Mohon tunggu...
Naima Aziza
Naima Aziza Mohon Tunggu... Jurnalis - Mahasiswi

My Name is Naima Aziza, you may call me Nema, Im new student of Lambung Mangkurat University as Geography major. I was born on 17 of May 2005. And i graduated from Darul Hijrah Islamic Boarding School for Female in Martapura. So, I have many hobbies, there are swimming, singing, dancing, reciting Holy Qur'an, writing, reading novels, cooking and watching films. I wish i can pass my college with high score to make proud my parent, being hafidzah Qur'an and i can get many job to get unlimited money. Aamiinn...

Selanjutnya

Tutup

Ilmu Alam & Tekno

Klasifikasi Citra Wilayah Kabupaten Tana Tidung

25 Oktober 2024   06:23 Diperbarui: 25 Oktober 2024   06:36 53
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
source : https://thorq11.wordpress.com/2014/04/12/interpretasi-kombinasi-band-citra-landsat-8-kota-padang/

Penginderaan Jauh merupakan aktivitas penyadapan infomasi tentang obyek atau gejala di permukaan bumi (atau dekat permukaan bumi) tanpa melalui kontak langsung. Karena tanpa kontak langsung, diperlukan media supaya penafsir. Media ini berupa citra (image, atau gambar). Citra dapat diperoleh melalui perekaman forografis, yaitu pemotretan dengan kamera dan dapat pula diperoleh melalui perekaman non-fotografis, misalny dengan pemindai atau penyiam (scanner). Perekaman forografis menghasilkan foro udara, sedangkan perekaman lain menghasilkan citra non-foto. Citra foto udara selalu berupa hard-copy (gambar tercetak) yang diproduksi dan direproduksi dari master rekaman yang berupa film. Citra non-foto biasanya terekam secara digital dalam format asli, dan memerlukan komputer untuk presentasinya. Citra non-foto juga dapat dan perlu dicetak menjadi hard-copy, untuk kepeluan interpretasi secara visual.

  • Untuk dapat melakukan interpretasi, penafsir memerlukan unsur-unsur pengenal pengenal pada obyek atau gejala yang terekam pada citra. Unsur-unsur pengenal ini secara individual maupun secara kolektif dapat membimbing penafsir ke arah pengenalan yang benar. Unsur-unsur ini disebut unsur-unsur interpretasi, dan meliputi 8 (delapan) hal, yaitu rona warna, bentuk, ukuran, bayangan, tekstur, pola, Situs, dan asosiasi
  • Rona (tone) mengacu ke an relatif obyek pada citra. Rona biasanya dinyatakan dalam derajat keabuan (grey scale) misalnya hitam/sangat gelap, agak gelap, cerah, sangat cerah/putih Apabila citra yang digunakan itu berwarna, maka unsur interpretasi yang digunakan ialah warna (color). meskipun penyebutan masih terkombinasi dengan rona misalnya merah, hijau, biru, coklat kekuning biru kehijauan agak gelap, dan sebagainya
  • Bentuk (shape) sebagai unsur interpretasi mengacu ke bentuk secara umum konfigurasi atau gans besar wjud obyek secara individual Bentuk beberapa obys kadang-kadang begitu berbeda dari yang lain, sehingga obyek tersebut dapat dikenali semata-mata dan unsur bentuknya saja ukuran (size) obyek pada foto harus dipertimbangkan dalam konteks skala yang ada Penyebutan ukuran juga tidak selalu dapat dilakukan untuk semua jenis obyek.
  • Pola (pattern) terkait dengan susunan keruangan obyek Pola biasanya terkait dengan adanya pengulangan bentuk umum suatu atau sekelompok obyek dalam ruang Istilah-stilah yang digunakan untuk menyatakan pola misainya adalah teratur, kurang teratur namun kadang kadang pula perlu digunakan istilah yang ekspresif, misalnya meingkar, memanjang terputus putus. konsentis, dan sebagainya
  • Bayangan (shadow) sangat penting bagi penafsir, karena memberikan dua macam efek yang berlawanan. Pertama bayangan mampu menegaskan bentuk obyek pada citra karena outine obyek menjadi lebih tajam dan jelas, begtu pula kesan ketinggiannya Kedua, bayangan justru kurang memberikan pantulan obyek ke sensor, sehingga obyek yang diamati menjadi tidak jelas.
  • Tekstur (texture) merupakan ukuran frekuensi penubahan rona pada gambar obyek Tekstur dapat drasikan oleh agregasi/pengelompokan satuan kenampakan yang terlalu kecil untuk dapat dibedakan secara individual, misainya dedaran pada pohon dan bayangannya gerombolan satwa liar d gurun, ataupun bebatuan yang terserak di atas permukaan tanah. Kesan tekstur juga bersifat relatit tergantung pada skala dan resolusi citra yang dganakan Suatu kenampakan tekata sekelompok kanopi (tajuk) pohon dengan kerapatan tinggi pada foto udara skala 1:1.000 akan terlihat kasar karena detil atau rincian kekasaran permukaan tajuk dan efak bayangarnya sangat jelas terlihat. Akan tetapi, kenampakan yang sama pada foto udara skala 1:100000 akan terlihat dengan tekstur yang lebih halus
  • Situs (site) atau letak merupakan penjelasan tentang lokasi obyek relatif terhadap obyek atau kenampakan lan yang lebih mudah urnak dikenal san besar zona cerah, berbentuk silinder, ada bayangannya, dan tersusun dalam pola teratur dikenali sebagai kilang minyak, apabila terletak di dekat perairan pantai
  • Asosiasi (association) merupakan unsur yang memperhatikan keterkaitan antara suatu obyek atau fenomena dengan obyek atau fenomena lain, yang digunakan sebagai dasar untuk mengenali obyek yang dikaji Misalnya pada foto udara skala besar dapat terlihat adanya bangunan berukuran lebih besar daripada rumah, mempunyai halaman terbuka, terletak di tepi jalan besar, dan terdapat kenampakan menyerupai tiang bendera terlihat dengan adanya bayangan tiang) pada halaman tersebut Bangunan ini dapat ditafsirkan sebagai bangunan kantor berdasarkan asosiasi tiang bendera dengan kantor (terutama kantor pemerintah).
  • Perlu diperhatikan bahwa dalam mengenali obyek, tidak semua unsur perlu digunakan secara bersama-sama. Ada beberapa jenis fenomena atau obyek yangangsung dapat dikenali hanya berdasarkan satu jenis unsur interpretasi saja. Ada pula yang membutuhkan keseluruhan unsur tersebut. Ada kecenderungan bahwa pengenalan obyek penutup/penggunaan lahan pada foto udara skala besar untuk wilayah kekotaan membutuhkan lebih banyak unsur interpretasi seperti pada deskripsi di atas, dibandingkan bentuklahan atau fisiografi pada citra skala sedang kecil dan pada liputan wilayah yang luas.### **Klasifikasi Citra Secara Ringkas**
    Klasifikasi citra adalah proses pengelompokan piksel dalam citra digital menjadi kategori atau kelas yang mewakili objek atau fitur tertentu. Ada dua metode utama dalam klasifikasi citra:

    1. Klasifikasi Terbimbing (Supervised Classification)
       - Menggunakan data pelatihan yang sudah diklasifikasikan sebelumnya untuk memandu proses klasifikasi.
       - Algoritma mempelajari pola dari sampel yang sudah dikenal (data pelatihan) dan menerapkannya pada citra keseluruhan.
       - Contoh metode: Maximum Likelihood, Support Vector Machine (SVM), Random Forest.

    2. Klasifikasi Tak Terbimbing (Unsupervised Classification)
       - Tidak memerlukan data pelatihan. Algoritma secara otomatis mengelompokkan piksel berdasarkan kesamaan karakteristik spektral.
       - Digunakan untuk eksplorasi awal, mengidentifikasi pola yang belum diketahui.
       - Contoh metode: K-Means, ISODATA.

Berikut gambar dari hasil pengambilan citra Landsat 8 kabupaten Tana Tidung :

source : EarthExplorer - Tana Tidung
source : EarthExplorer - Tana Tidung

source : EarthExplorer - Tana Tidung
source : EarthExplorer - Tana Tidung

source : EarthExplorer - Tana Tidung
source : EarthExplorer - Tana Tidung

Berikut contoh interpretasi Citra :

source : https://thorq11.wordpress.com/2014/04/12/interpretasi-kombinasi-band-citra-landsat-8-kota-padang/
source : https://thorq11.wordpress.com/2014/04/12/interpretasi-kombinasi-band-citra-landsat-8-kota-padang/

Kesimpulan
Klasifikasi citra adalah teknik penting dalam analisis penginderaan jauh yang memungkinkan identifikasi dan pemetaan berbagai fitur di permukaan Bumi, seperti jenis vegetasi, badan air, tanah, dan struktur buatan. Metode klasifikasi terbimbing memberikan hasil yang lebih akurat jika ada data pelatihan yang baik, sementara klasifikasi tak terbimbing efektif untuk eksplorasi awal atau di area yang minim data. Keberhasilan klasifikasi bergantung pada kualitas citra, pemilihan algoritma yang tepat, dan validasi yang memadai terhadap hasil klasifikasi.

Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
Mohon tunggu...

Lihat Konten Ilmu Alam & Tekno Selengkapnya
Lihat Ilmu Alam & Tekno Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun