bab ii tinjauan pustaka - sinta.unud.ac.id file7 peristiwa yang diamati. informasi yang ada...
TRANSCRIPT
5
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
Bab II berisikan teori-teori penunjang yang mendasari dalam pembahasan
permasalahan, diantaranya state of the art, teori mengenai Penginderaan Jauh
(Remote Sensing) melingkupi kemampuan dan pemanfaatannya, penjelasan
mengenai Satelit Landsat serta pemrograman berbasis MatLab.
2.1 State of The Art
Aplikasi Deteksi Kebakaran Hutan Menggunakan Citra Satelit Landsat
menggunakan teknologi penginderaan jauh yang pada prinsipnya adalah suatu
metode pengambilan data permukaan bumi, salah satunya seperti bencana alam.
Adanya bantuan teknologi remote sensing maka dalam kegiatan mengamati dan
mengawasi suatu kejadian di permukaan bumi menjadi jauh lebih mudah,
khususnya dalam hal ini adalah bencana kebakaran hutan. Terdapat beberapa
penelitian yang telah dilakukan oleh beberapa orang yang digunakan sebagai state
of the art dalam penelitian ini.
Penelitian pertama adalah penelitan tentang Deteksi Lokasi Titik Api Pada
Kebakaran Hutan Menggunakan Colour Image Prosessing yang dilakukan oleh
mahasiswa Universitas Budi Luhur (Widyarto et al, 2012). Penelitian ini
menggunakan konsep segmentasi watershed yaitu dengan menganggap sebuah
gambar merupakan bentuk tiga dimensi yaitu posisi x dan y dengan tingkat warna
pixel yang dimilikinya. Hasil dari segmentasi ini digunakan pada proses selanjutnya
untuk mendapatkan fitur-fitur titik api pada kebakaran hutan yang nantinya akan
dilakukan pengklasifikasian sebagai analisa lanjutan.
Penelitian selanjutnya adalah penelitian yang dilakukan oleh Fakultas
Kehutanan IPB dengan judul penelitian Tehnik Mendeteksi Kebakaran Hutan
Melalui Citra Satelit Multiwaktu: Studi Kasus di Propinsi Sumatera Selatan dan
Riau (Jaya et al, 2000). Penelitian ini menjelaskan teknik untuk mendeteksi
kebakaran hutan dan lahan. Menggunakan Teknik deteksi tiga perubahan
terevaluasi yaitu: (1) perbandingan paska-klasifikasi/PPK (Post-Classification
Comparison/PCC), (2) klasifikasi multiwaktu secara langsung/KML (Direct
6
Multidate Classification/DMC) dan (3) Analisis Komponen Utama
multiwaktu/AKUM (Multitemporal Principal Component Analysis/MPCA),
khususnya yang berasal dari matriks varians-kovarians (komponen utama
unstandardixed) diakui cocok dalam mendeteksi perubahan akibat kebakaran hutan
dan lahan. Penelitian ini menunjukkan bahwa Landsat TM menyediakan informasi
hutan bekas tebangan dan hutan yang dibakar.
Penelitian lainnya dilakukan oleh Mahasiswa Fakultas Pertanian
Universitas Sumatera Utara dengan judul penelitian Penggunaan Data Hotspot
untuk Monitoring Kebakaran Hutan dan Lahan di Indonesia (Thoha, 2008).
Penelitian ini menggunakan data citra satelit AVHRR-NOAA (Advanced Very High
Resolution Radiometer–National Oeceanic and Atmospheric Administration).
Menggunakan Brightness temperature dimana pada keadaan normal suhu
kecerahan (Brightness temperature) dari piksel citra NOAA-AVHRR band 3 (Tb3)
selalu lebih kecil dari Brightness temperature band 4 (Tb4). Apabila Tb3>Tb4
maka terjadi anomali yang disebabkan oleh adanya sumber panas seperti kebakaran
hutan atau dapat juga karena pengaruh kilauan matahari (sunglind). Apabila Tb3-
Tb4>20 maka piksel tersebut adalah hotspot.
Dapat diketahui bahwa terdapat banyak metode penelitian dalam
mendeteksi titik api setelah melihat ke 3 contoh penelitian diatas. Beberapa bentuk
diantaranya adalah segmentasi wathershed, Post-Classification Comparison/PCC,
Direct Multidate Classification/DMC, Multitemporal Principal Component
Analysis/MPCA dan Brightness temperature. Judul yang diangkat yaitu Aplikasi
Penginderaan Jauh Dalam Mendeteksi Kebakaran Hutan Menggunakan Citra
Satelit Landsat 8 menggunakan metode Brightness temperature dan citra satelit
Landsat 8 sebagai data yang diteliti.
2.2 Penginderaan Jauh (Remote Sensing)
Penginderaan Jauh umumnya mengacu pada kegiatan pencatatan,
mengamati atau memahami (sensing) objek atau peristiwa di tempat jauh (remote).
Dalam penginderaan jauh, sensor tidak bersentuhan langsung dengan objek atau
7
peristiwa yang diamati. Informasi yang ada membutuhkan pembawa fisik untuk
melakukan perjalanan dari benda/peristiwa pada sensor melalui media intervensi.
Penginderaan jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi
tentang suatu objek, daerah, atau fenomena melalui analisis data yang diperoleh
dengan suatu alat tanpa kontak langsung dengan objek, daerah, atau fenomena yang
dikaji. (Lillesand et al, 2015)
Penginderaan jauh sangat bergantung dari energi Gelombang
Elektromagnetik. Gelombang Elektromagnetik dapat berasal dari banyak hal, akan
tetapi Gelombang Elektromagnetik yang terpenting pada penginderaan jauh adalah
sinar matahari.
Gambar 2.1 Sensor aktif dan sensor pasif (http://www.cpuik.com/)
Banyak sensor menggunakan energi pantulan sinar matahari sebagai sumber
Gelombang Elektromagnetik, tetapi ada beberapa sensor penginderaan jauh yang
menggunakan energi yang dipancarkan oleh bumi dan yang dipancarkan oleh
sensor itu sendiri. Sensor yang memanfaatkan energi dari pantulan cahaya matahari
atau energi bumi disebut sensor pasif, sedangkan yang memanfaatkan energi dari
sensor itu sendiri disebut sensor aktif (Kerle et al, 2004) seperti yang terlihat pada
Gambar 2.1.
8
2.3 Karakteristik Citra
Energi Elektromagnetik dapat dideteksi baik secara fotografi atau secara
elektronik. Proses fotografi menggunakan reaksi kimia pada permukaan film peka
cahaya untuk mendeteksi dan merekam variasi energi. Hal ini penting untuk
membedakan antara citra/gambar dan foto dalam penginderaan jauh. Suatu citra
mengacu pada setiap representasi bergambar, terlepas dari panjang gelombang apa
atau perangkat penginderaan jauh yang telah digunakan untuk mendeteksi dan
merekam Energi Elektromagnetik. Sebuah foto merujuk secara khusus untuk
gambar yang telah terdeteksi serta direkam pada film fotografi. Foto hitam putih di
bawah ini adalah bagian dari Kota Ottawa, Kanada diambil di bagian yang terlihat
dari spektrum.
Gambar 2.2 Foto Hitam Putih Kota Ottawa, Kanada (http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/)
Foto biasanya direkam dalam rentang panjang gelombang dari 0,3 µM
(gelombang tampak) sampai 0,9 µM (gelombang inframerah). Berdasarkan definisi
tersebut, dapat dikatakan bahwa semua foto adalah gambar tapi tidak semua
gambar adalah foto, oleh karena itu, selain membahas secara khusus tentang
gambar yang direkam secara fotografi, digunakan istilah gambar (Solomon,
2011).
Sebuah foto juga bisa diwakili dan ditampilkan dalam format digital dengan
membagi gambar ke daerah-daerah yang sama-berukuran dan berbentuk kecil, yang
disebut elemen gambar atau piksel, dan mewakili kecerahan daerah masing-masing
dengan nilai numerik atau angka digital seperti yang terlihat pada gambar di bawah
9
ini. Menggunakan definisi yang baru saja dibahas, ini sebenarnya adalah
sebuah citra digital dari foto asli. Foto ini dipindai dan dibagi menjadi piksel
dengan masing-masing piksel diberi nomor digital yang mewakili kecerahan
relatif.
Gambar 2.3 Elemen Citra atau Piksel (http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/)
Komputer menampilkan setiap nilai digital sebagai tingkat kecerahan yang
berbeda. Sensor yang merekam energi elektromagnetik, secara elektronik merekam
energi sebagai bentuk array angka dalam format digital tepat dari awal. Kedua cara
yang berbeda ini mewakili dan menampilkan data penginderaan jauh, baik secara
bergambar atau secara digital, yang dipertukarkan karena keduanya menyampaikan
informasi yang sama (meskipun beberapa detil mungkin akan hilang saat dikonversi
bolak-balik).
Warna bisa terlihat karena mata mendeteksi seluruh rentang panjang
gelombang tampak dan otak memproses informasi menjadi warna yang terpisah.
Dapat dibayangkan seperti apa dunia akan terlihat jika yang bisa terlihat hanya
rentang panjang gelombang atau warna yang sangat sempit. Itu adalah bagaimana
cara kerja dari kebanyakan sensor satelit. Informasi dari berbagai panjang
gelombang yang sempit dikumpulkan dan disimpan di saluran, juga kadang-kadang
disebut sebagai sebuah band. Kita dapat menggabungkan dan menampilkan saluran
informasi secara digital menggunakan tiga warna primer (biru, hijau, dan merah).
Data dari masing-masing saluran yang direpresentasikan sebagai salah satu warna
primer, tergantung pada kecerahan relatif (yaitu nilai digital) dari setiap pixel di
10
setiap saluran, warna primer digabungkan dalam proporsi yang berbeda untuk
mewakili warna yang berbeda.
Metode ini ketika digunakan untuk menampilkan suatu saluran tunggal atau
panjang gelombang, sebenarnya hanya menampilkan saluran tersebut melalui
semua tiga warna primer. Karena tingkat kecerahan dari setiap pixel adalah sama
untuk setiap warna primer, ketiganya bergabung untuk membentuk citra hitam
putih, menampilkan berbagai nuansa abu-abu dari hitam menjadi putih (Russ,
1995).
Gambar 2.4 Citra Hitam Putih dan Citra Warna (http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/)
Ketika menampilkan lebih dari satu saluran (band) masing-masing sebagai
warna dasar yang berbeda, maka tingkat kecerahan mungkin berbeda untuk setiap
kombinasi/warna dasar saluran dan mereka akan bergabung untuk membentuk citra
warna seperti yang terlihat pada Gambar 2.4.
2.4 Interpretasi Citra
Interpretasi citra adalah kegiatan mengkaji foto udara atau citra dengan
maksud untuk mengidentifikasi objek dan menilai arti pentingnya objek tersebut.
Ada tiga rangkaian kegiatan yang diperlukan dalam pengenalan objek yang
tergambar pada citra, yaitu deteksi, identifikasi, dan analisis. Deteksi ialah
pengamatan atas adanya objek, identifikasi ialah upaya mencirikan objek yang
telah dideteksi dengan menggunakan keterangan yang cukup, sedangkan analisis
11
ialah tahap mengumpulkan keterangan lebih lanjut (Natural Resource Canada,
2008.).
Unsur interpretasi citra terdiri atas sembilan unsur, yaitu rona atau warna,
ukuran, bentuk, tekstur, pola, situs, bayangan, asosiasi dan konvergensi bukti.
Berikut ini adalah penjelasan lebih lengkapnya.
1. Rona dan Warna (Tone and Color).
Rona ialah tingkat kegelapan atau kecerahan objek pada citra. Adapun
warna adalah wujud yang tampak oleh mata. Ada tingkat kegelapan warna biru,
hijau, merah, kuning dan jingga. Rona dibedakan atas lima tingkat, yaitu putih,
kelabu putih, kelabu, kelabu hitam, dan hitam.
Gambar 2.5 Warna dan Rona (http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/)
Karakteristik objek yang mempengaruhi rona, permukaan yang kasar
cenderung menimbulkan rona yang gelap, warna objek yang gelap cenderung
menimbulkan rona yang gelap, objek yang basah atau lembap cenderung
menimbulkan rona gelap. Contoh pada foto pankromatik air akan tampak gelap,
atap seng dan asbes yang masih baru tampak rona putih, sedangkan atap sirap
ronanya hitam seperti yang terlihat pada Gambar 2.5.
12
2. Bentuk (Shape)
Bentuk mengacu pada bentuk umum, struktur, atau garis besar dari objek
individu dan bisa menjadi petunjuk yang sangat khas untuk interpretasi. Banyak
objek yang dapat dikenali berdasarkan bentuknya saja, seperti bentuk memanjang,
lingkaran, dan segi empat. Contoh gedung sekolah pada umumnya berbentuk huruf
I, L, U atau berbentuk empat persegi panjang. Rumah sakit berbentuk empat
persegi panjang. Sementara fitur alam, seperti tepi hutan umumnya tidak teratur
bentuknya, kecuali ada manusia yang telah membuat jalan atau penebangan.
3. Ukuran (Size)
Ukuran yang berupa jarak, luas, tinggi, lereng, dan volume selalu berkaitan
dengan skalanya. Ukuran rumah sering mencirikan apakah rumah itu rumah
penduduk, kantor, atau industri. Contoh rumah penduduk pada umumnya lebih
kecil bila dibandingkan dengan kantor atau pabrik. Ukuran lapangan sepak bola 80
m X 100 m, 15 m X 30 m lapangan tennis, 8 m X 15 m bagi lapangan bulu tangkis.
4. Kekasaran (Texture)
Tekstur adalah halus kasarnya objek pada citra. Contoh pengenalan objek
berdasarkan tekstur: Hutan bertekstur kasar, belukar bertekstur sedang, semak
bertekstur halus. Tanaman padi bertekstur halus, tanaman tebu bertekstur sedang,
dan tanaman pekarangan bertekstur kasar. Permukaan air yang tenang bertekstur
halus.
13
Gambar 2.6 Tekstur (http://www.landscapetoolbox.org/)
Contoh tekstur kasar, tekstur sedang dan tekstur halus seperti yang terlihat
pada Gambar 2.6. Tekstur merupakan salah satu elemen yang paling penting untuk
membedakan fitur dalam citra radar.
5. Pola (Pattern)
Pola adalah hubungan susunan spasial objek. Pola merupakan ciri yang
menandai objek bentukan manusia ataupun alamiah. Pola aliran sungai sering
menandai bagi struktur geologi dan jenis tanah. Misalnya, pola aliran trellis
menandai struktur lipatan. Kebun karet, kelapa sawit dan kebun kopi memiliki pola
yang teratur sehingga dapat dibedakan dengan hutan.
14
Gambar 2.7 Pola (http://www.landscapetoolbox.org/)
Contoh pola terlihat pada Gambar 2.7 dimana hutan yang ditebang menjadi
bentuk sedemikian rupa oleh penduduk sekitar.
6. Bayangan (Shadow)
Bayangan bersifat menyembunyikan objek yang berada di daerah gelap.
Bayangan dapat digunakan untuk objek yang memiliki ketinggian, seperti objek
bangunan, patahan, menara.
Gambar 2.8 Bayangan (http://www.landscapetoolbox.org/)
15
Contoh bayangan terlihat pada Gambar 2.8. Bayangan ini juga berguna untuk
meningkatkan atau mengidentifikasi topografi dan bentang alam, khususnya di citra
radar.
7. Situs (Site)
Situs merupakan posisi suatu obyek terhadap obyek yang lain yang ada di
sekitarnya. Misalnya adalah pemukiman yang memiliki pola linier dengan
mengikuti panjang jalan atau pantai dan sekolah yang berada di dekat lapangan
sepak bola.
8. Asosiasi (Association)
Asosiasi adalah keterkaitan antara objek yang satu dengan objek lainnya.
Suatu objek pada citra merupakan petunjuk bagi adanya objek lain. Stasiun kereta
api berasosiasi dengan rel kereta api yang jumlahnya bercabang. Lapangan bola
ditandai dengan situsnya yang berupa gawang selain bentuknya yang persegi
panjang.
9. Konvergensi Bukti
Konvergensi bukti ini adalah menggunakan beberapa unsur interpretasi citra
sehingga bisa mempersempit ruang lingkup yang mengarahkan pada kesimpulan
obyek tertentu. Misalnya ada obyek yang berbentuk kotak dengan tekstur halus dan
bentuknya teratur, bisa mengindikasikan bahwa objek tersebut adalah sawah
2.5 Spektrum Elektromagnetik
Spektrum Elektromagnetik memiliki kaitan yang erat dengan ilmu Remote
Sensing. Banyak data Remote Sensing berasal dari hasil pantulan Spektrum
Elektromagnetik. Spektrum merupakan ragam dari rentangan panjang dari suatu
gelombang radiasi. Spektrum gelombang elektromagnetik adalah ragam
gelombang elektromagnetik yang dikategorikan berdasarkan rentang frekuensinya
(Finkenthal et al, 2010). Spektrum gelombang elektromagnetik dipancarkan oleh
16
transisi elektron yaitu ketika suatu elektron berpindah dari orbit satu ke orbit yang
lain.
Gambar 2.9 Spektrum Elektromagnetik (http://planck.caltech.edu/)
Jenis-Jenis spektrum gelombang elektromagnetik ada 7 macam. Jenis
tersebut dikategorikan berdasarkan besar frekuensi gelombangnya seperti yang
terlihat pada gambar 2.9. Berikut ini adalah besasr frekuensi gelombang jika
diurutkan dari frekuensinya yang paling besar ke yang paling kecil:
1. Gelombang Radio
Gelombang ini memiliki panjang sekitar 103 meter dengan frekuensi sekitar
104 Hertz. Sumber gelombang ini berasal dari rangkaian Oscillator elektronik yang
bergetar. Rangkaian Oscillator tersebut terdiri dari komponen Resistor (R),
Induktor (L), dan Kapasitor (C). Spektrum Gelombang Radio dimanfaatkan
manusia untuk teknologi radio, televisi, dan telepon.
2. Gelombang Mikro
Gelombang ini memiliki panjang sekitar 10-2 meter dengan frekuensi sekitar
108 Hertz. Gelombang ini dihasilkan oleh Tabung Klystron yang kegunaanya
sebagai penghantar energi panas. Salah satu contoh penggunaan Gelombang Mikro
17
yaitu pada oven microwave yang berupa efek panas untuk memasak. Gelombang
Mikro dapat mudah diserap oleh suatu benda dan juga menimbulkan efek
pemanasan pada benda tersebut. Gelombang Mikro juga dapat digunakan untuk
mesin radar.
3. Gelombang Inframerah
Gelombang Inframerah memiliki panjang sekitar 10-5 meter dengan
frekuensi sekitar 1012 Hertz. Gelombang Inframerah dihasilkan ketika molekul
elektron bergetar karena panas, contohnya tubuh manusia dan bara api. Manfaat
kegunaan lain Gelombang Inframerah yaitu untuk remote TV dan transfer data di
ponsel.
4. Gelombang Cahaya Tampak
Gelomang Cahaya Tampak sesuai namanya spectrum berupa cahaya yang
dapat ditangkap langsung oleh mata manusia. Gelombang ini memiliki panjang
0.5x10-6 meter dengan frekuensi 1015 Hertz. Gelombang Cahaya Tampak sendiri
terdiri dari 7 macam yang disebut warna. Jika diurutkan dari yang paling besar
frekuensinya adalah merah, jingga, kuning, hijau, biru, nila, dan ungu.
5. Gelombang Ultra Violet
Gelombang UV (Ultra Violet) memiliki panjang 10-8 meter dengan
frekuensi 1016 Hertz. Gelombang ini berasal dari matahari dan juga dapat
dihasilkan oleh transisi elektron dalam orbit atom, busur karbon, dan lampu
mercury. Fungsi UV dapat bermanfaat dan dapat berbahaya bagi manusia. Salah
satu contoh fungsi sinar UV adalah sebagai detektor untuk membedakan uang
asli dan uang palsu.
6. Gelombang Sinar X
Gelombang Sinar X memiliki panjang 10-10 meter dan memiliki frekuensi
1018 Hertz. Gelombang Sinar X sering juga disebut dengan Sinar Rontgen, karena
gelombang ini banyak dimanfaatkan untuk kegiatan Rontgen di rumah sakit.
18
7. Gelombang Sinar Gamma
Gelombang Sinar Gamma memilik panjang 10-12 meter dengan frekuensi
1020 Hertz. Gelombang ini dihasilkan dari peristiwa peluruhan radioaktif atau inti
atom yang tidak stabil. Gelombang Sinar Gamma merupakan gelombang yang
memiliki frekuensi paling besar dan panjang gelombang terkecil sehingga daya
tembusnya sangat besar, bahkan bisa menembus plat besi. Salah satu fungsi dari
Sinar Gamma yaitu dapat digunakan dalam kedokteran sebagai pembunuh sel
kanker dan sterilisasi alat-alat kedokteran.
2.6 NDVI
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) adalah perhitungan yang
melibatkan citra satelit untuk mendapatkan nilai Indeks Vegetasi. NDVI umumnya
digunakan untuk mengetahui tingkat kehijauan, sebagai tahap awal dari pembagian
daerah vegetasi. Nilai NDVI didapatkan dari rumus matematis antara Band 5 (Band
Near-Infrared) dengan Band 4 (Band Red) (As-syakur, 2009).
Pemilihan 2 band ini tentunya dengan pertimbangan, yaitu pemantulan
cahaya oleh objek (Reflectance), penyerapan cahaya oleh objek (Absorptance) dan
pelolosan cahaya oleh objek (Transmittance). Pemantulan maksimum ini
disebabkan oleh struktur daun (Mesophyll) yang dapat meningkatkan pemantulan
gelombang Band Near-Infrared. Penyerapan maksimum terjadi pada panjang
gelombang Band Red. Penyerapan ini disebabkan oleh zat hijau daun (Chlorophyll)
(As-syakur, 2009).
Persamaan NDVI merupakan hasil dari pengurangan nilai piksel Band
Near-Infrared terhadap Band Red dibagi penjumlahan nilai piksel Band Near-
Infrared terhadap Band Red. Input band yang digunakan harus terlebih dahulu di
koreksi secara radiometric (Kustiyo, 2004). Persamaan NDVI dirumuskan sebagai
berikut (Jensen, 2000).
N D V I =
(Band NIR – Band Red)
(Band NIR + Band Red)
. . . (1)
19
Analisi citra digital dengan metode transformasi NDVI akan lebih efektif
untuk objek kajian yang mempunyai wilayah persebaran yang luas dan homogeny
(Armanto, 2013) seperti hutan. Proses NDVI akan menghasilkan sebuah citra baru
dengan nilai pikel-piksel berkisar antara -1 sampai dengan +1. Nilai piksel positif
menandakan suatu vegetasi, sedangkan nilai piksel negative menandakan objek
non-vegetasi.
Tabel 2.1 Klasifikasi NDVI
Klasifikasi Nilai NDVI
Awan, Air, Es < 0
Batu dan Lahan Kosong 0 – 0,1
Padang Rumput 0,2 – 0,3
Hutan Tropis, Hutan Mangrove 0,4 – 0,8
2.7 Satelit Landsat
Program Landsat adalah program untuk mendapatkan citra bumi dari luar
angkasa. Satelit Landsat pertama diluncurkan pada tahun 1972 dan yang paling
akhir Landsat 8, diluncurkan tanggal 11 Februari 2013 (Parcher, 2012). Instrumen
satelit-satelit Landsat telah menghasilkan jutaan citra. Citra-citra tersebut
diarsipkan di Amerika Serikat dan stasiun-stasiun penerima Landsat di seluruh
dunia yang memiliki sumberdaya untuk riset perubahan global dan aplikasinya pada
pertanian, geologi, kehutanan, perencanaan daerah, pendidikan, dan keamanan
nasional.
Citra Landsat OLI/TIRS merupakan salah satu jenis citra satelit
penginderaan jauh yang dihasilkan dari sistem penginderaan jauh pasif. Pada
Landsat 8, terdapat 11 saluran atau band dimana setiap band menggunakan panjang
gelombang tertentu. Satelit Landsat merupakan satelit dengan jenis orbit
sunsyncron. Mengorbit bumi dengan hampir melewati kutub, memotong arah rotasi
bumi dengan sudut inklinasi 98,2 derajat dan ketinggian orbitnya 705 km dari
permukaan bumi. Luas liputan per scene 185 km x 185 km. Landsat mempunyai
20
kemampuan untuk meliput daerah yang sama pada permukaan bumi pada setiap 16
hari dengan ketinggian orbit 705 km.
2.7.1 Sistem Sensor dalam Satelit Landsat
Satelit Landsat membawa instrumen-instrumen tertentu dalam tugasnya
mencitrakan bumi. Instrumen-instrumen tersebut adalah:
1. Return Beam Vidicon (RBV).
Instrumen ini pada dasarnya merupakan sistem sensor mirip kamera televisi
yang merekam gambar permukaan bumi di sepanjang lintasan satelit. Hasil
rekaman berupa frame image berukuran 185 km x 185 km. Pada Landsat 1 dan
Landsat 2 digunakan 3 kamera RBV yang dipisahkan oleh filter transmisi yang
berbeda hingga memungkinkan perekaman 3 band spektral yang berbeda.
2. Multi Spectral Scanner (MSS).
Sistem sensor ini berupa sistem scanner yang secara bersamaan dapat
merekam bagian permukaan bumi (scene) yang sama dengan menggunakan
beberapa domain panjang gelombang yang berbeda. Pada satelit Landsat, sistem
sensor ini merekam data 4 band dari spektrum tampak (visible) hingga
inframerah.
3. Thematic Mapper (TM).
Instrumen TM ini adalah sistem sensor berupa crosstrack scanner. Sistem
sensor ini merekam data 7 band dari domain tampak (visible) hingga inframerah
thermal (LWIR) pada satelit Landsat. Instrumen ini mulai digunakan pada Landsat
4.
4. Enhanced Thematic Mapper (ETM).
ETM atau ETM+ pada Landsat 7 adalah sistem sensor yang merupakan
perbaikan dari sistem TM dengan tambahan band pankromatik yang beresolusi 15
meter x 15 meter untuk mendapatkan resolusi spasial yang lebih tinggi.
21
5. Onboard Operational Land Imager (OLI)
Instrumen Landsat 8 yang merupakan buatan Ball Aerospace. Sistem sensor
ini memiliki 9 band dan terdapat 2 band baru pada satelit Program Landsat yaitu
Deep Blue Coastal/Aerosol Band (0.433 – 0.453 mikrometer) untuk deteksi wilayah
pesisir serta Shortwave-InfraRed Cirrus Band (1.360 – 1.390 mikrometer) untuk
deteksi awan/cirrus.
6. Sensor Thermal InfraRed Sensors (TIRS).
Instrumen ini juga terdapat pada satelit Landsat 8. Sensor ini dibuat oleh
NASA Goddard Space Flight Center, terdapat dua band pada region thermal yang
mempunyai resolusi spasial 100 meter.
2.7.2 Perkembangan Satelit Landsat
Satelit Landsat merupakan salah satu satelit sumber daya bumi yang
dikembangkan oleh NASA dan Departemen Dalam Negeri Amerika Serikat
(Folger, 2014). Satelit ini terbagi dalam dua generasi, yaitu:
1. Generasi pertama, yaitu satelit Landsat 1, Landsat 2, dan Landsat 3.
Generasi ini merupakan satelit percobaan (eksperimental).
2. Generasi kedua, yaitu Landsat 4 dan Landsat 5, merupakan satelit
operasional, sedangkan satelit berikutnya dinamakan sebagai satelit
penelitian dan pengembangan.
Gambar 2.10 Timeline satelit Landsat (http://landsat.gsfc.nasa.gov/?p=3166)
22
Satelit Landsat senantiasa berkembang di tiap generasi. Secara lengkapnya,
satelit Landsat yang telah diluncurkan adalah sebagai berikut:
1. Landsat 1
Landsat 1 pada mulanya bernama "Earth Resources Technology Satellite 1".
Landsat 1 adalah satelit pertama dari Amerika Serikat. Satelit yang diluncurkan pada
23 Juli 1972 oleh roket Delta 900 ini adalah versi modifikasi dari satelit meteorologi
Nimbus 4. Satelit Landsat 1 melakukan monitoring dengan membawa instrumen
kamera RBV dan MSS. Operasi berakhir tahun 1978.
2. Landsat 2
Landsat 2 adalah satelit kedua dari program Landsat. Awalnya satelit ini
bernama ERTS-B (Earth Resource Technology Satellite-B) namun berganti nama
menjadi "Landsat 2" sebelum peluncurannya pada 22 Januari 1975. Landsat 2
membawa sensor yang sama seperti pendahulunya, yaitu RBV dan MSS. RBV
merupakan instrumen yang digunakan untuk tujuan evaluasi teknik sedangkan MSS
secara sistematis terus mengumpulkan gambar dari Bumi. Landsat 2 beroperasi
selama lebih dari tujuh tahun dan akhirnya berhenti beroperasi pada 25 Februari
1982.
3. Landsat 3
Landsat 3 adalah satelit ketiga dari program Landsat. Satelit ini diluncurkan
pada tanggal 5 Maret 1978 dengan tujuan utama menyediakan arsip global
foto satelit. Landsat 3 memiliki desain dasar sama seperti Landsat 2. Satelit ini
membawa instrumen MSS, yang memiliki resolusi maksimum 75 m. Tidak
seperti dua Landsat sebelumnya, instrumenthermal band telah dibuat pada Landsat
3, tetapi instrumen ini gagal beroperasi setelah satelit ditempatkan. Landsat 3
ditempatkan dalam orbit polar berjarak sekitar 920 km dan menghabiskan waktu 18
hari untuk memindai seluruh permukaan bumi. Landsat 3 sudah tidak beroperasi
lagi karena adanya masalah teknis dan berhenti beroperasi pada 21 Maret
1983.
23
4. Landsat 4
Landsat 4 adalah satelit keempat dari program Landsat. Satelit ini
diluncurkan pada 16 Juli 1982 dengan tujuan utama menyediakan arsip global foto
satelit. Meski program Landsat dikelola oleh NASA, data dari Landsat 4
dikumpulkan dan didistribusikan oleh USGS. Landsat 4 sudah tidak beroperasi lagi
karena adanya masalah teknis dan akhirnya berhenti beroperasi pada tahun 1993.
Landsat 4 memiliki bandwidth transmisi maksimum sebesar 85 Mbit/s,
membawa MSS yang telah diperbaharui dan Thematic Mapper (TM) yang memiliki
resolusi maksimum 30 m. Perlu dicatat bahwa Landsat 4 adalah satelit pertama
dalam program Landsat yang menggunakan sensor TM. Sensor TM mampu
mengumpulkan tujuh band data yang berbeda dari empat band data yang
dikumpulkan MSS. Selain memiliki tiga band data lebih banyak, para ilmuwan dapat
melihat data TM dengan resolusi yang lebih tinggi dibandingkan dengan MSS. Band
1-5 dan 7 masing-masing memiliki resolusi spektral 30 m sementara MSS hanya
tersedia resolusi 79 m dan 82 m. Band 6 (merupakan band inframerah thermal)
memiliki resolusi spasial maksimum 120m.
5. Landsat 5
Landsat 5 adalah satelit kelima dari program Landsat. Satelit ini diluncurkan
pada tanggal 1 Maret 1984 dengan tujuan utama menyediakan arsip global foto
satelit. Program Landsat dikelola oleh USGS dan data dari Landsat 5
dikumpulkan serta didistribusikan dari USGS's Center untuk Earth Resources
Observation and Science. Pada tanggal 2 Maret 2009, Landsat 5 merayakan 25
tahun keberhasilannya beroperasi. Landsat 5 telah melampaui harapan sejak
pertama kali dirancang.
Satelit ini memiliki bandwidth transmisi maksimum sebesar 85 Mbit/s dan
ditempatkan pada ketinggian 705,3 km (438,3 mil). Dibutuhkan sekitar 16 hari untuk
memindai seluruh bumi. Satelit ini adalah salinan identik dari Landsat 4 dan pada
awalnya dimaksudkan sebagai backup Landsat 4 karena membawa instrumen yang
sama, termasuk instrumen TM dan MSS. Instrumen MSS ini dimatikan pada tahun
24
1995. Dan pada akhirnya satelit ini berhenti beroperasi berakhir pada bulan Januari
2013.
6. Landsat 6
Landsat 6 dirancang untuk melanjutkan program Landsat. Satelit ini diluncurkan
pada 5 Oktober 1993 menggunakan Titan II tapi gagal mencapai orbit karena
masalah teknis. Sebagai akibatnya, Landsat 4 dan Landsat 5 digunakan lagi
(melebihi umur yang telah ditetapkan). Namun hanya Landsat 5 yang masih
beroperasi.
7. Landsat 7
Satelit ini diluncurkan pada tanggal 15 April 1999. Tujuan utama Landsat 7
adalah untuk memperbaharui arsip citra satelit, menyediakan citra yang update dan
bebas awan. Meski program Landsat dikelola oleh NASA, data dari Landsat 7
dikumpulkan dan didistribusikan oleh USGS. Proyek NASA World Wind
memungkinkan gambar tiga dimensi dari Landsat 7 dan sumber-sumber lainnya
untuk dapat dengan mudah dinavigasi dan dilihat dari berbagai sudut.
Landsat 7 dirancang untuk dapat bertahan 5 tahun dan memiliki kapasitas
untuk mengumpulkan dan mentrasmisikan hingga 532 citra setiap harinya. Orbit dari
satelit ini adalah polar, orbit yang sinkron terhadap matahari, dalam arti dapat
memindai seluruh permukaan bumi, yakni selama 232 orbit atau 15 hari. Massa
satelit tersebut 1973 kg, memiliki panjang 4,04 meter dan diameter 2,74 meter. Tak
seperti pendahulunya, Landsat 7 memiliki memori 378 gigabits (kira-kira 100
citra). Instrumen utama Landsat 7 adalah Enhanced Thematic Mapper Plus
(ETM+).
8. Landsat 8
Landsat Data Continuity Mission (LDCM) atau dikenal juga dengan nama
Landsat 8 merupakan satelit generasi terbaru dari Program Landsat. Satelit ini
merupakan projek gabungan antara USGS dan NASA beserta NASA Goddard
25
Space Flight Center dan diluncurkan pada hari Senin, 11 Februari 2013 di Pangkalan
Angkatan Udara Vandeberg, California – Amerika Serikat.
Satelit Landsat 8 yang direncanakan mempunyai durasi misi selama 5 – 10
tahun ini, dilengkapi dua sensor yang merupakan hasil pengembangan dari sensor
yang terdapat pada satelit-satelit pada Program Landsat sebelumnya. Kedua sensor
tersebut yaitu Sensor Operational Land Manager (OLI) yang terdiri dari 9 band
serta Sensor Thermal InfraRed Sensors (TIRS) yang terdiri dari 2 band.
Untuk Sensor OLI yang dibuat oleh Ball Aerospace, terdapat 2 band yang
baru terdapat pada satelit Program Landsat yaitu Deep Blue Coastal/Aerosol Band
(0.433 – 0.453 mikrometer) untuk deteksi wilayah pesisir serta Shortwave-InfraRed
Cirrus Band (1.360 – 1.390 mikrometer) untuk deteksi awan cirrus. Sedangkan sisa
7 band lainnya merupakan band yang sebelumnya juga telah terdapat pada sensor
satelit Landsat generasi sebelumnya. Dan untuk lebih detailnya, berikut ini daftar 9
band yang terdapat pada Sensor OLI:
Tabel 2.2 Daftar 9 band yang terdapat pada Sensor OLI
Band Spektral Panjang Gelombang Resolusi Spasial
Band 1 – Coastal/Aerosol 0.433 – 0.453 mikrometer 30 Meter
Band 2 – Blue 0.453 – 0.515 mikrometer 30 Meter
Band 3 – Green 0.525 – 0.600 mikrometer 30 Meter
Band 4 – Red 0.630 – 0.680 mikrometer 30 Meter
Band 5 – Near Infrared 0.845 – 0.885 mikrometer 30 Meter
Band 6 – Short Wavelength InfraRed 1.560 – 1.660 mikrometer 30 Meter
Band 7 – Short Wavelength InfraRed 2.100 – 2.300 mikrometer 30 Meter
Band 8 – Panchromatic 0.500 – 0.680 mikrometer 15 Meter
Band 9 – Cirrus 1.360 – 1.390 mikrometer 30 Meter
26
Terdapat dua band tambahan untuk Sensor TIRS yang dibuat oleh NASA
Goddard Space Flight Center pada region thermal yang mempunyai resolusi spasial
100 meter, yaitu:
Tabel 2.3 Daftar 2 band yang terdapat pada Sensor TIRS
Band Spektral Panjang Gelombang Resolusi Spasial
Band 10 – Long Wavelength
InfraRed 10.30 – 11.30 mikrometer 100 Meter
Band 11 – Long Wavelength
InfraRed 11.50 – 12.50 mikrometer 100 Meter
2.7.3 Resolusi Spasial Citra
Resolusi spasial merupakan ukuran terkecil dari suatu bentuk permukaan
bumi yang bisa dibedakan dengan bentuk permukaan disekitarnya atau sesuatu
yang ukurannya bisa ditentukan. Pengertian lain menyebutkan bahwa resolusi
spasial ialah luas suatu objek di bumi yang diukur dalam satuan piksel pada citra
satelit. Citra Landsat memungkinkan pengguna untuk menentukan luas suatu objek
di permukaan bumi berdasarkan resolusi spasial yang terdapat pada spesifikasi
setiap Band. Kemampuan ini memungkinkan pengguna untuk melakukan analisa
dan indentifikasi luas objek tertentu di permukaan bumi.
Gambar 2.11 Resolusi Spasial Citra Band 8
Setiap Band memiliki resolusi spasial yang berbeda. Sebagai contoh Band
5 pada satelit Landsat 8 memiliki resolusi spasial 30m seperti yang terlihat pada
Nilai 1 piksel / 1 kotak = 900 m2
27
Gambar 2.11. Dengan demikian, citra tersebut dapat disimpulkan memiliki luas
bidang 900m2 untuk setiap pikselnya.
2.7.4 Brightness Temperature
Brightness Temperature adalah pengukuran cahaya dari radiasi gelombang
micro yang bergerak ke atas dari permukaan atmosfir bumi (Geological Survey,
2015). Perhitungan Brightness Temperature disini digunakan untuk mencari tahu
dan menentukan suhu permukaan yang ada di bumi, sebagai tahap mendeteksi titik-
titk api (hotspot). Berikut ini adalah perhitungan Brightness Temperature yang
dimana pada penelitian ini menggunakan Band 10 (Band Thermal). Tahap pertama
yaitu perhitungan cahaya spectral TOA (Top of Atmosphere):
Lλ = MLQcal + AL
dimana:
Lλ = cahaya spectral TOA (Watts/( m2 * srad * μm))
ML = RADIANCE_MULT_BAND_x dari metadata, dimana x adalah Band yang
digunakan
AL = RADIANCE_ADD_BAND_x dari metadata, dimana x adalah Band yang
digunakan
Qcal = Produk standar yang sudah dikalibrasi (DN). Dalam hal ini adalah Band
10
Tahap selanjutnya adalah perhitungan Brightness Temperature. Data Band
Thermal dapat dikonversi dari cahaya spectral menjadi data Brightness
Temperature menggunakan konstanta thermal yang disediakan dalam metadata
sebagai berikut:
T =
K2
ln( K1 +1)
Lλ
. . . (2)
. . . (3)
28
dimana:
T = brightness temperature (K)
Lλ = cahaya spectral TOA (Watts/( m2 * srad * μm))
K1 = konstanta thermal dari metadata (K1_CONSTANT_BAND_x, dimana x
adalah Band yang digunakan)
K2 = konstanta thermal dari metadata (K2_CONSTANT_BAND_x, dimana x
adalah Band yang digunakan)
2.8 Matlab
Matlab (Matrix Laboratory) adalah sebuah program untuk analisis dan
komputasi numerik dan merupakan suatu bahasa pemrograman matematika lanjutan
yang dibentuk dengan dasar pemikiran menggunakan sifat dan bentuk matriks.
Pada awalnya, program ini merupakan interface untuk koleksi rutin-rutin numerik
dari proyek LINPACK dan EISPACK, dan dikembangkan menggunkan bahasa
FORTRAN namun sekarang merupakan produk komersial dari perusahaan
Mathworks, Inc. yang dalam perkembangan selanjutnya dikembangkan
menggunakan bahasa C++ dan assembler (utamanya untuk fungsi-fungsi dasar
Matlab).
Matlab telah berkembang menjadi sebuah environment pemrograman yang
canggih yang berisi fungsi-fungsi built-in untuk melakukan tugas pengolahan sinyal,
aljabar linier, dan kalkulasi matematis lainnya. Matlab juga berisi toolbox yang
berisi fungsi- fungsi tambahan untuk aplikasi khusus. Matlab bersifat extensible,
dalam arti bahwa pengguna dapat menulis fungsi baru untuk ditambahkan pada
library ketika fungsi-fungsi built-in yang tersedia tidak dapat melakukan tugas
tertentu. Kemampuan pemrograman yang dibutuhkan tidak terlalu sulit bila
memiliki pengalaman dalam pemrograman bahasa lain seperti C, PASCAL, atau
FORTRAN.
MatLab adalah software yang dikembangkan oleh Mathworks.Inc.
(http://www.mathworks.com). Matlab merupakan software yang paling efisien
untuk perhitungan numerik berbasis matriks, sehingga Matlab banyak digunakan
pada:
29
1. Matematika dan komputasi.
2. Pengembangan dan algoritma.
3. Pemrograman modeling, simulasi, dan pembuatan prototype.
4. Analisis data, eksplorasi dan visualisasi.
5. Analisis numerik dan statistic.
Matlab merupakan bahasa pemrograman komputer berbasis window dengan
orientasi dasarnya adalah matrik, namun tidak menutup kemungkinan untuk
pengerjaan permasalahan non matrik. Matlab juga merupakan bahasa pemrograman
berbasis objek (OOP), tetapi disisi lain Matlab bukanlah type compiler, maka
program yang dihasilkan pada Matlab tidak dapat berdiri sendiri. Matlab memiliki
tiga windows yang digunakan dalam operasinya yaitu:
1. Command window sebagai layar perintah.
2. Figure window sebagai layar gambar.
3. Note pad sebagai editor program.