Leave a comment

Citra Penginderaan Jauh

citra satelit, gambar satelit, gambar permukaan bumi, gambaran permukaan bumi, gambar objek dari atas, jual citra satelit, jual gambar satelit, jual citra quickbird, jual citra satelit quickbird, jual quickbird, jual worldview-1, jual citra worldview-1, jual citra satelit worldview-1, jual worldview-2, jual citra worldview-2, jual citra satelit worldview-2, jual geoeye-1, jual citra satelit geoeye-1, jual citra geoeye-1, jual ikonos, jual citra ikonos, jual citra satelit ikonos, jual alos, jual citra alos, jual citra satelit alos, jual alos prism, jual citra alos prism, jual citra satelit alos prism, jual alos avnir-2, jual citra alos avnir-2, jual citra satelit alos avnir-2, jual pleiades, jual citra satelit pleiades, jual citra pleiades, jual spot 6, jual citra spot 6, jual citra satelit spot 6, jual citra spot, jual spot, jual citra satelit spot, jual citra satelit astrium, order citra satelit, order data citra satelit, jual software pemetaan, jual aplikasi pemetaan, jual pci geomatica, jual pci geomatics, jual geomatica, jual software pci geomatica, jual software pci geomatica, jual global mapper, jual software global mapper, jual landsat, jual citra landsat, jual citra satelit landsat, order data landsat, order citra landsat, order citra satelit landsat, mapping data citra satelit, mapping citra, pemetaan, mengolah data citra satelit, olahan data citra satelit, jual citra satelit murah, beli citra satelit, jual citra satelit resolusi tinggi, peta citra satelit, jual citra worldview-3, jual citra satelit worldview-3, jual worldview-3, order citra satelit worldview-3, order worldview-3, order citra worldview-3

Citra Penginderaan Jauh: Citra Satelit WorldView3 Wilayah Candi BorobudurJawa Tengah dalam Skala 1 : 1000 (Image Copyright: Maxar Technologies, Courtesy of Map Vision)

Citra Penginderaan Jauh – Postingan berikut merupakan postingan kedua dari seri postingan terkait penginderaan jauh. Untuk postingan perdana yang membahas mengenai Pengertian Penginderaan Jauh, Pengertian Penginderaan Jauh Menurut Para Ahli, dan Komponen Penginderaan Jauh, dapat Anda simak pada link berikut ini:

https://citrasatelit.wordpress.com/2020/10/16/penginderaan-jauh/

Pada postingan ini, kami akan membahas mengenai Citra Penginderaan Jauh. Selamat membaca dan semoga bermanfaat.

***

DAPATKAN DATA CITRA SATELIT RESOLUSI SANGAT TINGGI WORLDVIEW-3 BESERTA PENGOLAHAN DAN MAPPING DENGAN KUALITAS TERBAIK & HARGA YANG KOMPETITIF DI MAP VISION

UNTUK INFORMASI LEBIH LANJUT DAPAT MENGHUBUNGI KAMI PADA NOMOR TELEPON: 0857 2016 4965 | E-MAIL: mapvisionindonesia@gmail.com

Citra yang dalam Bahasa Inggris-nya yaitu image, merupakan kombinasi antara titik, garis, bidang, dan warna untuk menciptakan suatu bentuk tiruan dari sebuah objek, utamanya objek fisik dan manusia. Citra dapat berwujud gambar (picture) dua dimensi seperti foto, lukisan, dan dapat juga dalam tampilan tiga dimensi seperti patung.

Dari pengertian mengenai citra di atas, maka terdapat perbedaan antara citra dengan foto, berhubung banyak sekali yang menyamakan makna kata antara kata citra dengan foto. Penggunaan kata citra mempunyai cakupan yang lebih luas, karena seperti pengertian citra di atas, foto merupakan salah satu bagian dari citra itu sendiri.

Kami harapkan bagi Anda yang mengambil isi dari postingan ini (baik sebagian atau seluruh isi dari postingan), untuk mencantumkan sumbernya berupa tautan balik aktif (link balik) menuju postingan ini, sebagai bentuk penghargaan Anda kepada usaha kami dalam membuat postingan ini. Terima kasih atas pengertiannya.

Terkait dengan ilmu Penginderaan Jauh, data hasil perekaman sebuah sensor yang tersemat pada sebuah wahana penginderaan jauh dinamakan dengan citra penginderaan jauh. Kata citra lebih dipilih dibandingkan foto, karena sensor yang digunakan tidak terbatas pada penggunaan sensor fotografik/optik seperti kamera yang menghasilkan sebuah foto, namun juga pemakaian tipe sensor lain seperti elektronik, elektro-optik, dan elektro-mekanik yang menghasilkan gambaran non foto, sehingga pemilihan kata citra lebih pas pada data yang dihasilkan dalam sistem penginderaan jauh. Oleh karena itu, nantinya terdapat pembagian jenis data penginderaan jauh menjadi menurut para ahli menjadi citra foto dan citra non foto.

BACA JUGA:

1). Pengolahan Citra Penginderaan Jauh

2). Foto Udara dan Citra Satelit

3). Apa Itu Citra Satelit?

4). Pengertian Citra Satelit

5). Citra Satelit Resolusi Tinggi

Lalu apa pengertian citra penginderaan jauh sendiri menurut para ahli?

Menurut Flyod F. Sabins pada bukunya yang berjudul Remote Sensing Principles and Interpretation, citra penginderaan jauh adalah data berupa gambar yang diperoleh dalam sistem penginderaan jauh.

Sedangkan menurut Simonett yang terdapat dalam buku Penginderaan Jauh karya Sutanto, mengartikan citra penginderaan jauh sebagai gambaran rekaman objek yang dihasilkan dengan cara optik, elektrooptik, optikmekanik, dan elektronik. Gambar yang dihasilkan mirip dengan objek sesungguhnya di alam.

