Database
dan Sistem Informasi Arkeologi
Database
Dalam sistem penyimpanan konvensional, semua data,
arsip atau informasi yang tertulis dalam lembaran kertas dikumpulkan dalam suatu buku ataupun
map. Map-map/buku-buku yang sejenis diklasifikasikan menurut kelompok tertentu
dan dimasukkan ke dalam laci tertentu dalam suatu lemari penyimpanan.
Lemari-lemari ini berada dalam suatu ruangan khusus yang merupakan ruangan
penyimpanan data. Untuk skala yang lebih besar, ruangan-ruangan ini berada
dalam suatu gedung khusus penyimapanan data, seperti misalnya Gedung Arsip
Nasional.Di dunia IT, sistem penyimpanan data
lebih dikenal dengan istilah Database System . Satuan terkecil dari data
adalahhuruf (karakter). Karakter-karakter ini menempati field-field tertentu
yang membentuk suatu tabel. Tabel-tabel ini menempati suatu database tertentu.
Sistem ini biasanya terdapat dalam suatu database server hanya saja Field,
tabeldan database ini semuanya adalah bentuk imajiner, tidak kasat mata dan
hanya dapat disimbolkan. Informasi baru bisadihasilkan dari pengolahan dan
manipulasi data-data yang diinginkan.
Sebagai
komparasi, satu buah server dapat sebanding dengan satu buah gedung penyimpanan
data atau bahkan lebih.Data akan sangat optimal kalau sesuai dengan
kapasitasnya di server. Bisa kita bayangkan mubazirnya sebuah gedung arsip yang
isinya kosong melompong dimana hanya 1-2 ruangan saja yang terisi data dan
ruangan tersebutpun hanya terdiri dari beberapa lemari yang juga hanya terisi
oleh sedikit data. Oleh karena itu, kekayaan database sangat bergatung dari hasil input yang
dilakukan. Artinya, peran aktif insan arkeolog sangat menentukan dari isi
databse itu sendiri.
Informasi akhir dari database ini dapat ditampilkan di
halaman website dimana sasaran penerima informasi dapat di kategorikan dalam beberapa tipe
sebagai contoh; Publik (semua pengguna internet), Anggota (terdaftar), Staff, dll.
Multimedia
dan GIS
Untuk melengkapi varian informasi yang ingin disajikan
sangatlah tidak memadai kalau informasi yang ingin disajikan tidak berupa multimedia. Ibarat
sebuah museum yang hanya memamerkan tulisan-tulisan dean deskripsi obyek arkeologi tanpa dilengkapi dengan
gambar. Di museum yang modern, pengunjung dapat menikmati fasilitas ruangan teater yang khusus memvisualisasikan
imajinasi mengenai obyek tertentu.
Dibeberapa website arkeologi tertentu bahkan multimedia
disajikan secara real time melalui teknologi streaming . Konten yang lebih mutakhir seperti visualisasi dan menyajikan data spasial
dan Smart Map dapat dilakukan dari hasilintepretasi metode GIS (Geographic
Information System / Sistem Informasi Geografis).
Jenis
data yang dapat digunakan untuk aplikasi GIS ini adalah:
-
Digitized & scanned map
-
Databases
-
GPS
-
Remote Sensing
-
Field Sampling of Attributes
Dengan
menggunakan sistem GIS ini kebutuhan konten arkeologi mengenai proyek-proyek
arkeologi dan peta situs
purbakala
dapat terpenuhi.
Penutup
Akhir
kata, semoga makalah ini dapat berkontribusi dan bermanfaat dalam menunjang
kegiatan Lokakarya mengenai
“Penyusunan
Kebijakan Penelitian Arkeologi di Indonesia” maupun dalam program-program
Kementerian
Kebudayaan dan Pariwisata pada umumnya dan Deputi Bidang
Sejarah dan Purbakala, pada khususnya.
Penulis
& Editor Naskah:
-
Wahyoe Prawoto
-
Adhi Rachdian
http://rachdian.com/old
- == RACHDIAN CENTER - Blog of Adhi Rachdian - BelajarP Uonwteurke Bd ebryb
aragci,h Bdeiarnb.acgoim dan Berbagi... == Generated: 17 March, 2009, 17:32
ER
Mapper
I.
PENDAHULUAN
ER Mapper adalah salah satu software
(perangkat lunak) yang digunakan untuk mengolah data citra atau satelit. Masih
banyak perangkat lunak yang lain yang juga dapat digunakan untuk mengolah data
citra, diantaranya adalah Idrisi, Erdas Imagine, PCI dan lain-lain.
Masing-masing perangkat lunak mempunyai keunggulan dan kelebihannya sendiri. ER
Mapper dapat dijalankan pada workstation dengan sistem operasi UNIX dan
komputer PCs (Personal Computers) dengan sistem operasi Windows 95 ke atas dan
Windows NT.
Pengolahan data citra merupakan
suatu cara memanipulasi data citra atau mengolah suatu data citra menjadi suatu
keluaran (output) yang sesuai dengan yang kita harapkan. Adapun cara pengolahan
data citra itu sendiri melalui beberapa tahapan, sampai menjadi suatu keluaran
yang diharapkan. Tujuan dari pengolahan citra adalah mempertajam data geografis
dalam bentuk digital menjadi suatu tampilan yang lebih berarti bagi pengguna,
dapat memberikan informasi kuantitatif suatu obyek, serta dapat memecahkan
masalah.
Data digital disimpan dalam betuk
barisan kotak kecil dua dimensi yang disebut pixels (picture elements).
Masing-masing pixel mewakili suatu wilayah yang ada dipermukaan bumi. Struktur
ini kadang juga disebut raster, sehingga data citra sering disebut juga data
raster. Data raster tersusun oleh baris dan kolom dan setiap pixel pada data
raster memiliki nilai digital (gambar 1).
Data yang didapat dari satelit
umumnya terdiri beberapa bands (layers) yang mencakup wilayah yang sama.
Masing-masing bands mencatat pantulan obyek dari permukaan bumi pada panjang
gelombang yang berbeda. Data ini disebut juga multispectral data. Di dalam
pengolahan citra, juga dilakukan penggabungan kombinasi antara beberapa band
untuk mengekstraksi informasi dari obyek-obyek yang spesifik seperti indeks
vegetasi, parameter kualitas air, terumbu karang dan lain-lain.
- Aplikasi Pengolahan Data Citra
Pengolahan
data citra adalah bagian penting untuk dapat menganalisa informasi kebumian
melalui data satelit penginderaan jauh. Aplikasi-aplikasi yang dapat diterapkan
melalui pengolahan data citra antara lain:
- pemantauan lingkungan
- manajemen
dan perencanaan kota dan daerah urban
- manajemen sumber daya hutan
- eksplorasi mineral
- pertanian dan perkebunan
- manajemen sumber daya air
- manajemen
sumber daya pesisir dan lautan
- oseanografi fisik
- eksplorasi
dan produksi minyak dan gas bumi
- Pengolahan Data Citra
Pengolahan
data citra dimulai pada tahun 1960-an untuk memproses citra dari satelit yang
mengelilingi bumi. Pengolahan data citra dibuat dalam bentuk “disk to disk”
dimana kita harus menuliskan spesifikasi file yang akan diolah, kemudian
memilih tipe pemrosesan yang akan digunakan, kemudian menunggu komputer
mengolah data tersebut serta menuliskan hasilnya ke dalam file baru (gambar 2).
Jadi sampai final file terbentuk baru kita dapat melihat hasil yang diharapkan,
tetapi bila hasilnya jauh dari yang kita harapkan, maka kita harus mengulangnya
dari awal kembali. Sampai tahun 1980-an proses tersebut masih digunakan oleh
beberapa produk pengolahan data citra.
ER Mapper
mengembangkan metode pengolahan citra terbaru dengan pendekatan yang
interaktif, dimana kita dapat langsung melihat hasil dari setiap perlakuan
terhadap citra pada monitor komputer. ER Mapper memberikan kemudahan dalam
pengolahan data sehingga kita dapat mengkombinasikan berbagai operasi
pengolahan citra dan hasilnya dapat langsung terlihat tanpa menunggu komputer
menuliskannya menjadi file yang baru (gambar 3). Cara pengolahan ini dalam ER
Mapper disebut Algoritma.
Algoritma
adalah rangkain tahap demi tahap pemrosesan atau perintah dalam ER Mapper yang
digunakan untuk melakukan transformasi data asli dari hard disk sampai proses
atau instruksinya selesai. Dengan Algoritma, kita dapat melihat hasil yang kita
kerjakan di monitor, menyimpannya ke dalam media penyimpan (hard disk, dll),
memanggil ulang, atau mengubahnya, setiap saat. Oleh karena Algoritma hanya
berisi rangkaian proses, maka file dari algoritma ukurannya sangat kecil, hanya
beberapa kilobyte sampai beberapa megabyte, tergantung besarnya proses yang
kita lakukan, sehingga sangat menghemat ruang hard disk. Dan oleh karena file
algoritma berukuran kecil, maka proses penayangan citra menjadi relatif lebih
cepat. Hal ini membuat waktu pengolahan menjadi lebih cepat. Konsep Algoritma
ini adalah salah satu keunggulan ER Mapper. Selain itu, beberapa kekhususan lain
yang dimiliki ER Mapper adalah :
1. Didukung dengan 130 format
pengimpor data
2. Didukung dengan 250 format pencetakan data keluaran
3. Visualisasi tiga dimensi
4. Adanya fasilitas Dynamic Links
5. Penghubung dinamik (Dynamic Links) adalah fasilitas khusus
ER Mapper yang membuat pengguna dapat langsung menampilkan data file eksternal
pada citra tanpa perlu mengimportnya terlebih dahulu. Data-data yang dapat
dihubungkan termasuk kedalam format file yang populer seperti ARC/INFO, Oracle,
serta standar file format seperti DXF, DON dll.
Selain
kelebihan-kelebihan di atas, ER Mapper memiliki keterbatasan, yaitu :
6. Terbatasnya format Pengeksport
data
7. Data yang mampu ditanganinya
adalah data 8 bit.
- Prosedur Pengolahan Data Citra
Prosedur
pengolahan data citra diawali dengan mengimport data sampai dengan hasil akhir
dalam bentuk cetakan (printing). Dari beberapa prosedur ini, tidak semua
prosedur harus dijalankan untuk mendapatkan hasil yang sesuai dengan harapan.
Untuk beberapa aplikasi dapat dihasilkan keluaran yang diharapkan tanpa melalui
seluruh prosedur pengolahan citra.
0. Import Data
Langkah
pertama dalam pengolahan citra adalah mengimport data satelit yang akan
digunakan ke dalam format ER Mapper. Umumnya data disimpan dalam bentuk
magnetic tape, CD-ROM atau media penyimpanan yang lain. Dua bentuk utama data
yang diimport ke dalam ER Mapper adalah data raster dan vektor.
Data
raster adalah tipe data yang menjadi bahan utama kegiatan pengolahan citra.
Contoh data raster adalah citra satelit dan foto udara. Pada saat mengimport
data raster, ER Mapper akan membuat dua files yaitu:
- File data binary yang
berisikan data raster dalam format BIL, tanpa file extension.
- File header dalam format
ASCII dengan extension .ers
Data
vektor adalah data yang terseimpan dalam bentuk garis, titik dan poligon.
Contoh data vektor adalah data yang dihasilkan dari hasil digitasi Sistem
Informasi Geografis (SIG) seperti jalan, lokasi pengambilan sampel atau batas
administrasi. ER Mapper juga akan membuat dua file hasil dari mengimport data
vektor:
- File
data dalam format ASCII berisikan data vektor
- File header dalam format
ASCII dengan extension .erv
1. Menampilkan Citra
Setelah
proses mengimpor data, selanjutnya adalah menampilkan citra tersebut. Hal ini
dilakukan untuk mengetahui kualitas dari data yang digunakan. Apabila
data/citra tersebut memiliki kualitas yang tidak sesuai dengan keinginan
(berawan, data bergaris, dll) maka kita tidak perlu melanjutkan proses
pengolahan, dan mencari data baru yang memiliki kualitas yang lebih baik.
Di dalam
ER Mapper, cara menampilkan citra disebut Color Mode. Ada beberapa cara untuk
menampilkan citra:
- Pseudocolor Displays,
menampilkan citra dalam warna hitam dan putih, biasanya hanya terdiri
dari satu layer/band saja.
- Red-Green-Blue (RGB), menampilkan
citra melalui kombinasi tiga band, setiap band ditempatkan pada satu
layer (Red/Green/Blue), cara ini disebut juga color composite. Contoh:
False Color Composite RGB 453.
- Hue-Saturation-Intensity
(HIS), menampilkan citra melalui kombinasi tiga band, setiap band
ditempatkan pada satu layer (Hue/Saturation/Intensity), cara ini
biasanya digunakan bila kita menggunakan dua macam data yang berbeda,
misalkan data Radar dengan data Landsat-TM.
2. Rektifikasi Data/Geocoding
Data
raster umumnya ditampilkan dalam bentuk “raw” data dan memiliki kesalahan
geometrik. Untuk mendapatkan data yang akurat, data tersebut harus dikoreksi
secara geometrik kedalam sistem koordinat bumi. Ada dua proses koreksi
geometrik:
- Registrasi, koreksi geometrik
antara citra yang belum terkoreksi dengan citra yang sudah terkoreksi.
- Rektifikasi,
koreksi geometrik antara citra dengan peta
3. Mosaik Citra
Mosaik
citra adalah proses menggabungkan/menempelkan dua atau lebih citra yang tumpang
tindih (overlapping) sehingga menghasilkan citra yang representatif dan
kontinyu. Dalam ER Mapper proses ini dapat dilakukan tanpa membuat suatu file
yang besar, kecuali bila kita ingin menyimpannya menjadi file tersendiri.
4. Penajaman Citra
Proses
penajaman citra dilakukan untuk mempermudah pengguna dalam menginterpretasikan
obyek-obyek yang ada pada tampilan citra. Dengan proses Algoritma, ER Mapper
mempermudah pengguna melakukan berbagai macam proses penajaman citra tanpa
perlu membuat file-file baru yang hanya akan membuat penuh disk komputer. Jenis-jenis
operasi penajaman citra meliputi:
- Penggabungan Data (Data
fusion), menggabungkan citra dari sumber yang berbeda pada area yang
sama untuk membantu di dalam interpretasi. Contoh data Landsat-TM dengan
data SPOT.
- Colodraping, menempelkan satu
jenis data citra di atas data yang lainya untuk membuat suatu kombinasi
tampilan sehingga memudahkan untuk menganalisa dua atau lebih variabel.
Contoh citra vegetasi dari satelit di colordraping di atas citra foto
udara pada area yang sama.
- Penajaman
kontras, memperbaiki tampilan citra dengan memaksimumkan kontras antara
pencahayaan dan penggelapan atau menaikan dan merendahkan harga data
suatu citra.
- Filtering,
memperbaiki tampilan citra dengan mentransformasikan nilai-nilai digital
citra, seperti mempertajam batas area yang mempeunyai nilai digital yang
sama (enhance edge), menghaluskan citra dari noise (smooth noise), dll.
- Formula,
membuat suatu operasi matematika dan memasukan nilai-nilai digital citra
pada operasi matematika tersebut., misalnya Principal Component Analysis
(PCA).
- Klasifikasi,
menampilkan citra menjadi kelas-kelas tertentu secara statistik
berdasarkan nilai digitalnya. Contoh
membuat peta penutupan lahan dari citra satelit Landsat-TM.
5. Dynamic Links
Penghubung
dinamik adalah fasilitas khusus ER Mapper yang membuat pengguna dapat langsung
menampilkan data file eksternal pada citra tanpa perlu mengimportnya terlebih
dahulu. Data-data yang dapat dihubungkan termasuk kedalam format file yang
populer seperti ARC/INFO, Oracle, serta standar file format seperti DXF, DGN
dll.
6. Komposisi Peta
Komposisi peta memungkinkan pengguna untuk
mempresentasikan citra-citra secara profesional dan penuh arti. Kualitas
kartografik peta pada ER Mapper dapat membuat grid, legenda, bar skala, panah
arah utara, logo perusahaan, legenda klasifikasi.
7. Pencetakan
Pengguna
dapat menghasilkan keluaran suatu citra dengan menggunakan peralatan pencetakan
atau printer yang meliputi printer berwarna, film, printer hitam putih dan
format grafik. Pilihan pencetakan membutuhkan suatu algoritma yang
mendefinisikan semua data dan pengolahannya dengan catatan hanya algoritma yang
telah disimpan yang dapat dicetak. Pastikan kita telah menyimpan algoritma kita
sebelum mencetaknya.
III.
PENGOLAHAN CITRA
- Mengaktifkan Program ER Mapper
- Dari Windows 95 atau Windows 98 atau Windows lainnya
non aktifkan/tutup semua program yang lain (bila ada) dan non aktifkan
program screen saver (bila ada).
- Dari menu Start pilih Programs kemudian pilih ER
Mapper – ER Mapper maka akan muncul gambar sebagai berikut :
- Atau dari dekstop komputer dapat dicari shortcut icon
seperti gambar dibawah ini, lalu di-klik dua kali, sehingga juga akan
muncul menu seperti diatas.
- Import dan Konversi Format Data
Langkah
pertama dalam pengolahan citra adalah melakukan konversi data sehingga data
tersebut dapat dibaca dan dikenali oleh software yang digunakan. Konversi data
adalah pengubahan satu format data ke format lain, ini dapat dilakukan dengan
cara melakukan proses import maupun eksport data. Data yang di import maupun di
eksport ada 2 jenis yaitu data raster dan data vektor. Sedangkan penyimpanan
data-data penginderaan jauh tersebut bisa disimpan dalam tape magnetik, CD ROM,
disket, zip drive, atau media penyimpan lainnya,
Data raster adalah salah satu jenis data masukan untuk
pengolahan data. Data raster meliputi data citra satelit, foto udara, digital
terrain model (DTM), data seismik dan data geofisika. Pada saat kita mengimpor
sebuah file data raster citra (dengan menggunakan program pengimpor ER Mapper),
ER Mapper mengkonversikan data tersebut dan membuatnya menjadi dua buah file
yaitu :
1. File data binari yang mengandung data raster dalam format
BIL (Binary Interleaved by Line).
2. Kepala file (header) data ASCII dengan ekstensi *.ers
Catatan : Header merupakan file yang sangat penting karena
menyimpan semua informasi data yang kita import, seperti : format data asli,
datum, jumlah band , dsb. Header ini dapat di buka dengan program wordpad.
Data
vektor adalah salah satu jenis data masukan yang disimpan dalam bentuk garis,
titik, dan poligon. Misal data yang dihasilkan oleh software ARC/INFO. Data
vektor yang di import tersebut kemudian disimpan menjadi 2 file yaitu :
3. File data ASCII yang mengandung
data vektor
4. Kepala file (header) data ASCII
dengan ekstensi *.erv
Sebelum kita melakukan proses import ataupun eksport
data, ada beberapa hal yang harus diketahui dengan data yang kita dapatkan agar
proses ini dapat dikerjakan. Informasi
yang harus diketahui tersebut adalah:
e. Data dalam format software apa dan dengan ekstension apa.
Contoh data yang kita peroleh dari Bank Data LAPAN dengan format ERDAS 7.5
dengan ekstension *.lan. Atau data dengan format ERDAS Imagine 8.2 dengan
ekstension *.img. Maka dengan informasi ini saja kita sudah dapat melakukan
proses konversi data sepanjang software yang kita pakai memiliki fasilitas
konversi dari format tersebut.
f. Format Data, apakan data kita dalam format BIL, BSQ, atau
BIP, kemudian dalam binary atau ASCI, panjang kolom dan barisnya, jumlah band,
jenis file apakah single file multi band atau multi file single band serta
jumlah headerya. Data-data tersebut biasanya sangat kita perlukan dalam.
melakukan proses konversi guna memilih jenis konversi yang kita butuhkan dan
parameter-parameter yang harus dimasukkan selama proses konversi. ERMapper 6.4
memiliki fasilitas konversi yang relatif lengkap dalam mengimpor data akan
tetapi sangat terbatas untuk mengekspor data ke format software lainnya.
Langkah
Kerja :
- Dari menu bar pilihan Utilities yang akan menampilkan
berbagai jenis data yang dapat diimpor dengan ER Mapper.
- Untuk mengkonversi dari format ERDAS LAN, pilih Import
Image formats kemudian pilih ERDAS 7.5 HEAD74
- Klik Import, akan keluar tampilan sebagai berikut :
- Klik Import File/Device Name untuk memilih file yang
akan diimpor, dengan mengklik akan muncul kotak dialog baru yaitu
kotak Input File Selection. Kemudian pilih direktori yang berisikan file
yang akan diimport sebagai contoh D:\Remote Sensing\TM980126G.lan, gambar
menunjukkan direktori sehingga harus di
klik dua kali untuk membukanya, sedangkan gambar menunjukkan suatu file, sehingga file
TM980126G.lan akan terlihat seperti TM980126G.lAN pada kotak dialog
tersebut.
- File yang
akan diimpor juga dapat langsung diambil dari CD-ROM, sehingga tidak
perlu file tersebut dicopy terlebih dahulu ke hard disk tetapi input file
langsung dari direktori CD-ROM.
- Klik Output
Dataset Name untuk menempatkan dataset hasil impor, dengan
mengklik akan muncul kotak dialog baru
yaitu kotak Output Dataset Selection yang mirip dengan kotak
dialog Input File Selection. Kemudian pilih direktori yang akan
disikan nama file baru (mencari direktori dapat menggunakan tanda panah)
sebagai contoh D:\Remote Sensing\, kemudian ketikan nama file baru
misalnya BS980126.ers, (catatan: penulisan extension .ers setelah nama
file dapat tidak ditulis karena ER Mapper akan otomatis memberi tambahan .ers
setelah nama file).
- Pilih Geodetic Datum dan Map Projection
jika data yang diimport sudah sesuai dengan posisi di bumi. Jika data
yang diimport adalah data asli maka set Geodetic Projection dengan
RAW dan Map Projection dengan RAW.
- Klik OK
- Menampilkan Citra
Setelah
mengimpor data citra maka tahapan-tahapan berikutnya adalah menampilkan citra
di layar komputer untuk mengevaluasi kualitas dan geografi daerah citra. Jika
datanya berkualitas jelek atau daerah yang diinginkan tidak tercakup kita
mungkin memutuskan untuk tidak meneruskan pengolahan data tersebut dan mencoba
menampilkan data citra lainnya yang lebih baik.
Ada
beberapa cara yang bisa dipakai untuk melihat tampilan citra, yaitu
pseudocolor, red green blue (RGB), hue saturation intensity (HIS), dimana
semuanya dinamakan sebagai tampilan komposisi warna. Dalam ER Mapper pemilihan warna
untuk tampilan data raster dinamakan denga ‘color mode’.
Pada
latihan ini, ke-3 cara dalam menampilkan citra akan di coba semua, dan
dibandingkan kenampakan yang ada pada masing-masing citra yang dihasilkan. Mode
pseudocolor adalah teknik tampilan citra tunggal, sedangkan mode RGB adalah
teknik komposit. Penyusunan citra komposit dimaksudkan untuk memperoleh
gambaran visual yang lebih baik seperti halnya melihat foto udara inframerah,
sehingga pengamatan obyek, pemilihan sampel, dan aspek estetika citra dapat
diperbaiki. Dalam pembuatan citra komposit ini, saluran masukan (input) bisa
diganti-ganti sesuai dengan kebutuhan analisis. Citra komposit yang demikian
disebut citra komposit tak standart. Sedangkan citra komposit standart
adalah citra yang dibentuk dari perpaduan saluran dengan rujukan foto udara
inframerah dekat.
Langkah
Kerja :
- Dari menubar pilih File - New untuk membuat
tampilan kosong atau klik .
- Dari menubar pilih View / Algorithm, atau dari
toolbar klik untuk menampilkan isi dari algorithm
dari Window atau tampilan yang dibuat sebelumnya.
- Akan muncul tampilan kotak Algorithm dan kotak window
baru sebagai berikut :
- Pada kotak window image ada tulisan
Pada kotak tersebut belum ada image karena belum ada
file image yang dimasukkan. Tanda *** menunjukkan window/kotak tersebut sedang
aktif atau sedang dipilih, angka 1 menunjukkan bahwa kotak window tersebut
adalah kotak pertama yang dibuka, angka ini akan bertambah sebanyak jumlah
kotak window yang dibuka sehingga bila kita membuka kotak ke 15 maka akan
muncul angka 15 pada tampilan tersebut. Tulisan Algorithm Not Yet Savedberarti
tampilan window yang kita buka belum disimpan dalam file algoritma (.alg).
- Dari menu Algorithm pada gambar diatas klik dibawah kata No Dataset untuk
meload Data yang akan ditampilkan.
- Akan keluar tampilan baru, kotak Raster Dataset
- Kemudian pilih Data yang akan ditampilkan berarti kita memilih file yang di
highlight dan kotak Raster Dataset akan menutup berarti kita memilih file yang di
highlight dan kotak Raster Dataset tidak akan menutup. Kalimat this
layer only yang mengikuti kata OK dan Apply menunjukkan
bahwa perintah tersebut hanya berpengaruh pada layer yang dipilih saja
tetapi tidak untuk semua layer.
adalah perintah untuk memperlihatkan informasi dari file dataset yang akan kita pilih, akan tampil kotak seperti berikut
- Bila data tersebut adalah data asli, maka cell size
x dan y akan bernilai 1 meters. Nilai ini harus kita
ubah terlebih dahulu sesuai dengan resolusi spasial Landsat-TM yaitu 30
meters, yaitu dengan mengklik. Kemudian akan tampil:
- Isikan
nilai 30 pada pilihan Xdimension dan Ydimension
seperti contoh diatas, lalu klik OK.
- Klik Yes bila ada pertanyaan Save changes
before closing editor?
- Nilai cell size x dan y akan berubah menjadi 30
meters, kemudian klik Cancel.
- Setelah data file kita pilih, kemudian kita menentukan
layer apa yang akan menampilkan data tersebut. Bila sudah terpilih, maka
nama file akan terlihat pada kotak Algorithm
- menunjukkan layer pada file terpilih yang aktif dan
akan ditampilkan pada layer tersebut (contoh diatas menunjukan band 1
sebagai layer terpilih). Dengan mengklik tombol panah kebawah disamping
tulisan B1:Band1 maka akan tampak seluruh layer yang ada pada file
tersebut (dalam hal ini adalah 7 band dari Landsat-TM) seperti contoh
diatas.
- Set jenis layer yang akan digunakan untuk menampilkan
data yang telah diload, beberapa pilihan layer yang disediakan adalah Pseudo,
Red, Green, Blue, Intensity, Height, dll. Untuk mengetahui jenis
layer dapat dengan mengklik kanan pada kalimat Pseudo Layer akan
muncul
- Tanda • menunjukkan jenis layer yang dipilih.
- Untuk menampilkan kombinasi kanal 542 misalnya, maka
buat 3 layer yaitu Red, Green, dan Blue
- Untuk menampilkan hasil klasifikasi, maka buat layer
Class Display
- Untuk menampilkan Pseudo Color, maka buat layer
Pseudo
Catatan :
- Untuk mengganti jenis layer klik kanan pada layer yang
akan diganti.
- Untuk menduplikasi layer klik Duplicate atau copy
layer kemudian paste layer
- Untuk menghilangkan layer klik cut layer
- ntuk Menonaktifkan layer, klik kanan kemudian pilih
Turn Off atau klik
- Gambar dan untuk menaikan dan menurunkan layer
setingkat
- Menyusun
dan Menampilkan Citra Komposit Warna
- Buka Algorithm Window, dan isikan datasetnya.
- Dalam menu yang ada di dalam Algorithm Window,
klik tab Surface dan gantilah Color Mode-nya menjadi Red
Green Blue.
- Klik Duplicate dua kali untuk membuat dua baris yang
sama dengan baris dataset yang pertama. Sekarang terdapat tiga buah baris
dari dataset yang sama dalam kontrol baris Pseudocolor.
- Pada baris pertama ganti Pseudo dengan mngklik kanan
baris yang dimaksud dan pilih Red, kemudian pilih band/saluran yang diinginkan
pada Select a Band, misal band 4.
- Pada baris kedua lakukan hal yang sama seperti point 4
dan ganti Pseudo dengan Green, pilih band yang diinginkan, misal band 3.
- Pada baris yang ketiga ganti Pseudo dengan Blue dan
pilih band yang diinginkan, misal band 2.
- Pada window citra akan muncul citra RGB dengan
tampilan yang agak gelap.
- Untuk memberikan kontras yang lebih baik, klik tombol.
Cara lain untuk membuat citra komposit adalah melalui Toolbar Forestry
dan klik icon Create RGB Algorithm.
- Isikan dataset citra yang akan dibuat RGB-nya, lalu
klik OK.
- Citra komposit akan terbentuk biasanya dengan
kombinasi band 321, untuk mengubahnya buka Algorithm Window, dan ubah
kombinasinya.
Set jenis
Default Surface yang akan digunakan untuk menampilkan data yang telah diload,
beberapa pilihan Surface yang disediakan adalah Pseudocolor, Red Green Blue,
Hue Saturation Intensity. Untuk mengetahui jenis layer dapat dengan mengklik
kanan pada kalimat Default Surface seperti gambar dibawah :
- Tanda - menunjukkan jenis Default Surface yang dipilih
- Set Default Surface dengan mengklik Red Green Blue,
- Buat layer Red, Green, dan Blue, aktifkan ketiga layer
ini
- Pilih kombinasi kanal yang dikehendaki, contoh berikut
menampilkan kombinasi kanal 542 (B5:Band5 – Red Layer, B4:Band4 – Green
Layer, B2:Band2 – Blue Layer)
Filter
- Filter
Filter spasial adalah suatu aplikasi umum yang diterapkan
pada citra untuk penajaman guna memudahkan interprestasi visual. Filter spasial
disebut juga sebagai operasi lokal dalam pengolahan citra, sebab filter spasial
merubah harga setiap pixel dalam dataset sesuai dengan harga-harga pixel di
sekitarnya.
