Penulis : (1) Sukmawati, (2)Rosalina Kumalawati, (3)Nurlina, (4)Inu Kencana Hadi
Spectral Mixture for Remote Sensing Linear Model and Applications by Yosio Edemir Shimabukuro Flvio Jorge Ponzoni
I. Pendahuluan
Penerapan teknik pemantauan jarak jauh, terutama dengan gambar orbital, telah meningkatkan kemampuan untuk memantau permukaan Bumi dari jarak jauh. Namun, penggunaan data multispektal sering kali terbatas oleh masalah campuran radiasi. Ini terjadi ketika sensor melihat aliran radiasi yang dipantulkan oleh berbagai material di permukaan Bumi, yang kemudian dicatat dalam elemen resolusi (piksel) sensor. Masalahnya terletak pada campuran ini, yang berkaitan dengan berbagai material atau objek yang ada dalam elemen resolusi pada saat pengukuran intensitas aliran radiasi.
Konsep campuran spektral telah menjadi fokus penelitian sejak awal 1970-an. Masalahnya dapat terjadi dalam dua kasus: ketika material atau objek lebih kecil dari ukuran elemen resolusi, dan ketika material atau objek lebih besar dari ukuran elemen resolusi.
Untuk mengatasi masalah campuran, ada dua pendekatan umum yang telah diambil:
1. Teknik Klasifikasi: Pendekatan ini melibatkan penggunaan teknik klasifikasi untuk mengidentifikasi dan memisahkan berbagai kelas atau jenis material dalam elemen resolusi. Namun, pendekatan ini terkadang terbatas dalam akurasi karena kompleksitas campuran spektral.
2. Pemodelan Hubungan: Pendekatan ini mencoba memodelkan hubungan antara jenis dan proporsi kelas dalam elemen resolusi dengan respons spektral kelas tersebut. Ini lebih kompleks karena mencoba menjelaskan bagaimana jenis dan proporsi material dalam piksel terkait dengan karakteristik spektralnya. Metode least squares dan maximum likelihood sering digunakan untuk memecahkan masalah ini secara matematis.
Model campuran spektral linier telah menjadi alat penting dalam proyek-proyek skala besar seperti estimasi dan pemantauan area yang ditebang dan terbakar di Amazon Legal dalam pendekatan digital.
II. Asal Usul Nomor Digital (DN)
Sinyal digital (DN) dalam gambar orbital atau yang dihasilkan oleh sensor udara dihasilkan dari radiasi elektromagnetik yang dipantulkan dari permukaan Bumi dan objek lainnya menuju sensor dalam bentuk fluks dengan intensitas tertentu. Intensitas ini disebut radiansi dan diukur dalam panjang gelombang spektral yang berbeda. DNs adalah nilai numerik yang berbanding lurus dengan nilai radiansi (intensitas) yang diukur dalam berbagai band spektral. Hubungan antara radiansi yang diukur secara efektif oleh sensor dan DNsnya dijelaskan oleh persamaan linear. Informasi tentang G, offset, Lmin, dan Lmax biasanya disediakan oleh pihak yang bertanggung jawab atas distribusi data sensor. Konversi L0 ke DN dilakukan di setiap band spektral di mana sensor dirancang untuk beroperasi. Pentingnya memahami karakteristik sensor dan konversi DN menjadi variabel fisik yang terkait dengan sifat spektral target.Â
