Rangkuman Buku Pelatihan Pengindraan Jauh Tingkat Lanjut

Salah satu indeks yang digunakan dalam IPD adalah Anthocyanin Reflectance Index 1 (ARI1). Anthocyanin merupakan pigmen larut air yang melimpah pada daun yang sedang mengalami penuaan atau stres. ARI1 digunakan untuk mengukur konsentrasi anthocyanin dalam daun dengan memanfaatkan reflektansi dalam spektrum terlihat. Peningkatan nilai ARI1 menunjukkan adanya perubahan pada kanopi dedaunan, seperti pertumbuhan baru atau kematian. Indeks ini dapat dihitung dengan mengukur reflektansi permukaan menggunakan alat kalibrasi radiometri atau FLAASH®, kemudian melakukan transformasi sesuai rumus yang telah ditentukan.

Selain ARI1, terdapat juga Anthocyanin Reflectance Index 2 (ARI2) yang merupakan modifikasi dari ARI1. ARI2 mendeteksi konsentrasi anthocyanin yang lebih tinggi pada vegetasi dengan menggunakan pengukuran reflektansi dalam spektrum terlihat. Proses perhitungannya serupa dengan ARI1, yaitu dengan mengkalibrasi citra dan melakukan transformasi sesuai rumus yang telah ditentukan.

Selanjutnya, terdapat Carotenoid Reflectance Index 1 (CRI1) yang mengukur konsentrasi karotenoid dalam daun, yang juga merupakan indikator stres vegetasi. CRI1 memanfaatkan pengukuran reflektansi dalam spektrum terlihat untuk menentukan kandungan karotenoid relatif terhadap klorofil. Proses perhitungannya mirip dengan ARI1 dan ARI2.

IPD memiliki peran penting dalam pemantauan kesehatan vegetasi dan deteksi dini terhadap stres lingkungan. Dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh, seperti citra satelit Landsat, data spektral dapat dianalisis untuk menghasilkan informasi tentang kondisi tanaman di berbagai wilayah. Klasifikasi citra dan komposit citra juga dapat dilakukan untuk memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang tutupan lahan dan distribusi vegetasi.

Dalam penerapan IPD, klasifikasi terbimbing (supervised classification) digunakan untuk mengidentifikasi pola respon spektral dari berbagai tipe tutupan lahan. Proses ini melibatkan pemilihan training area yang mewakili kelas-kelas yang ingin dipetakan, serta interpretasi yang cermat terhadap citra satelit yang digunakan.

Dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh dan analisis spektral, IPD memberikan kontribusi yang signifikan dalam pemantauan dan manajemen sumber daya alam, serta dalam pengembangan pertanian yang berkelanjutan dan adaptasi terhadap perubahan lingkungan.

Pemrosesan citra merupakan langkah kritis dalam analisis citra digital. Tahap preprosesing dan prosesing memainkan peran penting dalam memastikan kualitas dan akurasi hasil akhir. Berikut ini tahapan tersebut:

Tahap Preprocessing:

1. Koreksi Radiometrik: Melibatkan penyesuaian nilai piksel untuk mengkompensasi faktor-faktor seperti atmosfer dan sensor.
2. Koreksi Geometrik: Menyempurnakan geometri citra, seperti distorsi sudut pandang atau rotasi.
3. Koreksi Citra: Memperbaiki citra untuk menghilangkan distorsi dan memastikan konsistensi antara piksel.
4. Pemotongan Citra: Memotong citra menjadi bagian-bagian yang lebih kecil untuk analisis yang lebih terfokus.

Tahap Processing:

1. Transformasi Citra: Mengubah representasi piksel dalam citra untuk meningkatkan interpretasi atau klasifikasi.
2. Sampling Training Area: Memilih area di citra yang mewakili setiap kelas objek yang ingin diklasifikasikan.
3. Klasifikasi Citra: Menggunakan algoritma klasifikasi untuk mengklasifikasikan piksel citra ke dalam kelas-kelas yang diinginkan.
4. Hasil Analisis Awal: Mengevaluasi hasil klasifikasi awal untuk memastikan kecocokan dengan kebutuhan pengguna.
5. Penilaian Akurasi: Mengevaluasi akurasi klasifikasi dengan membandingkan hasil klasifikasi dengan data referensi.
6. Cek dan Validasi: Memverifikasi kecocokan hasil klasifikasi dengan kebutuhan dan tujuan proyek.
7. Interpretasi: Menginterpretasikan hasil klasifikasi untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang informasi yang dihasilkan.
8. Memuaskan atau Tidak: Mengevaluasi apakah hasil klasifikasi memenuhi standar dan kebutuhan pengguna. Jika tidak, langkah-langkah pemrosesan dapat diulang atau disesuaikan.

   Setiap tahap ini memiliki peran yang penting dalam memastikan bahwa hasil akhir klasifikasi citra memenuhi persyaratan dan kebutuhan pengguna dengan akurasi yang memadai.