Pemfilteran adalah suatu cara untuk mengekstraksi bagian
data tertentu dari suatu himpunan data, dengan menghilangkan bagian-bagian data
yang tidak diinginkan. Filter dalam pengolahan citra (secara khusus disebut
filter digital) dirancang untuk ‘menyaring’ informasi spektral, sehingga menghasilkan
citra baru yang mempunyai variasi nilai spektral yang berbeda dari citra asli.
Filter
spasial dapat dibagi menjadi tiga kategori utama, yaitu :
- Low pass filter atau filter lolos rendah, adalah
filter yang menekan frekuensi rendah meratakan keluaran noise pada citra
atau menghilangkan spike pada citra. Filter lolos rendah terkadang
disebut juga sebagai filter smoothing atau filter averaging.
- High pass filter atau filter lolos tinggi, adalah
filter yang menekan frekuensi tinggi untuk menajamkan penampakan liner
pada citra seperti jalan, patahan lingkungan air dan tanah. Filter lolos
tinggi terkadang disebut juga sebagai filter sharpening karena secara
umum digunakan untuk menajamkan citra secara detail tanpa mempengaruhi
bagian dari frkuensi rendah citra.
- Edge detection filter, adalah filter yang menekan
pinggir-pinggir disekeliling suatu obyek atau penampakkan dalam suatu
citra untuk memudahkan dalam analisis. Filter edge detection biasanya
membuat suatu citra dengan latar belakang abu-abu dan hitam, dan garis
putih yang mengelilingi pinggir obyek atau penampakan dalam suatu citra.
Kita dapat
memilih jenis-jenis filter yang ingin digunakan dari kumpulan filter yang ada
di ER Mapper, sepertim filter untuk averaging, edge enhancement, laplacian, noise
removal, sharpening, threshold, median, gradient. Kita juga dapat mendefinisikan dan
memasukkan filter-filter khusus yang kita buat sendiri. Filter dapat digunakan
untuk meningkatkan tampilan citra, menajamkam citra, meratakan dan
menghilangkan noise atau bising.
Icon :
digunakan untuk melakukan filter akan muncul kotak Filter
Pada direktori ER Mapper/Kernel banyak direktori dari filter yang dapat digunakan. Contoh diatas mengambil jenis filter/ file filter Sharpen11.ker pada direktori filters_high_pass.
- Untuk memberi filter pada layer lain klik
- Untuk mendelete filter klik pada kotak filter kemudian
klik lalu pilih Delete this filter.
- Gunakan dan pilih filter-filter yang lainnya dengan
cara yang sama seperti prosedur di atas dan perhatikan dan bandingkan
kenampakan citra setelah dilakukan pemfilteran
- Menyimpan dan Membuka Algoritma
Bab ini
mempelajari konsep dasar tentang pembuatan algorithm sederhana dari pemrosesan
citra satelit. Disini anda juga belajar membuat dan memperbaiki sebuah
algorithm. Tujuan dari semua pengolahan citra satelit adalah mempertajam
informasi/data citra satelit agar lebih berguna dan membantu pengguna untuk
mengekstrak jenis informasi yang diinginkannya. ER Mapper membuat prosedur
pengolahan ini menjadi lebih mudah dan cepat dengan pengembangan teknik
Algorihtm. Pemahaman/penguasaan algorithm sangat penting untuk menggunakan ER
Mapper secara lebih efektif.
Algoritma adalah bangunan dasar dalam ER Mapper.
Sebuah algorithm adalah dari serangkaian tahapan-tahapan perintah dalam suatu
proses transformasi data. Algoritma menyimpan semua informasi yang diperlukan
untuk menampilkan data sebagai suatu citra. Algoritma adalah suatu konsep yang
revolusioner yang memisahkan data dari pengolahan data. Semua integrasi data,
pilihan-pilihan pengolahan data lainnya terdapat dalam file-file algoritma.
Semua ini dibuat dan di edit oleh ER Mapper, dimana ER Mapper mengandung
berbagai jenis algoritma pengolahan data
Sebuah
algorithm dapat menyimpan beberapa informasi pengolahan citra seperti :
- Nama data set citra satelit yang harus ditampilkan
- Area tertentu dari data set citra satelit yang akan
diproses (zoom)
- Saluran-saluran/bands dari dataset citra satelit yang
akan diproses
- Penajaman dan kekontrasan (transform)
- Penyaringan/filtering yang digunakan terhadap data set
(filter)
- Rumusan dan kombinasi band atau citra untuk membuat
citra olahan baru (formulae)
- Pewarnaan untuk mendisplay dataset (Pseudocolor, RGB
atau HSI)
- Menampilkan
beberapa data vector atau peta dioverlaikan dengan raster
- Menentukan
ukuran tampilan citra untuk pembuatan layout peta dan pencetakan.
Dengan aplikasi beberapa rangkaian operasi dalam satu
file, maka kerumitan yang terkait dengan pengolahan citra digital akan menjadi
lebih sederhana sekaligus menghemat memory penyimpanan dalam harddisk (space).
10. Penyusunan
Algorithm di ER Mapper
Ada 2 cara untuk menyusun sebuah algorithm di ER Mapper :
Ada 2 cara untuk menyusun sebuah algorithm di ER Mapper :
- Menggunakan
Algorithm window untuk menambahkan layer yang diinginkan, menampilkan
citra dan menspesifikasi langkah-langkah proses terhadap masing-masing
layer.
- Meng-klik toolbar Algorithm.
11. Menggunakan Algorithm sebagai
Templete.
Ketika anda telah menyimpan seluruh rangkaian proses dalam file algorithm. Untuk membukanya, cukup klik View - pilh Algorithm. Adapun komponen utama dari algorithm itu sendiri dapat digambarkan sebagai berikut:
Ketika anda telah menyimpan seluruh rangkaian proses dalam file algorithm. Untuk membukanya, cukup klik View - pilh Algorithm. Adapun komponen utama dari algorithm itu sendiri dapat digambarkan sebagai berikut:
Data structure diagram
|
Menampilkan sebuah daftar dan
layer dalam algorithm aktif menggunakan struktur pohon, klik surface atau
layer.
|
Surface
|
Sebuah kumpulan dari data
raster/vector yang dikombinasikan untuk membuat sebuah tampilan/view atau
citra. Algorithm tunggal dapat mempunyai beberapa surface.
|
Layers
|
Komponen dari sebuah surface yang
mengandung data yang digunakan untuk menyusun sebuah image. Tipe layers yang
berbeda dapat berisi data raster atau vector dan pemrosesan dari
masing-masing layers di tomboltrol terpisah dari yang lainnya.
|
View Mode
|
Rangkaian perintah untuk menampilkan data dalam dua
dimensi (2D) normal dan page layout atau dalam tiga dimensi (3D).
|
Tab Pages
|
Menampilkan kategori atau pilihan
untuk pengontrol tampilan citra dan tekhnik pemrosesan seperti layer, surface
|
Process Diagram
|
Digunakan
untuk mengontrol operasi-operasi pemrosesan yang digunakan.
|
12.
13. Process Diagram
Tombol
|
Fungsi
|
Dataset
|
Digunakan untuk memanggil image
|
Bands Selection
|
Digunakan untuk memilih satu band
atau lebuh citra
|
Formula
|
Digunakan untuk memasukkan,
memanggil atau menyimpan sebuah formula
|
Filter
|
Digunakan untuk menambah atau
menghapus filter
|
Transform
|
Digunakan
untuk menyesuaikan kecerahan atau kekontrasan citra
|
Sunshade
|
Digunakan untuk menentukan
iluminasi buatan dari citra untuk membuat afek bayangan relief
|
14. Menyimpan algoritma
- Untuk menyimpan algoritma,
dari menu bar pilih File, kemudian pilih Save As, tulis nama algoritma hasil,
atau dengan mengklik Save Algorithm untuk langsung mensave
algoritma, atau klik Save Algorithm As bila ingin memberi
nama baru bagi algoritma yang sudah ada.
- Misalnya
disimpan dengan nama rgb542.alg
- Untuk
membuka algoritma, dari menu bar pilih File, kemudian pilih Open, pilih
nama algoritma yang akan ditampilkan atau klik pada Tollbars.
- Pada
kotak image akan muncul gambar dengan tulisan diatasnya. Kalimat rgb542
menandakan file algoritma yang sedang dibuka adalah rgb542.alg.
Sedangkan tanda lain telah dijelaskan sebelumnya.
15. Latihan
Latihan ini menunjukan pada anda bagaimana untuk memulai menampilkan citra, bagaimana untuk membangun, menyimpan, dan memanggil kembali algorithm pemrosesan citra. Ini juga menampilkan dalam bentuk 3 dimensi.
Latihan ini menunjukan pada anda bagaimana untuk memulai menampilkan citra, bagaimana untuk membangun, menyimpan, dan memanggil kembali algorithm pemrosesan citra. Ini juga menampilkan dalam bentuk 3 dimensi.
a. Pemangilan
dan Penampilan Citra
Belajar untuk membuka sebuah citra dan algorithm, memanggil dataset citra dan menampilkannya di monitor.
Belajar untuk membuka sebuah citra dan algorithm, memanggil dataset citra dan menampilkannya di monitor.
Membuka
sebuah citra dan algorithm
- Dari View, pilih Algorithm.
Sebuah window kosong muncul. Memanggil sebuah citra
raster dalam layer semu (Pseudocolor)
- Pada Algorithm window, klik
tombol load data set. Kemudian akan muncul Raster Dataset window
- Pilih direktori tempat file
citra akan ditampilkan
- Klik file yang akan
ditampilkan, tekan OK
Memilih
dan menampilkan band berbeda dari Citra Landsat TM
- Pada Algorithm window, klik
Band Selection
- Klik band yang berlabel B2
- Lakukan pada band yang
lainnya
b. Pemrosesan Citra
Belajar untuk membangun algorithm sederhana menggunakan
formula
Memanggil
formula Index Vegetasi
- Pada Algorithm window, klik
bagian layer kemudian klik Edit Formula E=mc2. Default formula adalah
INPUTI
- Klik menu Ratios dan pilih
Landsat TM NDVI. Akan tampak formula NDVI menggantikan default formula.
- Klik Close untuk menutup
formula
Mengatur
Kekontrasan Citra
- Pada Algorithm window, klik
bagian layer. Kemudian klik tombol Edit Transform Limits sebelah kanan
tanda panah.
- Dari Limits menu, pilih
Limits to Actual.
- Pada Transform dialog, klik
tombol Create autoclip transform
- Klik close untuk mengakhiri
transform
c. Pemberian Label dan
Penyimpanan Algorithm
Belajar untuk menspesifikasi deskripsi label, judul dan perintah untuk sebuah algorithm dan menyimpan algorithm tersebut dalam sebuah file untuk digunakan suatu saat kemudian. Memasukkan deskripsi untuk pseudo layer
Belajar untuk menspesifikasi deskripsi label, judul dan perintah untuk sebuah algorithm dan menyimpan algorithm tersebut dalam sebuah file untuk digunakan suatu saat kemudian. Memasukkan deskripsi untuk pseudo layer
- Pada
Algorithm window, klik pada pseudocolor
- Ubah teks pseudocolor
menjadi NDVI
Memasukkan
deskripsi untuk surface
- Pada algorithm window, klik
[Ps]: Default surface
- Ubah teks menjadi surface 1
Memasukkan
deskripsi pada Algorithm
- Pada Algorithm window,pilih
baris Descriptioa. Disitu tertera No Description.
- Tulislah
NDVI Melak dan akhiri dengan menekan enter bila telah selesai.
Meyimpan
Langkah-langkah pemrosesan dalam file
- Pada
File menu, pilih Save As….
- Pada Files of Type, pilih ER
Mapper Algorithm (.alg)
- Pilih direktori tempat file
akan disimpan.
- Klik OK
Menambahkan
Keterangan pada Algorithm
- Klik tombol Comments…
- Tulislah keterangan yang
ingin ditambahkan
- Klik OK
d. Pemanggilan Kembali dan
Penampilan Algorithm
Belajar untuk memanggil kembali dan menampilkan algorithm yang sudah dibuat dan menampilkan teks file. Membuka window Citra Kedua
Belajar untuk memanggil kembali dan menampilkan algorithm yang sudah dibuat dan menampilkan teks file. Membuka window Citra Kedua
- Klik tombol New Image Window
Menampilkan
Algorithm yang sudah dibuat sebelumnya
- Klik tombol Open
- Pilih direktori tempat file
yang akan dibuka itu tersimpan
Menampilkan
keterangan Algorithm
- Pada Open dialog, klik icon
Comments
Analisis
Citra
Berikut akan disampaikan dengan
singkat pengantar pengolahan citra, yang terdiri dari pengenalan terminologi
dasar bagi pengolahan citra serta konsep dari beberapa langkah yang paling umum
dilalui dalam pengolahan citra. Setelah data dikumpulkan dan dikirimkan ke
stasiun penerima, data tersebut harus diproses dan diubah ke dalam format yang
bisa diinterpretasi oleh peneliti. Untuk itu data harus diproses, ditajamkan
dan dimanipulasi. Teknik-teknik tersebut disebut pengolahan citra.
- Mengubah Data Menjadi Citra
Data citra
satelit dikirim ke stasiun penerima dalam bentuk format digital mentah
merupakan sekumpulan data numerik. Unit terkecil dari data digital adalah bit,
yaitu angka biner, 0 atau 1. Kumpulan dari data sejumlah 8 bit data adalah
sebuah unit data yang disebut byte, dengan nilai dari 0 – 255. Dalam hal
citra digital nilai level energi dituliskan dalam satuan byte. Kumpulan byte
ini dengan struktur tertentu bisa dibaca oleh software dan disebut citra
digital 8-bit.
- Karakteristik Citra
- Pixel
Pixel
(picture element) adalah sebuah titik yang merupakan elemen paling kecil pada
citra satelit. Angka numerik (1 byte) dari pixel disebut digital number (DN).
DN bisa ditampilkan dalam warna kelabu, berkisar antara putih dan hitam (gray
scale), tergantung level energi yang terdeteksi. Pixel yang disusun dalam order
yang benar akan membentuk sebuah citra. Kebanyakan citra satelit yang belum
diproses disimpan dalam bentuk gray scale, yang merupakan skala warna dari
hitam ke putih dengan derajat keabuan yang bervariasi. Untuk PJ, skala yang
dipakai adalah 256 shade gray scale, dimana nilai 0 menggambarkan hitam, nilai
255 putih. Dua gambar di bawah ini menunjukkan derajat keabuan dan hubungan
antara DN dan derajat keabuan yang menyusun sebuah citra.
