Citra Satelit Multispectral

BAB I

PENDAHULUAN

1.Latar Belakang

Kegiatan survey-pemetaan dan pemodelan untuk pngelolaan lingkungan, sumberdaya, dan wilayah, dewasa ini sudah tidak dapat dilepaskan dari dua macam teknologi, yaitu penginderaan jauh dan system informasi geografis. Penginderaan jauh adalah ilmu dan seni dalam memperoleh suatu informasi mengenai suatu objek, area, atau fenomena melalui analisis data yang diperoleh dengan alat tanpa suatu kontak langsung (Lillisand et al., 2008). System Informasi Geografi adalah suatu system berbasis computer yang digunakan untuk menyimpan, mengelola, menganalisis, dan mengaktifkan atau memanggil kembali data yang memiliki referensi keruangan, untuk berbagai tujuan yang berkaitan dengan pemeetaan dan perencanaan wilayah. Kedua macam teknologi tersebut sangat bermanfaat dalam pengelolaan informasi keruangan mengenai kondisi permukaan (dan dekat permukaan) bumi. Oleh karena itu, pada perkembangan selanjutnya, teknologi tersebut cenderung diintegrasikan demi peningkatan efisiensi perolehan serta akurasi pemetaannya, sebagai masukkan dalam proses perencanaan dan pengelolaan wilayah.

Dalam penginderaan jauh maka dibutuhkan alat untuk mengidentifikasi, salah satunya adalah citra satelit. Citra satelit berkembang pesat sejak awal tahun ‘60an sampai sekarang, hingga lahirlah satelit Landsat, Quickbird, Ikonos, SPOT, NOAA, ALOS, da sebagainya yang mana memiliki karakteristik dan kegunaan yang berbeda-beda sesuai kebutuhan. Perkembangan ini berimbas pada citra yang dihasilkan. Berawal dari foto pankromatik ke multispectral sampai ke hiperspektral, bahkan dalam sensor yang digunakan tidak hanya citra satelit pasif melainkan aktif yang mana tenaganya dibuat oleh manusia berupa pulsa yang digunakan dalam satelit radar.

2.Rumusan Masalah

1. 
   
2. Apa definisi dari citra satelit multispektral?
   
3. Apa perbedaan citra satelit multispectral dari satelit Landsat, Quickbird, dan Ikonos?
   
4. Apa definisi citra radar?
   
5. Apa definisi citra hiperspektal?
   

3.Tujuan

1. 
   
2. Untuk mengetahui apa yang dimaksud citra satelit multispektral.
   
3. Untuk mengetahui perbedaan antara satelit Landsat, Quikbird, dan Ikonos.
   
4. Untuk mengetahui pengertian dari satelit radar.
   
5. Untuk mengetahui definisi dan maksud dari satelit hiperspektral.
   

BAB II

PEMBAHASAN

2.1 Pengertian Citra Satelit Multispektral

Citra multispectral adalah citra yang dibuat dengan saluran jamak. Berbeda dengan citra tunggal yang umumnya dibuat dengan saluran lebar, citra multispectral umumnya dibuat dengan saluran sempit. Dengan menggunakan sensor multispectral, maka kenampakan yang diindera akan menghasilkan citra dengan berbagai saluran. Citra dengan saluran yang berbeda tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi kenampakan-kenampakan tertentu, karena saluran-saluran tersebut memiliki kepekaan terhadap suatu kenampakan.

Sebuah gambar multispektral adalah salah satu yang menangkap data gambar pada frekuensi tertentu di seluruh spektrum elektromagnetik . Panjang gelombang dapat dipisahkan oleh filter atau dengan penggunaan instrumen yang sensitif terhadap panjang gelombang tertentu, termasuk cahaya dari frekuensi di luar jangkauan cahaya tampak , seperti inframerah . pencitraan spektral dapat memungkinkan ekstraksi informasi tambahan mata manusia gagal untuk menangkap dengan yang reseptor untuk merah, hijau dan biru . Ini pada awalnya dikembangkan untuk ruang berbasis pencitraan.

