2015
PUSAT PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH
LAPAN
PEDOMAN PENGOLAHAN DATA SATELIT MULTISPEKTRAL SECARA DIGITAL SUPERVISED UNTUK KLASIFIKASI
LI 1 02 002 01 01
PEDOMAN PENGOLAHAN DATA SATELIT MULTISPEKTRAL SECARA DIGITAL SUPERVISED UNTUK KLASIFIKASI
PUSAT PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH LEMBAGA PENERBANGAN DAN ANTARIKSA NASIONAL 2015 i
KATA PENGANTAR
Puji syukur kehadirat Allah SWT bahwa Panduan Penyusunan Pedoman Pengolahan Data Penginderaan Jauh telah dapat diselesaikan dengan baik. Pedoman ini disusun sebagai salah satu tugas Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh (Pusfatja) Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) untuk merumuskan “ Pedoman Pengolahan Data Satelit Multispektral Secara Digital Supervised Untuk Klasifikasi” berbasis penginderaan jauh sebagai amanat UndangUndang No. 21 tahun 2013. Berbagai pihak yang telah memberikan kontribusi baik langsung maupun tidak langsung dalam membuat buku penyusunan pedoman ini, untuk itu perkenankan kami mengucapkan terimakasih kepada : 1. Segenap pimpinan LAPAN yang telah memberikan segala bentuk naungan dan dukungan dalam kegiatan ini. 2. Para narasumber yang telah mencurahkan segala kemampuan dan ilmunya demi terwujudnya buku panduan penyusunan podoman ini. 3. Tim penyusun, tim verifikasi dan tim pelaksana dari instansi sektoral terkait maupun dari kalangan intern yang telah bekerja keras hingga terselesaikannya buku panduan penyusunan pedoman ini. Akhir kata, tak ada gading yang tak retak, kritik dan saran kami harapkan demi perbaikan buku pedoman ini pada masa yang akan datang. Semoga buku ini dapat bermanfaat bagi para pengguna.
Jakarta, 14 Desember 2015 Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh DAFTAR ISI Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Kepala
Dr. M. Rokhis Khomarudin, M.Si NIP : 197407221999031006
ii
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR DAFTAR ISI Bab I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan 1.3 Ruang lingkup 1.4 Pengertian Bab II TAHAPAN PENGOLAHAN
iii v 1 1 1 1 1 3
2.1
Pemetaan Unit Pedoman
3
2.2
Diskripsi Unit
3
2.3
Prosedur / Metode
4
2.3.1
Perencanaan Dan Persiapan
4
2.3.2
Pengumpulan Data
5
2.3.3
Peralatan
5
2.3.4
Pengolahan Data
6
Bab III
PENUTUP
8
3.1
Ucapan Terimakasih
8
3.2
Lampiran
8
DAFTAR PUSTAKA
iii
Pedoman Pengolahan Data Satelit Multispektral Secara Digital Supervised Untuk Klasifikasi Bab I Pendahuluan 1.1. Latar Belakang Informasi spasial penutup lahan merupakan salah satu informasi yang sangat penting untuk berbagai keperluan dalam pembangunan nasional di berbagai sektor. Informasi penutup lahan ini telah banyak diproduksi baik oleh instasi pemerintah maupun swasta. Akan tetapi informasi penutup lahan yang dihasilkan tersebut berbeda-beda, hal ini disebabkan adanya sumberdaya, teknik pengolahan yang digunakan dan penyajian hasil akhir yang diinginkan berbeda sesuai tujuan dan selera masing-masing. Kesamaan hasil informasi penutup lahan sangat diperlukan agar dapat digunakan pengguna baik instansi pemerintah maupun swasta secara nasional. Teknologi penginderaan jauh dapat dimanfaatkan untuk memperoleh informasi penutup lahan dengan cakupan yang luas, cepat, efektif dan efisien. Dengan memanfaatkan data dan teknologi pengolahan yang standard maka diharapkan mampu mengatasi permasalahan perbedaan dalam membuat informasi penutup lahan. Sejak tahun 2013 Lapan diamanatkan untuk melaksanakan UU No. 21 tahun 2013 tentang Keantariksaan dan khusus penginderaan jauh terdapat dalam bagian ketiga Penginderaan Jauh mulai dari pasal 15 sampai pasal 22. Salah satu amanat pada Pasal 20 ayat 3 huruf (a) agar Lembaga bertugas melakukan pembinaan, menetapkan standardisasi data dan produk informasi serta metode pengolahan penginderaan jauh nasional. 1.2. Tujuan Memberikan pedoman atau panduan untuk pengolahan klasifikasi penutup lahan secara digital menggunakan data satelit penginderaan jauh bagi pengguna baik instansi pemerintah maupun swasta di tingkat Propinsi / Kabupaten /Kota. 1.3. Ruang Lingkup Pedoman pengolahan klasifikasi penutup lahan secara digital meliputi : 1. Perencanaan dan Persiapan 2. Pengolahan Awal Data Penginderaan Jauh 3. Proses Pengolahan Data Penginderaan Jauh 4. Pengolahan Akhir dan Analisis 1.4. Pengertian 1. Penginderaan jauh yang dimaksud dalam UU adalah penginderaan jauh satelit. 2. Penginderaan Jauh adalah teknologi untuk memperoleh informasi tentang obyek, wilayah, atau gejala dengan menggunakan sensor yang terletak pada wahana satelit dengan cara menganalisis data yang diperoleh tanpa kontak langsung. 1
3.
4. 5.
6.
7. 8. 9. 10.
11. 12.
13.
14.
2
Data Penginderaan Jauh adalah liputan atau rekaman suatu sensor berbentuk numerik yang merupakan gambaran dari suatu objek berupa citra satelit/foto dan citra digital. Pengolahan Digital adalah proses pengolahan terhadap data citra digital penginderaan jauh dengan menggunakan computer. Resolusi adalah ukuran terkecil obyek yang dapat direkam oleh suatu sistem sensor. Resolusi dalam penginderaan jauh terdapat 4 macam yaitu resolusi spasial, resolusi temporal, resolusi spectral dan resolusi radiometric. Resolusi spasial ukuran obyek terkecil di lapangan yang diwakili oleh satu nilai pixel/pixel value yang mampu disajikan oleh citra sebagai ukuran ketelitian data citra. Resolusi temporal kemampuan satelit untuk kembali merekam daerah yang sama Resolusi radiometric ukuran bit/binary digit yang mampu disajikan oleh citra. Resolusi spektral kemampuan sensor menangkap panjang gelombang yang dipantulkan oleh obyek di muka bumi. Sensor merupakan alat perekam obyek, dimana setiap sensor mempunyai kepekaan terbatas dalam menangkap spektral dan terbatas kemampuannya untuk mengindera obyek. Klasifikasi adalah pengelompokan objek-objek ke dalam kelas-kelas berdasarkan persamaan sifatnya, atau kaitan antara objek-objek tersebut Penutup Lahan adalah perwujudan secara fisik (kenampakan), benda alami dan unsur-unsur budaya yang ada dipermukaan bumi tanpa mempermasalahkan kegiatan manusia terhadap objek tersebut. Struktur klasifikasi suatu sistematika hirarkis/berjenjang yang dapat memberikan informasi tentang kemampuan penyajian informasi penutupan lahan untuk sumber data dan skala yang berbeda. Wahana adalah suatu alat/sistem tempat sensor penginderaan jauh.
Bab II Tahapan Pengolahan 2.1. Pemetaan Unit Pedoman Kode Unit : LI 1 02 002 01 01 Judul Unit : Klasifikasi Digital Multispektral 2.2. Diskripsi Unit Analisis citra multispectral secara digital secara terselia (supervised) untuk menghasilkan informasi spasial penutup lahan. Tahapan Uraian 1. Menyiapkan 1.1. Perangkat keras dan perangkat lunak perangkat dan bahan pengolahan citra yang diperlukan disiapkan pengolahan data 1.2. Perangkat lunak untuk koreksi ditentukan 1.3. Metode yang akan digunakan diidentifikasi 1.4. Citra yang akan digunakan ditentukan sesuai kebutuhan 1.5. Data atau peta referensi disiapkan 1.6. Skema klasifikasi penutup lahan ditentukan 2. Melakukan pemilihan 2.1. Pemasukan citra multifpektral kedalam perangkat kanal untuk proses computer dilaksanakan klasifikasi digital 2.2. Salinan data citra yang akan diklasifikasi multispektral ditampilkan pada layar dan dibuka menggunkan perangkat lunak yang telah ditentukan. 2.3. Kaekteristik setaip kanal diindetifikasi berdasarkan statistic setiap kanal dan statistic multikanal (correlation matrix dan variancecovariance matrix) 2.4. Kanal-kanal citra yang akan diklasifikasi ditentukan. 3. Melakukan klasifikasi 3.1. Citra dengan kanal-kanal terpilih ditampilkan terselia (Supervised) pada layar 3.2. Objek-objek diidentifikasi mengacu ke skema kalsifikasi yang ada 3.3. Training area didefinisikan berdasarkan data referensi yang telah ditetapkan dan dengan jumlah piksel persampel yang memenuhi syarat. 3.4. Statistik sampel dievaluasi 3.5. Training area diedit dan direvisi 3.6. Proses klasifikasi terselia dilaksankan dengan menggunakan algoritma yang telah ditentukan. 3.7. Kelas-kelas hasil klasifikasi ditampilan pada layar monitor 3.8. Kelas-kelas hasil interpretasi diidentifikasi dan dinilai secara kualitati mengacu ke kenampakan pada citra komposit dan atau pada peruntukan. 3.9. Proses editing sampel dan atau pengambilan 3
3.10. 3.11. 3.12.
3.13. 3.14. 4. Uji akurasi hasil klasifikasi
4.1.
4.2. 4.3.
4.4. 5. Penyimpanan data hasil klasifikasi
5.1. 5.2. 5.3.
sampel tambahan dilakukan Eksekusi klasfifikasi terselia menggunakan algoritma yang sudah ditentukan dilaksanakan Hasil klasifikasi ulang reklasifikasi ditampilkan pada layar monitor Strategi penggunakan kelas-kelas spectral sementara ke kelas-kealas penutup lahan menurut skema klasifikasi Penggabungan kelas-kealas (class merging) dilakukan Hasil penggabungan kelas ditampilkan pada layar monitor sebagai hasil klasifikasi akhir Pengambilan sampel acuan untuk uji akurasi telah dilakukan berdasarkan informasi lapangan, citra pendukung dan atau peta tematik yang relevan Sampel acuan penguji akurasi telah diplot di atas citra hasil klasifikasi multispectral Nilai akurasi totol (overall accuracy), akurasi menurut klasifikasi (producer’s accuracy) dan indeks Kappa telah dihasilka Hasil klasifikasi multispectral terselia beserta legenda dan laporan uji akurasi disimpan Media penyimpanan disiapkan sesuai dengan kapasitas yang ditentukan Metadata citra hasil klasifikasi ditentukan Data disimpan sesuai dengan standard penamaan dan permohonan yang telah dilakukan.
2.3. Prosedur / Metode 2.3.1 Perencanaan Dan Persiapan 2.3.1.1 Perencanan Perencanaan merupakan bagian penting dalam setiap tindakan terhadap apa yang dilakukan sehingga menjadi jelas agar mencapai tujuan. Perencanaan harus memberikan peningkatan produktivitas kerja dan membuat pekerjaan lebih efektif. Dalam pedoman ini perencanaan kerja minimal terdiri dari inventarisasi dokumen, rekrutmen SDM dan menyusunan persiapan tahapan kerja. a.
Inventarisasi Dokumen Teknis Dokumen teknis terkait dengan pengolahan digital klasifikasi penutup lahan menggunakan data penginderaan jauh diinventarisir untuk digunakan sebagai referensi atau acuan. Dokumen teknis bisa berupa laporan teknis, literature media cetak maupun media elektronik.
4
b.
Sumberdaya Manusia Kompetensi merupakan seperangkat pengetahuan, keterampilan, dan perilaku yang harus dimiliki, dihayati, dikuasai, dan diaktualisasikan oleh pengolah dalam melaksanakan tugas keprofesionalan. Pengolah dalam hal ini personel / sumberdaya manusia yang berkompeten sangat dibutuhkan dalam bidang penginderaan jauh sangat penting. Kompetensi sumberdaya manusia yang dibutuhkan dalam pengolahan data penginderaan jauh minimal memiliki keahlian bidang penginderaan jauh, memiliki kemampuan dan ketrampilan komputer. 2.3.1.2 Persiapan Persiapan kerja yang terkait dengan pengolahan klasifikasi penutup lahan secara digital menggunakan penginderaan jauh disiapkan secara komprehensif, teratur dan terarah agar pelaksanaan pekerjaan lebih mudah mencapai tujuan. Persiapan kerja yang perlu dilakukan antara lain : menyiakan data penginderaan jauh dan data pendukunnya, mempersiapkan alat pengolah baik perangkat keras maupun perangkat lunak, menyiapkan metode yang efektif dan efisien yang dimiliki untuk pengolahan dan penyajian hasil. 2.3.2 Pengumpulan Data 2.3.2.1 Kreteria Data Penginderaan Jauh Dalam melakukan klasifikasi suatu objek dari data penginderaan jauh, data yang digunakan harus memenuhi syarat sebagai berikut: a. Data penginderaan jauh yang dipilih sudah dikoreksi baik geometrik maupun radiometrik menurut standar yang telah ditetapkan oleh lembaga. b. Data penginderaan jauh yang akan digunakan harus disesuaikan lokasi / area yang akan diklasifikasi. c. Jika dalam proses klasifikasi mengunakan data geospasial lainnya, maka kualitas data yang digunakan wajib mengikuti standar dan aturan yang berlaku. d. Data penginderaan jauh yang akan digunakan harus sesuai dengan kesetaraan skala yang akan dibuat. Tabel. 2.2. Kesataraan Penginderaan Jauh dengan Skala Pemetaan Jenis Resolusi Resolusi Rendah Resolusi Menengah Resolusi Tinggi
Jenis Satelit NOAA AVHRR, Terra MODIS dan Aqua MODIS ASTER, LANDSAT 7/8 dan CBERS-2, SPOT4 GeoEye-1, WorldView-2, World View-1, QuickBird, IKONOS, FORMOSAT-2, and SPOT-5/6
Skala Pemetaan 1 : 1.000.000 s/d 1 : 250.000 1 : 250.000 s/d 1 :100.000 1 : 100.000 s/d 1 : 5.000
2.3.2.2 Kriteria Data Pendukung Data pendukung atau acuan yang digunakan dapat berupa peta tematik atau data citra resolusi yang lebih tinggi dan informasi lapangan yang telah tervalidasi akurainya.
5
2.3.3 Peralatan Peralatan yang digunakan berupa perangkat keras dan perangkat lunak yang memiliki spesifikasi memadai untuk pengolahan data penginderaan jauh dan system informasi spasial. 2.3.3.1 Perangkat Keras Perangkat Keras yang digunakan minimal memiliki spesifikasi yang mampu memproses pengolahan data penginderaan jauh antara lain : - 1 unit Monitor ; - 1 unit CPU ; atau - 1 unit Laptop 2.3.3.2. Perangkat Lunak Perangkat Lunak yang digunakan minimal memiliki spesifikasi : - Perangkat Lunak memiliki fasilitas pengolahan data citra - Perangkat Lunak memiliki fasilitas pengolahan GIS dan kartografi. - Perangkat Lunak memiliki fasilitas konversi poligon jadi vector dan sebaliknya
2.3.4 Pengolahan Data 2.3.4.1 Pengolahan Data Awal a. Koreksi Radiometrik dan Geometrik Data proses penginderaan jauh yang digunakan telah terkoreksi Radiomatrik dan Geometrik dengan berpedoman pada standard yang telah ditetapkan oleh lembaga (Pedoman Pengolahan Koreksi Radiomatrik dan Geometrik Data Penginderaan Juah, Pustekdata-Lapan). b.
Pemilihan Optimum Index Factor (OIF) Optimum Index Factor (OIF) sebagai metode untuk menentukan kombinasi band yang memaksimalkan variabilitas dalam sebuah adegan multispektral tertentu. OIF didasarkan perbedaan pada jumlah total dan korelasi di antara semua kombinasi band dalam suatu data. Meskipun metode OIF dikembangkan untuk data Landsat TM, konsep dan metodologi yang berlaku untuk setiap dataset multilayer. 2.3.4.2 Pengolahan Data (Image Proscesing) Lanjut a. Pengambilan Training Sample Training sample wajib ditetapkan dalam klasifikasi metode terbimbing/terawasi (Supervised) dan benar-benar merupakan objek yang dimaksud. Keterpisahan pixelpixel training sampel harus dapat dievaluasi, diuji, dibahas, diperiksa dan dipertimbangkan dalam bentuk nilai statistik yaitu rata-rata, standar deviasi, variansi, dan derajat kepercayaan, melalui algoritma pemilihan ciri antar band. Pengambilan training sampel, yang perlu diperhatikan adalah jumlah poligon sampel harus memenuhi persyaratan akurasi, dengan jumlah minimal 3 (tiga) poligon setiap objek. Di dalam poligon minimal 9 pixel, syarat pixel-pixelnya memiliki kemiripan dan keseragaman nilai keabuan / rona sesuai dengan informasi kelas objek. Pengambilan sampel dilaksanakan dengan cara acak (random) tanpa melihat bentuk poligon.
6
b.
Uji Training Sample Jumlah luasan training sample kira-kira minimal 10% dari total luas cakupan data yang akan diklasifikasi. Penetapan training sample dapat dilakukan dengan menggunakan data acuan berupa peta, survey lapangan, data penginderaan jauh resolusi lebih tinggi dan pengenalan objek secara visual. Tingkat keterpisahan training sample digunakan teknik statistik pada perangkat lunak dan hasilnya (Producer accuracy) harus lebih dari 90%. c.
Klasifikasi Dalam klasifikasi objek penutup lahan, diperlukan suatu metode yang tepat untuk menentukan objek yang di maksud. Pemilihan metode klasifikasi pada dasarnya dilakukan untuk meningkatkan tingkat akurasi dari hasil klasifikasi objek. Standard metode klasifikasi objek penutup lahan tersebut harus mengikuti standard klasifikasi yang telah ditetapkan oleh lembaga. Pada pedoman ini menganjurkan menggunakan metode umum, simpel yang terdapat pada beberapa aplikasi perangkat lunak dan mudah dijangkau pengguna. Terdapat beberapa metode klasifikasi yang umum digunakan pengguna antara lain metode Maximum Likelihood, Mahalanobis Distance, Berbasis Objek dan metode yang lain sesuai dengan kemampuan perangkat lunak yang dimiliki. Adapun metode klasifikasi yang disarankan dalam pedoman ini adalah metode klasifikasi terawasi maximum likelihood. 2.3.4.3 Pengolahan Data Akhir dan Analisis. Hasil pengolahan klasifikasi penutup lahan dengan menggunakan data penginderaan jauh secara digital kadang tidak sempurna yang diharapkan. Pada paska pengolahan data dan analisis dilakukan untuk perbaikan hasil klasifikasi penutup lahan dan akurasinya perlu ditingkatkan dengan cara filtering dan editing. a.
Filtering Filtering dilakukan untuk mengenaralisasi objek yang terklasifikasi tetapi kurang dari 9 pixel. Banyak metode dan analisa filtering yang dapat digunakan diantaranya adalah metode Mayority, Minority, Mean, Median dan lain-lain. Pada pedoman ini disarankan menggunakan metode filter mayority dengan windows 3 x 3. b.
Editing Editing dilakukan jika terjadi kesalahan klasifikasi setelah verifikasi maupun validasi berdasarkan data acuan. Maksud dan tujuan dilakukan editing terhadap hasil klasifikasi penutup lahan secara digital untuk memperbaiki kualitas dan akurasi hasil kalasifikasi tersebut. c.
Uji Akurasi Uji akurasi klasifikasi penutup lahan menggunakan data penginderaan jauh wajib dilakukan dalam proses klasifikasi untuk mengetahui tingkat keakuratan metode yang dipilih. Dalam uji akurasi, Training sample yang sudah digunakan untuk klasifikasi tidak boleh digunakan kembali dalam perhitungan akurasi. Training sample untuk menguji akurasi klasifikasi diperoleh dari training sampel baru berdasarkan pada data acuan. Akurasi klasifikasi penutup lahan yang diperkenankan adalah rata-rata di atas 75%. Penilaian uji akurasi dapat menggunakan matrik kontingensi yaitu matrik bujur sangkar yang memuat jumlah 7
piksel yang terklasifikasi yaitu overall accuracy, kappa acuuracy, producer accuracy dan user accuracy. Producer accuracy (omission error) adalah membagi piksel yang benar dengan jumlah total piksel traning sampel per kelas, sedang user accuracy (commission error) adalah jumlah piksel yang benar dengan total piksel dalam kolom. Uji ukarasi setelah divalidasi dengan data lapangan yang diperkenankan 90%. 2.3.4.4 Penyajian Hasil Hasil klasifikasi penutup lahan disajikan dalam bentuk analog maupun digital. Berdasarkan sistem klasifikasi penutup lahan dan kesetaraan data penginderaan jauh dengan pemetaan, maka tingkat dan jumlah kelas penutup lahan yang disesuaikan dengan kemampuan data penginderaan jauh. Penyajian kelas penutup lahan sebaiknya berpedoman pada SNI 7645-2010 Klasifikasi penutup lahan. Tabel. 3.1. Sistem Klasifikasi Penutup Lahan Berbasis Penginderaan Jauh Tingkat 1 Resolusi Rendah 1. Air
Tingkat 2 Resolusi Menengah 1.1. Perairan Laut 1.2. Perairan Darat
2. Vegetasi
3. Tanah
2.1.
Hutan
2.2.
Perkebunan
2.3.
Pertanian
3.1.Lahan Terbangun
3.2.Lahan Terbuka
8
Tingkat 3 Resolusi Menengah/Tinggi 1.1.1. Air Laut Dalam 1.1.2. Air Laut Dangkal 1.2.1. Danau 1.2.2. Waduk 1.2.3. Setu 1.2.4. Rawa 1.2.5. Tambak 1.2.6. Sungai 2.1.1.Hutan Lahan Basah 2.1.2.Hutan Lahan Kering 2.1.3.Belukar/Semak 2.2.1. Perkebunan Industri 2.2.2. Perkebunan Campuran 2.3.1. Sawah 2.3.2. Tegalan/Ladang 3.1.1. Permukiman Kota 3.1.2. Permukiman Desa 3.1.3. Fasilitas Umum 3.1.1. Pasir 3.1.2. Galian Tambang 3.1.3. Endapan Lahar 3.1.4. Batuan 3.1.5. Gosong
Bab III Penutup
3.1 Ucapan Terimakasih Terimakasih kami ucapkan pada seluruh pihak yang telah berkontribusi dalam menyelesaikan pedoman ini. Pedoman ini dibuat sebagai panduan untuk pengolahan klasifikasi penutup lahan secara digital dengan menggunakan data penginderaan jauh bagi pengguna baik instansi pemerintah pusat dan daerah maupun swasta. Sangat disadari bahwa pedoman ini masih banyak kekurangannya sehingga perlu masukan dan saran dari berbagai pihak yang berkepentingan. 3.2. Lampiran Lampiran 1. Diagram tahapan pengolahan klasifikasi penutup lahan Lampiran 2. Tabel Hirarki dan Sistem Klafikasi Penutup Lahan Daftar Pustaka BSN, 2007, PSN 08:2007, Jakarta BSN, 2010, SNI 7645-2010 Klasifikasi penutup lahan, Jakarta BSN, 2002, SNI 19-6728.1-2002:Penyusunan Sumberdaya Bagian 1: Sumberdaya Air Spasial, Jakarta BSN, 2002, SNI 19-6728.2-2002:Penyusunan Sumberdaya Bagian 2: Sumberdaya Hutan Spasial, Jakarta BSN, 2002, SNI 19-6728.3-2002: Penyusunan Sumberdaya Bagian 3: Sumberdaya Lahan Spasial., Jakarta Pradhan, Rm, K. Ghose, Jeyaram, 2010, Land Cover Classification of Remotely Sensed Satellite Data using Bayesian and Hybrid classifier, Department of Computer Science and Engineering, Sikkim Manipal Institute of Technology, Rangpo, Sikkim, INDIA. Vogelmann, J.E, Sohl, P.V Regional, Campbell, Shaw, Land Cover Characterization Using Landsat Thematic Mapper Data And Ancillary Data Sources , EROS Data Center, Hughes-STX Corporation, USGS.
9
Lampiran 1 Diagram tahapan pengolahan klasifikasi penutup lahan Kreteria Jumlah Minimum Poligon/objek Jumlah Minimum Pixel/Poligon
Data acuan Kreteria Uji Tingkat Keterpisahan sampel 90 %
Data
Training Sampel
Tidak Memenuhi
Uji Trainin g Memenuhi Sampel Proses Klasifikasi
Metode Klasifikasi Supervised (Max Likelihood) Unspervised Isodata Berbasis Objek dll
Dokumen Klasifikasi Metode Filtering Mayority, Minority, Mean, Median Editing Data Acuan
Filtering dan Editing
Tidak Memenuhi Kreteria Matrix Konjungasi Uji Tingkat Akurasi 75 %
Uji Akurasi
Memenuhi Penutup Lahan
10
Jumlah Kelas sesuai skala Warna Kelas disesuaikan standar BIG
Lampiran 2 Tabel Hirarki dan Sistem Klafikasi Penutup Lahan No. 1.
Kelas Penutup Lahan Air
1.1. 1.1.1.
Perairan Laut Perairan Laut Dalam
1.1.2.
Perairan Laut Dangkal
1.2. 1.2.1.
Perairan Darat Danau
1.2.2.
Waduk
1.2.3.
Setu
1.2.4.
Rawa
1.2.5.
Tambak
1.2.6 2.
Sungai Vegetasi
2.1.
Hutan
2.1.1.
Hutan Lahan Basah
2.1.2.
Hutan Lahan Kering
Diskripsi Semua kenampakan perairan baik di laut maupun di darat Kenampakan perairan di laut wilayah laut yang memiliki kedalaman antara 200 m hingga lebih 1800 m. Wilayah ini tidak dapat tertembus sinar matahari, wilayah ini suhunya sangat dingin dan tidak ada tumbuh-tumbuhan. Wilayah laut dari batas wilayah pasang surut hingga kedalaman 200 m, wilayah masih dapat ditembus oleh sinar matahari sehingga terdapat berbagai jenis kehidupan baik hewan maupun tumbuh-tumbuhan. Kenampakan perairan di darat Area perairan yang bersifat alami, dengan penggenangan air yang dalam dan permanen, dan penggenangan dangkal, termasuk fungsinya Area perairan yang bersifat artifisial/buatan, dengan penggenangan air yang dalam dan permanen, dan penggenangan dangkal, termasuk fungsinya Area perairan yang bersifat alami atau buatan, penggenangan air yang dalam atau dangkal dan permanen dengan area tidak terlalu luas, termasuk fungsinya Genangan air tawar atau payau yang luas dan permanen di daratan Aktifitas untuk perikanan dan penggaraman yang tampak dengan pola pematang di sekitar pantai. Tempat mengalir air yang bersifat alamiah Semua kenampakan bervegetasi di permukaan bumi Vegetasi yang tumbuh dan berkembang di wilayah yang tidak diusahakan untuk budidaya tanaman pangan dan holtikultura baik di dataran rendah maupun di dataran tinggi. Hutan yang tumbuh berkembang pada habitat lahan basah berupa rawa payau dan rawa gambut. Wilayah lahan basah berkarakteristik dataran rendah sepanjang pesisir dan wilayah berelevasi rendah. Hutan yang tumbuh berkembang pada habitat lahan kering yang dapat berupa hutan dataran 11
2.1.3.
Semak / Belukar
2.2.
Perkebunan
2.2.1.
Perkebunan Industri
2.2.2.
Perkebunan Campuran
2.3.
Pertanian
2.3.1.
Sawah
2.3.2.
Tegalan/Ladang
3
Tanah
3.1.
Lahan Terbangun
3.1.1.
Pemukiman Kota
12
rendah, perbukitan dan pegunungan, atau hutan tropis dataran tinggi yang mengalami intervensi manusia dengan kenampakan alur dan bercak bekas tebang Hutan lahan kering yang telah tumbuh kembali (mengalami suksesi ) namun belum / tidak optimal, atau lahan kering dengan liputan pohon jarang (alami) atau lahan kering dengan dominasi vegeasi rendah (alami). Kenampakan ini biasanya tidak menunjukkan lagi adanya bekas / bercak tebangan Lahan yang digunakan untuk kegiatan pertanian tanpa penggantian tanaman selama 2 tahun. Tanaman budidaya tahunan yang dikelola oleh perusahaan, biasanya dengan kenampakan alur jalan atau petak kebun secara teratur Lahan yang ditanami tanaman keras lebih dari satu jenis atau tidak seragam menghasilkan bunga, buah , serta getah dan panen bukan dengan menebang pohon, biasanya berasosiasi dengan pemukiman dan diusahakan secara tradisional oleh penduduk. Areal yang diusahakan untuk budidaya tanaman pangan dan holtikultura. Vegetasi alamiah telah dimodifikasi atau dihilangkan dan diganti dengan tanaman anthrogenik dan memerlukan campur tangan manusia untik menunjang kelansungan hidupnya. Areal pertanian yang digenangi air atau diberi air, baik dengan teknologi pengairan, tadah hujan maupun pasang surut. Areal pertanian dicirikan oleh pola pematang dan ditanami jenis tanaman pangan berumur pendek (padi). Pertanian lahan kering yang ditamani semusim, terpisah dengan halaman sekitar rumah serta pengggunaannya tidak berpindah-pindah. Tanaman selain padi, tidak memerlukan pengairan secara ekstensi, vegetasinya bersifat artifisial dan memerlukan campur tangan manusia untuk menunjang kelangsungan hidupnya. Kenampakan permukaan bumi yang tidak ditutupi oleh vegetasi maupun genangan air. Area yang mengalami substitusi penutup lahan alamiah dengan penutup lahan buatan yang biasanya bersfiat kedap air dan relative permanen Areal atau lahan yang digunakan sebagai lingkungan tempat tinggal atau lingkungan hunian dan tempat kegiatan (industri, perkantoran, pasar)
3.1.2.
Pemukiman Desa
3.1.3.
Fasilitas Umum
3.2.
Lahan Terbuka
3.2.1
Pasir
3.2.2
Galian Tambang
3.2.3.
Endapan Lahar
3.2.4.
Batuan
3.2.5
Gosong
untuk mendukung kehidupan dengan cakupan area luas dengan kerapatan padat . Areal atau lahan yang digunakan sebagai lingkungan tempat tinggal atau lingkungan hunian dengan area tidak luas dan kerapatan jarang. Areal atau lahan yang digunakan untuk sarana keperluan umum, seperti bandara, perlabuhan, terminal. Lahan tanpa tutupan lahan baik yang bersifat alamiah, semialamiah, maupun artifisial Lahan terbuka yang berasosiasi dengan aktifitas kelautan dengan material penyusun berupa pasir Lahan terbuka akibat aktivitas petambangan, dimana penutup lahan ataupun material bumi lainnya dipindahkan oleh manusia Lahan terbuka bekas aliran lahar dan lava dari gunung berapi Batuan adalah salah satu elemen kulit bumi yang terdiri dari kumpulan-kumpulan atau agregat dari mineral-mineral yang sudah dalam kedaan membeku/keras. Bagian dataran alluvial luas, relative rendah dari sekitarnya (pulau kecil), bervegatasi rendah campur rumput dan pasir.
Sumber : SNI 19-6728.1,2,3-2002, SNI 7645-2010
13
PUSAT PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH - 2015
