• Tidak ada hasil yang ditemukan

LAPORAN PRAKTIKUM PENGINDERAAN JAUH KOMBINASI BAND PADA CITRA SATELIT LANDSAT 8 DENGAN PERANGKAT LUNAK BILKO OLEH: : HILDA ARSSY WIGA CINTYA

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "LAPORAN PRAKTIKUM PENGINDERAAN JAUH KOMBINASI BAND PADA CITRA SATELIT LANDSAT 8 DENGAN PERANGKAT LUNAK BILKO OLEH: : HILDA ARSSY WIGA CINTYA"

Copied!
17
0
0

Teks penuh

(1)

i LAPORAN PRAKTIKUM

PENGINDERAAN JAUH

KOMBINASI BAND PADA CITRA SATELIT LANDSAT 8 DENGAN PERANGKAT LUNAK BILKO

OLEH:

NAMA : HILDA ARSSY WIGA CINTYA NRP :3513100061

DOSEN PEMBIMBING:

NAMA : LALU MUHAMAD JAELANI, S.T, M.Sc, Ph.D NIP : 19801221 200312 1 001

LABORATORIUM GEOSPASIAL – JURUSAN TEKNIK GEOMATIKA FAKULTAS TEKNIK SIPIL DAN PERENCANAAN

INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA

(2)

ii DAFTAR ISI

Daftar Isi ……… ii

Kata Pengantar ………... iii

I. Pendahuluan 1.1 Interpretasi Citra Satelit Landsat 8...……….. 1

1.2 Kombinasi Band pada Citra Satelit Landsat 8 ………. 2

1.3 Perangkat Lunak Bilko ……… 2

II. Metode 2.1 Alat & Bahan ……… 3

2.2 Prosedur Praktikum ……….. 3

III. Hasil ……… 7

IV. Kesimpulan ……… 12

(3)

iii KATA PENGANTAR

Dengan mengucapkan puji syukur kepada Allah SWT, karena dengan limpahan rahmat dan karunia-Nya laporan yang berjudul “Laporan Praktikum Penginderaan Jauh : Kombinasi Band pada Citra Satelit Landsat 8 dengan Perangkat Lunak Bilko ” ini dapat terselesaikan dengan lancar.

Laporan Penginderaan Jauh ini kami ajukan untuk memenuhi tugas mata kuliah Penginderaan Jauh kelas B Jurusan Teknik Geomatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Kami juga mengucapkan banyak terima kasih kepada Bapak Lalu Muhamad Jaelani, S.T, M. Sc, Ph. D. selaku dosen pembimbing Mata Kuliah Penginderaan Jauh dan pihak-pihak yang telah membantu atas penyelesaian laporan ini.

Penulis menyadari bahwa dalam penulisan laporan ini terdapat banyak kekurangan. Kami mengharap saran atau kritik yang dapat meningkatkan untuk penyusunan laporan berikutnya. Semoga laporan ini bermanfaat untuk banyak pihak.

Surabaya, Oktober 2015

(4)

1 I. PENDAHULUAN

1.1 Interpretasi Citra Satelit

Proses interpretasi biasanya berupa gabungan antara visual dan automatic dengan bantuan computer dan perangkat lunak pengolah citra. Kebanyakan citra satelit yang belum diproses disimpan dalam bentuk gray scale, yang merupakan skala warna dari hitam ke putih dengan derajat keabuan yang bervariasi. Untuk PJ, skala yang dipakai adalah 256 shade gray scale, dimana nilai 0 menggambarkan hitam, nilai 255 putih. .

Citra bisa ditampilkan untuk masing-masing band dalam bentuk hitam dan putih maupun kombinasi 3 band sekaligus, yang disebut color composites dengan perangkat lunak Bilko. Interpretasi penggunaan lahan dari citra landsat dan peta rupa bumi Indonesia dilakukan dengan menganalisis citra melalui unsur – unsur citra.

