Analisis Kelebihan, Kelemahan, dan Interpretasi Unsur Citra di Wilayah Kabupaten Kotawaringin Barat

Dalam era kemajuan teknologi saat ini, citra satelit dan citra udara telah menjadi alat penting dalam berbagai bidang seperti pemetaan, pengelolaan sumber daya alam, dan pemantauan lingkungan. Di Kabupaten Kotawaringin Barat, pemanfaatan citra ini dapat memberikan gambaran mendetail tentang topografi, penggunaan lahan, dan berbagai fenomena geografis lainnya. Namun, untuk mendapatkan hasil yang optimal, penting untuk memahami kelebihan dan kelemahan citra serta melakukan interpretasi unsur-unsur yang terkandung di dalamnya. Melalui analisis yang tepat, citra dapat membantu mengidentifikasi pola-pola yang tidak terlihat oleh pengamatan biasa dan memberikan wawasan yang berharga bagi berbagai keperluan, termasuk perencanaan wilayah dan pelestarian lingkungan.

Oleh karena itu, penting untuk melakukan analisis mendalam mengenai kelebihan, kelemahan, dan interpretasi unsur citra di wilayah Kabupaten Kotawaringin Barat. Saya, Nur Aulia Saskia, NIM 2410416120012, dari Kelas A angkatan 2024 Program Studi Geografi Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Universitas Lambung Mangkurat, dalam mata kuliah Penginderaan Jauh yang dibimbing oleh Dr. Rosalina Kumalawati, S.Si., M.Si., melakukan analisis tentang "Kelebihan, Kelemahan, dan Interpretasi Unsur Citra di Wilayah Kabupaten Kotawaringin Barat."

Tujuan dari penugasan ini adalah untuk memahami bagaimana unsur-unsur citra seperti rona, warna, bentuk, ukuran, tekstur, pola, bayangan, situs, dan asosiasi dapat diidentifikasi dan diinterpretasikan secara akurat. Analisis ini bertujuan untuk menggali kelebihan dan kekurangan yang terdapat pada citra satelit, serta mengembangkan kemampuan dalam menggunakan citra tersebut untuk berbagai keperluan, termasuk pengelolaan wilayah dan pengambilan keputusan berbasis data spasial di Kabupaten Kotawaringin Barat.

Di era teknologi canggih saat ini, pemanfaatan citra satelit dan citra udara telah menjadi bagian penting dalam berbagai bidang ilmu pengetahuan dan pengelolaan sumber daya alam. Citra-citra ini memungkinkan kita mendapatkan gambaran yang luas serta detail tentang permukaan bumi, yang sangat berguna dalam aplikasi seperti perencanaan tata ruang, pengawasan lingkungan, dan pengelolaan bencana. Data citra beresolusi tinggi sangat diperlukan untuk memperoleh informasi spasial yang akurat (Maksum et al., 2016). Namun, keberhasilan pemanfaatan citra sangat bergantung pada kemampuan dalam melakukan interpretasi secara tepat.

Interpretasi citra adalah proses mengidentifikasi dan menguraikan objek atau fenomena di permukaan bumi melalui berbagai unsur visual. Menurut (Lestari, 2009), unsur-unsur interpretasi seperti rona, warna, bentuk, ukuran, tekstur, pola, bayangan, situs, dan asosiasi memainkan peran penting dalam menafsirkan informasi yang terkandung dalam citra. Dengan menguasai unsur-unsur ini, analis mampu mengungkap data tersembunyi dan memberikan pemahaman mendalam terkait karakteristik fisik suatu wilayah.

Artikel ini akan mengulas analisis kelebihan, kelemahan, serta cara penerapan unsur interpretasi citra di wilayah Kabupaten Kotawaringin Barat, Provinsi Kalimantan Tengah. Letak astronomis Kabupaten Kotawaringin Barat berada di antara 126' hingga 333' Lintang Selatan dan 11120' hingga 1126' Bujur Timur. Secara geografis, Kabupaten Kotawaringin Barat memiliki iklim tropis dengan musim hujan dan kemarau, berada di sekitar khatulistiwa sehingga memiliki curah hujan tinggi, serta topografi yang terdiri dari dataran, daerah datar berombak, daerah berombak berbukit, dan perbukitan. Wilayah ini juga dialiri oleh empat sungai besar, yaitu Sungai Jelai, Sungai Arut, Sungai Lamandau, dan Sungai Kumai. Kabupaten ini berbatasan dengan Kabupaten Lamandau di utara, Kabupaten Seruyan di timur, Kabupaten Sukamara di barat, dan Laut Jawa di selatan, dengan ibu kotanya Pangkalan Bun. Selain itu, wilayah ini dikenal rawan terhadap kebakaran hutan dan lahan, sehingga analisis citra di wilayah ini sangat relevan untuk mendukung upaya mitigasi bencana dan pengelolaan sumber daya alam secara berkelanjutan.

Analisis 3 Citra di Wilayah Kabupaten Kotawaringin Barat

• Citra I (Landsat 8)

Landsat 8 adalah satelit penginderaan jauh yang diluncurkan oleh NASA dan USGS pada 11 Februari 2013, sebagai penerus dari Landsat 7. Satelit ini adalah bagian dari program Landsat yang telah beroperasi sejak tahun 1972 dan bertujuan menyediakan data pengamatan bumi secara konsisten dalam jangka panjang. Landsat 8 dilengkapi dengan dua sensor utama: Operational Land Imager (OLI) dan Thermal Infrared Sensor (TIRS), yang memungkinkan pengambilan citra bumi dalam berbagai spektrum cahaya, termasuk cahaya tampak, inframerah dekat, hingga inframerah termal. Data dari Landsat 8 digunakan untuk aplikasi pemantauan lingkungan, pertanian, pemetaan lahan, serta pengelolaan sumber daya alam (Sitanggang, 2010).

• Jenis Citra: Landsat 8-L1TP

Gambar 1: Citra Landsat 8-L1TP. Sumber: earthexplorer.usgs.gov

• Spesifikasi

Landsat 8 memiliki spesifikasi yang memungkinkan pengambilan data dengan resolusi tinggi. Sensor OLI menangkap gambar dalam 9 band spektral dengan resolusi spasial 30 meter (untuk band multispektral) dan 15 meter (untuk band pankromatik). Sementara itu, sensor TIRS menangkap citra dalam 2 band termal dengan resolusi 100 meter. Satelit ini juga memiliki lebar swath (jalur liputan) 185 km dan waktu ulang pengambilan data sekitar 16 hari, yang memungkinkan cakupan global yang berkelanjutan (Semedi et al., 2021). Data Landsat 8 biasanya sudah terkoreksi secara geometrik sehingga meminimalkan distorsi pada gambar.

• Kelebihan

1. Akses Data Terbuka: Data Landsat 8 tersedia secara gratis dan dapat diakses oleh semua pengguna. Ini memberikan peluang besar bagi peneliti di seluruh dunia untuk memanfaatkan citra satelit dalam berbagai studi dan aplikasi tanpa hambatan biaya.

2. Resolusi Spasial yang Tinggi: Resolusi 30 meter untuk band multispektral dan 15 meter untuk band pankromatik memungkinkan analisis detail permukaan bumi, yang sangat bermanfaat dalam pemetaan lahan, analisis vegetasi, dan deteksi perubahan lahan.

3. Peningkatan Radiometrik: Landsat 8 memiliki resolusi radiometrik 12-bit, yang memungkinkan pengambilan gambar dengan kualitas lebih tinggi dan lebih detail dalam setiap pikselnya dibandingkan dengan Landsat 7.

4. Tanpa Masalah Striping: Tidak seperti Landsat 7 yang mengalami masalah "striping" setelah kegagalan instrumen pada tahun 2003, Landsat 8 tidak menghadapi masalah ini, sehingga memberikan data citra yang lebih konsisten dan bersih dari gangguan garis-garis yang mengganggu.

5. Cakupan Spektral Luas: Dengan 11 band spektral, Landsat 8 memungkinkan analisis yang luas dari berbagai fenomena di permukaan bumi, termasuk deteksi vegetasi, kualitas air, hingga pengukuran suhu permukaan.

• Kekurangan

1. Pengaruh Tutupan Awan: Seperti satelit lainnya, Landsat 8 sangat terpengaruh oleh tutupan awan. Ketika wilayah yang diobservasi tertutup awan, data citra yang dihasilkan akan menjadi kurang optimal untuk analisis.

2. Resolusi Temporal Terbatas: Frekuensi revisi setiap 16 hari membuat Landsat 8 kurang ideal untuk pemantauan fenomena yang membutuhkan data terkini dan sering, seperti kebakaran hutan atau banjir yang memerlukan respons cepat.

3. Proses Pengolahan Data: Data yang diperoleh dari Landsat 8 adalah data mentah yang memerlukan pengolahan terlebih dahulu sebelum bisa digunakan untuk analisis. Pengolahan ini memerlukan keahlian khusus dan perangkat lunak tertentu, seperti ENVI atau ArcGIS.

4. Risiko Kegagalan Instrumen: Seperti satelit lain, Landsat 8 memiliki risiko kegagalan perangkat keras, yang dapat memengaruhi kualitas atau ketersediaan data dalam jangka waktu tertentu. Namun, hingga saat ini, Landsat 8 telah beroperasi dengan baik tanpa masalah signifikan.

5. Landsat 8 adalah salah satu satelit penginderaan jauh yang paling banyak digunakan di dunia. Keunggulannya dalam menyediakan data terbuka dengan resolusi spasial yang baik menjadikannya alat yang kuat untuk berbagai penelitian dan aplikasi di bidang pengelolaan sumber daya alam dan lingkungan. Namun, kekurangannya seperti keterbatasan resolusi temporal dan dampak tutupan awan perlu diperhitungkan dalam analisis citra satelit.

• Analisis Unsur Citra Landsat 8-L1TP

Tabel 1: Interpretasi citra landsat 8-L1TP oleh Nur Aulia Saskia

• Citra II (Landsat 9)

Landsat 9 adalah satelit penginderaan jauh yang diluncurkan oleh NASA dan USGS pada hari Senin, 27 September 2021. Sebagai generasi terbaru dalam program Landsat, satelit ini dirancang untuk menggantikan fungsi Landsat 8 dan memperluas kapasitas pemantauan permukaan Bumi. Landsat 9 menyediakan citra dengan komposit warna yang tepat dan sangat berguna dalam analisis lahan, memungkinkan para peneliti dan praktisi untuk melakukan studi lebih mendalam mengenai pemantauan lingkungan, pertanian, pengelolaan sumber daya alam, serta aplikasi ilmiah lainnya (Rinaldi et al., 2022). Satelit ini dilengkapi dengan sensor Onboard Operational Land Imager 2 (OLI-2) dan Thermal Infrared Sensor 2 (TIRS-2), yang memiliki kemampuan pengambilan gambar berkualitas tinggi serta informasi spektral yang beragam, termasuk dalam rentang inframerah termal. Ini memberikan analisis yang lebih baik terhadap perubahan kondisi dan lingkungan Bumi seiring waktu (Keller & Sweeney, 2021).

• Jenis Citra: Landsat 9-L1TP

Gambar 2: Citra Landsat 9-L1TP. Sumber: earthexplorer.usgs.gov

• Spesifikasi 

Citra yang dihasilkan oleh Landsat 9 memiliki resolusi piksel 15 meter untuk band pankromatik, 30 meter untuk band multispektral, dan 100 meter untuk band Long Wavelength Infrared (LWIR). Dengan total 11 band yang mencakup berbagai spektrum, Landsat 9 mampu menghasilkan citra yang akurat dan detail, dengan periode pengambilan citra yang konsisten, yaitu setiap 16 hari (Haris et al., 2023). Keberadaan band-band ini memfasilitasi pemantauan yang mendalam terhadap berbagai fenomena di permukaan bumi.

• Kelebihan

1. Akses Data Terbuka: Landsat 9 memberikan akses data yang gratis dan terbuka, memungkinkan pengguna untuk mendapatkan informasi penting dengan mudah.

2. Kapasitas Pemetaan yang Tinggi: Dengan kemampuan menghasilkan sekitar 1.400 citra per hari, Landsat 9 menawarkan pemetaan yang lebih luas dibandingkan pendahulunya.

3. Kualitas yang Lebih Baik: Kualitas radiometrik dan geometrik Landsat 9 lebih superior dibandingkan dengan generasi sebelumnya, memberikan data yang lebih akurat dan dapat diandalkan untuk analisis.

• Kekurangan

1. Pengaruh Tutupan Awan: Seperti satelit lainnya, Landsat 9 dapat terhambat oleh kondisi cuaca, khususnya tutupan awan, yang dapat mengurangi kualitas citra.

2. Resolusi Temporal yang Moderat: Meskipun pemantauan dilakukan setiap 16 hari, Landsat 9 kurang ideal untuk peristiwa yang memerlukan pemantauan lebih cepat, seperti bencana alam.

3. Proses Pengolahan Data yang Rumit: Data mentah dari Landsat 9 membutuhkan pengolahan lebih lanjut sebelum dapat digunakan untuk analisis, yang memerlukan keahlian teknis dan perangkat lunak khusus.

• Analisis Citra Landsat 9-L1TP

Tabel 2: Interpretasi citra landsat 9-L1TP oleh Nur Aulia Saskia

3. Citra III (Sentinel-2)

Sentinel-2 adalah salah satu satelit penginderaan jauh yang diluncurkan oleh European Space Agency (ESA) sebagai bagian dari program Copernicus pada tahun 2015. Satelit ini dirancang khusus untuk mengamati dan memantau Bumi dengan menyediakan citra resolusi tinggi yang sangat berguna dalam berbagai bidang, seperti pengelolaan sumber daya alam, pemantauan lingkungan, dan pertanian (Rizal & Sari, 2021; Surya et al., 2020). Dengan menggunakan instrumen multispektral, Sentinel-2 dapat mengambil citra dalam berbagai panjang gelombang, mulai dari ultraviolet hingga inframerah, sehingga sangat efektif dalam mendeteksi perubahan yang terjadi pada permukaan Bumi dengan detail yang tinggi (Lestari et al., 2022).

• Jenis Citra: Sentinel-2-L2A

Gambar 3: Citra Sentinel-2-L2A. Sumber: sentinel-hub.com

• Spesifikasi 

Sentinel-2 memiliki beberapa band spektral yang masing-masing dirancang untuk menangkap berbagai panjang gelombang. Citra ini memberikan resolusi spasial yang bervariasi, memungkinkan analisis yang mendalam terhadap objek di permukaan Bumi. Berikut adalah daftar spesifikasi resolusi spasial untuk setiap band:

• Band 1 (Coastal aerosol): Menangkap cahaya pada panjang gelombang 0.443 m dengan resolusi 60 meter, berguna untuk analisis kualitas air dan pemantauan pencemaran.
• Band 2 (Blue): Dengan panjang gelombang 0.49 m dan resolusi 10 meter, band ini sering digunakan dalam pemantauan vegetasi dan pemetaan tutupan lahan.
• Band 3 (Green): Mempunyai panjang gelombang 0.56 m dan resolusi 10 meter, band ini membantu dalam analisis kesehatan tanaman.
• Band 4 (Red): Menangkap cahaya pada 0.665 m dengan resolusi 10 meter, penting untuk mengidentifikasi jenis vegetasi dan analisis perubahan lahan.
• Band 5 (Vegetation Red Edge): Pada 0.705 m dan resolusi 20 meter, band ini berguna untuk studi tentang vegetasi di daerah dengan indeks vegetasi tinggi.
• Band 6 (Vegetation Red Edge): Menangkap cahaya pada 0.74 m dengan resolusi 20 meter, band ini juga digunakan untuk analisis vegetasi.
• Band 7 (Vegetation Red Edge): Memiliki panjang gelombang 0.783 m dengan resolusi 20 meter, penting untuk memahami variasi kesehatan tanaman.
• Band 8 (Near Infrared - NIR): Pada 0.842 m dengan resolusi 10 meter, band ini sangat berguna untuk pemantauan kelembaban tanah dan analisis vegetasi.
• Band 8A (Vegetation Red Edge): Menangkap cahaya pada 0.865 m dan resolusi 20 meter, sering digunakan untuk analisis pertanian.
• Band 9 (Water vapor): Dengan panjang gelombang 0.945 m dan resolusi 60 meter, band ini membantu dalam analisis kelembapan atmosfer.
• Band 10 (Cirrus): Mempunyai panjang gelombang 1.375 m dan resolusi 20 meter, band ini digunakan untuk mendeteksi awan cirrus.
• Band 11 (Cloud mask): Pada 0.665 m dengan resolusi 20 meter, membantu dalam mengidentifikasi tutupan awan dalam citra.
• Band 12 (Snow/ice): Menangkap cahaya pada 1.610 m dengan resolusi 20 meter, sangat penting untuk pemantauan salju dan es.

Dengan kombinasi band-band ini, Sentinel-2 memberikan resolusi spasial yang bervariasi antara 10 meter untuk band pankromatik dan 20 meter untuk band multispektral, memungkinkan analisis yang lebih komprehensif terhadap berbagai fenomena di permukaan Bumi (Rizal & Sari, 2021).

• Kelebihan

1. Akses Data Gratis: Data citra dari Sentinel-2 dapat diakses dan diunduh tanpa biaya, memudahkan pengguna dalam melakukan penelitian dan pemantauan.

2. Resolusi Tinggi: Dengan resolusi spasial yang tinggi, Sentinel-2 dapat memberikan informasi detail mengenai objek di permukaan bumi, meningkatkan akurasi dalam analisis.

3. Pengambilan Data yang Sering: Sentinel-2 memiliki satelit kembar, sehingga dapat memperoleh citra setiap 5 hari. Ini memungkinkan pemantauan yang lebih sering terhadap perubahan tutupan lahan dan kondisi lingkungan (Putra et al., 2023).

4. Banyak Band Spektral: Dengan 13 band spektral, Sentinel-2 mendukung analisis yang lebih mendalam terhadap berbagai jenis objek, termasuk vegetasi dan kondisi tanah. 

• Kekurangan

1. Pengaruh Tutupan Awan: Data citra Sentinel-2 dapat terpengaruh oleh tutupan awan, sehingga kualitas citra bisa menurun dalam kondisi cuaca yang tidak mendukung.

2. Respon Temporal yang Terbatas: Meskipun data diambil setiap 5 hari, Sentinel-2 tidak cocok untuk kejadian yang memerlukan pembaruan data secara cepat, seperti bencana alam atau kebakaran.

3. Proses Pengolahan yang Rumit: Data mentah yang dihasilkan perlu melalui pengolahan terlebih dahulu sebelum digunakan untuk analisis, memerlukan keahlian dan perangkat lunak khusus.

4. Cakupan Terbatas di Daerah Kutub: Karena orbitnya, Sentinel-2 tidak dapat memberikan cakupan yang optimal di daerah kutub, membatasi aplikasi pemantauan di wilayah tersebut.

• Analisis Citra Sentinel-2-L2A

Tabel 3: Interpretasi citra sentinel-2-L2A oleh Nur Aulia Saskia

Interpretasi citra merupakan suatu proses mengidentifikasi dan menguraikan objek atau fenomena di permukaan bumi melalui berbagai unsur visual. Unsur-unsur interpretasi seperti rona, warna, bentuk, ukuran, tekstur, pola, bayangan, situs, dan asosiasi tersebut memainkan peran penting dalam menafsirkan informasi yang terkandung dalam citra. Dengan menguasai unsur-unsur ini, analis mampu mengungkap data tersembunyi dan memberikan pemahaman mendalam terkait karakteristik fisik suatu wilayah.

Referensi

Lestari, W. (2009). Pemanfaatan citra ikonos untuk pendataan objek Pajak Bumi dan Bangunan di Kecamatan Jebres Kota Surakarta tahun 2009.

Maksum, Z. U., Prasetyo, Y., & Haniah, H. (2016). Perbandingan klasifikasi tutupan lahan menggunakan metode klasifikasi berbasis objek dan klasifikasi berbasis piksel pada citra resolusi tinggi dan menengah. Jurnal Geodesi Undip, 5(2), 97--107.

Semedi, B., Rijal, S. S., Sambah, A. B., & Isdianto, A. (2021). Pengantar Pengindraan Jauh Kelautan. Universitas Brawijaya Press.

Sitanggang, G. (2010). Kajian pemanfaatan satelit masa depan: sistem penginderaan jauh satelit LDCM (LANDSAT-8). Berita Dirgantara, 11(2).