Hari: 6 Oktober 2016

Klasifikasi Citra Satelit dengan IDRISI Selva 17

Citra satelit dapat kita klasifikasikan berdasarkan warna yang menandakan apakah suatu obyek itu bangunan, perairan, tanaman, dan sejenisnya. Klasifikasi yang sering digunakan adalah unsupervised learning dimana sistem mencari sendiri kesamaan antara satu kelas dengan kelas lainnya. Postingan kali ini bermaksud mempraktekan bagaimana cara membuat klasifikasi dengan software IDRISI. Untuk itu siapkan terlebih dahulu citra satelit yang akan diklasifikasi. Terkadang proses cropping (biasanya dengan proses clipping) diperlukan karena jika study area terlalu luas maka sistem akan bekerja lebih lambat dalam memprosesnya. Gambar di bawah ini adalah proses Clipping dengan menggunakan ArcGIS.

Seperti langkah-langkah yang dijelaskan pada postingan sebelumnya untuk mengkonversi dari format ArcGIS ke IDRISI maka diperlukan export ke format ASCII (text). Berikutnya file ASCII itu diexpor ke IDRISI untuk dikonversi menjadi file *.rst.

Pada tab “image processing” pilih “hard clustering” dilanjutkan dengan memilih “ISOCLUST”.

Isi jumlah iterasi, jumlah kelas dan resolusi piksel, di kasus saya berturut-turut 10, 20, dan 60. Sebagai informasi, makin banyak iterasi hasil makin bagus tetapi memerlukan proses yang lebih lama, bahkan hingga berjam-jam untuk iterasi yang ratusan. Komputer seperti “hang”, tetapi jangan khawatir ditunggu saja. Hasil untuk 3 iterasi sepertinya kurang memuaskan.

Untuk menghasilkan hasil klasifikasi yang baik sebaiknya seluruh band terlibat pada proses klasifikasi. Di sini dicoba band 1 sampai 6 untuk ikut diklasifikasi.

Hasilnya dapat dilihat berikut ini. Proses yang tadinya beberapa menit menjadi beberapa jam karena melibatkan enam layer band untuk klasifikasi.

cluster_result

Tidak sampai di sini saja, tugas berikutnya tidak kalah berat yaitu mengklasifikasikan lagi secara manual dengan menggabungkan kelas-kelas yang sekiranya sama.

Iklan

Konversi Format ArcGIS ke IDRISI

Dalam dunia GIS kita mengenal tiga tipe data: raster, vektor, dan atribut. Penjelasan gampangnya adalah restor menggambarkan image yang berupa piksel, vektor menggambarkan koordinat titik, garis, dan poligon, serta atribut yang berupa tabel (seperti pada sistem basis data). Di sini akan dicoba konversi data raster dan vektor dari ArcGIS ke IDRISI.

Buka ArcGIS beserta data raster yang akan dikonversi. Dengan jendela search cari tool raster to ascii. Dobel klik hasil pencarian tersebut ( pilih yang conversion).

Di sini akan digunakan metode dari TIF ke ASCII dan nanti oleh IDRISI dikonversi menjadi rst, format standar IDRISI.

Pastikan simbol centang tanda proses konversi ke ASCII berjalan dengan baik muncul di pojok kanan bawah dan data sudah ada di Table of Content. Berikutnya kita beralih ke IDRISI Selva 17.

Setelah masuk ke jendela Arcraster, pilih file *.txt yang akan dikonversi ke *.rst. Pastiken tombol “OK” sudah bisa ditekan agar proses konversi dapat segera dijalankan. Tunggu beberapa saat, dan gambar Anda sudah bisa dilihat di software IDRISI selva 17.

Untuk konversi file vektor ArcGIS ke IDRISI gunakan toolbox Shapeidr. Tampilan berikut menunjukan hasil konversi data raster *.tif dari ArcGIS ke *.rst dan dari data vektor *.shp ke *.vct pada IDRISI selva. Selamat mencoba.

Pengolahan Citra Satelit

Untuk pemula yang ingin mempelajari pengolahan citra gambar dari satelit sepertinya butuh usaha ekstra apalagi yang background-nya buka dari jurusan Remote Sensing & Geographic Information System (RSGIS); sebagai contoh saya sendiri yang telah lama berkecimpung di ilmu komputer banyak menghadapi kesulitan-kesulitan ketika harus mengolah informasi yang berasal dari bidang ini. Banyak istilah-istilah yang harus dipahami terlebih dahulu sebelum masuk ke topik-topik yang lebih advance. Sebagai contoh adalah istilah “band” pada citra satelit yang merupakan jangkauan spektrum (frekuensi suatu gelombang cahaya) yang direkam oleh satelit, misalnya satelit Landsat memiliki 7 spektrum band. Satu contoh istilah lain yang tak kalah penting adalah istilah citra “true color” dan “false color”. Bila true color adalah citra yang tampak apa adanya seperti ketika kita melihat lingkungan sekitar, pada citra false color kita melihat gambar berdasarkan fokus ke spektrum band tertentu. Hal ini bermanfaat ketika akan mengklasifikasi obyek-obyek yang ada dari citra satelit seperti tumbuhan, perairan, perumahan, dan sebagainya. Jadi ketika ingin mengetahui tumbuhan mana saja yang berada di suatu area, maka citra dengan fokus ke warna merah (near-IR band) sangat bermanfaat karena tanaman biasanya banyak menyerap gelombang warna merah (itu sebabnya kita melihat tanaman berwarna hijau).

Banyak alat bantu yang digunakan untuk mengolah citra satelit. Di sini akan digunakan dua software terkenal antara lain ArcGIS dan IDRISI. IDRISI sangat powerful untuk mengolah citra, sementara ArcGIS di sini akan digunakan untuk membuat false color dari citra satelit yang telah diunduh sebelumnya. Cara mengunduh citra satelit dapat dilihat pada postingan sebelumnya. Buka software ArcGIS untuk memulainya.

Setelah “working folder” dibentuk dengan menekan “connect to folder” di bagian atas Catalog, dengan cara mendrug mouse arahkan citra satelit yang telah didonlot dan diletakan di working folder ke area kerja ArcMap. Tampak pada Table of Contents ArcMap tiga band dengan warna red, green, dan blue. Kebetulan data satelit yang diunduh sudah baik dengan R,G,B yang jelas terpisah. Peta berikut merupakan true color dari bekasi dan sekitarnya.

Jika citra yang kita unduh berupa multispectral (sentinel 2A) untuk mengolah diperlukan composite band tool, cara termudah adalah melakukan searching tool di Arc Toolbox dengan kata kunci “composite band” atau mencari fungsi itu di bawah data management tool – raster – raster processing.

RGB band untuk sentinel data adalah:

  • Band 2: Biru (490 nm)
  • Band 3: Hijau (560 nm)
  • Band 4: Merah (665 nm)

Pilih data yang akan diproses (band 2,3, dan 4), dan jangan lupa arahkan hasil proses di working folder agar mudah dicari kembali suatu saat. Tetapi jika data sudah memiliki composite band maka tidak perlu melakukan langkah tersebut, masuk saja ke layer property. Pilih tab simbology.

composite

Perhatikan citra hitam putih kini berubah menjadi warna-warni. Warna merah akan diserap oleh tanaman sehingga memunculkan warna hijau, sementara yang berawarna merah berarti tidak ada tanaman (laut, sungai, dan lain-lain). Dan ternyata, hasil unduh peta satelit landsat ETM+ secara otomatis sudah terproyeksi dan pas ketika dimerger dengan peta wilayah bekasi. Perhatikan peta kota bekasi pada gambar di atas yang siap untuk diklasifikasi (tumbuhan, bangunan, sungai, dan kelas-kelas lainnya) dengan IDRISI software.