Clipping dengan QGIS

Sistem Informasi Geografi (SIG) memiliki dua jenis data yakni data vektor dan data raster. Data raster mudah dijumpai karena berupa citra, misalnya hasil jepretan kamera kita. Sementara data vektor dijumpai pada alat-alat desain visual di komputer, misalnya AutoCAD. Di sini kita akan mencoba melakukan manipulasi data vektor khususnya proses clipping, misalnya terhadap tipe data poligon yang berisi kecamatan-kecamatan di Jawa Barat dari sebuah shapefile.

Buka QGIS dan buat layer yang berisi shapefile berisi beberapa poligon. Gambar berikut menunjukkan atribut yang berisi nama-nama kecamatan yang ada. Untuk melakukan proses Clipping, ada sedikit perbedaan dengan ArcGIS yang masuk di menu Spatial Analyis di Menu. Pada QGIS kita harus masuk terlebih dahulu ke jenis data, di sini kita masuk ke menu dan pilih Geoprocessing Analysis dan pilih Clip.

Clipping membutuhkan data yang akan digunting dan pola/cetakan untuk mengguntingnya. Di sini terlebih dahulu kita sorot wilayah yang akan menjadi bagian gunting. Di sini dengan jendela Atribut kita tinggal sortir kecamatan-kecamatan yang ada di wilayah Kota Bekasi. Pastikan di jendela peta berwarna tertentu. Jika sudah ceklis kota Selected Feature Only. Pilih lokasi file untuk hasil Clippingnya dilanjutkan dengan menekan RUN.

Pastikan di bagian Layer muncul satu layer hasil Clipping dengan nama sesuai dengan nama yang kita ketik saat menu Save File. Selamat mencoba.

Install Quantum GIS Pada Mac OS

Saya ingat dosen saya dulu bercanda kalau orang Geografi biasanya bilang, seluruh yang ada di permukaan bumi itu geografi .. wah kok? Ada istilah geopolitik juga penting, kalo ga percaya silahkan tinggal dekat Ukraina, Korea utara, timur tengah, dan wilayah-wilayah konflik lainnya. Jadi aplikasi-aplikasi berbasis data spasial sangat penting. Gojek, Gofood, dan aplikasi-aplikasi e-commerce sangat membutuhkan juga data spasial, data yang melibatkan koordinat dan proyeksi.

Sayangnya aplikasi sistem informasi geografis (SIG) biasanya mahal. Google Map API saja yang dulunya gratis sekarang berbayar. ESRI yang merupakan vendor ternama memberikan lisensi SIG baik yang desktop maupun web dengan biaya yang sangat mahal. Waktu saya kuliah dosen mewanti-wanti jika konferensi di luar negeri Laptop dijaga jangan sampai ketahuan menggunakan software bajakan.

Untungnya saat ini konsorsium yang mengembangkan open source software untuk geoinformatika sudah mulai kompak mengembangkan software GIS yang gratis dan open source, salah satunya Quantum Geographic Information Systems (QGIS). Aplikasi ini berjalan di semua platform, di sini akan didemonstrasikan dengan sistem operasi Mac OS, atau OS X.

Silahkan lihat video berikut yang diinstal di Mac OS dengan prosesor M1 (Apple Silicon). Ternyata berjalan dengan cepat dibandingkan Intel i5.

ArcGIS problem: suddenly disappears when clicked to open

Windows is an operating system that is constantly updated. Various features are continuously being renewed. However, sometimes this causes existing applications/software to no longer work, including the well-known GIS software: ArcMap.

It’s very frustrating when it was working just fine yesterday, but now it doesn’t work anymore, especially when there’s an ongoing project. The trouble is, even after reinstalling, the problem still persists.

ESRI’s website provides a solution by adjusting the Firewall settings. This is likely because when Windows updates, security is enhanced, especially on the Firewall side. As a result, server-based applications, such as the License Manager, may no longer function due to being blocked.

Simply open Firewall on Windows by typing ‘Firewall’ in the search bar. Choose the icon with a wall symbol. Next, just select ‘advanced’ setting.

Simply open Firewalls on Windows by typing ‘Firewall’ in the search bar. Choose the icon with a wall symbol. Next, just select ‘advanced’ settings.

Just click ‘Next’ to continue the setup, select the programs that require permission to access, for ArcGIS/ArcMap, it would be ArcMap.exe, lmgrd.exe, and LSadmin.exe. Name the firewall rule the same as the program names. Once done, your problem should be resolved.

If you look at the inbound rules, make sure that all three required applications for ArcGIS have their status set to ‘Enable’ and ‘Allow’. That’s it, I hope this helps to resolve this frustrating issue.

Cara Menjalankan Google Earth Engine

Google Earth Engine (GEE) adalah platform komputasi awan gratis yang disediakan oleh Google untuk mengakses, memanipulasi, dan menganalisis data geospasial dari berbagai sumber, termasuk citra satelit, peta, dan data lainnya. Platform ini dikembangkan oleh Google untuk membantu para peneliti, pengamat, dan praktisi di berbagai bidang ilmu, seperti lingkungan, penginderaan jauh, konservasi, pertanian, dan perubahan iklim, untuk melakukan analisis spasial yang cepat dan akurat menggunakan data yang besar dan kompleks.

Buka halaman Google Earth Engine di https://earthengine.google.com/. Klik tombol “Sign In” di sudut kanan atas halaman. Masukkan akun Google Anda untuk masuk ke Google Earth Engine. Setelah masuk, Anda akan diarahkan ke halaman beranda Google Earth Engine. Di sini, Anda dapat menemukan berbagai jenis data dan alat untuk memulai analisis geospasial Anda. GEE memungkinkan pengguna untuk mengakses data geospasial dalam jumlah besar dari berbagai sumber seperti Landsat, Sentinel, MODIS, dan banyak lagi, dan menyediakan berbagai alat analisis seperti penginderaan jauh, statistik, pemrosesan citra, dan pemodelan spasial.

Ikuti saja yang direkomendasikan yaitu dengan cloud project. Pilih saja yang without a cloud project. Isi data yang harus diisi, pastikan berhasil.

Sebagai langkah awal kode berikut coba Anda masukan di code editor yang dapat diakses di menu Platform.

// Mengambil citra Landsat 8
var image = ee.Image(‘LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318’);
// Menghitung indeks NDVI
var ndvi = image.normalizedDifference([‘B5’, ‘B4’]);
// Menambahkan layer NDVI ke peta
Map.addLayer(ndvi, {min: 0, max: 1, palette: [‘blue’, ‘white’, ‘green’]}, ‘NDVI’);
// Visualisasi citra Landsat 8
Map.addLayer(image, {bands: [‘B4’, ‘B3’, ‘B2’], max: 0.3}, ‘Landsat 8’);
Pastikan hasilnya muncul seperti gambar berikut. Sekian, selamat mencoba.

Kode tersebut terdiri dari beberapa bagian:

Variabel image digunakan untuk memuat citra Landsat 8 pada tanggal tertentu dengan memanggil fungsi ee.Image().

Fungsi addNDVI() digunakan untuk menghitung NDVI pada citra yang dimuat. NDVI dihitung dengan menggunakan fungsi normalizedDifference() yang membagi selisih antara band inframerah dan band merah dengan jumlah band inframerah dan band merah. Hasil perhitungan NDVI kemudian disimpan ke dalam variabel ndvi.

Fungsi visualizeRGB() digunakan untuk memvisualisasikan citra Landsat 8 dengan menampilkan komposisi warna merah, hijau, dan biru (RGB) dengan menggunakan fungsi image.visualize(). Citra Landsat 8 yang sudah dimuat ke dalam variabel image akan diolah dengan menggunakan fungsi visualizeRGB() dan ditampilkan pada layer di peta dengan menggunakan fungsi Map.addLayer().

Pastikan tampil output berupa citra RGB di lokasi tempat image berada. Sekian, selamat mencoba.

Tata Ruang Online Indonesia

Dinas Tata Ruang adalah sebuah lembaga pemerintah di Indonesia yang bertanggung jawab dalam pengelolaan tata ruang sebuah kota atau daerah. Tugas dari dinas ini meliputi perencanaan, pengaturan, pengawasan, dan pengendalian tata ruang pada wilayah kerjanya.

Tugas dari Dinas Tata Ruang sangat penting dalam memastikan bahwa pengembangan wilayah kota atau daerah dapat berlangsung secara teratur, efektif, dan efisien, sehingga dapat memberikan manfaat yang optimal bagi masyarakat dan lingkungan sekitarnya.

