Interpretasi Visual Penggunaan / Penutupan Lahan Pada Fusi Citra ALOS: Studi Kasus Provinsi DKI Jakarta

(1)

Interpretasi

Visual Penggunann

/ Penutupan

Lahan

pada

Fusi Gtra ALOS: Studi Kasus

Prouinsi

DKI lakarta

falperanlka Wllasari, Khursatul Munibah, Baba Barus

Deportemen llmu Tonah don Sumberdayo Lahqn, dan Pusat Pengkajian Perenconaon dan Pengembongan Wilayah,lnstitut Pertanion Bogor.

JI. PajoJaran, Bogor 76U14

ABSTRAK

Citra tunggal mempunyai keterbatasan informasi tertentu, yang dapat ditanggulangi dengan

dikombinasikan dengan citra lain. Fusi citra adalah gabungan dua atau lebih citra yang

berbeda resolusi spasial dan resolusi spektralnya untuk membentuk citra baru dengan

menggunakan algoritma tertentu. Fusi citra dapat menghasilkan data yang lebih baik,

sehingga interpretasi lebih mudah dilakukan Fusi citra pada penelitian ini dilakukan pada

citra ALOS. ALOS singkatan dwi Advqnced land Observing Satellite, yang relatif baru yang diluncurkan 24 Januari 2006 oleh Jepang. Salah satu kelebihan citra ALOS yaitu mempunyai tiga sensor berbeda sekaligus, yaitu : dua $ensor pasif AVNIR-Z (Advanced

Visibte and Neer Infrmed Radiometei type-e; dan PRISM (Panchromatic Remote-sensing Instument for Stereo ltlapping), dan satu sensor aktif PALSAR (Phased-Array ll'pe L-band

Synthetic Atrnrture fudnr). Tujuan penelitian ini adalah : fusi citra ALOS (AVNIR-Z, PRISM

dan PALSAR), interpretasi visual penggunaan / penutupan _{lahan pada citra terpilih @rovey}

PRISM dan AVNIR-Z). Identifikasi obyek dilakukan seca^ra visual dengan menggunakan 3

kriteria yaitu : jelas, sedang, dan tidak jelas. Dua metode fusi citra yang digunakan yaitu :

metode Brovey dan HSV. Hasil penelitian menunjukkan bahwa identifikasi obyek secara

visual terkait tingkat kejelasan obyek terhadap ketiga citra ALOS sebelum difusikan (PRISM,

2, dan PALSAR) dan pada keempat citra hasil fusi (Brovey PRISM dengan AVNIR-2, Brovey PALSAR dengan AVNIR-AVNIR-2, HSV PRISM dengan AVNIR-AVNIR-2, dan HSV PALSAR dengan AVNIR-2), baik secara individu maupun secara keruangan adalah paling jelas

terdapat pada citra hasil fusi transformasi Brovey PRISM dengan A\ lIR-2 (B-PRISAV).

Berdasarkan hasil interpretasi visual penggunaan / penutupan _{lahan pada citra terpilih}

@-PRISAV), diperoleh sebanyak 8 tipe penggunaan / penutupan lahan yaitu: permukiman

tradisional (30378 ha), real estate (3238 ha), gedung bertingkat : apartemerl hotel,

perkantoran, monas, dan gelora (3565 ha), kawasan industri (1349 ha), tubuh air : sungai, situ

(221 ha), vegetasi (1810 ha), tambak (26 ha), dan lapangan golf (380 ha).

Kata kunci: Data SRTM, DBM DSM DTM Operator Standar deviasi, Thresholding.

(2)

.

I

1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

Citra satelit ALOS yang dikembangkan Jepang memberikan kontribusi bagi dunia

penginderaan jauh, terutama bidang pemetaan, pengamatan tutupan lahan, monitoring

bencana alam dan survey sumberdaya alam ALOS adalah singkatan dari Advanced Land

Observing Satellite. ALOS dilengkapi dengan tiga sensor penginderaan jauh yaitu pertama ;

PRISM yang dirancang untuk memperoleh data Digital Terrain Model (DTM), kedua ;

AVNIR-2 untuk pemantauan penutup lahan secara lebih tepat, dan ketiga ; PALSAR untuk

pemantauan permukaan bumi dan cuaca pada siang dan malam hari.

Fusi citra yang dilakukan pada satelit ALOS dapat meningkatkan kemampuan untuk

interpretasi suatu citra dan menghasilkan data yang lebih baik dengan kombinasi karakteristik

citra yang berbeda. Berbagai resolusi pada citra baik resolusi spektral dan spasial memberikan

tampilan yang lebih baik untuk observasi obyek. Proses fusi akan dilakukan dengan dua

metode yaitu Transformasi Brovey dan Transformasi HSV, menggunakan data PRISM

dengan AVNIR-2, dan PALSAR dengan A'\rNIR-2. Fusi citra antara AVNIR-2 yang multi

spektral dan data Pankromatik dari PRISM yang memiliki resolusi tinggi, akan menghasilkan

suatu citra multispektral dengan resolusi tinggi.

1,2. Tujuan Penelitian

Tujuan utama penelitian ini adalah identifikasi obyek dan fusi citra ALOS (AVIR-2,

PRISM dan PALSAR), dan interpretasi visual penggunaan / penutupan lahan (land use I land

cover) wilayah DKI Jakartapada citra terpilih hasil fusi.

2. METODOLOGI PENETITIAN

2.1, Waktu dan Lokasi Penelitian

Penelitian dimulai dari bulan Maret sampai dengan Agustus 2008. Lokasi penelitian

yang dilakukan adalah wilayah Provinsi DKI Jakarta. Lokasi penelitian dapat dilihat secara

spasial pada Gambar 1.

2.2. Bahan dan Alat

Bahan-bahan yang digunakan adalah Citra Satelit ALOS tahun 2006, Peta Topografi

skala 1 : 25 000, Lembar Jakarta, Lembar Pulogadug, Lembar Ancol, dan Lembar Tanjungpriok, Peta Geologik dan Peta Jenis Tanah skala | ; 25 000 (BPDAS). Adapun

peralatan yang digunakan dalam penelitian meliputi hardware; seperangkat komputer, printer,

scanner dan Flash Disk. Untuk analisis dan pengolahan data digunakan software Erdas

Imagine 8.5, ENVI 4.2, Arc View 3.3, serta Microsoft Offrce (Microsoft Word dan Microsoft Excel 2007) dan Microsoft Visio.

2.3. Metode Penelitian

Keseluruhan metode penelitian secara singkat disajikan dalam diagram alir pada

Gambar 2.

A. -I

F

t-t > -l. t --: = \, - =

->-

_> - h-\ .t->- - >--v ->-- - >-- t- fl--v

>--

_v

-F_t _l

I

\

(3)

pETALOK#S| FEIfrLmAN + x.b'.ngfl

O ,,dtin N Jrlrn

nJ suns.r

2 0 2 F-ln|

Nihntlrtr

+ r !i"",J:g$t-*'""

S $ 6 l a a :

[image:3.595.6.477.18.699.2]

tfs

Gambar 1. Petr Lokasi Penelitian

3. I{ASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Fusi Citra ALOS

Penelitian ini terdapatT citra dengan perincian 3 citra tunggal (PRISI4 AVNIR-2 dan

PALSAR) dan 4 citra hasil fusi @rovey PRISM dengan AVNIR-2, Brovey PALSAR dengan

AVNIR-2, HSV PRISM dengan A\[{IR-2, dan HSV PALSAR dengan A\INIR-2). Tampilan

citra sebelum dan setelah difusikan dapat dilihat pada Gambar 3. Adapun tampilan ketujuh

citra tersebut disajikan pada Gambar 4 sampai dengan 10.

(4)

Peta RuI'a Bumi (Terkorckst)

Kor€ksi Geomclrl (tmegc to MeP Roc.tlficdtlon)

PALEAR (T€rkorsksi)

P A L S A R & A V N I R - 2 Citra

P R I S M & AVNIR-2

I D E N T I F T I < A S I T I N G K A T K E J E L A S A N D A N K E D E T I L A N O B Y E K

- t r r F r F r Y F e '

-(Vlsual)

- v,garn ancars dan Pcngccckan

Anallgis Tambarran

(Kctahanan Banlr)

F

-

Q.

-

|E.-F

F

E'

ts

J

ts

-

t-Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

[image:4.595.13.472.16.585.2]

(5)

- ,4

-r a

*-::,..rTffiii1._

-:*-.78;

- _ a

- {

4-

-'n'S u- _{-i !}

Gambar 3" Tampilan Citra Setrelum dan Setelah Fusi

ij';rda i-j.ilirii;il -i- riairipaii traiiwa uiiia o-irra BLr.rirtrV iliijSiv'i uet,gaiu Ai'i'jiit-; '' i.i-FRISAV'isebaf:ai cr-rnf*h citra hasii tusi), niemberikan tampilan obvek oderrga.n fe$(,'lt,\i $pasifil 2.-{ r'r'r. ctan r"rrulti spektral. Kenampakantampilan dengan resolusi 2 5 m tliper*leh,:iart resoliisi spa.sial ritrn PRISM, adapun tampilan multi spektral diper"oieh,-tali *itra ,'\VNlFE.-,: Secara silasiai tiir'r.rirliln citra PRISM" dan citra B-PRiSAV (hasil fi.rsi1 if i,.ali iebrll n:resa.r dibaniiinqt"ir.ir rienrtalr. r:itra ,AVNIR-2 yang rurerniliki resclitsi spasial l{,r rrr

' t - . '

rf:-*;,*t-f,__

I t

l$_*;

fl

[image:5.595.10.474.14.506.2]

(6)

F

/--F

t-F

-ts

-F

.f

ts

-ts

t-F

F

t-F

F

,-b

F

-ts

r-F

-lr.

