LAPORAN PRAKTIKUM PENGINDERAAN JAUH Minggu ke-3
“Format Data dan Resolusi, Level Data, serta Clip Citra dengan Google Earth Engine ”
Dosen Pengampu:
Ruli Andaru, S.T., M.Eng., Ph.D.
Disusun Oleh : Nurul Farah Amira NIM. 23/516777/TK/56812
PROGRAM STUDI SARJANA TEKNIK GEODESI DEPARTEMEN TEKNIK GEODESI
FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS GADJAH MADA
YOGYAKARTA 2025
A. MATA ACARA PRAKTIKUM
Praktikum Penginderaan Jauh minggu ke-3 berupa kegiatan pengenalan jenis format data, level data, dan resolusi citra satelit, serta pembuatan clip citra satelit melalui Google Earth Engine.
B. TUJUAN PRAKTIKUM
1. Mahasiswa mampu mengidentifikasi format data, level data, dan resolusi citra 2. Mahasiswa mampu melakukan pemotongan citra
C. PELAKSANAAN PRAKTIKUM Praktikum ini dilaksanakan pada : Hari : Selasa, 25 Februari 2025 Waktu : 07.15 – 09.35
Tempat : Lab. Fotogrametri & Inderaja Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, UGM
D. ALAT DAN BAHAN 1. Perangkat laptop 2. Google Earth Engine
3. Data batas administrasi Kab. Madiun
4. Referensi script untuk memanggil informasi citra satelit 5. Jaringan internet untuk mengakses Google Earth Engine
E. DASAR TEORI 1. Format Data
Format adata adalah data-data hasil tangkapan sensor pada wilayah tertentu yang diamati.
Terdapat beberapa macam data yang digunakan dalam Penginderaan Jauh, hal tersebut tergantung dari wahana dan sensor yang digunakan dalam melakukan akuisisi data.
Berikut adalah beberapa jenis format data dalam data citra satelit:
1.1 BMP (Bitmap)
Ukuran dari file BMP umumnya besar karena tidak dikompresi. Kelebihan dari format BMP adalah kesederhanaannya, diterima luas, dan dikenali program- program.
1.2 GIF (Graphic Interchange Format)
Karakteristik format data berekstensi GIF adalah mampu menayangkan maksimum sebanyak 256 warna karena format GIF menggunakan 8 bit untuk
setiap pixelnya. Selain itu, GIF mampu mengkompresi gambar dengan sifat lossless dan mendukung warna transparan. Format GIF digunakan untuk mengkompresi file asli sampai dengan 256 warna, karena sangat tidak memungkinkan untuk ditampilkan ke web mengingat ukuran file asli besar.
1.3 PNG (Portable Network Graphics)
Format PNG adalah salah satu format penyimpanan citra yang menggunakan metode pemadatan dengan tanpa menghilangkan bagian dari citra tersebut. Citra dengan format PNG mempunyai faktor kompresi yang lebih baik dibandingkan format GIF (5% - 25% lebih baik).
1.4 JPEG (Joint Photographic Experts Group) Format JPEG menjadi format gambar yang banyak digunakan untuk menyimpan gambar-gambar dengan ukuran lebih kecil. Karakteristik gambar dalam JPEG memiliki ekstensi *,jpg atau *.jpeg;
mampu menayangkan warna dengan kedalaman 24-bit true color; mengkompresi gambar dengan sifat lossy; dan umumnya digunakan untuk menyimpan gambar- gambar hasil foto.
1.5 TIFF (Tagged Image File Format) TIFF merupakan format yang fleksibel disimpan sebagai 8-bit atau 16-bit per warna (R, G, B); untuk 24-bit dan total 48- bit, masing-masing menggunakan nama file TIFF atau TIF. Format TIFF digunakan untuk keperluan pertukaran antar platform (PC, Machintosh).
1.6 PGM (Portable Gray Map)
PGM adalah format citra abu-abu yang sederhana. Pada format PGM, memerlukan setidaknya 8-bit tiap pixel. Format PGM merupakan bagian dari PNM (Portable Pixmap File Format).
2. Resolusi Citra Satelit 2.1 Resolusi Spasial
Resolusi spasial menggambarkan unit terkecil yang dapat 'dilihat' oleh citra.
