Laporan Praktikum Komposit Band Citra Dan Menghitung OIF PDF [PDF]

Citation preview

LAPORAN PRAKTIKUM PENGINDRAAN JAUH KOMPOSIT BAND PADA CITRA DAN MENGHITUNG OPTIMUM INDEX FACTOR MINGGU KE 4



Disusun untuk memenuhi mata kuliah Praktikum Pengindraan Jauh



Disusun oleh : Winda Eka Putri 17/415153/TK/46442 Kelas B



DEPARTEMEN TEKNIK GEODESI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS GADJAH MADA 2018



A. MATA ACARA PRAKTIKUM 1. Melakukan komposit band pada citra Landsat-7, Landsat-8, dan Sentinel-2. 2. Menganalisis setiap kenampakan yang terjadi pada setiap komposit band. 3. Menghitung Optimum Index Factor (OIF)



B. TANGGAL PRAKTIKUM Senin, 10 September 2018



C. TUJUAN PRAKTIKUM 1. Mahasiswa dapat memahami dan mengetahui cara melakukan komposit band pada Landsat-7, Landsat-8, dan Sentinel-2. 2. Mahasiswa dapat menganalisis setiap kenampakan yang terjadi pada setiap komposit band. 3. Mahasiswa dapat memahami cara menghitung Optimum Index Factor (OIF)



D. ALAT DAN BAHAN 1. Seperangkat komputer atau PC (Personal Computer) 2. Aplikasi ENVI 3. Earth Explorer dari www.usgs.gov 4. Citra Landsat-8, Landsat-7, Sentinel-2



E. LANGKAH KERJA I. Tahap Persiapan a. Menyiapkan seperangkat computer atau PC. b. Membuka browser Internet dan dimasukkan alamat website www.usgs.gov c. Pada search box website, ketik ‘Earth Explorer’. Kemudian, dilakukan registrasi terlebih dahulu dan konfirmasi registrasi untuk dapat mengunduh file citra satelit. d. Pada kotak ‘Address/Places’, diketik nama tempat yang diinginkan citra satelitnya, misalnya London, kemudian tekan tombol’Show’ setelah itu, di-klik ‘Data Sets’.



e. Pada menu ‘Data Sets’, dipilih sumber citra satelit. Untuk mencari satelit Landsat 8 (16 Bit), di-scroll menu sampai ditemukan ‘Landsat Archive’, di-expand pilihan tersebut, lalu di-check ‘L8 OLI/TRIS C1 Level-1’. f. Pada, menu ‘Results’ akan muncul citra-citra satelit lokasi yang telah ditentukan sebelumnya dengan tanggal yang berbeda. Dipilih salah satu citra satelit, kemudian di-klik download ‘Option’ kemudian pilih ‘Level 1 GeoTIFF Data Product’. g. Setelah download selesai, file citra satelit sudah dapat dibuka di aplikasi ENVI. h. Lakukan hal yang sama saat mendownload citra Landsat-7 dan Sentinel-2 dengan melakukan ‘check’ pada Landsat ‘7 ETM+ C1 Level-1’ dan ‘Sentinel 2’. II. Tahap Pelaksanaan a. Membuka aplikasi ENVI yang sudah di install. b. Akan muncul tampilan dasar ENVI, yaitu : c. Pilih menu Data Manager ( ), kemudian klik tombol Open (



) dan pilih citra



yang akan digunakan.



d. Untuk menghitung Optimum Index Factor (OIF) kita perlu mengetahui statistik dari citra tersebut dengan mencari lalu meng-klik Compute Statistics pada toolbox. e. Kemudian, pilih data yang ingin diketahui statistiknya, lalu klik tombol OK. f. Kemudian akan muncul tampilan sebagai berikut, lalu klik OK. g. Berikut merupakan hasil dari compute statistics berupa grafik statistik, minimum (min), maximum (max), mean, correlation, covariance dan standar deviasi (Stdev).



h. Melakukan hal yang sama untuk menghitung statistik citra Landsat-7 dan Sentinel2. Berikut merupakan hasil dari compute statistics pada citra Landsat-7 dan Sentinel-2 : Statistik Landsat-7



Statistik Sentinel-2



i. Untuk melakukan komposit citra digunakan tools ‘layer stacking’ pada toolbox. Ketik ‘layer stacking’ pada toolbox, kemudian tekan. Lalu pilih ‘Import File’. j. Kemudian tekan ‘Open’ lalu tekan ‘New File’.



k. Input file kemudian tekan Open. l. Kemudian tekan OK dan jangan lupa untuk memberi nama file. m. Lalu buka kembali ‘Data Manager’ dan pilih layer Band yang akan dimasukkan, sesuaikan dengan urutan layer Band karena tidak boleh terbalik-balik.



III. Tahap Penyelesaian a. Setelah mendapatkan hasil dari berbagai proses diatas, kita dapat mengetahui statistik suatu citra dari Compute Statistic pada toolbox, lalu menghitung bilangan Optimum Index Factor (OIF). b. Menganalisi hasil komposit citra dari Landsat-8, Landsat-7, dan Sentinel-2.



F. HASIL DAN PEMBAHASAN a. Pratikum Layer Stacking dan Menghitung OIF pada Citra Landsat-8 :



Sebelum Komposit



Sesudah Komposit



Analisa Snow : (B2,B6,B7) Pada



citra



Landsat-8



disamping



samar-samar



terlihat warna merah yang merepresentasikan salju yang terdapat pada citra tersebut. Vegetation and Water : (B5,B4,B3) Pada



citra



disamping merah



Landsat-8



terlihat



dan



warna



hitam



merepresentasikan



yang vegetasi



dan laut yang terdapat pada citra tersebut. Inundated Area : (B5,B6,B2) Pada



citra



Landsat-8



disamping terlihat warna biru dan



hijau



yang



merepresentasikan



daerah



tergenang dan tidak tergenang yang



terdapat



tersebut.



pada



citra



Differences in bare earth : (B4,B3,B2) Pada



citra



disamping



Landsat-8



terlihat



warna



coklat yang merepresentasikan gurun pasir yang terdapat pada citra tersebut. Visualizing forest fire burn scars ; (B4,B3,B2) Pada



citra



disamping



Landsat-8



terlihat



merah



gelap



yang



mendekati



warna



samar-samar hitam



merepresentasikan adanya api atau kebakaran yang terdapat pada citra tersebut.



Agriculture : (B6,B5,B2) Pada



citra



Landsat-8



disamping terlihat warna hijau yang



merepresentasikan



adanya agrikultur sedangkan warna



coklat



merupakan



daerah yang jarang agrikultur yang



terdapat



tersebut.



pada



citra



Atmosphere penetration : (B7,B6,B5) Pada



citra



Landsat-8



disamping terlihat warna biru kehijauan



yang



merepresentasikan yang



terdapat



daratan pada



citra



tersebut.



Picking out land from water : (B5,B6,B4) Pada



citra



disamping coklat



Landsat-8



terlihat



warna



kehijauan



yang



merepresentasikan



daratan



sedangkan



hitam



merepresentasikan



air



yang



terdapat pada citra tersebut. Visualizing



urban



environments : (B7,B6,B4) Pada



citra



Landsat-8



disamping terlihat warna hijau yang vegetasi



merepresentasikan dan



warna



putih



merupakan pemukiman yang terdapat pada citra tersebut.



Natural



with



atmosphere



removal : (B7,B5,B3) Pada



citra



Landsat-8



disamping terlihat warna hijau yang



tergradasi



merepresentasikan



yang rentang



vegetasi yang terdapat pada citra tersebut.



Menghitung OIF : LANDSAT 8 Tabel OIF R G 2 5 5 4 4 6 7 5 7 7



B 6 4 6 3 3 5 6 6 6 5



OIF 7 5487.4352 SNOW 3 5880.9196 VEGETATION 2 7106.4454 INUNDATED 2 12164.4292 BARE 2 8541.8284 FIREBURN 2 6700.7422 AGRICULTURE 5 6340.4311 PENETRATION 4 3938.3308 LANDWATER 4 5186.0608 URBAN 3 6057.6356 REMOVAL



Tabel diatas menyatakan bilangan Optimum Index Factor (OIF) dari komposit band citra Landsat-8, bilangan OIF yang memiliki nilai tinggi menjelaskan bahwa dari komposit band tersebutlah yang paling efektif dipakai untuk membedakan suatu kenampakan tertentu paling jelas daripada komposit band yang lain. Pada Landsat-8 Komposit band B4,B3,B2 merupakan komposit band paling efektif untuk menentukan Bare Earth.



b. Praktikum Layer Stacking dan Menghitung OIF pada Landsat 7 :



Sebelum Komposit



Sesudah Komposit



Analisa



Snow : (B1,B5,B7) Pada



citra



Landsat-7



disamping terlihat warna hijau yang merepresentasikan salju yang



terdapat



pada



citra



tersebut. Vegetation and Water : (B4,B3,B2) Pada



citra



disamping merah



Landsat-7



terlihat



dan



warna



biru



yang



merepresentasikan daratan dan lautan yang terdapat pada citra tersebut. Inundated Area : (B4,B5,B1) Pada



citra



Landsat-7



disamping terlihat warna biru dan



hijau



yang



merepresentasikan



daerah



tergenang dan tidak tergenang yang



terdapat



pada



citra



tersebut. Differences in bare earth : (B3,B2,B1) Pada



citra



disamping coklat yang



Landsat-7



terlihat



warna



menyerupai



oranye



merepresentasikan



gurun/pasir dan daerah kering yang



terdapat



pada



citra



tersebut. Visualizing forest fire burn scars ; (B3,B2,B1) Pada



citra



disamping



Landsat-7



terlihat



warna



merah kehitaman yang samarsamar yang merepresentasikan adanya api atau kebakaran yang



terdapat



pada



citra



tersebut. Agriculture : (B5,B4,B1) Pada



citra



Landsat-7



disamping terlihat warna hijau yang daerah



merepresentasikan agrikultur



yang



terdapat pada citra tersebut. Atmosphere penetration : (B7,B5,B4) Pada



citra



Landsat-7



disamping terlihat warna hijau yang



merepresentasikan



daratan yang terdapat pada citra tersebut. Picking out land from water : (B4,B5,B3) Pada citra Landsat-7 disamping terlihat warna hijau yang merepresentasikan daratan sedangkan hitam merepresentasikan air yang terdapat pada citra tersebut.



Visualizing urban environments : (B7,B5,B3) Pada citra Landsat-7 disamping terlihat warna hijau yang merepresentasikan vegetasi dan putih kecil-kecil merepresentasikan pemukiman yang terdapat pada citra tersebut. Natural with atmosphere removal : (B7,B4,B2) Pada citra Landsat-7 disamping terlihat warna hijau bertingkat yang merepresentasikan hutan dan daerah dengan vegetasi sedikit yang terdapat pada citra tersebut.



Menghitung OIF : LANDSAT 7 Tabel OIF R G B 1 5 4 3 4 5 3 2 3 2 5 4 7 5 4 5 7 5 7 4



7 2 1 1 1 1 4 3 3 2



OIF 79.4415 73.0626 71.5966 67.2881 45.8159 75.6808 82.4891 74.4467 77.1858 70.2075



SNOW VEGETATION INUNDATED BARE FIREBURN AGRICULTURE PENETRATION LANDWATER URBAN REMOVAL



Tabel diatas menyatakan bilangan Optimum Index Factor (OIF) dari komposit band citra Landsat-8, bilangan OIF yang memiliki nilai tinggi menjelaskan bahwa dari komposit band tersebutlah yang paling efektif dipakai untuk membedakan suatu



kenampakan tertentu paling jelas daripada komposit band yang lain. Pada Landsat-8 Komposit band B7,B5,B4 merupakan komposit band paling efektif untuk menentukan daerah Atmospheric Penetration.



c. Melakukan Layer Stacking pada Sentinel-2 :



Sebelum Komposit



Sesudah Komposit



Analisa Snow : (B2,B11,B12) Pada



citra



Sentinel-2



disamping terlihat warna hijau terang yang merepresentasikan daratan dan warna hitam yang merepresentasikan laut yang terdapat pada citra tersebut. Vegetation and Water : (B8,B4,B3) Pada



citra



Sentinel-2



disamping terlihat warna hijau terang yang merepresentasikan daerah vegetasi dan warna hitam yang merepresentasikan laut yang terdapat pada citra tersebut. Inundated Area : (B8A,B11,B12) Pada disamping



citra



Sentinel-2



terlihat



warna



coklat kekuningan dan biru yang



merepresentasikan



daratan yang tergenang dan tigdak tergenang yang terdapat



pada citra tersebut. Differences in bare earth : (B4,B3,B2) Pada



citra



Sentinel-2



disamping



terlihat



warna



merah



hati



yang



merepresentasikan



daratan



gurun/pasir atau daerah kering yang



terdapat



pada



citra



tersebut. Visualizing forest fire burn scars ; (B4,B3,B2) Pada



citra



disamping



Sentinel-2



terlihat



warna



merah gelap kehitaman yang merepresentasikan



api



atau



kebakaranyang terdapat pada citra tersebut. Agriculture : (B11,B8A,B2) Pada



citra



Sentinel-2



disamping terlihat warna hijau terang dan warna kecoklatan yang daerah tinggi



merepresentasikan dengan dan



agrikultur



rendah



yang



terdapat pada citra tersebut.



Atmosphere penetration : (B12,B11,B8A) Pada



citra



Sentinel-2



disamping terlihat warna biru yang



merepresentasikan



daratan dan warna hitam yang merepresentasikan sedangkan



laut



warna



kuning



kecoklatan merepresentasikan daerah dengan vegetasi rendah yang



terdapat



pada



citra



tersebut. Picking out land from water : (B8A,B11,B4) Pada citra Sentinel-2 disamping terlihat hijau dan kecoklatan yang merepresentasikan daratan dan warna biru kehitaman yang merepresentasikan adanya air pada citra tersebut. Visualizing urban environments : (B12,B11,B4) Pada citra Sentinel-2 disamping terlihat warna putih kehijauan yang terang yang merepresentasikan adanya perkotaan sedangkan hijau biasa menggambarkan daerah dengan vegetasi pada citra tersebut.



Natural with atmosphere removal : (B12,B8A,B3) Pada citra Sentinel-2 disamping terlihat warna hijau terang yang merepresentasikan daerah vegetasi dan coklat kekuningan yang merepresentasikan vegetasi rendah pada citra tersebut.



G. KESIMPULAN 1. Mendownload suatu citra dapat dilakukan dengan membuka Earth Explorer pada www.usgs.gov 2. Compute Statistics pada ENVI digunakan untuk mengetahui digital number dan statistik sebuah citra. 3. Dilakukan komposit band pada suatu citra untuk mempermudah manusia dalam mengidentifikasi dan menganalisa suatu kenampakan tertentu seperti lautan, daratan, daerah dengan vegetasi tinggi, daerah kering, dll. 4. Perhitungan nilai Optimum Index Factor (OIF) digunakan untuk mengetahui komponen komposit band paling efektif untuk mengidentifikasi dan mnganalisa suatu kenampakan tertentu.



H. DAFTAR REFERENSI 1. https://earthexplorer.usgs.gov/ 2. https://eos.com/landviewer