Analisis citra satelit untuk identifikasi dan inventarisasi dapat dilakukan dengan integrasi dari metode pendekatan: klasifikasi berdasarkan perbedaan nilai spektralnya, klasifikasi terbimbing dengan menggunakan input data/informasi acuan yang dianggap benar (hasil pengamatan lapangan dan referensi peta). Pada ulasan perbaikan radiometrik ini Saya akan mencoba membahas tentang dasar-dasar perbaikan contrast pada tampilan/display citra yang akan diamati. Saya menggunakan software Erdas Imagine 9.1 sebagai program pengolah data citra satelit yang didapatkan. Perbaikan radiometrik dapat menggunakan beberapa metode, antara lain, Histogram Equalization, Standar Deviation, Gaussians, Linier, dan Percentage LUT.
LANGKAH KERJA YANG DIGUNAKAN
1 Membuka software Erdas 9.1
2 Open file jakut_90.img dengan pilihan true color dengan kombinasi 4-3-2
3 Memilih raster kemudian pilih contrast dan general contrast
4 Memilih method sesuai dengan metode yang ingin digunakan dalam perbaikan radiometrik
5 Memilih break point dan amati setiap grafik untuk red green dan blue
6 Melakukan langkah 3 sampai 5 untuk 5 jenis metode yang berbeda
7 Amati perbedaan setiap metode dalam perbaikan radiometrik
8 Untuk melakukan Histogram matching antara dua citra dengan waktu perekaman yang berbeda, buka Erdas 9.1
9 Buka citra yang direkam tahun 1990 dan 1992.
10 Pilih menu Interpreter dan inputkan citra 1990 pada pilihan input file serta citra 1992 pada pilihan input file to match. Dan masukkan nama data baru pada output.
11 Hasil histogram match bisa dilihat melalui nama data yang ditulis pada bagian output.
12 Untuk melakukan Perbaikan Radiometrik pada citra grayscale menggunakan cara-cara berikut
13 Open file jakut_88.img dengan pilihan grayscale
14 Memilih raster kemudian pilih contrast dan general contrast
15 Memilih method sesuai dengan metode yang ingin digunakan dalam perbaikan radiometrik
16 Memilih break point dan amati setiap grafik untuk gray
17 Melakukan langkah 15 sampai 17 untuk 5 jenis metode yang berbeda pada setiap layer yang ada
18 Amati perbedaan setiap metode dalam perbaikan radiometrik
BEBERAPA GAMBAR DISPLAY HASIL PERBAIKAN
1 Metode Histogram Equalization
Gambar 1. Visual dari metode histogram equalization
2 Metode Standar Deviation
Gambar 2. Visual dari Metode Standar Deviation
3 Metode Gaussians
Gambar 3. Visual dari Metode Gaussians
4 Metode Linier
Gambar 4. Visual dari Metode Linier
5 Metode Percentage LUT
Gambar 5. Visual dari Metode Percentage LUT
6 Hasil Histogram Match
Gambar 6 (kiri) Jakut_90 (kanan) Jakut_92
Gambar 7. Hasil Histogram Match Jakut 90_92
Koreksi citra merupakan prosedur operasi agar data sesuai dengan aslinya. Sebab citra hasil rekaman sensor penginderaan jauh mengalami berbagai distorsi yang disebabkan oleh gerakan sensor, faktor media antara, dan faktor objeknya sendiri, sehingga perlu dibetulkan atau dipulihkan kembali. Koreksi citra terdiri dari koreksi geometrik dan koreksi radiometrik (Suratijaya, 2007)
Perbaikan Radiometrik adalah teknik perbaikan atau penajaman kontras citra dengan memperbaiki nilai dari individu-idividu piksel pada citra, ini berbeda dengan perbaikan spasial (spatial enhancement) yang memperbaiki nilai suatu piksel berdasarkan piksel-piksel yang ada di sekitarnya.
Perbaikan citra pada suatu band adalah sangat unik dan biasanya tidak cocok dengan band lainnya, karena sangat tergantung pada nilai statistik dari piksel-piksel yang terdapat pada setiap band. Perbaikan radiometrik suatu citra komposit (multiband) biasanya dianggap sebagai serangkaian perbaikan band-band tunggal, sebanyak band yang akan diperbaiki. Koreksi radiometrik ini tidak otomatis memperbaiki kontras semua piksel, ada kalanya sebagian piksel bertambah besar kontrasnya, tetapi dibagian lain ada yang hilang. Sudah merupakan prosedur umum pada pengolahan citra bahwa untuk kegiatan interpretasi, citra yang akan dicetak atau yang langsung diinterpretasi pada layar monitor dan perlu dilakukan penajaman kontras. (Rahadian,2011)
Pada ulasan ini Saya mencoba untuk mengaplikasikan materi tentang perbaikan radiometrik pada citra satelit. Perbaikan yang dilakukan menggunakan 5 metode, antara lain, Histogram Equalization, Standard Deviations, Guassian, Linier, dan Percentage LUT.
Tingkat kecerahan yang paling tinggi biasanya ditandai dengan banyaknya break points yang dimiliki dari masing-masing metode. Berdasarkan hasil yang diperoleh, nilai break point pada Metode histogram equalization, Standar deviation, Gaussian, Linier, dan Percentage LUT secara berturut-turut R-G-B adalah 17-9-10, 3-5-4, 13-12-12, 2-2-2, 5-4-4. Dari data tersebut, terlihat bahwa metode Gaussian memiliki nilai kontras yang paling tinggi. Namun, menurut pandangan subyektif Saya, perbaikan yang paling baik adalah metode percentage LUT karena memiliki padanan warna dan kontras yang pas dan lebih sedikit biasnya. Begitu juga untuk citra dengan tampilan Grayscale. Citra yang ditampilkan dari citra Grayscale pada single band terdiri atas warna abu-abu, bervariasi pada warna hitam pada bagian yang intensitas terlemah dan warna putih pada intensitas terkuat. Citra grayscale berbeda dengan citra ”hitam-putih”, dimana pada konteks komputer, citra hitam putih hanya terdiri atas 2 warna saja yaitu ”hitam” dan ”putih” saja. Pada citra grayscale warna bervariasi antara hitam dan putih, tetapi variasi warna diantaranya sangat banyak. Hasil perbaikan citra grayscale yang paling baik menggunakan metode Percentage LUT dan diterapkan pada layer 4. Parameter yang dapat diamati adalah jumlah break point pada histogram gray.
Untuk melakukan analisis citra yang sama namun tahun yang berbeda, diperlukan menyamakan histogram dari citra-citra tersebut dengan metode Histogram Matching. Hal ini perlu dilakukan karena citra-citra tersebut perlu dikoreksi karena masih terdapat perbedaan dari tingkat kecerahan, dan lain-lain. Tujuan dilakukannya penyamaan histogram ini untuk menghindari adanya kesalahan interpretasi citra untuk objek yang sama dikarenakan perbedaan kontras saat pengambilan gambar karena dilakukan pada tahun yang berbeda. Pada Ulasan ini dilakukan penyamaan hitogram antara citra jakut_90 dengan citra jakut_92. Dari metode histogram matching diperoleh citra jakut_90 memiliki kecerahan sama degan citra jakut_92.
.
DAFTAR PUSTAKA
Jaya, I.N.S. 2007. Analisis Citra Dijital: Perspektif Penginderaan Jauh untuk Pengelolaan Sumberdaya Alam. Bogor: Fakultas Kehutanan IPB.
Rahadian,Aswin.2011. Perbaikan Radiometrik (Radiometric Enhancement) [Terhubung berkala].http://melukisbumiindonesia.blogspot.com/2011 /03/perbaikan-radiometrik-radiometrik.html [12 Maret 2012]
Tidak ada komentar:
Posting Komentar