Interpretasi Citra Satelit

Presentasi berjudul: "Interpretasi Citra Satelit"— Transcript presentasi:

1 Interpretasi Citra Satelit
Untuk Penyusunan PDD A/R CDM Delon Marthinus CER Indonesia

2 Outline Sistem penginderaan jauh Pengolahan citra satelit
Manfaat untuk sektor kehutanan (A/R CDM)

3 I. Sistem Pengideraan Jauh
Apa itu Pengideraan jauh? Ilmu atau cara mendapatkan informasi suatu objek tanpa bersentuhan dengan objek tesebut.

4 Platforms Airborne/pesawat udara Spaceborne/satelit luar angkasa
Coverage/cakupan (relatif kecil) sensor attitude/tinggi sensor (relatif rendah) Spaceborne/satelit luar angkasa Coverage/cakupan relatif luas dan periodik Sensor attitude/ ketinggian sensor tinggi

5 Platform for Earth Observation
Rocket Satellite Balloon Aero plane Helicopter Crane 1000 Km 100 10 1 0 Km

6 Sensor Active (Sensor give radiation/signal and the reflected signal received by the same sensor) a. Laser scanner b. Radar altimeter c. Imaging radar Passive (Only received signal from objects) a. Gamma-ray spectrometer b. Aerial camera c. Video camera d. Multispectral scanner e. Imaging spectrometer

7 Sensor

8 Aerial Photograph Digital Color 1:5,000 of Aceh

9 Landsat 7 ETM+ (Sunda Strait)

10 Advanced Space borne Thermal Emission & Reflection Radiometer (ASTER) – Berau, East Borneo

11 Radar Image, Int. Airport,
Jakarta

12 2. Pengolahan Citra Satelit
Interpretasi citra satelit

13 MANUAL INTERPRETATION
CITRA SATELIT KOREKSI CITRA EKSTRAKSI DATA PENGAYAAN DATA PENENTUAN LOKASI KAJIAN MANUAL INTERPRETATION PROSES INTERPRETASI DATA PENUNJANG UNSUPERVISED SUPERVISED HASIL INTERPRETASI PROSES SETELAH INTERPRETASI UJI AKURASI DATA/PETA

14 Interpretasi secara manual :
Keuntungan : Membutuhkan peralatan yang sederhana dan lebih mudah untuk dipelajari. Kelemahan : Dalam melakukan analisis ada keterbatasan, karena hanya dapat melakukan interpretasi 1 chanel atau 1 data citra, oleh karena itu sulit untuk membentuk interpretasi dengan menggunakan beberapa citra secara bersamaan. (multiple images).

15 Interpretasi digital Keuntungan : analisis lebih simultan
menggunakan beberapa beberapa channel ataupun data citra yang berbeda waktu (multi dates). lebih cepat, walaupun dengan data citra yang cukup besar, hal ini tergantung dari kemampuan komputer yang akan digunakan. Analisis digital berdasarkan manipulasi nilai digital pada komputer dan selanjutnya lebih obyektif, sehingga secara umum hasilnya lebih konsisten. Kelemahan : Membutuhkan peralatan yang harus dipelajari secara khusus dan relatif mahal

16 SUPERVISED CLASIFICATION
Dalam Klasifikasi supervised, operator mengidentifikasi obyek citra berdasarkan sample dari perbedaan kenampakan permukaan. Sample tersebut ditunjukkan pada training area. Pemilihan training area ditentukan oleh operator berdasarkan pengalaman dan pengetahuan terhadap lokasi dilapangan untuk diterapkan ke dalam citra. Selanjutnya operator melakukan pengecekan atau supervisi kebenaran sample tersebut. Berdasarkan nilai spektral yang sama, dengan menggunakan program khusus atau algoritma, komputer akan menentukan kelas berdasarkan pada sampel yang telah kita tentukan sebelumnya

17 SUPERVISED CLASIFICATION

18 UNSUPERVISED CLASIFICATION
kita mempunyai sedikit informasi tentang dataset kita. Klasifikasi data unsupervised memulai mengklarifikasi dari kelas-kelas atau wilayah-wilayah yang kita spesifikasikan atau dari jumlah nominal kelas. Klasifikasi unsupervised secara sendiri akan mengatagorikan semua pixel menjadi kelas-kelas dengan menampakan spectral atau karakteristik spectral yang sama. Hasil klasifikasi dipengaruhi oleh parameter-parameter yang kita tentukan dalam kotak dialog klasifikasi unsupervised.

19 UNSUPERVISED CLASIFICATION
Klasifikasi unsupervised akan menghitung secara statistik untuk membagi dataset menjadi kelas-kelas sesuai dengan jumlah kelas yang kita inginkan. Biasanya hasil-hasil klasifikasi unsupervised harus diinterpretasi dengan menggunakan data yang sebenarnya dilapangan untuk menentukan kelas-kelas yang mempresentasikan area atau wilayah sebenarnya di lapangan. Dari informasi ini mungkin kita bisa memutuskan untuk mengkombinasi atau menghapus kelas-kelas yang diinginkan. Kita perlu juga untuk memberi warna dan nama untuk masaing-masing kelas.

20 UNSUPERVISED CLASIFICATION

21 Manfaat untuk sektor kehutanan (A/R CDM)
Menentukan lokasi eligible land (lahan yang layak) untuk A/R CDM Menentukan luas daerah Eligible land Mempermudah penghitungan kandungan biomassa pohon hingga kandungan karbon pada lokasi yang luas

22 METHODOLOGY Land Cover Classification and Eligible land development

23 1134.5 ha LCC 1989-2006 HECTARE Bush/Shrubs - Bush/Shrubs 19.4
Bush/Shrubs - Savannah 118.4 Savannah - Bush/Shrubs 65.4 Savannah - Savannah 1016.1 TOTAL 1219.3

24 SELESAI TERIMA KASIH