Tahapan Analisis Citra Digital

Analisis citra Landsat secara agenda dapat dikelompokkan atas (Lillesand dan Kiefer, 1990):


1. Pemulihan citra (image restoration)
Merupakan kegiatan yang bertujuan memperbaiki citra ke dalam bentuk yang lebih
mirip dengan pandangan aslinya. Perbaikan ini meliputi koreksi radiometrik dan
geometrik yang ada pada citra asli.
2. Penajaman citra (image enhancement)
Kegiatan ini dilakukan sebelum abstracts citra digunakan dalam analisis visual,
dimana teknik penajaman dapat diterapkan untuk menguatkan tampak kontras
diantara penampakan dalam adegan. Pada berbagai terapan langkah ini banyak
meningkatkan jumlah informasi yang dapat diinterpretasi secara beheld dari data
citra.
3. Klasifikasi citra (image classification)
Terdapat dua pendekatan dasar dalam melakukan klasifikasi citra yaitu
unsupervised classificatiom (klasifikasi tak terbimbing) dan supervised
classification (klasifikasi terbimbing). Klasifikasi tak terbimbing dilakukan
sebelum melakukan cek lapangan, sedangkan klasifikasi terbimbing dilakukan
setelah melakukan cek lapangan dengan panduan klasifikasi titik-titik koordinat
yang telah diambil dari lapangan. Berikut ini dijelaskan mengenai proses
klasifikasi tak terbimbing dan klasifikasi terbimbing.

Tahapan kegiatan yang dilakukan dalam klasifikasi tak terbimbing mengggunakan software Erdas Imagine 8.5 (Wijaya, 2004):

1. Menentukan jumlah kelas warna citra yang akan diklasifikasi (number of classes)
2. Mengatur kombinasi bandage yang digunakan dalam pengklasifikasian, dala penelitian
ini digunakan kombinasi bandage 5 4 3
3. Mengidentifikasi tiap-tiap kelas warna yang dihasilkan oleh proses klasifikasi
sesuai dengan tipe-tipe penutupan lahan yang telah ditetapkan
4. Menggabungkan kelas warna (recode) yang memiliki tipe penutupan lahan yang sama
5. Pemberian nama dan warna tipe-tipe penutupan lahan (attributing) hasil proses
recode


Tahapan kegiatan yang dilakukan dalam klasifikasi terbimbing menggunakan software Erdas Imagine 8.5 (Wijaya, 2004):

1. Pengenalan pola-pola spektral yang ditampilkan oleh citra dengan berpedoman
titik kontrol yang diambil pada lokasi penelitian menggunakan GPS
2. Pemilihan daerah (training area) yang diidentifikasi sebagai satu tipe penutupan
lahan berdasarkan pola-pola spektral yang ditampilkan oleh citra
3. Proses klasifikasi citra yang dilakukan secara otomatis oleh komputer
berdasarkan pola-pola spektral yang telah ditetapkan pada saat proses pemilihan
daerah
4. Menggabungkan daerah-daerah yang memiliki tipe penutupan lahan yang sama
(recode)
5. Pengkoreksian citra hasil klasifikasi dengan membandingkannya dengan citra
sebelum diklasifikasi

Resolusi dari sebuah citra adalah karakteristik yang menunjukkan akin kedetailan yang dimiliki oleh sebuah citra. Resolusi didefinisikan sebagai breadth dari permukaan bumi yang diwakili oleh sebuah piksel sebagai elemen terkecil dari sebuah citra. Pada citra satelit pemantau cuaca yang mempunyai resolusi 1 km, masing-masing piksel mewakili rata-rata nilai accuracy dari sebuah breadth berukuran 1x1 km. Bentuk yang lebih kecil dari 1 km susah dikenali melalui angel dengan resolusi 1 km. Landsat 7 menghasilkan citra dengan resolusi 30 meter, sehingga jauh lebih banyak detail yang bisa dilihat dibandingkan pada citra satelit dengan resolusi 1 km. Resolusi adalah hal penting yang perlu dipertimbangkan dalam rangka pemilihan citra yang akan digunakan terutama dalam hal aplikasi, waktu, biaya, ketersediaan citra dan fasilitas komputasi.

Ada beberapa faktor yang mempengaruhi kualitas citra untuk aplikasi kehutanan tropis, yaitu:

1. Tutupan awan. Terutama untuk sensor pasif, awan bisa menutupi bentuk-bentuk yang
berada di bawah atau di dekatnya, sehingga interpretasi tidak dimungkinkan.
Masalah ini sangat sering dijumpai di daerah tropis dan mungkin diatasi dengan
mengkombinasikan citra dari sensor pasif (misalnya Landsat) dengan citra dari
sensor aktif (misalnya Radarsat) untuk keduanya saling melengkapi.
2. Bayangan topografis. Metode pengkoreksian yang ada untuk menghilangkan pengaruh
topografi pada radiometri belum terlalu maju perkembangannya.
3. Pengaruh atmosferik. Pengaruh atmosferik, terutama ozon, uap air dan aerosol
sangat mengganggu pada bandage nampak dan infrared. Penelitian akademis untuk
mengatasi hal ini masih aktif dilakukan.
4. Derajat kedetailan dari peta tutupan lahan yang ingin dihasilkan. Semakin detail
peta yang ingin dihasilkan, semakin rendah akurasi dari klasifikasi. Hal ini
salah satunya bisa diperbaiki dengan adanya resolusi spektral dan spasial dari
citra komersial yang tersedia.
Sebelum sebuah citra dianalisis, biasanya diperlukan beberapa langkah pemrosesan awal. Koreksi radiometrik adalah salah satu dari langkah awal ini, dimana efek kesalahan sensor dan faktor lingkungan dihilangkan. Biasanya koreksi ini mengubah nilai agenda amount yang terkena efek atmosferik. Koreksi geometrik juga sangat penting dalam langkah awal pemrosesan. Metode ini mengkoreksi kesalahan yang disebabkan oleh geometri dari kelengkungan permukaan bumi dan pergerakan satelit.