HALAMAN PENGESAHAN
LAPORAN PRAKTIKUM CITRA DIGITAL 1
Telah dipersiapkan untuk memenuhi Tugas Acara Kelas Praktikum Geoinderaja
Laboratorium Geoinderaja Dengan Judul “Laporan Praktikum Citra Digital 1”
Disusun Oleh:
VICTORY CLIFF 111.220.244
PLUG 6
LABORATORIUM GEOINDERAJA JURUSAN TEKNIK GEOLOGI FAKULTAS TEKNOLOGI MINERAL
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN”
YOGYAKARTA 2024
PENDAHULUAAN
1.1 Dasar Teori
Menurut Lillesand & Kiefer dalam Purwadi et al Penginderaan Jauh adalah ilmu, seni dan teknik untuk memperoleh informasi suatu objek, daerah, dan/atau fenomena melalui analisis data yang diperoleh dengan suatu alat tanpa harus kontak langsung dengan objek, daerah, atau fenomena yang dikaji.
Sementara itu pengertian SIG menurut Bernhardsen (2002) adalah sistem komputer yang digunakan untuk memanipulasi data geografi. Sistem ini
diimplementasikan dengan perangkat keras dan perangkat lunak komputer yang berfungsi untuk akuisisi dan verifikasi data, kompilasi data, penyimpanan data, perubahan dan pembaharuan data, manajemen dan pertukaran data, manipulasi data, pemanggilan dan presentasi data serta analisa data.
1.2 Maksud dan Tujuan
Maksud dari penulisan laporan praktikum citra digital ini adalah untuk mengenal struktur data citra satelit multispektral dan fungsi perangkat lunak yang digunakan, mengenal aplikasi dan manfaat umum dari berbagai citra satelit multispectral.
Tujuan dari penulisan laporan praktikum digital digital ini adalah untuk menghasilkan hasil dari NDVI dan Komposite Band pada pertemuan kemarin
BAB II
METODE PENELITIAN
II.1 Alat dan Bahan
Laptop/Komputer
Perangkat Lunak ENVI v. 5.3
Citra Landsat 8-9 OLI/TIRS C2 L1
II.2 Prosedur Pelaksanaan II.2.1 Pre-Processing
1. Radiometric Callibration = mengkonversi nilai Digital Number (DN) ke Nilai Top of Atmosphere (TOA) yang berupa nilai Reflectance.
2. Dark Object Subtraction (DOS) = mengkonversi nilai TOA Reflectance ke Nilai Surface Reflactance.
3. Layer Stacking = Memilih proyeksi peta
4. Membuat Regions of Interest (ROI) = menentukan lokasi penelitian =>
Memotong Area of Interest (Subset via ROI Parameters)
II.2.2 NDVI
indeks kerapatan vegetasi berdasarkan nilai spektral pada setiap piksel 1. membuka envy
2. membuat open as > Landsat > GeoTIFF with Metadata 3. Membuka data yang sudah di download
4. mencari NDVI pada toolbox sebelah kanan 5. input file subset by ROI
II.2.3 Komposit Band
menggabungkan dan mengkombinasikan tiga citra penginderaan jauh dari saluran atau band citra yang berbeda sehingga memberikan kombinasi warna yang berbeda
BAB III
HASIL DAN PEMBAHASAN
III.1 Pre Processing
Gambar III.1 Sebelum dikalibrasi
Gambar III.2 Setelah dikalibrasi
Grafik pada gambar diatas merupakan hasil dari Nilai Digital Number ke Nilai Top Of Atmosphere yang berupa Nilai Reflectance
III.2 NDVI
Gambar III.2 Data NDVI
NDVI merupakan indeks kerapatan vegetasi berdasarkan nilai spektral pada setiap piksel, Jika nilai NDVI semakin tinggi maka kerapatan vegetasi semakin besar.
NDVI selalu berkisar antara -1 dan +1, namun tidak ada batasan yang jelas untuk setiap jenis tutupan lahan.
III.3 Komposite Band
Gambar III.3 Data Komposite Band
menggabungkan dan mengkombinasikan tiga citra penginderaan jauh dari saluran atau band citra yang berbeda sehingga memberikan kombinasi warna yang berbeda
Gambar III.3.1 Natural Colour
Gambar III.3.2 False Colour
Gambar III.3 Color Infrared
Gambar III.3.4 Agriculture
Gambar III.3.5 Atmospheric Penetration
Gambar III.3.6 Healthy Vegetation
Gambar III.3.7 Land/Water
Gambar III.3.8 Natural with atmospheric removal
Gambar III.3.9 Shortware Infrared
Gambar III.3.10 Vegetation Analysis
BAB IV PENUTUP
IV.1 Kesimpulan
NDVI merupakan indeks kerapatan vegetasi berdasarkan nilai spektral pada setiap piksel, Jika nilai NDVI semakin tinggi maka kerapatan vegetasi semakin besar.
Composite band : menggabungkan dan mengkombinasikan tiga citra penginderaan jauh dari saluran atau band citra yang berbeda sehingga memberikan kombinasi warna yang berbeda
Pre Processing mempunyai 4 :
- Radiometric Callibration = mengkonversi nilai Digital
Number (DN) ke Nilai Top of Atmosphere (TOA) yang berupa nilai Reflectance.
- Dark Object Subtraction (DOS) = mengkonversi nilai TOA Reflectance ke Nilai Surface Reflactance.
- Layer Stacking = Memilih proyeksi peta
- Membuat Regions of Interest (ROI) = menentukan lokasi penelitian => Memotong Area of Interest (Subset via ROI Parameters
IV. 2 Saran
Pembaca/praktikan wajib bisa menggunakan software ENVY yang telah tersedia.
DAFTAR PUSTAKA
Lilesand. T.M., W. Kiefer., Chipman, J.W. 2004. Remote Sensing and Image Interpretation (Fifth Edition). John Wiley & Sons, Inc., New York.
Suharyadi. 2001. Penginderaan Jauh untuk Studi Kota. Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta
