TUGAS AKHIR – RG 091536
ANALISA PENINGKATAN RESOLUSI SPASIAL CITRA MULTISPEKTRAL MENGGUNAKAN PROSES PENGGABUNGAN DENGAN CITRA PANKROMATIK Studi Kasus : Kecamatan Gresik – Kabupaten Gresik
NUR SEPTYLIA CHOIROTUN NISAK NRP 3506 100 007
Latar Belakang
Teknik penginderaan jauh citra satelit Perencanaan konstruksi, identifikasi tutupan lahan, monitoring kebakaran hutan, dll. Satelit Quickbird
Citra Satelit beresolusi tinggi.
Resolusi 2,4m x 2,4m untuk citra multispektral
Resolusi 0,6m x 0,6m untuk citra pankromatik
Penggunaan satu jenis data satelit terkadang belum cukup untuk mendapatkan output yang diinginkan karena adanya keterbatasan resolusi spektral maupun resolusi spasial. Oleh karena itu, perlu adanya proses peningkatkan resolusi citra digital, yaitu mulai dari citra multispektral beresolusi rendah menjadi citra multispektral beresolusi tinggi.
Perumusan Masalah
Permasalahan yang dimunculkan dalam meningkatkan resolusi citra multispektral dengan menggunakan citra pankromatik adalah bagaimana memperoleh informasi geometrik serta informasi detil pada citra karena ketidaksesuaian tahun pengambilan kedua foto citra tersebut.
Batasan Masalah Batasan masalah dari penelitian ini adalah:
Wilayah
sekitar Kecamatan Gresik, Kabupaten Gresik.
Citra yang digunakan 2 citra satelit Quickbird, yaitu citra multispektral tahun 2006 dengan resolusi 2,4m x 2,4m dan citra pankromatik tahun 2008 dengan resolusi 0,6m x 0,6m. Penelitian hanya mencakup pada hasil citra. Hasil penelitian pankromatik
analisa geometrik dan informasi detil
citra multispektral dengan resolusi yang sama dengan
Tujuan Tujuan penulisan penelitian ini adalah untuk melakukan analisa geometrik serta analisa informasi detil pada citra Quickbird multispektral yang telah ditingkatkan resolusinya menjadi lebih tinggi, sehingga nantinya dapat meningkatkan kualitas dari gambar citra tersebut.
Manfaat
Manfaat yang ingin diperoleh dari penelitian ini adalah mengetahui suatu informasi mengenai representasi data citra, yaitu mulai dari data citra multispektral beresolusi rendah menjadi data citra multispektral beresolusi tinggi. Sehingga dapat meningkatkan kualitas data citra tersebut yang nantinya akan berguna dalam bidang perencanaan, pengelolaan, dan lain-lain.
Tinjauan pustaka
o
Penginderaan Jauh
Satelit Quickbird o Image Fusion o Pan-Sharpen Intensity-Hue-Saturation (IHS) o Filter Citra Digital o
o
Penginderaan Jauh
Penginderaan jauh didefinisikan sebagai ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang suatu objek, daerah, atau fenomena melalui analisis data yang diperoleh dengan suatu alat tanpa kontak langsung dengan objek, daerah, atau fenomena yang dikaji (Lillesand dan Kiefer 1994). Sistem Penginderaan Jauh terdiri dari beberapa komponen, yaitu sumber energi, atmosfer, target (obyek), sensor, stasiun dan pengolah gambar.
Satelit Quickbird
Satelit Quickbird berhasil diluncurkan pada 18 Oktober 2001di Vanderberg Air Force Base (California). Memiliki periode orbit 93,4 menit, sun-synchronous pada ketinggian 450km, sudut inklinasi 98°, revisit time 3 hingga 7 hari, dan menghasilkan scene dengan ukuran sekitar 16km x 16km. Tabel Spesifikasi Hasil Perekaman Sensor Satelit Quickbird Band
Keterangan
Domain Spektral
Resolusi Spasial
Resolusi Radiometrik
1
Biru
0.45 - 0.52 µm
2.44 - 2.88 m
11-bit/piksel
2
Hijau
0.52 - 0.60 µm
2.44 - 2.88 m
11-bit/piksel
3
Merah
0.63 - 0.69 µm
2.44 - 2.88 m
11-bit/piksel
4
NIR
0.76 - 0.90 µm
2.44 - 2.88 m
11-bit/piksel
Pan
VNIR
0.45 - 0.90 µm
0.61 - 0.72 m
11-bit/piksel
Image Fusion
Definisi umum dari image fusion yaitu suatu kombinasi dua atau lebih gambar yang berbeda untuk membentuk suatu gambar baru dengan menggunakan algoritma tertentu.
Pan-Sharpen Pan-Sharpen yaitu mengkombinasikan antara citra beresolusi spasial rendah (citra multispektral) dengan citra beresolusi spasial tinggi (citra pankromatik), sehingga didapatkan citra multispektral beresolusi tinggi.
Intensity-Hue-Saturation (IHS)
Metode ini berdasarkan pada transformasi multispektral RGB menjadi komponen IHS, dimana Intensitas menunjukkan total kecemerlangan pada warna, hue menunjukkan panjang gelombang rerata atau dominan yang ada pada warna tersebut, dan saturasi menunjukkan kemurnian suatu warna yang menuju keabuan.
Filter Citra Digital
Filter citra digital prosedur (fungsi yang menggunakan matriks bujur sangkar/kernel sebagai alat utama) yang dikenakan terhadap citra digital sehingga nilai-nilai piksel band citra yang bersangkutan (DN) akan berubah atau termodifikasi sesuai dengan karakteristik filternya. Spatial filtering metode atau operasi yang dilakukan dengan tujuan untuk meningkatkan kualitas atau mempertahankan detil spasial yang terdapat di dalam data citra yang bersangkutan hingga lebih mudah untuk diinterpretasikan secara visual. Filter spasial dapat mempertajam detil sisi atau batas-batas unsur spasial yang terdapat pada citra atau menghilangkan pola-pola noise yang ada.
Metodologi Penelitian
o Lokasi Penelitian
Data dan Peralatan o Diagram Alir Penelitian Diagram Alir Pengolahan Data o
o
Lokasi Penelitian
Gambar Lokasi Penelitian Sumber : Google Maps
Lokasi penelitian Tugas Akhir ini menggunakan gambar citra satelit di sekitar Kecamatan Gresik, Kabupaten Gresik, tepatnya berada pada garis lintang 7º 9’ 35,05” - 7º 10’ 16,33” Lintang Selatan dan garis bujur 112º 39’ 4,91” - 112º 39’ 33,06” Bujur Timur.
Data dan Peralatan Data
Data utama adalah data citra satelit Quickbird pankromatik 2008 dan citra satelit Quickbird multispektral 2006. Data hasil survei lapangan, yaitu data dari titik-titik GCP (Ground Control Points) dengan menggunakan alat GPS Geodetik.
Peralatan
Perangkat Keras (Hardware) o
o o
o
Notebook A*Note Centurion C-9422 SV Intel Pentium Dual Core Proc T2330. Printer Canon Pixma MP145.
Kamera Digital, alat tulis, dan jam digital. GPS Geodetik Topcon Hiper Pro
Perangkat Lunak (Software) o
Sistem Operasi Windows XP Profesional
o
ER Mapper 7.0
o
ArcView GIS 3.3
o
Topcon Tools
o
Microsoft Excel 2007
o
Microsoft Word 2007
o
Microsoft Visio 2007
o
Microsoft Power Point 2007
Diagram Alir Penelitian Persiapan Studi Literatur Tahap Persiapan
Pengadaan Data dan Alat Pengolahan Data
Tahap Pengolahan dan Analisa Data Tahap Akhir
Analisa Penulisan Laporan Akhir
Diagram Alir Pengolahan Data Citra Quickbird Multispektral
Citra Quickbird Pankromatik
Survei Lapangan (GCP)
Pemotongan Citra
Pemotongan Citra
Data Lapangan
Koreksi Geometrik
Koreksi Geometrik
Tidak Color Composit (RGB)
RMS Error ≤ 1 Pixel Ya Citra Terkoreksi Geometrik
Penajaman Citra
Metode Pan-Sharpen (IHS) Filtering
(High Pass Filtering) Analisa Citra Pan-Sharpened Citra Meltispektral Beresolusi Tinggi
Evaluasi Geometrik
Hasil dan analisa
o Hasil Pengukuran Titik Kontrol Tanah o o
Koreksi Geometrik Citra Quickbird Pankromatik Koreksi Geometrik Citra Quickbird Multispektral o Analisa Hasil Citra Pan-Sharpen o Analisa Planimetrik
Hasil Pengukuran Titik Kontrol Tanah
Tabel Koordinat Titik Kontrol Tanah Koordinat Geodetik Titik
Gambar Realisasi Pengukuran Titik GCP
Lintang (ϕ) S
Bujur (λ) T
Koordinat UTM T
U
Letak
BM
7°10'16.61986” 112°39'13.09752” 682603.355 9206987.267
Di depan McD
A
7°10'10.14556” 112°39'14.66953” 682650.801 9207186.101
Dekat rel kereta
B
7°09'39.94964” 112°39'09.11545” 682485.742 9208116.697
Pertigaan jalan kecil
C
7°09'44.07721” 112°39'28.49313” 683078.665 9207989.298
Pertigaan Jalan KH. Zubair
D
7°09'43.27190” 112°39'18.23514” 682764.424 9208010.592
Segitiga Jalan Raya
E
7°09'53.53705” 112°39'11.67924” 682562.393 9207696.529 Depan masjid Al Hasanah
F
7°10'08.60901” 112°39'31.11311” 683156.999 9207231.366
Petigaan jalan makam
Koreksi Geometrik Citra Quickbird Pankromatik
Tabel Daftar Koordinat GCP Citra Quickbird Pankromatik Koordinat Citra Pankomatik
Koordinat UTM GCP
No.
Citra Pankromatik Terkoreksi
RMS Cell X
Cell Y
Easting
Northing
1
525.77
2109.88
682650.801
9207186.101
0.63
2
188.15
243.23
682485.742
9208116.697
0.51
3
1390.78
502.89
683078.665
9207989.298
0.65
4
753.69
454.4
682764.424
9208010.592
0.98
5
343.53
1085.64
682562.393
9207696.529
0.93
6
1550.75
2024.9
683156.999
9207231.366
0.28
Koreksi Geometrik Citra Quickbird Multispektral Tabel Daftar Koordinat GCP Citra Quickbird Multispektral No.
Citra Multispektral Terkoreksi
Koordinat Citra Multispektral
Koordinat UTM Citra Pankromatik
RMS
Cell X
Cell Y
Easting
Northing
1
1241.9
2420.04
682987.37
9207057.6
0.77
2
1324.73
2208.46
683028.56
9207163.56
0.5
3
850.6
2047.85
682790.19
9207240.8
0.73
4
613.87
2275.88
682671.19
9207126.53
0.28
5
1006.96
1814.04
682868.76
9207358.5
0.51
6
1217.86
1508.22
682973.87
9207511.81
0.94
7
1407.3
1965.07
683069.72
9207284.77
0.43
8
1621.75
1739.66
683177.83
9207398.14
0.82
9
825.56
1572.69
682777.06
9207478.08
0.71
10
1031.63
2475.84
682881.24
9207028.72
0.26
11
160.82
2407.66
682443.75
9207058.47
0.49
12
23.31
2291.93
682374.39
9207115.87
0.44
13
250.07
1539.77
682488.01
9207491.23
0.58
14
377.12
1172.73
682551.48
9207675.27
0.68
15
376.41
306.09
682551.11
9208107.01
0.91
16
1395.02
651.49
683062.55
9207939.14
0.69
17
941.5
788.56
682834.88
9207869.13
0.38
18
798.25
499.72
682763.23
9208012.26
0.8
19
729.3
404.86
682728.37
9208059.6
0.98
20
1536.22
1032.31
683133.89
9207750.35
0.28
21
1192.27
86.41
682960.28
9208219.57
0.97
22
170.09
575.6
682447.15
9207971.05
0.95
Faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat akurasi atau ketelitian citra untuk koreksi geometrik pada penelitian ini adalah: o
Distribusi titik kontrol tanah (GCP) kurang menyebar pada seluruh permukaan citra.
