1. Pengumpulan Data
Sumber Citra: Pilih citra dari satelit (seperti Landsat, Sentinel) atau citra udara. Pastikan citra memiliki resolusi yang sesuai untuk analisis pemukiman.
Waktu Pengambilan: Pertimbangkan waktu pengambilan citra, karena perubahan musiman dapat mempengaruhi penampilan area pemukiman.
2. Pra-Pemrosesan Citra
Koreksi Radiometrik: Mengoreksi citra untuk memperbaiki kesalahan sensor dan perbedaan pencahayaan.
Koreksi Geometrik: Menyelaraskan citra dengan peta dasar atau koordinat geografis untuk memastikan akurasi posisi.
3. Analisis Visual
Pengamatan: Amati citra dengan memperhatikan pola, tekstur, dan rona. Area pemukiman biasanya tampak lebih teratur dan memiliki pola yang lebih homogen dibandingkan dengan lahan pertanian atau hutan.
Identifikasi Rona: Ciri khas objek pemukiman bisa dikenali melalui rona yang lebih cerah (material bangunan) dibandingkan dengan lahan terbuka atau vegetasi.
4. Klasifikasi Citra
Klasifikasi Supervisi: Menggunakan data pelatihan dari area yang sudah diketahui (ground truth) untuk mengidentifikasi kelas pemukiman.
Klasifikasi Tidak Supervisi: Algoritma (seperti K-Means) digunakan untuk mengelompokkan piksel berdasarkan kesamaan spektral.
Klasifikasi Multispektral: Menggunakan beberapa band dari citra untuk membedakan antara objek, seperti band inframerah untuk mendeteksi vegetasi dan bangunan.
5. Analisis Fitur
Pola dan Distribusi: Analisis distribusi pemukiman di daerah tersebut, apakah terpusat atau tersebar. Ini dapat memberikan wawasan tentang perkembangan urbanisasi.
Tekstur: Menganalisis tekstur area untuk membedakan antara lahan terbangun dan lahan terbuka. Pemukiman padat biasanya memiliki tekstur yang lebih kasar.
6. Pemetaan dan Visualisasi
Peta Tematik: Membuat peta tematik yang menunjukkan area pemukiman dengan jelas, menggunakan warna atau simbol untuk membedakan antara area yang berbeda.
GIS (Geographic Information System): Mengintegrasikan data citra dengan data geospasial lainnya untuk analisis lebih lanjut.
7. Analisis Perubahan
Perbandingan Temporal: Jika tersedia, bandingkan citra dari waktu yang berbeda untuk melihat perubahan dalam pemukiman, misalnya ekspansi atau penurunan area pemukiman.
Penggunaan Data Historis: Menggunakan data historis untuk memahami tren pertumbuhan pemukiman.
8. Aplikasi dan Kesimpulan
Perencanaan Wilayah: Hasil interpretasi dapat digunakan untuk membantu perencanaan kota dan pengembangan infrastruktur.
Analisis Kebijakan: Memberikan informasi yang berharga bagi pembuat kebijakan dalam menangani isu-isu terkait urbanisasi dan penggunaan lahan.
Dengan langkah-langkah ini, analisis citra rona untuk objek pemukiman di Kabupaten Tebo dapat memberikan wawasan yang mendalam mengenai pola dan perkembangan pemukiman di wilayah tersebut.
1. )Sentinel 2 level 1c
Sentinel-2 adalah misi satelit yang merupakan bagian dari program Copernicus yang dikelola oleh Badan Antariksa Eropa (ESA). Misi ini bertujuan untuk menyediakan data penginderaan jauh yang mendukung pemantauan lingkungan, pertanian, kehutanan, dan manajemen bencana. Sentinel-2 terdiri dari dua satelit: Sentinel-2A dan Sentinel-2B, yang bekerja secara sinergis untuk memberikan cakupan global dengan frekuensi revisi yang tinggi.
1. Kapasitas Sensor dan Band Spektral
Sentinel-2 dilengkapi dengan sensor multispektral yang mampu menangkap data dalam 13 band spektral. Band ini mencakup:
Band Ultraviolet (UV): Berguna untuk analisis kualitas air dan vegetasi.
Band Biru: Penting untuk pemantauan perairan dan vegetasi.
Band Hijau: Berguna dalam analisis vegetasi dan deteksi tanaman.
Band Merah: Kritis untuk menghitung indeks vegetasi seperti NDVI.
Band Infra Merah Dekat (NIR): Sangat penting untuk analisis kesehatan tanaman dan pemantauan air.
Band Infra Merah Jauh (SWIR): Berguna untuk analisis tanah, kelembaban, dan bahan bakar.
Resolusi spatial bervariasi antara 10, 20, dan 60 meter, tergantung pada band yang digunakan, memberikan fleksibilitas untuk berbagai aplikasi.
2. Tipe Data Level 1C
Data Level 1C dari Sentinel-2 adalah data yang telah diproses secara radiometrik dan geometrik. Proses ini memastikan bahwa citra sudah terkalibrasi dan siap untuk analisis lebih lanjut. Citra Level 1C memiliki beberapa fitur penting:
Kalibrasi Radiometrik: Data dikoreksi untuk variabel atmosfer dan sensor, memastikan konsistensi dalam pengukuran.
Georeferensi: Citra dipetakan ke sistem koordinat geografis, memungkinkan pengguna untuk mengintegrasikan data dengan dataset lain.
Cloud Masking: Data disertai informasi tentang tutupan awan, membantu pengguna dalam memilih citra yang optimal.
3. Frekuensi Revisit dan Cakupan Global
Salah satu keuntungan utama dari Sentinel-2 adalah frekuensi revisi yang tinggi. Dengan dua satelit beroperasi secara bersamaan, Sentinel-2 mampu merekam area yang sama setiap 5 hingga 10 hari, tergantung pada lokasi dan kondisi atmosfer. Hal ini sangat bermanfaat untuk pemantauan perubahan lahan dan ekosistem secara berkelanjutan.
4. Aplikasi dan Penggunaan