Untuk citra multispectral, masing masing pixel mempunyai
beberapa DN, sesuai dengan jumlah band yang dimiliki. Sebagai contoh, untuk Landsat 7, masing-masing pixel
mempunyai 7 DN dari 7 band yang dimiliki. Citra bisa ditampilkan untuk masing-masing
band dalam bentuk hitam dan putih maupun kombinasi 3 band sekaligus, yang
disebut color composites. Gambar di bawah ini menunjukkan composite dari
beberapa band dari potongan Landat 7 dan pixel yang menyusunnya.
- Contrast
Contrast
adalah perbedaan antara brightness relatif antara sebuah benda dengan
sekelilingnya pada citra. Sebuah bentuk tertentu mudah terdeteksi apabila pada
sebuah citra contrast antara bentuk tersebut dengan backgroundnya tinggi.
Teknik pengolahan citra bisa dipakai untuk mempertajam contrast. Citra, sebagai
dataset, bisa dimanipulasi menggunakan algorithm (persamaan matematis).
Manipulasi
bisa merupakan pengkoreksian error, pemetaan kembali data terhadap suatu
referensi geografi tertentu, ataupun mengekstrak informasi yang tidak langsung
terlihat dari data. Data dari dua citra atau lebih pada lokasi yang sama bisa dikombinasikan
secara matematis untuk membuat composite dari beberapa dataset. Produk data ini, disebut derived products, bisa dihasilkan
dengan beberapa penghitungan matematis atas data numerik mentah (DN).
- Resolusi
Resolusi
dari sebuah citra adalah karakteristik yang menunjukkan level kedetailan yang
dimiliki oleh sebuah citra. Resolusi didefinisikan sebagai area dari permukaan
bumi yang diwakili oleh sebuah pixel sebagai elemen terkecil dari sebuah citra.
Pada citra satelit pemantau cuaca yang mempunyai resolusi 1 km, masing-masing
pixel mewakili rata-rata nilai brightness dari sebuah area berukuran 1x1 km.
Bentuk yang lebih kecil dari 1 km susah dikenali melalui image dengan resolusi
1 km. Landsat 7 menghasilkan citra dengan resolusi 30 meter, sehingga jauh
lebih banyak detail yang bisa dilihat dibandingkan pada citra satelit dengan
resolusi 1 km. Resolusi adalah hal penting yang perlu dipertimbangkan dalam
rangka pemilihan citra yang akan digunakan terutama dalam hal aplikasi, waktu,
biaya, ketersediaan citra dan fasilitas komputasi. Gambar berikut menunjukkan perbandingan
dari 3 resolusi citra yang berbeda.
Ada beberapa faktor yang mempengaruhi kualitas citra dalam
hal hambatan-hambatan untuk melakukan interpretasi dan klasifikasi yang
diperlukan. Beberapa faktor penting, terutama
untuk aplikasi kehutanan tropis adalah:
- Tutupan awan. Terutama untuk
sensor pasif, awan bisa menutupi bentuk-bentuk yang berada di bawah atau
di dekatnya, sehingga interpretasi tidak dimungkinkan, Masalah ini
sangat sering dijumpai di daerah tropis, dan mungkin diatasi dengan
mengkombinasikan citra dari sensor pasif (misalnya Landsat) dengan citra
dari sensor aktif (misalnya Radarsat) untuk keduanya saling melengkapi.
- Bayangan topografis. Metode
pengkoreksian yang ada untuk menghilangkan pengaruh topografi pada
radiometri belum terlalu maju perkembangannya.
- Pengaruh atmosferik. Pengaruh
atmosferik, terutama ozon, uap air dan aerosol sangat mengganggu pada
band nampak dan infrared. Penelitian akademis untuk mengatasi hal ini
masih aktif dilakukan.
- Derajat kedetailan dari peta
tutupan lahan yang ingin dihasilkan. Semakin detail peta yang ingin
dihasilkan, semakin rendah akurasi dari klasifikasi. Hal ini
salah satunya bisa diperbaiki dengan adanya resolusi spectral dan
spasial dari citra komersial yang tersedia.
Setelah citra dipilih dan diperoleh, langkah-langkah
pemrosesan tidak terlalu tergantung sistem sensor dan juga software pengolahan citra
yang dipakai. Berikut ini akan kami sampaikan dengan singkat beberapa langkah
yang umum dilakukan, akan tetapi detail dari teknik dan ketrampilan menggunakan
hanya bisa diperoleh dengan praktek langsung dengan menggunakan sebuah citra
dan software pengolahan citra tertentu. Langkah-langkah
dalam pengolahan citra:
- Mengukur kualitas data dengan
descriptive statistics atau dengan tampilan citra.
- Mengkoreksi kesalahan, baik
radiometric (atmospheric atau sensor) maupun geometric.
- Menajamkan citra baik untuk
analisa digital maupun visual.
- Melakukan survei lapangan.
- Mengambil
sifat tertentu dari citra dengan proses klasifikasi dan pengukuran
akurasi dari hasil klasifikasi.
- Memasukkan hasil olahan ke
dalam SIG sebagai input data.
- Menginterpretasikan hasil.
Mengamati
citra pada layar adalah proses yang paling efektif dalam mengidentifikasi
masalah yang ada pada citra, misalnya tutupan awan, kabut, dan kesalahan
sensor. Citra bisa ditampilkan oleh sebuah komputer, baik per satu band dalam
hitam dan putih maupun dalam kombinasi tiga band, yang disebut komposit warna.
Mata manusia hanya bisa membedakan 16 derajat keabuan dalam sebuah citra,
tetapi bisa membedakan berjuta juta warna yang berbeda. Oleh karena itu, teknik
perbaikan/enhancement citra yang paling sering digunakan adalah memberi warna
tertentu kepada nilai DN tertentu (atau kisaran dari DN tertentu) sehingga
meningkatkan kontras antara nilai DN tertentu dengan pixel di sekelilingnya
pada suatu citra.
Sebuah citra true color adalah citra dimana warna yang
diberikan kepada nilai-nilai DN mewakili kisaran spektral sebenarnya dari
warna-warna yang digunakan pada citra. False color adalah teknik dimana
warna-warna yang diberikan kepada DN tidak sama dengan kisaran spektral dari
warna-warna yang dipilih. Teknik ini memungkinkan kita untuk memberi penekanan
pada bentuk-bentuk tertentu yang ingin kita pelajari menggunakan skema
pewarnaan tertentu. Pada contoh dari false color di bawah ini yang dibuat
dengan komposit 432 dari citra Landsat 7, vegetasi muda, yang memantulkan near
IR, terlihat merah terang. Kegiatan pertanian yang terkonsentrasi akan mudah
dideteksi dengan adanya warna merah terang.
Kalau kita buat plot antara DN dan derajat keabuan untuk
setiap pixel, garis yang terbentuk menggambarkan bentuk hubungan antara
keduanya. Hubungan linier (seperti contoh di bawah ini) menunjukkan bahwa DN
dan juga keabuan tersebar merata dalam kisaran nilai 0-255 pada citra
Permasalahan dengan hubungan linier seperti ini adalah
bahwa nilai DN dari bentuk-bentuk yang ingin kita tonjolkan mungkin
terkonsentrasi pada kisaran kecil, sehingga derajat keabuan yang diberikan
kepada nilai DN di luar daerah yang ingin kita tonjolkan sebenarnya tidak
terpakai. Untuk memperbaiki kontras dari bagian citra yang kita inginkan kita
bisa memakai kurva perbaikan yang didefinisikan secara matematis. Kurva ini
akan menyebarkan ulang nilai derajat keabuan yang paling sering dipakai
sehingga menonjolkan kisaran DN tertentu.
Pemakaian kurva untuk menonjolkan bentuk tertentu dan
juga pemilihan 3 band dari sebuah citra multispektral untuk dikombinasikan
dalam sebuah citra komposit memerlukan pengalaman dan ‘trial and error’, karena
setiap aplikasi perlu menekankan bentuk yang berbeda dalam sebuah citra.
Sebelum
sebuah citra bisa dianalisa, biasanya diperlukan beberapa langkah pemrosesan
awal. Koreksi radiometric adalah salah satu dari langkah awal ini, dimana efek
kesalahan sensor dan faktor lingkungan dihilangkan. Biasanya koreksi ini
mengubah nilai DN yang terkena efek atmosferik. Data tambahan yang dikumpulkan
pada waktu yang bersamaan dengan diambilnya citra bisa dipakai sebagai alat
kalibrasi dalam melakukan koreksi radiometric. Selain itu koreksi geometric
juga sangat penting dalam langkah awal pemrosesan. Metode ini mengkoreksi
kesalahan yang disebabkan oleh geometri dari kelengkungan permukaan bumi dan
pergerakan satelit. Koreksi geometric adalah proses dimana titik-titik pada
citra diletakkan pada titik-titik yang sama pada peta atau citra lain yang
sudah dikoreksi. Tujuan dari koreksi geometri adalah untuk meletakkan elemen
citra pada posisi planimetric (x dan y) yang seharusnya.
Satu
langkah pemrosesan penting yang paling sering dilakukan pada pengolahan citra
adalah klasifikasi, dimana sekumpulan pixel dikelompokkan menjadi kelas-kelas
berdasarkan karakteristik tertentu dari masing-masing kelas. Terutama untuk
proses klasifikasi, survei lapangan sangat diperlukan. Pada umumnya hasil
klasifikasi inilah yang akan menjadi input yang sangat berharga bagi SIG untuk
diolah dan diinterpretasi bersama layer-layer data yang lain.
Radiometrik
- Koreksi Radiometrik
Koreksi
radiometri ditujukan untuk memperbaiki nilai piksel supaya sesuai dengan yang
seharusnya yang biasanya mempertimbangkan faktor gangguan atmosfer sebagai
sumber kesalahan utama. Efek atmosfer menyebabkan nilai pantulan obyek
dipermukaan bumi yang terekam oleh sensor menjadi bukan merupakan nilai
aslinya, tetapi menjadi lebih besar oleh karena adanya hamburan atau lebih
kecil karena proses serapan. Metode-metode yang sering digunakan untuk
menghilangkan efek atmosfer antara lain metode pergeseran histogram (histogram
adjustment), metode regresi dan metode kalibrasi bayangan. (Projo
Danoedoro, 1996).
Metode yang digunakan dalam pelatihan ini adalah
metode penyesuaian histogram. Pemilihan metode ini dilandasi oleh alasan bahwa
metode ini cukup sederhana, waktu yang digunakan untuk pemrosesan lebih singkat
dan tidak memerlukan perhitungan matematis yang rumit. Asumsi dari metode ini
adalah dalam proses koding digital oleh sensor, obyek yang memberikan respon
spektral yang paling rendah seharusnya bernilai 0. Apabila nilai ini ternyata
melebihi angka 0 maka nilai tersebut dihitung sebagai offset dan koreksi
dilakukan dengan mengurangi seluruh nilai pada saluran tersebut dengan offset-nya.
Buka citra yang akan dikoreksi radiometri dan tampilkan
(misal Band1). Kemudian pada Algorithm Window klik toolbar untuk melihat
histogram citra yang sedang
K.
Koreksi
Geometrik
Ketika
akurasi area, arah dan pengukuran jarak dibutuhkan, citra mentah harus selalu
diproses untuk menghilangkan kesalahan geometric dan merektifikasi citra kepada
koordinat system bumi yang sebenarnya. Dengan citra satelit, sebagai contoh,
kesalahan-kesalahan itu didahului oleh beberapa faktor seperti, putaran (roll),
gerak anggukan (pitch) dan penyimpangan dari garis lurus (yaw) platform satelit
dan kelengkungan bumi. Untuk mengoverlaikan atau memosaik citra dalam ERMapper,
citra tersebut harus berada pada system koordinat yang sama. Koordinat umumnya
adalah dapat berupa "raw" (belum terkoreksi), atau system proyeksi
peta dunia yang sebenarnya.
Sebuah
ground control point (GCP) adalah sebuah titik di permukaan bumi dimana antara
koordinat citra diukur dalam baris dan kolom) dan proyeksi peta (diukur dalam
derajat latitude longitude, meter atau feet) dapat diidentifikasi. Rektifikasi
adalah proses menggunakan GCP untuk transformasi geometri citra sehingga
masing-masing pixel terkait dengan sebuah posisi di sistem koordinat bumi
sebenarnya (seperti latitude/longitude atau easting/northing). Proses ini
kadang disebut dengan "warping" atau 'rubhersheeting" karena
data citra direntangkan atau dirapatkan sesuai keperluan untuk menyesuaikan
dengan grid peta bumi atau system koordinat.
Ortorektifikasi
adalah bentuk lebih akurat dari rektifikasi karena mengambil penghitungan
sensor (kamera) dan karakteristik platform (pesawat terbang). Ini khusus
direkomendasikan untuk foto udara. Ortorektifikasi dicakup terpisah di dalam
`Image orthorectification'.
Registrasi
adalah penyesuaian sederhana dua citra sehingga mereka dapat dioverlai atau
superimpose untuk perbandingan. Dalam kasus ini, citra tidak harus
direktifikasi ke dalam proyeksi peta (mereka dapat berada dalam sistem
koordinat `raw').
ERMapper
Rectification utilities biasanya sering digunakan untuk melaksanakan empat
jenis operasi yang berbeda.
- Image to map rectification menggunakan polynomial
(titik kontrol) atau gcocoding linier untuk merektifikasi sebuah citra ke
dalam sebuah datum dan proyeksi peta menggunakan GCP
- Image to image rectification menggunakan polynomial
(titik kontrol) atau geocoding linier untuk merektifikasi satu citra ke
citra yang lainnya menggunakan GCP
- Map to map transformation, mentranformasikan sebuah
citra yang sudah direktifikasi dari satu datum/proyeksi peta ke datum/proyeksi
peta lainnya.
- Image rotation, merotasikan sebuah citra kedalam
beberapa derajat
5. Prosedur Koreksi Geometrik
Dalam latihan ini, anda akan menggunakan Geocoding Wizard untuk melaksanakan
rektitikasi citra. Prosedur untuk melakukan rektifikasi citra, adalah sebagai
berikut:
- Dari menu Process pada menu
utama ER Mapper pilih Geocoding Wizard, akan muncul tampilan berikut:
- Untuk file input, pilih citra
mentah yang sudah disiapkan, di D:\Remote Sensing\Melak.ers dan pilih
geocoding tipenya Polynomial.
- Tahap selanjutnya klik
pilihan Polynomial setup dan muncul tampilan berikut:
- Pilih linear untuk polinomial
order
- Kemudian pilih Step 3) GCP
setup
- Pada kotak GCP Picking
Method, aktifkan/cek Geocoded image, vector or algorithm, kemudian pilih
file file citra yang sudah terkoreksi secara geometrik di D:\Remote
Sensing\Melak_rec.ers.
- Tekan tombol change pada
kotak Output Coordinate Space untuk mengeset parameter rectifikasi citra
- Klik tombol datum lihatlah
pilihan datum yang tersedia dan pilih WGS84 kemudian klik OK
- Klik tombol projection untuk
melihat proyeksi peta yang disediakan, pilihUTM pada kolom sebelah kiri
dan kemudian pilih SUTM50 pada kolom sebelah kanan. Klik OK
- Klik tombol pilihan
Coordinate System Type dan pilihlah Eastings/Nortings
- Tekan Tombol OK untuk
mengakhiri setting koordinat.
- Pada Geocoding Wizard
pilihlah Step4)GCP Edit
- ERMapper akan membuka
beberapa tampilan citra dan kotak dialog, Anda dapat melihat tampilan
screen monitor seperti dibawah ini
Kali
pertama anda memulai meletakkan GCP, citra mentah anda (belum terkoreksi) tidak
mempunyai titik kontrol di bumi. Anda akan memulainya dengan meletakkan 4 GCP
menggunakan COORECTED dan UNCORRECTED window. Begitu anda meletakkan GCP
pertama, anda dapat menggunakan CORECTED window untk meletakkan GCP sisanya
dengan cepat.
- Pada menu utama, klik ikon
View Algoritm for Image Window untuk membuka jendela algoritm
- Klik di dalam “Zoom window
untuk GCP terkoreksi” untuk mengaktifkannya.
- Di
dalam jendela algoritma, matika pilihan Smooting
- Carilah
fitur referensi yang permanen di dalam citra terkoreksi seperti
perpotongan jalan atau jembatan dengan ZoomBox Tool.
- Gunakan
pointer untuk meletakkan GCP didalam citra terkoreksi. Anda akan melihat
tanda + dan nomor GCP di dalam citra.
- Klik pada “Zoom window untuk
GCP belum terkoreksi”
- Lakukan langkah yang sama
seperti pada citra terkoreksi, cari fitur yang sama dengan yang ada pada
citra terkoreksi.
- Setelah GCP 1 selesai, untuk
menambah GCP 2 klik ikon Add New GCP
- Lakukan langkah yang sama untuk
GCP 3 dan 4. Direkomendasikan untuk meletakkan GCP tersebar pada
Begitu
anda selesai meletakkan GCP 4 , lihatlah sekarang ER Mapper menampilkan nilai
di dalam field “RMS” pada GCP Edit Dialog. Root Mean Square (RMS) adalah sebuah
pengukuran ketepatan GCP dalam citra ini yang direpresentasikan dalam ukuran
pixel citra. (Sebuah RMS bernilai 1 untuk landsat TM berarti kesalahan posisi
sebesar 30 m). Anda dianggap telah menyelesaikan pekerjaan ini dengan teliti,
jika RMS error kurang dari atau sama dengan1
- Pilih step 5)Rectify pada
Geocoding Wizard
- Klik Ikon Select Output
Filename di dalam kotak Output Info
- Pilih direktori tempat file
hasil rektifikasi ini akan disimpan dan beri nama file output tersebut,
misalnya Melak2000_rectify.ers.
- Klik tombol Save File
andStrart Rectification untuk menyimpan file rectifikasi dan menjalankan
rektifikasi dan menjalankan proses rektifikasi.
- Klik OK dalam kotak pesan
ERMapper Status ‘Rectification finished successfully’ yang memberitahu
bahwa ERMapper telahn melakukan rektifikasi dengan sukses.
6. Mengevaluasi Hasil Registrasi
Belajar cara sederhana untuk mengevaluasi secara visual
registrasi dua citra menggunakan teknik overlay. Dalam kasus ini, anda akan
mengevaluasi registrasi citra mentah yang baru direktifikasi dan contoh citra
hasil rektifikasi.
Panggil
RGB algoritma yang ada
- Klik ikon Open Algoritm into
Image Window
- Pilih direktori tempat file
RGB tersimpan D:\Remote Sensing\Melak2000_rect
- Pada menu utama ERMapper,
klik ikon View Algoritm for Image Window untuk membuka algoritma.
Panggil
citra hasil rektifikasi dalam layer Green
- Dalam jendela algoritma ,
klik layer Blue
- Klik layer Green
- Klik ikon Load Dataset dalam
diagram proses algoritma
- Pilih direktori tempat file
hasil rektifikasi disimpan D:\Remote Sensing\Melak2000_rectify.ers
- Klik ikon OK this layer only
untuk memanggil citra hasil rektifikasi ke dalam layer green. ( Layer
Red masih tetap masih mempunyai citra melak2000_rect.ers sebagai
referensi)
- Pilih B3 dari pilihan Band
Selection di layer green
Menampilkan dua citra untuk evaluasi registrasi
- Klik ikon Refress Image With
99% clip pada toolbar
- Matikan pilihan Smooting pada
jendela algoritma
- Klik
ZoomBox Tool pada menu utama
- Drag
ZoomBox pada daerah tertentu (yang mempunyai fitur tanah dan air)
Kesalahan pada registrasi nampak pada pixel warna
merah atau hijau apabila keduanya tidak sama persis sama. Ini adalah cara yang
asangat sederhana untuk mengevaluasi registrasi dua citra. Jika RMS error pada
GCP anda kurang dari 1, anda seharusnya tidak melihat lebih dari 1 pixel
pergeseran (kesalahan registrasi).
Bekerja
Dengan Layer Data
- Bekerja Dengan Layer Data
Bab ini
memperkenalkan anda konsep layer data dalam ER Mapper d an memberikan anda
bagaimana cara menggunakannya. Anda akan belajar untuk memanggil data dalam
layer, menghidupkan dan mematikan layer, menspesifikasi prioritas layer yang
diproses serta menambah, memindah dan menghapus layer dari sebuah algorithm.
- Layer data
Didalam ER
Mapper, anda membangun tampilan citra anda dengan pembuatan satu atau lebih
layer data dalam window algoritma. Berbagai layer data dikombinasikan untuk
membuat citra akhir pada tampilan screen atau output untuk peralatan cetak.
Untuk
menampilkan alur diagram proses sebuah layer. Klik pada Layer tab dan pilih
layer tersebut dari sisi kiri window algorithm. Masing-masing layer pada sebuah
algorithm dapat memiliki pemrosesan yang berbeda dan menggunakan data set citra
yang berbeda. Algoritma sederhana hanya memiliki satu layer saja (sebuah layer
Pseudocolor), tetapi tipe algoritma lainnya dapat memiliki beberapa layer data.
Sebagai contoh, sebuah tampilan citra dalam RGB mempunyai 3 layer data, satu
untuk citra komponen warna merah, satu untuk hijau dan satu untuk biru. Layer
juga dapat berisi jenis data lain dimana anda ingin mengoverlaykannya dengan
citra, seperti vector GIS atau data tabular, dan anotasi atau komposisi peta.
Masing-masing
layer dalam algoritma anda dapat dimanipulasi bebas dari yang lainnya
menggunakan ikon-ikon alur proses terkait dengan layer tersebut. Fleksibilitas
ini adalah satu dari fitur-fitur kunci dalam ER Mapper yang membuatnya mudah
untuk membangun dan memperbaiki algoritma pemrosesan citra yang komplek.
Pada prinsipnya, anda buat sebuah algoritma dengan terlebih dulu menentukan satu atau lebih layer untuk tampilan data raster anda, seperti citra satelit atau foto udara digital. Kemudian anda dapat menambahkan layer untuk menampilkan data vektor (seperti jaringan jalan), data tabular (seperti lokasi pengambilan contoh), dan layer-layer untuk anotasi citra seperti teks, grid koordinat dan sebagainya.
Pada prinsipnya, anda buat sebuah algoritma dengan terlebih dulu menentukan satu atau lebih layer untuk tampilan data raster anda, seperti citra satelit atau foto udara digital. Kemudian anda dapat menambahkan layer untuk menampilkan data vektor (seperti jaringan jalan), data tabular (seperti lokasi pengambilan contoh), dan layer-layer untuk anotasi citra seperti teks, grid koordinat dan sebagainya.
- Menu Kontrol Layer
Jika anda
meng-klik Layer tab, diagram process dari layer akan muncul. Masing-masing
layer pada algoritma mempunyai rangkaian informasi dan control yang disediakan
pada layer itu sendiri. Untuk mematikan layer, klik ikon Turn On/Off pada
window algoritma atau klik kanan pada tombol mouse pada layer untuk menampilkan
short-cut menu dan pilih Turn off.
- Mode Warna (Color Modes)
ER Mapper
menggunakan sebuah konsep yang dikenal “Color Mode” yang menetapkan cara pada
layer mana data raster ditampilkan. Untuk menentukan satu tipe tertentu dari
tampilan citra, anda pilih tipe layer dan color mode yang cocok. Color mode
terletak di surface tab pada window algoritma. Klik pada surface tab dan anda
akan melihat Color Mode, Color Table dan Transparancy (%) dengan tombol slide.
- Pilihan Color Mode (pada surface tab) ER Mapper menyediakan tiga pilihan color mode dalam
surface tab, dan masing-masing dirancang untuk menampilkan dan
memanipulasi data raster citra dengan jalan yang berbeda. Setting Color
Mode harus selalu terkait dengan tipe layer yang anda gunakan. Sebagai
contoh , jika anda bekerja dengan layer pseudocolor, Color Mode anda
harus diset ke pseudocolor. Ketiga Color Mode tersebut adalah :
Color
Mode
|
Fungsi
|
Pseudocolor
|
Dirancang untuk menampilkan layer
raster data tunggal; warna citra dikontrol dengan setting LUT saat itu.
|
Red Green Blue
|
Dirancang untuk menampilkan raster
data pada ruang warna merah, hijau, dan biru. Warna citra dibangun
menggunakan layer-layer terpisah untuk warna merah, hijau, dan biru (atau
warna guns) pada komputer display.
|
Hue Saturation Intensity
|
Dirancang untuk menampilkan raster
data dalam ruang warna hue, saturation dan intensity. Warna citra dibangun
menggunakan layer-layer terpisah untuk hue (warna), saturation (warna-warna
murni) dan intensity (warna-warna terang).
|
- Tipe Layer Data
ER Mapper
menyediakan beberapa tipe layer data, masing-masing dirancang untuk menampilkan
data dengan format khusus (raster, vektor, tabel) atau menampilkan data raster
citra dengan cara cara tertentu. Secara umum ada 2 tipe layer :
- Layer Raster menampilkan
citra atau dataset pixel, dan tampilan citra tersebut sering merupakan
hasil kombinasi dua atau lebih layer raster (sebagai contoh, red, green,
dan blue)
- Layer Vektor menampilkan GIS,
garis tabular (titik), dan data komposisi peta, dan selalu mencakup data
raster yang terletak dibawahnya ketika overlaping.
- Jenis Layer Raster
Banyak
jenis layer raster hanya cocok dengan seting color mode yang sudah pasti. Jika
layer tidak sesuai dengan color mode yang sedang digunakan, ER Mapper akan
secara otomatis melewati layer tersebut dalam window algoritma dan tidak akan
digunakan selama proses berlangsung. Jenis-jenis layer raster dan color mode
terkait yang sesuai tercantum pada tabel berikut :
Layer
Raster
|
Fungsi
|
Color
mode yang sesuai
|
Pseudocolor
|
Menampilkan raster data, warna
dikontrol dengan LUT aktif saat itu.
|
Pseudocolor
|
Red
|
Menampilkan raster data pada
saluran merah
|
Red Green Blue
|
Green
|
Menampilkan raster data pada
saluran hijau
|
Red Green Blue
|
Blue
|
Menampilkan raster data pada saluran biru
|
Red Green Blue
|
Hue
|
Menampilkan raster data;
mengontrol komponen warna (merah, kuning, hijau)
|
Hue Saturation Intensity
|
Saturation
|
Menampilkan raster data;
mengontrol komponen warna bening (pastel atau warna jernih) pada tampilan
citra
|
Hue Saturation Intensity
|
Intensity
|
Menampilkan
raster data; mengontrol komponen kecerahan (cerah atau gelap) pada tampilan
citra
|
semua
|
Height
|
Mengontrol elevasi 3D pada (atau
nilai Z) pada tampilan citra dalam perspektif 3 dimensi
|
semua
|
Class Display
|
Menampilkan raster data yang
dihasilkan dari proses klasifikasi (Supervised / unsurpervised)
|
semua
|
Classification
|
Menampilkan sebuah warna overlay
tematik solid yang dihasilkan dari overlay raster data dengan raster data
|
semua
|
Tips
:
Anda dapat mengubah layer raster dari jenis satu ke jenis lainnya dengan cepat menggunakan Layer Type drop-down list dari Edit/Change Raster layer menu atau dari short-cut menu yang muncul setelah meng-klik tombol kanan mouse pada layer aktif yang tersorot.
Anda dapat mengubah layer raster dari jenis satu ke jenis lainnya dengan cepat menggunakan Layer Type drop-down list dari Edit/Change Raster layer menu atau dari short-cut menu yang muncul setelah meng-klik tombol kanan mouse pada layer aktif yang tersorot.
- Jenis Layer Vektor
Layer
vector digunakan untuk menampilkan anotasi peta dan data file lain dalam format
vektor dari sumber yang berbeda. Semua layer vektor selalu ditampilkan diatas
layer raster, berdasar posisi mereka diantara layer lainnya dalam window
algoritma. Layer vektor tidak terpengaruh dengan setting color mode, karena
color mode digunakan hanya untuk layer raster. Berikut ini adalah tipe-tipe
dari layer vektor :
Jenis
Layer Vektor Fungsi Annotation map / Map Composition Membuat anotasi warna
(garis, lingkaran, teks, dll) dan komposisi objek (skala, arah kompas,dll).
Juga digunakan untuk menampilkan file-file vektor dalam format ER Mapper dengan
ekstensi “.erv” Region Overlay Menentukan polygon region (area study) untuk
sebuah raster citra , atau menampilkan nama dan area studi yang sudah ada
ARC/INFO overlay Menampilkan, mengedit dan menyimpan data vektor yang dalam
format ARC/INFO Dynamic Links Menampilkan data vektor atau data table produk
dari software lain atau format lain seperti DXF atau postscript
Catatan : Ada jenis tambahan layer vektor yang jarang digunakan,
yang tidak tercakup detail dalam manual ini. Anda dapat menambahkan beberapa
jenis layer vektor dari drop-down list yang muncul setelah penekanan Edit/Add
Vektor layer menu.
- Pemilihan dan Modifikasi Layer Data
Untuk
memodifikasikan sebuah layer data, anda harus terlebih dahulu mengaktifkan data
tersebut dengan mengklik layer tersebut. Sebuah kotak berbayangan kemudian
muncul sekeliling layer yang menandakan layer telah terpilih. Anda harus
terlebih dulu memilih sebuah layer sebelum anda dapat memanggil sebuah dataset
citra baru kedalamnya atau memodifikasi alur proses-nya.
Penting
untuk diperhatikan bahwa layer data akan menjadi tidak aktif apabila anda
mengubah color mode dalam surface tab untuk sebuah pilihan bahwa hal ini tidak
lagi valid untuk layer tersebut. Ketika sebuah layer menjadi tidak aktif,
teksnya tidak aktif muncul atau “greyed out” pada window algoritma. Sebagai
contoh apabila anda mengubah color mode surface menjadi Red Green Blue maka
beberapa layer pseudocolor menjadi tidak aktif dan tidak akan diproses oleh ER
Mapper (sama seperti halnya dimatikan dengan Turn Off).
- Latihan
Latihan-latihan
ini memberikan anda praktek penggunaan dan manipulasi layer raster data dalam
ER Mapper, Pemahaman bagaimana untuk bekerja dengan layer adalah tahapan
penting dalam pemahaman bagaimana untuk membangun dan menggunakan algoritma.
Setelah menyelesaikan latihan-latihan ini, anda akan mengetahui bagaimana untuk melaksanakan beberapa tugas dalam ER Mapper.
Sebelum memulai latihan ini, pastikan semua window ER Mapper telah tertutup. Hanya menu utama ER Mapper yang terbuka dilayar monitor.
Setelah menyelesaikan latihan-latihan ini, anda akan mengetahui bagaimana untuk melaksanakan beberapa tugas dalam ER Mapper.
Sebelum memulai latihan ini, pastikan semua window ER Mapper telah tertutup. Hanya menu utama ER Mapper yang terbuka dilayar monitor.
a. Menghidupkan dan Mematikan
Layer
Belajar
menghidupkan layer data agar dapat disertakan dalam pemrosesan dan juga
mamatikan layer data untuk mengeluarkannya dari pemrosesan. Anda juga belajar
bagaimana status layer dapat berubah jika anda mengubah color mode.
Membuka
sebuah citra dan menampilkan sebuah mosaik algorithm
- Pada
File menu, pilih Open…..
- Pilih direktori D:\Remote
Sensing\Samarinda.ers
- Klik OK, akan muncul window
citra Samarinda Membuka Algorithm window untuk menampilkan layer
data
- Dari View menu, pilih Algorithm….
maka Algorithm window akan muncul menampilkan layer data RGB.
- Jika diperlukan anda dapat
memperbesar/memperkecil ukuran window sesuai keperluan.
Mematikan
Layer
- Dalam Algorithm window,
periksa apakah bagian layer sudah terpilih/aktif. Pilihlah layer Red
dari citra
- Klik kanan…. pilihlah Turn
Off
- Lakukan juga pada layer
Green dan layer Blue
Menghidupkan
Layer
- Dalam Algorithm window,
periksa apakah bagian layer sudah terpilih/aktif. Pilihlah layer Red
dari citra
- Klik kanan….pilihlah Turn On
- Lakukan juga pada layer
Green dan Layer Blue
Mengubah Color Mode dan Bagaimana Efeknya terhadap Layer
- Pada Algorithm window, dari
surface tab, pilih Pseudocolor dari Color Mode. Maka semua layer Red
Green Blue ditandai dengan tanda silang yang berarti tidak sesuai lagi
dengan color mode sekarang (pseudocolor).
- Pada Surface Tab, pilihlah
Red Green Blue pada Color Mode. Layer – layer tersebut akan aktif
kembali.
b. Memanggil Data ke dalam Layer
Belajar
untuk memanggil citra pada layer tertentu atau kumpulan layer dalam sebuah
algoritma. Juga memahami penggunaan ikon-ikon OK, Apply, OK this layer only,
dan Apply this layer only pada Raster Dataset file chooser dialog box.
Membuka
sebuah RGB Algorithm
- Klik tombol Open
- Pilih direktori tempat file
algorithm tersimpan
- Pilih file yang tipe filenya
.alg
Memanggil
sebuah citra baru untuk 3 layer
- Pastikan Layer tab terpilih,
klik pada tombol Load Dataset.
- Pilih direktori tempat file
algorithm tersimpan
- Bedakan fungsinya antara
ikon OK this layer only, Apply this layer only, OK, dan Apply
Cropping
Data Citra
- Cropping Data Citra
Data satu
scene umumnya mencakup wilayah yang cukup luas, seperti path/row 117/60
mencakup wilayah dari Kota Samarinda di selatan sampai Kabupaten Kutai Timur di
utara, kemudian dari Sebulu di barat sampai dengan di selat makassar di timur.
Cakupan 1 scene citra landsat adalah 185 km x 185 km. Kadang-kadang tidak semua
data yang tercakup dalam scene tersebut kita butuhkan.
Misalnya
bila kita hanya membutuhkan informasi sekitar kota Balikpapan saja, maka kita
sebaiknya memotong scene tersebut sesuai dengan daerah pengamatan kita. Hal ini
untuk memperkecil besar file yang kita gunakan serta mempercepat proses-proses
dalam ER Mapper bila dibandingkan dengan mengolah data satu scene penuh.
Pengcropingan/pemotongan
image dapat dilakukan sebelum koreksi geometrik atau sesudah koreksi geometrik.
Buka citra BS980126.ers. Cropping dapat dilakukan menggunakan . Dimana dari data satu scene, kemudian
dibuat kotak pembatas menggunakan pada daerah yang kita inginkan. Sebaiknya
data tersebut data asli, yaitu data yang belum terpengaruh proses
enhancement/penajaman apapun.
Kemudian
duplicate pseudo layer menjadi 7, isikan masing-masing layer dengan band yang
digunakan, misal layer pertama diisi B1:Band1. Kemudian ubah nama layer sesuai
dengan nama band yang diisikannya dengan mengklik ganda pada Pseudo Layer.
- Lalu pada Menubars klik File kemudian pilih Save As
….akan muncul kotak
- Pada kotak Save As ketiklah nama file outputnya
- Pada kotak File of Type pilihlah tipe file ER Mapper
Raster Dataset(.ers)
- Klik OK, akan muncul kotak dialog berikut
- Kemudian klik OK. ERMapper akan memproses citra dan
muncul ER Mapper status
- Klik OK untuk menutup ER Mapper status
- Menggunakan Formula
Selain
penajaman citra, masih ada transformasi lain yang sering digunakan untuk
menghasilkan informasi baru. Bagian ini menerangkan bagaimana proses penggunaan
rumus dalam ER Mapper untuk kinerja operasi matematika pada satu atau lebih
band dalam citra. Anda akan belajar bagaimana membuat dan mengedit formula, dan
dilanjutkan dengan menggunakan formula standar dan beberapa fungsi dalam ER
Mapper.
Transformasi
ini dapat dikelompokkan menjadi dua , yaitu :
1. transformasi
yang dapat mempertajam informasi tertentu, namun sekaligus menghilangkan atau
menekan informasi yang lain; dan
2. transformasi yang ‘meringkas’
informasi dengan cara mengurangi dimensionalitas data. Berbeda halnya dengan
berbagai algoritma penajaman, transformasi khusus ini lebih banyak beroperasi
pada domain spektral. Ciri lainnya ialah bahwa dalam banyak kasus, transformasi
ini melibatkan beberapa saluran spektral sekaligus.
Dasar utama pengembangan transformasi-transformasi ini
adalah feature space. Pada feature space, dapat terlihat kecenderungan
pengelompokkan nilai spektral, yang mengindikasikan adanya pengelompokkan
obyek, terpisah satu sama lain, ataupun membentuk fenomena tertentu.
Formula biasa digunakan dalam pemrosesan citra untuk
mengambil informasi yang terdapat pada dua atau lebih band (kanal) atau data.
Proses formula bisa bervariasi, dari suatu pengurangan sederhana sampai dengan
menggunakan pembatasan data yang rumit dalam “if-then-else” seperti pemodelan
secara spasial atau penggunaan lainnya. Proses formula dalam pengolahan citra
adalah suatu “operasi per titik” karena proses ini akan menerapkan fungsi
matematik pada setiap pixel yang terdapat pada citra. Penggunaan formula dalam dunia pengolahan citra adalah dalam
hal:
- Pengurangan dimensi dari data dengan banyak band
(sebagai contoh, Principal Componen Analysis)
- Telaah informasi tematik dari data yang memiliki
banyak band (sebagai contoh, indikasi vegetasi atau rasio kandungan
oksidasi)
- Menggabingkan beberapa citra dengan karakteristik yang
berbeda (fusi data)
- Pengolahan data yang sama dengan cara yang berbeda dan
menggabungkannya untuk memisahkan fitur yang spesifik (seperti fitur
tepi)
- Proses untuk mendapatkan kisaran data yang spesifik
atau area geografi yang diinginkan dengan menggunakan tresholding, region
(poligon) masking, dan fungsi-fungsi lainnya
- Melakukan koreksi terhadap efek atmosferik, sudut
matahari, atau vignetting pada lensa satelit atau data airborne.
- Proses pembuatan formula
Umumnya
transformasi data dalam ER Mapper dilakukan dengan mengunakan formula. Hal ini
termasuk tresholding data, penggabungan data, image differencing dan rationing,
Principal Components Analysis, Tasseled Cap transforms, derivatives, dan banyak
lagi yang lainnya.
Karena
formula adalah bagian dari proses pembuatan algoritma, maka anda dapat melihat
hasilnya pada saat itu juga, dan memodifikasinya secara interaktif untuk
mendapatkan hasilnya sesuai dengan yang diinginkan. Pada software lain, anda
harus menyimpan hasil proses kedalam sebuah file pada disk, yang membuat
percobaan menjadi rumit.
ER Mapper
akan menyediakan sekumpulan operator dan fungsi baku yang bisa digunakan dalam
proses formula. Anda bisa juga menggunakan statistik dari citra, fungsi khusus,
dan fungsi-fungsi yang anda tulis dalam bahasa C (bahasa pemprograman
komputer). Untuk informasi selengkapnya silahkan lihat bagian-bgian yang sesuai
dalam buku pedoman bagi pemakai ER Mapper (ER Mapper User Guide)
- Tampilan pada kotak dialog formula
Pada saat
anda meng-klik pada ikon Formula atau pada ikon Edit Formula toolbars, ER
Mapper akan membuka kotak dialog Formula Editor. Kotak dialog ini digunakan
untuk membuat, mengedit, mengambil, dan menyimpan formula:
Tip: Untuk setiap algoritm, anda dapat
membuka kotak dialog Formula Editor dengan dua cara:
- Mengklik
ikon Formula pada diagram alur pada window Algoritm, atau
- mengklik
ikon Edit Formula pada menu utama
- Konsep Relasi formula
Konsep
utama dari relasi adalah fitur yang sangat penting yang membuat pemakaian
formula di ER Mapper menjadi fleksibel dan interaktif. Pada saat anda mmanggil formula
generik, anda bisa merujuk pada band, region, citra atau variabel tertentu.
Selanjutnya anda membuka window Relations untuk memilih relasi antara nomor
band, nama region dan lainnya, dengan spesifikasi generik pada formula. Relasi
ini kemudian akan ditampilkan pada window Specific Formula.
Dibawah ini akan ditunjukkan empat tipe spesifikasi
yang umum:
Rujukan
|
Notasi
pada formula generik
|
Fungsi
|
Spesifikasi input
|
INPUTn, In (atau dalam huruf
kecil)
|
Merujuk pada suatu band pada citra
|
Spesifikasi region
|
REGIONn, Rn (atau dalam huruf
kecil)
|
Merujuk pada suatu poligon region
yang ditujukan pada citra raster
|
Spesifikasi dataset
|
DATASETn. Dn (atau dalam huruf kecil)
|
Merujuk pada suatu citra raster
(atau suatu file dengan akhiran “.ers”
|
Spesifikasi variabel
|
VARIABLEn, atau text apapun yang
tidak termasuk dalam perintsh ER Mapper (contohnya “density” atau
“threshold”)
|
Menunjukkan suatu bilangan riil
atau nilai yang akan digunakan sebagai variabel dalam rumus
|
Formula yang dimasukkan akan ditunjukkan secara grafis dalam prosses diagram alur.
- Latihan
Memanggil algoritma Pseudocolor dengan formula yang sudah
ada
- Klik
View Algoritm for Image Window, sebuah citra dan kotak dialog algoritm
akan muncul.
- Klik toolbar Open Algoritm
kedalam Image Window
- Dari menu Directions, pilih
path endingdengan text\examples
- Double klik pada direktori
dengan nama “Aplication”
- Double klik pada direktori
dengan nama “Mineral Exploration”
- Double klik pada algoritm
dengan nama “Magnetic_Pseudocolor”. Algoritm akan menampilkan satu citra
dari foto udara magnetic yang didapat dari Austalia. Data tersebut
memperlihatkan kekuatan area magnetic pada area tersebut dari permukaan
bumi. Penggunaan tabel Pseudocolor lookup, warna biru menerangkan pada
kekuatan daerah
- dibawah dan warna kuning dan
merah pada kekuatan daerah atas.
Memasukkan formula sederhana dan menguji sintaksnya
- Klik
pada ikon edit formula dalam memproses diagram alur.Kotak dialog formula
editor akan terbuka. Formula umum di dalam layar akan memuat text “i1”,
dan I1 (input 1) ditujukan kepada citra yang mempunyai band 1 di dalam
layar relations.
- Pada
layar generik formula, edit text formula untuk membaca:
Input 1-input3
(Formula ini ditujukan untuk sebuah syntax error untuk mengetahui bagaimana mengujinya) - Klik pada ikon Aply changes
untuk menguji formula.
- Sebuah topik peringatan error
ER Mapper menandakan bahwa formula mempunyai kesalahan. (Dalam kasus ini
anda coba untuk substract satu nomor input yang sudah keluar dari
rantai, anda harus mempunyai satu “input 2” sebelum menggunakan sebuah
“input 3”
Memperbaiki
formula untuk mengurangi nilai
- Dalam window Generik formula,
edit text formula menjadi
Input1-100
(nilai 100 merupakan pengurang dari masing-masing pixel dalam citra pada input1) - Klik tombol Apply changes
untuk menguji formula. Setelah sintaks benar, ER Mapper menterjemahkan
formila generik menjadi formula spesifik (ditampilkan pada window
dibawah)
Membuang
formula dan menguji sintaks
- Dalam window generik formula
, edit formula untuk membuang semua teks (pilih teks yang ada dan tekan
Backspace atau Delete pada keyboard di komputer anda).
- Klik tombol Apply Changes
untuk menguji formula ER Mapper akan memperlihatkan satu pesan error
mengenai sintaks formula Perlu diperhatikan: ER Mapper menganggap tidak
adanya formula sebagai kesalahan sintaks. Sedikitnya, pada layar formula
Generik harus ada teks “i1” atau “input1” untuk mengambil paling tidak
satu input band untuk diproses.