o
Jumlah titik kontrol tanah (GCP) kurang banyak.
o
Kesalahan identifikasi titik kontrol tanah (GCP) pada citra.
Berikut ini adalah nilai rata-rata RMSerrors (Average RMSerrors) dari citra Quickbird multispectral dan citra pankromatik: Tabel 5 Daftar Nilai Rata-rata RMSerrors
Citra Satelit
RMSerrors (Average RMSerrors)
Pankromatik Multispektral
0.663 0.641
Pan-Sharpen
Citra Multispektral Beresolusi Rendah
Citra Multispektral Beresolusi Tinggi
Citra Pankromatik Beresolusi Tinggi
Histogram
Pankromatik
H
Multispektral
S
Hasil Fusi IHS
I
H
S
Hasil Filtering
I
Analisa Hasil Citra Pan-Sharpen
Proses transformasi IHS menunjukan beberapa perbedaan antara lain resolusi spasial yang dihasilkan dan perubahan hasil yang tampak pada obyek di permukaan bumi. Perubahan yang sangat terlihat terjadi perubahan adalah resolusi data. Resolusi spasial data multispektral yang 2,4 meter telah diperbaiki dengan menggunakan resolusi spasial citra pankromatik (0,6 meter). Sehingga citra hasil penggabungan mempunyai nilai yang berbeda dibandingkan dengan citra awal.
Perubahan resolusi spasial berakibat langsung terhadap hasil detil obyek teramati. Pada gambar citra terlihat jelas adanya perbedaan detil obyek setelah dilakukan tiga kali zoom in (skala 1:3100). Pada citra awal (multispektral), obyek yang diamati tidak terlalu jelas, sedangkan pada citra hasil penggabungan dapat dilihat jauh lebih detil obyek jaringan jalan dan pemukiman penduduk.
Multispektral
Pan-Sharpen
Pankromatik
Gambar hasil fusi di atas, mempunyai informasi detil seperti pankromatiknya. Sedangkan untuk unsur warnanya mengikuti multispektralnya. Akan tetapi, dalam beberapa obyek, aspek detilnya tampak masih belum memiliki unsur warna yang semestinya, hal ini dikarenakan adanya perbedaan waktu akuisisi pada kedua jenis data yang digunakan (mutispektral tahun 2006 dan pankromatik tahun 2008),
Multispektral
Pan-Sharpen
Pankromatik
Analisa Planimetrik
Analisa planimetrik mengetahui ketelitian citra satelit Quickbird multispektral sebelum dan sesudah dilakukan fusi citra (citra pan-sharpened) terhadap pengukuran obyek di lapangan. Pengukuran planimetrik citra dilakukan dalam software ArcView GIS 3.3. Sedangkan untuk pengukuran obyek di lapangan dilakukan pada beberapa sample gedung, jalan, maupun lahan kosong dengan menggunakan pita ukur. Hasil dari analisa planimetrik yaitu mengetahui selisih ukuran obyek pada citra terhadap pengukuran langsung di lapangan.
No
Obyek
Citra Pan-Sharpened
Citra Multispektral
Ukuran Lapangan (m)
Panjang (m)
∆L (m)
Panjang (m)
∆L (m)
1
Segitiga jalan raya
17.40
16.63
0.77
14.49
2.91
2
Pagar rumah
26.225
25.80
0.425
25.32
0.905
3
Tanah kosong
117.10
115.35
1.75
112.71
4.39
4
Lebar jalan
7.135
6.37
0.765
6.02
1.115
5
Lebar sekolahan
55.725
54.25
1.475
53.29
2.435
Jumlah Selisih RataRata
5.185
Jumlah Selisih RataRata
11.755
1.037
2.351
Terdapat adanya selisih ukuran yang tidak merata antara ukuran di lapangan dengan ukuran pada data citra, hal ini disebabkan karena: Adanya penyimpangan koordinat saat koreksi geometrik, setelah citra quickbird direktifikasi ada kemungkinan terjadi peregangan (stretching). Ketelitian pada saat pengukuran titik-titik data citra pada software ArcView GIS 3.3, misalnya panjang bangunan dibentuk oleh sebuah garis pada citra quickbird. Karena penentuan posisi dan pemilihan obyek hanya berdasarkan tanda-tanda alam. Pada saat pengukuran di lapangan, pita ukur memiliki tendensi panjang yang tidak sama, akibat dari kekuatan tarikan yang berbeda. Selain itu selisih panjang dan lebar bisa disebabkan oleh penarikan garis pada saat pengukuran yang tidak benar-benar lurus atau melengkung, sehingga menyebabkan panjang pita ukur menunjukkan angka yang lebih ataupun kurang dari yang sebenarnya.
Penutup
o
Kesimpulan o
Saran
Kesimpulan
Gambar citra dari hasil fusi menggunakan metode IHS mempunyai karakteristik informasi detil seperti pankromatiknya. Sedangkan untuk karakteristik unsur warnanya mengikuti multispektralnya. Karena adanya perbedaan waktu akuisisi pada kedua data citra, maka untuk obyek yang mengalami perubahan tutupan lahan akan mempunyai unsur warna seperti sebelum adanya perubahan tutupan lahan. Hasil dalam penelitian ini dapat dipakai dalam proses editing citra, yaitu dalam peningkatan kualitas detil dan penambahan detil sesuai keadaan di lapangan. Nilai RMSerror rata-rata citra Quickbird Pankromatik adalah 0.663. Sedangkan untuk nilai RMSerror rata-rata citra Quickbird Multispektral adalah sebesar 0.641. Pada hasil setelah tiga kali zoom in, yaitu skala 1:3100, gambar citra terlihat jelas adanya perbedaan detil obyek. Pada citra awal (multispektral), detil obyek yang diamati tidak terlalu jelas, sedangkan pada citra hasil penggabungan dapat dilihat jauh lebih detil obyek yang telihat. Berdasarkan hasil dari analisa planimetrik yang dilakukan dengan menggunakan pita ukur diperoleh rata-rata selisih ukuran obyek di lapangan dengan ukuran pada citra Quickbird pan-sharpen sebesar 1.037 meter dan dengan Citra Quickbird multispektral sebesar 2.351 meter.
Saran
Dalam melakukan pengukuran planimetrik hendaknya tidak menggunakan pita ukur, tetapi dilakukan dengan menggunakan suatu alat, misalnya Total Station, GPS Geodetik, dan lainnya, untuk mendapatkan hasil ukuran jarak yang lebih akurat. Sebaiknya pengukuran planimetrik suatu obyek tidak hanya dilakukan pengukuran jarak (linier) saja, akan tetapi ditambahkan juga pengukuran keliling suatu obyek (perimeter). Perlu adanya penelitian lanjut tentang peningkatan resolusi spasial citra (image fusion) dengan menggunakan metode-metode yang berbeda, bila perlu membuat suatu metode yang paling cocok diterapkan dalam proses image fusion.
TERIMA KASIH