-

r-ts

-ts

^-ts

.-ts

[image:6.595.2.443.17.659.2]

Gambar 5. Citra ALOS AVfilR-2 Gambar 4. Citra ALOS

gl.

I

' l E

Fl.

. l g

El.

. l g

r6!n t@ to6s tl@ ttdn tlom r2!o0

gl,

I

El' c*r rVnrna

c60

(7)

I

3

E

a

F

I

[image:7.595.7.447.13.664.2]

fcr

Gambar 6. Citra ALOS PALSAR

Gambar 7. Citra ALOS Brovey PRISM & AVIYIR-2 (B-PRISAV)

(8)

-\_

t-F

.-F

,-

t

-F

-

t

-F

t--

l--F

-ts

-F - b-! _ - L -E -T. ; \ - l-;

c

n6m CITRA ilf,RI'AV ^

\ I /

2 o ' 2 l r n

FEr-Gambar 9. Citra ALOS HSV PRISM & A\rl{IR-z (H-PRISAV) ctrRA Blnuv i

?+

/ I \

t r t

2 o'- 2krn 'i B I a t

s l

II I I i ol B I o B " 6 a 8 . o i o i a l o [image:8.595.7.491.12.704.2]

686(xlo 60000 6q5000

Gambar 8. Citra ALOS Brovey PALSAR & AVNIR-2 (B-PALAV)

(9)

to. Gg*alrOS #Y

P-Proses identifikasi obyek dilakukan secara visual (bersifat subyektif), dengan

menggunakan 3 kriteria yaitu : jelas, sedang, dan tidak jelas. Penetapan kriteria : jelas,

:, ,_l $r ,,i;, . , r-., . i :. i tsili ' .j. u

3,2r'ldentifikasiobyek ',,

" ',,,,1'll

- '-id*ii$uri

o@ek secara indiiid aififfilrl,pUu 12 contoh obyek yaitu : pabrik, lapangan gol{ tambalc, gelsaf red e6ote, pomr$igiqrl,tradisional, vegetasi, kilang minyak, situ, jalan, sungai, dan geilftng:tlertingkat.:''Htsit"iddirtifrkasi tingkat kejelasan obyek secara

individu disajilran psdq Ta.bei _{], $'edangkan}cupliken obyetr< yang diidentifikasi disajikan pada

Gambar _{11. ,i}' _. ",' , i

, I . ' .

Trbel' I : tlasitjidentskasi Tingkat Kejetdsan' Obyek Secara Individu

Obyek PRISM_J

s

_T AVNIR.2_J

s

PAI,SAR B.PRISAV B.PAIAV H-PRISAV H-PALAV

fr: J S T J $, T J S T J

s

T J

s

T

LPabrik

"J

ry

.i

_"l { { _"/

2.Cr,olf ./ r/',: ./ ,/. , \, .i ^/

3.Tambak { I _{ _{ _{ _s _{

4.Gelora { { \, { ./ {

5.R.estate ./ { { { \l { {

6.Prmkm ^1 { { { { { {

T.Veetasi \l \l { .l { { _"/

S.Kilans ./ ./ { .'l { { ^/

9.Situ ./ { \l .i _"l ^\l _{

l0.Jalan { { { ^,1 { \I {

l l.Suneai \l \l { { { \l {

l2.Gdns \l ./ { { { ./ {

Keterangan : (J=Jelas, S:Sedang, T:Tidak jelas)

(10)

lr

-F

->-

-

t-F

t-

!I-F

l-F

a-F

F

r-F

-F

.-F

-F

6

-F

F

t

Ob1'ck PRISN AVNIR-2(4,3,2) PAISAR 8RO1AT

HSV

No _PRISAV PAI.AV PR,ISAV PAI.AV

t Pabrih

z Golf

3 Tarnb*

il

E}

*"t

tl

RII.)l'iF,Y HS\"

No oby* PRISM A!'IIIR-l(4,3,2) PAISAR _PRISAV PALA\- PRBAV PALA\'