- Pada window formula Generik,
edit teks formula menjadi:
Input1 - Klik tombol Apply changes
untuk menguji formula. ER Mapper akan menerima formula. Tip: Dibawah
menu Formula Editor’s Edit, anda dapat memilih ikon Clear untuk
menghapus semua teks dari window formula generik, atau memilih Default
untuk mengembalikan formula kepada “INPUT1”
Membuat
formula threshold
Membuat
sebuah formula threshold sederhana
- Dalam windows formula
generik, edit teks formula menjadi: If input1>100 then input1 else
null Formula ini berarti ”jika nilai citra lebih besar dari 100, maka
akan diproses, dan nilai lainnya akan menjadi nol’’. [setiap nilai pixel
yang mempunyai nilai diluar nol tidak akan dimunculkan dalam hasil
akhir].
- Klik tombol apply changes.
Sintaks formula sudah benar dan ER Mapper menterjemahkan formula generik
menjadi formula spesifik. Perhatikan bahwa band 1 pada citra digantikan
oleh input 1 dalam window formula generik. ER mapper memproses algoritm
sekarang yang melibatkan formula threshold anda. Area pada citra dengan
nilai>100 maka ditampilkan dalam warna, sedangakan nilai 0/100
ditampilkan tanpa warna [hitam].
Memproses
formula dan melihat pengaruhnya pada kisaran data
- Klik
pada tombol Edit Transform Limits pada diagram alur proses. pada diagram
alur proses. Kotak dialog Transform akan
terbuka. Geser ke bagian yang terbuka pada layer. Perlu dicatat bahwa
kisaran Actual Input Data antara 101 sampai 255. Hal ini sudah bisa
diperhitungkan sebelumnya karena nilai 0-100 dijadikan null (tidak ada
nilai) oleh formula dan tidak dipakai pada proses selanjutnya. Bentuk
histogram juga menunjukkan pemotongan data pada level 100.
Mengganti
nilai 100 dengan sebuah variabel
- Pada window formula Generik,
edit teks formula untuk mengganti nilai 100 menjadi “variable1”.
Formula baru akan menjadi:
If input1>variable1 then input1 else null
Formula anda sekarang mempunyai sebuah variabel yang anda bisa atur nilainya pada window Relations. - Klik tombol Apply changes.
Ada dua hal yang berubah: tombol Variable diatas window relations mnjadi
aktif, dan nilai “variable1” akan menjadi 0 dalam window formula
spesifik.
- Klik tombol Variables.
Windows Relations akan menunjukkan nilai o pada “variable1”.
- Edit
nilai pada kolom “variable1” menjadi120 kemudian tekan Enter. Sekarang hanya area dengan
nilai data lebih besar dari 120 yang diproses.
- Ubah “variable1” menjadi 80,
tekan Enter untuk menampilkan citra dengan threshold yang baru. Seperti
yang anda lihat, dengan menggunakan rujukan kepada variabel dalam
formula anda dapat mempercepat percobaan.
- Ketika selesai, tutup kotak
dialog Transform, Formula Editor, dan Algoritm dengan mengklik ikon
Close pada masing-masing layar.
Membuat
dan menyimpan satu formula
Membuka
sebuah algoritma greyscale tempelate dan memanggil sebuah citra satelit baru
- Pada menu utama, klik button
Open
- Dari menu Direktories pilih
tempat tempelate tersimpan C:\ER Mapper64\ example\ Miscellaneus\
tempelates\ common\
- Panggil algoritma
“Single_Band_Greyscale.alg”. Sebuah citra satelit landsat dalam warna
greyscale akan terlihat. (Anda bisa menggunakan algoritma ini sebagai
sebuah tempelate untuk menunjukkan citra satelit lainnya dalam warna gresyscale)
- Klik pada ikon Viev Algoritm
for Image Window untuk membuka window Algoritm
- Pada
diagram alur proses pada window Algoritm, klik pada ikon Load dataset
- Pilih direktori tempat file
tersimpan D:\Remote Sensing\
- Panggil citra satelit
“Bontang.ers”. Band 1 memperlihatkan citra Bontang
Menulis
sebuah formula Generik untuk menghitung rasio band
- Klik
pada ikon Edit Formula dalam diagram alur proses. Kotak dialog Formula akan
terbuka dan menunjukkan formula default “INPUT1”.
- Dalam window formula generik,
edit teks formula menjadi: input1/input2
Formula ini membagi band citra untuk input1 dengan band citra input2. - Klik pada ikon Apply changes.
Pada saat anda menulis sebuah formula baru dengan banyak input, ER
Mapper secara otomatis akan memilihkan band 1 pada citra satelit sebagai
input dan band 2 sebagai input 2 dan seterusnya.
Memilih
band citra untuk membuat sebuah indeks vegetasi pada citra satelit
- Dalam window relations, pilih
B4 darilist drop-down sebagai input1 dan pilih B3 sebagai input2 Sekarang
dalam window akan terlihat “input1” sudah diisi dengan band 4, dan
“input2” dengan band 3. Ketika menggunakan citra landsat, rasio B4/B3
adalah merupakan formula indeks vegetasi yang sederhana. Citra satelit
yang muncul awalnya terlihat gelap sebab kisaran data yang dihitung
menggunakan formula rasio band.
Menampilkan indeks vegetasi citra dan penyesuaian kontras
- Klik pada ikon Edit Transform
Limit dalam digram alur proses
- Pada
dialog Transform, pilih Limit to Actual dari menu Limits.
- Pada
citra indeks vegetasi yang sudah dipertajam terlihat bahwa area yang
ditutupi tanaman (nilai ratio lebih tinggi) berwarna abu-abu yang
terang, dan daerah yang tidak mempunyai vegetasi berwarna gelap.
Kombinasi band ini memakai sifat bahwa tanaman mempunyai reflectance
tinggi untuk Landsat TM band 4 (near IR) dan reflectance rendah untuk
band 3 (merah).
Menambahkan sebuah keterangan dan komentar pada formula
- Pada dialog Formula Editor,
edit kolom teks “Description”.
Anda dapat memasukkan deskripsi formula sesuai keinginan
anda
- Klik pada ikon Comments.
Kotak dialog Formula Comment akan muncul
- Ketiklah comment anda pada
kolom yang tersedia.
- Klik OK untuk menyimpan
komentar anda dan menutup dialog.
Menyimpan
formula
- Dari
menu File (pada Formula Editor), pilih Save As…..
- Pilih direktori tempat
formula akan disimpan
- Klik kursor yang ada dalam
kolom Save As:field teks, dan tulis nama untuk file formula
- Klik OK
- Klik Close untuk menutup
dialog Formula Editor.
Cropping
Data Citra
- Cropping Data Citra
Data satu
scene umumnya mencakup wilayah yang cukup luas, seperti path/row 117/60
mencakup wilayah dari Kota Samarinda di selatan sampai Kabupaten Kutai Timur di
utara, kemudian dari Sebulu di barat sampai dengan di selat makassar di timur.
Cakupan 1 scene citra landsat adalah 185 km x 185 km. Kadang-kadang tidak semua
data yang tercakup dalam scene tersebut kita butuhkan.
Misalnya
bila kita hanya membutuhkan informasi sekitar kota Balikpapan saja, maka kita
sebaiknya memotong scene tersebut sesuai dengan daerah pengamatan kita. Hal ini
untuk memperkecil besar file yang kita gunakan serta mempercepat proses-proses
dalam ER Mapper bila dibandingkan dengan mengolah data satu scene penuh.
Pengcropingan/pemotongan
image dapat dilakukan sebelum koreksi geometrik atau sesudah koreksi geometrik.
Buka citra BS980126.ers. Cropping dapat dilakukan menggunakan. Dimana dari data
satu scene, kemudian dibuat kotak pembatas menggunakan pada daerah yang kita
inginkan. Sebaiknya data tersebut data asli, yaitu data yang belum terpengaruh
proses enhancement/penajaman apapun.
Kemudian
duplicate pseudo layer menjadi 7, isikan masing-masing layer dengan band yang
digunakan, misal layer pertama diisi B1:Band1. Kemudian ubah nama layer sesuai
dengan nama band yang diisikannya dengan mengklik ganda pada Pseudo Layer.
- Lalu pada Menubars klik File kemudian pilih Save As
….akan muncul kotak
- Pada kotak Save As ketiklah nama file outputnya
- Pada kotak File of Type pilihlah tipe file ER Mapper
Raster Dataset(.ers)
- Klik OK, akan muncul kotak dialog berikut
- Kemudian klik OK. ERMapper akan memproses citra dan
muncul ER Mapper status
- Klik OK untuk menutup ER Mapper status
- Menggunakan Formula
Selain
penajaman citra, masih ada transformasi lain yang sering digunakan untuk
menghasilkan informasi baru. Bagian ini menerangkan bagaimana proses penggunaan
rumus dalam ER Mapper untuk kinerja operasi matematika pada satu atau lebih
band dalam citra. Anda akan belajar bagaimana membuat dan mengedit formula, dan
dilanjutkan dengan menggunakan formula standar dan beberapa fungsi dalam ER
Mapper.
Transformasi
ini dapat dikelompokkan menjadi dua , yaitu :
1. transformasi
yang dapat mempertajam informasi tertentu, namun sekaligus menghilangkan atau
menekan informasi yang lain; dan
2. transformasi yang ‘meringkas’
informasi dengan cara mengurangi dimensionalitas data. Berbeda halnya dengan
berbagai algoritma penajaman, transformasi khusus ini lebih banyak beroperasi
pada domain spektral. Ciri lainnya ialah bahwa dalam banyak kasus, transformasi
ini melibatkan beberapa saluran spektral sekaligus.
Dasar utama pengembangan transformasi-transformasi ini
adalah feature space. Pada feature space, dapat terlihat kecenderungan
pengelompokkan nilai spektral, yang mengindikasikan adanya pengelompokkan
obyek, terpisah satu sama lain, ataupun membentuk fenomena tertentu.
Formula biasa digunakan dalam pemrosesan citra untuk
mengambil informasi yang terdapat pada dua atau lebih band (kanal) atau data.
Proses formula bisa bervariasi, dari suatu pengurangan sederhana sampai dengan
menggunakan pembatasan data yang rumit dalam “if-then-else” seperti pemodelan
secara spasial atau penggunaan lainnya. Proses formula dalam pengolahan citra
adalah suatu “operasi per titik” karena proses ini akan menerapkan fungsi
matematik pada setiap pixel yang terdapat pada citra. Penggunaan formula dalam dunia pengolahan citra adalah dalam
hal:
- Pengurangan dimensi dari data dengan banyak band
(sebagai contoh, Principal Componen Analysis)
- Telaah informasi tematik dari data yang memiliki
banyak band (sebagai contoh, indikasi vegetasi atau rasio kandungan
oksidasi)
- Menggabingkan beberapa citra dengan karakteristik yang
berbeda (fusi data)
- Pengolahan data yang sama dengan cara yang berbeda dan
menggabungkannya untuk memisahkan fitur yang spesifik (seperti fitur
tepi)
- Proses untuk mendapatkan kisaran data yang spesifik
atau area geografi yang diinginkan dengan menggunakan tresholding, region
(poligon) masking, dan fungsi-fungsi lainnya
- Melakukan koreksi terhadap efek atmosferik, sudut
matahari, atau vignetting pada lensa satelit atau data airborne.
- Proses pembuatan formula
Umumnya
transformasi data dalam ER Mapper dilakukan dengan mengunakan formula. Hal ini
termasuk tresholding data, penggabungan data, image differencing dan rationing,
Principal Components Analysis, Tasseled Cap transforms, derivatives, dan banyak
lagi yang lainnya.
Karena
formula adalah bagian dari proses pembuatan algoritma, maka anda dapat melihat
hasilnya pada saat itu juga, dan memodifikasinya secara interaktif untuk
mendapatkan hasilnya sesuai dengan yang diinginkan. Pada software lain, anda
harus menyimpan hasil proses kedalam sebuah file pada disk, yang membuat
percobaan menjadi rumit.
ER Mapper
akan menyediakan sekumpulan operator dan fungsi baku yang bisa digunakan dalam
proses formula. Anda bisa juga menggunakan statistik dari citra, fungsi khusus,
dan fungsi-fungsi yang anda tulis dalam bahasa C (bahasa pemprograman
komputer). Untuk informasi selengkapnya silahkan lihat bagian-bgian yang sesuai
dalam buku pedoman bagi pemakai ER Mapper (ER Mapper User Guide)
- Tampilan pada kotak dialog formula
Pada saat
anda meng-klik pada ikon Formula atau pada ikon Edit Formula toolbars, ER
Mapper akan membuka kotak dialog Formula Editor. Kotak dialog ini digunakan
untuk membuat, mengedit, mengambil, dan menyimpan formula:
Tip: Untuk setiap algoritm, anda dapat
membuka kotak dialog Formula Editor dengan dua cara:
- Mengklik
ikon Formula pada diagram alur pada window Algoritm, atau
- mengklik
ikon Edit Formula pada menu utama
- Konsep Relasi formula
Konsep
utama dari relasi adalah fitur yang sangat penting yang membuat pemakaian
formula di ER Mapper menjadi fleksibel dan interaktif. Pada saat anda mmanggil formula
generik, anda bisa merujuk pada band, region, citra atau variabel tertentu.
Selanjutnya anda membuka window Relations untuk memilih relasi antara nomor
band, nama region dan lainnya, dengan spesifikasi generik pada formula. Relasi
ini kemudian akan ditampilkan pada window Specific Formula.
Dibawah ini akan ditunjukkan empat tipe spesifikasi
yang umum:
Rujukan
|
Notasi
pada formula generik
|
Fungsi
|
Spesifikasi input
|
INPUTn, In (atau dalam huruf
kecil)
|
Merujuk pada suatu band pada citra
|
Spesifikasi region
|
REGIONn, Rn (atau dalam huruf
kecil)
|
Merujuk pada suatu poligon region
yang ditujukan pada citra raster
|
Spesifikasi dataset
|
DATASETn. Dn (atau dalam huruf kecil)
|
Merujuk pada suatu citra raster
(atau suatu file dengan akhiran “.ers”
|
Spesifikasi variabel
|
VARIABLEn, atau text apapun yang
tidak termasuk dalam perintsh ER Mapper (contohnya “density” atau
“threshold”)
|
Menunjukkan suatu bilangan riil
atau nilai yang akan digunakan sebagai variabel dalam rumus
|
Formula yang dimasukkan akan ditunjukkan secara grafis dalam prosses diagram alur.
- Latihan
Memanggil algoritma Pseudocolor dengan formula yang sudah
ada
- Klik
View Algoritm for Image Window, sebuah citra dan kotak dialog algoritm
akan muncul.
- Klik toolbar Open Algoritm
kedalam Image Window
- Dari menu Directions, pilih
path endingdengan text\examples
- Double klik pada direktori
dengan nama “Aplication”
- Double klik pada direktori
dengan nama “Mineral Exploration”
- Double klik pada algoritm
dengan nama “Magnetic_Pseudocolor”. Algoritm akan menampilkan satu citra
dari foto udara magnetic yang didapat dari Austalia. Data tersebut
memperlihatkan kekuatan area magnetic pada area tersebut dari permukaan
bumi. Penggunaan tabel Pseudocolor lookup, warna biru menerangkan pada
kekuatan daerah dibawah dan warna kuning dan merah pada kekuatan daerah
atas.
Memasukkan formula sederhana dan menguji sintaksnya
- Klik
pada ikon edit formula dalam memproses diagram alur.Kotak dialog formula
editor akan terbuka. Formula umum di dalam layar akan memuat text “i1”,
dan I1 (input 1) ditujukan kepada citra yang mempunyai band 1 di dalam
layar relations.
- Pada
layar generik formula, edit text formula untuk membaca:
Input 1-input3
(Formula ini ditujukan untuk sebuah syntax error untuk mengetahui bagaimana mengujinya) - Klik pada ikon Aply changes
untuk menguji formula.
- Sebuah topik peringatan error
ER Mapper menandakan bahwa formula mempunyai kesalahan. (Dalam kasus ini
anda coba untuk substract satu nomor input yang sudah keluar dari
rantai, anda harus mempunyai satu “input 2” sebelum menggunakan sebuah
“input 3”
Memperbaiki
formula untuk mengurangi nilai
- Dalam window Generik formula,
edit text formula menjadi
Input1-100
(nilai 100 merupakan pengurang dari masing-masing pixel dalam citra pada input1) - Klik tombol Apply changes
untuk menguji formula.
Setelah
sintaks benar, ER Mapper menterjemahkan formila generik menjadi formula
spesifik (ditampilkan pada window dibawah)
Membuang
formula dan menguji sintaks
- Dalam window generik formula
, edit formula untuk membuang semua teks (pilih teks yang ada dan tekan
Backspace atau Delete pada keyboard di komputer anda).
- Klik tombol Apply Changes
untuk menguji formula
ER Mapper
akan memperlihatkan satu pesan error mengenai sintaks formula Perlu
diperhatikan: ER Mapper menganggap tidak adanya formula sebagai kesalahan
sintaks. Sedikitnya, pada layar formula Generik harus ada teks “i1” atau “input1”
untuk mengambil paling tidak satu input band untuk diproses.
- Pada window formula Generik,
edit teks formula menjadi:
Input1 - Klik tombol Apply changes
untuk menguji formula. ER Mapper akan menerima formula. Tip: Dibawah
menu Formula Editor’s Edit, anda dapat memilih ikon Clear untuk
menghapus semua teks dari window formula generik, atau memilih Default
untuk mengembalikan formula kepada “INPUT1”
Membuat
formula threshold
Membuat
sebuah formula threshold sederhana
- Dalam windows formula
generik, edit teks formula menjadi: If input1>100 then input1 else
null Formula ini berarti ”jika nilai citra lebih besar dari 100, maka
akan diproses, dan nilai lainnya akan menjadi nol’’. [setiap nilai pixel
yang mempunyai nilai diluar nol tidak akan dimunculkan dalam hasil
akhir].
- Klik tombol apply changes.
Sintaks formula sudah benar dan ER Mapper menterjemahkan formula generik
menjadi formula spesifik. Perhatikan bahwa band 1 pada citra digantikan
oleh input 1 dalam window formula generik. ER mapper memproses algoritm
sekarang yang melibatkan formula threshold anda. Area pada citra dengan
nilai>100 maka ditampilkan dalam warna, sedangakan nilai 0/100
ditampilkan tanpa warna [hitam].
Memproses
formula dan melihat pengaruhnya pada kisaran data
- Klik
pada tombol Edit Transform Limits pada diagram alur proses. pada diagram
alur proses. Kotak dialog Transform akan
terbuka. Geser ke bagian yang terbuka pada layer. Perlu dicatat bahwa
kisaran Actual Input Data antara 101 sampai 255. Hal ini sudah bisa
diperhitungkan sebelumnya karena nilai 0-100 dijadikan null (tidak ada
nilai) oleh formula dan tidak dipakai pada proses selanjutnya. Bentuk
histogram juga menunjukkan pemotongan data pada level 100.
Mengganti
nilai 100 dengan sebuah variabel
- Pada window formula Generik,
edit teks formula untuk mengganti nilai 100 menjadi “variable1”.
Formula baru akan menjadi:
If input1>variable1 then input1 else null
Formula anda sekarang mempunyai sebuah variabel yang anda bisa atur nilainya pada window Relations. - Klik tombol Apply changes.
Ada dua hal yang berubah: tombol Variable diatas window relations mnjadi
aktif, dan nilai “variable1” akan menjadi 0 dalam window formula
spesifik.
- Klik tombol Variables.
Windows Relations akan menunjukkan nilai o pada “variable1”.
- Edit
nilai pada kolom “variable1” menjadi120 kemudian tekan Enter. Sekarang hanya area dengan
nilai data lebih besar dari 120 yang diproses.
- Ubah “variable1” menjadi 80,
tekan Enter untuk menampilkan citra dengan threshold yang baru. Seperti
yang anda lihat, dengan menggunakan rujukan kepada variabel dalam
formula anda dapat mempercepat percobaan.
- Ketika selesai, tutup kotak
dialog Transform, Formula Editor, dan Algoritm dengan mengklik ikon
Close pada masing-masing layar.
Membuat
dan menyimpan satu formula
Membuka
sebuah algoritma greyscale tempelate dan memanggil sebuah citra satelit baru
- Pada menu utama, klik button
Open
- Dari menu Direktories pilih
tempat tempelate tersimpan C:\ER Mapper64\ example\ Miscellaneus\
tempelates\ common\
- Panggil algoritma
“Single_Band_Greyscale.alg”. Sebuah citra satelit landsat dalam warna
greyscale akan terlihat. (Anda bisa menggunakan algoritma ini sebagai
sebuah tempelate untuk menunjukkan citra satelit lainnya dalam warna
gresyscale)
- Klik pada ikon Viev Algoritm
for Image Window untuk membuka window Algoritm
- Pada
diagram alur proses pada window Algoritm, klik pada ikon Load dataset
- Pilih direktori tempat file
tersimpan D:\Remote Sensing\
- Panggil citra satelit
“Bontang.ers”. Band 1 memperlihatkan citra Bontang
Menulis
sebuah formula Generik untuk menghitung rasio band
- Klik
pada ikon Edit Formula dalam diagram alur proses. Kotak dialog Formula akan
terbuka dan menunjukkan formula default “INPUT1”.
- Dalam window formula generik,
edit teks formula menjadi: input1/input2
Formula ini membagi band citra untuk input1 dengan band citra input2. - Klik pada ikon Apply changes.
Pada saat anda menulis sebuah formula baru dengan banyak input, ER
Mapper secara otomatis akan memilihkan band 1 pada citra satelit sebagai
input dan band 2 sebagai input 2 dan seterusnya.
Memilih
band citra untuk membuat sebuah indeks vegetasi pada citra satelit
- Dalam window relations, pilih
B4 darilist drop-down sebagai input1 dan pilih B3 sebagai input2
Sekarang dalam window akan terlihat “input1” sudah diisi dengan band 4,
dan “input2” dengan band 3. Ketika menggunakan citra landsat, rasio
B4/B3 adalah merupakan formula indeks vegetasi yang sederhana. Citra
satelit yang muncul awalnya terlihat gelap sebab kisaran data yang
dihitung menggunakan formula rasio band.
Menampilkan indeks vegetasi citra dan penyesuaian kontras
- Klik pada ikon Edit Transform
Limit dalam digram alur proses
- Pada
dialog Transform, pilih Limit to Actual dari menu Limits.
- Pada
citra indeks vegetasi yang sudah dipertajam terlihat bahwa area yang ditutupi
tanaman (nilai ratio lebih tinggi) berwarna abu-abu yang terang, dan
daerah yang tidak mempunyai vegetasi berwarna gelap. Kombinasi band ini
memakai sifat bahwa tanaman mempunyai reflectance tinggi untuk Landsat
TM band 4 (near IR) dan reflectance rendah untuk band 3 (merah).
Menambahkan sebuah keterangan dan komentar pada formula
- Pada dialog Formula Editor,
edit kolom teks “Description”.
Anda dapat memasukkan deskripsi formula sesuai
keinginan anda
- Klik pada ikon Comments.
Kotak dialog Formula Comment akan muncul
- Ketiklah comment anda pada
kolom yang tersedia.
- Klik OK untuk menyimpan
komentar anda dan menutup dialog.
Menyimpan
formula
- Dari
menu File (pada Formula Editor), pilih Save As…..
- Pilih direktori tempat
formula akan disimpan
- Klik kursor yang ada dalam
kolom Save As:field teks, dan tulis nama untuk file formula
- Klik OK
- Klik Close untuk menutup
dialog Formula Editor.
II.
DASAR INTERFACE PENGGUNA
Pada bagian ini akan sedikit
dijelaskan mengenai beberapa komponen utama pada tampilan (interface) ER
Mapper. Hampir semua operasi menggunakan tombol pada mouse, dan hanya sedikit
sekali yang dilakukan dengan mengetik pada keyboard.
- Menggunakan Mouse
Pada saat
menjalankan ER Mapper, gunakan tombol kiri mouse untuk menjalankan suatu
operasi, seperti memilih items dari menus, merubah jendela citra, dan
menggambar annotasi. Beberapa istilah yang umum pada saat menggunakan mouse:
- Point,
menempatkan pointer mouse pada suatu item (pilihan pada tampilan ER
Mapper).
- Click, menempatkan
pointer pada suatu item dan menekan tombol kiri mouse sekali, Double-Click(klik
ganda) berarti menekannya dua kali.
- Drag,
tekan tombol kiri mouse dan menahannya, lalu membawa pointer mause ke
lokasi yang baru. Symbol pointer mouse akan berubah tergantung dari apa
yang ditunjukkan oleh pointer tersebut:
|
memilih menu commands dan klik
tombol; menunjukkan nilai digital atau koordinat pada citra.
|
|
menulis atau memilih text, atau
merubah masukan angka.
|
|
memperbesar
atau memperkecil tampilan citra atau
|
|
memilih jendela yang tidak aktif
menjadi jendela aktif (current window)
|
|
menggeser citra pada jendela
citra.
|
|
menggambar annotasi, membuat
region, membuat obyek komposisi peta.
|
- Menu Utama ER Mapper
Menu utama
ER Mapper muncul langsung setelah kita membuka ER Mapper. Menu utama ini
mempunyai dua komponen utama yaitu menu bar dan tombol toolbar (toolbar
buttons) Gambar 4 di bawah ini :
- Menu bar,
tempat pilihan perintah yang akan digunakan pada pengolahan citra, untuk
memilih perintah pada menu bar, klik nama pada menu bar, kemudian pilih
perintah yang akan dijalankan.
- Tombol toolbars, tempat menampilkan pilihan perintah urnum secara
cepat, untuk menjalankannya hanya klik pada tombol perintah yang
diinginkan..
- Tool tips, untuk
mengetahui fungsi tombol tersebut, letakkan pointer di atas tombol yang
ingin diketahui, kemudian akan muncul kalimat {tool tips) yang memberitahukan
fungsi tombol tersebut Ada 18 toolbars yang dapat diaktifkan selain
toolbar standar (standard toolbar) dan toolbar fungsi umum (common
function toolbar). Semuanya dapat diaktifkan dan disembunyikan dengan
meng-klik Toolbar menu pada menu bar. Untuk mengaktifkan klik pada
toolbar yang akan di aktifkan dan akan muncul tanda centang ( v ) yang
menunjukkan bahwa menu tersebut aktif.
ER Mapper
terdiri dari 8 menu utama yaitu File, Edit, View, Toolbars, Process, Utilities,
Windows dan Help. Untuk mengetahui fungsi dari menu-menu utama tersebut,
berikut akan kita bahas sekilas. Jendela utama ER MAPPER akan secara otomatis menampilkan
menu bar yang berisikan seluruh fungsi dan perintah pada ER MAPPER.
4. Menu Edit
- Annotate Vector Layer : Menampilkan data vector
- Edit/Create Regions : Membuat dan melakukan
editing pada data vector, perintah ini juga digunakan untuk membuat
training area pada proses klasifikasi terbimbing (supervised
classification)
- Edit ARC/INFO Coverage : Membuat dan melakukan
editing pada data vektor yang berformat ARC/INFO Workspace.
- Edit Class Region Color and
Name : Membuat dan melakukan
perubahan nama atau warna pada kelas-kelas hasil proses klasifikasi.
Hanya dapat digunakan pada data citra yang telah terklasifikasi.
5. Menu View
Anda dapat
melakukan menampilkan beberapa item didalam menu view ini seperti hasil
perhitungan statistic, tampilan citra normal atau 3D, alogaritma, nilai pixel,
posisi koordinat lainya.
Beberapa perintah penting pada menu view adalah sebagai berikut:
Beberapa perintah penting pada menu view adalah sebagai berikut:
- Algorithm :
Membuka algorithm dialog box. Perintah
dapat dipersingkat dengan menekan tombol.
- Quick Zoom : Memperbesar atau
memperkecil tampilan citra. Perintah dapat dipersingkat dengan menekan
tombol-tombol berikut
- Statistic : Menampilkan nilai –nilai
statistic dari data citra
- Cell Value Profile : Menampilkan nilai piksel
(Digital Number/DN) pada setiap band dalam data citra
- Cell Coordinat : Memberikan informasi
mengenai letak geografis suatu obyek titik pada citra
6. Menu Toolbars
Menu
Toolbars digunakan untuk menampilakan short-cut atau menu singkat yang
ditampilkan dalm ikon-ikon untuk menjlankan perintah tertentu dalam kelompok
bidang penggunaan tertentu seperti Forestry, Mineral, dan lain-lain yang
tertera pada menu toolbars.
7. Menu Process
Menu
Process berisi menu-menu pemrosesan didalam ER Mapper seperti klasifikasi,
konversi data, rektifikasi, penghitungan nilai statistic dan laimnya.
Beberapa perintah penting pada menu process adalah sebagai berikut :
Beberapa perintah penting pada menu process adalah sebagai berikut :
- Raster Cell to Vektor
Polygons : Merubah data raster menjadi
bentuk data vector
- Calculate Statistic : Menghitung nilai-nilai
statistic data citra
- Classification : Menjalankan proses
klasifikasi data citra satelit
- Rectification : Melakukan koreksi
geometric
8. Menu Utilities
Didalam
menu utilities anda dapat melakukan proses import data dari sumber/format lain
dan eksport data dari ER Mapper kedalam format lainnya, managemen file dan
lainnya.
Hal penting pada menu Utilities adalah :
Hal penting pada menu Utilities adalah :
- Import : Mengkonversi format data
citra menjadi format ER Mapper
- Export :
Mengkonversi data citra dari format ER Mapper menjadi data dalam format
yang lain.
9. Menu Windows
Menu
Windows digunakan untuk membuat windows baru dengan cara Klik menu Windows,
pilih New Windows dan juga menampilkan nama-nama window lainya yang sedang
dibuka dalam ER Mapper
10. Menu Help
Menu Help berisi informasi-informasi bantuan yang
dibutuhkan user seperti tutorial, konsep ER Mapper dan lainnya.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar