GD 319 PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
KOREKSI RADIOMETRIK CITRA
Tanggal Penyerahan : 2 November 2016 Disusun Oleh :
Kelompok : 7 (Tujuh)
Achmad Faisal Marasabessy / 23-2013-052 Kelas : B
Nama Asisten :
1. Panji Pradhikta Wahyudi 23-2013-152
2. Anjar Hermawan 23-2013-118
BANDUNG
2016
DAFTAR ISI
BAB I PENDAHULUAN...1
1.1 Maksud dan Tujuan Praktikum...1
1.2 Tempat dan Waktu Pelaksanaan Praktikum...1
BAB II DASAR TEORI...2
2.1 Koreksi Radiometrik Citra...2
2.1.1 Sumber Kesalahan Radiometrik Citra...2
2.1.2 Metode Koreksi Kesalahan Radiometrik Citra...3
2.2 Peregangan (Stretching) Digital Number (DN) Citra...4
2.3 Penajaman Tampilan Citra...4
BAB III PELAKSANAAN PRAKTIKUM...5
3.1 Langkah Peregangan Digital Number (DN) Citra...5
3.2 Langkah Penajaman Kontras Citra...7
BAB IV HASIL DAN ANALISIS...10
4.1 Hasil Peregangan Citra...10
4.2 Hasil Penajaman Citra...11
BAB V KESIMPULAN...14
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Maksud dan Tujuan Praktikum
Praktikum ini dimaksudkan sebagai pengaplikasian dari teori-teori yang sudah didapat pada saat mengikuti mata kuliah Pengolahan Citra Digital seperti melakukan koreksi radiometrik dengan melakukan peregangan digital number serta penajaman citra satelit dengan menggunakan software pengolahan citra.
Tujuan dari praktikum ini adalah mahasiswa dapat :
Melakukan peregangan (stretching) digital number (DN) citra Melakukan penajaman kontras (contrast) citra.
1.2 Tempat dan Waktu Pelaksanaan Praktikum
Praktikum ini dilaksanakan pada:
Hari/Tanggal : Kamis, 27 Oktober 2016 Pukul : 15.00 WIB - Selesai
BAB II
DASAR TEORI
2.1 Koreksi Radiometrik Citra
Koreksi radiometrik dijabarkan sebagai pengukuran nilai radiasi elektromagnetik pada panjang gelombang tertentu dari sinar ultraviolet, sinar tampak, inframerah hingga radiasi gelombang mikro yang digunakan untuk mendeteksi objek dari pantulan refleksi irradiant sinar matahari disetiap kanal spectral (Schott, 2007). Manfaat dari koreksi radiometrik adalah memperbaiki kualitas citra akibat dari kesalahan pantulan permukaan atau kelengkungan bumi dan faktor lain, seperti arah sinar matahari, kondisi cuaca, kondisi atmosfer dan faktor lainnya, sehingga informasi yang dihasilkan menjadi lebih akurat, seperti dapat memperkirakan perbedaan parameter biofisik tanaman (biophysical vegetation), diantaranya tingkat konsentrasi klorofil daun (Main et al., 2011). Selain itu, koreksi radiometrik sangat bermanfaat untuk menganalisis data mutitemporal dan multi sensor yang digunakan untuk interpretasi dan mendeteksi perubahan secara kontinu.
Koreksi radiometrik bertujuan untuk menghilangkan kesalahan-kesalahan radiometrik. Ketika energi dari gelombang elektromagnetik yang dipancarkan atau dipantulkan ditangkap oleh sensor pada pesawat udara dan pesawat ruang angkasa, energi yang ditangkap tersebut tidak sama persis dengan energi yang berasal dari objek tersebut. Hal inilah yang menyebabkan kesalahan-kesalahan radiometrik sehingga membutuhkan proses koreksi.
2.1.1 Sumber Kesalahan Radiometrik Citra
Proses koreksi radiometrik dikelompokkan menjadi 3 kelompok utama, yaitu: a. Koreksi radiometrik akibat pengaruh kesalahan faktor internal sensor
(koreksi radiometri sistematik)
b. Koreksi radiometrik akibat pengaruh kesalahan faktor eksternal (reflectance)
c. Koreksi atmosfer
Koreksi radiometrik akibat pengaruh kesalahan faktor internal sensor sering disebut sebagai koreksi radiometrik sistematik. Pada umumnya produk standar data
citra optik resolusi menengah sudah dilakukan koreksi radiometrik sistematik. Namun informasi dari hasil koreksi sistematik belum sesuai dengan kondisi objek sesungguhnya dikarenakan pada saat radiasi elektromagnetik direkam oleh sensor satelit, radiasi elektromagnetik telah melewati atas atmosfer dan atmofer bumi sebanyak dua kali, yaitu pada saat sinar matahari mengenai objek dan pada saat objek merefleksikannya ke sensor. Pada proses ini telah terjadi absorpsi dan penghamburan radiasi yang arahnya dapat berubah. Oleh karena dampak dari proses ini adalah adanya effect haziness yang mengurangi kontras citra dan effect adjacency yang mana nilai radian direkam berdasarkan dari penggabungan dari nilai hamburan piksel yang terdekat. Untuk mengurangi efek tersebut, maka perlu untuk dilakukan koreksi akibat kesalahan faktor eksternal dan koreksi atmosfer. Koreksi rediometri akibat pengaruh kesalahan faktor eksternal adalah koreksi radiometri yang disebabkan oleh perbedaan posisi matahari, sudut perekaman, dan topografi wilayah. Sedangkan proses koreksi radiometri karena faktor eksternal atmosfer meliputi koreksi atmosfer atas (Top of Atmosphere), BRDF (Bidirectional Reflectance Difference Function), dan Slope Correction. Hasil dari koreksi radiometri karena faktor eksternal biasanya berupa nilai reflectance objek yang merupakan rasio dari radian terhadap irradian.
2.1.2 Metode Koreksi Kesalahan Radiometrik Citra
Pencarian nilai bias dapat dilakukan dengan beberapa cara, antara lain dengan penyesuaian histogram (histogram adjustment), penyesuaian regresi, kalibrasi bayangan (shadow calibration), dan metode pencar (metode bronsveld). Selain metode DOS masih banyak metode lain yang dapat digunakan untuk melakukan koreksi radiometrik. Berikut pendeskripsian mengenai metode- metode tersebut, yaitu koreksi relatif, koreksi absolut dan koreksi atmosfer:
a. Koreksi Relatif
Koreksi relatif merupakan proses koreksi radiometrik yang dilakukan pada citra dengan sensor yang sama akan tetapi direkam pada waktu yang berbeda. Proses koreksi dilakukan dengan membangun korelasi berdasarkan nilai spektral pada lokasi- lokasi yang tidak mengalami perubahan di kedua citra tersebut. Koreksi ini biasanya dilakukan untuk dalam proses pemetaan tutupan lahan multiwaktu (time series).
Koreksi absolut merupakan koreksi radiometrik yang mengubah kembali nilai digital menjadi nilai pantulan sinar matahari yang sebenarnya. Faktor- faktor yang dipertimbangkan dalam koreksi ini adalah mencakup sudut elevasi matahari, jarak bumi- matahari dan sebagainya.
c. Koreksi Atmosfer
Koreksi atmosfer merupakan salah satu algoritma koreksi radiometrik yang relatif baru. Koreksi ini dilakukan dengan mempertimbangkan berbagai parameter atau indikator atmosfer dalam proses koreksi termasuk faktor musim dan kondisi iklim di lokasi perekaman citra (misalnya tropis, sub-tropis dan lain- lain). Secara umum dapat dikatakan bahwa koreksi atmosfer merupakan pengembangan dari koreksi absolut. Kelebihannya adalah pada kemampuannya untuk memperbaiki gangguan atmosfer seperti kabut tipis, asap, dan lain- lain.
2.2 Peregangan (Stretching) Digital Number (DN) Citra
Kontras menyatakan sebaran terang (lightness) dan gelap (darkness) di dalam sebuah gambar. Citra dikelompokkan ke dalam tiga kategori kontras : citra kontras-rendah (low contrast), citra kontras-bagus (good contrast atau normal contrast), dan kontras-tinggi (high contrast). Ketiga kategori ini umumnya dibedakan secara intuitif. Citra dengan kontras rendah ditandai dengan sebagian besar komposisi citranya terang atau sebagian besar gelap. Histogramnya memperlihatkan sebagian derajat keabuannya berkelompok bersama. Jika pengelompokkan pixelnya dibagian kiri, maka citranya cenderung gelap. Begitu juga sebaliknya jika pengelolmpokkan pixelnya dibagian kanan, maka citra akan cenderung terang.Citra yang memiliki kontras rendah dapat terjadi karena kurangnya pencahayaan, kurangnya bidang dinamika dari sensor citra, atau kesalahan setting pembuka lensa pada saat pengambilan citra. Citra dengan kualitas rendah dapat diperbaiki kualitasnya dengan operasi contrast stretching (Murinto,2004).
