5.5 Interpretasi Citra Secara Digital
5.5.2 Analisis Separabilitas
Kualitas ketelitian klasifikasi didapatkan dari hasil pengukuran separabilitas pada metode klasifikasi terbimbing (Supervised Classification). Hasil analisis separabilitas menunjukkan kisaran dari baik sampai sangat baik. Pada proses separabilitas metode yang dipilih yaitu Transformed divergence
karena metode ini baik dalam mengevaluasi keterpisahan antar kelas dan memberikan estimasi yang terbaik untuk pemisahan kelas (Jaya 2010).
Menurut Jaya dan Kobayasi (1995), kriteria separabilitas yang digunakan dalam memisahkan individu-individu dalam pasangan kelasnya adalah: sempurna (2000), baik (1900-2000), cukup (1800-<1900), kurang(1600-<1800), dan tidak terpisahkan (<1600).
Pada analisis separabilitas, kelas penutupan lahan yang diuji adalah kelas penutupan lahan yang telah diinterpretasi secara visual dengan membandingkan hasil nilai digitalnya. Dapat dilihat pada Tabel 12, dari 55 pasangan klasifikasi penutupan lahan yang diuji pada citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slope corrected, sebanyak 26 pasang mempunyai separabilitas yang sangat baik, 18 pasang mempunyai separabilitas baik, 4 pasang mempunyai separabilitas cukup, 5 pasang mempunyai separabilitas yang kurang keterpisahannya dan 2 pasang memiliki separabilitas yang tidak terpisahkan. Pasangan yang tidak dapat dipisahkan yaitu badan air-bandar udara dengan nilai separabilitas 816,05 dan perkebunan karet dengan hutan dengan nilai separabilitas 1328,93. Pasangan yang kurang dapat terpisahkan diantaranya hutan dengan kebun campuran, kebun campuran dengan perkebunan karet, kebun campuran dengan perkebunan teh, lahan terbuka dengan sawah dan perkebunan sawit dengan sawah. Hasil analisis dapat dilihat pada Tabel 15.
Untuk citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter memiliki 45 pasangan klasifikasi penutupan lahan yang diuji dan menghasilkan 14 pasang mempunyai separabilitas yang sangat baik, 19 pasang mempunyai separabilitas baik, 6 pasang mempunyai separabilitas cukup, 4 pasang mempunyai separabilitas yang kurang keterpisahannya dan 2 pasang memiliki separabilitas yang tidak terpisahkan. Pasangan yang tidak dapat dipisahkan yaitu badan air-bandar udara dengan nilai separabilitas 1423,06 dan perkebunan karet dengan hutan dengan nilai separabilitas 1472,92. Pasangan yang kurang dapat terpisahkan diantaranya hutan dengan kebun campuran, kebun campuran dengan perkebunan karet, lahan terbuka dengan sawah dan perkebunan sawit dengan sawah. Hasil analisis separabilitas pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter dapat dilihat pada Tabel 16.
Kelas penutupan lahan badan air sulit dibedakan dengan kelas bandar udara berdasarkan nilai digital yang ada. Nilai digital polarisasi HH dan HV pada citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slope corrected sebesar 7.928,358 dan 7.514.852 sedangkan nilai digital polarisasi HH dan HV pada badan air pada citra ALOS PALSAR 12,5 meter slope corrected sebesar 6.351,803 dan 5670,988. Pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter juga menunjukkan hasil yang tidak
jauh beda perbandinganya, nilai digital polarisasi HH dan HV kelas badan air sebesar 3.287,57 dan 1.283,72 dan bandar udara sebesar 3.744,33 dan 1686,33. Rentang nilai yang tidak terlalu signifikan membuat kedua kelas penutupan lahan ini sulit dipisahkan.
Hal ini juga terjadi pada kelas penutupan lahan hutan dan kelas penutupan lahan perkebunan karet yang sulit dipisahkan, keduanya memiliki nilai digital yang hampir sama pada polarisasi HH dan HV. Nilai digital polarisasi HH dan HV pada citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slope corrected kelas penutupan lahan hutan masing-masing sebesar 18.283,09 dan 23084.56 sedangkan pada kelas penutupan lahan perkebunan karet 19.406,35 dan 23.223,36. Nilai digital polarisasi HH dan HV pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter kelas penutupan lahan hutan masing-masing sebesar 5.927,94 dan 3.470,59 sedangkan pada kelas penutupan lahan perkebunan karet 6.317,61 dan 3.301,89.
Tabel 15 Hasil analisis separabilitas citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slope corrected Penutupan Lahan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Badan air 1 0 816.05 2000 2000 2000 2000 2000 1998.99 2000 2000 2000 Badan udara 2 816.05 0 2000 2000 2000 2000 2000 1993.68 2000 2000 1868.93 Hutan 3 2000 2000 0 1655.68 2000 2000 1328.93 2000 2000 2000 2000 Kebun campuran 4 2000 2000 1655.68 0 2000 2000 1721.61 1999.92 1660.88 1986.73 1998.99 Lahan terbuka 5 2000 2000 2000 2000 0 1999.92 2000 1869.27 1999.82 1997.30 1775.67 Pemukiman 6 2000 2000 2000 2000 1999.92 0 1999.83 1975.19 1999.99 1998.75 1999.98 Perkebunan karet 7 2000 2000 1328.9257 1721.61 2000 1999.83 0 1955.79 2000 1955.15 2000 Perkebunan sawit 8 1998.99 1993.68 2000 1999.92 1869.27 1974.185 1955.79 0 1925.96 1993.68 1668.01 Perkebunan teh 9 2000 2000 2000 1660.88 1999.82 1999.998 2000 1925.96 0 1888.16 1983.98 Pertanian lahan kering 10 2000 2000 2000 1986.73 1997.30 1954.948 1955.15 1993.68 1888.16 0 1866.13 Sawah 11 2000 1868.93 2000 1998.99 1775.67 1856.466 2000 1668.01 1983.98 1866.13 0
Tabel 16 Hasil analisis separabilitas citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter
Penutupan Lahan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Badan air 1 0 1423.06 2000 2000 1999.99 2000 2000 2000 2000 1999.99 Badan udara 2 1423.06 0 2000 1925.87 1988.01 2000 1998.25 1811.95 1961.72 1884.27 Hutan 3 2000 2000 0 1789.99 2000 1999.98 1472.92 2000 1999.63 1996.47 Kebun campuran 4 2000 1925.87 1789.99 0 2000 1999.99 1751.12 1980.07 1885.24 1999.99 Lahan terbuka 5 1999.99 1988.01 2000 2000 0 2000 2000 1998.65 1999.99 1799.77 Pemukiman 6 2000 2000 1999.98 1999.99 2000 0 1994.25 2000 1885.65 1999.94 Perkebunan karet 7 2000 1998.25 1472.919 1751.12 2000 1994.25 0 1999.98 1953.88 1944.86 Perkebunan sawit 8 2000 1811.95 2000 1980.07 1998.65 2000 1999.98 0 1874.66 1694.15
Pertanian lahan kering 9 2000 1961.72 1999.63 1885.24 1999.99 1885.65 1953.88 1874.66 0 1818.57
6.1 Kesimpulan
Dari analisis yang dilakukan diperoleh kesimpulan yaitu:
1. Citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter secara manual dapat membedakan 11 kelas tutupan lahan yaitu: badan air, bandara, hutan, kebun campuran, lahan terbuka, permukiman, perkebunan karet, perkebunan sawit, perkebunan teh, pertanian lahan kering dan sawah. Akurasi keseluruhan hasil interpretasi visual yaitu sebesar 96.70% dan kappa akurasi sebesar 95.97%. 2. Pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter secara manual didapat sebanyak
10 kelas yakni badan air, bandara, hutan, kebun campuran, lahan terbuka, permukiman, perkebunan karet, perkebunan sawit, pertanian lahan kering dan sawah, sementara akurasi kesuluruhan untuk hasil interpretasi visual yaitu sebesar 95.60% dan kappa akurasi sebesra 94.58%.
3. Pada penafsiran citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter secara digital (diskriminan), nilai proportion correctyang dihasilkan dengan 6 kelas tutupan lahan lebih tinggi dibandinkan nilai citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter yaitu masing-masing sebesar 55,5% dan 53.3%.
4. Pada proses analisis separabilitas, hasil pada citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 slope corrected mempunyai separabilitas sempurna lebih banyak dibandingkan dengan citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter. Analisis separabilitas dapat dikatagorikan sebagai analisis secara digital karena analisis tersebut merupakan evaluasi kuantitatif tentang informasi spektral disajikan pada citra. Namun pada separabilitas kelas tutupan lahan yang digunakan melalui penafsiran visual. Sehingga pada separabilitas menggunakan kedua unsur digital dan visual.
5. Pada saat dilakukan interpretasi secara manual dan digital, Citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slope corrected lebih baik hasilnya apabila dibandingkan citra ALOS PALSAR 50 meter. Namun kekurangan yang dimiliki pada citra ALOS PALSAR Resolusi 12,5 meter slope corrected
yaitu dalam melakukan proses delineasi lebih sulit dilakukan dibanding mendelineasi citra ALOS PALSAR 50 meter.
6.2 Saran
1. Diperlukan ketelitian dalam menginterpretasi citra terutama dalam mengidentifikasi sawah dengan pertanian lahan kering, lahan terbuka, bandara, dan padang rumput pada citra ALOS PALSAR.
2. Diperlukan penelitian lebih lanjut khususnya terhadap kelas penutupan lahan hutan berdasarkan jenis tanamnya dan kelas penutupan lahan sawah berdasarkan fase tanamnya menggunakan citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter.
Akatsuka, S et al. 2009. Evaluation of slope correction effects on ALOS PALSAR mosaic data set in forest mapping in Indonesia and Malaysia. ACRS 2009, 18-23 Nov 2009, Beijing, China.
Aronoff, S. 1989. Geographic Information System: A Management Perspective. Ottawa: WDI Publications.
Barret, EC. and LF, Curtais. 1982. Introduction to Environmental Remote Sensing. London : Chapman and Hole 2-6 Boundary Row London SE 1 8 HN
Bayer, T. et al. 1991. Terrain influences in SAR backscatter and attempts to their correction. IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 19(3), 451-462
Berrios. 2004. Spatial analysis of differences betwee forest land use and forest cover using GIS and Remote Sensing: A case study in Telake Watershead Pasir District, East Kalimantan, Indonesia [thesis]. The Netherlands : International Institute for Geo-infornation Science and Earth Observation. Bainnaura, A. 2010. Aplikasi Citra ALOS PALSAR Resolusi 50 m dan 12,5 m
untuk Identifikasi Penutupan Lahan (Studi Kasus: Kabupaten Bogor dan Sukabumi) [skripsi]. Bogor: Departemen Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor.
CPLO. 1996. Penginderaan Jauh Terapan. UI Press. Jakarta.
[ERDAS]. 2001. Accurary evaluation in Imagine OrthoRadar. http://www.erdas. com [30 Maret 2011]
[ERSDAC] Earth Remote Sensing Data Analysis Center. 2006 PALSAR Project: PALSAR sensor. http://www.palsar.ersdac.or.jp/e/about/sensor/ [29 Januari 2011].
Estes, JE dan Simonett, SD. 1975. Fundamental of Image Interpretatation:Manual of Remote Sensing. Vol 1, First Edition. R.G. Revees: ed-in-chief, American Society of Fotogrammetry, Falls Chourch, Virginia.
Sun, G. et al. 2002. Radiometrik Slope correction for forest biomass estimation from SAR data in Western Sayani Mountains. Remote sensing of environment , vol. 79, 279-87. Siberia.
Handini, M. 2009. Analisis Perubahan Penutupan Lahan Kecamatan Cibeber, Kabupaten Lebak, Banten Taman Nasional Gunung Halimun Salak: Studi Kasus di Kampung Lebak Picung, Desa Hegarmanah [skripsi]. Bogor;
[JAXA] Japan Aerospace Exploration Agency. 2006. Advance Land Observing Satellite ”DAICHI” (ALOS).
Jaya, INS. and S, Kobayashi. 1995. Classification of Detailed Forest Cover Types based upon the Separability Algorithm: A case study in the Yahiko Mountain and Shibata Forest Area. Journal of the Remote Sensing Society of Japan, 15 (1): 40-53
Jaya, INS. 2002. Aplikasi Sistem Informasi Geogafis untuk Kehutanan. Bogor : Fakultas Kehutanan IPB.
Jaya, INS. 2007. Analisis Citra Dijital: Perspektif Penginderaan Jauh Untuk Pengelolaan Sumberdaya Alam. Bogor: Fakultas Kehutanan IPB.
Jensen, J. R. , 1986. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Persepective. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey.
[JICA] Japan International Cooperation Agency, Fakultas Kehutanan IPB. 2011. Manual Penafsiran Citra ALOS-PALSAR Untuk Mengenali Penutupan Lahan/Hutan di Indonesia. Bogor: Fakultas Kehutanan IPB.
Laur, H. et al. 1998. Derivation of backscattering coefficient sigma0 in ESA ERS SAR PRI Products. ESA technical document ES-TN-RS-PM-HL09, lss.2 Rev5b.
Leclerc, G. et al. 2001. A simple method to account for topography in the radiometric correction of radar imagery. International Journal of Remote Sensing, 22 (17), 3553-3570.
Lee, J.S. and Eric P. 2009. Polarimetric Radar Imaging. Taylor and Francis Group. Boca Raton.
Lillesand, MT. dan RW, Kiefer. 1990. Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra. Alih bahasa. R. Dubhari. Yogyakarta: Gajah Mada University Press
Lo, CP. 1996. Penginderaan Jauh Terapan. Terjemahan. Jakarta; Universitas Indonesia.
Murthi, SH. 1996. Koreksi Pengaruh Lereng terhadap Nilai Spectral Tanaman Karet Pada Citra Landsat Thematic Mapper. Yogyakarta: Universitas Gajah Mada.
Prabowo, DA. Nugroho, T. Palapa dan Ardiansyah, H. 2005. Modul Pengenalan GIS, GPS dan Remote Sensing. Jakarta: Dept. GIS, FWI.
Prahasta, E. 2005. Konsep-Konsep Dasar: Sistem Informasi Geografi. Bandung. Inforamtika.
Mengidentifikasi penutupan Lahan Menggunakan Citra Alos Palsar Resolusi 50 M [Skripsi]. Bogor : Departemen Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor
Sutanto. 1987. Penginderaan Jauh; Jilid 1. Gajah Mada University Press. Jogyakarta.
Trisakti, B. 2005. Orthorektifikasi data citra resolusi tinggi (Aster dan Spot) menggunakan Aster DEM. Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya.
Wijaya, CI. 2004. Analisis Perubahan Lahan Kabupaten Cianjur Jawa Barat Menggunakan Sistem Informasi Geografis. Bogor: Departemen Konservasi Sumberdaya Hutan, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor