Citra Quickbird

Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini merupakan gabungan antara teknik interpretasi citra Quickbird dan teknik kerja lapangan. Teknik intepretasi digunakan untuk menyadap informasi variabel kualitas lingkungan permukiman, yaitu terdiri dari kepadatan bangunan, tata letak bangunan, lebar jalan, pohon pelindung, kondisi permukaan jalan, kualitas atap bangunan dan lokasi permukiman. Masing-masing variabel diberi harkat dan bobot penimbang berkisar antara 1 dan 3 sesuai dengan besarnya pengaruh suatu variabel terhadap kualitas lingkungan permukiman. Kerja lapangan diperlukan untuk mencocokkan hasil interpretasi dengan keadaan sebenarnya di lapangan. Teknik sampling penelitian secara purposif ( purposive sampling ) berdasarkan jumlah blok permukiman . Penelitian ini menggunakan sistem informasi geografi (SIG) sebagai alat untuk melakukan intepretasi citra Quickbird dan pengharkatan atau skoring dari parameter kepadatan bangunan, tata letak bangunan, lebar jalan, pohon pelindung, kondisi permukaan jalan, kualitas atap bangunan dan lokasi permukiman. Analisis data dalam penelitian ini berupa gabungan antara analisis kualitatif dan analisis data kuantitatif. Analisis kualitatif berdasarkan interpretasi citra Quickbird dan analisis kuantitatif berdasarkan pengharkatan atau skoring dari parameter yang digunakan.

Pencitraan satelit pada daerah pesisir dan pulau-pulau kecil, seringkali menyajikan gambaran variasi kondisi dasar perairan. Tulisan ini bertujuan mengaplikasikan citra quickbird untuk pemetaan batimetri perairan gobah Pulau Panggang, di Kepulauan Seribu, Jakarta. Citra yang digunakan adalah citra Quickbird akuisisi september 2008. Pemeruman di lokasi dilakukan pada oktober 2009 dengan alat perum gema gpsmapsounder. Hasil evaluasi pengukuran kedalaman pada Gobah di Pulau Panggang memperlihatkan bahwa band 2 citra Quickbird hanya dapat penetrasi hingga kedalaman sekitar 9 hingga 10 meter. Penetrasi yang lebih dangkal ditemukan pada band 3 yaitu berkisar 2 hingga 3 meter. Implementasi algoritma Jupp pada citra Quickbird untuk pemetaan batimetri gobah ini, memberikan nilai koefisien determinasi yang rendah.

Tujuan dari penelitian ini adalah: (1) Mengetahui kemampuan citra Quickbird untuk mengidentifikasi faktor penyebab kecelakaan lalu lintas (2) Menghasilkan model spasial tingkat kerawanan kecelakaan lalu lintas (3) Mengetahui tingkat akurasi model spasial daerah rawan kecelakaan lalu lintas. Tingkat kerawanan kecelakaan pada penilitian ini diperoleh melalui metode pengharkatan berjenjang tertimbang dengan melakukan ovelay dari beberapa peta parameter penyebab kecelakaan lalu lintas. Hasil uji akurasi interpretasi untuk masing- masing parameter penyebab kecelakaan lalu lintas berkisar antara 73,33% hingga 100%. Berdasarkan dari hasil pengolahan, model daerah rawan kecelakaan hanya mencakup dua kelas yaitu rawan dan tidak rawan serta tidak ada ruas jalan yang termasuk dalam kelas sangat rawan. Tingkat Akurasi model adalah sebesar 44%

Penelitian yang berjudul “Analisis Kerentanan Kebakaran Permukiman dengan Aplikasi Citra Quickbird dan Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus di Kecamatan Gondokusuman, Mergangsan, dan Umbulharjo, Kota Yogyakarta)” ini disusun untuk memenuhi syarat dalam memperoleh gelar Sarjana pada Program Studi Geografi, Fakultas Geografi, Universitas Muhammadiyah Surakarta. Tulisan ini berisi tentang besarnya tingkat ketelitian interpretasi Citra Quickbird dalam menyadap variabel penentu kelas kerentanan kebakaran permukiman, gambaran pewilayahan kelas kerentanan kebakaran permukiman, serta faktor-faktor yang mempengaruhi kerentanan kebakaran permukiman.

Kualitas permukiman merupakan parameter penting dalam suatu perkotaan. Penginderaan jauh adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengkaji permukiman pada wilayah yang luas. Citra penginderaan jauh yang dapat digunakan untuk kajian wilayah perkotaan adalah citra Quickbird dengan resolusi spasial yang tinggi yaitu berkisar 2,6 m setiap bandnya. Desa Maguwoharjo merupakan salah satu desa yang memiliki pertumbuhan penduduk yang semakin padat, hal ini dicirikan dengan semakin padatnya rumah penduduk. Kepadatan permukiman ini akan banyak menimbulkan permasalahan kota. Kualitas permukiman ditentukan berdasarkan beberapa parameter yaitu kepadatan rumah, tata letak, lebar jalan, kondisi jalan, kondisi halaman, pohon pelindung, lokasi permukiman, kerawanan bencana, air bersih dan sanitasi. Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah salah satu alat untuk melakukan analisis spasial berbasis pemodelan. SIG membantu dalam pemodelan penilaian kualitas permukiman dengan metode kuantitatif berjenjang tertimbang. Penilaian dan pemetaan kualitas permukiman ini diharapkan mampu untuk menunjukkan persebaran kualitas permukiman di Desa Maguwoharjo DIY.

Lebar jalan masuk permukiman diartikan sebagai jalan yang menghubungkan jalan lingkungan perumahan dengan jalan utamanya. Penilaian parameter ini dimaksudkan untuk mengetahui mudah tidaknya transportasi dari dan ke blok permukiman yang bersangkutan. Dengan resolusi spasial yang dimliki Citra Quickbird, perbedaan jalan antara ruas satu dengan yang lain dapat dengan mudah dibedakan. Untuk memperoleh peta jarak jalan terhadap jalan utamanya, ketentuan klasifikasi pada Tabel 4.

menentuan besar akurasi horizontal penggunaan data citra sebagai peta dasar menggunakan 13 titik uji (ICP) yang tersebar merata didapat nilai akaurasi horizontal sebesar 0.711 meter. Nilai tersebut menurut peraturan Perka BIG Nomor 15 Tahun 2014 tentang pedoman teknis ketelitian peta dasar masuk memenuhi standart ketelitian peta dasar dengan skala 1 : 2500 dan skala 1 : 10000. Namun tidak memenuhi skala 1 : 1000. Kemudian dalam menunjang kegiatan admnistrasi pertanahan menurut hasil dari penilitian ini hanya mampu memenuhi untuk proses penggunaan standart ketelitian 1:2500 atau lebih besar untuk daerah pertanian dan 1:10000 atau lebih besar untuk daerah perkebunan besar.

Puji syukur atas limpahan rahmat dan kekuatan batin yang di anugerahkan Allah SWT sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan judul “ Analisis kondisi kualitas lingkungan permukiman menggunakan citra quickbird di Kecamatan Depok Kabupaten Sleman ”. Skripsi ini di ajukan guna untuk melengkapi syarat dalam menempuh ujian sarjana S1 pada Fakultas Geografi Universitas Muhammadiyah Surakarta.

Citra penginderaan jauh dapat digunakan dalam pengindentifikasian, pemantauan dan pengendalian karakteristik fisik pada lingkungan secara mutakhir atau up to date. Penginderaan jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang suatu obyek, daerah, atau fenomena melalui analisis data yang diperoleh dengan suatu alat tanpa kotak langsung dengan obyek, daerah, atau fenomena yang dikaji (Lillesand dan Kiefer, 1979:1). Data yang diperoleh melalui penginderaan jauh, yang salah satunya merupakan citra digital, memiliki keterbatasan-keterbatasan tertentu yang menentukan hasil kenampakan dalam citra, hal ini biasa disebut dengan resolusi.

Pemahaman tentang greenways akan lebih efektif jika dilakukan secara spasial, dalam hal ini misalnya menggunakan data penginderaan jauh. Salah satu media yang dapat digunakan adalah citra Quickbird, serta dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh dan Sistem Informasi Geografis (SIG), maka dapat diperoleh informasi parameter-parameter greenways, dan klasifikasi greenways di Kota Surakarta.