Dalam menginterpretasi citra lebih baik menggunakan lebih dari tiga unsur citra supaya lebih jelas perbedaannya antara citra yang satu dan yang lainnya. Seperti contoh disini dalam menginterpretasi citra menggunakan band 652. Dengan penggunaan band 652 maka vegetasi umumnya akan berwarna hijau dan yang non vegetasi berwarna non kemerahan, selain itu tekstur yang kasar menunjukan penggunaan lahan yang heterogenitas dan tekstur yang halus mencirikan penggunaan lahan yang homogen.

Pada Image Display untuk kombinasi band pada citra dihasilkan tiga macam hasil warna kombinasi. Yaitu color system, false color, dan pseudo color. Berikut adalah penjelasan masing-masing dari hasil kombinasi citra tersebut:

1. Color system

Seperti namanya, hasil dari image display kombinasi band pada color system menghasilkan warna-warna sebenarnya (true color). Seperti, R G B (Red, Blue Green), C M Y (Cyan, Magenta, Yellow), HSV/HIS, dan lain sebagainya.

2. False color

Hasil image display pada False color merupakan hasil kombinasi dari tiga band yang masing-masing ditugaskan (assigned) pada warna R / G / B. sehingga menghasilkan satu citra baru dengan warna baru.

3. Pseudo color

Pseudo color akan menghasilkan warna yang serupa dengan false color namun dengan proses yang berbeda. Pada pseudo color citra dari satu band di proses dengan pseudo-color mapping sehingga terbagi menjadi warna R G B. kemudian warna R G B ini di kombinasi dan menjadi gambar pseudo color yang baru.

(5)

2 1.2 Kombinasi Band pada Citra Satelit Landsat 8

Berikut adalah daftar urutan R G B kombinasi band yang tersedia:  Natural Color – 4 3 2

Digunakan untuk menghasilkan citra dengan warna sebenarnya.  False Color (urban) – 7 6 4

Digunakan untuk menghasilkan citra dengan perbedaan yang jelas pada daerah perkotaan/urban.

 Color Infrared (vegetation) – 5 4 3

Kombinasi ini digunakan untuk melihat masa, kerapatan, dan dominasi vegetasi. Kontras antara dominasi vegetasi akan terlihat dalam infrared, sehingga efektif bagi analisis vegetasi kehutanan atau pertanian skala besar.

 Agriculture – 6 5 2

Digunakan untuk menghasilkan citra dengan perbedaan tumbuh-tumbuhan yang jelas ditunjukkan dengan warna kehijauan.

 Atmospheric Penetration – 7 6 5

Berguna untuk memperjelas citra dari ketebalan awan, memperjelas garis pantai, dan tutupan vegetasi. Kombinasi ini dapat memperjelas citra dari gangguan cuaca.

 Healthy Vegetation – 5 6 2

Digunakan untuk menghasilkan citra yang menampakkan tumbuhan yang sehat.  Land/Water – 5 6 4

Digunakan untuk menghasilkan citra dengan perbedaan yang jelas pad air dan daratan.

 Natural With Atmospheric Removal – 7 5 3

Digunakan untuk menghasilkan citra dengan warna natural dan mengurangi kenampakan awan.

 Shortwave Infrared – 7 5 4

Digunakan untuk mendapatkan biomass dengan kontras yang jelas dan citra yang lebih bersih dari tutupan awan.

 Vegetation Analysis – 6 5 4

Digunakan untuk menganalisa tumbuh-tumbuhan.

1.3 Perangkat Lunak Bilko

BILKO pertama kali dikembangkan untuk UNESCO pada tahun 1987 untuk menyediakan kemampuan pemrosesan gambar gratis untuk penggunaan pendidikan.

(6)

3 Perangkat lunak ini sejak itu telah diperbarui secara berkala, untuk mengikuti perkembangan teknologi penginderaan jauh. Ini termasuk update untuk mendukung data Envisat N1 dari AATSR, Asar, Meris dan RA-2 setelah peluncuran satelit.

(7)

4 II. METODE

2.1 Alat dan Bahan

Peralatan dan bahan yang digunakan dalam praktikum ini adalah: 1. Alat

a. Perangkat keras (hardware) Laptop Sony Vaio b. Perangkat Lunak Bilko

2. Bahan

a. Citra satelit Landsat 8

2.2 Prosedur Praktikum

Berikut adalah langkah-langkah koreksi geometric menggunakan perangkat lunak Bilko: 1. Buka software Bilko

2. Setelah software terbuka, pilih File pada Menu Bar lalu klik Open

3. Lalu pilih file LC81180652014308LGN00_B2.TIF,

LC81180652014308LGN00_B3.TIF, LC81180652014308LGN00_B4.TIF, LC81180652014308LGN00_B5.TIF, LC81180652014308LGN00_B6.TIF, dan LC81180652014308LGN00_B7.TIF kemudian klik Open

(8)

5 4. Lalu akan muncul box seperti di bawah. Pilih Ok dan Apply sampai semua box

selesai

5. Lalu, akan muncul tiga citra seperti gambar dibawah

6. Kemudian, pilih citra yang akan dikombinasikan dengan pilih Image pada Menu Bar  Connect. Selanjutnya akan muncul box dan pilih tiga citra untuk kombinasi pertama yaitu Natural Color yaitu band 2, 3, 4 dan hilangkan centang pada kolom Stacked seperti gambar di bawah. Apabila berhasil akan muncul Selector box seperti gambar selanjutnya

(9)

6 7. Kemudian, pada Selector Box pilih urutan R G B sesuai urutan kombinasi band. Untuk Natural Color kombinasi R G B nya adalah 4 3 2. Keterangan nama citra akan nampak ketika memilih urutan pada box kecil. Akhirnya menjadi seperti gambar di bawah ini.

8. Setelah itu, pilih Image pada Menu Bar lalu klik Composite. Lalu, akan muncul gambar hasil composite seperti gambar selanjutnya.

9. Gambar yang muncul tidak memperlihatkan hasil gambar keseluruhan. Untuk melihat secara utuh klik View  zoom. Lalu pilih Preserve Shape

(10)

7 10. Maka, akan tampak gambar hasil kombinasi band yang diinginkan yaitu Natural Color

seperti gambar di bawah ini

11. Kemudian, lakukan kembali langkah 6 – 10 untuk melakukan kombinasi band yang lain. Selesai

(11)

8 III. HASIL

Berikut adalah gambar hasil praktikum kombinasi band pada citra satelit Landsat 8 beserta analisisnya:

1. Natural Color – 4 3 2. Dihasilkan citra dengan warna sebenarnya. Pada kombinasi natural color warna pada citra terlihat gelap dan masih susah untuk dilakukan interpretasi citra.

2. False Color (urban) – 7 6 4. Dihasilkan citra dengan warna yang cukup terang. Pada daerah perkotaan ditunjukkan dengan warna coklat kemerahan.

(12)

9 3. Color Infrared (vegetation) – 5 4 3. Pada kombinasi color infrared ditunjukkan daerah

yang bervegetasi dengan warna kemerahan.

4. Agriculture – 6 5 2. Pada citra kombinasi agriculture ditunjukkan warna tumbuh-tumbuhan dengan jelas yaitu dengan warna kehijauan.

(13)

10 5. Atmospheric Penetration – 7 6 5. Pada citra batas garis pantai terlihat jelas dan

memperjelas citra dari gangguan cuaca dan dari tebalnya awan.

6. Healthy Vegetation – 5 6 2. Pada kombinasi ini, tumbuhan yang sehat dan yang tidak bisa dibedakan. Ada tumbuhan dengan warna kehijauan dan kecoklatan.

