IDRISI (diambil dari kata Al-Idrisi, ahli geografi timur tengah yang juga keturunan Nabi Muhammad SAW) merupakan aplikasi untuk pemodelan land use/cover. Citra satelit yang terdiri dari 7 band frekuensi harus diklasifikasi menjadi beberapa kategori lahan. Standar klasifikasi biasanya menggunakan referensi dari Anderson et al, (link).

Untuk Unsupervised Classification dapat dengan mudah menggunakan fungsi “ISOCLUST” pada IDRISI asalkan memiliki beberapa Band frekuensi citra satelit hasil unduhan dari USGS. Nah, satu tugas yang menjengkelkan adalah mengklasifikasi ulang citra hasil kluster menjadi klasifikasi yang kita inginkan, apakah pemukiman, jalan, cropland, vegetation, dan lain-lain. Yang merepotkan adalah IDRISI menggunakan format “range” untuk menentukan warna hasil unsupervised classification. Postingan ini sedikit sharing cara mudah untuk klasifikasi ulang (reclassify) bahkan untuk yang buta warna sekalipun.

Perhatikan hasil ISOCLUST (Iteratif Self-Orginizing cluster analysis) di atas. Bagaimana kita tahu warna yang menunjukan air, pemukiman, jalan, dan lain sebagainya? Cara terbaik masih menggunakan citra komposit yang menghasilkan citra yang cocok menunjukan air, pemukiman, jalan, dan seterusnya. Namun yang termudah adalah dengan menekan satu persatu kota warna dan melihat kira-kira warna itu menunjukan apa. Misalnya warna ke-empat dari atas diklik, maka menunjukan citra di bawah ini yang dapat dipastikan itu adalah pemukiman/bangunan.

Bagaimana cara membuat tabel konversi dari sepuluh warna di atas menjadi beberapa kelas penting saja? Caranya adalah dengan pertama-tama menyalin warna di atas. Berikutnya konversi urutan dari atas menjadi kelasnya.

Walaupun di bagian tabel: 4 2 3 dan 4 3 4 bisa digabung menjadi 4 2 4 tetapi dengan redundancy di atas dapat mengurangi error. Perhatikan kolom bagian tengah tabel tetap rapi tersusun angka 1 sampai 10 sesuai dengan hasil klasifikasi ISOCLUST. Hasilnya seperti di bawah ini, semoga bermanfaat.