Informasi tentang permukaan bumi yang semakin berkembang menyebabkan kegiatan pemetaan di Indonesia semakin meningkat. Kegiatan pemetaan dapat dilakukan dengan dua macam teknologi yaitu Penginderaan Jauh (PJ) dan Sistem Informasi Geografi (SIG). Penginderaan jauh merupakan aktifitas penyadapan informasi tentang obyek atau gejala di permukaan bumi tanpa melalui kontak langsung. Data dari hasil penginderaan jauh dapat berupa citra dan foto udara. Citra fotografik adalah foto udara yang diperoleh dari pemotretan udara dengan menggunakan pesawat terbang atau wahana terbang lainnya. Citra pada penelitian ini berguna sebagai data dasar untuk mendapatkan data penggunaan lahan, dan data penggunaan lahan tersebut digunakan untuk membuat peta perubahan penggunaan lahan.

Fusi citra adalah proses dimana dua atau lebih gambar digabungkan menjadi satu gambar dengan mempertahankan fitur penting dari masing-masing gambar asli (Hill et al, 2002). Sedangkan menurut Liu dan Mason (2009), fusi citra adalah perpaduan citra komposit warna yang memiliki resolusi spasial lebih rendah dengan citra pankromatik yang memiliki resolusi lebih tinggi sehingga menghasilkan citra komposit warna beresolusi tinggi. Tujuan utama untuk fusi citra adalah untuk mengingkatkan kualitas informasi yang terkandung pada gambar output dalam proses yang dikenal sebagai sinergi. Sebuah studi dilakukan oleh Michell (2010) tentang teknik fusi citra dan aplikasi yang ada menunjukkan bahwa fusi citra dapat memberikan kita dengan gambar output dengan peningkatan kualitas. Dalam hal ini, manfaat dari fusi citra meliputi:

Data yang dikumpulkan terdiri atas dari data fisik bangunan di sekitar wilayah sempadan Sungai Code, data fisik penggunaan lahan, data Satelit Citra Quickbird sebagian wilayah Kota Yogyakarta, data batas administrasi, batas penentuan sempadan Sungai Kali Code wilayah Kota Yogyakarta, dan Peraturan Menteri Pekerjaan Umum No. 63 Tahun 1993. Penelitian dilakukan dengan mengkaji keselarasan letak bangunan dan pemanfaatan lahan dengan aturan sempadan sungai yang telah ditetapkan dalam Peraturan Menteri Pekerjaan Umum/Per.Men.PU No. 63/PRT/1993. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah interpretasi penggunaan lahan melalui citra penginderaan jauh dan plotting sampel

This research was conducted in Seribu Islands of DKI Jakarta province, from March to June 2009. The research objectives were to develop methods of ANN classification algorithm to map shallow water habitats, and to test the classification accuracy rate from image Quickbird satellite data with the standard method of ANN BP and AdaBoost algorithms. Primary data collected through remote sensing data and field surveys, while secondary data were collected from relevant research. Classification of digital image analysis using unsupervised classification ANN-SOM algorithm and supervised classification of BP and AdaBoost algorithm. The results showed that ANN-SOM algorithm to cluster shallow water habitats by Quickbird satellite show a pattern and a good performance after the input data is corrected using the method of invariant Deep Index (Lyzenga algorithm); ANN-BP and ANN-AdaBoost algorithm can mapp shallow water habitats classess; live coral, dead coral, sand, seagrass, sand mixed seagrass, sand mix coral; ANN-BP algorithm requires a number of iterations of 5.600 to recognize objects with cross entropy 0.20, while the AdaBoost algorithm requires the number of iterations 280, relatively little with quadratic error 0:24 until iteration stopping; level of classification accuracy thematic shallow water habitats training ANN-BP algorithm is obtained overall accuracy of 82.79% and 83.61% ANN-AdaBoost. Correction position shows the value of Delta E ranges between 0.4 - 6.7 meters, which explains that the positioning accuracy is better, although not optimal as using Differential GPS. Keywords: Shallow Water Classification, Quickbird, Algorithm, ANN-SOM,