(14)

11 7. Land/Water – 5 6 4. Kombinasi ini sangat cocok digunakan untuk membedakan badan air dan daratan. Dimana badan air ditunjukkan dengan warna gelap. Sedangkan daratan ditunjukkan dengan warna lebih terang.

8. Natural With Atmospheric Removal – 7 5 3. Kombinasi ini menunjukkan warna sebenarnya dengan mengurangi kenampakan pada awan.

(15)

12 9. Shortwave Infrared – 7 5 4. Menghasilkan citra dengan kontras yang jelas dan lebih

bersih.

10. Vegetation Analysis – 6 5 4. Kombinasi ini digunakan untuk menganalisis tumbuh-tumbuhan.

(16)

13 IV. KESIMPULAN

Kesimpulan dari praktikum kombinasi band pada citra satelit Landsat 8 dengan menggunakan perangkat lunak Bilko adalah sebagai berikut:

1. Citra dari satelit Landsat 8 memiliki warna yang sulit untuk dilakukan interpretasi karena berwarna gray scale atau hitam putih. Maka dari itu diperlukan kombinasi band sesuai kebutuhan untuk mempermudah pekerjaan interpretasi citra.

2. Kombinasi band dapat dilakukan dengan perangkat lunak Bilko yang kombinasi R G B bandnya yang telah tersedia. Dengan megikuti langkah-langkah pada praltikum ini akan dihasilkan citra yang memiliki warna yang mempermudah proses interpretasi.

(17)

14 V. DAFTAR PUSTAKA

European Space Agency. 2014. Bilko 3.4 Software. http://www.learn-eo.org/software.php

Jaelani, Lalu Muhamad. Satellite Image Interpretation. (4. Interpretasi Citra.pptx)

Penginderaan Jauh.

http://www.cifor.org/publications/pdf_files/Books/SIGeografis/SIG-part-4.pdf

Surini, Ririn. 2012. Laporan Penginderaan Jauh.

https://chaderinsaputra.wordpress.com/2012/06/05/laporan-penginderaan-jauh/

Widjaja , Arni Muslimah Handayani. 2014. Tugas 1 Praktikum PCD : Kombinasi Band pada Citra Landsat 8. https://arnithestoryview.wordpress.com/2014/04/12/tugas-1-praktikum-pcd-kombinasi-band-pada-citra-landsat-8/

Referensi

Dokumen terkait

Antarmuka Gambar 39 adalah halaman pengelolaan tempat olahraga yang digunakan admin untuk mengelola tempat olahraga yang meliputi tambah tempat olahraga, edit olahraga,

Steinberg, Wittmann, Redish (1996) menyebutkan bahwa tutorial adalah seperangkat bahan pembelajaran yang dimaksudkan untuk melengkapi buku pegangan standar. Bahan

Pada proses pembuatan telur puyuh asin dengan berbagi metode, telur yang diasinkan dengan larutan garam jenuh mempunyai kadar garam yang paling tinggi, maka dari itu

Hal itu juga sangat bisa ia rasakan karena kehidupannya sekarang yang sudah sangat berubah dari sebelumnya ia hanya seorang Ibu Rumah Tangga yang merawat anak-anak dan

Hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) Pengungkapan Corporate social responsibility secara parsial berpengaruh terhadap nilaiperusahaan perkebunan, (2) Profitabilitas secara

Tetapi dalam pelaksanaannya Seksi Penagihan memberikan kesempatan kepada Wajib Pajak/Penanggung Pajak untuk melunasi kewajibannya, sehingga Surat Teguran yang

Menurut Darmadi (2011 : 175) penelitian eksperimen adalah satu-satunya metode penelitian yang benar-benar dapat menguji hipotesis hubungan sebab-akibat. Dalam

Aktivitas peroksidase tertinggi ditemukan pada ekstrak protein darijaringan akar tanaman dari lapangan, tetapi nilainya hanya berbeda nyata dengan aktivitas kitinase