Gistaru Indonesia

Gistaru Indonesia (https://www.tataruang.id/gistaru/) adalah sebuah situs web yang menyediakan berbagai informasi tentang perencanaan tata ruang dan wilayah di Indonesia. Situs ini dikelola oleh Direktorat Jenderal Tata Ruang Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat Republik Indonesia.

Pada situs Gistaru Indonesia, pengguna dapat menemukan berbagai informasi mengenai peraturan perencanaan tata ruang, regulasi tata ruang, perencanaan kota dan daerah, serta berbagai informasi terkait tata ruang dan wilayah di Indonesia. Situs ini juga menyediakan akses ke berbagai dokumen perencanaan tata ruang, seperti Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) dan Rencana Detail Tata Ruang (RDTR) yang tersedia di berbagai kota dan daerah di Indonesia.

Mengakses Gistaru Indonesia

Setelah menceklis syarat dan ketentuan, arahkan saja ke lokasi wilayah yang ingin kita lihat peraturan tata ruangnya. Lakukan zoom beberapa kali hingga sesuai dengan resolusi yang diinginkan, misalnya untuk level kabupaten.

Tekan layer list di bilah kiri gistaru untuk membuka informasi layer yang akan ditampilkan. Tekan Add data+ untuk meminta gistaru menampilkan data tata ruang. Ada tiga pilihan:

  • Kategori RTR
  • Jenis RTR dan
  • Wilayah

Pilih saja misalnya kategori DAERAH, jenis RTR RTRW Kabupaten/Kota dan pilih wilayah Provinsi Jawa Barat. Lanjutkan dengan menekan Konfirmasi. Ada dua pilihan lagi yang muncul:

  • RTRW KAB/KOTA PROVINSI JAWA BARAT POLA RUANG, dan
  • RTRW KAB/KOTA PROVINSI JAWA BARAT STRUKTUR RUANG

Misal kita pilih yang pertama. Maka wilayah Jawa Barat akan muncul RTRW-nya, misal gambar berikut yang menunjukan wilayah Kabupaten Bekasi, Jawa Barat.

Arahkan mouse ke warna tertentu, nanti gistaru akan memberi informasi jenis penataan ruangnya. Sangat bermanfaat bagi investor di seluruh dunia yang ingin mengetahui tata ruang di Indonesia. Sekian, semoga bermanfaat.

Clipping and Dissolving – ArcMap

even though ArcMap requires a license, several universities make it free for students to use ArcMap, for example IPB university. So, ArcMap is still the mainstay of students in working on their thesis projects.

One of the basic techniques in managing maps is clipping and dissolving. Because it is widely used for making study area maps. For example, we are conducting a study at the district level, because the data has the extent of a province, it is necessary to cut it down to the district level. or when dividing a region into sub-regions, it is also necessary to do clipping.

the short video attached shows how to do clipping and then dissolve. Dissolve is useful when you want to show the largest/global region.

Kecerdasan Emosional Sang Penyelamat

Memang enak memiliki IQ yang tinggi seperti Prof. Habibie atau A. Einstein. Ada problem, dalam waktu sekejap dapat diselesaikan. Apalagi bagi pelajar dan mahasiswa. Tugas yang berat tidak terasa, hanya dalam sekejap selesai sudah, dan bisa lanjut nonton, jalan-jalan, atau mainan HP.

Itu yang saya rasakan ketika SMA dulu, terkadang iri dengan mereka yang ‘di atas rata-rata’, tanpa susah payah dalam memahami sesuatu. Nah, bagaimana menyikapi kecerdasaan yang rata-rata seperti saya contohnya?

Di atas langit ada langit. Itulah pepatah kuno yang kadang bisa membuat kita ‘pede’ ketika menghadapi orang ‘super’ di sekolah. Kalau saya kalah oleh yang lain, pasti ada saja saya yang menang dari yang lain. Tiap manusia ada kelemahan dan juga kelebihan. Beruntunglah jika diberi kesabaran, ketabahan, dan aspek kecerdasan emosi lainnya.

Mengapa tipe kecerdasan emosional tersebut penting? Sebagai contoh, jika mereka mampu memecahkan problem 1 jam, dan anda 3 jam atau bahkan seharian, tidak apa-apa, toh selesai juga. Nah, jika ada problem yang oleh orang-orang ‘super’ itu bisa dikerjakan dalam 3 jam tapi ketika jam ke-dua mereka menyerah, toh tidak ada gunanya kecerdasan yang padahal 1 jam lagi beres. Bahkan kalah oleh orang yang rata-rata yang beres dikerjakan dalam satu atau dua hari misalnya.

