laporan praktikum II inderaja kelautan

LAPORAN PRAKTIKUM II
INDERAJA KELAUTAN









SUMARNI BUTON
NIM 2014-64-044


PROGRAM STUDI ILMU KELAUTAN
JURUSAN MANAJEMEN SUMBERDAYA PERAIRAN
FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN
UNIVERSITAS PATTIMURA
AMBON
2016

JUDUL :  IDENTIFIKASI DAN KLASIFIKASI VISUAL
TUJUAN:
1. Mengetahui kenampakan objek pada citra pada landsat 7 ETM/TM khususnya penutup lahan dan penggunaan lahan (darat dan laut)
2. Mengidentifikasi citra visual
3. Mempelajari proses respon objek pada berbagai     band spektral yang diamati
 a. Pengamatan band tunggal
 b. Pengamatan band komposit
4. Mempengaruhi teknik komposit warna dalam mengidentifikasi objek-objek

DASAR TEORI
●  Objek berkaitan dengan band spektral
      Letak obyek berkaitan dengan lintang dan bujur. Letak lintang menentukan besarnya sudut datang sinar matahari.  Waktu pemotretan juga mempengaruhi sudut datang sinar matahari. Waktu pemotretan pada siang hari cenderung akan menghasilkan rona yang lebih terang dibandingkan dengan pemotretan pada sore atau pagi hari .

Pantulan spektral objek

● Terdapat tiga objek utama di permukaan bumi, yaitu vegetasi, tanah, dan air.
● Objek vegetasi dipengaruhi oleh pigmen daun, yaitu klorofil. Klorofil banyak menyerap gelombang hijau sehingga vegetasi berwarna hijau. Jika tumbuhan memiliki penyakit maka serapan warna hijau menjadi berkurang dan tumbuhan akan berwarna kuning (gabungan hijau dan merah).
● Objek tanah, pantulannya dipengaruhi oleh kelembapan tanah, tekstur tanah, kekasaran permukaan, dan bahan organik.
● Pada tanah kering pantulannya lebih cerah dibandingkan dengan tanah lembap.

●  Teori warna dan komposit warna
        Citra komposit standar  merupakan paduan tiga saluran dengan rujukan foto udara inframerah dekat. Artinya warna merah yang dihasilkan menunjukkan adanya vegetasi, warna biru gelap sampai agak cerah menunjukkan adanya tubuh air, dan seterusnya. Citra komposit warna yang lainpun dapat dihasilkan dengan membalik urutan pemberian warnanya, misalnya saluran inframerah diberi warna biru, saluran warna merah diberi warna merah, dan saluran hijau diberi warna hijau. Citra komposit ini dikatakan tak standar. Meskipun demikian bukan berarti bahwa citra komposit ini tidak dapat digunakan dalam proses pengenalan obyek. Kadang-kadang, justru citra komposit tak standar ini lebih ekspresif dalam menyajikan kenampakan obyek yang dijadikan pusat perhatian (misalnya tubuh air di sela-sela hutan lahan basah). Ketersediaan citra multispektral dengan jumlah saluran yang lebih banyak, termasuk saluran biru dan inframerah tengah, memberikan kemungkinan yang lebih banyak dalam membuat kombinasi citra komposit. Citra komposit warna asli pun dapat dihasilkan, bila tersedia saluran-saluran biru, hijau, dan merah. Untuk keperluan ini, citra satelit Thematic Mapper Landsat dapat digunakan. Sayangnya untuk Indonesia, saluran biru cenderung sangat sensitif terhadap kabut tipis, sehingga komposit warna asli yang dihasilkan pun kuran memuaskan. Lain halnya bila citra yang digunakan adalah wilayah lintang sedang yang beriklim kering, seperti halnya Afrika Utara (Projo Danoedoro,1996:63)

LANGKAH KERJA
● Cara akuisisi citra
    1. Buka situs http://glcfapp.glcf.umd.edu/
● Citra yang diakuisisi masukan ke ilwis

     1. Pertama buka data citra yg tadi anda download dan sudah di ekstrak, Buka ilwis pilih file (gambar.1) > import > ilwis (gambar. 2)  > raster (gambar. 2) > pilih Tagged Image File Format (TIF) (gambar. 3) > input (pilih citra yang ingin diimport ke ilwis) (gambar. 3)  selanjutnya pilih Output (ganti nama
dengan import b1 untuk b1 dan seterusnya) (gambar. 3) dan klik ok



Gambar 1. Menu file di ilwis




Gambar 2. Menu ilwis dan raster



Gambar 3. Menu raster

● Cara cropping area kerja
    1. Buka data yang sudah di import tadi di ilwis pilih file > open (buka folder dan pilih file yang ingin di crop) > Menu finder > submap of raster map > raster map ( masukan data import b1 dst yang ingin di crop) > coordinates > masukan koordinat pertama di first coordinate dan koordinat kedua di opposite coordinate > output raster map (simpan dengan nama crop b1 dan seterusnya supaya tidak bingung) > description (Tulis tanggal citra atau nama pulaunya) dan terakhir > klik show.

● Komposit warna asli 

1. Pilih menu finder di ilwis > color composite > red band (masukan band 3), green band (masukan band 2), blue band (masukan band 1) untuk mendapatkan natural composite color atau warna komposit asli > output raster map (ketik compositeasli) > description (Tulis tanggal citra atau nama pulaunya) dan terakhir > klik show.

2. Dikenali lebih jelas

3. Selesai komposit pilih area yang diamati minimal 10

● Mendelidasi batas-batas objek delidasi polygon

● Buatlah komposit warna dengan berbagai band spektral minimal 5

● Membandingkan kombinasi warna antar objek

● Membandingkan kenampakan objek tersebut pada citra komposit membandingkan obyek tunggal.

HASIL

1. Sensor TM (aru utara)

Path: 104 Row : 64

● Pulau warilau

   First coordinate        : 433903.41, -580373.46

  Opposite coordinate : 460685.09, -597848.41

Gambar tunggal
Gambar komposit asli (band 3,2,1)

Gambar komposit merah (band 4,3,2)
Gambar komposit hijau (band 5,4,2)
Gambar komposit coklat (band7,3,2)

Gambar komposit biru (band7,5,4)

2. Sensor TM (Aru selatan)

Path : 104 Row : 65

● Pulau Barakan 

First Coordinate      :  474615.25, -715413.35

Opposite Coordinate :  493926.95, -726115.35

Gambar tunggal

Gambar komposit asli (band 3,2,1)


Gambar komposit merah (band 4,3,2)

Gambar komposit hijau (band 5,4,2)

Gambar komposit coklat (band7,3,2)


Gambar komposit biru (band7,5,4)

3. Sensor ETM (Aru selatan)

Path : 104 Row : 65

● Pulau Barakan

 First Coordinate         :  474615.25, -715413.35

 Opposite Coordinate :  493926.95, -726115.35

Gambar tunggal

Gambar komposit asli (band 3,2,1)


Gambar komposit merah (band 4,3,2)

Gambar komposit hijau (band 5,4,2)

Gambar komposit coklat (band7,3,2)


Gambar komposit biru (band7,5,4)

● Sensor ETM ( Aru utara) Path : 104 Row : 64 data semuanya kotor

PEMBAHASAN

        Dari praktikum yang telah dilakukan, pengeksportan data RGB dari band 3,2,1, band 4,3,2, band 5,4,2, band 7,3,2 dan band 7,5,4. Dari tiap-tiap band memiliki perbedaan rona. Pada band 3,2,1 foto udara yang dihasilkan memiliki rona normal. Normal yang dimaksud disini adalah rona yang tercipta dalam foto udara dengan band 3,2,1 adalah warna yang sesungguhnya terjadi atau warna yang muncul adalah warna objek yang sesuai dengan fakta dan realita yang ada. Misalnya saja vegetasi, dalam foto udara ini vegetasi memiliki rona hijau sesuai dengan realitas vegetasi yang memiliki warna hijau.

      Band 4,3,2 Pada gambar tersebut antara objek air, vegetasi, permukiman memiliki kenampakan objek yang berbeda. Air tampak berwarna gelap, sedangkan vegetasi tampak merah, dan permukiman tampak cerah hal ini menggamkan besarnya nilai pantulan spektral masing-masing objek. Objek yang berwarna cerah jelas memiliki pantulan sepektral lebih tinggi, sedangkan objek yang tampak gelap memiliki pantulan spektral lebih rendah.

       Band 5,4,2 ini memiliki informasi mengenai vegetasi selain cocok untuk penggunaan lahan, jalan dan air namun sesuai pula untuk diskriminasi dan assesmen vegetasi.

       band 7,3,2 memiliki rona yang dominan coklat. Tetapi terdapat rona biru, dan putih.

       Sedangkan pada band 7,5,4  ini memiliki informasi yang tinggi terhadap tubuh air jadi sangat sesuai untuk penggunaan lahan, tanah dan vegetasi.

       Perbedaan rona dari setiap gabungan band ini dikarenakan perbedaan kemampuan objek untuk menangkap, menyalurkan, dan memantulkan suatu cahaya yang diterima. 

KESIMPULAN 

     Kesimpulan yang dapat diambil dari hasil di atas adalah sebagai berikut: 

    komposit asli (band 3,2,1) ,komposit merah (band 4,3,2) , komposit hijau (band 5,4,2) ,komposit coklat(band 7,3,2) dan komposit biru (band 7,5,4)

       Perbedaan rona dari setiap gabungan band ini dikarenakan perbedaan kemampuan objek untuk menangkap, menyalurkan, dan memantulkan suatu cahaya yang diterima.