Analisis Citra Berdasarkan Unsur Interpretasi di Kabupaten Probolinggo

• Penulis: Rizki Anggara
• NIM: 2410416310035
• Program Studi: S1 Geografi
• Dosen Pengampu: Dr. Rosalina Kumalawati, S.Si, M.Si.
•Perguruan Tinggi Negeri: Universitas Lambung Mangkurat
• Mata kuliah: Penginderaan Jauh
• Fakultas: Fakultas Ilmu Sosial dan ilmu politik
• Mahasiswa universitas lambung Mangkurat prodi S1 geografi fakultas ilmu sosial dan politik

Kabupaten Probolinggo adalah salah satu daerah di Indonesia, di Provinsi Jawa Timur. Ibu kotanya terletak di Kecamatan Kraksaan, kabupaten dengan julukan Bumi Banger ini memiliki lebih dari 240 ribu penduduk dan terkenal dengan keindahan alamnya seperti Gunung Bromo dan Pantai Bentar. Namun juga menyimpan kekayaan kuliner yang tak kalah memikat.. Melihat keindahan Kabupaten ini memerlukan waktu yang lama. Namun, jika Anda memiliki mata yang tajam, Anda akan dapat melihat seluruh permukaannya, jalannya, permukimannya, dan bentuknya. Dengan memanfaatkan teknologi yang semakin canggih di seluruh dunia, pekerjaan akan dapat dipercepat, dan penginderaan jauh akan memberikan alternatif untuk membantu negara Indonesia yang luas.

Teknologi citra satelit dan citra udara telah berkembang menjadi alat penting untuk melacak dan memahami dunia sekitar kita di era modern. Pemetaan tanah, pemantauan lingkungan, manajemen sumber daya alam, dan banyak lagi adalah beberapa contoh aplikasi citra-citra ini, yang memberikan gambaran yang luas dan detail tentang permukaan bumi. Data citra beresolusi tinggi sangat penting untuk mendapatkan data spasial yang berkualitas (Ayuningtyas, 2022). Namun, untuk memahami secara menyeluruh informasi yang terkandung dalam gambar-gambar ini, diperlukan pemahaman yang kuat tentang prinsip-prinsip dasar interpretasi gambar. Interpretasi gambar adalah proses menggali informasi melalui gambar (Kumalawati et al., 2013). Dalam interpretasi citra, berbagai komponen digunakan untuk membantu analis memahami dan menguraikan informasi yang tersembunyi dalam gambar. Sembilan komponen.

Analisis citra di wilayah Kabupaten Probolinggo adalah fokus studi ini. Kabupaten Probolinggo berada di bagian timur Jawa Timur. Kabupaten ini terletak di antara 7°–8° Lintang Selatan dan 113°–114° Bujur Timur. Secara umum, Kabupaten Probolinggo memiliki tanah yang datar, meskipun ada beberapa daerah yang memiliki ketinggian tertentu. Bagian pedalaman terdiri dari beberapa bukit kecil, sementara daerah pantai memiliki dataran rendah. Namun, wilayah utara Kabupaten Probolinggo biasanya lebih berbukit. Beberapa sungai, baik besar maupun kecil, mengalir melalui Kabupaten Probolinggo. Sungai-sungai ini mengalir melalui wilayah dari pedalaman ke pantai utara. Sungai-sungai ini sangat penting untuk transportasi lokal dan irigasi pertanian. Area utara Kabupaten Probolinggo adalah pantai dengan beberapa pantai yang panjang yang menghadap ke Laut Jawa. Wilayah pesisir daerah pedalaman cenderung lebih jarang dihuni daripada wilayah pesisir dan sekitar pusat kota.

Analis 3 Citra di Kabupaten Probolinggo

Citra 1 (LANDSAT 8)

Landsat 8 adalah satelit penginderaan jauh terbaru yang menggantikan Landsat 7, diluncurkan oleh NASA dan USGS pada tahun 2013. Sebagai bagian dari program Landsat yang telah ada sejak tahun 1970-an, Landsat 8 dilengkapi dengan sensor Onboard Operational Land Imager (OLI) dan Thermal Infrared Sensor (TIRS). Sensor-sensor ini memungkinkan pengambilan gambar satelit dengan resolusi tinggi serta berbagai spektrum cahaya, termasuk inframerah termal, yang mendukung pemantauan yang luas dan akurat terhadap permukaan bumi. Aplikasi dari citra ini mencakup pemantauan lingkungan, pertanian, pemetaan lahan, dan pengelolaan sumber daya alam. Citra ini merupakan citra pasif dan sering digunakan untuk observasi sumber daya alam.

Jenis Citra: Landsat 8-L1TP

Earth Explorer

Spesifikasi

Spesifikasi citra Landsat 8 mencakup resolusi piksel sebesar 28.5 meter, dengan satu band yang memiliki resolusi lebih tinggi yaitu 15 meter. Satelit ini memiliki dua sensor: Operational Land Imager (OLI) dan Thermal Infrared Sensor (TIRS). Sensor OLI memiliki resolusi spasial 30 meter untuk visible, NIR, dan SWIR, 100 meter untuk thermal, serta 15 meter untuk pankromatik. Sementara itu, sensor TIRS memiliki resolusi thermal sebesar 100 meter. Umumnya, citra Landsat 8 telah mengalami koreksi geometrik.

Kelebihan Landsat 8

• Landsat Akses Data Terbuka dan Gratis: Landsat 8 menawarkan data citra dengan akses yang terbuka, bebas, dan gratis, memungkinkan para penggunanya untuk mengakses informasi penting tanpa adanya hambatan. Ini juga memfasilitasi penggunaan data tersebut dalam berbagai kegiatan penelitian dan pemantauan.
• Resolusi Spasial Tinggi: Dengan resolusi spasial sekitar 30 meter untuk band multispektral dan 15 meter untuk band pankromatik, Landsat 8 memungkinkan identifikasi objek dan fitur permukaan Bumi dengan lebih akurat.
• Citra Time Series Tanpa Striping: Produk citra Landsat 8 merupakan jenis time series tanpa striping. Pengguna dapat melihat perubahan-perubahan sepanjang waktu tanpa gangguan pola striping yang ditemui pada Landsat 7 setelah tahun 2003.
• Spektrum Luas Analisis: Landsat 8 dilengkapi dengan 11 band spektral, mulai dari biru hingga inframerah jauh. Hal ini memfasilitasi analisis yang luas atas berbagai fenomena permukaan Bumi, termasuk penginderaan suhu permukaan dan vegetasi.
• Dokumentasi Perubahan Permukaan Bumi: Seperti program Landsat lainnya, Landsat 8 memberikan serangkaian citra yang konsisten dan panjang dalam mendokumentasikan perubahan di permukaan Bumi. Interval pengambilan citra adalah sekitar 16 hari.

Kelemahan Landsat 8

• Gangguan Cuaca: Seperti kebanyakan satelit, Landsat 8 juga rentan terhadap gangguan cuaca berawancu. Kondisi cuaca buruk dapat mengganggu sensor satelit, sehingga data citra yang dihasilkan tidak bisa digunakan secara maksimal.
• Pemantauan Waktu Nyata: Meski memiliki resolusi temporal yang moderat (setiap 16 hari), Landsat 8 kurang cocok untuk pemantauan kejadian yang membutuhkan data citra terbaru sesegera mungkin seperti bencana alam atau kebakaran hutan.
• Memerlukan Pengolahan Data: Data citra Landsat 8 berupa data mentah yang memerlukan proses pengolahan terlebih dahulu sebelum bisa digunakan untuk analisis. Proses ini membutuhkan keahlian khusus dan perangkat lunak spesifik.
• Risiko Kegagalan Perangkat Keras: Seperti yang terjadi dengan Landsat 7, Landsat 8 juga memiliki risiko kegagalan perangkat keras yang dapat mempengaruhi ketersediaan dan kualitas data dalam jangka waktu tertentu.

Earth Explorer

Citra 2 WorldView-3

WorldView-3 adalah satelit observasi bumi yang diluncurkan pada 13 Agustus 2014 oleh Maxar Technologies. Citra yang dihasilkan memiliki resolusi tinggi, yaitu 31 cm untuk band pankromatik dan 1,24 meter untuk band multispektral. Selain itu, WorldView-3 juga dilengkapi dengan 8 band Short Wave Infrared (SWIR) dan 12 band CAVIS (Clouds, Aerosols, Vapors, Ice, and Snow), memungkinkan pengambilan data spektral yang tidak terlihat oleh mata telanjang. Satelit ini beroperasi pada ketinggian 617 km dan mampu mengumpulkan hingga 680.000 km² citra per hari.

Jenis Citra: W0rldView -3

Earth Explorer

Spesifikasi

WorldView-3 dilengkapi dengan delapan band multispektral, delapan band SWIR (Short-Wave Infrared), serta perekaman data di band CAVIS (Clouds, Aerosols, Vapors, Ice, and Snow) yang dirancang untuk membantu mengoreksi atmosfer. Resolusi spasial pankromatiknya mencapai sekitar 31 cm, sementara resolusi multispektralnya sekitar 1,24 meter. Dengan kemampuan ini, WorldView-3 dapat merekam data citra permukaan bumi dengan sangat detail, seperti untuk pemetaan penggunaan lahan, pemantauan lingkungan, deteksi perubahan, hingga aplikasi keamanan dan militer.

Kelebihan WorldView-3

• Resolusi Tinggi pada Resolusi Spasial WorldView-3 memiliki resolusi pankromatik hingga 31 cm dan resolusi multispektral 1,24 meter. Hal ini memungkinkan pengamatan objek kecil dan detail permukaan bumi dengan sangat jelas.
• Kemampuan Multispektral 16 Band Multispektral pada Citra ini mencakup berbagai band, termasuk visible dan near-infrared (NIR), yang berguna untuk aplikasi seperti pemantauan vegetasi, analisis tanah, dan klasifikasi objek.
• Frekuensi Perekaman Tinggi: Dengan kemampuan untuk merekam citra wilayah yang sama hingga satu kali per hari di lokasi tertentu, WorldView-3 sangat efektif untuk memantau perubahan lingkungan atau infrastruktur dari waktu ke waktu.
• Akurasi Geolokasi Tinggi pada Citra yang dihasilkan memiliki akurasi geolokasi sekitar 3-5 meter tanpa memerlukan referensi darat tambahan, menjadikannya sangat andal untuk aplikasi yang memerlukan ketepatan tinggi.

Kekurangan WorldView-3

• Biaya Tinggi pada Citra Salah satu kekurangan utama dari WorldView-3 adalah biaya tinggi untuk mendapatkan citra. Ini dapat menjadi hambatan bagi pengguna dengan anggaran terbatas, seperti akademisi atau organisasi nirlaba.
• Keterbatasan Akses Data Komersial Karena merupakan data komersial, akses terhadap citra mungkin dibatasi oleh lisensi atau peraturan tertentu, yang dapat menyulitkan pengguna yang tidak memiliki anggaran besar untuk mengakses data terbaru.
• Ketergantungan pada  Kondisi Cuaca Seperti banyak satelit lainnya, kualitas citra dapat dipengaruhi oleh kondisi cuaca seperti awan atau hujan, yang dapat menghalangi pengambilan gambar yang jelas.

Earth Explorer

Citra 3 ( Sentinel-2)

Badan Antariksa Eropa  ( ESA ) Copernicus menciptakan sentinel , sejenis teleskop optik Eropa , pada tahun 2015. Citra sentinel sering digunakan dalam kegiatan penelitian karena memiliki resolusi tinggi , yang memudahkan dalam menganalisis indeks vegetatif  . Sentinel -2 merupakan salah satu satelit milik Badan  Antariksa Eropa ( ESA ) yang ditujukan untuk memantau bumi dan menyediakan data beresolusi tinggi untuk aplikasi di beberapa bidang , seperti pemantauan permukaan laut , pemeliharaan lingkungan , pertanian , dan deteksi daratan . Sentinel - 2 dilengkapi dengan instrumen multispektral yang dapat mendeteksi cahaya dalam berbagai gelombang panjang , dari ultraviolet hingga inframerah , yang memungkinkannya untuk mendeteksi perubahan lingkungan Bumi dengan tingkat detail yang tinggi.

Jenis Citra: SENTINEL-2

Earth Explorer

Spesifikasi

Citra Sentinel-2 memiliki resolusi spasial yang berbeda-beda untuk setiap band. Berikut adalah spesifikasi resolusi spasial untuk setiap band:

• Band 1: Coastal aerosol, 0.443 µm, 60 meter

• Band 2: Blue, 0.49 µm, 10 meter

• Band 3: Green, 0.56 µm, 10 meter

• Band 4: Red, 0.665 µm, 10 meter

• Band 5: Vegetation Red Edge, 0.705 µm, 20 meter

• Band 6: Vegetation Red Edge, 0.74 µm, 20 meter

• Band 7: Vegetation Red Edge, 0.783 µm, 20 meter

• Band 8: Near Infrared (NIR), 0.842 µm, 10 meter

• Band 8A: Vegetation Red Edge, 0.865 µm, 20 meter

• Band 9: Water vapor, 0.945 µm, 60 meter

• Band 10: Cirrus, 1.375 µm, 20 meter

• Band 11: Cloud mask, 0.665 µm, 20 meter

• Band 12: Snow/ice, 1.610 µm, 20 meter

Kelebihan

• Akses Data Gratis:Data citra Sentinel-2 dapat diakses dan diunduh secara gratis, hal ini menjadikannya sangat populer dalam penelitian dan pemantauan karena biaya operasional rendah.
• Resolusi Spasial Tinggi:Sentinel-2 memiliki resolusi spasial yang tinggi, yakni 10 meter untuk band multispektral dan 60 meter untuk band pan-kromatik. Ini memungkinkan untuk melihat detail objek di permukaan bumi dengan lebih jelas.
• Kemampuan Pengisian Satelit: Dengan adanya satelit kembar, data citra dari Sentinel-2 dapat diperoleh setiap 5 hari sekali. Resolusi temporal moderat ini cukup baik untuk pemantauan perubahan tutupan lahan atau kondisi perairan secara berkala.
• Spektrum Multibanding:Sentinel-2 memiliki 13 band spektral yang mencakup spektrum tampak, inframerah dekat, dan inframerah pendek. Banyaknya band spektral ini memungkinkan untuk melakukan analisis lebih detail tentang objek di permukaan bumi, seperti jenis vegetasi, kesehatan tanaman, dan kandungan mineral tanah.                                                          

Kekurangan

• Gangguan Cuaca:Data citra Sentinel-2 bisa terpengaruh oleh tutupan awan. Kondisi cuaca berawan dapat menghalangi sensor satelit sehingga data citra yang dihasilkan tidak bisa digunakan.
• Kurang Cocok Untuk Pemantauan Darurat: Meskipun resolusi temporalnya moderat (5 hari sekali), Sentinel-2 kurang cocok untuk pemantauan kejadian yang membutuhkan data citra terbaru sesegera mungkin, seperti bencana alam atau kebakaran hutan.
• Memerlukan Pengolahan Data: Data citra Sentinel-2 berupa data mentah yang memerlukan pengolahan terlebih dahulu sebelum bisa digunakan untuk analisis. Proses pengolahan data ini membutuhkan keahlian khusus dan perangkat lunak khusus.
• Batasan Cakupan Di Daerah Kutub Karena orbitnya, Sentinel-2A tidak dapat memberikan cakupan yang optimal di daerah kutub, sehingga membatasi penggunaannya untuk pemantauan di daerah tersebut.

Earth Explorer

SUMBER

Aini. (2023). Komposit Warna Citra Landsat 9 untuk Analisis Lahan. Journal of Remote Sensing Applications, Volume X, Issue Y. Note: Referensi tambahan dapat diperoleh dari situs resmi NASA dan USGS yang memberikan detail teknis dan fungsional satelit Landsat 9.

Ayuningtyas, E. A. (2022). Pemetaan Partisipatif untuk Bahaya Longsor dan Jalur Evakuasi di Desa Hargomulyo, Kabupaten Kulonprogo, DIY. Jurnal Geografika (Geografi Lingkungan Lahan Basah), 3(2), 78–91.

Badan Antariksa Eropa (ESA). (2015). Copernicus Sentinel-2 Mission.

Dharma, F., Aulia, A., Shubhan, F., & Ridwana, R. (2022). Pemanfaatan Citra Sentinel - 2 Dengan Metode NDVI Untuk Perubahan Kerapatan Vegetasi Mangrove Di Kabupaten Indramayu. J Pendidikan Geografi Undiksha, 10(2), 155–165.

Irawan, S., & Sirait, J. (2017). Perubahan kerapatan vegetasi menggunakan citra landsat 8 di kota Batam berbasis web. Jurnal Kelautan: Indonesian Journal of Marine Science and Technology, 10(2), 174–184.

Kumalawati, E., dkk. (2013). Prinsip-Prinsip Dasar Interpretasi Citra untuk Pemetaan dan Analisis Data Geospasial.

NASA and USGS. (2021). Landsat 9 Mission Overview. Retrieved from https://www.nasa.gov/labs/LANDSAT_9

NASA & USGS. (2013). Landsat 8 Mission Overview. Diakses dari: [URL untuk informasi resmi Landsat 8].

Putri, D. R., Sukmono, A., & Sudarsono, B. (2018). Analisis kombinasi citra sentinel-1a dan citra sentinel-2a untuk klasifikasi tutupan lahan (studi kasus: kabupaten demak, jawa tengah). Jurnal geodesi undip, 7(2), 85–96.