Citra Foto

Berdasarkan pembahasan di atas, data hasil perekaman sistem penginderaan jauh secara umum dibagi menjadi dua yakni citra foto dan citra non foto.

Citra foto merupakan gambaran objek permukaan bumi hasil perekaman sebuah wahana dengan menggunakan tipe sensor fotografik yaitu sensor kamera.

Citra foto dapat dibedakan berdasarkan:

1). Sumbu Kamera

Berdasarkan tingkat kemiringan sumbu kamera, citra foto dibagi menjadi 3 (tiga), yaitu:

a). Citra Foto Vertikal

Pada jenis citra foto vertikal, posisi sumbu kamera tegak lurus (vertikal) atau maksimal sudut kemiringannya 3 derajat dengan area yang hendak dipotret.

Foto Udara Vertikal

Jenis Foto Udara Vertikal
(Sumber Gambar: bit.ly/3gq7J6t)

Citra foto jenis ini banyak digunakan untuk pemetaan karena skala dan objek yang dipotret mempunyai bentuk cenderung tetap serta tidak menutup objek area lain dibandingkan jenis citra foto lainnya.

Contoh Foto Udara Vertikal

Contoh Tampilan Foto Udara Vertikal
(Sumber: bit.ly/2CFPdbe)

b). Citra Foto Miring Rendah (Low Oblique)

Foto Udara Miring Rendah

Jenis Foto Udara Miring Rendah
(Sumber Gambar: bit.ly/3gq7J6t)

Untuk jenis foto miring rendah, sumbu kamera membentuk sudut kemiringan antara 3 derajat hingga 30 derajat dengan area yang dipotret.

Contoh Foto Udara Miring Rendah

Contoh Tampilan Foto Udara Miring Rendah (Kenampakan Horizon Pada Foto Ini Tidak Ditunjukkan)
(Sumber: bit.ly/2CFPdbe)

c). Citra Foto Miring Tinggi (High Oblique)

Sumbu kamera pada jenis foto udara miring tinggi membentuk sudut kemiringan antara lebih dari 30 derajat hingga 55 derajat dengan area yang dipotret.

Foto Udara Miring Tinggi

Jenis Foto Udara Miring Tinggi
(Sumber Gambar: bit.ly/3gq7J6t)

Kelebihan jenis foto udara miring, baik yang miring rendah ataupun tinggi, dapat memotret area dalam cakupan yang lebih luas dibandingkan dengan jenis foto udara vertikal, namun kelemahannya skala dan ukuran objek yang dipotret tidak tetap, sehingga pengukuran dimensi objek menjadi lebih sulit dibandingkan foto udara vertikal.

Contoh Foto Udara Miring Tinggi

Contoh Tampilan Foto Udara Miring Tinggi yang Memperlihatkan Cakrawala
(Sumber: bit.ly/2CFPdbe)

2). Wahana

Berdasarkan wahana yang digunakan, citra foto secara umum dibagi menjadi 2 (dua), yaitu:

a). Foto Udara

Wahana yang umumnya saat ini digunakan untuk mendapatkan citra foto udara adalah drone/UAV dan pesawat terbang. Sebelum berkembangnya teknologi drone/UAV, selain pesawat terbang, dulu digunakan juga balon udara, layang-layang, bahkan burung, dalam melakukan pemotretan suatu wilayah dari udara.

b). Foto Satelit

Foto yang dihasilkan berasal dari penggunaan sensor kamera yang disematkan pada wahana satelit disebut foto satelit, namun dewasa ini sangat jarang penempatan tipe sensor hanya fotografik/optik pada satelit, karena sebagian besar satelit dengan sistem penginderaan jauh menggunakan sensor dengan tipe elektro-optik seperti penggunaan sensor dengan pemindai jenis pushbroom atau whiskbroom, sehingga untuk data yang dihasilkan oleh satelit dengan sistem penginderaan jauh, menggunakan istilah citra satelit dibandingkan pemakaian foto satelit.

3). Spektrum Elektromagnetik

Berdasarkan pemilihan dan pemanfaatan spektrum elektromagnetik yang digunakan, citra foto dibedakan menjadi:

a). Foto Pankromatik

Foto jenis ini diperoleh dengan menggunakan spektrum elektromagnetik pada range panjang gelombang yang lebih lebar, dengan sebagian besar berada pada spektrum elektromagnetik cahaya tampak (visible).

Kelebihan foto pankromatik ini yaitu tingkat resolusi yang dihasilkan lebih tinggi dibandingkan foto hasil perekaman sensor kamera yang hanya menggunakan spektrum elektromagnetik dalam rentang panjang gelombang tertentu, misalnya hanya menggunakan spektrum elektromagnetik cahaya tampak (visible) yang termasuk di dalamnya yaitu warna merah, hijau, dan biru. Hal ini disebabkan lebih banyaknya energi gelombang elektromagnetik yang diperoleh oleh sensor penghasil foto pankromatik dibandingkan dengan sensor yang menggunakan spektrum elektromagnetik dalam panjang gelombang tertentu.

Sebuah sensor sendiri memerlukan energi dalam jumlah tertentu untuk membedakan tingkat kecerahan hasil pantulan sebuah objek. Dengan energi yang diterima terbatas, maka sensor yang menggunakan spektrum pada panjang gelombang tertentu akan mengambil energi tambahan yang diperlukan pada rentang resolusi spasial yang lebih besar (dalam artian resolusi spasial lebih rendah), dan hal tersebut membuat tampilan foto hasil perekaman sensor pada panjang gelombang tertentu lebih kasar atau resolusi spasialnya lebih rendah dibandingkan sensor penghasil foto pankromatik.

b). Foto Warna Sebenarnya (True Color) atau Warna Natural (Natural Color)

Foto jenis ini merupakan foto yang paling umum digunakan. Sensor kamera menangkap energi dari spektrum elektromagnetik pada range panjang gelombang cahaya tampak (visible) yaitu warna merah, hijau, dan biru.

Tampilan foto yang dihasilkan dari sensor kamera ini mempunyai warna sebenarnya (true color) atau biasa disebut juga warna natural (natural color). Kenampakan objek-objek hasil perekaman dari sensor kamera akan seperti yang biasa terlihat oleh mata manusia normal, contohnya tanah yang berwana coklat pada pandangan mata kita juga akan berwarna sama ketika terlihat pada foto tersebut, daun yang berwarna hijau juga akan tampak berwarna hijau, dan lain sebagainya.

c). Foto Ortokromatik

Foto jenis ini merekam energi yang berasal dari gelombang elektromagnetik pada spektrum elektromagnetik cahaya tampak (visible), namun hanya merekam pada pada panjang gelombang warna biru dan sebagian hijau (0,4 – 0,56 mikrometer), dan tidak dapat menangkap energi dari panjang gelombang warna merah.

Efek dari sensivitas yang kuat pada panjang gelombang warna biru dan ketiadaan warna merah, membuat objek berwarna biru pada foto terlihat menjadi sangat terang, sedangkan warna merah menjadi tampak sangat gelap.

Foto ortokromatik pertama kali dihasilkan oleh Hermann Wilhelm Vogel pada tahun 1873, dan banyak digunakan pada masanya sebelum digantikan oleh foto pankromatik.

Dalam pemanfaatannya untuk ilmu Penginderaan Jauh, foto ortokromatik bermanfaat untuk studi area pantai, karena film yang digunakan peka terhadap objek di bawah permukaan air hingga kedalaman mencapai 20 meter.

 d). Foto Ultraviolet

Foto jenis ini diperoleh melalui pemanfaatan gelombang elektromagnetik pada spektrum elektromagnetik ultraviolet pada panjang gelombang di kisaran 0,29 mikrometer.

Keunggulan penggunaan foto ultraviolet yakni kemudahan dalam melakukan interpretasi terhadap beberapa objek pengamatan yang disebabkan kontrasnya warna antar objek, sedangkan kelemahannya yaitu tidak terlalu banyaknya informasi yang dapat diperoleh.

Pemanfaatan foto ultraviolet untuk penginderaan jauh antara lain untuk mendeteksi tumpahan minyak di lautan, memudahkan melihat jaringan jalan di sebuah wilayah, memantau sumber daya air, serta banyak lainnya.

e). Foto Inframerah

Foto jenis ini didapatkan dengan menangkap energi dari gelombang elektromagnetik pada spektrum sinar inframerah, terutamanya pada panjang gelombang yang termasuk dalam inframerah dekat atau Near Infrared (NIR).

Penggunaan foto inframerah dalam penginderaan jauh banyak digunakan untuk mempermudah deteksi vegetasi, karena vegetasi paling kuat memantulkan gelombang elektromagnetik pada panjang gelombang inframerah dekat.

Pengolahan lebih lanjut dari data foto inframerah dengan melibatkan gelombang merah dan inframerah dekat dapat digunakan untuk mengukur tingkat kesehatan suatu vegetasi.

4). Warna

Berdasarkan tampilan warnanya, citra foto dapat dibagi menjadi 2 (dua) bagian, yakni:

a). Warna Natural (Natural Color) atau Warna Sebenarnya (True Color)

Tampilan foto warna sebenarnya (true color) atau istilah lainnya yaitu warna natural (natural color) didapatkan dari hasil komposit warna merah, hijau, dan biru, yang berada pada spektrum elektromagnetik cahaya tampak (visible).

Kenampakan objek-objek pada foto warna sebenarnya sesuai dengan apa yang terlihat oleh mata normal manusia, seperti birunya laut, daun yang berwarna hijau, dan lain sebagainya. Identifikasi objek pada foto warna natural akan mudah dilakukan jika foto tersebut mempunyai resolusi spasial yang tinggi.

b). Warna Tidak Sebenarnya (False Color)

Tampilan foto warna tidak sebenarnya (false color) atau istilah lainnya warna semu menampilkan beragam objek-objek hasil perekaman dengan tampilan warna tidak sama dengan apa yang terlihat pada mata manusia yang normal.

Kenampakan foto warna semu biasanya selain menggunakan gelombang-gelombang pada spektrum elektromagnetik cahaya tampak (visible), juga menggunakan gelombang-gelombang lainnya, seperti pada spektrum elektromagnetik inframerah dekat atau Near Infrared (NIR).

Pemanfaatan foto warna semu pada penginderaan jauh digunakan untuk mempermudah interpretasi objek-objek yang berada pada foto, terutama pada foto dengan tingkat resolusi yang tidak terlalu tinggi. Sebagai contoh, untuk mempermudah interpretasi vegetasi, dilakukan komposit warna dengan menggunakan gelombang inframerah dekat yang ditempatkan pada saluran gelombang warna merah atau hijau, sehingga nantinya vegetasi akan tampil berwarna merah semu (jika gelombang inframerah ditempatkan pada saluran gelombang warna merah) dan akan berwarna hijau semu (jika gelombang inframerah ditempatkan pada saluran gelombang warna hijau).

