• Tidak ada hasil yang ditemukan

DAFTAR PUSTAKA

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Penginderaan Jauh

Penginderaan jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang suatu objek, daerah, atau fenomena melalui analisis data yang diperoleh dengan suatu alat tanpa kontak langsung dengan objek, daerah, atau fenomena yang dikaji (Lillesand & Kiefer, 1999). Defenisi yang lain juga dikemukakan oleh Konecny (2003) yang mana penginderaan jauh adalah metode untuk memperoleh informasi dari objek yang jauh tanpa adanya kontak langsung. Dalam aplikasinya, teknologi penginderaan jauh menggunakan energi elektromagnetik seperti gelombang radio, cahaya, dan panas sebagai sarana untuk mendeteksi dan mengukur karakteristik objek atau target (Ho, 2009).

2.1.1. Citra Landsat

Landsat 1 adalah satelit pengamatan bumi pertama kali di dunia (EOS), yang diluncurkan oleh Amerika Serikat pada tahun 1972. Satelit ini memiliki kemampuan untuk mengamati bumi jauh dari ruang angkasa, dan merupakan salah satu perangkat terbaik dalam penginderaan jauh. Setelah Landsat 1, Landsat 2, 3, 4, 5, dan 7 diluncurkan, Landsat 7 saat ini dioperasikan sebagai satelit utama.

Landsat 5 dilengkapi dengan multispectral scanner (MSS) dan thematic mapper (TM). MSS adalah sensor optik yang didesain untuk mengamati radiasi matahari yang dipantulkan dari permukaan bumi dalam empat band spektral yang berbeda, dengan menggunakan kombinasi dari sistem optik dan sensor. TM adalah peralatan observasi canggih yang digunakan dalam MSS. Peralatan ini mengamati permukaan bumi di tujuh band spektral yang berkisar dari sinar tampak hingga inframerah termal.

Landsat 7 telah berhasil diluncurkan dari Pangkalan Angkatan Udara Vandenburg pada tanggal 15 April 1999. Satelit ini dilengkapi dengan instrumen Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+), penerus TM. Jumlah band dari Landsat 7 sama dengan Landsat 5 sebanyak tujuh band, tetapi pada Landsat 7 ditambahkan band 8 yaitu band pankromatik dengan resolusi 15 m.

Data Landsat telah digunakan oleh pemerintah, masyarakat komersial, industri, sipil, dan pendidikan di seluruh dunia. Data tersebut mendukung berbagai berbagai aplikasi dalam bidang-bidang seperti penelitian perubahan iklim global, pertanian, kehutanan, geologi, manajemen sumberdaya, geografi, pemetaan, hidrologi, dan oseanografi. Citra Landsat dapat digunakan dalam pemetaan perubahan antropogenik dan alamiah di bumi selama periode beberapa bulan sampai dua dekade. Jenis perubahan yang dapat diidentifikasi meliputi pembangunan pertanian, penggundulan hutan, bencana alam, urbanisasi, dan pengembangan dan degradasi sumber daya air (www.satimaging.com, diakses 13 Oktober 2011). Spesifikasi satelit dan karakteristik band citra Landsat 7 disajikan pada Tabel 1 dan 2.

Tabel 1. Spesifikasi Satelit Landsat 7

Tanggal diluncurkan 15 April 1999, di Pangkalan Angkatan Udara Vandenberg, California Resolusi Spasial 30 meter

Orbit 705 +/- 5 km (di atas khatulistiwa) sun-synchronous

Kecondongan Orbit 98,2 +/- 0,15 Periode Orbit 98.9 menit Resolusi Temporal 16 hari (233 orbit) Resolusi 15 hingga 90 meter

Tabel 2. Karakteristik Band Citra Landsat 7

Band Rentang Resolusi Keterangan

Spektral (µ) Spasial (m)

1 0,450 - 0,515 30 Didesain untuk menembus badan air, (biru-hijau) membedaan tanah dan vegetasi, serta

memetakan tipe hutan

(berganti daun/daun jarum)

2 0,525 - 0,605 30 Cocok untuk mengukur nilai reflektan (hijau) hijau tertinggi pada vegetasi.

Direkomendasikan untuk membedakan

vegetasi dan vigor tanaman

3 0,630 - 0,690 30 Band ini dioperasikan untuk mengukur (merah) daerah absorpsi klorofil. Baik untuk

mendeteksi jalan, tanah kosong, dan

tipe vegetasi

4 0,775 - 0,900 30 Band ini digunakan untuk mengestimasi (inframerah dekat) biomassa. Walaupun band ini bisa memisahkan badan air dari vegetasi dan

membedakan kelembaban tanah, tetapi

tidak efektif untuk identifikasi jalan pada

TM3

5 1,550 - 1,750 30 Band 5 dipertimbangkan sebagai band (inframerah menengah) tunggal terbaik dari semua band. Band ini bisa membedakan jalan, tanah kosong, dan air. Band ini juga mendukung kontras yang baik dalam membedakan tipe vegetasi

dan paling baik dalam menembus kabut

dan atmosfir

6 10,40 - 12,50 60 Band ini merespon radiasi termal yang (inframerah termal) diemisikan oleh target. Radiasi termal

erat hubungannya dengan kelembaban

tanah dan temperatur vegetasi baik untuk

mengukur stress tanaman akibat panas

dan pemetaan termal

7 2,090 - 2,35 30 Band ini baik dalam membedakan tipe (inframerah menengah) batuan dan mineral serta untuk interpretasi

tutupan vegetasi dan kelembaban tanah

8 0,520 - 0,900 15 Band ini diperuntukan untuk mempertinggi (pankromatik) resolusi dan meningkatkan kemampuan

deteksi

Sumber: www.geocomm.com, diakses 13 Oktober 2011

2.1.2. Citra Quickbird

Quickbird adalah satelit resolusi tinggi dan dioperasikan oleh DigitalGlobe. Menggunakan sensor BGIS 2000, Quickbird mengumpulkan data citra dengan detail tingkat resolusi piksel sebesar 0,61 m. Satelit ini merupakan sumber data lingkungan yang berguna untuk analisis perubahan penggunaan lahan, pertanian, dan iklim hutan.

Gambar 2. Satelit Quickbird

Kemampuan pencitraan Quickbird juga dapat diterapkan pada sejumlah industri, termasuk eksplorasi dan produksi minyak dan gas, rekayasa dan konstruksi, serta studi lingkungan (www.satimaging.com, diakses 13 Oktober 2011). Karakteristik citra dan spesifikasi satelit Quickbird disajikan pada Tabel 3 dan 4.

Tabel 3. Karakteristik Citra Quickbird

Resolusi Pankromatik: 61 cm (nadir) sampai 72 cm (25° off-nadir) Multispektral: 2,44 m (nadir) sampai 2,88 m (25° off-nadir)

Band Citra Pankromatik: 450 - 900 nm Biru: 450 - 520 nm Hijau: 520 - 600 nm Merah: 630 - 690 nm Inframerah Dekat: 760-900 nm

Tabel 4. Spesifikasi satelit Quickbird

Resolusi Pankromatik: 61 cm (nadir) sampai 72 cm (25° off-nadir) Multispektral: 2,44 m (nadir) sampai 2,88 m (25° off-nadir)

Band Citra Pankromatik: 450 - 900 nm Biru: 450 - 520 nm Hijau: 520 - 600 nm Merah: 630 - 690 nm Inframerah Dekat: 760-900 nm

2.2. Fusi Citra

Fusi citra adalah proses dimana dua atau lebih gambar digabungkan menjadi satu gambar dengan mempertahankan fitur penting dari masing-masing gambar asli (Hill et al, 2002). Sedangkan menurut Liu dan Mason (2009), fusi citra adalah perpaduan citra komposit warna yang memiliki resolusi spasial lebih rendah dengan citra pankromatik yang memiliki resolusi lebih tinggi sehingga menghasilkan citra komposit warna beresolusi tinggi. Tujuan utama untuk fusi citra adalah untuk mengingkatkan kualitas informasi yang terkandung pada gambar output dalam proses yang dikenal sebagai sinergi. Sebuah studi dilakukan oleh Michell (2010) tentang teknik fusi citra dan aplikasi yang ada menunjukkan bahwa fusi citra dapat memberikan kita dengan gambar output dengan peningkatan kualitas. Dalam hal ini, manfaat dari fusi citra meliputi:

1. Memperluas jangkauan operasi

2. Memperpanjang cakupan spasial dan temporal 3. Mengurangi ketidakpastian

4. Meningkatkan kehandalan 5. Menguatkan kinerja sistem

6. Kompak dalam penyajian informasi

Ada tiga macam teknik yang digunakan untuk fusi citra yaitu: penggantian intensitas (melalui transformasi RGB-HIS), transformasi Brovey, dan SFIM.

2.3. Penggunaan/penutupan lahan

Penggunaan lahan dan penutupan lahan memiliki defenisi yang berbeda. Menurut Lillesand dan Kiefer (1999), istilah penutupan lahan berkaitan dengan jenis kenampakan yang ada di permukaan bumi. Sedangkan istilah penggunaan lahan berkaitan dengan kegiatan manusia pada bidang lahan tertentu. Konecny (2003) menyatakan bahwa penutupan lahan menggambarkan penampilan fisik dari permukaan bumi. Sementara itu, penggunaan lahan diartikan sebagai kategori lahan yang berhubungan dengan hak penggunaan tanah tersebut secara ekonomi.

2.4. Aplikasi Citra Landsat untuk Pemetaan Penggunaan/Penutupan Lahan

Parwati et al, (2004) menggunakan citra Landsat 7 ETM dengan resolusi spasial 30 x 30 m untuk memetakan penutupan lahan. Klasifikasi penutupan lahan dilakukan secara digital. Teknik klasifikasi yang digunakan adalah metode supervised. Langkah awal adalah membentuk training sample tersebut secara statistik. Dengan bantuan training sample tersebut dilakukan proses klasifikasi secara digital, dimana objek dengan nilai statistik terdekat dikelompokkan menjadi kelas sesuai dengan kelas training sample yang diambil.

Dalam penelitian Lisnawati dan Wibowo (2007), jenis penutupan lahan yang diidentifikasi dari citra Landsat dijadikan dasar untuk menginterpretasi jenis penggunaan lahan pada masing-masing penutupan lahan tersebut. Hasil penetapan jenis penggunaan lahan tersebut selanjutnya akan digunakan untuk mendeteksi perubahan penggunaan lahan. Proses interpretasi jenis penutupan lahan didasarkan pada kondisi lapangan yang diperoleh dari pengecekan lapang.

2.5. Aplikasi Citra Quickbird untuk Pemetaan Penggunaan/Penutupan