ER Mapper

ER Mapper merupakan salah satu software (perangkat lunak) yang digunakan untuk mengolah data citra. Beberapa perangkat lunak serupa yang juga memiliki fungsi yang sama antara lain ERDAS Imagine, PCL, dan lain-lain. Masing-masing software memiliki keunggulan dan kekurangannya masing-masing. ER Mapper sendiri dikeluarkan oleh Earth Resource Mapping, yang merupakan salah satu vendor piranti pemrosesan citra yang berpusat di Australia dengan berbagai cabang utama dan cabang pembantudi beberapa negara. Meyngingat software ini mudah dipelajari dan proses penyimpanan data yang lebih cepat dan sederhana dibandingkan softwae lain, ER Mapper lebih banyak dipilih dan diminati pengolah citra satelit. Secara umum ada dua tipe tombol operasi pada ER Mapper, yaitu tombol menu pulldown dan toolbar. Sebagian besar perintah operasional telah terfasilitasi dalam menu pulldown, namun dalam kasus-kasus tertentu, menu toolbar sangat efisien dan reflatif lebih mudah dihgunakan.  

Penggabungan Citra

Penggabungan citra atau juga sering dikenal dengan Image fusion adalah suatu proses penggabungan informasi menarik dalam dua atau lebih gambar menjadi satu gambar yang bertujuan untuk mengkombinasikan informasi spasial yang lebih tinggi dalam satu band dengan informasi spectral yang lebih tinggi pada dataset yang lain. Penggabungan citra dilakukan untuk menajamkan resolusi sebuah gambar. Secara sederhana penggabungan citra secara definisi ada 3, yaitu:

1.      Fusion adalah penggabungan antara dua citra atau lebih yang dijadikan menjadi suatu citra yang baru dengan menggunakan beberapa algoritma tertentu,

2.      Merging adalah penggabungan dengan pemahaman bahwa dua citra atau lebih yang dijadikan satu dengan teknik penajaman dan penormalan citra tertentu,

3.      Combination adalah penggabungan beberapa band dalam suatu citra multi untuk suatu tujuan tertentu.

Metode penggabungan standar fusi citra didasarkan pada Red-Green-Blue (RGB) untuk transformasi Intensity-Hue-Saturation (IHS). Langkah-langkah yang biasa terlibat dalam fusi citra satelit adalah sebagai berikut:

a.       Mengubah ukuran gambar miultispektral resolusi rendah dengan ukuran yang sama seperti gambar pankromatik

b.      Mengubah band R, G dan B dari citra multispektral menjadi komponen-komponen HIS

c.       Memodifikasi gambar pankromatik sehubungan dengan citra multispektral. Hal ini biasanya dilakukan oleh pencocokan histrogram dari citra pankromatik dengan komponen intensitas dari citra pankromatik dengan komponen intensitas dari citra multispektral sebagai referensi

d.      Mengganti komponen intensitas dengan citra pankromatik dan melakukan transformasi invers untuk mendapatkan gambar multispektral resolusi tinggi.

Koreksi Geometri

            Sebelum data citra dapat diolah, sistem proyeksi/koordinat peta harus didefinisikan dan disesuaikan terlebih dahulu dengan areal kerja atau dengan data spasial yang telah ada sebelumnya. Dalam koreksi geometrik, istilah rektifikasi digunakan bila data citra dikoreksi dengan peta dasar sebagai acuannya. Sedangkan untuk data citra yang dikoreksi dengan acuan citra lain yang telah terkoreksi digunakan istilah registrasi.

            Koreksi geometrik merupakan tahapan agar data citra dapat diproyeksikan sesuai dengan sistem koordinat yang digunakan. Acuan dari koreksi geometrik ini dapat berupa peta dasar ataupun data citra sebelumnya yang telah terkoreksi. Secara umum, dalam ER Mapper sendiri terdapat empat tipe pengoperasian rektifikasi :

·         Image to map rectification,

·         Image to image retrification,

·         Map to map transformation, yaitu mentransformasikan data yang terkoreksi menjadi datum/map projection yang baru,

·         Image rotation, memutar citra menjadi beberapa derajat.

Koreksi geometri dilakukan dengan menggunakan acuan titik kontrol yang dikenal dengan Ground Control Point (GCP). Titik kontrol yang ditentukan merupakan titik-titik dari objek yang bersifat permanen dan dapat diidentifikasi di atas citra dan peta dasar. GCP dapat berupa persilangan jalan, percabangan sungai, persilangan antara jalan dengan sungai (jembatan) atau objek lain.

            Langkah awal Koreksi geometrik adalah menentukan metode yang akan digunakan untuk melakukan koreksi. Metoda yang akan digunakan tergantung pada jenis data (Resolusi Spasial), jenis kesalahan geometris (skew, yaw, Roll, pitch). Menurut wizard ER Mapper6.4, terdapat 7 Geocoding Type, yaitu:

a.       Tryangulation biasanya digunakan untuk data yang mengalami banyak pergeseran/distorsi skew dan yaw. Juga digunakan untuk data yang tidak sama ukuran pixelnya pada satu set data.

b.      Polynomial biasanya digunakan untuk data citra yang mengalami pergeseran linear, ukuran pixel sama dalam satu set, untuk data resolusi spasial tinggi maupun rendah.

c.       Orthorectify using ground control point digunakan selain untuk mengoreksi citra secara geometris, juga mengoreksi citra berdasarkan ketinggian geografisnya. Jika tidak menggunakn orthorectify, maka puncak gunung akan bergeser letaknya dari posisi sebenarnya, walupun sudah dikoreksi secara geometris.

d.      Orthorectify using exterior orientation

e.       Map to map projection

f.        Known Point Registration

g.      Rotation digunakan untuk mengoreksi citra karena terjadi pergeseran citra yang terlihat berputar, baik searah jarum jam maupun berlawanan jarum jam.

           

Klasifikasi Citra

            Klasifikasi citra merupakan tahap interpretasi informasi pada citra yang dibuat berdasarkan klas kategori tertentu. Metode klasifikasi secara umum terbagi menjadi dua macam, diantaranya yaitu:

·         Klasifikasi tidak terbimbing (Unsupervised classification), merupakan metode klasifikasi yang memberikan keleluasaan bagi komputer untuk mengklasifikasikan citra secara mandiri. Jenis metode ini digunakan bila kualitas citra sangat tinggi dengan distorsi atmosferik dan tutupan awan yang rendah. Namun, dalam banyak kasus, terlepas dari kondisi citra yang bersangkutan, metode ini banyak digunakan untuk memberikan gambaran kasar/informasi awal.

·         Klasifikasi terbimbing (Supervised classification), merupakan metode klasifikasi yang memberikan bimbingan kepada komputer dalam proses klasifikasinya. Intervensi pengguna dimulai sejak penentuan training area hingga tahap pengklasterannya. Klasifikasi terbimbing dalam hal ini mensyaratkan kemampuan pengguna dalan penguasaan informasi lahan terhadap areal kajian.

Interpretasi Citra

Interpretasi citra merupakan suatu kegiatan untuk menentukan bentuk dan sifat objek yang tampak pada citra. Citra dapat diartikan sebagai gambaran yang tampak dari suatu objek yang sedang diamati sebagai hasil liputan atau rekaman suatu alat pemantau. Menurut Lillesand dan Kiefer (1994) dan juga Sutanto (1986) terdapat 8 unsur interpretasi yang digunakan secara konvergen untuk dapat mengenali suatu objek yang ada pada citra. Kedelapan unsur tersebut adalah warna/rona, bentuk, ukuran, bayangan, tekstur, pola, situs dan asosiasi. Diantara ke delapan unsur tersebut, warna/rona merupakan hal yang paling dominan dan langsung mempengaruhi pengguna citra dalam memulai interpretasi.

Interpretasi citra merupakan suatu kegiatan untuk menentukan bentuk dan sifat obyek yang tampak pada citra, berikut deskripsinya. Interpretasi citra dapat dilakukan secara manual atau visual, dan dapat pula secara digital. Interpretasi citra secara visual sering di sebut dengan interpretasi fotografik, sekalipun citra yang di gunakan bukan citra foto, melainkan citra non foto yang telah tercetak (hard copy). Sebutan interpretasi fotografik sering di berikan pada Interpretasi visual citra non foto, karena banyak produk tercetak citra non foto di masa lalu (bahkan sampai sekarang) di wujudkan dalam bentuk film ataupun citra tercetak di atas kertas foto, dengan proses reproduksi fotografik. Hal ini dapat dilakukan karena proses pencetakan oleh komputer pengolahan citra non foto dilakukan dengan printer khusus yang disebut film writer, dan hasil cetakanya menyerupai slide (diapositif) berukuran besar (lebih kurang hingga ukuran karto). Istilah Interpretasi fotografik juga diberikan pada berbagai kegiatan interpretasi visual citra-citra non foto, karena prinsip-prinsip interpretasi yang digunakan tidak jauh berbeda dari prinsip-prinsip interpretasi foto udara.

Dalam menginterpretasikan citra dibagi menjadi beberapa tahapan, yaitu:

·         Deteksi yaitu pengenalan objek yang mempunyai karakteristik tertentu oleh sensor

·         Identifikasi yaitu mencirikan objek dengan menggunakan data rujukan

·         Analisis yaitu rekaman data pengindraan jauh tersebut berupa data digital atau data numerik

Pada proses pelaksanaan interpretasi citra, pengenalan objek merupakan bagian yang sangat penting, karena tanpa pengenalan identitas dan jenis objek, maka objek yang tergambar pada citra tidak mungkin dianalisis. Prinsip pengenalan objek pada citra didasarkan pada penyelidikan karakteristiknya pada citra. Karakteristik yang tergambar pada citra dan digunakan untuk mengenali objek disebut unsur interpretasi citra.