4 Gclon

M

H

ffi

5 _EstatcRcal

I I

ffi

6 Perm

T

n

I

ffi

CiTA I. PRISM Citra2. AVNIIR-2 Citra 3. PALSAR

Citra 4. Brovey PRISM & AVNIR-2 (B-PRISAV) Cira 5. Brovey PALSAR & A\A{IR-2 (B-PAIAV) Citra 6. HSV PRISM & A\,rNIR-2 (H'PRISAU Citra z. HSV PALSAR & AVNIR, (H-PALAV)

(11)

No Obyck PRISM *rrvn-f(+:u' 'IALSAn BRO\rST Hsv

PRJSIv,&AVNIR tAt-'lUt&Av. N I R _{PRISil{&A}1{IR} J.ALSAE,&AV NIR

l 0 vcg

I

il _Kitang

ru

I Situ

I

n

G*mbar 11. Cuplikan Obyekynng Diidentifikasi

l

Berdasarkan pada Tabel I dan Gambar l l, inepunjukkan bahwa citra hasil fusi antara

PRISM dengan AVNIR-2 (B-PRISAV) merupakan citra, yang paling rbaik dengan

kenampakan visual obyek yang ditampilkan relatifipaling jelas. Selanjutnya citra terpilih ini

digunakan untuk interpretasi visual penggunaan,/ penuftrpan ta{ran (l"and use I I'and cover).

3.3. lnterpretasi VisualPenggunaan / Penutupart [ahan pada Citra Terpilih

Berdasarkan interpretasi _{pada citra terpilih hasil fusi @-PRISAD, diperoleh delapan}

[image:11.595.14.468.21.604.2]

jenis penggunaan / penutupan lahan. Peta penggunaan I penutupan lahan disajikan pada

Gambar 12, sedangkan luas setiap jenis penggunaan / penutupan lahannya disajikan pada

Gambai 13.

(12)

Berdasarkan pada Gambar 13 diatas, nampak bahwa penggunan / penutupan lahan yang paling dominan adalah permukiman tradisional (66,08yo), paling rendah adalah

lapangan golf, tambak dan tubuh atr (<l%), sedangkan yang lainnya berkisar antara ZYo-lf/o.

4. KESIMPUTAN

. Berdasarkan hasil identifikasi terkait tingkat kejelasan obyek secara individu dan secara

visual, diperoleh I citra terpilih dari ke 7 citra yang ada : 3 citra tunggal (PRISM, AVNIR-2, dan PALSAR), dan 4 citra hasil fusi (B-PRISAV, B-PALAV, H-PRISAV.

b

-

f

-

t

-ts

l-F

,-F

-

E

-

E- --l-\_

b

E

-

E -F--

-->.

\

-

F -F_t

-

E

-F

-

F

-F

I

[image:12.595.6.463.15.609.2]

F

Gambar 13. Grafik Luas Setiap Jenis Penggun*an / Penutupan Lahan

(13)

dan H-PALAV), yaitu terdapat pada citra hasil fusi transformasi Brovey PRISM dengan AVrirR-z (B-PRTSAV).

r Hasil interpretasi penggunaan / penutupan lahan pada citra terpilih (B-PRISAV),

diperoleh sebanyak I tipe penggunaan / penutupan lahan yaitu : permukiman tradisional

(30378 Ha), real estate (3238 Ha), gedung bertingkat (8565 Ha), kawasan industri (1349

Ha), tubuh air (221 Ha), vegetasi (1810 Ha), tambak (26 Ha), dan lapangan golf (380

Ha) Berdasarkan peta penggunaan laharg tipe-tipe penggunaan,lahan yang paling

dominan adalah : permukiman tradisional, real estate, dan gedung bertingkat. Adapun

luas tipe-tipe penggunaan lahan yang paling kecil adalah : lapangan gol{ tambak, dan

tubuh air.

PUSTAKA

Barus B, Wiradisastra US. 1977. Sistem Informasi Geografi. taboratorium Penginderaan

Jauh dan Kartografi. Jurusan Tanah, Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Bogor.

JAXA (Japan Aerospace Exploration Agency). 2004, Gazing Into Earth "S Expression.

Advanced Land Observing Satellite (ALOS). Earth Observation Recearch Center.

Japan.

Iensen JR. 1996. Introductory Digital Image Processing, A Remote Sensing Perspective.

Prentice-Hill, Englewood Cliff. New Jersey.

Kartasasmita M. Dianovita.2007. Penajaman citra dengan memanfaatkan kanal pankromatik.

Majalah Berita Penginderaan Jauh. 6(I I):15-19.

Lillesand TM, Kiefer RW. lgg4. Remote Sensing and Image Interpretation. 3'd Ed. John

Wiley and Sons, New York.