BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Di bidang keilmuan geodesi-geomatika memang difokuskan di bidang pemetaan. Berbagai macam teknik digunakan di gunakan untuk menghasilkan peta suatu daerah yang dikehendaki. Mulai dari metode yang sederhana sampai teknologi yang sangat canggih pun digunakan untuk mendapatkan gambaran suatu daerah sesuai keperluan. Salah satunya yaitu dengan memperoleh peta dengan menggunakan citra satelit maupun foto udara. Konsep dasar Pengolahan citra digital salah satunya adalah mengelola citra yang rusak menjadi lebih baik dengan menggunakan software ENVI. Aplikasi Penginderaan Jauh saat ini tumbuh tidak hanya secara jumlah aplikasi namun juga bertambah dari jenis keragaman aplikasinya. Salah satu contoh software pada PCD yaitu ENVI 5.1 Maka dari itu digunakan beberapa software untuk mengolah peta yang didapatkan sesuai kebutuhan. Dalam praktikum kali ini, kami melakukan pengolahan citra hasil satelit agar mudah untuk di analisa dan di interpretasikan. Maka dari itu dalam pengolahan data kali ini software yang digunakan adalah adalah ENVI 5.1 yang merupakan software yang digunakan
untuk
pengolahan
data
citra
satelit
karena
dalam
pengoperasiannya cukup sederhana.
1.2 Tujuan dan Kegunaan
Tujuan dalam melaksanaan praktikum ini adalah sebagai berikut : 1. Mahasiswa dapat memahami mata kuliah Pengolahan Citra Digital tidak hanya dalam teori saja tapi juga dalam praktikum. 2. Mahasiswa mampu menjalankan aplikasi ENVI 5.1 3. Mahasiswa dapat melakukan interpretasi citra. 4. Mahasiswa mampu melakukan klasifikasi citra.
1
5. Mahasiswa mampu melakukan pemindahan data shp pada aplikasi ENVI 5.1 ke dalam Arcgis 10.1 6. Mahasiswa bisa mempresentasikan hasil akhir dari tahapan interpretasi dan klasifikasi pada citra.
Adapun kegunaan dari praktikum ini yaitu : 1. Mahasiswa mampu melaksanakan proses interpretasi citra dan melakukan klasifikasi pada citra. 2. Mahasiswa dapat menggunakan aplikasi Pengolahan Citra Digital yaitu ENVI 5.1 dengan baik.
1.3 Metode Penulisan 1.3.1
Studi Lapangan
Dalam
proses
penyusunan
pelaksanaan
praktikum
dilaksanakan
di
laporan
Pengolahan
Laboratorium
Citra
Komputer
ini,didasari Digital kampus
pada yang
Institut
Teknologi Padang. Serta ada survei lapangan untuk pengambilan sampel 150 titik kota padang yang dibuktikan dengan sampelsampel foto yang memiliki koordinat di sebaran kota padang.
1.3.2
Studi Literatur
Dalam penyusunan laporan praktikum ini,selain didasarkan pada prosedur yang diberikan oleh dosen, laporan ini juga ditunjang dengan buku-buku yang berkaitan dengan praktikum pengolahan citra digital serta teori yang diberikan selama proses perkuliahan sebagai acuan untuk penulisan laporan ini.
2
BAB II KAJIAN PUSTAKA
2.1 Klasifikasi Citra
Klasifikasi adalah teknik pengolahan pada citra dengan cara mengelompokkan piksel-piksel kedalam sejumlah kelas, sehingga setiap kelas memiliki pola-pola atau distribusi spasial yang unik dan spesifik yang mencerminkan suatu obyek atau informasi yang bermanfaat sesuai dengan keperluan (Chein-I Chang dan H.Ren, 2000). Proses klasifikasi melalui interpretasi citra dengan cara menganali objek menggunakan
9 unsur interpretasi. Setiap piksel pada
citra
memiliki nilai yang disebut dengan Digital Number (DN) atau Pixel Value, dimana nilai tersebut mempresentasikan tingkat reflektan dan radiasi objek di permukaan bumi. Oleh karena itu, setelah objek yang tergambar pada citra dikenali melalui interpretasi selanjutnya diklasifikasi berdasarkan karakteristik nilai piksel yang sama. Sistem penentuan klasifikasi yang akan digunakan, sebaiknya mengacu pada SNI 7465-2010 tentang Klasifikasi Pentup Lahan. Standar tersebut berisi klasifkasi penutup lahan pada skala 1:1.000.000, 1:250.000, 1:50.000, dan 1:25.000 Menurut Lillesand dan Kiefer (1990), klasifikasi dibagi ke dalam dua jenis teknik yaitu Klasifikasi Supervised (Tebimbing) dan Klasifikasi Unsupervised (Tidak terbimbing). Diantara kedua jenis klasifikasi tersebut terlebih dahulu dilakukan Klasifikasi Supervised (Terbimbing). Teknik ini dilakukan dengan prosedur pengambilan sampel beberapa piksel untuk masing-masing kelas/obyek. Sampel atau Region Region Of
Interest ini digunakan untuk
mendapatkan karakteristik nilai piksel di masing-masing
objek/ kelas.
Baru setelah itu melakukan klasifikasi.
3
BAB III PELAKSANAAN PRAKTIKUM
3.1 Waktu Pelaksanaan Praktikum
Tanggal
: 22 November 2017 – 2017 – 27 27 Desember 2017
Tempat
: Di Laboratorium Komputer Kampus ITP
3.2 Langkah Pelaksanaan Praktikum 3.2.1
Alat dan Bahan
Alat dan bahan yang digunakan dalam pratikum pengolahan citra digital ini adalah : a. Citra Landsat 8 hasil dari koreksi radiometrik. b. Seperangkat Komputer. c. Software ENVI 5.1. d. Software ArcGIS. e. Software Microsoft Excel. f. Log Book. g. Alat Tulis (Buku,pulpen,pensil) h. Modul Pengolahan Data.
3.2.2
Metode Pelaksanaan Praktikum
Pelaksanaan pratikum ini memiliki 3 tahap yaitu : 1. Klasifikasi dan Interpretasi Citra. 2. Mengubah data raster menjadi vektor (raster → vektor evf → vektor shapefile) 3. Uji ketelitian pada tahap klasifikasi, hasil akhir pratikum adalah citra raster yang berubah menjadi bentuk peta yang dapat menyajikan informasi suatu data pada citra yang sudah diklasifikasi.
4
3.2.3
Langkah-Langkah Langkah-Langkah Klasifikasi dan Interpretasi Interpretasi Citra
Tahap yang dilakukan dalam klasifikasi citra adalah sebagai berikut : 1. Buka
file
citra
yang
siap
untuk
diinterpretasi
dan
diklasifikasi,dalam praktikum ini bisa digunakan data hasil pengolahan citra hasil penajaman,karena hasil pada penajaman inilah yang data citra nya terlihat jelas dan bersih sehingga memudahkan untuk diinterpretasi atau klasifikasi. Lihat gambar sebagai berikut :
Hasilnya akan keluar seperti gambar berikut :
5
2. Pada data manager,gunakan komposit layer band 4,3,2 (True Color) dan komposit layer band 6,5,4 (False Color).
Klik Data Manager
Pilih Layer Band 4,3,2
Load Data.
Maka, hasil layer true color sebagai berikut :
(Layer True Color)
6
Untuk membuat data false color nya klik data manager Pilih layer band 6,5,4 Load Data. Maka hasilnya sebagai berikut :
(Layer False Color)
3. Maka terdapat dua layer komposit yang berbeda , satu dalam komposit true color (RGB-432), layer lainnya dalam komposit false color (RGB-654). Untuk memudahkan dalam mebedakan dua layer tersebut, rename nama layer nya dengan cara klik kanan pada layer yang ingin kita ubah
Rename
item
Rename
(False
Color/True Color).
7
Hasilnya sebagai berikut :
4. Kemudian tahap selanjutnya mulai-lah untuk membuat sampel, dengan cara menggambar objek-objek kelas tutupan lahan yang telah ditentukan. Sampel di dalam Software ENVI diistilahkan sebagai Region Of Interest (ROI). Dalam praktikum ini juga juga harus ditentukan akan menggunakan layer mana untuk melakukan klasifikasi,misalnya dalam praktikum ini kami menggunakan layer false color, maka caranya pilih layer false color hingga berwarna biru lalu klik ikon ROI.
8
Pilih/select layer false color
Klik Ikon ROI
Lalu akan keluar kotak dialog Region Of Interest
Pilih New ROI
Rename kelas nya sesuai dengan kelompok yang ingin kita buat contoh : Lahan terbangun,vegetasi ,dll
9
Buat Kelas Klasifikasinya sesuai kelompok berikut : 1)
Lahan terbangun.
2)
Vegetasi Hutan.
3)
Lahan Basah.
4)
Lahan Kering.
5)
Lahan Terbuka.
6)
Awan Tipis.
7)
Badan Air.
Hasilnya sebagai berikut :
5. Lalu selanjutnya mulai membuat sampel poligon di masing-masing ROI nya. Caranya Caranya double klik roi yang yang ingin kita buat sampel poligonnya klik ikon poligon dengan klik kiri pada mouse
Gambar
mulai
sampel poligon
deliniasi poligon dari titik
awal sampai ke titik awal lagi lalu double klik hingga menjadi poligon utuh.
10
Pilih Polygon
(Hasil deliniasi) Lalu lakukan deliniasi pada seluruh kelas klasifikasi. Jika sudah melakukan sampel poligon pada citra hasilnya sebagai berikut :
11
6. Setelah melanjutkan pembuatan poligon-poligon sampel ROI di masing-masing kelas tutupan lahan lainnya. Kemudian setelah itu, kita dapat mencek statistik dari sampel-sampel yang telah kita buat tadi. Klik kanan pada region of interest
Pilih
Statistics for all
ROI.
Hasilnya sebagai berikut :
12
7. Lalu tutup ROI dan simpan data ROI tersebut. Caranya Pilih menu file Klik save as Select All item klik icon (...)
simpan
dan beri nama file OK
8. Setelah ROI tersimpan kita bisa mulai klasifikasi, buka folder classifications Pilih metode klasifikasi (maximum likelihood)
13
Lalu pilih citra asli untuk diklasifikasi,lalu ok.
Lalu,select all items,pilih choose untuk menyimpan file dan OK.
Maka tahap processing akan berjalan.
14
Hasilnya seperti gambar berikut :
9. Software ENVI memiliki tool yang dapat melakukan proses konversi data raster menjadi data vektor. Input data raster yang dapat dikonversi haruslah merupakan citra hasil klasifikasi (class image). Tahapan prosesnya adalah:
15
Lalu,pilih data yang akan digunakan untuk diubah ke vektor. Lalu OK.
Maka tahap proses akan berjalan.
Hasilnya dapat dilihat di folder tempat kita menyimpannya. men yimpannya.
16
10. Lalu mengeksport format evf ini kedalam format shapefile agar data vektor ini dapat dibuka dibuka di software software GIS seperti Arcgis atau Quantum GIS. Caranya pilih vektor
Classic
EVF to Shapefile.
Setelah itu pilih data EVF tadi yang akan diubah ke shp lalu OK.
Hasilnya akan muncul format file shp di dalam folder tempat kita menyimpan file tadi.
17
11. Lalu kita konversikan data dari Envi ke dalam Arcgis, caranya add data pilih data folder shp yang tadi sudah dibuat.
Hasilnya sebagai berikut :
Lalu add data adm kota padang.
18
Hasilnya sebagai berikut :
Lalu kita harus melakukan penggabungan antara data citra dengan data adm padang untuk memotong citra serta menggabungkan keduanya menjadi satu. Caranya pilih georeferencing
Clip
19
Hasilnya sebagai berikut :
Lalu open atribut tabel dengan cara mengklik kanan pada layer yang sudah di clip
20
Maka akan nampak seluruh atribut dari kelas klasifikasi yang sudah dibuat.
Kita harus menggabungkan seluruh atribut dari kelas yang sama dengan cara Editor Start Editing
21
Lalu pilih Georeferencing Dissolve
Ikuti langkah seperti gambar dibawah ini :
22
Prosesing Data
Dan hasilnya seluruh data atribut yang sama akan tergabung ke kelasnya masing-masing.
23
Jangan lupa untuk melakukan save dan stop editing.
Selanjutnya pada atribut table klik kanan
pilih
add field
Ikuti seperti gambar di bawah :
24
Hasilnya adalah seperti gambar berikut :
Untuk menghitung luasan nya blok tabel pada luasan lalu klik kanan Calculate geometry
Lalu ikuti seperti gambar berikut :
25
Hasilnya sebagai berikut :
Selanjutnya kita harus meng-export data ke excel. Caranya pilih table option Export
Lalu data akan tersimpan di folder tempat kita menyimpan dengan format dbf yang bisa dibuka pada Ms. Excel
26
Hasil ketika dipindahkan ke excel adalah sebagai berikut :
Lalu hasil dari grafiknya sebagai berikut :
27
Setelah
selesai
kita
bisa
melakukan
layout
peta
pada
arcgis,hasilnya akan seperti gambar berikut :
.
28
BAB IV HASIL
4.1 Hasil Klasifikasi Pada ENVI.
Hasil Sampel Poligon
Hasil Klasifikasi (Maximum Likelihood)
29
4.2 Hasil di Arcgis.
4.3 Hasil Excel
30
4.4 Hasil Grafik
4.5 Hasil Peta Penggunaan Lahan Kota Padang 2017
31
BAB V PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Adapun dari praktikum ini didapat kesimpulan sebagai berikut : 1. Proses Interpretasi dan Klasifikasi Citra sangat penting untuk dilakukan karena akan memudahkan kita dalam mengenali berbagai objek pada citra. 2. Hasil dari klasifikasi kelas berdasarkan objek baik yang terbentuk secara alamiah maupun buatan bisa diinterpretasikan dan dibuat klasifikasinya. 3. Hasil dari interpretasi citra dapat memaparkan informasi yang lebih jelas dan lebih detail.
5.2 Saran
Adapun saran kami selama pelaksanaan praktikum yaitu: 1. Dalam melakukan praktikum hendaknya mendengarkan penjelasan dari dosen dengan baik. 2. Terus berlatih setiap hari agar lebih menguasai software. 3. Catat dan tanyakan pada dosen pembimbing apa yang tidak kita mengerti.
32
