Klasifikasi Citra

Klasfikasi Interpretasi citra bertujuan untuk pengelompokkan atau membuat segmentasi mengenai kenampakan-kenampakan yang homogen. Klasifikasi yang akan dijelaskan dibawah ini adalah klasifikasi visual, dimana pengenalan penutup/penggunaan lahan sampai pada tahap fungsi dari lahan tersebut (misal, sawah, lading/tegalan, kebun campur, hutan, dll) yang kemudian dilakukan pendeleniasian (pemberian batas antara penutup/penggunaan lahan yang berbeda) langsung pada monitor komputer (digitation on screen).

Untuk dapat melakukan interpretasi, penafsir memerlukan unsur-unsur pengenal pada obyek atau gejala yang terekam pada citra. Unsur-unsur pengenal ini secara individual maupun secara kolektif mampu membimbing penafsir ke arah pengenalan yang benar. Unsur-unsur ini disebut unsur-unsur interpretasi, dan bayangan, tekstur, pola, situs, dan asosiasi.

Rona (tone) mengacu pada kecerahan relatif obyek pada citra. Rona biasanya dinyatakan dalam derajat keabuan meliputi 8 (delapan) hal, yaitu rona/warna, bentuk, ukuran, (grey scale), misalnya hitam/sangat gelap, agak gelap, cerah, sangat cerah/putih. Apabila citra yang digunakan itu berwarna, maka unsur interpretasi yang digunakan ialah warna (color), meskipun penyebutannya masih terkombinasi dengan rona, misalnya merah, hijau, coklat kekuningan, biru kehijauan agak gelap, dan sebagainya.

Bentuk (shape) sebagai unsur interpretasi mengacu ke bentuk secara umum, konfigurasi, atau garis besar wujud obyek secara individual. Bentuk beberapa obyek kadang-kadang begitu berbeda daripada yang lain, sehingga obyek tersebut dapat dikenali semata-mata dari unsur bentuknya saja. Ukuran (size) obyek pada foto harus dipertimbangkan dalam konteks skala yang ada. Penyebutan ukuran juga tidak selalu dapat dilakukan untuk semua jenis obyek.

Pola (pattern) terkait dengan susunan keruangan obyek. Pola biasanya terkait pula dengan adanya pengulangan bentuk umum suatu atau sekelompok obyek dalam ruang. Istilah-istilah yang digunakan untuk menyatakan pola misalnya adalah teratur, tidak teratur, kurang teratur, kadang-kadang pula perlu digunakan istilah yang lebih ekspresif, misalnya melingkar, memanjang terputus-putus, konsentris dan sebagainya.

Bayangan (shadow) sangat penting bagi penafsir karena, dapat memberikan dua macam efek yang berlawanan. Pertama bayangan mampu menegaskan bentuk obyek pada citra, karena outline obyek menjadi lebih tajam/jelas, begitu pula kesan ketinggiannnya. Kedua bayangan justru kurang memberikan pantulan obyek ke sensor, sehingga obyek yang teramati menjadi tidak jelas.

Tekstur (texture) merupakan ukuran frekuensi perubahan rona pada gambar obyek. Tekstur dapat dihasilkan oleh agregasi /pengelompokan satuan kenampakan pohon dan bayangannya, gerombolan satwa liar di bebatuan yang terserak diatas permukaaan tanah. Kesan tekstur juga bersifat relatif, tergantung pada skala dan resolusi citra yang digunakan.

Situs (site) atau letak merupakan penjelasan tentang lokasi obyek relatif terhadap obyek atau kenampakan lain yang lebih mudah untuk dikenali, dan dipandang dapat dijadikan dasar untuk identifikasi obyek yang dikaji. Obyek dengan rona cerah, berbentuk silinder, ada bayangannya, dan tersusun dalam pola yang teratur dapat dikenali sebagai kilang minyak, apabila terletak didekat perairan pantai.

Asosiasi (assosiation) merupakan unsur yang memperhatikan keterkaitan antara suatu obyek atau fenomena dengan obyek atau fenomena lain, yang digunakan sebagai dasar untuk mengenali obyek yang dikaji.

Perlu diperhatikan bahwa dalam mengenali obyek, tidak semua unsur perlu digunakan secara bersama-sama. Ada beberapa jenis fenomena atau obyek yang langsung dapat dikenali hanya berdasarkan satu jenis unsur interpretasi saja. Ada pula yang membutuhkan keseluruhan unsur tersebut. Ada kecenderungan pengenalan obyek penutup/penggunaan lahan pada citra membutuhkan lebih banyak unsur interpretasi seperti pada diskripsi.

1.    Klasifikasi Terselia (Supervised Classification)

Klasifikasi terselia diawali dengan pengambilan daerah acuan (training area). Pengambilan daerah acuan dilakukan dengan mempertimbangkan pola spectral pada setiap panjang gelombang tertentu, sehingga didapatkan daerah acuan yang baik untuk mewakili suatu obyek tertentu (Projo Danoedoro, 2002).

2.    Klasifikasi Tak Terselia (Unsupervised Classification)

Berbeda halnya dengan klasifikasi terselia, klasifikasi tak terselia secara otomatis diputuskan oleh computer, tanpa campur tangan operator (kalupun ada, proses interaksi ini sangat terbatas). Proses ini sendiri adalah suatu proses iterasi, sampai menghasilkan pengelompokkan akhir gugus-gugus spectral. Campur tangan operator terutama setelah gugus-gugus spectral terbentuk, yaitu dengan menamai tiap gugus spectral sebagai obyek tertentu.

Integrasi Antara Sistem Informasi Geografi dan Penginderaan Jauh

Pada dasarnya penginderaan jauh tidak pernah lepas dari Sistem Informasi Geografi (SIG). Data-data spasial hasil penginderaan jauh merupakan salah satu data dasar yang dipergunakan dalam analisis SIG. Dalam perkembangannya data-data SIG juga berguna dalam pengolahan data penginderaan jauh (Barus dan Wiradisastra, 2000). SIG sangat baik dalam proses manajemen data, baik itu data atribut maupun data spasialnya. Integrasi antara data spasial dan data atribut dalam suatu sistem terkomputerisasi yang bereferensi geografi merupakan keunggulan dari SIG.

Data Penginderaan Jauh dapat dikatakan sebagai sumber data yang terpenting bagi SIG karena ketersediaannya secara berkala. Dengan adanya bermacam-macam satelit di ruang angkasa dengan spesifikasinya masing-masing, kita bisa menerima berbagai jenis citra satelit untuk beragam tujuan pemakaian. Data ini biasanya direpresentasikan dalam format raster seperti citra satelit dan foto udara.

Citra penginderaan jauh yang berupa foto udara atau dapat diinterpretasi terlebih dahulu sebelum dikonversi kedalam bentuk digital. Sedangkan citra yang diperoleh dari satelit yang sudah dalam bentuk digital dapat langsung digunakan setelah diadakan koreksi seperlunya. Lebih lanjut dinyatakan ketiga sumber tersebut saling mendukung satu terhadap yang lain. Data lapangan dapat digunakan untuk membuat peta fisik, sedangkan data penginderaan jauh juga memerlukan data lapangan untuk lebih memastikan kebenaran data tersebut. Jadi ketiga sumber data saling berkaitan, melengkapi dan mendukung, sehingga tidak boleh ada yang terabaikan.

Contohnya adalah perencanaan pengelolaan wilayah pesisir dengan memanfaatkan sistem informasi geografis dan penginderaan jauh. Data penginderaan jauh dapat menangkap dan mengindentifikasi berbagai macam objek di wilayah pesisir seperti rumput laut, terumbu karang, keadaan pasir, padang lamun, keberadaan mangrove, penggunaan lahan, serta sebaran vegetasi lainnya yang merupakan suatu ekosistem wilayah pesisir. Data-data tersebut bisa diintegrasikan dengan data-data SIG seperti batas administrasi, jumlah penduduk, kondisi jalan, kondisi sungai serta bentuk topografi suatu lahan maupun topografi pantai dan lautnya. Selain pemanfaatan data-data SIG tersebut, SIG juga dapat menganalisis data-data spasial sehingga memberikan bentuk lain dari data spasial masukkan sebelumnya yang akan berguna dalam menentukan nilai Indeks Kepekaan Lingkungan (IKL). Keunggulan dari SIG adalah kemampaunnya menangani data spasial bereferensi geografi yang berintegrasi dengan data atribut sehingga data-data tersebut dapat dianalisis bentuk keruangannya. Hasil analisis tersebut seperti panjang, luas, volume, keterkaitan, klasifikasi dan perkiraan yang berbentuk tampilan spasial. Keadaan tersebut diperoleh dari analisis dan manipulasi data spasial yang merupakan keunggulan lain dari SIG, adapun contoh analisis dan manipulasi data spasial yang dilakukan dalam SIG seperti overlay, interpolasi, buffering dan klasifikasi. Integrasi penginderaan jauh dan SIG pada suatu penelitian, khususnya dalam penentuan IKL diharapkan akan mampu mengefektifkan waktu dan biaya dengan tingkat ketelitian yang lebih baik serta terus bisa mengikuti perubahan lingkungan wilayah ekosistem wilayah tersebut. Selain menganalisis data, SIG juga mampu menghasilkan suatu peta tematik cukup cantik untuk yang diharapkan dapat membantu penanganan dan pemetaan tata ruang wilayah pesisr yang salah satu contohnya adalah peta tematik Indeks Kepekaan Lingkungan (IKL) wilayah pesisir.

Pengolahan data penginderaan jauh dengan memanfaatkan SIG diharapkan mampu memberikan informasi secara cepat dan tepat sehingga dapat digunakan sesegera mungkin untuk keperluan analisis dan manipulasi data.

Sistem Informasi Geografi (SIG) dalam Pengembangan Wilayah

Pengembangan wilayah pada dasarnya merupakan proses pemberdayaan rakyat untuk mencapai kualitas hidup yang lebih baik, melalui pemberdayaan pihak terkait (stakeholders) yang terdiri dari masyarakat, pengusaha, dan pemerintah. Dalam prosesnya untuk mencapai kesejahteraan, pihak terkait akan memanfaatkan sumberdaya alam dengan peralatan yang dimiliki. Untuk mencapai harmonisasi maka pemanfaatan sumberdaya alam tersebut harus mempertimbangkan daya dukung lingkungannya. Dalam proses pemberdayaan tersebut diperlukan input, yang bisa berupa sumberdaya alam dengan seluruh inovasinya. Hasilnya akan merupakan keluaran (output) yang telah merupakan jelmaan dari input yang telah bernilai tambah. Rangkaian Input-Proses dan Output tersebut disebut dengan Sistem. Dalam konteks ini yang disebut dengan sistem adalah sistem informasi.

Membangun Sistem Informasi Geografi (SIG) berarti membangun 4 (aspek) utama secara totalitas dan satu kesatuan, yaitu: aspek data, aspek sumberdaya manusia (human resources), aspek perangkat (software dan hardware), dan aspek institusi yang diwujudkan dalam bentuk kelembagaan dan tata laksananya (Dangermond, (1983). Sistem informasi merupakan alat (instrument) untuk memberdayakan rakyat. Oleh karena itu sistem informasi harus mempermudah dan memperlancar proses pemberdayaan rakyat tersebut, bukan menghambat atau malahan memberi masalah. Dengan demikian SIG yang merupakan tatanan dalam menyediakan data, mengelola, memproses, dan menyajikan informasi, harus mudah dan praktis digunakan. Pembangunan sistem harus berorientasi pada proses pemberdayaan tersebut, yaitu dengan antara lain memperlancar dan memperpendek birokrasi, serta menumbuhkan sikap taat azas dan taat aturan (Susilo, K., 2000).

Disamping wilayahnya sangat luas, Indonesia mempunyai penduduk yang sangat besar. Kondisi ini akan berimplikasi pada besarnya kegiatan penduduk dan luas persebaran kegiatannya. Untuk membangun daerah yang sangat luas dan sangat heterogen seperti Indonesia diperlukan data yang baik dan berakurasi tinggi, serta mudah dicari pada waktu digunakan. Terapan SIG merupakan salah satu alternatif pemecahan masalah penting untuk mengatasi hal tersebut, dikarenakan SIG membantu perencanaan pembangunan dari aspek keruangan (spatial). Meskipun tahap perkembangan SIG di Indonesia pada saat ini masih dalam taraf berkembang dan belum optimal, namun perkembangan yang pesat dalam ilmu pengetahuan dan teknologi diiringi dengan peningkatan kemampuan sumberdaya manusia akan menjanjikan kondisi yang lebih baik pada masa yang akan datang sehingga dapat terwujud efektifitas dan efisiensi pembangunan yang lebih tinggi.

Sumber:

Perencanaan Pengembangan Wilayah (Aziz Budianta S.Si, MT dkk, 2011)

DATA SPASIAL

1.    Definisi Data Spasial

Sebagian besar data yang akan ditangani dalam GIS merupakan data spasial yaitu sebuah data yang berorientasi geografis, memiliki sistem koordinat tertentu sebagai dasar referensinya dan mempunyai dua bagian penting yang membuatnya berbeda dari data lain, yaitu informasi lokasi (spatial) dan informasi deskriptif (attribute) yang dijelaskan berikut ini:

a.   Informasi lokasi (spatial), berkaitan dengan suatu koordinat baik koordinat geografi (lintang dan bujur) dan koordinat XYZ, termasuk diantaranya informasi datum dan proyeksi.

b. Informasi deskriptif (attribute) atau informasi non spasial, suatu lokasi yang memiliki beberapa keterangan yang berkaitan dengannya, contohnya : jenis vegetasi, populasi, luasan, kode pos, dan sebagainya.

2.    Format Data Spasial

Secara sederhana format, dalam bahasa komputer, berarti bentuk dan kode penyimpanan data yang berbeda antara file satu dengan lainnya. Dalam GIS, data spasial dapat direpresentasikan dalam dua format, yaitu:

a.    Data Vektor

Data vektor merupakan bentuk bumi yang direpresentasikan ke dalam kumpulan garis (line), area atau polygon (daerah yang dibatasi oleh garis yang berawal dan berakhir pada titik yang sama), titik (point) dan nodes (merupakan titik perpotongan antara dua buah garis). Data vektor didefinisikan oleh sistem koordinat kartesian dua dimensi (x,y)

Keuntungan utama dari format data vektor adalah ketepatan dalam merepresentasikan fitur titik, batasan dan garis lurus. Hal ini sangat berguna untuk analisa yang membutuhkan ketepatan posisi, misalnya pada basis data batas-batas kadaster. Contoh penggunaan lainnya adalah untuk mendefinisikan hubungan spasial dari beberapa fitur. Kelemahan data vector yang utama adalah ketidakmampuannya dalam mengakomodasi perubahan gradual.

b.    Data Raster

Data raster (atau disebut juga dengan sel grid) adalah data yang dihasilkan dari sistem penginderaan jarak jauh seperti citra satelit atau foto udara. Pada data raster, obyek geografis direpresentasikan sebagai struktur sel grid yang disebut dengan pixel (picture element).

Pada data raster, resolusi (definisi visual) tergantung pada ukuran pixel-nya. Dengan kata lain, resolusi pixel menggambarkan ukuran sebenarnya di permukaan bumi yang diwakili oleh setiap pixel pada citra. Semakin kecil ukuran permukaan bumi yang direpresentasikan oleh satu sel, semakin tinggi resolusinya. Data raster sangat baik untuk merepresentasikan batas-batas yang berubah secara gradual, seperti jenis tanah, kelembaban tanah, vegetasi, suhu tanah dan sebagainya.

Keterbatasan utama dari data raster adalah besarnya ukuran file; semakin tinggi resolusi grid-nya semakin besar pula ukuran filenya dan sangat tergantung pada kapasistas perangkat keras yang tersedia.

Masing-masing format data mempunyai kelebihan dan kekurangan. Pemilihan format data yang digunakan sangat tergantung pada tujuan penggunaan, data yang tersedia, volume data yang dihasilkan, ketelitian yang diinginkan, serta kemudahan dalam analisa. Data vektor relatif lebih ekonomis dalam hal ukuran file dan presisi dalam lokasi, tetapi sangat sulit untuk digunakan dalam komputasi matematik. Sedangkan data raster biasanya membutuhkan ruang penyimpanan file yang lebih besar dan presisi lokasinya lebih rendah, tetapi lebih mudah digunakan secara matematis.

3.    Sumber Data Spasial

Data spasial dapat diperoleh dari beberapa sumber antara lain :

a.    Peta Analog

Peta analog (antara lain peta topografi, peta tanah dan sebagainya) yaitu peta dalam bentuk cetak. Pada umumnya peta analog dibuat dengan teknik kartografi, kemungkinan besar memiliki referensi spasial seperti koordinat, skala, arah mata angin dan sebagainya. Dalam tahapan SIG sebagai keperluan sumber data, peta analog dikonversi menjadi peta digital dengan cara format raster diubah menjadi format vektor melalui proses digitasi sehingga dapat menunjukan koordinat sebenarnya di permukaan bumi.

b.    Data Sistem Penginderaan Jauh

Data Penginderaan Jauh (antara lain citra satelit, foto-udara dan sebagainya), merupakan sumber data yang terpenting bagi SIG karena ketersediaanya secara berkala dan mencakup area tertentu. Dengan adanya bermacam-macam satelit di ruang angkasa dengan spesifikasinya masingmasing, kita bisa memperoleh berbagai jenis citra satelit untuk beragam tujuan pemakaian. Data ini biasanya direpresentasikan dalam format raster.

c.    Data Hasil Pengukuran Lapangan

Data pengukuran lapangan yang dihasilkan berdasarkan teknik perhitungan tersendiri, pada umumnya data ini merupakan sumber data atribut contohnya: batas administrasi, batas kepemilikan lahan, batas persil, batas hak pengusahaan hutan dan lain-lain.

d.   Data GPS (Global Positioning System)

Teknologi GPS memberikan terobosan penting dalam menyediakan data bagi SIG. Keakuratan pengukuran GPS semakin tinggi dengan berkembangnya teknologi. Data ini biasanya direpresentasikan dalam format vektor.