2.6 Manfaat Penginderaan Jauh

1. Bidang Kelautan

1. Pengamatan sifat fisis air laut.

2. Pengamatan pasang surut air laut dan gelombang laut.

3. Pemetaan perubahan pantai, abrasi, sedimentasi, dan lain-lain.

2. Bidang hidrologi

1. Pemanfaatan daerah aliran sungai (DAS) dan konservasi sungai.

2. Pemetaan sungai dan studi sedimentasi sungai.

3. Pemanfaatan luas daerah dan intensitas banjir.

3. Bidang geologi

1. Menentukan struktur geologi dan macamnya.

2. Pemantauan daerah bencana (gempa, kebakaran) dan pemantauan debu vulkanik.

3. Pemantauan distribusi sumber daya alam.

4. Pemantauan pencemaran laut dan lapisan minyak di laut.

5. Pemanfaatan di bidang pertahanan dan militer.

6. Pemantauan permukaan, di samping pemotretan dengan pesawat terbang dan aplikasisistem informasi geografi (SIG).

4. Bidang meteorologi dan klimatologi (NOAA)

1. Membantu analisis cuaca dengan menentukan daerah tekanan rendah dan daerah bertekanan tinggi, daerah hujan, dan badai siklon.

2. Mengetahui sistem atau pola angin permukaan.

3. Permodelan meteorologi dan data klimatologi.

4. Untuk pengamatan iklim suatu daerah melalui pengamatan tingkat kewarnaan dan kandungan air di udara.

5. Bidang oseanografi

1. Pengamatan sifat fisis air seperti suhu, warna, kadar garam dan arus laut.

2. Pengamatan pasang srut dengan gelombang laut (tinggi, frekuensi, arah).

3. Mencari distribusi suhu permukaan.

4. Studi perubahan pasir pantai akibat erosi dan sedimentasi

2.7 Citra Landsat

Karakter utama dari suatu image (citra) dalam penginderaan jauh adalah adanya rentang panjang gelombang (wavelength band) yang dimilikinya. Beberapa radiasi yang bisa dideteksi dengan sistem penginderaan jarak jauh seperti : radiasi cahaya matahari atau panjang gelombang dari visible dan near sampai middle infrared, panas atau dari distribusi spasial energi panas yang dipantulkan permukaan bumi (thermal), serta refleksi gelombang mikro. Setiap material pada permukaan bumi juga mempunyai reflektansi yang berbeda terhadap cahaya matahari. Sehingga material-material tersebut akan mempunyai resolusi yang berbeda pada setiap band panjang gelombang. Piksel adalah sebuah titik yang merupakan elemen palong kecil pada citra satelit. Angka numerik (1 byte) dari piksel disebut Digital Number (DN). Digital Number bisa ditampilkan dalam warna kelabu, berkisar antara putih dan hitam (greyscale), tergantung level energi yang terdeteksi. Pixel yang disusun dalam order yang benar akan membentuk sebuah citra. Berdasarkan resolusi yang digunakan, citra hasil penginderaan jarak jauh bisa dibedakan atas (Jaya, 2002):

• Resolusi spasial Merupakan ukuran terkecil dari suatu bentuk (feature) permukaan bumi yang bisa dibedakan dengan bentuk permukaan disekitarnya, atau sesuatu yang ukurannya bisa ditentukan. Kemampuan ini memungkinkan kita untuk mengidentifikasi (recognize) dan menganalisis suatu objek di bumi selain mendeteksi (detectable) keberadaannya.

• Resolusi spektral Merupakan dimensi dan jumlah daerah panjang gelombang yang sensitif terhadap sensor

• Resolusi radiometrik Merupakan ukuran sensitifitas sensor untuk membedakan aliran radiasi (radiation flux) yang dipantulkan atau diemisikan suatu objek oleh permukaan bumi.

• Resolusi Temporal Merupakan frekuensi suatu sistem sensor merekam suatu areal yang sama (revisit). Seperti Landsat TM yang mempunyai ulangan setiap 16 hari, SPOT 26 hari dan lain sebagainya.

Kebanyakan citra satelit yang belum diproses disimpan dalam bentuk grayscale, yang merupakan skala warna dari hitam ke putih dengan derajat keabuan yang bervariasi. Untuk penginderaan jauh, skala yang dipakai adalah 256 shade grayscale, dimana nilai 0 menggambarkan hitam, nilai 255 putih.

Untuk citra muktispektral, masing-masing piksel mempunyai beberapa DN, sesuai dengan jumlah band yang dimiliki. Sebagai contoh, untuk Landsat 7, masing-masing piksel mempunyai 7 DN dari 7 band yang dimiliki. Citra bisa ditampilkan untuk masing - masing band dalam bentuk hitan putih maupun kombinasi 3 band sekaligus, yang disebut color composites.

Citra, sebagai dataset, bisa dimanipulasi menggunakan algorithm (persamaan matematis). Manipulasi bisa merupakan pengoreksian 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 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) (Puntodewo, dkk, 2003)

1. Sistem Satelit Landsat 7 ETM+

Teknologi penginderaan jauh satelit dipelopori oleh NASA Amerika Serikat dengan diluncurkannya satelit sumberdaya alam yang pertama, yang disebut ERTS-1 (Earth Resources Technology Satellite) pada tanggal 23 Juli 1972, menyusul ERTS-2 pada tahun 1975, satelit ini membawa sensor RBV (Retore Beam Vidcin) dan MSS (Multi Spectral Scanner) yang mempunyai resolusi spasial 80 x 80 m. Satelit ERTS-1, ERTS-2 yang kemudian setelah diluncurkan berganti nama menjadi Landsat 1, Landsat 2, diteruskan dengan seri-seri berikutnya, yaitu Landsat 3, 4, 5, 6 dan terakhir adalah Landsat 7 yang diorbitkan bulan Maret 1998, merupakan bentuk baru dari Landsat 6 yang gagal mengorbit. Landsat 5, diluncurkan pada 1 Maret 1984, sekarang ini masih beroperasi pada orbit polar, membawa sensor TM (Thematic Mapper), yang mempunyai resolusi spasial 30 x 30 m pada band 1, 2, 3, 4, 5 dan 7. Sensor Thematic Mapper mengamati obyek-obyek di permukaan bumi dalam 7 band spektral, yaitu band 1, 2 dan 3 adalah sinar tampak (visible), band 4, 5 dan 7 adalah infra merah dekat, infra merah menengah, dan band 6 adalah infra merah termal yang mempunyai resolusi spasial 120 x 120 m. Luas liputan satuan citra adalah 175 x 185 km pada permukaan bumi. Landsat 5 mempunyai kemampuan untuk meliput daerah yang sama pada permukaan bumi pada setiap 16 hari, pada ketinggian orbit 705 km (Sitanggang, 1999 dalam Ratnasari, 2000). Kemampuan spektral dari Landsat-TM, ditunjukkkan pada Tabel 2. Program Landsat merupakan tertua dalam program observasi bumi. Landsat dimulai tahun 1972 dengan satelit Landsat-1 yang membawa sensor MSS multispektral. Setelah tahun 1982, Thematic Mapper TM ditempatkan pada sensor MSS. MSS dan TM merupakan whiskbroom scanners. Pada April 1999 Landsat-7 diluncurkan dengan membawa ETM+scanner. Saat ini, hanya Landsat-5 dan 7 sedang beroperasi.

Gambar 2. 2 Reflektansi obyek pada Berbagai Panjang Gelombang(achmadsiddikthoha.blogspot.com)

Tabel 2.1 Karakteristik ETM+ Landsat

Sistem	Landsat-7
Orbit	705 Km, 98,2, sun-synchronous, 10.00 AM Crossing, rotasi 16 hari (repeat cycle)
Sensor	ETM+ (Enhanced Thematic Mapper)
Swath Width	185 Km (FOV = 15o)
Off-back viewing	Tidak terseddia
Revisit time	16 Hari
Band-band spectral ( )	0.45 – 0.52 (1), 0.52 – 0.60 (2), 0.63 – 0.69 (3), 0.76 – 0.90 (4), 1.55 – 1.75 (5) 10.4 – 12.50 (6), 2.06 – 2.34 (7), 0.50 – 0.90 (PAN)
Ukuran Piksel Lapangan (Resolusi spasial)	15 m (PAN), 30 m (Band 1-5, 7) 60 m band 6
Arsip data	Earthexplorer usgv gov

Sistem Landsat merupakan milik Amerika Serikat yang mempunyai tiga instrument pencitraan, yaitu RBV (Return Beam Vidicon), MSS (multispectral Scanner) dan TM (Thematic Mapper). (Jaya, 2002)

1. RBV Merupakan instrumen semacam televisi yang mengambil citra snapshot dari permukaan bumi sepanjang track lapangan satelit pada setiap selang waktu tertentu.

2. MSS Merupakan suatu alat scanning mekanik yang merekam data dengan cara men-scanning permukaan bumi dalam jalur atau baris tertentu

3. TM Juga merupakan alat scanning mekanis yang mempunyai resolusi spectral, spatial dan radiometric.

Tabel 2.2 Band-band pada Landsat-TM dan kegunaannya (Lillesand dan Kiefer, 1997)

Band	Panjang Gelombang ( )	Spektral	Kegunaan
1	0.45 - 0.52	Biru	Tembus terhadap tubuh air , dapat untuk pemetaan air, pantai, pemetaan tanah, pemetaan tumbuhan, pemetaan kehutanan dan mengidentifikasi budidaya manusia
2	0.52 – 0.60	Hijau	Untuk pengukuran nilai pantul hijau pucuk tumbuhan dan penafsiran aktivitasnya juga untuk pengamatan kemampuan budidaya manusia.
3	0.63 – 0.69	merah	Dibuat untuk melihat daerah yang menyerap klorofil, yang dapat digunakan untuk membantu dalam pemisahan spesies tanaman juga untuk pengamatan budidaya manusia.
4	0.76 – 0.90	Infra Merah Dekat	Untuk membedakan jenis tumbuhan aktifitas dan kandungan biomas untuk membatasi tubuh air danpemisahan kelembapan tanah
5	1.55 – 1.75	Infra Merah Sedang	Menunjukkan kandungan kelembapan tumbuhan dan kelembapan tanah, juga untuk membedakan salju dan awan.
6	10.4 – 12.5	Infra Merah Termal	Untuk menganalisis tegakan tumbuhan, pemisahan kelembapan tanah dan pemetaan panas.
7	2.08 – 2.35	Infra Merah Sedang	Berguna untuk pengenalan terhadap mineral dan jenis batuan, juga sensitive terhadapkelembapan tumbuhan
8		Pankromatik	Studi kota, penajaman batas linier, analisis tata ruan

Tabel 2.2 Band-band pada Landsat-TM dan kegunaannya (Lillesand dan Kiefer, 1997)

Terdapat banyak aplikasi dari data Landsat TM: pemetaan penutupan lahan, pemetaan penggunaan lahan, pemetaan tanah, pemetaan geologi, pemetaan suhu permukaan laut dan lain-lain.

2. Interpretasi Citra Landsat

Interpretasi citra landsat dibedakan menjadi dua macam, yakni :

1. Interpretasi secara manual, interpretasi ini dilakukan dengan cara menginterpretasi data yang ada pada foto citra, dimana interpretasi ini dilakukan dengan cara menganalisis unsur-unsur interpretasi peta yang ada pada foto citra yang diambil dengan sistem fotografi.

2. Interpretasi secara digital, ialah interpretasi yang dilakukan dengan menggunakan komputer dan menggunakan software ER Mapper didalam menganalisis data, memproses data dan mengolah data citra yang didapatkan dari satelit dan sistem non fotografik lainnya.

Interpretasi citra dilakukan dengan dua proses yakni pengklasifikasian terbimbing (supervised Classification) dan pengklarifikasian tidak terbimbing (unsupervised Classification). Dimana analisis interpretasi peta ini adalah dengan mengklasifikasikan atau mengkategorikan semua pixel menjadi kelas-kelas dengan spektral yang sama. Sehingga disini kita dapat mencocokkan kelas-kelas pixel tersebut dengan data rujukan.