• Tidak ada hasil yang ditemukan

Analisa   Area   Hitam   ( Detection   of   Dark   Slick )   Citra   ALOS   PALSAR

4.   HASIL   DAN   PEMBAHASAN

4.3   Analisa   Area   Hitam   ( Detection   of   Dark   Slick )   Citra   ALOS   PALSAR

4.3  Analisa Area Hitam (Detection of Dark Slick) Citra ALOS PALSAR   

Tahapan analisis area hitam dilakukan setelah nilai digital pada citra ALOS   

PALSAR dikoreksi menjadi nilai intensitas hambur balik (dB) dengan formula   

NRCS. Analisis area hitam dikonsentrasikan menjadi dua kriteria pengamatan   

yaitu obyek berupa non minyak dan minyak. Kriteria obyek non minyak dibagi   

menjadi dua macam yaitu perairan dan platform. Obyek minyak dikelaskan   

menjadi tiga jenis berdasarkan massa jenis minyak yaitu (1) minyak ringan, (2)   

minyak sedang dan (3) minyak berat. Secara visual ketiga kriteria ini dapat   

diasumsikan sebagai obyek minyak dengan melihat rona gelap dan pola   

penyebaran tumpahan minyak tersebut di atas permukaan laut, semakin dekat   

jarak antara minyak yang satu dengan yang lain maka obyek tersebut tergolong   

sebagai minyak dengan ikatan karbon yang berat begitu juga sebaliknya. Pada   

citra tampak beberapa tampilan pewarnaan target dengan tingkat keabuan yang   

berbeda yaitu abu-abu, hitam dan putih.   

Wilayah perairan yang tertupi oleh lapisan minyak akan memiliki   

pergerakan arus atau riak yang kecil akibat redaman dari lapisan minyak yang   

menutupi perairan sehingga nilai hambur balik akan semakin kecil dibandingkan   

lingkungan sekitar dan menyebabkan tampilan pada citra berona gelap. Hal ini   

merupakan landasan dalam analisis area hitam di suatu perairan, dapat dilihat   

pada Gambar 11 dibawah ini yang menunjukkan perbedaan tampilan visual obyek   

                                      Gambar 11. Tampilan Obyek Minyak dan Non Minyak (Lautan dan 

Platform) Pada Citra   

Gambar 11 menunjukkan tahap pertama yang dilakukan pada analisis area   

hitam yaitu mengasumsikan daerah pengamatan menjadi obyek pengamatan   

berupa minyak dan non minyak yang didasarkan pada visualisasi kerapatan   

partikel zat dan warna grayscale yang dihasilkan dari nilai hambur balik obyek.   

Nilai hambur balik obyek minyak dan non minyak di suatu wilayah perairan   

dipengaruhi oleh faktor lingkungan karena angin dapat mempengaruhi penyebaran   

tumpahan minyak sehingga muncul riak-riak berupa gelombang yang tidak   

beraturan pada permukaan perairan. Nilai toleransi kecepatan angin dalam   

pengamatan wilayah perairan berada pada selang 1,5-6 m/s (Hu et al., 2003).   

Gambar 11 di atas citra yang ditandai dengan lingkaran diasumsikan sebagai   

obyek berupa anjungan karena obyek ini memiliki pewarnaan yang paling terang   

dan berdasarkan Brekke dan Solberg (2005) obyek dengan permukaan yang kasar   

akan menghambur balikkan sinyal dengan kuat. Asumsi adanya platform pada   

citra pengamatan didasari oleh informasi posisi koordinat anjugan Well Head   

  Applied Science Associates, 2010). Berdasarkan pengamatan yang dilakukan   

dengan memanfaatkan software Er Mapper koordinat yang diperoleh untuk   

anjungan yang berada di Laut Timor berada pada titik koordinat 11°55” LS dan   

125°0” BT serta 12°7” LS dan 125°0” BT. Dua koordinat ini menunjukkan bahwa   

anjungan yang berada pada titik koordinat 11°55” LS dan 125°0” BT merupakan   

anjungan yang dijadikan perusahaan PTTEP Australia sebagai penampung   

sementara minyak yang tidak tumpah. Hal ini diduga dilakukan untuk   

meminimalisir jumlah minyak yang dapat tumpah ke perairan. Perbedaan titik   

koordinat anjungan ini diasumsikan karena adanya kesalahan koreksi geometrik   

atau pada saat dilakukan tahapan registrasi citra.   

Pada penelitian ini dilakukan perbandingan hasil pengolahan citra tanpa   

adanya koreksi nilai digital dengan citra yang dikoreksi nilai digital menjadi nilai   

intensitas hambur balik (dB). Garis training area berwarna kuning dibuat pada   

visualisasi citra pada Gambar 12 di bawah ini untuk dijadikan acuan pengamatan   

nilai ekstraksi target pengamatan. Garis ini di buat pada daerah dengan visualisasi   

pewarnaan citra dengan rona gelap yang memiliki tingkat kerapatan yang rendah   

dan diasumsikan obyek yang diamati berupa minyak ringan. Gambar 12 di bawah   

menampilkan grafik hasil ekstraksi citra berupa nilai hambur balik dan digital   

obyek pengamatan dari garis training area yang telah dibuat pada citra dengan   

   

a

                               

b

                       

c

                   

Gambar 12. Visualisasi Area Gelap Pada (a). Citra, (b). Nilai Intensitas Hambur  Balik (dB) vs Jumlah Data Pengamatan Piksel Pada Citra Hasil  Koreksi Nilai Digital dan (c). Nilai Digital vs Jumlah Data  Pengamatan Piksel Pada Citra Tanpa Koreksi Nilai Digital   

 

Pendugaan obyek berupa minyak pada citra didasari oleh tingkatan rona   

gelap dan nilai hambur balik obyek di sekitar sumber tumpahan minyak. Perairan   

  sehingga energi gelombang mikro radar tidak dapat dihamburkan oleh 

 

permukaaan laut yang rata (massa jenis minyak lebih ringan dari air, sehingga   

minyak cenderung mengapung di atas air). Pendeteksian tumpahan minyak   

dengan memanfaatkan sistem penginderaan jauh tidak dapat mengetahui besaran   

massa jenis obyek yang diamati dan luasan penyebaran tumpahan minyak secara   

vertikal di perairan karena penelitian ini tidak disertai dengan sampel lapangan   

dan pengamatan hanya dilakukan secara jarak jauh. Oleh karena itu hal yang   

diamati pada penelitian ini yaitu prinsip dari massa jenis itu sendiri dimana massa   

jenis suatu obyek dipengaruhi oleh tingkat kerapatan antara molekul suatu zat.   

Pembuatan garis transek pada citra untuk mengekstrak nilai hambur balik   

dilakukan pada citra dengan dua hasil pengolahan yang berbeda yaitu dengan   

koreksi nilai digital dan tanpa adanya koreksi nilai digital. Sumbu y pada Gambar   

12 b menunjukkan nilai intensitas dengan satuan dB karena nilai digital pada citra   

terkoreksi dengan formula NRCS, sedangkan sumbu y pada Gambar 12 c   

menunjukan  nilai digital citra tidak terkoreksi. Sumbu x pada kedua grafik   

mewakili informasi mengenai jumlah data pengamatan dengan posisi piksel   

bersebelahan secara berurut. Pada kedua grafik hasil ekstraksi nilai digital citra   

direpresentasikan oleh nilai digital hasil polarisasi HH (garis biru) dan HV (garis   

merah).   

Pada Gambar 12 b di atas diperoleh informasi bahwa garis transek di   

daerah minyak ringan menampilkan nilai hambur balik sebesar -32,5 dB s.d. –20   

dB pada polarisasi HH dan -36 dB s.d. – 29,5 dB pada polarisasi HV. Gambar 12   

c di atas menampilkan nilai digital tanpa ada satuan pengukuran, informasi nilai   

  kisaran nilai digital sebesar 400 – 1450 pada polarisasi HH dan nilai digital untuk   

polarisasi HV sebesar 250 – 450.   

Menurut Brekke dan Solberg (2005) tipe polarisasi sinyal radar sangat   

mempengaruhi sifat nilai hambur balik dari suatu materi atau obyek pada citra   

SAR. Hal ini terbukti pada tampilan kedua grafik tersebut bahwa nilai sinyal   

hambur balik ataupun nilai digital dari polarisasi HH (ditransmisikan dan diterima   

datar) cenderung lebih besar dibandingkan dengan polarisasi HV (ditransmisikan   

datar dan diterima tegak). Perbedaan nilai hambur balik dari polarisasi HH dan   

HV diasumsikan terjadi karena bidang pemancar dan penerima sinyal yang tidak   

sama sehingga mengakibatkan adanya keterbatasan sinyal yang diterima oleh   

sensor. Grafik 12 di atas menunjukkan bahwa semakin besar nilai selang hambur   

balik yang terekam maka visualisasi citra semakin jelas. Oleh karena itu nilai   

hambur balik yang dijadikan acuan pembentukan selang kelas berasal dari nilai   

yang ditampilkan oleh polarisasi HH.   

Nilai digital dan sinyal hambur balik hasil pengamatan garis transek di   

daerah minyak ringan tidak dapat dijadikan acuan secara langsung dalam   

membuat nilai selang kelas obyek minyak, karena penentuan nilai kelas   

membutuhkan tahapan perbandingan antara tampilan grafik nilai hambur balik   

dengan visualisasi wilayah pengamatan citra. Semakin gelap tampilan citra maka   

nilai rekaman hambur balik akan semakin kecil dan semakin terang tampilan citra   

maka nilai rekaman hambur balik akan semakin besar.   

Nilai hambur balik berupa intensitas dan nilai digital yang ditampilkan   

menunjukkan bahwa tahapan koreksi nilai digital merupakan tahapan yang perlu   

  dan memiliki satuan yang terukur sehingga data yang digunakan dapat dijadikan   

acuan dalam pengolahan citra.   

Keputusan yang diambil pada penelitian ini yaitu sumber data citra yang   

digunakan untuk tahap penyaringan dan pengolahan data citra adalah citra yang   

telah dikoreksi nilai digital menjadi nilai intensitas hambur balik (dB). Citra hasil   

koreksi ini akan disalin sebanyak tiga kali untuk mempermudah tahap   

penyaringan dengan tiga macam ukuran jendela pengamatan yang berbeda yaitu   

3x3, 5x5 dan 7x7 pada tiap tahapan penyaringan dan analisis tekstur (Gambar 13).   

Nilai intensitas hambur balik yang akan diolah merupakan data polarisasi HH oleh   

satelit ALOS PALSAR. Hasil salinan data kemudian diberikan nama yang   

berbeda untuk meminimalisir adanya kesalahan peneliti dalam tahap ekstraksi   

nilai intensitas hambur balik dari citra hasil penyaringan yang berbeda. Hal ini   

dikarenakan setiap data hasil salinan hanya akan diolah sebanyak satu kali dengan   

ukuran jendela penyaringan yang berbeda dari metode penyaringan yang serupa   

misal frost atau gamma. Hasil pengolahan dengan ketiga jendela pengamatan   

yang berbeda kemudian dijadikan bahan perbandingan tipe penyaringan terbaik   

dalam memberikan tampilan visual dan nilai hambur balik obyek dalam bentuk   

                          a. 3x3                          b. 5x5                          c. 7x7 

Gambar 13. Data Nilai Intensitas Hambur Balik (dB) vs Jumlah Data Pengamatan  Piksel untuk Pengolahan Citra dengan Jendela Pengamatan Ukuran 

(a).3x3, (b).5x5 dan (c). 7x7   

 

4.4  Hasil Penyaringan Data Citra Satelit ALOS PALSAR   

Tahap kedua identifikasi minyak yaitu proses penyaringan atau dikenal   

sebagai adaptive filter. Fungsi tahap penyaringan nilai piksel pada citra untuk