5). Jumlah Kamera

Berdasarkan jumlah sensor kamera yang digunakan dalam perekaman, citra foto dibagi menjadi 2 (dua) bagian, yaitu:

a). Foto Tunggal

Foto tunggal dihasilkan dari satu sensor kamera yang ditempatkan pada sebuah wahana.

b). Foto Jamak

Foto jamak merupakan foto yang dibuat lebih dari satu, pada saat yang sama dalam daerah perekaman yang sama.

Untuk mendapatkan foto jamak dapat dilakukan dengan penggunaan sensor kamera lebih dari satu (multi kamera) atau menggunakan satu sensor kamera dengan banyak lensa (multi lensa).

Citra Penginderaan Jauh

Citra Non Foto

Jika citra foto dihasilkan dari penggunaan sensor fotografik berupa kamera, maka citra non foto dihasilkan dari sensor elektronik dengan menggunakan tenaga elektrik.

Citra non foto saat ini cocok disematkan untuk data penginderaan jauh hasil perekaman menggunakan wahana satelit, karena hampir semua satelit untuk sistem penginderaan jauh menggunakan sensor elektronik yang mengkombinasikan antara prinsip-prinsip fisika optik dengan mekanisme piranti elektronik yang diistilahkan dengan nama elektro-optik atau opto-elektronik, sehingga datanya disebut dengan citra satelit.

Citra non foto dapat dibedakan berdasarkan:

1). Sumber Tenaga

Berdasarkan sumber tenaga yang digunakan, citra non foto dapat dibagi menjadi 2 bagian, yaitu:

a). Sumber Tenaga Alami (Sensor Pasif)

Wahana satelit yang menggunakan sensor elektro-optik, memanfaatkan sumber tenaga alami seperti matahari untuk melakukan perekaman di permukaan bumi.

Sinar matahari menghasilkan radiasi gelombang elektromagnetik, dimana gelombang yang “lolos” dari atmosfer akan diteruskan menuju permukaan bumi yang selanjutnya akan mengenai objek-objek di permukaan bumi. Gelombang elektromagnetik yang dipantulkan oleh objek-objek tersebut, akan ditangkap oleh sensor dan berikutnya diproses menjadi sebuah gambaran permukaan bumi pada area perekaman.

Berhubung sensor merekam dari hasil sumber tenaga di luar wahana, maka sensor tersebut diberi istilah sensor pasif.

Saat ini, sebagian besar satelit observasi bumi menggunakan sensor pasif yang mengandalkan radiasi gelombang elektromagnetik dari sinar matahari, seperti Satelit Landsat 8, Satelit GeoEye-1, Satelit Pleiades-1A dan 1B, Satelit WorldView-2, dan banyak lainnya.

Kelemahan penggunaan sumber tenaga dari matahari ialah perekaman hanya dapat dilakukan pada siang hari, berhubung pada malam hari sumber tenaganya sudah tidak ada, selain itu spektrum elektromagnetik yang digunakan oleh kebanyakan satelit dengan sensor pasif yaitu berada pada spektrum elektromagnetik cahaya tampak (visible) dan inframerah dekat atau near infrared (NIR), yang tidak dapat menembus “awan”, sehingga jika ketika melakukan perekaman pada area berawan, makan awan akan iku terekam, dan menyebabkan informasi yang dapat diperoleh pada citra hasil perekaman berkurang karena terdapat objek-objeknya yang tertutup awan.

Citra Satelit SPOT 7

Contoh Citra Hasil Penggunaan Sensor Pasif: Data Olahan Citra Satelit SPOT-7 Warna Natural di Wilayah Kab. Siak, Riau, Skala 1:9.000
(Image Copyright: Airbus Defence & Space; Courtesy of Map Vision)

b). Sumber Tenaga Buatan (Sensor Aktif)

Jika sebelumnya telah dibahas satelit yang memanfaatkan tenaga alami dari sinar matahari sebagai sumber tenaga dalam sistem penginderaan jauh, maka terdapat juga satelit dengan sumber tenaga yang berasal dari wahana satelit itu sendiri, yang biasa disebut dengan satelit dengan sensor aktif.

Satelit dengan sensor aktif pada saat ini menggunakan gelombang elektromagnetik pada spektrum elektromagnetik gelombang mikro untuk mendapatkan informasi tampilan permukaan bumi. Salah satu teknologi penggunaan gelombang mikro pada penginderaan jauh ini yaitu teknologi Radio Detection and Ranging (RADAR) yang digunakan pada Satelit TerraSAR-X, TanDEM-X, Radarsat, ERS-1, ERS-2, Envisat, ALOS, serta banyak lainnya.

Citra ALOS PALSAR-2

Contoh Citra Hasil Penggunaan Sensor Aktif: Citra RADAR dari ALOS PALSAS-2 Mode Strip Map dengan Resolusi Spasial 3 Meter Polarisasi Horizontal Horizontal (HH) Wilayah Gunung Merapi, Jawa Tengah, Tanggal Perekaman 10 November 2014
(Image Copygright: JAXA)

Teknologi lain yang digunakan pada satelit dengan sensor aktif yaitu teknologi laser, seperti contohnya penggunaan teknologi Light Detection and Ranging (LiDAR).

Dengan sumber tenaga yang dimiliki sendiri, tanpa menggantungkan pada sumber tenaga di luar wahana, satelit dengan sensor aktif dapat merekam tidak hanya pada siang hari namun juga pada malam hari, serta citra yang dihasilkan dapat bebas awan, karena kemampuan gelombang mkiro yang dapat “menembus” awan.

Satelit dengan sensor aktif sendiri lebih diperuntukkan untuk mendapatkan data topografi suatu wilayah ketimbang untuk memperoleh informasi berbagai objek yang ada di wilayah tersebut.

2). Sensor

Berdasarkan sensor yang digunakan, citra non foto dapat dikategorikan menjadi 2 (dua), yaitu:

a). Citra Tunggal

Citra tunggal merupakan citra yang dihasilkan dari sensor dengan saluran tunggal yang menangkap energi gelombang elektromagnetik hasil pantulan objek-objek di permukaan bumi dengan panjang gelombang yang lebar.

Kebanyakan saat ini, wahana satelit tidak menggunakan sensor dengan saluran tunggal dalam menghasilkan citra penginderaan jauh, namun masih terdapat juga (sampai tulisan ini dibuat – Oktober 2020) satelit yang menggunakan sensor dengan saluran tunggal, contohnya seperti Satelit WorldView-1.

Satelit WorldView-1

Satelit WorldView-1

Satelit WorldView-1 menggunakan sensor dengan saluran tunggal yang merekam energi dari spektrum elektromagnetik yang berada pada panjang gelombang yang lebar yaitu dari 0,45 – 0,90 mikrometer (sebagian besar termasuk ke dalam spektrum elektromagnetik cahaya tampak (visible) dan juga masuk ke dalam spektrum elektromagnetik inframerah dekat).

Oleh karena merekam energi dari spektrum elektromagnetik pada panjang gelombang yang lebar, Satelit WorldView-1 menghasilkan citra dengan resolusi spasial yang tinggi, namun dengan tampilan warna hitam putih.

Citra satelit yang dihasilkan oleh satelit yang mempunyai sensor dengan saluran tunggal dengan tampilan warna hitam putih, biasa disebut dengan nama citra pankromatik (penjelasan terkait ini, dapat dilihat juga pada pembahasan Foto Pankromatik).

citra satelit, gambar satelit, gambar permukaan bumi, gambaran permukaan bumi, gambar objek dari atas, jual citra satelit, jual gambar satelit, jual citra quickbird, jual citra satelit quickbird, jual quickbird, jual worldview-1, jual citra worldview-1, jual citra satelit worldview-1, jual worldview-2, jual citra worldview-2, jual citra satelit worldview-2, jual geoeye-1, jual citra satelit geoeye-1, jual citra geoeye-1, jual ikonos, jual citra ikonos, jual citra satelit ikonos, jual alos, jual citra alos, jual citra satelit alos, jual alos prism, jual citra alos prism, jual citra satelit alos prism, jual alos avnir-2, jual citra alos avnir-2, jual citra satelit alos avnir-2, jual pleiades, jual citra satelit pleiades, jual citra pleiades, jual spot 6, jual citra spot 6, jual citra satelit spot 6, jual citra spot, jual spot, jual citra satelit spot, jual citra satelit astrium, order citra satelit, order data citra satelit, jual software pemetaan, jual aplikasi pemetaan, jual pci geomatica, jual pci geomatics, jual geomatica, jual software pci geomatica, jual software pci geomatica, jual global mapper, jual software global mapper, jual landsat, jual citra landsat, jual citra satelit landsat, order data landsat, order citra landsat, order citra satelit landsat, mapping data citra satelit, mapping citra, pemetaan, mengolah data citra satelit, olahan data citra satelitcitra satelit, gambar satelit, gambar permukaan bumi, gambaran permukaan bumi, gambar objek dari atas, jual citra satelit, jual gambar satelit, jual citra quickbird, jual citra satelit quickbird, jual quickbird, jual worldview-1, jual citra worldview-1, jual citra satelit worldview-1, jual worldview-2, jual citra worldview-2, jual citra satelit worldview-2, jual geoeye-1, jual citra satelit geoeye-1, jual citra geoeye-1, jual ikonos, jual citra ikonos, jual citra satelit ikonos, jual alos, jual citra alos, jual citra satelit alos, jual alos prism, jual citra alos prism, jual citra satelit alos prism, jual alos avnir-2, jual citra alos avnir-2, jual citra satelit alos avnir-2, jual pleiades, jual citra satelit pleiades, jual citra pleiades, jual spot 6, jual citra spot 6, jual citra satelit spot 6, jual citra spot, jual spot, jual citra satelit spot, jual citra satelit astrium, order citra satelit, order data citra satelit, jual software pemetaan, jual aplikasi pemetaan, jual pci geomatica, jual pci geomatics, jual geomatica, jual software pci geomatica, jual software pci geomatica, jual global mapper, jual software global mapper, jual landsat, jual citra landsat, jual citra satelit landsat, order data landsat, order citra landsat, order citra satelit landsat, mapping data citra satelit, mapping citra, pemetaan, mengolah data citra satelit, olahan data citra satelit

Contoh Citra Pankromatik: Data Citra Satelit WorldView1 Hasil Enhance Warna HitamPutih Wilayah MeranginJambi Skala 1 : 2.000
(Klik Pada Gambar Untuk Melihat Gambar Dalam Ukuran Sebenarnya)

b). Citra Multispektral

Citra multispektral merupakan citra yang dihasilkan oleh penggunaan sensor yang memiliki lebih dari satu saluran atau band untuk merekam energi dari gelombang elektromagnetik. Saluran merekam energi dari gelombang elektromagnetik pada panjang gelombang yang lebih pendek dibandingkan saluran yang terdapat pada citra tunggal.

Sistem sensor yang menghasilkan citra multispektral yaitu pemakaian skaner deret dua dimensional (area array atau electronic framing camera) menggunakan deret detektor dua dimensi seperti frame pada film kamera, dengan contohnya yaitu sensor Return Beam Vidicon (RBV) yang disematkan pada Satelit Landsat 1 hingga Landsat 3, dan pemakaian skaner multispektral yang beroperasi seperti menyapu secara melintang (whiskbroom), contohnya seperti sensor Multispektral Scanner (MSS) yang tersemat pada Satelit Landsat 1 hingga 5, serta pemakaian skaner multispektral yang beroperasi seperti sapu dorong (pushbroom), contohnya seperti sensor Haute Résolution dans le Visible (HRV) pada Satelit SPOT 1 hingga SPOT 3.

Citra Multispektral

Contoh Satelit Sistem Penginderaan Jauh Penghasil Citra Multispektral
(Image Copyright: NASA USGS, Airbus DS, CNES SPOT)

Sekarang ini, mayoritas satelit sistem penginderaan jauh menghasilkan citra dalam dua moda yakni moda pankromatik dan moda multispektral. Hal ini dilakukan supaya dapat dilakukan proses lanjutan berupa proses pengolahan Pansharpening atau Fusi. Seperti yang telah disinggung sedikit pada bagian Foto Pankromatik, citra pankromatik akan menghasilkan citra dengan resolusi spasial yang tinggi namun berwarna hitam putih karena direkam dalam satu saluran, sedangkan citra multispektral akan menghasilkan citra dengan resolusi spasial lebih rendah dibandingkan citra pankromatik, namun karena terdiri dari lebih dari satu saluran, dapat dilakukan komposit antara saluran-saluran tersebut sehingga menghasilkan tampilan citra yang berwarna. Proses Pansharpening atau Fusi merupakan proses untuk mendapatkan keunggulan dari citra pankromatik yaitu citra dengan resolusi spasial yang tinggi dan dari citra multispektral yang memiliki tampilan yang berwarna, sehingga dihasilkan citra gabungan dengan resolusi spasial yang tinggi yang dimiliki oleh citra pankromatik namun lebih dari satu saluran sesuai dengan yang dimiliki pada bagian citra multispektralnya.

citra satelit, gambar satelit, gambar permukaan bumi, gambaran permukaan bumi, gambar objek dari atas, jual citra satelit, jual gambar satelit, jual citra quickbird, jual citra satelit quickbird, jual quickbird, jual worldview-1, jual citra worldview-1, jual citra satelit worldview-1, jual worldview-2, jual citra worldview-2, jual citra satelit worldview-2, jual geoeye-1, jual citra satelit geoeye-1, jual citra geoeye-1, jual ikonos, jual citra ikonos, jual citra satelit ikonos, jual alos, jual citra alos, jual citra satelit alos, jual alos prism, jual citra alos prism, jual citra satelit alos prism, jual alos avnir-2, jual citra alos avnir-2, jual citra satelit alos avnir-2, jual pleiades, jual citra satelit pleiades, jual citra pleiades, jual spot 6, jual citra spot 6, jual citra satelit spot 6, jual citra spot, jual spot, jual citra satelit spot, jual citra satelit astrium, order citra satelit, order data citra satelit, jual software pemetaan, jual aplikasi pemetaan, jual pci geomatica, jual pci geomatics, jual geomatica, jual software pci geomatica, jual software pci geomatica, jual global mapper, jual software global mapper, jual landsat, jual citra landsat, jual citra satelit landsat, order data landsat, order citra landsat, order citra satelit landsat, mapping data citra satelit, mapping citra, pemetaan, mengolah data citra satelit, olahan data citra satelitcitra satelit, gambar satelit, gambar permukaan bumi, gambaran permukaan bumi, gambar objek dari atas, jual citra satelit, jual gambar satelit, jual citra quickbird, jual citra satelit quickbird, jual quickbird, jual worldview-1, jual citra worldview-1, jual citra satelit worldview-1, jual worldview-2, jual citra worldview-2, jual citra satelit worldview-2, jual geoeye-1, jual citra satelit geoeye-1, jual citra geoeye-1, jual ikonos, jual citra ikonos, jual citra satelit ikonos, jual alos, jual citra alos, jual citra satelit alos, jual alos prism, jual citra alos prism, jual citra satelit alos prism, jual alos avnir-2, jual citra alos avnir-2, jual citra satelit alos avnir-2, jual pleiades, jual citra satelit pleiades, jual citra pleiades, jual spot 6, jual citra spot 6, jual citra satelit spot 6, jual citra spot, jual spot, jual citra satelit spot, jual citra satelit astrium, order citra satelit, order data citra satelit, jual software pemetaan, jual aplikasi pemetaan, jual pci geomatica, jual pci geomatics, jual geomatica, jual software pci geomatica, jual software pci geomatica, jual global mapper, jual software global mapper, jual landsat, jual citra landsat, jual citra satelit landsat, order data landsat, order citra landsat, order citra satelit landsat, mapping data citra satelit, mapping citra, pemetaan, mengolah data citra satelit, olahan data citra satelit

Contoh Citra Multispektral: Data Olahan Citra Satelit QuickBird (4 Band VNIR) Warna Merah Semu Wilayah Tapanuli SelatanSumatera Utara Skala 1 : 2.500

Pembahasan lebih detail mengenai Pansharpening atau Fusi, dapat dilihat pada link berikut:

https://citrasatelit.wordpress.com/services/pansharpening/

3). Wahana

Berdasarkan wahana yang digunakan, citra non foto dibagi menjadi 2 (dua) jenis, yaitu:

a). Citra Dirgantara (Airborne Imagery)

Citra jenis ini diperoleh dari hasil perekaman objek-objek di permukaan bumi menggunakan wahana yang beroperasi di udara (dirgantara), seperti contohnya wahana pesawat terbang.

Penggunaan wahana yang beroperasi di udara, sangat jarang menggunakan sensor elektro-optik yang menghasilkan citra non foto, dimana kebanyakannya menggunakan sensor kamera penghasil citra foto.

b). Citra Ruang Angkasa (Spaceborne Imagery) atau Citra Satelit (Satellite Imagery)

Citra jenis ini diperoleh dari hasil penggunaan wahana yang beroperasi di ruang angkasa (spaceborne).

Hingga saat ini, wahana yang digunakan untuk mendapatkan data penginderan jauh di ruang angkasa yaitu satelit, sehingga data penginderaan jauh yang dihasilkannya bernama citra satelit (satellite imagery).

Sebagian besar satelit sistem penginderaan jauh yang beroperasi saat ini mempunyai tugas untuk merekam objek-objek di permukaan bumi dengan beragam resolusi spasial maupun spektral, seperti Program Satelit Landsat, Program Satelit SPOT, Satelit WorldView-2, Satelit Pleiades-1A, Satelit GeoEye-1, Satelit ALOS, dan banyak lainnya.

Satelit Observasi Bumi

Contoh Satelit yang Beroperasi di Ruang Angkasa dengan Misi Observasi Bumi

Namun selain satelit yang bertugas untuk menghasilkan citra di permukaan bumi, terdapat juga satelit yang mempunyai tugas untuk mengindera objek di luar permukaan bumi, seperti:

  • Satelit Cuaca: satelit ini bertugas untuk memberikan informasi terkait liputan awan suatu wilayah, lokasi kebakaran hutan dan sebaran asap hasil kebakaran, lokasi letusan gunung berapi dan sebaran abu hasil erupsi, identifikasi awan, serta beberapa manfaat lainnya. Salah satu satelit penghasil citra satelit terkait cuaca yaitu Satelit Himawari yang dibuat oleh Jepang.
  • Satelit Pengindera Planet: satelit ini bertugas untuk memperoleh informasi dari planet-planet selain Bumi, seperti contohnya Satelit Venera milik Rusia, yang mempunyai misi mendapatkan informasi untuk Planet Venus.

Manfaat Citra Penginderaan Jauh

Penggunaan citra penginderaan jauh mulai masif ketika citra satelit resolusi sangat tinggi (resolusi spasial di bawah 1 meter) dapat diperoleh oleh masyarakat luas, yang berawal dari kehadiran Satelit Ikonos pada tahun 1999 yang mampu menghasilkan citra dengan resolusi spasial 1 meter. Selain itu, pesatnya perkembangan teknologi drone/UAV untuk pemetaan yang ditambah cukup terjangkaunya harga drone/UAV tersebut, membuat pemanfaatannya semakin meluas ke berbagai bidang.

Dan berikut ini manfaat citra penginderaan jauh di berbagai bidang:

  • Bidang Pertambangan dan Energi:
    • Digunakan sebagai data dalam Izin Pinjam Pakai Kawasan Hutan (IPPKH) atau perizinan lainnya;
    • Salah satu data yang digunakan dalam laporan area tambang yang dimiliki sebuah perusahaan kepada kementrian terkait;
    • Perencanaan site plan area pertambangan;
    • Monitoring luasan area tambang yang dimiliki perusahaan dari waktu ke waktu;
    • Perencanaan dan monitoring rehabilitasi lahan hasil kegiatan pertambangan;
    • Monitoring kegiatan pertambangan ilegal dan PETI;
    • Inventarisasi potensi area pertambangan;
    • Monitoring perubahan tutupan lahan di area tambang dan sekitarnya;
    • Inventarisasi potensi dan perencanaan lokasi pembangkit listrik tenaga mikrohidro.
  • Bidang Pertanian dan Perkebunan:
    • Melakukan observasi pada lahan yang luas, petak tanaman hingga tiap individu tanaman;
    • Melakukan identifikasi jenis tanaman dan kondisi tanah, potensi panen, efektifitas pengairan, kesuburan dan penyakit tanaman, kandungan air;
    • Secara berkala (time series) dapat digunakan untuk memantau pertumbuhan tanaman, laju perubahan jenis tanaman, perubahan atau alih fungsi lahan pertanian;
    • Menghitung jumlah pohon dan volume hasil panen komoditi perkebunan;
    • Perencanaan  pola tanam perkebunan;
    • Perencanaan peremajaan tanaman perkebunan.
  • Bidang Kehutanan:
    • Monitoring batas-batas fungsi kawasan hutan;
    • Identifikasi wilayah habitat satwa;
    • Identifikasi perubahan kawasan hutan akibat illegal loging;
    • Inventarisasi potensi sumber daya hutan;
    • Pemetaan kawasan unit-unit pengelolaan hutan;
    • Perencanaan lokasi reboisasi.
  • Bagi Unit Pengelolaan Hutan HTI:
    • Perencanaan pembagian areal usaha ke dalam bentuk blok, petak dan anak petak;
    • Perencanaan lokasi camp, lokasi menara pengawas, lokasi persemaian, dan lain-lain;
    • Monitoring pertumbuhan tanaman dan areal siap panen.
  • Bagi Unit Pengelolaan Hutan HPH:
    • Inventarisasi luas lahan HPH;
    • Menghitung potensi volume kayu;
    • Perencanaan dan pembuatan site plan;
    • Perencanaan jalur transportasi loging;
    • Mengidentifikasi batas kawasan;
    • Evaluasi laju produksi.
  • Secara berkala (time series) digunakan untuk:
    • Memantau laju kerusakan hutan (deforestation);
    • Memantau perubahan lahan pada kawasan hutan;
    • Memantau keberhasilan Gerakan Nasional Rehabilitasi Hutan dan Lahan (GERHAN).
  • Bidang Arsitek dan Konstruksi:
    • Desain dan perencanaan tapak konstruksi;
    • Desain dan perencanaan landscape konstruksi;
    • Perbaikan proses desain;
    • Monitoring proses konstruksi.
  • Bidang Perencanaan dan Pembangunan Wilayah:
    • Pembuatan peta detail penggunaan lahan;
    • Perencanaan tata ruang, DED, dan landscape pembangunan;
    • Pemetaan kawasan rawan bencana alam;
    • Pemantauan dan penanggulangan bencana alam.
  • Bidang Entertainment dan Pelatihan:
    • Simulasi terbang pada pelatihan pilot;
    • Visualisasi 3 dimensi relief permukaan bumi pada industri film dan game.
  • Bidang Pertahanan dan Intelijen:
    • Mendukung operasi intelijen;
    • Operasi tempur;
    • Operasi teritorial;
    • Operasi militer selain perang.

Cara Mendapatkan Citra Satelit

Seperti telah dibahas pada tulisan di atas, salah satu bentuk dari citra penginderaan jauh adalah citra satelit yang memberikan kenampakan berbagai objek di permukaan bumi yang dapat memberikan berbagai informasi yang diperlukan dalam sebuah project/pekerjaan.

Citra satelit sendiri dapat Anda peroleh di Map Vision. Kami telah berpengalaman mengerjakan ratusan project terkait pengadaan dan pengolahan data citra satelit baik yang menggunakan sensor pasif ataupun aktif, dari beragam vendor dengan berbagai resolusi sejak tahun 2013.

Untuk mengetahui ketersediaan data original citra satelit pada area yang hendak Anda order, silahkan Anda mengirimkan data area order dalam format data shapefile (.shp), atau CAD files (.dwg atau .dxf), atau Google Earth files (.kml atau .kmz), atau titik-titik koordinat area order dengan sistem proyeksi UTM atau Geodetik dengan datum WGS 84.

Setelah Anda mengirimkan area order, kami akan melakukan pengecekan ketersediaan data citra satelit yang mencakup area order sesuai dengan spesifikasi yang Anda inginkan.

Jika Anda tidak familiar dengan format data area order di atas, atau terdapat berbagai pertanyaan seputar citra satelit, maka Anda dapat berkonsultasi dengan kami terlebih dahulu untuk pembuatan area order serta hal lainnya, melalui nomor telepon (WA/SMS/Telepon) berikut:

0857 2016 4965 (INDOSAT) atau 0878 2292 5861(XL)

Pengolahan Citra Penginderaan Jauh

Data penginderaan jauh diperoleh dari sebuah wahana yang berada cukup jauh dari objek yang direkam. Selain itu untuk penggunaan wahana satelit yang berada di ruang angkasa, antara wahana dan objek yang direkam terdapat atmosfer sebagai lapisan penyelubung bumi yang juga memberikan sebuah reaksi dari interaksi antara sumber tenaga satelit dengan objek yang direkam.

Oleh karena itu, data penginderaan jauh yang dihasilkan tidak akan terlepas dari kesalahan yang berasal dari wahananya itu sendiri, kesalahan yang berasal dari interaksi antara sumber tenaga wahana baik yang alami atau buatan dengan objek yang direkam, juga kesalahan yang ditimbulkan efek dari gerak rotasi bumi, kelengkungan bumi, serta berbagai hal lainnya.

Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan pengolahan terhadap citra hasil penginderaan jauh tersebut, seperti melakukan koreksi geometrik, koreksi radiometrik, serta berbagai pengolahan lain yang diperlukan sehingga dapat disajikan tampilan data penginderaan jauh dengan akurasi yang baik dan dapat diinterpretasi oleh penggunanya.

Oleh sebab itu, untuk membantu Anda yang saat ini sedang ingin mempelajari bagaimana cara melakukan pengolahan citra penginderaan jauh terutama data citra satelit, kami menyediakan ebook yang berisi teori dan praktik Pengolahan Citra Penginderaan Jauh menggunakan salah satu software yang paling banyak digunakan untuk pengolahan citra penginderaan jauh, yang disajikan dalam bahasa yang sederhana dan mudah dimengerti bahkan bagi Anda yang sangat baru sekali mempelajari penginderaan jauh, serta disusun secara terstruktur, sehingga pemahaman yang Anda dapatkan menjadi utuh.

Pengolahan Citra Penginderaan Jauh

[Ebook Premium] Pengolahan Citra Penginderaan Jauh

Untuk informasi lebih lanjut terkait ebook tersebut, Anda dapat klik tulisan di bawah ini:

[Ebook Premium] Pengolahan Citra Penginderaan Jauh

***

Sekian postingan mengenai Citra Penginderaan Jauh. Semoga bermanfaat, dan sampai jumpa pada postingan-postingan kami selanjutnya. Insya Allah.

Kami harapkan bagi Anda yang mengambil isi dari postingan ini (baik sebagian atau seluruh isi dari postingan), untuk mencantumkan sumbernya berupa tautan balik aktif (link balik) menuju postingan ini, sebagai bentuk penghargaan Anda kepada usaha kami dalam membuat postingan ini. Terima kasih atas pengertiannya.

Referensi:
Danoedoro, Projo. 2012. Pengantar Penginderaan Jauh Digital. Yogyakarta: Penerbit ANDI

Hadi, A. P. 2018. Penginderaan Jauh untuk Pemanfaatan Sumber Daya Alam. Yogyakarata: Deepublish.

POSTINGAN MENARIK LAINNYA:

1). [Tutorial] Membuat Grid di QGIS

2). [Tutorial] Koreksi Atmosferik Citra Satelit Menggunakan QGIS

3). [Tutorial] Membuat Efek Bayangan Pada Data Citra Satelit Menggunakan QGIS

4). [Tutorial] Import Titik-Titik Koordinat di Open Office atau Excel ke QGIS

5). [Tutorial] Stacking Data Citra Satelit Menggunakan QGIS

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: