Menguak Karakteristik Geografis Samarinda melalui Analisis Citra Satelit, Persfektif Penginderaan Jauh

Penulis: Nisa Asfia

Dosen Pengampu: Dr. Rosalina Kumalawati

Prodi: Geografi, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Lambung Mangkurat.

Penginderaan jauh telah menjadi alat yang esensial dalam memahami karakteristik geografis dan dinamika wilayah perkotaan, termasuk Kota Samarinda, ibu kota Provinsi Kalimantan Timur. 

Dengan pesatnya perkembangan teknologi, citra satelit mampu memberikan gambaran yang rinci dan komprehensif tentang berbagai obyek dan fenomena yang ada di permukaan bumi. 

Artikel ini bertujuan untuk menggali dan menganalisis karakteristik geografis Samarinda menggunakan data dari beberapa jenis citra satelit dengan pendekatan interpretasi visual. Analisis ini mencakup sembilan unsur interpretasi, yaitu rona, warna, bentuk, ukuran, tekstur, pola, bayangan, situs, dan asosiasi.

Samarinda, yang terletak di tepian Sungai Mahakam, merupakan kota dengan perkembangan yang cepat, terutama dalam hal infrastruktur dan permukiman.

 Perkembangan tersebut dapat terlihat jelas melalui citra satelit, yang menampilkan gambaran wilayah dengan beragam jenis obyek, mulai dari permukiman, jalan, kawasan industri, hingga area vegetasi dan badan air. 

Data citra yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari beberapa jenis, termasuk citra Sentinel-2, Landsat 8, dan QuickBird. Setiap jenis citra memiliki kelebihan dan kelemahan dalam hal resolusi spasial, spektral, dan temporal, yang akan dibahas lebih lanjut dalam analisis ini.

Salah satu jenis citra yang dianalisis adalah citra QuickBird, yang terkenal dengan resolusi spasialnya yang tinggi, yaitu mencapai 0,6 meter. Citra ini memungkinkan identifikasi obyek dengan detail yang lebih baik, seperti jalan-jalan kecil, bangunan individu, dan pola permukiman yang lebih rinci. 

Namun, citra QuickBird juga memiliki kelemahan, terutama dalam hal resolusi temporal, yang berarti frekuensi pengambilan citranya lebih jarang dibandingkan dengan satelit-satelit lain seperti Sentinel-2 dan Landsat 8. 

Selain itu, karena citra ini diambil menggunakan spektrum tampak dan inframerah dekat, pengamatan obyek bisa terhambat oleh kondisi atmosfer seperti awan atau kabut.

Pada citra Sentinel-2, kelebihannya terletak pada resolusi spektralnya yang luas, mencakup 13 saluran spektrum dari biru hingga inframerah dan inframerah termal. Resolusi spasial Sentinel-2 mencapai 10 meter, yang cukup baik untuk mengamati perubahan besar di kawasan perkotaan, hutan, atau badan air di Samarinda. 

Citra ini juga diambil dengan frekuensi yang tinggi, yaitu setiap lima hari sekali, sehingga memudahkan pemantauan perubahan wilayah secara temporal. Meski demikian, resolusi spasialnya lebih rendah dibandingkan QuickBird, sehingga tidak mampu menangkap detail obyek yang lebih kecil seperti jalan kecil atau bangunan individu.

Sementara itu, citra Landsat 8 menawarkan cakupan wilayah yang luas dengan resolusi spasial 30 meter. Meskipun resolusi spasialnya lebih rendah dibandingkan Sentinel-2 dan QuickBird, citra ini sangat berguna untuk pemetaan penggunaan lahan skala besar dan analisis perubahan lingkungan dalam jangka panjang.

 Kelebihan utama Landsat 8 adalah kemampuannya dalam mendeteksi perubahan vegetasi melalui spektrum inframerah dekat dan termal, yang memungkinkan pengamatan kawasan hijau dan penutupan lahan lainnya di Samarinda. Namun, seperti halnya Sentinel-2, kelemahan Landsat 8 adalah keterbatasan dalam mendeteksi obyek kecil dan detil permukaan bumi, sehingga kurang efektif untuk pemantauan detail wilayah perkotaan.

Analisis citra dilakukan dengan menggunakan sembilan unsur interpretasi. Unsur pertama adalah rona, yang merujuk pada tingkat kecerahan obyek di citra. Di Samarinda, permukiman cenderung memiliki rona yang cerah, sedangkan jalan-jalan utama dan kawasan industri sering kali terlihat dengan rona yang lebih gelap.

 Perbedaan rona ini membantu penafsir untuk membedakan jenis obyek dengan lebih mudah, terutama dalam kondisi yang ideal tanpa adanya gangguan atmosfer seperti awan.

Unsur warna pada citra multispektral juga memberikan informasi tambahan yang penting. Warna hijau pada citra umumnya mewakili vegetasi, yang dapat terlihat di wilayah hutan kota atau taman-taman di Samarinda. Sementara itu, area permukiman dan bangunan sering kali ditampilkan dalam warna abu-abu atau cokelat, tergantung pada bahan bangunan dan tutupan permukaannya. Warna ini juga dapat menunjukkan perubahan penggunaan lahan, seperti konversi lahan vegetasi menjadi area permukiman.

Unsur berikutnya adalah bentuk, yang merupakan aspek penting dalam interpretasi citra. Di Samarinda, bentuk obyek permukiman biasanya teratur dengan konfigurasi persegi panjang, terutama di wilayah yang sudah lama berkembang. Di sisi lain, bentuk jalan cenderung linear dan mengikuti alur Sungai Mahakam, yang menjadi penanda penting dalam perencanaan tata ruang kota.

Ukuran obyek juga menjadi unsur yang dapat diinterpretasi dari citra. Misalnya, ukuran bangunan dapat memberikan indikasi tentang fungsi atau tipe bangunan tersebut, seperti rumah tinggal, bangunan komersial, atau fasilitas publik. 

Pada citra QuickBird, ukuran jalan-jalan kecil juga dapat diamati dengan lebih jelas, sehingga memudahkan dalam pengenalan jaringan jalan yang ada di Samarinda.

Unsur tekstur merujuk pada seberapa halus atau kasar suatu obyek terlihat pada citra. Area vegetasi yang lebat di Samarinda, seperti hutan kota atau kawasan hijau lainnya, memiliki tekstur yang kasar karena variasi daun dan bayangan pepohonan yang menciptakan pola visual yang tidak teratur. Di sisi lain, kawasan industri atau bangunan besar cenderung memiliki tekstur yang lebih halus dan seragam.

Pola merupakan susunan atau pengaturan obyek di permukaan bumi. Di Samarinda, pola permukiman cenderung teratur, terutama di kawasan pusat kota. Pola ini juga dapat dilihat pada jaringan jalan yang membentuk grid atau pola berkelok di sepanjang sungai. Pola vegetasi, seperti hutan kota atau taman, umumnya tidak teratur dan mengikuti bentuk alamiah dari lahan tersebut.

Bayangan pada citra sering kali membantu dalam menentukan tinggi obyek, seperti bangunan bertingkat atau menara komunikasi di Samarinda. Bayangan yang terlihat jelas pada citra dapat mempertegas bentuk dan ukuran obyek, namun juga bisa mengaburkan detil tertentu, terutama pada citra dengan sudut perekaman yang tinggi.

Situs merujuk pada lokasi obyek relatif terhadap obyek lain di sekitarnya. Di Samarinda, permukiman biasanya terletak di sepanjang Sungai Mahakam, yang menjadi situs penting dalam sejarah perkembangan kota. Asosiasi ini membantu dalam interpretasi obyek dan fenomena yang ada di kota tersebut.

Unsur terakhir adalah asosiasi, yang memperhatikan keterkaitan antara obyek satu dengan lainnya. Misalnya, permukiman di dekat sungai sering kali diasosiasikan dengan keberadaan dermaga atau fasilitas perikanan. Asosiasi ini dapat membantu dalam pengenalan lebih lanjut tentang penggunaan lahan dan aktivitas sosial-ekonomi di Samarinda.

Secara keseluruhan, analisis citra satelit melalui pendekatan penginderaan jauh memberikan gambaran yang mendalam tentang karakteristik geografis dan dinamika perkotaan di Samarinda. Dengan memahami berbagai unsur interpretasi citra, para peneliti dan perencana wilayah dapat memperoleh wawasan yang lebih baik tentang struktur, penggunaan lahan, dan perubahan lingkungan di kota ini. 

Hal ini menjadi dasar yang penting bagi perencanaan tata ruang yang lebih baik, pengelolaan lingkungan, dan mitigasi bencana di masa depan. Penginderaan jauh tidak hanya menjadi alat pengamatan, tetapi juga menjadi panduan strategis dalam pembangunan kota yang berkelanjutan.

Firms

 

Kelebihan:

• Realtime Monitoring: Data disediakan dalam waktu nyata (24 jam terakhir), memungkinkan respons cepat terhadap kebakaran.
• Akurat & Skala Besar: Dapat mencakup wilayah luas sehingga bermanfaat untuk pemantauan regional dan global.
• Open Data: Data bisa diakses publik dan bermanfaat untuk pengambil keputusan dan mitigasi bencana.

Kelemahan:

• Deteksi Awan & Gangguan Cuaca: Keakuratan bisa menurun jika wilayah tertutup awan tebal atau terjadi cuaca ekstrem.
• Kesalahan Interpretasi: Tidak semua titik panas berasal dari kebakaran (misalnya aktivitas industri atau vulkanik).
• Tidak Detail di Skala Mikro: Pemantauan wilayah kecil atau lokal bisa kurang presisi karena data diambil dari satelit dengan resolusi tertentu.

Landsat 9

Kelebihan:

• Pemantauan Cuaca & Vegetasi: Pola awan dan tutupan vegetasi terlihat jelas, memungkinkan pemantauan lingkungan dan potensi pertumbuhan tanaman.
• Kondisi Bersih: Memberikan data dasar sebelum adanya gangguan seperti kebakaran atau pencemaran, berguna sebagai pembanding di kemudian hari.

Kelemahan:

• Hanya Kondisi Permukaan: Tidak bisa mendeteksi aktivitas tersembunyi seperti kebakaran kecil di bawah kanopi hutan.
• Tidak Ada Polusi Terlihat: Tidak memberikan informasi tentang adanya gangguan seperti asap atau pencemaran yang mungkin terjadi setelahnya.

Landsat 8

Kelebihan:

• Pemantauan Asap: Menunjukkan pergerakan asap yang tersebar di atas laut, yang bisa membantu dalam memahami arah dan dampak penyebaran polusi.
• Deteksi Awal Pencemaran Udara: Bisa digunakan sebagai peringatan dini akan dampak buruk terhadap kualitas udara di wilayah pesisir.

Kelemahan:

• Sulit Memastikan Sumber Polusi: Tidak bisa secara langsung mengidentifikasi sumber asap atau aktivitas yang menyebabkan polusi.
• Gangguan oleh Awan: Asap yang terdeteksi bisa terhalang oleh awan tebal, membuat pemantauan kurang optimal.