saga gis tutorial indo

Remote Sensing for planning and good governance in Eastern Indonesia and Northern Australia supported by the Australian Government through the Australia-Indonesia Institute

Materi Pelatihan untuk SAGA GIS

Tampilan dan Analisis dari Citra Satelit dengan fokus

analisa pada daerah Nusa Tenggara Timur

1.1

Kupang, 5-9 Desember 2011


Kata Pengantar ..................................................................................................................... 3

Pendahuluan ........................................................................................................................ 3

Apa itu SAGA ?............................................................................................................................... 4

Instal Software dan Data ...................................................................................................... 6

Pengenalan layout Saga GIS ................................................................................................. 8

Menampilkan Data Satelit (Display) ................................................................................... 12

Membuat Tampilan Suatu Peta .................................................................................................... 14

Menampilkan informasi atribut ................................................................................................... 16

Menggunakan Data Satelit ................................................................................................. 19

Tampilan Data Dasar .......................................................................................................... 22

Menampilkan Single Band ........................................................................................................... 23

Menampilkan multiple band ........................................................................................................ 26

Stretching dari gambar histogram ................................................................................................ 28

Pengolahan Data (Pre-processing) ..................................................................................... 31

Mengimpor Data ......................................................................................................................... 31

Proyeksi ulang data ..................................................................................................................... 32

Memotong Data Citra Satelit (Cutting imagery)............................................................................ 34

Pengertian dari Pemantulan Spektrum Cahaya (Spectral Relectance) ............................... 38

Profile Spektrum Cahaya.............................................................................................................. 38

Penandaan Spektrum Cahaya (Spectral Signature) ....................................................................... 40

Indeks Vegetasi Vegetation Indices .............................................................................................. 42

Citra dari Waktu yang Berbeda-beda (multi temporal) ..................................................... 45

Perubahan tutupan lahan di Babau- Teluk Kupang ....................................................................... 45

Kebakaran di Sumba .................................................................................................................... 47

Klasifikasi Citra (Image classification) ................................................................................. 48

Unsupervised Classification (Cluster Analysis) .............................................................................. 49

Mengklasifikasi ulang, untuk kelas tutupan lahan ........................................................................ 51

Assesing perubahan tutupan lahan diantara dua tanggal citra. .................................................... 54

Ekspor ke Data Vektor ................................................................................................................. 54

Mengekspor suatu tampilan Peta ...................................................................................... 56

Kontak dan Link .................................................................................................................. 57


Kata Pengantar

Kegiatan Pelatihan Remote Sensing ini dibiayai oleh the Australia Indonesia Institute berdasarkan

proposal yang dibuat oleh Dr Bronwyn Myers, Frederika Rambu Ngana, S.Si, M.Eng dan Dr Karen

Joyce. Materi pelatihan ini dikembangkan oleh Rohan Fisher dan diterjemahkan oleh Sarah Hobgen.

Beberapa bagian dari tutorial ini telah diadaptasi dari website SAGA GIS dan dari Buku Panduan

SAGA (Volum 1) yang dibuat oleh Vern Cimmery. Terimakasih kami sampaikan kepada

seluruh tim pengembang SAGA yang telah bekerja keras selama beberapa tahun ini untuk

menghasilkan software yang sangat luar biasa ini sehingga kami dapat menggunakannya

pada pelatihan ini.

Pendahuluan

Penggunaan data satelit untuk pemetaan dan monitoring merupakan alat yang sangat penting

untuk membantu keefektifan dan ketepatan waktu dalam manajemen sumber daya alam . Demikian

pula, penerapan kebijakan lokal dalam interpretasi data satelit seringkali merupakan kunci untuk

memahami pemetaan landscape (rupa muka bumi), pengamatan perubahan yang terjadi serta untuk

menelusuri hasil-hasil dari manajemen Sumber Daya Alam yang berguna. Akhir-akhir ini, sebagian

besar assessment data satelit dari sumber daya alam di Indonesia Timur dilakukan oleh pihak luar

yang notabene bukan orang lokal. Namun, dengan pengembangan teknologi dan perubahan metode

penelitian, muncullah kesempatan baru untuk penggunaan yang lebih luas dari teknologi satelit.

Materi pelatihan ini telah dibuat sebagai bagian dari kerjasama yang berlangsung antara Universitas

Charles Darwin (Darwin, Australia) dan Universitas Nusa Cendana (Kupang, Indonesia). Tujuan dari

materi pelatihan ini adalah untuk memperkenalkan dasar-dasar metode menampilkan dan

memproses citra satelit menggunakan software open source dan data satelit yang gratis sehingga

memungkinkan pembelajaran yang berkelanjutan dan pengembangan penerapannya tanpa biaya

untuk pembelian software dan data yang ber-lisensi.

Melalui workshop ini, akan diberikan seri pembelajaran untuk melengkapi sesi latihan dengan

menggunakan SAGA yang merupakan Software GIS Open Source. Kita juga akan belajar untuk

menampilkan citra satelit dan data spasial, mendownload citra satelit yang gratis, memanipulasi dan

menyelidiki data satelit serta melakukan klasifikasi gambar untuk pemetaan perubahan tutupan

hutan.

Menampilkan data satelit: kita akan menampilkan citra dari bermacam data satelit. Kita

juga akan belajar bagaimana untuk menampilkan data satelit dan data dasar lainnya

serta konsep dari resolusi data satelit.

Mengakses data: Kita akan belajar bagaimana mencari dan mendownload data satelit

yang gratis.

Menampilkan data dasar: Kita akan belajar berbagai cara untuk menampilkan data

satelit dan konsep dari contoh data raster.


Langkah awal pengolahan data : Kita menyiapkan data satelit kita untuk dianalisa dan

dipelajari bagaimana mengimport data, proyeksi geografi dan memotong data.

Memahami spektrum cahaya pemantulan : memahami bagaimana citra satelit

menyatakan permukaan bumi sebagai kunci untuk pemprosesan lebih lanjut. Di sesi ini,

kita akan belajar bagaimana untuk menampilkan tanda-tanda spektrum cahaya dari

berbagai tipe tutupan lahan yang berbeda-beda dan bagaimana untuk menggunakan

matematika dari raster untuk membuat indeks vegetasi dari vegetasi yang berbeda-

beda.

Citra Multi-Temporal: Kita akan melihat contoh-contoh penggunaan data satelit dari

Kabupaten Kupang dan Sumba Timur untuk monitoring perubahan tutupan lahan pada

beberapa tahun dan beberapa musim.

Klasifikasi citra: terakhir, kita akan petakan perubahan tutupan lahan meliputi daerah

Kabupaten Kupang. Kita akan belajar bagaimana menggunakan unsupervised

classifications (klasifikasi yang di lakukan oleh SAGA, tanpa dampingan dari kita)untuk

pemetaan tutupan lahan menggunakan dua citra yang berbeda tanggal dan bagaimana

untuk mengukur kuantitas dari perubahan peta. Kita akan juga belajar bagaimana untuk

mengekspor peta kita ke dalam suatu presentasi atau laporan.

Proyeksi geografis – Merupakan suatu metode yang digunakan untuk merepresentasikan bidang 3 dimensi permukaan bumi kedalam sebuah bidang 2 dimensi, contohnya kedalam sebuah peta. Semua proyeksi peta akan mengubah bentuk permukaan dengan berbagai cara. Perubahan bergantung pada tujuan peta itu sendiri, beberapa perubahan dapat diterima dan beberapa perubahan lain tidak; karena itu ragam proyeksi peta muncul dalam rangka mempertahankan sifat bumi yang seperti bola dengan mengorbankan properti lainnya.

Apa itu SAGA ?

SAGA adalah singkatan untuk System for Automated Geoscientific Analyses

SAGA merupakan software Sistem Informasi Geografi (SIG)}

SAGA telah didesain untuk implementasi yang mudah dan efektif dari algoritma spasial.

SAGA menyediakan metode geosains yang komprehensip dan terus berkembang.

SAGA menyediakan user interface yang mudah untuk digunakan dengan berbagai macam pilihan visualisasi.

SAGA dijalankan dibawah Sistem Operasi Windows dan Linux.

SAGA merupakan Free Open Source Software (FOSS) yaitu software Open Source yang gratis.


License issues

SAGA merupakan Free Open Source Software (FOSS),yang berarti bahwa anda mempunyai kebebasan

untuk menjalankan program untuk berbagai tujuan

untuk mempelajari bagaimana program bekerja dan memodifikasinya

Untuk meredistribusikan copi SAGA dengan bebas

Untuk mengembangkan program dan memberikan hasil pengembangan progam tersebut ke masyarakat secara luas.

Hampir sebagian besar source code SAGA telah berlisensi dibawah GNU General Public Licence atau GPL kecuali SAGA Application Programming Interface (API). GPL meminta agar segala pengembangan dari SAGA harus sesuai dengan lisensi tersebut, dengan kata lain pengembangan program harus juga merupakan Open Source.

Siapa yang membuat SAGA?

Pengembangan SAGA dimulai pada awal dari abad ke 3 atas ide dari sekelompok kecil peneliti pada Dept. of Physical Geography, Göttingen. Tahun 2007, pusat pengembangan SAGA pindah ke Hamburg, dimana beberapa dari mereka bekerja pada Dept. of Physical Geography, Göttingen. Untuk informasi lebih lanjut, silahkan buka website SAGA pada sesi Development.

http://www.gnu.org/licenses/gpl.html

http://www.gnu.org/licenses/gpl.html

http://www.saga-gis.org/en/about/software.html

http://www.geogr.uni-goettingen.de/

http://www.geogr.uni-goettingen.de/

http://www.saga-gis.org/en/about/development.html


Instal Software dan Data

Untuk mengistal SAGA dan seluruh bawaan software ini pada pelatihan kali ini, anda cukup

mengcopi isi dari DVD ini ke harddisk komputer anda, kami sarankan untuk menyimpannya ke drive

C: atau pada drive data anda.

Anda akan melihat pada bagian atas dari folder berisi : data, documents,

software dan working juga file exe untuk memulai software SAGA GIS

dan dan link untuk membuka layar video dari tutorial.

Documents berisi manual untuk user dan beberapa presentasi yang dibuat oleh tim SAGA. Juga

berisi materi pelatihan untuk workshop ini.

SAGA-Tutorial - Isi dokumen ini

Presentations :

o berisi materi power Point yang dibuat oleh DR Karen Joyce dan Rohan Fisher.

o Presentasi OLAF berisi sekumpulan presentasi yang sangat baik dikembangkan oleh

Dr. Olaf Conrad, salah satu tim pengembang SAGA.

Saga Manuals.

o Volum 1 merupakan tuntunan untuk mengetahui bagaimana SAGA bekerja.

o Volume 2 berisi demonstrasi praktis bagaimana anda dapat menggunakan beberapa

tool dari SAGA

Folder VIDEO berisi video tutorial layar individu diakses melalui link

video.html layar.

Data berisi seluruh data spasial yang anda akan gunakan pada pelatihan ini.

DEM berisi Model Digital Elevasi untuk NTT

Project berisi beberapa semi konfigurasi proyek yang akan kita gunakan.

SAT berisi seluruh data citra satelit.

o Dalam folder satelit sub-folder diberi nama dengan jenis citra satelit mengandung

(yaitu LANDSAT, MODIS, ALOS). Hal ini juga berisi 'archive' folder yang berisi citra

LANDSAT untuk semua NTT didownload dari USGS. Jika folder ini kosong citra

tambahan dapat dimuat dari dua DVD tambahan yang tersedia sebagai bagian dari

lokakarya.

Vector data berisi beberapa data garis untuk wilayah administrasi yang akan ditampilkan

dengan citra satelit.


Software berisi SAGA GIS dan tool lainnya yang mungkin anda perlukan.

Working merupakan tempat kosong dan harus digunakan untuk menyimpan data anda yang anda

kerjakan pada kegiatan pelatihan ini.

Saga GIS tidak memerlukan proses instalasi yang lebih lanjut namun anda mungkin dapat

memindahkan software ini ke folder file program anda dan membuat suatu shortcut untuk link ke

file executable pada desktop anda.


Pengenalan layout Saga GIS

Ketika anda membuka SAGA, anda akan melihat layout berisi jendela berikut ini :

Workspace: merupakan jendela dimana anda dapat menampilkan proses module dari

data yang telah anda ambil dengan klik seluruh tab pada bagian bawah jendela, dan

menampilkan peta yang anda telah buat dari data anda.

Workarea: adalah tempat dimana gambar peta dan segala sesuatu yang berhubungan

dengan data (table atribut, histogram, Plot) ditampilkan.

Object Properties:jendela ini menampilkan dan mengijinkan anda untuk mengubah

informasi dari data yang anda muat dan menampilkan peta.

Message Window: menyediakan informasi mengenai semua proses yang sedang

dijalankan oleh SAGA


Masing-masing jendela ini dapat dibuka dan

ditutup dari top menu dengan mengklik pada

tombol yang sesuai.

Tab Workspace

Tab Modules

Modules merupakan suatu cara dimana seluruh fungsi dari proses di atur di SAGA SAGA datang dengan sekumpulan modul gratis yang komprehensip dan berkembang sebanyak 447 pada versi 2.07. Tidak semua modul memiliki tool untuk analisa dan pemodelan yang sangat rumit. Banyak modul yang menunjukkan operasi data yang sederhana. Namun beberapa modul lainnya menunjukkan sesuatu yang baru dalam bagian analisisnya. Seperti berikut ini :

Data Import & Export

Cartographic Projections & Georeferencing

Numerous Raster & Vector Data Tools

Image Processing

Terrain Analysis

Geostatistics

Modul juga mudah diakses melalui top menu “Module” pada bagian drop down menu. Saya merekomendasikan agar anda menggunakan drop down menu ini untuk menjalankan modul SAGA karena modul-modul itu dikelompokkan kedalam wilayah proses logika sehingga mudah untuk diakses.

Data Tab

Data yang ditampilkan merupakan data raster (GRID), vektor atau tabel-tabel data yang telah anda

buka.

Seluruh data raster ditampilkan sebagai grid layer dalam suatu sistem grid. Suatu sistem grid mengelompokkan grid layer yang mempunyai ukuran grid sel yang sama, jumlah baris dan kolom yang sama dan semua itu meliputi daerah geografis yang sama. Secara umum, operasi spasial


ditampilkan pada grid dengan sistem grid yang sama.

Variasi dari segala tipe data raster dapat di impor ke SAGA namun ketika data raster tersebut

disimpan maka data tersebut akan disimpan dalam format SAGA yaitu *.sgrd.

Perubahan nama dari sistem grid atau grid layer dapat dilakukan pada jendela properti obyek.

Ketika data vektor dibuka di Saga maka akan terbentuk layer baru

dengan point (titik), line (garis) atau poligon.

Klik kanan pada layer data untuk menampilkan data yang

dimasukkan dan pilih show atau secara singkat double klik pada layer tersebut. Maka data tersebut

akan terbuka di suatu jendela. Untuk menampilkan layer data pada jendela peta maka klik tab maps.

Tab Maps

Multi layer data dari sistem grid yang berbeda dapat ditampilkan dalam suatu peta layer tunggal:

Layer-layer peta dapat di matikan dengan klik kanan

pada suatu layer peta dan hilangkan tanda √ pada ‘show

layer ‘ atau secara mudah dengan memilih layer dan

tekan “enter”. Untuk melakukan pilihan Peta layer

lainnya yang akan ditampilkan, maka klik dan pilih ‘move up’ untuk layer di atas atau ‘move down’

untuk layer dibawahnya.

Tab Obyek Properti

Tab Setting

Ada berbagai jenis layer data tergantung pada faktor-faktor yang dapat di edit dan di

tampilkan sesuai parameter-parameter pada bagian “Setting”. Tab’Settings’ menyediakan

users kesempatan untuk membuat pengaturan bagaimana layer data terlihat pada data dan

pada jendela peta.


Tab Description

Tab ini menunjukkan informasi (ukuran, proyeksi geografi) dari layer yang dipilih. Data ini tidak dapat

diperbaiki/di edit.

Tab Legend

Menampilkan legend atau menunjukkan warna yang sedang digunakan untuk menampilkan nilai

data dari layer terpilih.

Tab History

Jendela ini menampilkan proses yang sudah dilakukan untuk layer yang dipilih.

Attributes Tab

Menggunakan tool ( ) untuk menampilkan atribut informasi untuk sel grid yang dipilih pada suatu grid dari layer data atau atribut yang berhubungan dengan segala sesuatu dari vektor yang dipilih pada suatu shape/bidang layer data. Tool Area Kerja

Cursor/Action tool –Untuk memilih titik-titik atau daerah

Zoom –Zoom-zoom masuk atau keluar dari tampilan suatu peta

Pan Tool –Untuk berpindah pada suatu tampilan peta

Measuring tool - untuk mengukur

Zoom to layer tools


Menampilkan Data Satelit (Display)

Pada bagian ini, kita akan melihat pada citra dari tiga satelit yang berbeda dengan perbedaan

karakteristik spasial, spectral dan temporal (waktu citra tersebut).

Satellite Spatial Spectral Temporal

MODIS 1km-250m 36 Bands 2x/day

Landsat 30m 7 Bands Every 16 Days ++

ALOS 2.5-10 1,4 Bands On Request

Pertama-tama, buka proyek Satellite_data_LL.sprj pada folder Project.

Klik pada tab data untuk mengambil gambar/citra.

Layer Grids menunjukkan ukuran

geografis dari setiap sel (pixel), jumlah

total pixel dan pada bagian kiri atas

adalah koordinat geografis. Sebagai

contoh, pada layer MODIS, nilai nya

adalah 0.005; 5200 x 4200; 107.01 x -

22.005.

Klik pada tab setting dalam properti obyek dari daerah . Ganti nama masing-masing layer untuk

membuat mudah di ingat yang mana layer mengandung gambar/citra dari satelit tertentu.


Pilih suatu layer gambar/citra dan buka jendela properti obyek.

Click on the description tab

Anda dapat melihat seluruh data ini dalam sistem koordinat geografi yaitu sistem world grid 84

(WGS 84), Bujur (Latitude) dan Lintang (Longitude).


Membuat Tampilan Suatu Peta

Ambil citra/gambar MODIS dan tampilkan petanya dengan double klik pada layer citra/gambar.

Maksimalkan ukuran layar dan klik zoom to full extent button ( ) yang terletak di bagian atas

jendela peta.

Ketika anda memindahkan kursor keliling citra ini, anda dapat melihat di bagian bawah layar

koordinat lokasi dan nilai merah , hijau dan biru dari citra ini.

Sekarang ambil layer polygon dari Kab_NTT_LL ke dalam peta tersebut dengan double klik pada

layer. Ini merupakan data vector yang menunjukkan batasan kabupaten di NTT.

Pilih peta MODIS_161011500m_234 tambahkan ke data vektor bukan pada peta baru.


Kemudian, buat warna transparan.

1 > Pilih tab settings pada jendela properti

obyek ( )

2 > Atur nilai transparency ke 1

3 > Dan atur warna Unique Symbol ke putih

(white)

4 >Klik Apply

Klik tab Maps untuk menampilkan layer peta.

Anda dapat melihat layer data membentuk peta.


Menampilkan informasi atribut

Untuk menampilkan informasi atribut masing-masing layer, pilih tab ( )> pilih layer

citra MODIS pada pohon peta >klik pada suatu titik di peta dengan kursor .

Untuk citra MODIS, nilai atribut nya merupakan jumlah dari nilai mutlak pixel.

Kemudian pilih poligon data Kab_NTT dan klik dalam suatu daerah kabupaten tersebut.

Untuk data Kab_NTT, kita dapat melihat informasi dari daftar atribut, pada contoh ini adalah

informasi dari data jumlah penduduk dan jumlah tenaga kesehatan.

Lalu, ambil data Landsat, masukkan ke peta anda dengan memilih tab data > double klik pada layer

data landsat > tambahkan itu ke peta MODIS.

Dibawah jendela properti obyek, pastikan pada tab Settings,

berada pada mode (Red, Green, Blue)

Klik kanan layer Kab_NTT dan pilih ‘Move to top’ untuk

memindahkan layer itu ke atas sehingga kita dapat melihat

seluruh data landsat.

Pada jendela properti obyek, ubah transparansi citra Landsat menjadi 50% dan klik APPLY sehingga

kita dapat melihat seluruh citra MODIS.


Ubah kembali ke transparansi 0%.

Gunakan tool Zoom untuk melihat semakin dekat ke citra

Landsat.

Klik kanan (atau tekan enter) pada citra Landsat pada peta dan

matikan pilihan untuk Show Layer.

Perhatikan perbedaan ukuran pixel citra (Landsat 30m, MODIS 500m)

Klik kanan (atau tekan enter) pada layer citra Landsat pada tab Map dan tunjukkan file layer lagi.

Sekarang, tambahkan citra ALOS AVNIR (ALOSAV_050708_143_LL) ke peta dari tab data.

Di bawah jendela properti obyek pada tab Settings, pastikan

mode yang ditampilkan adalah RGB (Red, green ,blue)


Sekali lagi, zoom dengan menggunakan tool zoom untuk melihat resolusi spasial dari citra ini (10 m)

dibandingkan dengan citra Landsat dan MODIS.

Kemudian, tambahkan citra ALOS PRISM (ALOSPRS_050708_143_LL) ke peta dari tab data. Ini

merupakan citra dengan resolusi yang tinggi.

Apa obyek terkecil di tanah yang dapat diketahui dari hasil citra-citra MODIS, Landsat dan ALOS?

Secara cepat melihat data dari sistem proyeksi lainnya

Buka data Landsat UTM untuk tahun 2006 Data>SAT>LANDSATUTM>2006

Tampilkan citra proyeksi geografi ke Data Description

Apa yang terjadi jika Anda coba membuka dan menampilkan data ini, dengan data dalam format bujur/lintang?


Menggunakan Data Satelit

Sebagian dari data spasial dapat di download secara gratis dari internet termasuk citra satelit.

Untuk men-download citra Landsat, anda dapat mengambilnya dari laman download U.S. Geological

Survey Landsat http://glovis.usgs.gov/

Pilih data set dari citra satelit yang anda

ingin gunakan. Untuk citra terbaru, anda

akan perlu menggunakan Landsat-TM 4-5.

Gunakan menu drop-down

Collection>Landsat Archive>Landsat 4-5

TM.

Pilih path/Row yang anda inginkan.

Anda akan melihat citra pada jendela display.

Anda akan perlu melihat ke seluruh citra dari semua

tanggal/waktu yang sesuai dengan yang anda inginkan.

Misalkan bebas dari cloud/awan, waktu yang tepat dari tahun

yang diinginkan.

http://glovis.usgs.gov/


Sekali anda telah menemukan suatu citra yang sesuai, anda dapat

meng-klik Add dan nama citra itu akan terlihat pada Scene List.

Jika scene yang dipilih mempunyai kotak kecil disampingnya maka

itu berarti citra tersebut dapat di download segera jika tidak akan

perlu beberapa proses dan pemberitahuan bahwa citra itu siap di

download dan akan dikirim ke anda dalam waktu 2-3 hari setelah

citra tesebut sudah siap.

Anda akan perlu untuk mendaftar ke server USGS untuk men-download data. Jika data anda sudah

ada, maka anda harus men-download ke screen/layar:

Sekali anda telah berhasil mendownload data citra, maka anda perlu meng-ekstrak file data tersebut

dengan menggunakan un-zip. Saya telah memasukkan software gratis 7-zip pada DVD tutorial untuk

menolong anda melakukan un-zip. Selanjutnya, kita akan melihat data yang telah di-impor tersebut

di SAGA.


Lan

dsa

t sc

ene

pat

h/r

ow

allo

cati

on

un

tuk

NTT


Tampilan Data Dasar

Pada pelatihan kali ini, kita akan belajar mengenai dasar-dasar menampilkan dan menavigasi citra

satelit.

Pertama-tama, buka semua tujuh band

untuk citra Landsat 5 Kupang (111-67)

untuk tahun 2006 caranya :

(data>sat>Landsat>11167>2000>LS5-

111167_10102006).

Data citra Landsat diberi nama dengan cara, bagian pertama adalah nomor Landsat (contoh L5), lalu

Path (lintasan) dan Row (baris) dari citra tersebut (contoh 1111/67), diikuti oleh tanggal

pengambilan (contoh 10/10/2006) dan pada bagian akhir merupakan nomor band (contoh band 1=

_1).

Klik pada tab Data ( ) dan tab Description ( ) kemudian pilih satu dari layer data

yang terbuka untuk melihat informasi dari data tersebut. Catat bahwa citra ini berada pada proyeksi

Universal Transverse Mercator (UTM), pada Zone 51 dengan ukuran sel (pixel) adalah 25 meter.


Menampilkan Single Band

Sekarang kita mau lihat semua band dalam satu

peta. Langkah pertama, pilih semua band di dalam

data window > klik band utama, tekan dan tahan

‘Shift’ dan pilih band terakhir, lalu klik kanan dan

pilih ‘Show’.

Memakai alat zoom ( ) di peta untuk mendekati citra sampai piksel-piksel kelihatan. Di tab Map,

pilih layer citra paling atas dan di tab ‘Settings’ beri tanda centang pada ‘Show cell values’ dan klik

‘Apply’. Anda bisa melihat nilai dari setiap piksel.

Untuk melihat nilai dari band lain, matikan (tekan Enter) tampilan pada bagian atas tampilan layer

dan pilih layer dibawahnya. Aktifkan ulang ‘Show cell values’ dengan klik tanda centang.

Hasil dari peta yang ditampilkan

menunjukkan masing-masing band

dalam jangkauan warna pelangi. Untuk

dapat memahami bagaimana sistem

display ini bekerja, kita perlu untuk

melihat histogram dari suatu band dari

citra:


Grafik batang yang ditampilkan

menunjukkan nilai pixel (nilai

pemantulan) pada sumbu x dan

jumlah pixel pada nilai tersebut di

sumbu y. Warna dari masing-masing

pixel ditampilkan dengan warna dari

masing-masing bar/batang pada

grafik tersebut.

Klik pada tab settings )

dan ubah tampilan warna dengan

mengatur Graduated Color.

Anda akan melihat jendela dari

percampuran warna. Kita ingin

memilih warna abu-abu untuk

menampilkan citra yang kita punya

dengan meng-klik preset pada ‘grey

scale’.

Klik ‘Ok’ pada jendela percampuran

warna lalu klik ‘Apply ‘ pada bagian

bawah jendela settings.

Anda dapat melihat grafik histogram akan

menunjukkan perubahan skala warna ke

abu-abu .


Sekarang pindah ke

tampilan peta ( )

dan non aktifkan (Pilih dan

tekan Enter) semua layer

yang di atas band yang

kamu sudah ke tampilan

skala abu-abu.

Kemudian ubah seluruh band dari citra anda untuk ditampilkan ke dalam skala warna abu-abu pada

jendela setting. Hal ini akan mempermudah untuk

melihat perbedaan diantara setiap band.

Setelah sudah berubah warna, memaksimalkan layar, lalu di tab Maps (

) sembunyikan setiap layer, satu per satu.

Pikrikan perbedaan informasi yang ditunjukkan oleh masing-masing band, tentang rupa bumi.

Coba gunakan alat navigasi di toolbar bagian atas untuk

zoom dan pan sekeliling citra.

Coba memakai alat ukur untuk menukur jarak diantara dua titik

di citra. Jarak (D) satuan meter ditamplikan di layar ujung bawah.

Berapa kilometer jauhnya dari pantai utara sampai pantai selatan Kabupaten Kupang?


Menampilkan multiple band

Biasanya citra satelit ditampilkan sebagai Red Green and Blue (RGB) composite (komposit/gabungan

merah, hijau, biru). Komposit ini dapat tampil tiga band sekalian dan gambar semakin jelas, dan

semakin bermanfaat. Band-band bisa di kombinasikan dengan banyak gabungan merah (R), hijau(G)

dan biru (B) dalam berbagai cara. Misalnya untuk menampilkan citra dengan warna asli, seperti apa

yang terlihat langsung oleh mata kita, kita dapat menandai Band 1 yang merupakan nilai

pemantulan dari panjang gelombang biru sebagai warna biru, , Band 2 merupakan nilai pemantulan

dari panjang gelombang hijau sebagai warna hijau, dan Band 3 merupakan nilai pemantulan dari

panjang gelombang merah sebagai warna merah, (yaitu reflectance values dari wavelength merah)

sebagai Red. Alternatif lain, kita dapat menggunakan kombinasi untuk menandai vegetasi

menggunakan satu dari band yang mendekati infrared seperti: Band 3 merupakan nilai pemantulan

dari panjang gelombang merah sebagai warna biru, , Band 4 yang merupakan nilai pemantulan dari

panjang gelombang yang mendekati infrared sebagai warna hijau dan Band 7 yaitu nilai pemantulan

dari panjang gelombang middle infrared sebagai merah.

Untuk membuat gabungan

warna citra merah, hijau, biru

maka pilih

Modules>Grid>Visualisation>R

GB Composite

Klik di ‘-‘ di samping setiap warna untuk memperkecil pilihan untuk setiap

layer.

Pilih sistem grid yang kita inginkan (yang berisi Landsat) kemudian pilih Band 1 dari citra untuk biru

(Blue), Band 2 untuk hijau (Green) dan Band 3 untuk merah (Red), untuk membuat tampilan gambar

terlihat alami.


Di tab Data, anda akan melihat bahwa ada layer data baru telah terbentuk. Pilih itu dan ganti

namanya di tab Settings untuk menjadi ‘Bands 123’. Ingat untuk klik ‘Apply’ ( )

Klik dobel di layer data yang baru, dan buka itu dalam jendela peta baru:

Sekarang coba untuk membuat suatu gabungan citra menggunakan kombinasi blue (biru)=3,

green(hijau)=4, red(merah)=7 dan buka citra tersebut dip eta yang anda buat untuk kombinasi

jendela band 1,2,3.

TIP: Modul yang baru dipakai, dapat diakses pada bagian

bawah dari drop down menu ‘Modules’:


Ketika anda membuat citra 3,4,7 atur ‘composite’ keluarannya ke ‘create’ sehingga hasilnya tidak

tumpang tindih dengan keluaran gabungan citra sebelumnya.

Stretching dari gambar histogram

Untuk meningkatkan manfaat informasi yang ditampilkan, maka kita dapat mengatur ulang tampilan

data. Mari lihat data histogram untuk Band 4.

Kita dapat melihat dua histogram yang berbeda. Nilai

rendah pada histogram mewakili nilai laut dalam

citra, sedangkan nilai tinggi mewakili nilai

pemantulan yang berasal dari lahan/tanah.

Anda dapat meng-klik kiri mouse, tahan dan drag

pada salah satu bagian histogram untuk Zoom

(diperbesar) sehingga dapat terlihat detailnya,

seperti yang telah saya buat pada gambar disamping

ini untuk nilai histogram dari lahan/tanah.

Di histogram ini kita bisa melihat bahwa mayoritas

nilai untuk lahan/tanah berada diantara 39 dan 96.

Sekarang kita bisa temukan nilai pemantulan untuk

tanah/lahan di Band 3 dan Band 7:


Band 3 sebagian besar nilai lahan/tanah berada

diantara 24 dan 58

Band 7 sebagian besar nilai lahan/tanah berada

diantara 16 dan 62.

Sekarang mari kita tampilkan ulang citra tersebut dengan nilai tampilan yang baru. Buka module

‘RGB composite’ dan pilih ‘Value Preparation > User defined rescale’ untuk masing-masing layer

dari Blue (biru), Green (hijau) dan Red (merah).

Atur ‘Rescale range’ disesuaikan dengan kebanyakan nilai yang dikumpulkan dari histogram tadi.

Biarkan output-nya sebagai gabungan citra dengan layer Band 3,4,7.


Tampilkan hasilnya. Hasilnya harus menunjukkan lebih

detail informasi lahan/tanah.

Ulangi lagi tetapi kali ini tampilkan citra

menggunakan nilai dari histogram laut.

Coba beberapa kombinasi band yang berbeda.

Informasi apakah yang dapat anda lihat dari citra laut tersebut?


Pengolahan Data (Pre-processing)

Dalam tutorial ini kita akan melakukan beberapa proses awal untuk mempersiapkan citra anda untuk

dianalisa lebih lanjut. Pertama-tama, kita akan mengimpor beberapa citra-citra yang telah kit

download dari USGS (Glovis). Kita akan membuat proyeksi lagi dari citra tersebut kedalam system

koordinat yang cocok dengan data lain, kemudian dipotong sesuai dengan daerah yang dipelajari

untuk analisa lebih lanjut.

Mengimpor Data

Data hasil download dari USGS

berformat Geo-tiff. Untuk

mengimpor data tersebut ke

SAGA kita menggunakan modul

‘GDAL:Import Raster’. GDAL

adalah suatu library dari tool

untuk konversi data geo yang

mendukung bermacam-macam

tipe data.

Dengan modul GDAL raster import kita akan mengimport data Landsat 2010 untuk path 111 row 67.

Data ini di simpan di folder Data>SAT>Archive>111-67-Kupang>2010. Ambil semua file TIF dari

folder ini:


Sekarang di tab Data ( ) anda dapat

melihat semua Band citra yang diimpor tadi. Klik

dobel di salah satu layer band yang diimpor tadi

untuk dapat dilihat di Map Window (jendela peta).

Jika anda memindah-mindahkan kursor pada citra,

anda dapat melihat bahwa nilai Y (utara)

ditampilkan sebagai suatu nilai negatif.

Proyeksi ulang data

Nilai negatif ini, disebabkan oleh citra yang diimpor berada dalam proyeksi geografis yang salah. Jika

anda membuka tab Description ( ) anda dapat melihat proyeksi ke WGS 84/UTM Zone

51N. Ini artinya citra ini sedang berada pada proyeksi Universal Transverse Mercator (UTM) di Zone

51 untuk Northern Hemisphere (N), atau belahan bumi Utara, sedangkan kita berada di belahan

bumi selatan. Kita perlu memperbaiki ini dengan proyeksi kembali data tersebut ke Zone 51S

(selatan) untuk Southern Hemisphere dengan tool Modules>Projection>Coordinate Transformation

(LIST).

Buka tool ini dan atur proyeksi yang benar melalui kotak dialog EPSG Code. Yang pertama pilih WGS

84 sebagai Geographic Coordinate System. Anda perlu untuk scroll down, pilihan WGS84 ada di

bagian bawah sekali dari menu:

Kemudian pilih WGS84/UTM Zone 51S sebagai Coordinate System. Anda akan perlu untuk scroll

down , pilihan ini juga di bagian bawah sekali:


Pilih semua layer band yang diimpor sebagai grid

asal/sumber. Lalu klik OK.

Kemudian anda akan diminta untuk konfirmasi sistem grid yang baru. Ubah ukuran sel menjadi 30

(meter) untuk mempermudah penggunaan selanjutnya. Klik OK dan tunggu untuk komputer

selesaikan perubahan data baru.

Buka hasil proyeksi data di map window (jendela peta) yang baru dan lihat penjelasan informasi dari

proyeksi dan nilai-nilai koordinat.

Sekarang kita bisa tutup data lama dalam proyeksi yang

salah. Klik kanan di Grid yang lama dan pilih ‘Close’:

Komputer akan bertanya jika kita memang ingin menghapus

pilihan, klik ‘Yes’:

Kemudian kita akan ditanya kalau kita ingin

menyimpan data yang akan ditutup. Jika

kita hanya klik Okay, maka data akan

ditutup tanpa disimpan.

Data lama tidak butuh disimpan, tetapi data baru dengan proyeksi yang benar harus disimpan. Jadi

kita pertama-tama simpan proyek kita untuk menyimpan data baru dengan klik (File>Project>Save

Project As), simpan ke folder ‘Working’, kemudian kita akan diminta untuk sekalian simpan layer-

layer dari data proyeksi yang baru, dengan pilihan ‘Save All.’


Memotong Data Citra Satelit (Cutting imagery)

Sekarang kita ingin memotong data citra sesuai dengan wilayah yang diteliti untuk analisanya. Ada

dua cara untuk memotong data di SAGA: menggunakan suatu luasan yang didefinisikan pada

tampilan peta untuk memotong data atau menggunakan suatu luasan poligon.

Metode pertama memakai tool Modules > Grid > Construction > Cutting Interactive. Buka tool ini

dan pilih data baru yang sudah dalam proyeksi yang benar, dan Band 7 sebagai ‘input grid’, lalu

tambahkan grid yang lain sebagai ‘Additional Grids’.

Klik Ok. Sekarang buka dalam map view, klik dobel pada band citra

pada tab data untuk membuka tampilan peta jika belum terbuka.

Gunakan tool kursor untuk membatasi wilayah yang mau di

simpan. Bagian diluar kotaknya akan dipotong. Coba pilih wilayah

sekitar Kabupaten Kupang.

Sebuah jendela baru akan muncul untuk konfirmasikan wilayah yang

mau dipotong. Jika wilayah yang dipilih betul, klik Ok. Kalau tidak, klik

cancel, dan pilih wilayah lain. Tool pemotongan akan terus melakukan

pemotongan sampai kita menghentikkannya sehingga kita dapat

melanjutkan untuk memilih lebih banyak wilayah yang akan di potong.

Sekarang kita akan memotong suatu wilayah dari laut.


Untuk berhenti memotong lihat di menu Modules , lihat pada drop

down menu dan klik di ‘Cutting Interactive’ di ujung bawah menu.

Gunakan tab Settings ( ) untuk merubah nama grid-

grid yang baru dari ‘Lahan’ dan ‘Laut’ supaya lebih mudah

diingat. Tampilkan masing-masing grid ini sebagai gabungan

RGB (merah, hijau, biru). Lihat hasilnya.

Tutup (Klik kanan dan pilih Close, jangan disimpan) wilayah

yang baru saja anda potong, kita tidak ingin bekerja dengan ini

lagi. Sekarang kita potong suatu wilayah untuk

analisa selanjutnya. Sebagai contoh kita akan memotong citra

dari suatu wilayah teluk Kupang untuk klasifikasi selanjutnya.

Sekarang klik kanan dan tutup citra yang baru saja dipotong, tetapi sekarang saat ditanya kalau mau

simpan data set yang diubah, pilih ‘Save All’, dan simpan ke folder

DATA>SAT>LANDSAT>11167_UTM>2010 supaya kita nanti dapat menggunakan data tersebut :

Sekarang kita akan memotong suatu wilayah Kabupaten. Pertama-tama buka data vektor

administrasi Kabupaten Kupang, di Data>vector> Kab_kupang>KK_Kab.shp,KK_Kec.shp.

Setelah ini dibuka, klik dobel di layer vektor di tab Data, dan tampilkan ke atas citra satelitnya, di

map window (jendela peta).


Kemudian gunakan tool Modules>Shapes>Grid>Spatial Extent> Clip Grid dengan Polygon. Atur

KK_Kab sebagai input

poligon, untuk memotong

citra satelit anda ke wilayah

Kabupaten Kupang.

Tampilkan data yang baru dipotong, tampilkan poligon

‘KK_kec.shp ‘ diatas citra satelit. Di tab Settings, atur

warna ke putih (white) dan transparansi ke 1.

Sekarang kita akan potong citra untuk satu Kecamatan.

Dengan tool kursor, pilih salah satu kecamatan:

Klik kanan di layer

‘KK_kec.shp’ pada jendela tab

data dan (1) pilih ‘Invert

selection’ kemudian (2)

‘Delete selected parts’.

Sekarang tinggal satu polygon

dari satu kecamatan.


Sekarang kalau kita ulangi menggunakan tool ‘Clip Grid” dengan ‘Polygons’ dan memakai layer

‘KK_kec.shp’ yang terbaru, kita akan mempunyai potongan data hanya untuk kecamatan yang dipilih

saja. Memperkecilkan jumlah informasi (citra dan data) yang kita sedang kerjakan akan dapat

mempermudahkan analisa berikut .

Citra dari Kec. Fatuleu Barat landsat 5

ditampilkan dengan band 3, 4, 7.


Pengertian dari Pemantulan Spektrum Cahaya (Spectral Relectance)

Dalam tutorial ini kami akan melihat secara rinci perbedaan dari berbagai tipe tutupan lahan dalam

memantulkan cahaya. Pemahaman ini penting untuk menganalisa dan mengklasifikasikan jenis

tutupan lahan lebih lanjut.

Buka citra Landsat Kupang, yang sudah kita potong dan berubah warna dalam tutorial yang lalu

DATA>SAT>LANDSAT>11167_UTM>2010

Gunakan tool RGB composite untuk membuat dan menampilkan suatu citra hasil gabungan warna.

Profile Spektrum Cahaya

Pertama-tama kita akan melihat pada perbedaan respon dari spektrum cahaya berasal dari

bermacam-macam tipe tutupan lahan menggunakan tool ‘Interactive profile’. Modules>Terrain

Analysis>Profiles>Profile Interactive

Buat gabungan layer RGB sebagai DEM atau layer dasar dan semua layer band citra lainnya sebagai

‘Input values’.

Perbesar citra dengan Zoom dan gunakan kursor untuk menggambar

sebuah garis di antara batasan dari dua jenis tutupan lahan yang berbeda.

Lakukan hal ini dengan klik kiri sekali pada awal garis anda dan ulangi lagi

ditempat yang anda inginkan garis itu berakhir.

Kalau garisnya sudah ada, di menu module pilih “Profiles

*Interactive+’ dibagian bawah menu, dan hentikan prosesnya dengan

klik pada Profiles interactive.


Jika anda klik dobel di layer titik profil ‘profile points’, untuk ditampil kan

pada peta anda, maka anda bisa melihat piksel-piksel yang diwakili oleh

data profile tersebut.

Untuk melihat nilai sel di garis profil yang

telah dibuat tadi, klik kanan di layer ‘Profile

points’ >pilih Attributes>diagram.

Supaya nilai atribut dapat ditampilkan, pilih

Band dari citra dan berikan warna masing-

masing yang sesuai, seperti berikut ini:

Untuk contoh ini, kita lihat profil dari hutan, melewati air, sampai pada MUDFLAT(pantai yang berlumpur) yang memiliki pemantulan sangat tinggi. Band yang mana yang memiliki nilai pemantulan yang paling tinggi di hutan? Panjang gelombang cahaya yang mana yang ditunjukkan oleh Band-band ini ?


Penandaan Spektrum Cahaya (Spectral Signature)

Cara lain untuk melihat profil pemantulan spektrum cahaya dari berbagai jenis macam tutupan lahan

digunakan tool ‘Grid Value Request’. Pilih menu Modules Grid>Tools>values>grid Value Request

(Interactive).

Sebuah tabel baru akan muncul di jendela Data, yaitu Grid

Values.

Pilih drop down Menu Window > Cascade supaya anda bisa melihat

jendela tabel baru dan jendela peta (map window) anda.


Buka citra gabungan RGB di Map Window (jendela peta)dan gunakan kursor untuk pilih nilai-nilai

piksel dari laut dalam, laut dangkal, hutan bakau, tanah kosong dan pegunungan hutan.

Klik kanan untuk menampilkan tabel layer dan simpan file format .dbf, di folder ‘working’ supaya

kita bisa buka file tersebut di excel.

Buka Excel, dan buka file .dbf yang baru saja disimpan.

Hapus column-column x,y dan tambahkan nama jenis tutupan lahan


Membuat grafik garis dari penandaan spectrum cahaya untuk setiap jenis tutupan lahan:

Mulailah dengan suatu proyek baru dan tutup data sekarang.

Band mana yang bermanfaat untuk pemetaan hutan dan padang savana?

Indeks Vegetasi Vegetation Indices

Pemakaian matematika raster untuk membuat kombinasi Band baru.

Untuk membuat indeks vegetasi, sangatlah perlu untuk bekerja dengan data satelit yang telah

dikalibrasi secara radiometric untuk menghilangkan perubahan pada respon spektral.

Untuk pratek ini kita akan memakai data yang sudah saya kalibrasikan, dan juga saya potong pada

wilayah yang kita inginkan . Dalam Folder Landsat > 111-67_UTM > 2009 > Calibrated ada citra

2009 yang sudah dikalibrasikan. Buka citra ini dan citra yang belum di kalibrasikan . Jika anda

sekarang membuka beberapa band yang tidak dikalibrasi dan terkalibrasi di suatu jendela peta dan

menggunakan tool Value Request (Interactive) (Grid>Tools>values>grid), maka kita dapat melihat

perbedaan diantara nilai dari citra yang terkalibrasi dan yang tidak terkalibrasi.

0

20

40

60

80

100

120

140

B1 B2 B3 B4 B5 B7

laut dalam

laut dangkal

tanah kosong

bakau

hutan


Indeks vegetasi adalah kombinasi/campuran dari berberapa Band, untuk satu nilai dan dipakai

untuk memperkirakan tutupan vegetasi, dan bahkan bisa sampai pada kecepatan tumbuh vegetasi di

wilayah tersebut. Ada banyak indeks band kombinasi yang pernah dikembangkan, untuk informasi

lebih lanjut dan rinci tentang indeks vegetasi dengan SAGA lihat SAGA User Guide Vol2 (p. 232 –

246).

Untuk contoh ini kita akan memakai Normalized Difference Vegetation Index. Indeks ini merupakan

salah satu indeks yang sering dipakai untuk mengukur pertumbuhan vegetasi. Persamaannya NDVI

seperti ini:

(NIR = Near Infra RED)

Kita dapat memakai persamaan ini di SAGA

menggunakan tool Grid Calculator

(Modules>Grid>Calculus>Grid Calculator):

Buka Grid Calculator dan pilih Band 3 (RED atau merah) dan Band 4 (Near Infra Red atau mendekati

infra red):

Sekarang buat persamaan untuk Band4-Band3/Band4+Band3. Pada kalkulator grid, grid pertama

pada daftar adalah a dan nilai kedua adalah b sehingga rumusnya seperti berikut ini : (b – a)/(b+a).

berikan nama NDVI pada hasil grid tersebut untuk memudahkan kita mengingatnya.


Gunakan hasil NDVI untuk membuat suatu peta gabungan yang berwarna:

Hasilnya menunjuk dengan jelas

menunjukkan perbedaan antara tanah

kosong dengan daerah vegetasi.

Sekarang gunakan teknik interrogasi untuk

spektral respon yang kita pelajari

sebelumnya untuk melihat nilai NDVI

bandingkan dengan Band lain untuk

berberapa jenis tutupan lahan.


Citra dari Waktu yang Berbeda-beda (multi temporal)

Salah satu fungsi citra satelit yang paling kuat adalah kemampuannya untuk monitoring perubahan

tutupan lahan dari waktu ke waktu. Dalam tutorial ini kita akan membandingkan citra satelit selama

berberapa tahun di wilayah Babau-Bipolo di Kabupaten Kupang untuk melihat perubahan tutupan

lahan. Nanti kita juga akan melihat berberapa citra dalam satu tahun di Sumba Timur untuk melihat

luasnya wilayah yang terbakar.

Perubahan tutupan lahan di Babau- Teluk Kupang

Kita mulai dengan citra Kupang. Pertama-tama anda buka citra

yang sudah saya potong untuk wilayah yang kita inginkan dari

tahun 1989, 2000, 2006, 2009. Anda akan dapat menemukan

citra ini imagery ini di folder Cut, didalam folder

Data>SAT>LANDSAT>111-67UTM, dengan folder tanggal masing-

masing. Perhatikan bahwa semua grid dapat dimuat dalam satu

system grid yang sama, karena telah dipotong ke ukuran wilayah

yang sama, dengan ukuran piksel yang sama.

Sekarang kita mau buat suatu citra komposit /gabungan RGB

untuk masing-masing tanggal. GRID>VISUALISATION>RGB

Composite

Ingat :

Kalau sudah pernah memakai modul RGB,dengan mudah

kita dapat cari lagi secara cepat di ujung bawah menu

modul .

Gunakan kombinasi Band yang sama untuk setiap tanggal

Atur output dari grid ke”create” sesudah membuat masing-masing gabungan output (setiap

kali memakai alat RGB)

Berikan nama setiap hasil gabungan dengan tahunnya masing-masing sehingga anda tidak

bingung dikemudian waktu.


Sekarang kita mau menampilkan citra komposit yang terbaru dalam satu

Map window (jendela peta). Pilih semua gabungan citra baru> klik

kanan>pilih show.

JIKA ANDA MENGALAMI MASALAH MENGATUR PROYEK INI, ANDA DAPAT MEMBUKA DATA-DATA YANG

SUDAH DISIAPKAN DENGAN MEMBUKA PROJECT ‘BABAU-MULTIDATE’ DI DALAM FOLDER ‘PROJECT’.

Zoom ke daerah hutan Kupang. Bagaimana

perubahan wilayah tersebut dari tahun ke

tahun di sini?

Perubahan apa lagi yang anda bisa lihat di wilayah teluk Kupang ini? Perubahan yang mana yang jangka panjang, dan yang mana lagi yang hanya dari siklus harian, mingguan, tahunan atau siklus lainnya?

Anda juga bisa menambah citra tahun 2010 untuk wilayah ini yang sudah diproses dalam tutorial

sebelumnya.


Kebakaran di Sumba

Sekarang mari kita melihat kebakaran di Sumba Timur

tahun 2005. Buka project Sumba_Api_2005 di folder

Data>Projects. Citra ini dibuat dengan Band 6

(Thermal band) yang menunjukkan dengan sangat baik

daerah yang terbakar karena adanya lahan kosong dan

abu hitam yang memantulkan panas dengan sangat

baik. Bekas kebakaran akan terlihat dengan warna

merah pada landscape (rupa bumi).

Anda mungkin suka untuk mencoba kombinasi band lainnya untuk melihat hasil citra pada periode

waktu seluruhnya. Seluruh band dapat diakses pada folder Data>SAT>LANDSAT>113-67>2005

Apa perubahan musim lainnya yang anda lihat?


Klasifikasi Citra (Image classification)

Dalam sesi workshop ini kita akan belajar methode mengklasifikasi (membagi wilayah ke kelas-kelas)

citra satelit menurut jenis tutupan lahan. Kita melaksanakan pelajaran ini dengan dua citra dari

wilayah hutan Bipolo, untuk dua tahun yang berbeda dengan tujuan melihat perubahan tutupan

hutan.

Pertama-tama mari kita buka citra dari dua tahun yang berbeda

dalam contoh ini: 1989 dan 2006 dari folder-folder

Data>SAT>LANDSAT>113-67>1989/2006. Pakai citra yang sudah

kita potong dalam sesi sebelumnya, karena itu menutupi hutan

yang diteliti.

Jika sudah muat data semua Band untuk dua tahun tersebut, buat

komposit RGB, dan namakan layer komposit yang baru dengan

tahun yang dipakai.

Kita paling tertarik dengan wilayah hutan

Bipolo, jadi mari kita potong citra lagi supaya

fokus hanya pada hutan tersebut. Gunakan

tool Modules > Grid > Construction > Cutting

Interactive dan potong semua grid ke wilayah

hutan yang ditunjukkan oleh citra disebelah

kanan ini.

Klik kanan di Grid yang lama (besar) dan

hapus itu, karena kita tidak membutuhkannya

lagi untuk klasifikasi ini.


Unsupervised Classification (Cluster Analysis)

Sekarang kita siap melakukan ‘unsupervised classification’ (mengklasifikasikan tanpa pengawasan).

Di SAGA hal ini disebut sebagai suatu klasifikasi Cluster. Anda akan menemukan tool ini di

Modules>Imagery>Classification>Cluster Analysis for Grids

Buka tool ‘Cluster Analysis’ dan pilih semua grid Band untuk tahun 1989. Ini artinya semua nilai

piksel dari semua band akan dipakai untuk menentukan ‘clusters’ (kumpulan piksel yang sama atau

hampir sama).

Atur ’Minimum distance’ sebagai algoritma klasifikasi dan 10 sebagai jumah ‘cluster’ (kelas).

Tambahkan hasil klasifikasi cluster di suatu tampilan peta dengan grid-grid komposit RGB. Di Tab

Legend ( ), pada jendela Object properties, anda dapat melihat daftar warna-warna yang

mewakili kelasnya.

Coba ulangi klasifikasi lagi dengan menggunakan hanya dua atau tiga grid band. Perhatikan, ada

beberapa panjang gelombang cahaya (band citra satelit) yang lebih bisa membedakan jenis vegetasi

atau tanah kosong, dibandingkan dengan yang lain.


Sebagai contoh, coba klasifikasikan dengan hanya band 3 dan band 4 saja (Red, NIR), yaitu band yang

sudah kita pakai untuk citra NDVI.

Biarkan nama grid keluaran sama, sehingga hasil klasifikasi yang baru menggantikan klasifikasi yang

sebelumnya. Coba klasifikasi dengan hanya menggunakan band-band Infra Red (4,5,7) atau dengan

hanya menggunakan band ‘visible’ / sinar tampak (1,2,3).

Gunakan Map View untuk membandingkan hasil klasifikasi dengan komposit/gabungan RGB.

Supaya hasil klasifikasi lebih jelas, anda bisa mengubah warna untuk setiap kelas yang ditampilkan

dengan mengganti ‘look-

up table’ di tab ‘Settings’:

Kemudian warna kelas dapat diubah secara manual, dan berikan nama untuk masing-masing kelas.

Lanjut dengan proses klasifikasi sampai anda puas dengan klasifikasi yang anda buat dimana dapat

mewakili kondisi sesungguhnya. Untuk klasifikasi ini, saya menggunakan band 2,3,4 dan 7.


Mengklasifikasi ulang, untuk kelas tutupan lahan

Sekarang kita bisa menggabungkan kelas, supaya hanya ada 3 kelas. Pada kasus ini, saya akan

menentukan du akelas hutan yaitu kelas pertama (1) hutan lebat (thick forest) dan kelas lainnya (2)

untuk hutan jarang (sparse

forest) ;:

1 - Thick forest (Hutan

padat)

2 - Sparse forest (Hutan

tipis/jarang)

3 - Not forest (Bukan

hutan)

Gunakan tool

Module>Grid>Tools>Val

ues>reclassify Grids:

method > simple

table.

operator

min<= value <=

max

Buat suatu tabel ‘look up’ untuk gabungkan nilai kelas

anda, seperti ini:

Mudah-mudahan sekarang sudah ada grid baru dengan dua kelas hutan. Tambahkan grid klasifikasi

(layer) di map view (tampilan peta).


Kemudian buat ssebuah tabel ‘lookup’ yang baru, untuk menentukan warna layer baru (klasifikasi

grid). Di tab ‘Settings’

pilih ‘Look up table’

sebagai “Type” dan

buka tabel baru.

Berikan nilai Minimum (paling rendah) dan Maximum (paling tinggi) untuk setiap kelas yang anda

telah buat. Masukan warna dan nama baru juga. Anda mungkin perlu untuk menambahkan sebuah

kelas baru untuk tabel jika kelas tersebut tidak terlihat secara otomatis.

Di tab ‘Settings’ namakan ulang layer grid klasifikasi dengan ‘Tutupan Hutan 1989’ atau ‘Forest Cover

1989’.

Sekarang klik kanan di layer grid klasiffikasi terbaru dan lihat

‘Histogram’. Kemudian di bagian atas bar menu klik ‘Convert to

table’.

Buka tabel hasilnya untuk melihat jumlah piksel dan luas lahan

dalam m2 :


Sekarang kita lakukan ulang proses klasifikasi dengan citra 2006. Gunakan tool

Modules>Imagery>Classification>Cluster Analysis for Grids. Kali ini pilih ‘input grid’ dari 2006.

Untuk mengulang tabel ‘look-up’ dari kasifikasi terbaru anda, klik kanan di layer klasifikasi terbaru

dan pilih Classification>create look up table.

Setelah tabel look-up saya edit, hasil klasifikasinya akan seperti berikut ini:

Kemudian kita harus klasifikasi ulang grid ini. Untuk memastikan nilai kelas, anda harus ulangi lagi

klasifikasi, pilih tab ‘Attributes’ ( ) dan gunakan kursor untuk mengecek.

Sekali anda melakukan klasifikasi ulang, ubah namanya ke Forest Cover 2006, dan edit tabel look-

upnya.

Lalu klik kanan di layer klasifikasi baru untuk melihat histogramnya,kemudian buka tabelnya.


Assesing perubahan tutupan lahan diantara dua tanggal citra.

Klik kanan di setiap tabel layer ‘Table’

dan ekspor tabel tersebut dalam format

.dbf, supaya kita bisa buka di Excel.

Dengan menggabungkan di Excel data dari kedua file .dbf, kita bisa membuat grafik dari perubahan

tutupan hutan. Supaya hasil lebih mudah di pahami, dalam contoh ini, saya mengkonversi luasnya

dari meter per segi (m2) ke kilometer per segi (km2) dengan cara membagi luas dengan 1000000.

Pikirkan suatu wilayah di NTT, menurut kamu kira-kira di mana sudah terjadi banyak

perubahan? Citra apa yang kamu butuhkan untuk memetakan dan mengukur perubahan

tersebut?

Ekspor ke Data Vektor

Mengeskpor layer klasifikasi dalam format vektor dapat sangat bermanfaat kalau filenya mau dibuka

di software GIS lain dengan mudah. Cara paling mudah untuk melakukan hal ini adalah dengan


menggunakan tool Modules>Shapes>Grid>Vectorisation>Vectorising Grid Classes. Pilih layer

klasifikasi tutupan hutan dan buat layer vektor untuk semua kelas “all clasess”.

Tambah hasil layer poligon ke Map view

(jendela peta). Atur tampilan polygon di tab

‘Settings’ Type > Unique Symbol dan Color >

White. Ubah ‘Transparency’ ke 1.

Hal ini mengijinkan anda untuk dapat melihat

poligon klasifikasi anda yang menutupi citra

komposit RGB yang mula-mula.

Jika anda klik kanan di layer vektor ,anda bisa

‘Save As’ (ekspor) file sebagai sebuah file shape

yang dapat dipakai kemudian.


Mengekspor suatu tampilan Peta

Ada dua cara untuk mengeskpor peta anda

untuk dicetak atau di pakai di laporan. Yang

pertama langsung dari Map window, yang kedua

dari ‘Map layout’.

Cara paling mudah adalah pilih menu ‘Map>

Copy Map to Clipboard’. Petanya sudah di copy

dan dapat di ‘paste’ di dokumen atau presentasi

powerpoint, dll. Legenda dapat di copi dengan

pilihan di bawah ‘Copy Legend to Clipboard’.

Keduanya juga dapat disimpan sebagai file

gambar seperti .jpg atau TIFF.

Cara lainnya adalah dengan mengekspor sebagai

‘print layout’. Untuk akses ini klik di print layout

di bagian atas menu.

Sekarang petanya ditampilkan dengan layout peta yang akan diprint. Di menu

‘Map layout’ settingsnya print page dapat diubah dan anda bisa lihat hasilnya di

‘print preview’.

Bagian-bagian dari layout peta dapat diubah di tab ‘Settings’, kalau layer peta dipilih lagi:


Kontak dan Link

Rohan Fisher,

Research Associate - CDU Research Institute for the Environment and Livelihoods

[email protected]

Dr Karen Joyce

CDU School of Environment and Life Sciences

[email protected]

Frederika Rambu Ngana, S.Si, M.Eng

Faculty of Sciences and Engineering, University of Nusa Cendana

[email protected]

Links:

SAGA GIS

http://www.saga-gis.org

Australia Indonesia Institute

http://www.dfat.gov.au/aii/

CDU - Research Institute for the Environment and Livelihoods

http://riel.cdu.edu.au/

UNDANA

http://www.undana.ac.id/

mailto:[email protected]



http://www.saga-gis.org/

http://www.dfat.gov.au/aii/

http://riel.cdu.edu.au/

http://www.undana.ac.id/

saga gis tutorial indo

Documents

daerah nusa tenggara

citra satelit

fokus analisa

4 instal software