Hartanto Imagefusion

8/19/2019 Hartanto Imagefusion

http://slidepdf.com/reader/full/hartanto-imagefusion 1/5



Zamrud Khatulistiwa: teropong dari luar angkasa sampai laut dalam. Halaman 2 dari 5.

Penggabungan citra dengan metoda RGB sangat umum digunakan untuk berbagai keperluandiantaranya adalah untuk mempermudah analisis visual dari pengguna. Pemilihan band yangdigunakan dalam metoda ini didasarkan atas karakteristik spektral masing-masing band yaitu sesuaidengan rentang panjang gelombang yang diterima oleh band tersebut. Sebagai contoh, band 4 ETMmempunyai rentang panjang gelombang dari 0,76 hingga 0,90 µ m, pada rentang ini band tersebut

biasanya digunakan untuk identifikasi tanaman dan juga dapat menunjukkan tanaman atau biomassa yang sehat. Sehingga jika pada penggabungan citra RGB band 4 diletakkan pada R maka penampakan vegetasi pada citra akan berwarna merah atau kemerahan.

Sedangkan transformasi warna IHS ( intensity-hue-saturation ) secara efektif memisahkan informasispasial (I) dan spektral (HS) dari citra hasil penggabungan RGB. Terdapat dua cara untukmengaplikasikan teknik IHS, yaitu langsung dan substitusi. Cara yang pertama adalah dengansecara langsung menempatkan band atau data pada I, H dan S. Sedangkan cara substitusi adalahdengan melakukan transformasi dari RGB ke IHS dimana dipisahkan aspek warna dalam kecerahanreratanya ( intensity ). Hal ini terkait dengan kekasapan permukaan, kontribusi panjang gelombangdominan ( hue) dan puritas ( saturation ). Hue dan saturation , dalam kasus ini, berhubungan dengankomposisi atau reflektifitas permukaan. Kemudian satu dari ketiga komponen tersebut dapat diganti

dengan data lain yang akan diintegrasikan. Transformasi berlawanan arah (IHS ke RGB)mengonversi data kembali ke kondisi semula dengan menghasilkan citra tergabung ( fused image ).

Teknik IHS telah menjadi prosedur standar dalam analisis citra. Proses ini dapat menghasilkan penajaman warna dari data yang terhubung, meningkatkan penampakan, dapat menambah resolusispasial, dan dapat menggabungkan beberapa data yang terpisah.

Penggunaan teknik IHS dalam penggabungan citra berdasarkan pada prinsip: penggantian salahsatu komponen (I, H atau S) dari suatu data dengan data lain. Pada umumnya komponen yangdigantikan adalah komponen intensity , yaitu dengan menggantikannya dengan data beresolusi lebihtinggi kemudian dilakukan transformasi berlawanan untuk mendapatkan kombinasi kompositwarna kembali.

Pada studi ini, langkah pertama yang dilakukan adalah melakukan pemilihan band dari masing-masing data (ASTER, ETM dan XS). Berdasarkan karakteristik spektral band (rentang panjanggelombang pada masing-masing band), maka yang digunakan adalah band 4-3-2 (untuk sensorETM), 3-2-1 (ASTER) dan 3-2-1 (XS). Langkah berikutnya adalah penerapan komposit warnaRGB pada masing-masing data, setelah itu dilakukan transformasi RGB ke IHS.

Setelah terbentuk IHS pada masing-masing data, dilakukan penggantian pada komponen I (dariETM dan ASTER) dengan komponen I (dari SPOT) sehingga menghasilkan dua kombinasi IHS

baru. Dua kombinasi baru ini kemudian dilakukan transformasi berlawanan arah untukmendapatkan dua komponen RGB baru. Selengkapnya dapat dilihat pada diagram alur (Gambar 1).

Analisis

Proses transformasi RGB – IHS – RGB yang terjadi menunjukkan beberapa perbedaan antara lainresolusi spasial yang dihasilkan dan juga perubahan penampakan pada obyek di permukaan.

Gambar 2 adalah hasil komposit warna RGB (432) dari data ETM, dan citra hasil penggabungandengan metoda transformasi RGB-IHS-RGB, dengan mengganti komponen intensity ETM dengankomponen intensity data SPOT. Penampakan yang sangat terlihat terjadi perubahan adalah resolusidata. Resolusi spasial data ETM yang 30 meter telah diperbaiki dengan menggunakan resolusispasial SPOT (10 meter). Hal ini berarti nilai dalam ruang 30 x 30 meter (1 piksel ETM) telahdikombinasikan dengan 9 nilai baru yang berasal dari SPOT (kita tahu bahwa 1 piksel SPOT




berukuran 10 x 10 meter). Hal ini perlu kita ketahui agar kita tetap menyadari bahwa citra hasil penggabungan ini mempunyai nilai yang berbeda dibandingkan dengan citra awal.

Perubahan resolusi citra berakibat langsung terhadap penampakan detil obyek teramati. PadaGambar 2 lingkaran B dan C terlihat jelas adanya perbedaan detil obyek. Pada citra awal obyekyang dapat diamati dalam lingkaran tidak terlalu jelas, sedangkan pada citra hasil penggabungankita dapat melihat jauh lebih detil jaringan jalan dan blok perumahan.

Adanya perbedaan waktu akuisisi pada kedua jenis data yang digunakan (ETM tahun 1999, danSPOT tahun 2002) berakibat seperti terlihat pada lingkaran A. Pada tahun 1999, saat ETMmerekam data ini, di lokasi lingkaran A tidak terdapat obyek terbangun (bangunan atau bukaanlahan) sedangkan pada tahun 2002 dilokasi tersebut telah terjadi perubahan tutupan lahan. Hal initentunya dapat menjadi suatu keuntungan, karena kita dapat mengetahui perubahan tutupan lahanyang terjadi dalam kurun waktu 1999 dan 2002. tetapi juga dapat menjadi kerugian jika tujuan awalkita ingin menganalisis penampakan tutupan lahan pada tahun 1999 (atau analisis tutupan

berdasarkan saat data ETM direkam).

Pada Gambar 3, yaitu hasil RGB dan transformasi RGB-IHS-RGB pada data ASTER, kondisi yang

terlihat juga serupa dengan yang kita temukan pada data ETM. Yang membedakan tentunya adalahASTER mempunyai resolusi spasial 15 meter, sehingga peningkatan ke resolusi 10 meter tidakterlalu terlihat mencolok seperti yang terjadi pada data ETM. Yang menarik adalah jika kita

perhatikan pada daerah lingkaran A maka terlihat pada tahun 2000 (saat ASTER merekam datatersebut) telah terjadi perubahan tutupan lahan, jika dibandingkan dengan data ETM pada lokasiyang sama.

Simpulan

Analisis visual sangat diperlukan dan menjadi bagian penting dalam proses pemrosesan citrasatelit. Keterbatasan kemampuan mata manusia dalam memilah warna dapat diatasi dengantransformasi RGB dari data satelit yang kita gunakan, dengan berdasar pada karakteristik spektral

masing-masing band. Pengenalan obyek melalui warna hasil komposit warna RGB akan lebihterbantu jika kita dapat meningkatkan penampakan detil obyek. Hal ini dapat dilakukan denganmenggunakan teknik penggabungan citra, dimana kita bisa menggabungkan antara data yangmempunyai resolusi spektral lebih baik dengan data yang mempunyai resolusi spasial lebih baik.Untuk menghindari kesalahan interpretasi dari citra gabungan yang dihasilkan, waktu perekamandari masing-masing sensor harus diperhatikan. Perbedaan waktu rekam yang terlalu besar akanmengakibatkan terganggunya analisis obyek permukaan karena ada kemungkinan terjadinya

perubahan tutupan lahan pada lokasi studi.

Daftar Pustaka

Abrams, Michael, et.al., ASTER User handbook version 2 , National Aeronautics and Space

Administration.Cracknel, A.P., 1998, Synergy in remote sensing – what’s in a pixel , International Journal of

Remote Sensing, vol. 19, no. 11, 2025-2047, Taylor and Francis Ltd.Pohl, C., 1998, Multisensor image fusion in remote sensing: concepts, methods and application ,

International Journal of Remote Sensing, Vol. 19, No. 5, 823-854, Taylor and Francis Ltd.Richards, John A., 1992, Remote Sensing Digital Image Analysis An Introduction , Springer-Verlag,

Berlin.




TM 4,3,2(1999)

SPOT 3,2,1(2002)

Aster 3,2,1(2000)

RGB -> IHS RGB -> IHS RGB -> IHS

TMI - H - S

SPOTI - H - S

Aster I - H - S

CombineSPOT: ITM: H - S

CombineSPOT: I

Aster: H - S

I : SPOTH,S: TM

I: SPOTH,S: Aster

IHS -> RGB IHS -> RGB

FusedImage

TM-SPOT

FusedImageAster-SPOT

Gambar 1. Diagram alir Transformasi RGB – IHS – RGB.

Landsat RGB 432 (30 x 30 m)R : band 4G : band 3B : band 2

Fused Image RGB (10 x 10 m)Transformed from IHS:I : SPOT (10 x 10 m)HS : Landsat (30 x 30 m)

Gambar 2. Data ETM dan hasil transformasi RGB-IHS-RGB.

A

C




ASTER RGB 321 (15 x 15 m)R : band 3G : band 2B : band 1

Fused Image RGB (10 x 10 m)Transformed from IHS:I : SPOT (10 x 10 m)HS : ASTER (15 x 15 m)

Gambar 3. Data ASTER dan hasil transformasi RGB-IHS-RGB.

Judul Image Fusion: “Trik” Mengatasi Keterbatasan CitraPenulis Hartanto Sanjaya

Staf PenelitiPusat Pengkajian dan Penerapan Teknologi Inventarisasi Sumberdaya Alam (P3-

TISDA)Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT)E-mail: [email protected]

Publikasi Judul Buku:Zamrud Khatulistiwa: teropong dari luar angkasa sampai laut dalam

Penerbit:P-3 TISDA BPPT bekerjasama dengan SEACORM – Badan Riset Kelautan danPerikanan2004

ISBN 979-3017-03-1Alamat

Kontak

P-3 TISDA BPPT

BPPT Gedung 2 Lantai 19Jl. MH. Thamrin no.8 Jakarta 10340 INDONESIATel. 3169706; Fax. 3169720

A

C

Hartanto Imagefusion

Documents

Transcript of Hartanto Imagefusion