Interpretasi Beberapa Citra Pada Wilayah Kecamatan Gambut

Nama : Muhammad Hanafi
Nim : 2410416110018
Kelas : C
Dosen Pengampu : Rosalina Kumalawati, S.Si, M.Si.
Mata Kuliah : Lahan Basah
Jurusan : S1 Geografi
Fakultas Ilmu Sosial & Politik
Universitas Lambung Mangkurat

Citra dalam penginderaan jauh adalah gambaran atau representasi suatu objek, daerah, atau gejala yang diperoleh melalui analisis data sensor tanpa melakukan kontak langsung dengan objek tersebut. Teknologi ini memanfaatkan berbagai panjang gelombang elektromagnetik untuk menangkap informasi tentang permukaan Bumi, yang kemudian diolah menjadi citra yang dapat diinterpretasikan. Teknik penginderaan jauh melibatkan beberapa tahapan penting, yaitu pengumpulan data, pemrosesan data, dan analisis serta interpretasi citra. Pada tahap pengumpulan data, sensor menangkap energi yang dipantulkan atau dipancarkan oleh objek di permukaan Bumi. Kemudian, energi ini diproses untuk menghasilkan citra yang akurat. Citra dalam penginderaan jauh dapat dibagi menjadi dua jenis utama: citra foto dan non-foto. Citra foto diperoleh menggunakan sensor kamera yang merekam spektrum ultra violet, tampak mata, serta inframerah terpancar oleh objek. Contohnya termasuk foto udara dan satelit seperti Landsat dan SPOT. Sebaliknya, citra non-foto diperoleh menggunakan sensor non-kamera seperti radar dan radiometer. 

Citra penginderaan jauh memiliki karakteristik-karakteristik penting, seperti resolusi spasial, spektral, temporal, dan radiometrik. Resolusi spasial mengacu pada ukuran terkecil objek yang dapat dikenali dalam citra, sedangkan resolusi spektral menunjukkan kemampuan sensor untuk membedakan panjang gelombang elektromagnetik. Resolusi temporal menunjukkan frekuensi perekaman ulang wilayah yang sama, sementara resolusi radiometrik mengukur kemampuan sensor untuk membedakan antara intensitas pantulan cahaya. Manfaat citra penginderaan jauh sangat luas dan beragam. Di bidang meteorologi, citra digunakan untuk memantau cuaca dan pola iklim. Di bidang pertanian, citra membantu mengawasi kesehatan tanaman dan manajemen lahan pertanian. Selain itu, citra juga digunakan dalam kehutanan untuk pemantauan hutan dan konservasi sumber daya alam. Terakhir, citra sangat berguna dalam perencanaan wilayah karena menyediakan data spasial yang akurat untuk perencanaan kota dan infrastruktur. 

Interpretasi pada tiga citra yaitu:

1. Google Earth (Worldview-3)

Citra dari Satelit WorldView, Satelit komersial WorldView, yang dioperasikan oleh perusahaan Maxar, menyediakan citra resolusi sangat tinggi (hingga 30 cm). Citra ini banyak digunakan dalam bidang militer, pemetaan perkotaan, serta pemantauan infrastruktur.

Dokumen Pribadi

• Kelebihan:
  • Visualisasi yang sangat realistis dan nyata dengan menggunakan gambar citra satelit dan udara.
  • Memungkinkan pengguna melihat gedung dan jalan raya secara 3 dimensi.
  • Fitur 3D dan Street View memungkinkan pengguna menjelajahi berbagai fenomena geografis secara interaktif.
• Kekurangan:
  • Keterbatasan data, terutama dalam menjelajahi bagian bumi yang terpencil seperti pedesaan atau negara-negara berkembang.
  • Tidak terlalu lengkap dalam sistem pengeditan, sehingga pengguna harus bergantung pada aplikasi lain seperti GIS.

2. Earth Explorer (Landsat 8)

Earth Explorer

Citra dari Satelit Landsat, Satelit Landsat adalah proyek bersama NASA dan USGS (United States Geological Survey) yang telah mengorbit sejak 1972. Citra Landsat memberikan data multispektral yang digunakan untuk pemantauan lingkungan, perubahan penggunaan lahan, urbanisasi, deforestasi, dan pertanian.

Dokumen Pribadi

• Kelebihan:
  • Citra satelit yang update secara rutin, dengan tingkat detail yang variatif menurut lokasi.
  • Mengumpulkan citra resolusi tinggi, dengan usaha untuk menghilangkan sambungan dan artefak gambar lainnya.
• Kekurangan:
  • Variasi detail citra menurut lokasi, terkadang menyebabkan sambungan antara ubin citra di animasi yang dirender.
  • Update interval ubin citra berbeda-beda, sehingga kadang-kadang diperlukan rendering dengan kualitas rendah untuk menghindari sambungan.

3. Copernicus (Sentinel -2 Quarterly Mosaics)

Copernicus

Citra dari Satelit Sentinel, Satelit Sentinel adalah bagian dari program Copernicus dari Uni Eropa dan ESA (European Space Agency). Citra Sentinel banyak digunakan untuk pemantauan ekosistem daratan dan laut, deteksi polusi, perubahan iklim, dan manajemen bencana alam.

Dokumen Pribadi

• Kelebihan:
  • Citra satelit yang update secara rutin, dengan tingkat detail yang variatif menurut lokasi.
  • Mengumpulkan citra resolusi tinggi, dengan usaha untuk menghilangkan sambungan dan artefak gambar lainnya.
• Kekurangan:
  • Variasi detail citra menurut lokasi, terkadang menyebabkan sambungan antara ubin citra di animasi yang dirender.
  • Update interval ubin citra berbeda-beda, sehingga kadang-kadang diperlukan rendering dengan kualitas rendah untuk menghindari sambungan.

Identifikasi citra penginderaan jauh adalah proses kritikal dalam analisis geospasial. Setiap platform memiliki kekuatan unggulannya sendiri. Google Earth, misalnya, menawarkan visualisasi interaktif yang mudah diakses, memungkinkan pengguna menjelajahi permukaan Bumi dengan detail yang cukup baik. Namun, ia memiliki keterbatasan akurasi data di beberapa area, terutama di zona pedesaan atau region yang sulit dicover. Di sisi lain, WorldView-3 memberikan resolusi citra yang sangat tinggi—hingga 31 cm/pixel—ideal untuk aplikasi yang memerlukan detail mendalam. Sayangnya, biayanya relatif mahal serta ada keterbatasan akses di lokasi tertentu seperti daerah hutan atau pantai yang sulit dicover oleh satelit. Sementara itu, Earth Explorer (Landsat 8) dan Sentinel-2 Quarterly Mosaics menyediakan data yang update rutin dan gratis, memungkinkan pemantauan perubahan lingkungan secara berkala. Meskipun demikian, mereka kadang-kadang mengalami masalah dengan sambungan antara ubin citra yang bisa membuat analisis spasial kurang akurat. Dengan memahami kelebihan dan kekurangan dari ketiga platform ini—Google Earth, WorldView-3, Landsat/Sentinel—young pengguna dapat memilih sumber data yang paling sesuai untuk kebutuhan analisis geospasia mereka. Pilihan yang tepat akan memberikan hasil yang akurat dan berguna dalam berbagai aplikasi penginderaan jauh.