Semakin besar resolusi spasial, semakin tajam warna dan detil yang ditangkap oleh citra tersebut. Cara mudah untuk memahami resolusi citra adalah dengan menggunakan pemahaman mengenai nilai piksel. Berapa ukuran nilai piksel suatu citra satelit ketika menangkap permukaan bumi dalam satuan ukuran luas. Sebagai contoh adalah Landsat 8 berikut yang memiliki resolusi 30 meter x 30 meter persegi.
Resolusi spasial merupakan salah satu penyebut citra satelit yang paling banyak disebutkan. Secara efektif, citra satelit dapat dibagi menjadi 3 kelompok besar berdasarkan resolusinya:
a. Resolusi kecil, dengan resolusi spasial berkisar antara 1 km persegi b. Resolusi menengah, dari resolusi 6-30 meter persegi
c. Resolusi tinggi, untuk satelit yang menampilkan citra dengan resolusi submeter hingga 2 atau 3 meter.
2.2 Resolusi temporal menggambarkan seberapa sering sebuah citra satelit melewati suatu daerah yang sama pada orbitnya. Resolusi temporal disebut juga 'revisit time' atau waktu kunjungan satelit pada suatu lokasi.
2.3 Resolusi Spektral
Resolusi spektral yaitu banyaknya band spektral yang digunakan pada citra. Dalam resolusi spektral, citra digolongkan menjadi citra multispektral dan citra hiperspektral. Semakin sempit rentang panjang gelombang suatu band pada citra satelit, maka semakin detil objek yang dapat dimengerti oleh band.
2.4 Resolusi Radiometrik
Resolusi radiometrik diartikan sebagai representasi kuantitas gelombang yang diterima oleh sensor dan diterjemahkan menjadi bit. Proses konversi gelombang geometrik menjadi angka digital (DN) oleh sensor disebut proses kuantisasi.
Kuantisasi dapat berupa 2 bit (0-1), 3 bit (0-3), 4 bit (0-15), 8 bit (0-255), 10 bit (0-1023), dan 16 bit (0 65535). Semakin besar bit yang dimiliki sensor semakin tinggi resolusi radiometriknya.
3. Level Data
Adapun citra satelit memiliki beberapa level/tingkatan data yang memiliki fungsinya masing-masing. Level data disini ditentukan berdasarkan tingkatan koreksinya, semakin tinggi level data semakin tinggi tingkatan koreksinya. Level data citra satelit antara lain:
3.1 Format data Level 0: merupakan data mentah hasil perekaman satelit yang diterima secara langsung oleh stasiun penerima di bumi. Level-0 memiliki informasi berupa kanal yang belum diperkecil ukuran datanya lebih besar dibandingkan dengan level 1.
3.2 Format data Level 1: merupakan data mentah ditambah dengan informasi tentang kalibrasi sensor dan geolokasi. Geolokasi berisi informasi tentang lintang dan bujur pada setiap pusat piksel yang beresolusi 1 km. Informasi pada data ini
diperkecil dan dikelompokkan dimana kanal dan sebagian data yang tidak digunakan akan dihilangkan. Terdapat 2 tipe data level 1 yang terdiri dari:
a. Level 1a: mengandung informasi lebih yang dibutuhkan pada set data.
Level 1a digunakan sebagai input untuk geolocation, calibration, dan processing.
b. Level 1b: data yang telah mempunyai terapannya, merupakan hasil dari aplikasi sensor kalibrasi pada level 1a.
3.3 Format data Level 2: dihasilkan dari proses penggabungan data level 1a dan 1b.
Data level 2 menetapkan nilai geofisik pada tiap piksel, yang berasal dari perhitungan raw radiance level 1a dengan menerapkan kalibrasi sensor, koreksi atmosfer, dan algoritma bio-optik.
3.4 Format data Level 3: merupakan data level 2 yang dikumpulkan dan dipaketkan dalam periode 1 hari, 8 hari, 1 bulan, dan 1 tahun. Format data Level 3 biasanya sudah terkoreksi radiometrik maupun geometrik.