Bahkan ketika kelas 1 SMA karena pusingnya dengan mata pelajaran kimia, saya sempat utak-atik sampai pagi, padahal harus ke sekolah esoknya. Benar saja, si ibu guru menegur saya “ikut ronda ya?”. Toh, ujung-ujungnya hasilnya di atas mereka yang kecerdasannya di atas rata-rata.

Masa SMA yg singkat tapi paling berkesan

Bagaimana dengan studi doktoral? Nah, di sini kecerdasan emosional menentukan mengingat hampir semua problem mahasiswa doktoral itu tidak ada/belum ada yang menyelesaikan. Pembimbing pun kebanyakan tidak/belum menyelesaikan. Mereka hanya bisa memberi saran saja. Sangat penting untuk menjaga ‘ritme’ agar tetap fokus, menjalin komunikasi yang baik dengan promotor, termasuk juga hubungan dengan keluarga. Banyak mahasiswa yang bermasalah keluarganya ketika kuliah karena kurang menjaga hubungan dengan suami/istri, anak, dan kerabat lainnya.

Jangan bermimpi ketika mengambil doktoral anda melihat jawaban jelas di ujung. Ganti judul, tema, ganti metode, sudah hal yang lumrah ketika penelitian berjalan. Jika tidak tahan dan kurang sabar, pasti akan stress. Banyak rekan saya yang meninggal ketika pandemi karena kemungkinan besar sistem imun di tubuhnya menurun karena tuntutan riset doktoral. Sabar, mampu menunda kesenangan, dan tidak takut keluar dari zona nyaman mutlak diperlukan. Jika tidak mau berubah mana mungkin bisa berubah dari master menjadi doktor.

Kondisi ekstrem lain adalah walau otak kita tidak mampu terkadang, pihak-pihak, rekan sejawat, dan teman ngobrol/ngopi terkadang bisa membantu. Banyak mahasiswa doktoral yang lulus dengan bantuan orang lain, tentu saja sebagian, entah itu membantu mengolah data, penarikan sample, pembuatan program, model dan lain-lain. Hal itu lumrah dilakukan, yang penting konsep utama si mahasiswa mengerti. Nah, di sini saya sering melihat rekan-rekan yang awalnya biasa-biasa saja ternyata lulus dengan cepat, sementara yang ‘melejit’ di awal ternyata terbengkalai di akhir karena kurang ‘tahan’ atau tidak sabar.

Kadang ide berasal dari rekan di tempat ngobrol

Tentu saja tiap orang banyak kelemahan yang harus di atasi, seperti saya misalnya. Ada dua rekan saya dari negara lain yang mengatakan saya malas, lambat, dan sejenisnya. Tapi memang rata-rata orang Indonesia santai, mungkin sudah bawaan budaya kita, apalagi saya yang orang Jogja. Ketika sadar hal itu, maka saya mengambil sikap untuk lambat tapi terus menerus, hingga kagetnya ternyata lulus duluan (bersamaan dengan satu rekan saya yang lain). So, jangan berkecil hati.

Ucapan selamat dari pak atase kebudayaan Indonesia saat wisuda

Diagram Voronoi

Banyak ilmu yang dikembangkan oleh orang Eropa yang di awal ditemukannya bukan berasal dari problem melainkan hanya sekedar ide saja, sebagai contoh adalah voronoi diagram. Terkadang satu metode berasal dari turunan matematika yang agak sulit jika ditanya gunanya untuk apa, terutama ketika belum terlihat manfaatnya. Mirip teorema De Morgan dan Boyle yang ketika komputer belum dibuat bagi orang biasa dianggap hanya ide gila saja.

Namun seiring perjalanan waktu barulah disadari manfaatnya, baik positif maupun negatif (misalnya ditemukannya mesiu oleh Nobel). Voronoi diagram merupakan bentuk lain dari delaunay tessellation. Yaitu region yang menggambarkan wilayah yang terdekat dengan titik tertentu. Metode ini terasa manfaatnya ketika ada wabah di Inggris yang misterius. Ketika voronoi digunakan, akhirnya diketahui lokasi pusat penyakit yang ternyata pompa air yang tercemari bakteri.

Beberapa software GIS memiliki kemampuan untuk secara otomatis membentuk diagram Voronoi. Misalnya kita memiliki region hasil dari segmentasi dan ingin membuat voronoi diagram berdasarkan segmen-segmen tersebut.

Voronoi dibentuk berdasarkan titik, oleh karena itu perlu dibuat titik pusat tiap region dengan fungsi feature to point yang dapat di-searching lewat fasilitas search. Hasilnya akan tampak seperti gambar di bawah ini.

Berdasarkan titik-titik centroid itulah dibentuk diagram voronoi atau delaunay tessellation dengan fungsi Thiessen Polygons yang ada di ArcGis.

Pilih saja polygon yang akan dibuat voronoi diagram-nya. Perhatikan gambar berikut dimana tiap region memiliki satu titik terdekat. Pemilihan BTS di handphone memiliki prinsip yang sama dengan Voronoi. Selain itu, diagram ini dapat digunakan untuk perencana wilayah dan tata ruang dalam menentukan lokasi fasilitas tertentu yang tepat terhadap pemukiman. Sekian, siapa tahu bermanfaat.

Import Citra Sentinel pada IDRISI

Ada banyak sensor citra satelit seperti Landsat, IKONOS, Sentinel, dan lain-lain. Yang terkenal dan sudah lama dipakai oleh para peneliti adalah Landsat. Postingan-postingan saya terdahulu juga telah membahas sensor satelit ini dan penggunaannya dengan software IDRISI. Kali ini kita akan mencoba satelit Sentinel.

Versi IDRISI

Banyak versi idrisi, misalnya IDRISI Taiga dan Selva yang masing-masing memiliki karakteristik yang khas. Ketika saya coba mengimpor satelit Sentinel ke IDRISI Selva (IDRISI versi 17), ternyata tidak ada menu pilihannya.

Informasi dari Google ternyata untuk citra Sentinel mau tidak mau harus menggunakan minimal IDRISI versi 18.3, yang namanya kembali menjadi TerrSet, sesuai dengan nama perusahaannya.

File SAVE

Ada satu hal unik ketika mengunduh citra Sentinel dari United States Geological Survey (USGS) yaitu file zip yang ketika diekstrak ternyata berisi file-file tertentu, bukan hanya citra tiap pita frekuensi seperti pada Landsat. Nah, di salah satu folder ada kumpulan file *.jp2 (JPEG2000) untuk tiap pita frekuensi (band). Namun untuk mengaksesnya di IDRISI cukup dengan memanggil file SAFE.

Otomatis nanti “Band to process” akan berisi pita-pita frekuensinya (ada 13 belas pita frekuensi). Centang semua jika ingin mengimpor seluruhnya ke IDRISI. Sertakan folder lokasi untuk menyimpan file *.rst hasil konversi *.jp2 Sentinel. Untuk lebih jelasnya silahkan lihat video Youtube saya berikut. Sekian, semoga bisa bermanfaat.

Artificial Intelligence pada Bidang Geospasial

Artificial Intelligence (AI) hampir diterapkan di segala bidang dari ilmu komputer itu sendiri, kedokteran, elektronika, hingga bidang sosial humaniora seperti psikologi. Prinsip dasar AI adalah menciptakan sebuah alat bantu yang bisa berfikir dan merespon seperti layaknya manusia. Saat ini AI menjadi lokomotif era Industri 4.0. Postingan ini sedikit memprovokasi para pemerhati AI siapa tahu tertarik meneliti teknik-teknik AI yang diterapkan ke bidang Geospasial.

Kita mungkin telah mengenal mata kuliah Geografi sejak SMP, namun istilah Spasial (spatial) mungkin baru, atau pernah dengar tapi kurang mengerti maksudnya. Spasial artinya hal-hal yang berkaitan dengan koordinat yaitu letak baik dua maupun tiga dimensi. Sementara Geo di depannya berarti bumi, jadi Geospasial artinya hal-hal yang berkaitan dengan letak koordinat di bumi, termasuk standar proyeksi, misalnya Universal Transverse Mercator (UTM).

Berikut ini materi webinar saya di AMIK Master Lampung. Pesertanya banyak juga, sampai 500 orang. Salah satu keunggulan online adalah bisa menghandle jumlah orang yang banyak dan tidak perlu secara geografis ke lokasi webinar.

Jadi inget ketika kuliah dulu. Terkadang ada selentingan bercanda orang Geografi, Remote Sensing – GIS dengan mahasiswa juruasan lain. yang mengatakan: “Semua yang ada di muka bumi punya Geografi”, hehe. Kemudian dari mhs ilmu komputer membalas: “Orang Remote Sensing – GIS kalau ditanya 1 + 1 berapa, dia mengeluarkan Iphone terbaru, membuka aplikasi kalkulator dan menjawab 2”.

Klasifikasi Citra RGB Geospasial dengan IDRISI

Citra RGB merupakan citra sederhana yang berasal dari beragam alat mulai dari satelit, drone, UAV, hingga handphone yang murah dibandingkan jenis citra lainnya baik multispektral maupun hyperspektral yang lebih dari beberapa band frekuensi dari sensor satelit. Postingan ini membahas bagaimana secara sederhana mengklasifikasi citra RGB dengan software yang banyak digunakan untuk pemrosesan data geospasial, yakni IDRISI Selva.

1. Persiapan Awal

Untuk mengklasifikasi citra satelit yang sudah memiliki proyeksi, seperti citra landsaat, ikonos, dan lain-lain, hanya menggunakan IDRISI sudah cukup. Sementara untuk citra lain seperti dari UAV, drone, atau tangkapan layar (screenshoot) dari Google Earth perlu pengolahan khusus, misalnya dengan ArcMap. Gambar berikut contoh tangkapan layar (menggunakan plugin “take webpages screenshoot” pada Chrome) yang diimpor ke ArcMap 10.1. Silahkan gunakan QGIS jika lebih menyukai sofware opensource.

File PNG yang telah dibuka di ArcMap perlu dikonversi menjadi file ASCII agar bisa dikirim ke IDRISI Selva. Perhatikan gambar di atas ada 3 band yang tampil di Table of Contents: Red, Green, dan Blue. Pilih/search “to ASCII” dan pilih toolbox Raster to ASCII.

Input raster dipilih citra PNG atau JPG yang sudah ditarik ke ArcMap dan output diisi nama file txt (ASCII), jangan lupa pilih folder/lokasi tempat file output. Pastikan ArcMap sukses mengkonversi file PNG menjadi TXT dan tampak pada Table of Contents (pada gambar di atas di bagian akhir dengan nama kara.txt).

2. Impor ASCII File di IDRISI Selva

Buka IDRISI Selva dan pilih menu Import dilanjutkan dengan Software Specific Formats – ESRI Formats – ARCRASTER.

Pilih file TXT hasil dari konversi ArcMap yang lalu. Beri nama file RST yang nanti akan dihasilkan, beserta lokasi foldernya.

Jangan lupa pilih radio button “ArcInfo raster ASCII format to Idrisi”. Perhatikan tombol “OK” belum bisa ditekan karena harus memasukan proyeksi denga menekan tombol Output reference information. Pilih proyeksi yang sesuai misalnya untuk kasus Karawang adalah UTM 48S (lihat link berikut untuk bagaimana menghitungnya). Jika berhasil akan tampak peta standar IDRISI (berformat *.rst) yang siap diklasifikasi.

3. Proses Klasifikasi

Klasifikasi idealnya menggunakan citra multispektral, dimana ada beberapa band citra (IDRISI maksimal 7 band frekuensi). Gambar berikut contoh menu Iterative Self-Organizing Clustering (ISOCLUST).

Isian paling kanan mudahnya biarkan saja secara default, hanya jumlah kelas yang harus diisi, misalnya di sini 11 kelas. Jalankan dengan menekan “OK”, proses lumayan lama, tergantung komputer Anda. Pastikan hasilnya tampak di IDRISI seperti di bawah ini.

Sepertinya masih agak kasar, sebaiknya gunakan resolusi tinggi untuk daerah kecil jika menggunakan citra RGB untuk klasifikasi, atau gunakan citra pankromatik resoulusi tinggi. Sekian, semoga bermanfaat.

Mengunduh Citra Satelit Resolusi Tinggi Google

Salah satu riset terkini adalah klasifikasi penggunaan lahan (land use) dengan Deep Learning. Data yang digunakan adalah citra satelit. Banyak penyedia data, misalnya USGS. Hanya saja data yang diunduh per Tile (istilah satu segmen potret satelit) kurang tajam (resulusi 30 m). Bandingkan dengan resolusi google earth yang bahkan di wilayah tertentu dalam skala sentimeter. Nah, untuk klasifikasi menggunakan pola gambar (bukan warna), perlu resolusi tinggi (kurang dari 1 m), salah satunya lewat Google Earth. Postingan ini membahas teknik pengunduhan citra satelit dari Google Earth.

Google Map Customizer

Salah satu situs penyedia pengunduhan adalah Google Map Customizer yang dapat diakses di link berikut ini. Fasilitas ini memanfaatkan citra Google Earth. Isian yang diperlukan adalah ukuran dari layar yang akan ditangkap. Arahkan saja ke resolusi yang sesuai, dilanjutkan dengan mengisi ukuran lebar dan tinggi (width dan high).

Perhatikan di sini saya menempatkan pojok kiri di daerah Aceh dengan resoulis wilayah Indonesia, berukuran 9000 baik untuk lebar dan tinggi. Ukuran sebesar ini, sebagai informasi, menghasilkan ukuran citra *.png 200 mb. Lanjutkan dengan menekan “Set Dimension”. Tunggu beberapa saat tergantung ukuran peta (makin besar makin lama pengunduhannya).

Save Screenshoot

Untuk lebih jelasnya Anda dapat mengklik “How to Use” di bagian bawah Google Map Customizer. Di situ disebutkan tentang alat bantu untuk screenshoot satu berkas panjang lewat addins Save Screenshot yang tersedia untuk Mozilla dan Google Chrome.

Tekan “Save as Image” untuk mengunduh citra. Anda bisa juga memilih PDF. Tunggu beberapa saat hingga proses pengunduhan selesai. Perhatikan, di sini citra yang dihasilkan cukup detil. Selamat mencoba, semoga bermanfaat.

Mengunduh Gratis Shapefile Wilayah Indonesia

Mencari peta dijital wilayah Indonesia banyak caranya. Jika dahulu hanya mengandalkan Bakosurtanal (sekarang BIG) dan Google Map, saat ini pemerintah menyediakan peta bersama. Di peta ini bukan hanya garis dan poligon wilayah Indonesia, tetapi juga peta tematik lainnya seperti jalan, sungai, pusat niaga, hingga makam tersedia di seluruh wilayah Indonesia. Level-nya pun hingga kelurahan/desa.

Peta bersama tersebut dapat diakses melalui link website resmi: https://tanahair.indonesia.go.id/portal-web dengan terlebih dahulu mendaftar (lihat tata-caranya pada postingan yang lalu). Peta bersama itu dikenal dengan kebijakan satu peta yang mulai dilaksanakan proyeknya di era presiden Jokowi.

File yang diunduh berukuran beberapa megabyte untuk satu kelurahan dalam bentuk RAR. Jika diekstrak ada beragam shapefile (berekstensi *.shp) yang bisa dibuka lewat GIS tools yang tersedia di pasaran, salah satunya ArcGis. Oiya, shapefile saat ini mulai “digoyang” karena banyaknya kelemahan, misalnya satu peta memerlukan beberapa file (selain *.shp) sehingga dirasa kurang efektif. Silahkan lihat video berikut untuk melihat bagaimana cara mengunduhnya. Sekian, semoga bisa membantu rekan-rekan yang baru belajar geospasial, bidang yang saat ini menjadi perhatian bidang-bidang lain.

Membuat Web-GIS dengan Data Wrapper

Terkadang GIS tidak harus menampilkan letak geografis yang akurat mengikuti standar proyeksi lintang dan bujur. Pengguna mungkin hanya ingin mengetahui informasi sebaran data dengan melihat lokasi wilayahnya tanpa perlu detil peta. Selain itu kecepatan akses dibutuhkan oleh pengguna internet, sehingga beberapa atribut peta yang membutuhkan data besar bisa diminimalisir. Berikut penggunaan salah satu penyedia Web-GIS ringan dari datawrapper. Berikut ini adalah contoh tampilannya (klik Link ini). Hanya gambar karena blog ini tidak support “i-frame”.

Mulai membuat dengan menekan tombol “Start Creating” di bagian bawah. Data wrapper tidak perlu “sign up”, hanya saja ketika ingin mengambil peta “embedded” harus via email.

Tampak navigasi langkah-langkah yang diperlukan, antara lain: upload data, check and describe, visualize, dan publish & embedded. Pilih New Map di bagian atas.

Ketika masuk di bagian “Select your Map” pilih Indonesia, misalnya Provinsi. Jika kurang detil ada pilihan kabupaten/kotamadya.

Nah, di bagian value silahkan isi, misalnya kasus Corona berapa saja di provinsi tersebut. Selain itu bisa juga data lewat “import”. Copas saja ID dan Value tabel di atas dan paste ke Excel untuk menginput data secara offline. Nanti kalau sudah diisi tinggal diupload saja datanya.

Misalnya sudah diperoleh sebagai berikut. Simpan dalam bentuk CSV, misalnya “datacorona.csv”.

Tekan “Proceed” di sisi kanan tempat upload data.

Isi anotasi yang dibutuhkan, misalnya pembuat, sumber data, judul dan seterusnya.

Setelah menekan “Proceed” lanjutkan dengan “Publish”. Sekarang sepertinya harus menerima email jika ingin mengembed data. Tulis email Anda.

Jika ingin mencetak bisa langsung tanpa perlu menunggi email “embedded”nya. Sekian, semoga bermanfaat. Gunakan embedded code jika ingin ditempel di blog/situs seperti di awal tulisan. Buka email dan klik “Get my visualization” untuk membuka lagi peta Anda.

Selanjutnya peta Anda, dan lakukan proses data “embedded”nya.

Mengunduh Peta Wilayah Indonesia

Ketersediaan data spasial wilayah Indonesia saat ini tidak perlu dikhawatirkan lagi karena kita sudah memiliki website khusus wilayah Indonesia, dengan kebijakan satu peta. Berbeda dengan ketika saya riset saat kuliah, dulu agak kerepotan untuk mengunduh shapefile peta wilayah di Indonesia. Jika ada, terkadang berbayar, kecuali Anda mujur memperoleh unduhan gratis dari orang yang men-share peta-nya.

Geospasial Untuk Negeri

Situs ini merupakan situs resmi milik pemerintah untuk mengunduh informasi mengenai seluruh wilayah Indonesia. Untuk mengunduhnya Anda perlu mendaftar (register) terlebih dahulu. Prosesnya tidak terlalu lama, hanya sedikit mengetik informasi kita di form yang disediakan. Ada tiga langkah yang diperlukan, antara lain:

Buat “username” disertai dengan password. Sertakan email valid yang fungsinya untuk konfirmasi. Email yang diisikan tidak harus email resmi, boleh gmail, yahoo, dan email gratisan lainnya. Jika sudah, klik “lanjut” di pojok kanan bawah, untuk masuk ke “step 2”.

Langkah kedua berisi informasi mengenai pekerjaan kita. Isi saja apa adanya, dilanjutkan dengan menekan tombol “Lanjut” jika sudah selesai.

Jika telah mengisi form ini, di bagian kanan bawah akan muncul tombol “Selesai” yang artinya kita telah selesai mengisi seluruh form yang ada. Selanjutnya buka email Anda dan pastikan ada email dari application.support@big.go.id. Tekan tombol “Verifikasi Email”.

Selanjutnya Anda sudah bisa login ke situs geospasial Indonesia. Silahkan masuk ke wilayah yang ingin Anda unduh, misalnya kabupaten Bekasi.

Untuk mengunduh suatu wilayah, cukup arahkan mouse ke lokasi tersebut. Secara otomatis nanti wilayah tersebut akan menyala. Oiya, sebelumnya masuk terlebih dahulu ke nemu “Dowload” – “Peta per Wilayah”.

Setelah itu pastikan muncul peta Indonesia. Arahkan menggunakan mouse ke wilayah yang ingin diunduh. Untuk zoom in/out gunakan schrol pada mouse Anda. Silahkan login terlebih dahulu sebagai syarat untuk mengunduh.

Pilih 25k ketika ada form yang muncul di dekat wilayah tersebut. Jika sudah diklik maka Anda akan siap mengunduh file rar wilayah tersebut.

Tekan simbol unduh di dekat wilayah tersebut. Simpan di tempat yang Anda inginkan dan pastikan hasil download bisa diekstrak. Saya cukup tercengang karena bukan hanya peta wilayah yang tersedia, peta tematik lainnya seperti niaga, industri, danau, sungan, bahkan kabel listrik pun tersedia .. cek cek cek. Gambar di bawah setelah dibuka dengan ArcGIS disertai modifikasi pada label tertentu di peta. Kenapa tidak dari dulu dibuatnya ya, padahal waktu kuliah dulu nyari-nyari informasi tersebut.

Â