari estimasi
klorofil adalah langsung didapatkan dari reflektan spektrum (Gao J., 2006).Hiperspektral
digunakan untuk mengidentifikasi dan mencirikan materi yang unik serta memiliki
informasi yang lebih akurat dan detail dibandingkan citra multispektral. Citra
hiperspektral sudah digunakan untuk mengumpulkan banyak variabel biofisika dan
geofisika seperti kandungan air pada daun, klorofil dan pigmen, mineral dan
jenis tanah.
Konfigurasi Sensor Hiperspektral
Konfigurasi spektral sensor HyMap
ditunjukkan pada tabel di bawah ini. Tiap-tiap modul spektral (Tampak, NIR,
SWIR1 dan SWIR2) memiliki 32 band sehingga total jumlah spektral band adalah
126.
Tabel 3
Spektrum Sensor HyMap (Cocks,
1998)
No.
|
Konfigurasi Spektral
|
Modul
|
Jarak spektral
|
Lebar antar band
|
Interval rata-rata spektral
|
1
|
VIS
|
0.45 –
0.89 μm
|
15 – 16 nm
|
15 nm
|
2
|
NIR
|
0.89 – 1.35 μm
|
15 – 16 nm
|
15 nm
|
3
|
SWIR1
|
1.40 –
1.80 μm
|
15 – 16 nm
|
13 nm
|
4
|
SWIR2
|
1.95 – 2.48 μm
|
18 – 20 nm
|
17 nm
|
Tabel 4
Karakteristik Citra HyMap (Cocks,
1998)
No.
|
Modul
|
VIS, NIR, SWIR, MWIR, TIR
|
1
|
Number of channels
|
100 – 200
|
2
|
Band
Spektral
|
10 – 20 nm
|
3
|
Resolusi
Spasial
|
2 – 10 m
|
4
|
Swath
width
|
60 – 70
degrees
|
5
|
Signal to noise ratio (30
derajat SZA, 50% reflektan)
|
>500:1
|
6
|
Operational
ketinggian
|
2000 –
5000 m AGL
|
Tabel 5
Parameter-parameter Pengoperasian
Sensor HyMap (Cocks, 1998)
No
|
Paramater Pengoperasian
|
1
|
Platform
|
Light, twin engined aircraft e.g. Cessna 404,
unpressurised
|
2
|
Ketinggian
|
2000 –
5000 m
|
3
|
Kecepatan
|
110 – 180 kts
|
Konfigurasi Spasial
|
4
|
IFOV
|
2.5 mr along track, 2.0 mr across
track
|
5
|
FOV
|
60 derajat
(512 piksel)
|
6
|
Swath
|
2.3 km at
5 m IFOV (along track)
|
Tabel 6
Jenis Citra Hiperspektral (Wiweka,2006)
Sensor Pesawat
|
Pabrik
|
Jumlah Band
|
Selang Spektral
|
AVIRIS (Airbone Visible Infrared Imaging
Spectrometer)
|
NASA Jet Propulsion Lab
|
224
|
0.4 - 2.5 µm
|
HYDICE (Hyperspectral
Digital Imagery)
|
Naval
Researching Lab
|
210
|
0.4 - 2.5
µm
|
PROBE-1 Earth Search Science Inc
|
|
128
|
0.4 -2.5µm
|
CASI (Compact
Airbone Spectrographic Imager)
|
ITRESResearching
Limited
|
Up – 228
|
|
Hymap
|
Integrated Spectronic
|
100-200
|
Visible – thermal infrared
|
EPS-H (Enviromental
Protection System)
|
GER
Corporation
|
VIS/NIR
(76), SWIR1 (32), SWIR(32),TIR (12)
|
VIS/NIR
(0.43 – 1,05) µm
SWIR1 (1.5
– 1.8) µm
SWIR2 (2.0
– 2.5) µm
TIR
(8-12.5) µm
|
DAIS 7915 (Digital Airbone Imaging Spectrometer)
|
GER Corporation
|
VIS/NIR (32),
SWIR1 (8), SWIR(32), MIR (1) TIR (6)
|
VIS/NIR
(0.43 – 1,05) µm
SWIR1 (1.5
– 1.8) µm
SWIR2 (2.0
– 2.5) µm
MIR (3.0 –
5.0) µm
TIR
(8-12.3) µm
|
AISA(Airbone
Imaging Spectrometer)
|
Spectral
Imaging
|
Up – 288
|
0.43
-1.0µm
|
EnMap
|
GFZ Postdam
Keyser Threde
|
Up – 200
|
VNIR
420-1030 nm (92 band)
SWIR
950-2450 nm (108 bands)
|
Menurut
Wiweka (2006), aplikasi dan kapabilitas citra hiperspektral berdasarkan
sejumlah referensi adalah :
- Melengkapi
peta lahan basar untuk memantau lokasi yang menarik.
- Meningkatkan
pemetaan spesies vegetasi
- Mengidentifikasi
dan memantau rumput yang berbahaya.
- Meningkatkan
pemantauan kuantifikasi biomassa dan evolusi.
- Pemetaan
penetrasi jalur dan tingkat kehancuran untuk lebih baik meredakan serangan
spesies yang beracun.
- Pemantauan
wilayah yang terkontaminasi dan rehabilitasi tambang logam.
- Mendeteksi
kontaminasi hidrokarbon terhadap tanah dan air yang dihubungkan dengan
aktivitas industri dan pemantauan pipa hidrokarbon.
- Mengukur
pengaruh industri dan pertanggungjawaban manejemen sebagai garis dasar
lingkungan.
- Memodelkan
dan memantau kualitas air dari garis panta
- Pengkajian
kualitas tanah dan pemantauan pengaruh praktek pertanian.
- Mendukung
perhitungan karbon melalui inventarisasi hutan (komitmen protokol Kyoto)
- Pemantauan
kelautan.
- Deteksi
marijuana dan ganja.
- Deteksi
polutan pada sistem air.
- Eksplorasi
geologi.
- Pemantauan
lingkungan.
- Precision Farming.
- Identifikasi
mineral campuran.
- Pemanfaatan
untuk membangun sistem pengawasan jalur, pertanian, pertanahan tanah air,
pemantauan lingkungan, pengintaian militer dan perencanaan kota.
- Untuk
mendeteksi status nutrisi dan air dari gandum pada sitem irigasi.
Daftar Pustaka
Sitanggang, Goktamaria. 2010. "Kajian Pemnafaatan Satelit masa depan sistem pengindraan jarah jauhsatelit LDCM Landsat 8. Lapan: Peneliti Bidang Fatwaja