2.3 Penajaman Tampilan Citra
Penajaman kontras diterapkan untuk memperoleh kesan citra yang tinggi. Hal ini dapat dilakukan dengan mentransformasi seluruh nilai kecerahan. Hasilnya berupa nilai citra dengan nilai kecerahan maksimum baru yang lebih tinggi dari nilai
maksimum awal, dan nilai minimum baru yang (pada umumnya) lebih rendah dari nilai minimum awal.
BAB III
PELAKSANAAN PRAKTIKUM
3.1 Langkah Peregangan Digital Number (DN) Citra
No. Gambar Keterangan
1. Buka ERMapper
2. Pada menu File pilih
Open
3. Pilih RGB_UND.ers lalu
4. Klik kanan pada citra lalu pilih Algorithm
5. Pilih Edit Transform
Limit (lingkaran merah) lalu akan muncul tampilan Transform
kemudian ubah Limit
menjadi Set Output Limits to Input Limit. Selanjutnya klik ikon . Lakukan pada layer R, G, B dengan langkah yang sama.
6. Jika langkah sebelumnya
telah dilakukan, kemudian klik kanan pada citra lalu pilih File
7. Tentukan lokasi penyimpanan dan tentukan nama file, misalnya
Citra_Hasil_Penajama n .alg (tipe file ER Mapper Algoritm (.alg)
lalu klik OK.
3.2Langkah Penajaman Kontras Citra
No. Gambar Keterangan
1. Buka ENVI 4.5 lalu klik
File Open, kali ini pilih file RGB.ers lalu klik OK.
2. Klik kanan pada citra lalu pilih Algorthm.
3. Pilih Edit Transform
Limits (lingkaran merah)
4. Pada tampilan di
samping, pilih
Histogram Equalize, lakukan pada R, G, B.
5. Jika telah melakukan langkah sebelumnya, selanjutnya klik ikon
Refresh Image.
6. Klik kanan pada citra
lalu pilih File Save As
7. Tentukan lokasi
penyimpanan lalu berikan nama (misal)
Citra_Hasil_Penajama n_Kontras.alg (tipe file
ER Mapper Algorithm (.alg), lalu klik OK.
BAB IV
HASIL DAN ANALISIS
4.1 Hasil Peregangan Citra
A. Tampilan Citra Setelah Stretching
Gambar 1. Citra Hasil Peregangan (Stretching) B. Tampilan Histogram Sebelum dan Sesudah Stretching
Gambar 3. Histogram Sesudah Peregangan (Stretching)
4.2 Hasil Penajaman Citra
A. Create Level-SliceTransform
Create Level-Slice Transform
B. Histogram Equalize
Gambar 5. Citra Hasil Penajaman dengan proses
Histogram Equalize
C. Gaussian Equalize
Gaussian Equalize
D. Create Default Logarithmic Transform
Gambar 7. Citra Hasil Penajaman dengan proses
Create Default Logarithmic Transform
Gambar 8. Citra Hasil Penajaman dengan proses
BAB V
KESIMPULAN
Proses Koreksi Radiometrik merupakan proses yang perlu dilakukan, karena Koreksi Radiometrik merupakan proses perbaikan visual citra. Apabila suatu citra memiliki visual yang kurang baik maka citra tersebut kurang layak untuk digunakan, atau perlu dilakukan proses koreksi radiometrik terlebih dahulu. Untuk melakukan proses koreksi radiometrik cukup mudah karena sudah tersedia dalam program ER mapper. Yang paling penting dari praktikum ini adalah kemampuan kita untuk menganalisis citra dan fungsi dari setiap metode yang digunakan.
DAFTAR PUSTAKA
Falevi R. (2015), Klasifikasi Citra dan Koreksi Citra. Diakses pada tanggal 30 Oktober 2016 di: http://falevireza.blogspot.co.id/2015/06/klasifikasi-citra-klasifikasi-citra.html
Fatmawati D. (2010), Implementasi Metode Peregangan Kontras (Contrast Stretching) Untuk Memperbaiki Kualitas Citra. Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia.
Kustiyo, dkk. (2014), Pengembangan Metoda Koreksi Radiometrik Citra SPOT 4 Multi-Spektral dan Multi-Temporal Untuk Mosaik Citra. Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, LAPAN, Indonesia.
Muhammad Harrys R. (2015), Koreksi Geometrik dan Koreksi Radiometrik. Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung, Indonesia.
Tim Asdos (2016), Modul PCD Koreksi Radiometrik CitraI. Jurusan Teknik Geodesi, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Nasional, Bandung, Indonesia.
