00-Pengenalan Citra Sentinel-2 MSI - Syamani [PDF]

Citation preview

Sentinel-2 Online Workshop 2020 Pemanfaatan Citra Sentinel-2 MSI untuk Aplikasi Pemantauan Lingkungan Pengenalan Citra Sentinel-2 MSI dan Potensi Pemanfaatannya untuk Pemantauan Lingkungan Oleh: Syam’ani, S.Hut., M.Sc. Email: [email protected]



Fakultas Kehutanan Universitas Lambung Mangkurat



Pusat Pengembangan Infrastruktur Informasi Geospasial Universitas Lambung Mangkurat



http://fahutan.ulm.ac.id



http://fahutan.ulm.ac.id



Laboratorium Informasi Geospasial Fakultas Kehutanan Universitas Lambung Mangkurat



Kelompok Studi Forestry Geographic Information Systems Fakultas Kehutanan Universitas Lambung Mangkurat



http://fahutan.ulm.ac.id



http://ksforestrygis.blogspot.com/



Mengenal Sentinel-2 • Sentinel-2 atau Copernicus Sentinel-2 merupakan satelit optik multispektral resolusi spasial tinggi milik European Space Agency (ESA)/Badan Antariksa Eropa. • Sentinel-2 dioperasikan oleh Copernicus (dulu dikenal sebagai Global Monitoring for Environment and Security atau GMES). Copernicus (https://www.copernicus.eu/) sendiri merupakan program Earth Observation dari Uni Eropa. • Sistem satelit Sentinel-2 memiliki orbit sunsynchronous dengan altitude 786 km, dan inklinasi orbit 98,620. • Sentinel-2 merekam sekitar jam 10:30 AM Mean Local Solar Time (MLST) pada orbit descending, dan memiliki coverage wilayah perekaman dari 560 LS sampai 830 LU. • Sentinel-2 membawa payload sensor yang disebut Multispectral Instrument (MSI). Sensor ini memiliki 13 saluran spektral, dengan variasi resolusi spasial 10 m, 20 m, dan 60 m, serta resolusi radiometrik 12-bit.



Mengenal Sentinel-2 • Sentinel-2 sendiri merupakan bagian dari Sentinel Mission yang mencakup sejumlah sistem satelit, dari Sentinel-1 dan direncanakan hingga Sentinel-9. Akan tetapi, yang saat ini sudah berada di orbit masingmasing adalah Sentinel-1, Sentinel-2, Sentinel-3, dan Sentinel-5P. • Sentinel-2 adalah sistem konstelasi satelit kembar (twin satellites), yaitu Sentinel-2A (NORAD ID 40697) dan Sentinel-2B (NORAD ID 42063). Sentinel-2A diorbitkan pada 23 Juni 2015, dan Sentinel-2B menyusul diorbitkan pada 7 Maret 2017.



• Direncanakan masih akan menyusul 2 satelit lagi, yaitu Sentinel-2C (rencana diorbitkan tahun 2022) dan Sentinel-2D (rencana diorbitkan tahun 2024). • Citra satelit Sentinel-2 MSI dipublikasikan secara gratis ke seluruh dunia. Data Sentinel-2 dapat diakses dari berbagai sumber online, antara lain https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home, https://earthexplorer.usgs.gov/, https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser, https://eos.com/landviewer, https://sentinel2explorer.esri.com/, https://landlook.usgs.gov/sentinel2/viewer.html, dan http://eocompass.zgis.at/. • Secara teoritis, karena resolusi spasial Citra Sentinel-2 adalah 10 meter, maka citra ini dapat menghasilkan peta dengan skala maksimum 1 : 20.000, menurut aturan Tobler (Tobler, Waldo. 1987. “Measuring Spatial Resolution”, Proceedings, Land Resources Information Systems Conference, Beijing, pp. 12-16.).



Sistem Satelit Sentinel-2



Sistem satelit kembar Sentinel-2 (S2A) dan Sentinel-2B (S2B) bekerja secara sinkron sehingga seolah-olah satu satelit. Masing-masing satelit memiliki frekuensi revisit (resolusi temporal) setiap 10 hari. Sentinel-2A dan Sentinel-2B memiliki offset waktu revisit 5 hari (phase shift 1800), sehingga lokasi yang sama di permukaan bumi akan direkam oleh Sentinel-2A dan Sentinel-2B setiap 5 hari secara bergantian.



Konstelasi Satelit Sentinel-2



Sentinel-2 swath vs Landsat-8 swath Sentinel-2 = 290 km Landsat 8 = 185 km



Sentinel-2 Relative Orbit



Sentinel-2 Descending Orbit



Landsat vs Sentinel-2 path



Landsat 4, 5, 7, 8



Sentinel-2



Sentinel-2A Tracking



Pertanyaan: Kapan atau untuk keperluan apa kita harus melakukan tracking satelit?



Sentinel-2 Tile System https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-2/data-products 110 km x110 km Intersection between tile 10 km Orthorectified image in UTM/WGS 1984 (L1C & L2A)



Sentinel-2 Spectral Bands



Sentinel-2 Spectral Bands compared with Landsat



Sentinel-2 Spectral Bands compared with Landsat Band



Band range (nm)/Band Center (nm)



Spatial Resolution (m)



Name



Landsat-8 OLI Band



Landsat-4 TM, 5 TM, 7 ETM+ Band



B1



433-453 / 443



60



Coastal/Aerosol



B1



NA



B2



458-523 / 490



10



Blue



B2



B1



B3



543-578 / 560



10



Green



B3



B2



B4



650-680 / 665



10



Red



B4



B3



B5



698-713 / 705



20



Red Edge 1



NA



NA



B6



734-748 / 740



20



Red Edge 2



NA



NA



B7



765-785 / 783



20



Red Edge 3



NA



NA



B8



785-900 / 842



10



Near Infrared (NIR)



B5



B4



B8a



855-875 / 865



20



Narrow NIR



NA



NA



B9



930-950 / 945



60



Water-vapour



NA



NA



B10



1365-1385 / 1375



60



Cirrus



B9



NA



B11



1565-1655 /1610



20



Short Wave Infrared-1 (SWIR-1)



B6



B5



B12



2100-2280 / 2190



20



Short Wave Infrared-2 (SWIR-2)



B7



B7



Kelebihan & Kekurangan Sentinel-2 dibanding Landsat-8 Kelebihan Sentinel-2 dibanding Landsat-8



Kekurangan Sentinel-2 dibanding Landsat-8



Resolusi spasial



Resolusi radiometrik



Resolusi spektral



Ketiadaan saluran termal



Resolusi temporal



Ketiadaan saluran pankromatik



Saluran Red Edge



Resolusi spasial saluran Coastal/Aerosol



Saluran Narrow NIR



Resolusi spasial saluran Cirrus



Saluran Water-vapour Swath lebih lebar



Sentinel-2 Processing Levels Name



Descriptions



Level-0



Raw image data



Level-1A



Decompressed Level-0 raw image data



Level-1B



Top of atmosphere (TOA) radiance in sensor geometry



Level-1C



Top of atmosphere (TOA) reflectance in cartographic geometry



Level-2A



Bottom of atmosphere (BOA) reflectance in cartographic geometry



Level-3A



Cloud free BOA (time series mosaic dataset)



Sentinel-2 L1C vs Sentinel-2 L2A



Level-1C



Level-2A



Level-1C



Level-2A



Akurasi Geometrik Sentinel-2



Sentinel-2 Radiometric APU



Sentinel-2 Product File Naming Format: MMM_MSIXXX_YYYYMMDDHHMMSS_Nxxyy_ROOO_Txxxxx_ Keterangan: MMM: ID misi satelit (S2A/S2B) MSIXXX: Level pemrosesan YYYYMMDDHHMMSS: Tanggal dan jam perekaman Nxxyy: Nomor PDGS Processing Baseline



ROOO: Nomor Relative Orbit Txxxxx: Nomor Tile/Grid Contoh: S2B_MSIL1C_20190220T022729_N0207_R046_T50MKB_20190220T055830



Artinya: Direkam dengan Satelit Sentinel-2B, MSI Level-1C (TOA), direkam pada tanggal 20 Februari 2019, jam 02:27:29 GMT (atau 10:27:29 WITA), diproses dengan PDGS Processing Baseline 02.07, Relative Orbit 046, tile/grid 50MKB. Yang terakhir, 20190220T055830, adalah "" field, digunakan untuk membedakan antar produk yang berbeda yang direkam pada tanggal yang sama.



Sentinel-2 Product Formatting



Download Citra Sentinel-2



Login ke situs https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home, jika belum punya akun, registrasi terlebih dahulu. Selanjutnya tentukan wilayah/lokasi citra yang akan didownload, dan pilih jenis citra, waktu perekaman, level pemrosesan, dan sebagainya. Langkah terakhir, pilih dan tampilkan citra yang akan didownload (biasanya yang paling bersih dari awan), jika sudah tepat klik tombol download.



Tool Pemrosesan Citra Sentinel-2 MSI



Berbagai software pengolah citra digital penginderaan jauh dapat digunakan untuk memproses Citra Sentinel-2 MSI. Antara lain ERDAS Imagine, Exelis ENVI, PCI Geomatica, dan sebagainya. Akan tetapi, pihak ESA sudah menyiapkan tool khusus untuk memproses Citra Sentinel-2, yaitu SNAP (Sentinel Application Platform), yang dapat didownload di situs https://step.esa.int/main/toolboxes/snap/. SNAP sifatnya freeware dan open source. Alternatif lainnya kita dapat menggunakan QGIS Semi-Automatic Classification Plugin (SCP), yang dijalankan di dalam software QGIS. Kita juga dapat melakukan cloud processing Citra Sentinel-2 MSI menggunakan Google Earth Engine (https://earthengine.google.com/). Para programmer dapat menggunakan framework seperti Rasterio (https://rasterio.readthedocs.io/) untuk mengolah Citra Sentinel-2 MSI.



Earth Observing System (EOS) Land Viewer



https://eos.com/landviewer Cloud-based service for search, exploring and on-the-fly analysis



Potensi Pemanfaatan Citra Sentinel-2 MSI untuk Pemantauan Lingkungan • Aplikasi Terestrial • Vegetasi, landcover, deforestasi, biomassa/carbon stock, potensi hutan (volume kayu), crop monitoring, tanah, geologi, geomorfologi, pertambangan, dan sebagainya



• Aplikasi Hidrologi dan Kelautan • Kedalaman perairan, terumbu karang, kualitas air, vegetasi perairan, phytoplankton, dan sebagainya



• Aplikasi Kebencanaan • Banjir, kebakaran hutan dan lahan, tanah longsor, dan sebagainya



Estimasi muatan suspensi muara Sungai Barito



• Aplikasi Klimatik • Emisi karbon, perubahan iklim, pemantauan penutupan es/salju, dan sebagainya



• Kepentingan Strategis • Perkembangan wilayah, pemetaan batas wilayah, pemetaan akses jalan, pemetaan permukiman, eksplorasi sumberdaya alam, tata ruang, sosial ekonomi, dan sebagainya



Pemantauan Kualitas Air



Pemantauan kualitas air wilayah Kota Banjarmasin dan sekitarnya,



menggunakan MNDWI (Xu, 2006), NDTI (Lacaux et al., 2007), dan TSS (Liu et al., 2017).



Pemantauan Kualitas Air



Pemantauan kualitas air Waduk Riam Kanan, Kalimantan Selatan, menggunakan C2RCC (Case 2 Regional Coast Colour)



Pemantauan Bencana Banjir



Pemantauan bencana banjir di Kota Rockhampton, Queensland, Australia, menggunakan MNDWI (Xu, 2006)



Pemetaan Kedalaman Laut



Pemetaan kedalaman laut di Kabupaten Tanah Laut, Kalimantan Selatan, menggunakan Ratio Transform Algorithm (Stumpf et al., 2003)



Pemantauan Terumbu Karang



Pemantauan terumbu karang di Kabupaten Kotabaru, Kalimantan Selatan, menggunakan Depth Invariant Indices (Lyzenga, 1978; Green et al., 2000)



Crop Monitoring



20 Feb 2019



30 Jun2019



30 Jul 2019



9 Ags 2019



13 Sep 2019



24 Okt 2019



Pemantauan tanaman padi di Kecamatan Gambut, Kabupaten Banjar, Kalimantan Selatan



Heavy Metal Stress Sensitive Index (HMSSI)



Pemantauan heavy metal stress sensitive index tanaman padi di Kecamatan Gambut, menggunakan HMSSI (Zhang et al., 2018)



Pemantauan Panen Padi



Estimasi hasil panen/produksi padi



di Kecamatan Gambut, Kabupaten Banjar, Kalimantan Selatan menggunakan LAI dan NDVI (Noureldin et al., 2013)



Pemantauan Deforestasi



Pemantauan deforestasi di Kabupaten Kotabaru, Kalimantan Selatan, menggunakan NDVI (Rouse et al., 1973)



Pemantauan Bencana Karhutla dan Emisi Karbon CO2 Emission Map of Banjarbaru City



Total emisi CO2 Kota Banjarbaru dari kebakaran hutan dan lahan, dari tanggal 25 Juli 2019 hingga 13 September 2019 (50 hari) mencapai 471.332,87 ton



Pemantauan luas kebakaran hutan dan lahan dan emisi karbondioksida yang dihasilkannya di Kota Banjarbaru



Metode Pemantauan Bencana Karhutla dan Emisi Karbon Strategi yang digunakan untuk menghitung massa emisi CO2 adalah dengan mengukur perubahan biomassa vegetasi (Above Ground Biomass) dari sebelum hingga sesudah terjadinya kebakaran hutan dan lahan.



AGB = 537NDI45 + 158,42EVI – 353,66 𝑁𝐷𝐼45 =



𝑅𝐸1 − 𝑁𝐼𝑅 𝑅𝐸1 + 𝑁𝐼𝑅



(Delegido et. al., 2011)



𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝑒𝑑 𝐸𝑉𝐼 = 2,5 𝑁𝐼𝑅 + 6𝑅𝑒𝑑 − 7,5𝐵𝑙𝑢𝑒 + 1



𝑁𝐵𝑅𝑝𝑟𝑒𝑓𝑖𝑟𝑒 − 𝑁𝐵𝑅𝑝𝑜𝑠𝑡𝑓𝑖𝑟𝑒 𝑅𝐵𝑅 = 𝑁𝐵𝑅𝑝𝑟𝑒𝑓𝑖𝑟𝑒 + 1.001 𝜌𝑁𝐼𝑅 − 𝜌𝑆𝑊𝐼𝑅 𝑁𝐵𝑅 = 𝜌𝑁𝐼𝑅 + 𝜌𝑆𝑊𝐼𝑅



(Askar et. al., 2018)



(Huete et. al., 2002)



(Parks et. al., 2014)



(Lopez, 1991; Key and Benson, 1995; and Koutsias and Karteris, 2000)



Pemantauan Tambang



Pemantauan perkembangan bukaan tambang, menggunakan NBR (Lopez, 1991; Key and Benson, 1995; and Koutsias and Karteris, 2000)



Pemantauan Perkembangan Permukiman



Pemantauan perkembangan permukiman di Kota Banjarbaru, menggunakan Urban Index (UI) (Kawamura et al., 1997)



Terima kasih Syam’ani, S.Hut., M.Sc. [email protected]