4. Google Earth Engine
Google Earth Engine merupakan perangkat pemrosesan citra berbasis Cloud yang disediakan oleh Google. Pada praktikum minggu ini, perangkat pemrosesan citra yang akan digunakan adalah GEE. Untuk mengakses Google Earth Engine, terlebih dahulu perlu melakukan pendaftaran dengan email (disarankan menggunakan email UGM).
4.1 Katalog Citra Google Earth Engine
Google Earth Engine menyediakan berbagai citra satelit yang dapat diakses secara mudah dan gratis seperti citra Landsat, citra Sentinel, citra MODIS, dan sebagainya. Katalog Google Earth Engine menyediakan citra dengan berbagai level data yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan pengguna.
4.2 Antarmuka Google Earth Engine
Antarmuka GEE terdiri atas kanvas, Script, Code, dan Console. Bagian kanvas berfungsi untuk menampilkan peta, bagian script berfungsi untuk menampilkan direktori kerja, bagian code berfungsi untuk menuliskan script dalam mengakses fungsi-fungsi Earth Engine, serta bagian Console digunakan untuk menampilkan hasil dan report dari pemrosesan citra.
4.3 Clipping Citra dengan Google Earth Engine
Clipping citra merupakan teknik yang digunakan untuk memotong citra sesuai dengan geometri tertentu. Pada pemrosesan citra, terkadang citra yang tersedia terlalu besar sehingga perlu dilakukan pemotongan citra untuk memusatkan pada
area tertentu. Clipping citra dalam google earth engine dapat menggunakan fungsi Image.clip(geometry).
F. LANGKAH KERJA
1. Melakukan pendaftaran pada akun Google Earth Engine pada laman https://earthengine.google.com/new_signup/ .
2. Setelah terdaftar, buka laman https://code.earthengine.google.com/ . Default akan menampilkan halaman script yang masih kosong.
3. Modifikasi script untuk memanggil Citra Landsat 8 pada lokasi rumah masing-masing.
Sesuaikan titik POI (Point of Interest) di lokasi rumah masing-masing.
Gambar 1 Script untuk memanggil citra
4. Pada citra yang telah dipilih di lokasi rumah masing-masing, panggil juga semua Band yang ada pada Landsat 8 tersebut kemudian tampilkan paada Kanvas GEE.
Gambar 2. Scrip untuk memanggil masing-masing band citra dan menampilkan greyscale pada kanvas
5. Identifikasi level data citra yang ditampilkan, explore mengenai citra dengan level data lain di GEE.
Gambar 3. Script untuk menampilkan citra RGB pada kanvas
6. Lakukan clip citra yang telah dipilih dengan geometri daerah masing-masing serta geometri lainnya (misalkan persegi dan segienam). Clip citra dengan geometri daerah dilakukan dengan mengimpor shapefile batas administrasi kabupaten/kota lokasi rumah melalui Assets > New> Table Upload > Shape files, kemudian tunggu proses uploading pada Task Manager.
Gambar 4. Scrip untuk melakukan clip dan menampilkan hasil clip citra
G. HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Tampilan Citra
Gambar 5. Data citra satelit Landsat 8 level collection 2
Gambar 5. Merupakan output script berupa beberapa layer data citra dari hasil kombinasi band yang dilakukan komputer. Dari hasil tersebut merupakan komposit warna dari beberapa band satelit yang meliputi band inframerah, merah, hijau, dan biru. Kombinasi tersebut manghasilkan citra yang memiliki warna dan kontras yang berbeda sehingga memudahkan pengguna dalam menggunakan data untuk studi kasus tertentu.
2. Komposit Warna
Komposit warna dalam band satelit adalah kombinasi dari beberapa band satelit yang berbeda untuk membuat gambar yang terlihat nyata. Komposit tersebut meliputi kombinasi dari band inframerah, merah, hijau, dan biru (RGB). Band ini dipilih berdasarkan sensitivitas terhadap sinar matahari yang merefleksikan ke permukaan bumi.
Kombinasi tersebut memungkinkan citra yang lebih kaya dan kontras untuk ditampilkan sehingga akan membantu pengguna untuk mengenali objek yang diindera. Berikut hasil komposit warna dari citra satelit Landsat 8.
Gambar 6 True Color Gambar 7. . False Color Urban
Gambar 8. Color Infrared Gambar 9. Agriculture
Gambar 10 Atmospheric Penetration Gambar 11. . Healthy Vegetation
Gambar 12. Land Water Segmentation Gambar 13. Natural with Atmospheric Removal
Gambar 14. Vegetation Analysis Gambar 15. Short Wave Infrared
2.1.True Color (Natural Color) adalah komposit warna dengan kombinasi band 4 (merah), 3 (hijau), dan 2 (biru) yang menunjukkan warna citra yang bisa dilihat mata manusia. Hijau menunjukkan vegetasi yang sehat, coklat menunjukkan vegetasi tidak sehat. Daerah perkotaan terlihat putih dan abu – abu dan air berwarna biru kehitaman.
2.2.Color Infrared atau disebut juga dengan Near-Infrared (NIR) adalah komposit warna dengan kombinasi 5 (Near-Infrared), 4 (merah), dan 3 (hijau). Kombinasi ini digunakan untuk menganalisis vegetasi karena klorofil dapat memantulkan Cahaya NIR.
2.3.Agriculture menggunakan kombinasi warna SWIR-1 (6), NIR (5), dan biru (2).
Biasanya digunakan untuk pemantauan tanaman karena menggunak SWIR dan NIR. Vegetasi akan tampak hijau dan apabila tanah kosong akan tampak magenta.
2.4.Land Water Segmentation menggunakan kombinasi band NIR(5), SWIR-1(6), dan merah(4). Komposit ini digunakan untuk memilih tanah dari air. Daratan tampak dalam warna oranye dan hijau, sedangkan air berwarna biru.
2.5.Natural with Atmospheric Removal adalah kombinasi band SWIR-2(7), NIR(5), dan hijau(3). Kombinasi ini mirip dengan Land Water Segmentation tetapi vegetasi muncul dengan warna hijau lebih cerah. Kombinasi band ini digunakan untuk mosaik Landsat global yang dibuat oleh NASA.
3. Clip Citra
3.1 Clip Citra dengan Bentuk Geometris Dasar
Gambar 16. Clip citra dengan Segienam Gambar 17. Clip citra dengan persegi panjang
3.2 Clip Citra dengan Bentuk Geometris Daerah
Gambar 18 Clip True Color. Gambar 19. Clip False Color Urban
Gambar 20. Clip Color Infrared Gambar 21. Clip Agriculture
Gambar 22. Clip Atmospheric Penetration
Gambar 23. Clip Heakthy Vegetation
Gambar 24. Clip Land Water Segmentation
Gambar 25. Clip Natural with Atmospheric Removal
Gambar 26. Clip Vegetation Analysis Gambar 27. Clip Short Wave Infrared
H. KESIMPULAN
Pada praktikum kali ini dapat disimpulkan bahwa satu citra bisa digunakan untuk mengidentifikasi kondisi dari tempat citra tersebut diambil. Hal ini dikarenakan citra memiliki banyak band dan apabila dikombinasikan akan menghasilkan komposit warna yang tiap kombinasi band tersebut dapat mengidentifikasi kondisi yang berbeda. Oleh karena itu, data citra harus diolah dengan benar dan menggunakan kombinasi band yang tepat sesuai dengan kebutuhan agar citra satelit dapat digunakan dengan baik.
I. DAFTAR PUSTAKA
Andana, E. K. (2015). Pengembangan data citra satelit landsat-8 untuk pemetaan area tanaman hortikultura dengan berbagai metode algoritma indeks vegetasi (Studi Kasus:
Kabupaten Malang dan sekitarnya). In Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXII (Vol. 15, pp. 1-10).
Esri Indonesia. (2022). Band Combination for Landsat 8. Tersedia di:
https://www.esri.com/arcgis-blog/products/product/imagery/band-combinations- for-landsat-8/ (Diakses pada 22 Februari 2025)
Indonesia Geospasial. (2020). Cara Composite Band. Tersedia di : https://www.indonesia geospasial.com/2020/07/mengenal-berbagai-composite-band.html. (Diakses pad 22 Februari 2025)
Rara, Jisby. 2022. Format data BIL BIP BSQ dalam Penginderaan Jauh serta Komposit Warna.
Institut Sepuluh November. Surabaya