Citra multispektral adalah tipe utama dari gambar yang diperoleh oleh penginderaan jauh (RS) radiometers . Membagi spektrum dalam banyak band, multispektral adalah kebalikan dari pankromatik , yang mencatat hanya intensitas total radiasi yang jatuh pada setiap pixel . Biasanya, satelit memiliki tiga atau lebih radiometers ( Landsat memiliki tujuh). Masing-masing memperoleh satu gambar digital (dalam penginderaan jauh, disebut 'adegan') di sebuah band kecil dari spektrum yang terlihat, mulai dari 0,7 pM sampai 0,4 pM, disebut merah-hijau-biru (RGB) daerah, dan pergi ke panjang gelombang inframerah 0,7 pM sampai 10 pM atau lebih, diklasifikasikan sebagai dekat inframerah (NIR), tengah inframerah (MIR) dan far infrared (FIR atau termal). Dalam kasus Landsat, tujuh adegan terdiri dari tujuh gambar-band multispektral. pencitraan spektral dengan band-band yang lebih banyak, lebih halus resolusi spektral atau cakupan spektral yang lebih luas dapat disebut itt atau ultraspectral.

Teknologi ini juga membantu dalam interpretasi papirus kuno , seperti yang ditemukan di Herculaneum , oleh pencitraan fragmen dalam kisaran inframerah (1000 nm). Seringkali, teks pada dokumen tampaknya sebagai tinta hitam pada kertas hitam dengan mata telanjang. Pada 1000 nm, perbedaan reflektifitas cahaya membuat teks jelas dibaca. Ini juga telah digunakan untuk gambar palimpsest Archimedes oleh pencitraan perkamen daun dalam bandwidth 365-870 nm, dan kemudian menggunakan teknik pengolahan citra digital canggih untuk mengungkapkan undertext karya Archimedes.

Ketersediaan panjang gelombang untuk penginderaan jauh dan pencitraan dibatasi oleh jendela inframerah dan jendela optik. Panjang gelombang adalah perkiraan, nilai-nilai yang tepat bergantung pada instrumen satelit tertentu:

• 
  
• Biru, 450-515 .. 520 nm, yang digunakan untuk pencitraan atmosfer dan air yang dalam, dan dapat mencapai hingga 150 kaki (50 m) jauh di air yang jernih.
  
• Hijau, 515 .. 520-590 .. 600 nm, yang digunakan untuk pencitraan vegetasi dan struktur air yang dalam, hingga 90 kaki (30 m) di air jernih.
  
• Merah, 600 .. 630-680 .. 690 nm, yang digunakan untuk pencitraan benda buatan manusia, dalam air hingga 30 kaki (9 m) dalam, tanah, dan vegetasi.
  
• Dekat inframerah, 750-900 nm, digunakan terutama untuk pencitraan vegetasi.
  
• Mid-inframerah, 1550-1750 nm, digunakan untuk vegetasi pencitraan, kadar air tanah, dan beberapa kebakaran hutan .
  
• Mid-inframerah, 2080-2350 nm, digunakan untuk pencitraan tanah, kelembaban, fitur geologi, silikat, tanah liat, dan kebakaran.
  
• Inframerah termal , 10.400-12.500 nm, menggunakan radiasi yang dipancarkan bukan tercermin, untuk pencitraan struktur geologi, perbedaan termal dalam arus air, kebakaran, dan untuk studi malam.
  
• Radar dan teknologi yang terkait berguna untuk pemetaan medan dan untuk mendeteksi berbagai objek.
  

Untuk tujuan yang berbeda, kombinasi yang berbeda dari band spektral dapat digunakan. Mereka biasanya diwakili dengan warna merah, hijau, dan saluran biru. Pemetaan band untuk warna tergantung pada tujuan dari gambar dan preferensi pribadi para analis. Inframerah termal sering dihilangkan dari pertimbangan karena resolusi spasial miskin, kecuali untuk tujuan khusus.

• 
  
• Warna dasar, menggunakan saluran hanya merah, hijau, dan biru, dipetakan ke warna masing-masing. Sebagai sebuah foto warna polos, itu baik untuk menganalisis obyek buatan manusia, dan mudah dipahami bagi pemula analis.
  
• Hijau-merah-inframerah, di mana saluran biru diganti dengan dekat inframerah, digunakan untuk vegetasi, yang sangat reflektif di IR dekat, kemudian menunjukkan sebagai biru. Kombinasi ini sering digunakan untuk mendeteksi vegetasi dan kamuflase.
  

·Blue-NIR-MIR, di mana saluran biru menggunakan biru terlihat, hijau menggunakan NIR (sehingga vegetasi tetap hijau), dan MIR ditampilkan sebagai merah. Gambar tersebut memungkinkan melihat kedalaman air, cakupan vegetasi, kadar air tanah, dan adanya kebakaran, semua dalam satu gambar.

Banyak kombinasi lain sedang digunakan. NIR sering ditampilkan sebagai merah, membuat vegetasi yang tertutup daerah tampak merah.

2.2. Perbedaan Multispektral pada Landsat, Quickbird, dan IKONOS

·Landsat

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.

Satelit Landsat merupakan salah satu satelit sumber daya bumi yang dikembangkan oleh NASA dan Departemen Dalam Negeri Amerika Serikat. Satelit ini terbagi dalam dua generasi yakni generasi pertama dan generasi kedua. Generasi pertama adalah satelit Landsat 1 sampai Landsat 3, generasi ini merupakan satelit percobaan (eksperimental) sedangkan satelit generasi kedua (Landsat 4 dan Landsat 5) merupakan satelit operasional (Lindgren, 1985), sedangkan Short (1982) menamakan sebagai satelit penelitian dan pengembangan (Sutanto, 1994). Satelit generasi pertama memiliki dua jenis sensor, yaitu penyiam multi spektral (MSS) dengan empat saluran dan tiga kamera RBV (Return Beam Vidicon).

Satelit generasi kedua adalah satelit membawa dua jenis sensor yaitu sensor MSS dan sensor Thematic Mapper (TM). Perubahan tinggi orbit menjadi 705 km dari permukaan bumi berakibat pada peningkatan resolusi spasial menjadi 30 x30 meter untuk TM1 - TM5 dan TM7 , TM 6 menjadi 120 x 120 meter. Resolusi temporal menjadi 16 hari dan perubahan data dari 6 bits (64 tingkatan warna) menjadi 8 bits (256 tingkatan warna). Kelebihan sensor TM adalah menggunakan tujuh saluran, enam saluran terutama dititikberatkan untuk studi vegetasi dan satu saluran untuk studi geologi tabel (2.1) Terakhir kalinya akhir era 2000- an NASA menambahkan penajaman sensor band pankromatik yang ditingkatkan resolusi spasialnya menjadi 15m x 15m sehingga dengan kombinasi didapatkan citra komposit dengan resolusi 15m x 15 m.

Tabel 2.1 Saluran Citra Landsat TM

Saluran

Kisaran
Gelombang (µm)

Kegunaan Utama

1

0,45 – 0,52

Penetrasi tubuh air, analisis penggunaan lahan, tanah, dan vegetasi. Pembedaan vegetasi dan lahan.

2

0,52 – 0,60

Pengamatan puncak pantulan vegetasi pada saluran hijau yang terletak diantara dua saluran penyerapan. Pengamatan ini dimaksudkan untuk membedakan jenis vegetasi dan untuk membedakan tanaman sehat terhadap tanaman yang tidak sehat

3

0,63 – 0,69

Saluran terpenting untuk membedakan jenis vegetasi. Saluran ini terletak pada salah satu daerah penyerapan klorofil

4

0,76 – 0,90

Saluran yang peka terhadap biomasa vegetasi. Juga untuk identifikasi jenis tanaman. Memudahkan pembedaan tanah dan tanaman serta lahan dan air.

5

1,55 – 1,75

Saluran penting untuk pembedaan jenis tanaman, kandungan air pada tanaman, kondisi kelembapan tanah.

6

2,08 – 2,35

Untuk membedakan formasi batuan dan untuk pemetaan hidrotermal.

7

10,40 – 12,50

Klasifikasi vegetasi, analisis gangguan vegetasi. Pembedaan kelembapan tanah, dan keperluan lain yang berhubungan dengan gejala termal.

8

Pankromatik

Studi kota, penajaman batas linier, analisis tata ruang

Sumber : Lillesand dan Kiefer, 1979 dengan modifikasi) .

Karakteristik Data Landsat TM.

Data Landsat TM (Thematic Mapper) diperoleh pada tujuh saluran spektral yaitu tiga saluran tampak, satu saluran inframerah dekat, dua saluran inframerah tengah, dan satu saluran inframerah thermal. Lokasi dan lebar dari ketujuh saluran ini ditentukan dengan mempertimbangkan kepekaannya terhadap fenomena alami tertentu dan untuk menekan sekecil mungkin pelemahan energi permukaan bumi oleh kondisi atmosfer bumi.

Citra Landsat 7 ETM+ 15 m di London, England, 15m Data Courtesy USGS (infoterra-global.com, 2004)

Jensen (1986) mengemumakan bahwa kebanyakan saluran TM dipilih setelah analisis nilai lebihnya dalam pemisahan vegetasi, pengukuran kelembaban tumbuhan dan tanah, pembedaan awan dan salju, dan identifikasi perubahan hidrothermal pada tipe-tipe batuan tertentu.

Data TM mempunyai proyeksi tanah IFOV (instantaneous field of view) atau ukuran daerah yang diliput dari setiap piksel atau sering disebut resolusi spasial. Resolusi spasial untuk keenam saluran spektral sebesar 30 meter, sedangkan resolusi spasial untuk saluran inframerah thermal adalah 120 m (Jensen,1986).

·Quickbird

Pada tahun 1994 pemerintah Amerika Serikat mengambil keputusan untuk mengizinkan perusaan sipil komersial untuk memasarkan data penginderaan jauh resolusi tinggi., yaitu antara 1-4 meter (Jensen, 1996). Hal ini kemungkinan berkaitan dengan berakhirnya perang dingin. Segera setelah itu, Earth Watch Inc., suatu perusahaan swasta yang bergerak dibidang sumberdaya merencanakan pengembangan dua satelit sistem resolusi tinggi, yaitu EarlyBird dan QuickBird. earlyBird diluncurkan pada tahun 1997, dengan citra pankromatik beresolusi 3 meter dan citra multispektral beresolusi 15 meter, serta lebar sapuan 15 km.QuickBird-1, yang diluncurkan pada 1999, mampu memberikan citra dari dua sensor dengan dua macam resolusi dari ketinggian orbit 600 km, yaitu 4 meter untuk citra multi spektral dan 1 meter untuk citra pankromatik. Sensor multispektral terdiri atas saluran biru (0,45 – 0,52 µm), hijau (0,52 – 0,60 µm), merah (0,63 – 0.69 µm), dan inframerah dekat (0,76 – 0,89 µm), sedangkan sensor pankromatik beroprasi pada jalur yang relative lebar, yaitu 0,45 – 0,90 µm.

Citra Quickbird Resolusi di atas Tampa, Florida USA © digitalglobe.com

Kondisi vegetasi tampak jelas pada komposisi warna semu (false color), yang tersusun atas saluran-saluran B, H, IMD ataupun H, M, IMD yang masingmasing ditandai dengan urutan warna biru, hijau, dan merah. Pada citra komposit warna ini, vegetasi dengan berbagai tingkat kerapatan tampak bergradasi kemerahan. Teknik pengolahan citra digital dengan indeks vegetasi seringkali memilih formula NDVI (normalised diference vegetation index= IMD-M/IMD+M). Indeks atau nilai piksel yang dihasilkan kemudian sering dijadikan ukuran kuantitatif tingkat kehijauan vegetasi. Apabila diterapkan di wilayah kota, maka tingkat kehijauan lingkungan urban dapat digunakan sebagai salah satu parameter kualitas lingkungan.

Kehadiran Quickbird dan Ikonos telah melahirkan .eforia baru. Pada praktisi inderaja yang jenuh dengan penggunaan metode baku analisis citra berbasis Landsat dan SPOT. Klasifikasi multispektral standar berdasarkan resolusi spasial sekitar 20-30 meter seringkali dianggap kurang halus untuk kajian wilayah pertanian dan urban di Jawa. Model-model dengan knowledgebased techniques (KBT) yang berbasis Landsat dan SPOT umumnya tidak tersedia dalam menu baku di perangkat lunak komersial, dan lebih sulit dioperasikan.

Quickbird menjawab kebutuhan itu. Resolusi 60 cm bila dipadukan dengan saluran multispektralnya akan menghasilkan pan-sharped image, yang mampu menonjolkan variasi obyek hingga marka jalan dan tembok penjara. Citra ini mudah sekali diinterpretasi secara visual.

Meski demikian, para pakar inderaja saat ini masih bergulat dengan pengembangan metode ekstraksi informasi otomatis berbasis citra resolusi tinggi seperti Quickbird. Resolusi spasial yang sangat tinggi pada Quickbird telah melahirkan masalah baru dalam inderaja digital, di mana respons spektral obyek tidak berhubungan langsung dengan karakter obyek secara utuh, melainkan bagian-bagiannya.

Bayangkan citra multispektral SPOT-5 beresolusi 10 meter, maka dengan relatif mudah jaringan jalan dapat kita klasifikasi secara otomatis ke dalam kategori-kategori .jalan aspal., .jalan beton., dan .jalan tanah., karena jalan-jalan elebar sekitar 5 hingga 12 meter akan dikenali sebagai piksel-piksel dengan nilai tertentu. Namun, pada resolusi 60 cm, jalan selebar 15 meter akan terisi dengan pedagang kakilima, marka jalan, pengendara motor, dan bahkan Koran yang tergeletak di tengah jalan. (Danoedoro, 2004)

Karakteristik sistem satelit Quickbird

Saluran

Resolusi spektral

Resolusi spasial pada nadir

1

0,45 – 0,52 µm

2,44 meter

2

0,52 – 0,60 µm,

2,44 meter

3

0,63 – 0.69 µm

2,44 meter

4

0,76 – 0,89 µm

2,44 meter

pankromatik

0,45 – 0,90 µm.

0,61 meter

Sensor

Linear array, pushbroom

Swath

16 km

Rate

50 mb/detik

Revisit

1-5 hari, tergantung lintang

Bit coding

11 bit (0-2047)

Orbit

600 km, tidak sinkron dengan matahari. Melintasi ekuator padawaktu yang tidak tentu

Peluncuran

18 oktober 2001

·IKONOS

Ketika perang Irak berlangsung, fasilitas Irak yang menjadi target militer Amerika Serikat sering muncul di media massa melalui rekaman satelit Ikonos. Ikonos memang punya resolusi spasial sangat tinggi, 1 meter untuk pankromatik dan 4 meter untuk multispektral, sehingga hasilnya amat jelas. Tahun 1992 Kongres AS meloloskan Undang-Undang Penginderaan Jauh Daratan (US Land Remote Sensing Act). Undang-undang ini menyebutkan industri inderaja satelit komersial sangat penting bagi kesejahteraan rakyat AS serta mengizinkan perusahaan-perusahaan swasta mengembangkan, memiliki, mengoperasikan serta menjual data yang dihasilkan (Danoedoro, 2004).

Diluncurkan pada September 1999, IKONOS dimiliki dan dioperasikan oleh Space Imaging. Disamping mempunyai kemampuan merekam citra multispetral pada resolusi 4 meter, IKONOS dapat juga merekam obyek-obyek sekecil satu meter pada hitam dan putih. Dengan kombinasi sifat-sifat multispektral pada citra 4-meter dengan detail-detail data pada 1-meter, Citra IKONOS diproses untuk menghasilkan 1-meter produk-produk berwarna.

IKONOS adalah satelit komersial beresolusi tinggi pertama yang ditempatkan di ruang angkasa. IKONOS dimiliki oleh Sapce Imaging, sebuah perusahaan Observasi Bumi Amerika Serikat. Satelit komersial beresolusi tinggi lainnya yang diketahui: Orbview-3 (OrbImage), Quickbird (EarthWatch) dan EROS-A1 (West Indian Space). IKONOS diluncurkan pada September 1999 dan pengumpulan data secara regular dilakukan sejak Maret 2000.

Sensor OSA pada satelit didasarkan pada prinsip pushbroom dan dapat secara simultan mengambil citra pankromatik dan multispektral. IKONOS mengrimkan resolusi sapatial tertinggi sejauh yang dicapai oleh sebuah satelit sipil. Bagian dari resolusi spasial yang tinggi juga mempunyai resolusi radiometrik tinggi menggunakan 11-bit (Space Imaging, 2004).

Citra Ikonos Frankfurt Airport, Germany - 1-meter True Color (Spaceimaging.com, 2004)

Pada moda multispectral, satelit Ikonos mampu menghasilkan citra dengan kombinasi saluran menyerupai apa yang dapat dilakukan oleh sensor Landsat TM saluran 1-4 karena memang wilayah panjang gelombangnya hampir sama. Keunggulan citra satelit Ikonos terletak pada resolusi spasialnya yang sangat tinggi sehingga jaringan jalan dan gedung tampak jelas. Melalui fusi data antara pankromatik (1 meter) dengan multispectral (4 meter) dapat dihasilkan citra berwarna dengan resolusi spasial 1 meter. Citra pankromatik diperoleh melalui perekaman pada julat panjang gelombang 0,45-0,90 µm, sedangkan citra multispectral diperoleh melalui empat saluran, masing-masing ialah saluran biru(0,45-0,53 µm), hijau (0,52-0,61 µm), merah (0,64-0,71 µm),dan inframerah dekat (0,77-0,88 µm). ikonos mengorbit pada ketinggia 681 km, denganlebar sapuan sebesar 11 km.

Karakteristik sistem satelit IKONOS

Saluran

Resolusi spektral

Resolusi spasial pada nadir

1

0,45 – 0,52 µm

4 meter

2

0,52 – 0,60 µm,

4 meter

3

0,63 – 0.69 µm

4 meter

4

0,76 – 0,90 µm

4 meter

pankromatik

0,45 – 0,90 µm.

1 meter

Sensor

Linear array, pushbroom

Swath

1I km

Rate

25 mb/detik

Revisit

<3 hari

Bit coding

11 bit (0-2047)

Orbit

681 km, sinkron dengan matahari. Melintasi ekuator pukul 10-11 pagi

Peluncuran

27 April 1999 (gagal)

24 September 1999

2.3. Satelit Radar

Penginderaan jauh system radar yaitu penginderaan jauh yang menggunakan spectrum gelombang mikro, sedangkan tenaga yang diperoleh dibangkitkan oleh sensor (buatan). Tenaga ini merupakan tenaga pulsa berkekuatan tinggi yang dipancarkan dalam waktu yag relatif pendek yaitu sekitra 10-6/detik (Sutanto, 1986). Tenaga yang dipancarkan pada objek dipantulkan kembali, sehingga mencatat waktu-waktu dipancarkan sampai kembali ke sensor. Intensitas pulsa radar menentukan karakteristik spectral objek dari radar. Hasil dari radar dapat berupa data citra dan non-citra. Oleh karena tenaga dibangkitkan oleh sensor, maka tenaga yang dipancarkan pada objek yang tegak dengan sensor akan memantulkan dengan tenaga yang sama, sehingga objek akan gelap dan tidak dapat diinterpretasi. Oleh karena itu, radar dalam perekamannya dilakukan kearah samping yang disebut dengan Side Looking Airbone Radar (SLAR).

Intensitas tenaga pantulan ini pada dasarnya dipengaruhi oleh dua sifat utama, yaitu sifat objek yang direkam dan sifat radarnya (Sutanto, 1986). Kedua sifat tersebut dipengaruhi oleh sifat objek lereng, kekerasan permukaan, complex dielectric constant, dan arh objek. Sedangkan sifat radar dipengaruhi oleh panjang gelombang yang digunakan, sudut depresi antenna, polarisasi, dan arah pengamatan antenna (Avery dan Berlin, 1985).

1.Lereng

·Lereng yeng dimaksud ialah lereng permukaan secara makro atau lereng topografi daerah

·Lereng yang menghadap kea rah sensor lazim disebut lereng depan, maka pantulan tenaganya lebih besar dari lereng belakangnya

·Pantulan maksimum terjadi bila arah pulsa radar tegak lurus terhadap lereng depan

2.Kekasaran permukaan

·Yang mempengaruhi intensitas pantukan pulsa radar ialah kekasaran permukaan obyekyang diindera.

·Kekerasan permukaan ini bersifat relatif, yaitu merupakan fungsi panjang gelombang dan sudut depresi antenanya.

·Kekasaran permukaan obyek ditentukan berdasarkan kriteria Reyleigh :

·Untuk objek yang permukaannya kasar dengan rumus :

h= Beda tinggi rata2 permukaan obyek ( relief obyek )

λ = panjang gelombang elektromagnetik yang digunakan

β = sudut depresi antena, yaitu sudut yang dibentuk oleh garis oleh arah pulsa radar ke obyek dan garis horisontal yang melalui antena radar dan tegak lurus jalur terbang

·Kekerasan permukaan diukur dengan sentimeter

·Semakin kecil sudut datang pulsa radar, semakin besar hambuean baliknya

·Sudut datang pulsa radar dapat diabaikan bagi permukaan obyek yang sangat kasar

3.Complex dielektric constant

·Complex dielektrik constant : ukuran kemampuan sebuah benda untuk memantulkan atau meneruskan tenaga radar

·Bila complex dielektrik constant-nya lebih besar maka nilai pantulannya juga lebih besar, sedang konduktivitas dan daya tembusnya menurun

·Complex dielektrik constant bagi benda kering pada umumnya berkisar antara 3 hingga 8 pada gelombang radar

·Nilainya bagi air mendekati 80

4.Polarisasi

·Polarisasi : pengarahan vektor elektrik pada gelombang elektromagnetik menurut satu bidang datar

·Gelombang elektromagnetik yang tidak dipolarisasi maka vektor elektriknya mengarah secara acak

·Gelombang elektrik dan gelombang magnetik itu saling tegak lurus dan masing-masing bergerak maju dengan arah sumbu Z

5.Panjang gelombang dan daya tembus pulsa radar

Dapat dibedakan menjadi 2, yaitu :

a. Daya tembus terhadap atmosfer

b. Daya tembus terhadap permukaan tanah

·Hambatan atmosfer terbesar dialami oleh pulsa radar yang bergelombang pendek

·Pulsa radar saluran X dapat menembus kabut, debu, awan, dan semua hambatan atmosfer kecuali hujan lebat

·Pulsa radar saluran Ka dapat menembus beberapa jenis awan, akan tetapi hujan dan awan tebal memantulkannya

·Pulsa radar saluran L sering disebut berkemampuan pada segala cuaca karena ia dapat menembus pada segala hambatan atmosfer termasuk hujan lebat

·Citar radar saluran X, C, dan L banyak digunakan di daerah tropik yang selalu tertutup awan dan sering merupakan data tunggal bagi beberapa daerah semacam itu

·Daya tembus semakin besar bagi panjang gelombang yang semakin besar

6.Arah pengamatan antena dan arah obyek

·Arah atau sudut pengamatan antena (antenna look angle) dalam hubungannya dengan arah obyek besar sekali pengaruhnya terhadap pantulan gelombang radar

·Sudut yang terbentuk oleh 2 arah ini berkisar dari 0° hingga 90°

·Citra radar yang arah pengamatannya beraneka dapat meningkatkan kemampuannya untuk menyajikan data.

Gambar . Contoh SpotLight area pertambangan mineral

2.4. Satelit Hiperspektral

Sebuah citra hiperspektral adalah sebuah citra yang memiliki informasi dari beragam spektrum elektromagnetik. Spektrum-spektrum tersebut disimpan dalam bentuk tumpukan ‘citra’ yang masing-masing mewakili rentang spektrum elektromagnetis tertentu yang biasa disebut sebagai spectral band. Kumpulan ‘citra’ tersebut dikombinasikan sehingga membentuk kubus hiperspektral untuk kemudian dapat diproses dan dianalisis. Visualisasi dari penjelasan ini dapat dilihat di gambar .

Gambar 1. Kubus Spektrum Citra Hiperspektral

Sensor Hyperion merupakan salah satu sistem sensor hiperspektral yang paling awal dipasang pada satelit, bahkan lebih dahulu daripada MERIS pada Envisat1. Sebenarnya Satelit EO-1 (Earth Observer-1) yang diluncurkan pada 21 November 2000 dan mengorbit pada ketinggian 706 km di atas bumi serta mengorbit sinkron matahari mengusung sensor Hyperion ALI (Advanced Land Imager) dan LEISA (Linier Imaging Spectrometer Array).

Hyperion menarik untuk dibahas karena katalog perekamannya sangat mirip dengan Landsat -7. Satelit EO-1 dirancang sedemikian rupa sehingga dengan tinggi orbit 705 km dan inklinasi 98.70, merekam dengan formasi menit lebih lambat daripada Landsat-7,namun pada jalur yang sama persis. Hanya saja, lebar sapuannya lebih se,mpit, yaitu hanya 7,5 km melalui perekaman melintang arah jalur orbit( across-track scanning). Dengan selisih waktu yang hanya 1 menit ini, perbandingan antara citra yang dihasilkan oleh Lansat-7 dan EO-1 tentu saja mudah dilakukan karena selisih waktu tersebut cukup kecil untuk mempertimbangkan adanya perbedaan kondisi atmosfer. Table 4 menyajikan spesifikasi saluran spectral pada satelit EO-1.

Saluran hyperion memiliki 220 saluran spectral berkisar antara 0-4 hingga 2,35 µm, sementara ALI mempunyai 10 saluran berkisar 0,4 hingga 2,4 µm. keduanya memberikan data citra pada resolusi spasial 30 meter,sama seperti Landsat ETM+.LEISA merupakan suatu subsistem pengkoreksi atmosfer (atmospheric corrector) yang merupakan instrument hiperspektral dengan jumlah saluran sebanyak 256 bau pada kisaran antara 0,9 hingga 1,6 µm pada resolusi spasial 250 m. LEISA dirancang untuk mengkoreksi kandungan uap air di atmosfer.

Spesifikasi saluran pada satelit eo-1

Saluran

Resolusi spektral

Resolusi spasial pada nadir

Advanced Lang Imager (ALI)

MS-1

0,433 – 0,453 µm

30 x 30 meter

MS-1

0,450 – 0,510 µm,

30 x 30 meter

MS-2

0,525 – 0.605 µm

30 x 30 meter

MS-3

0,630 – 0,690 µm

30 x 30 meter

MS-4

0,775 – 0,805 µm.

30 x 30 meter

MS-4’

0,845 – 0,890 µm.

30 x 30 meter

MS-5’

1,20 – 1,30 µm.

30 x 30 meter

MS-5

1,55 – 1,75 µm.

30 x 30 meter

MS-7

2,08 – 2,35 µm.

30 x 30 meter

Pankromatik

0,480 – 0,690 µm.

10 x 10 meter

Hyperion Hyperspectral Sensor

220 saluran, 0,4 – 2,4 µm, pada 30 x 30 m

LEISA Atmospheric Corrector (LAC)

256 saluran, 0,9 – 1,6 µm, pada 250 x 250 m

Lebar sapuan

ALI 37 km, Hyperion 7,5 km, LEISA 185 km

Revisit

16 hari sekali, sama dengan Landsat-7

BAB III

PENUTUP

3.1.Kesimpulan

Citra multispectral adalah citra yang dibuat dengan saluran jamak. Berbeda dengan citra tunggal yang umumnya dibuat dengan saluran lebar, citra multispectral umumnya dibuat dengan saluran sempit. Dengan menggunakan sensor multispectral, maka kenampakan yang diindera akan menghasilkan citra dengan berbagai saluran. Citra dengan saluran yang berbeda tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi kenampakan-kenampakan tertentu, karena saluran-saluran tersebut memiliki kepekaan terhadap suatu kenampakan.

Penginderaan jauh system radar yaitu penginderaan jauh yang menggunakan spectrum gelombang mikro, sedangkan tenaga yang diperoleh dibangkitkan oleh sensor (buatan). Tenaga ini merupakan tenaga pulsa berkekuatan tinggi yang dipancarkan dalam waktu yag relatif pendek yaitu sekitra 10-6/detik (Sutanto, 1986). Tenaga yang dipancarkan pada objek dipantulkan kembali, sehingga mencatat waktu-waktu dipancarkan sampai kembali ke sensor. Intensitas pulsa radar menentukan karakteristik spectral objek dari radar. Hasil dari radar dapat berupa data citra dan non-citra. Oleh karena tenaga dibangkitkan oleh sensor, maka tenaga yang dipancarkan pada objek yang tegak dengan sensor akan memantulkan dengan tenaga yang sama, sehingga objek akan gelap dan tidak dapat diinterpretasi. Oleh karena itu, radar dalam perekamannya dilakukan kearah samping yang disebut dengan Side Looking Airbone Radar (SLAR).

Sebuah citra hiperspektral adalah sebuah citra yang memiliki informasi dari beragam spektrum elektromagnetik. Spektrum-spektrum tersebut disimpan dalam bentuk tumpukan ‘citra’ yang masing-masing mewakili rentang spektrum elektromagnetis tertentu yang biasa disebut sebagai spectral band. Kumpulan ‘citra’ tersebut dikombinasikan sehingga membentuk kubus hiperspektral untuk kemudian dapat diproses dan dianalisis.

DAFTAR PUSTAKA

Achmad Siddik Thoha. 2008. Karakteristik Citra Satelit. Departemen Kehutanan, Fakultas Pertanian Universitas Sumatera Utara.

Danoedoro, Projo. 2012. Pengantar Peninderaan Jauh Digital. Andi : Yogyakarta

Lalu Muhamad Jaelani. 2006. Hiperspektral, Masa Depan Teknologi Inderaja. Institut Teknologi Sepuluh November, Surabaya.

Sutanto. 1986. Penginderaan Jauh, Jilid I. Gadjah Mada University Press, Yogyakarta.