LAPORAN
PRAKTIKUM GEOLOGI PENGINDERAAN JAUH 2022 ACARA : Google Earth Engine dan CHIRPS
Nama : Muhammad Azka Syafiqul Muhaqqiqin Kelas/ NIM : C/21100119120022
Asisten acara : M. Faiz Abdillah, Almiftahurrizqi, M. Hajjrol Dava, Andreas Raltson
Langkah Pengerjaan Pengolahan Google Earth Engine
1. Buka laman Google Earth Engine (https://code.earthengine.google.com/). Klik asset dan pilih tombol new lalu pilih SHP untuk memasukkan wilayah kavling.
Klik select file untuk memilih file yang akan dipakai. Pilih file dengan ekstensi SHP, SHX, PRJ, CPG, dan DBF serta beri nama asset sesuai preferensi dan ketentuan dari Google Earth Engine. Klik Upload. Setelah muncul pada dialog box asset, klik import script.
2. Ubah script var table menjadi var kavling serta masukkan script seperti pada gambar. Script tersebut befungsi untuk menampilkan wilayah kavling. Klik run.
3. Berikut merupakan tampilan ketika wilayah kavling berhasil dimunculkan.
4. Masukkan script seperti pada gambar untuk memunculkan layer citra udara yang dipakai dalam pengamatan, dalam pengolahan kali ini menggunakan citra Landsat 8. Klik run
5. Berikut merupakan tampilan ketika citra udara berhasil dimunculkan.
6. Dilakukan delineasi sampel tutupan lahan pada wilayah penelitian dengan klik menu geometri. Lakukan pengaturan geometri tutupan lahan terkait nama geometri, dan juga ubah kolom import as menjadi feature collection. Ubah property dengan kode yang akan digunakan, dalam pengolahan kali ini digunakan kode “lc” serta isi value sesuai urutan geometrinya dimana geometri pertama selalu menggunakan value 0 dan dilanjut seterusnya. Bisa juga dilakukan penyesuaian warna geometri. Setelah pengaturan geometri dilakukan, pendelineasi dapat dilakukan sesuai dengan pengamatan masing-masing.
7. Masukkan script seperti gambar di bawah untuk melakukan interpolasi tutupan lahan dengan metode random forest sesuai hasil delineasi. Pada script ‘var classnames’ disesuaikan sesuai nama geometri sampel tutupan lahan hasil delineasi. Pada script ‘pallete’ disesuaikan dengan pengaturan warna geometri.
Penulisan dua script tersebut urut sesuai dengan value yang telah diisikan. Klik run.
8. Berikut tampilan hasil dari interpolasi tutupan lahan yang telah dilakukan.
9. Masukkan script seperti gambar di bawah untuk melakukan pengecekan akurasi hasil pengolahan serta penghitungan luas area tiap tutupan lahan. Klik run.
10. Berikut tampilan hasil dari pengecekan akurasi hasil pengolahan serta penghitungan luas area tiap tutupan lahan yang telah dilakukan. Hasil tersebut akan muncul pada dialog box ‘console’.
11. Masukkan script seperti gambar di bawah untuk export hasil pengolahan. Klik run.
12. Ketika pada dialog box telah muncul tampilan unsubmitted task, klik run. Ketika muncul dialog box, ubah nama, direktori penyimpanan, serta format file keluaran sesuai dengan preferensi. Klik run. Ketika muncul task seperti gambar di bawah ini maka proses eksport telah berjalan. Proses ini dapat memakan waktu hingga 15-20 menit.
Langkah Pengerjaan Pengolahan CHIRPS
1. Masukkan data CHIRPS yang akan digunakan dalam pengolahan. Data CHIRPS bisa dalam format .bil ataupun geotiff (.tif), perbedaan paling mencolok dari kedua format tersebut adalah format geotiff telah memiliki sistem koordinat yang terproyeksikan. Dalam pengolahan kali ini digunakan data CHIRPS per tahun dari 2017-2021 dengan format geotiff.
2. Menggabungkan seluruh data CHIRPS per tahun menjadi satu dengan tools cell statistic. Pada menu overlay statistic, karena kita akan mencari tingkat curah hujan rata-rata dalam lima tahun maka gunakan pilihan MEAN serta ceklis bagian Ignore NoData. Klik OK
3. Berikut merupakan hasil dari penggabungan data lima tahun menjadi satu.
4. Raster data CHIRPS masih mengandung titik dengan rentang value di bawah nilai 0 atau negatif sehingga perlu dilakukan penghapusan terhadap daerah dengan value di bawah 0 dengan menggunakan tools raster calculator. Masukan rumus SetNull(namalayer < 0, namalayer). Klik OK
5. Berikut merupakan hasil dari penghapusan daerah dengan value < 0.
6. Untuk dapat dilakukan interpolasi perlu dilakukan perubahan data dari raster menjadi point menggunakan tools raster to point. Berikut merupakan hasil konversi dari raster menjadi point.
7. Untuk melakukan interpolasi, pilih titik yang berada di sekitar hingga di dalam kavling daerah penelitian. Hal ini dimaksudkan agar seluruh wilayah kavling dapat terinterpolasi tanpa adanya titik yang berlubang.
8. Proses interpolasi dilakukan dengan metode IDW dengan ketentuan seperti gambar berikut. Untuk nama dan direktori penyimpanan file keluaran dapat mengikuti preferensi masing-masing.
9. Pada proses interpolasi, dilakukan pengaturan tambahan berupa penyesuaian interpolasi terhadap daerah kavling. Yaitu dengan klik environment pada dialog box sebelumnya. Pilih menu processing extent lalu pada pilihan extent pilih same as kavling daerah penelitian. Selanjutnya pada menu raster analysis pilih pada bagian mask sesuai dengan kavling penelitian. Hal ini bertujuan agar hasil interpolasi dapat terpotong otomatis sesuai dengan daerah penelitian. Klik OK pada dialog box environment lalu klik OK lagi untuk dialog box IDW.
10. Berikut merupakan hasil dari interpolasi nilai curah hujan menggunakan metode IDW.
11. Pengkelasan dapat dibagi menjadi lima kelas. Proses ini dilakukan dengan klik kana pada layer hasil interpolasi IDW kemudian klik properties. Pada menu symbology pilih tipe classified dan bagi kelas menjadi lima kelas. Kemudian klik classify. Metode pengkelasan dapat disesuaikan dengan kebutuhan, dalam pengolahan kali ini menggunakan metode equal value. Warna symbol dari tiap kelas juga dapat disesuaikan dengan preferensi. Klik OK.
12. Berikut merupakan hasil dari interpolasi nilai curah hujan menggunakan metode IDW setelah pengkelasan.
Hasil Pengolahan Data Curah Hujan CHIRPS
DAFTAR PUSTAKA
Tim Asisten Geologi Penginderaan Jauh 2022, 2022. Modul Curah Hujan CHIRPS beserta Langkah Kerjanya. 1st ed. Semarang: UNDIP.
Tim Asisten Geologi Penginderaan Jauh 2022, 2022. Modul Google Earth Engine.
1st ed. Semarang: UNDIP.
