Gelombang elektromagnetik yang digunakan sebagai media
untuk merekam data/obyek mencakup gelombang tampak mata (visible light) dan
merah infra (infra red), yang kemudian dikelompokkan kedalam wilayah wilayah
yang lebih sempit dengan kisaran panjang gelombang tertentu, yang disebut band,
channel atau saluran. Dalam analisis atau klasifikasi data digital citra
satelit perlu dicari gabungan (composite) dari 3 band yang tampilan datanya
dapat memberikan gambaran dan detil informasi yang jelas dan tajam tentang
penggunaan lahan/vegetasi, tanaman termasuk lahan pertanian. Pemilihan
kombinasi band yang cocok untuk identifikasi penggunaan/penutupan lahan dapat
dilakukan dengan menghitung nilai ‘Optimum Index factor’ (Martono 2008).
Pada penyajian
citra dengan multispectral, biasanya dilakukan pemilihan kombinasi band terbaik
dengan tujuan memperoleh tampilan citra yang mempunyai informasi tertinggi.
Derajat atau ukuran informasi yang ditampilkan citra ini dapat dilihat dari
evaluasi Optimum Index Factor (OIF). OIF adalah ukuran atau
derajat banyaknya informasi yang dimuat pada suatu citra dengan kombinasi band tertentu.
Ukuran ini merupakan perbandingan antara total simpangan baku dari ketiga bandyang
dikombinasikan dengan tiga koefisien korelasi dari masing – masing
pasangan band yang digunakan (Rahadian 2011).
Penyusunan komposit warna
diperlukan untuk mempermudah intrepretasi citra inderaja. Susunan komposit
warna dari kanal citra inderaja minimal terdapat kanal Inframerah dekat untuk
mempertajam penampakan unsur vegetasi. Pemilihan kanal untuk proses komposit
dilakukan dengan menggunakan metode Optimum Index Factor (OIF). OIF
digunakan untuk menentukan kombinasi tiga kanal terbaik untuk menggambarkan
informasi tertentu. Semakin besar nilai OIF yang dihasilkan semakin banyak
informasi warna yang diperoleh dan sedikit duplikasi informasi, sehingga dapat
dikatakan bahwa nilai OIF tertinggi merupakan kombinasi kanal yang terbaik, hal ini juga didukung oleh pendapat
Mas dan Ramirez (1996) dalam (Martono 2008), nilai optimum indeks faktor
tertinggi akan memberikan informasi terbanyak (keragaman terbesar) dengan
duplikasi terkecil, sehingga memberikan informasi yang lebih banyak.
Menurut Purwadhi (2001)
Interpretasi visual merupakan perbuatan mengkaji citra dengan maksud
mengidentifikasi obyek yang tergambar di dalam citra. Interpretasi visual citra
didasarkan pada pengenalan ciri obyek secara keruangan (spasial). Karakteristik
obyek dapat dikenali berdasarkan unsur-unsur interpretasi seperti warna,
bentuk, ukuran, pola, tekstur, bayangan, letak dan asosiasi kenampakan obyek.
Untuk mempermudah interpretasi visual citra dapat ditampilkan dalam format RGB
(Red Green Blue) sehingga menghasilkan warna komposit.
DAFTAR PUSTAKA
Indarto.2009. Identifikasi
dan Klasifikasi Peruntukan Lahan Menggunakan Citra Aster. Jurnal Media Teknik Sipil.. Vol 9(1):1-8.
Lapan.2015. Pedoman
Teknik Pengolahan Data Penginderaan Jauh Landast 8 Untuk Mangrove. Jakarta
(ID) : Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh.
Mas, J.F., and Ramirez. 1996.
Comparison of Landuse Classification Obtain by Visual Interpretation and
Digital Image Processing. ITC Journal
1996: ¾ : 278- 283. International Journal of Applied Earth Observation and
Geo-information. ITC, PO Box 6, 7500 AA Enschede, the Netherlands.
Martono N D.2008 Aplikasi Teknologi Penginderaan Jauh dan Uji Validasinya untuk Deteksi
Penyebaran Lahan Sawah dan Penggnaan Tutupan Sawah(Semnar).
Yogyakarta:PUSDATA-LAPAN.
Maspiyanti F. 2013. Klasifikasi Fase
Pertumbuhan Padi Berdasarkan Citra
Hiperspektral dengan Modifikasi Logika Fuzzy (paddy growth stages classification based on hyperspectral image using modified fuzzy
logic). Jurnal Penginderaan Jauh.Vol
10 (1): 41-48.
Purwadhi
F. 2001. Interpretasi Citra Digital. Jakarta (ID): Gramedia Widiasarana.
Rahadian A. 2011. Optimum
Index Factor (OIF) (Erdas Imagine).
http://melukisbumiindonesia.blogspot.com/2011/02/optimum-index-factor-oif-erdas-imagine.html
[1 Maret 2014]
Somantri L.2008. Pemanfaatan
Teknik Penginderaan Jauh untuk Mengidentifikasi Kerentanan dan Resiko Banjir. Jurnal Gea. Vol 8(2): 1-6.
Comments
Post a Comment