BAB 5: AKUISISI DATA PENGINDERAAN JAUH

Tahapan Akuisisi Data

Terdapat beberapa tahapan dalam akuisisi data penginderaan jauh yang perlu dipertimbangkan. Diantaranya meliputi pemilihan sensor dan platform, pemilihan kriteria data (tutupan awan, sudut perekaman), perencanaan akuisi (waktu dan lokasi), pngolahan data, pemilihan level pemrosesan data, serta aspek biaya pengandaan data.

A. Pemilihan Sensor dan Platform.

Pemilihan sensor terkait dengan dua hal:

1. Spektrum gelombang elektromagnetik yang dimiliki oleh sensor yang digunakan. Pilihannya meliputi citra pankromatik yang menghasilkan gambar hitam-putih dengan detail spasial tinggi, citra multispektral yang menyajikan gambar berwarna dengan informasi spektral, atau citra hiperspektral yang mengandung informasi spektral sangat detail. Sebagai contoh, untuk mengidentifikasi jenis vegetasi, sensor multispektral dengan band merah, hijau, biru, dan inframerah dekat lebih efektif dibandingkan sensor pankromatik. Ketersediaan kanal (band) yang merupakan representasi dari panjang gelombang elektromagnetik dari sensor.
2. Resolusi data yang terkait dengan sensor, meliputi resolusi spasial, spektral, dan radiometrik yang sesuai dengan kebutuhan. Resolusi spasial, misalnya, menentukan tingkat detail objek yang dapat diidentifikasi. Semakin kecil ukuran objek yang ingin dibedakan, semakin tinggi resolusi spasial yang dibutuhkan. Sebagai ilustrasi, pemetaan bangunan individual memerlukan sensor beresolusi spasial tinggi seperti WorldView-4. Selanjutnya, resolusi temporal berkaitan dengan frekuensi pembaruan data. Semakin dinamis fenomena yang diamati, seperti pemantauan banjir, semakin tinggi kebutuhan resolusi temporal. Sensor seperti MODIS, dengan resolusi temporal tinggi, lebih sesuai dibandingkan sensor beresolusi temporal rendah seperti Landsat. Terakhir, resolusi radiometrik menunjukkan sensitivitas sensor dalam membedakan perbedaan kecil dalam pantulan energi. Analisis kuantitatif vegetasi, misalnya, akan lebih optimal menggunakan sensor dengan resolusi radiometrik tinggi, seperti sensor 12-bit, untuk menangkap perbedaan halus dalam pantulan energi vegetasi.

Sementara, platform terkait dengan resolusi temporal dari data yang dibutuhkan. Resolusi temporal mengacu pada frekuensi atau interval waktu sensor merekam data di lokasi yang sama. Sebagai contoh, satelit Landsat memiliki resolusi temporal 16 hari, yang berarti satelit tersebut melewati dan merekam area yang sama setiap 16 hari sekali. Semakin sering sensor merekam data di lokasi yang sama, semakin tinggi resolusi temporalnya, dan semakin baik kemampuannya dalam memantau perubahan yang dinamis. Dalam pemilihan data, perlu diperiksa apakah data yang dibutuhkan memerlukan waktu perekaman berulang yang tinggi atau rendah, yang disesuaikan dengan tujuan pengggunaan data tersebut. Sebagai contoh, untuk monitoring dinamika vegetasi hutan hujan tropis yang cepat berubah, dibutuhkan platform dengan resolusi temporal tinggi seperti MODIS ( harian), sementara untuk pemetaan tutupan lahan yang relatif stabil, platform dengan resolusi temporal rendah seperti Landsat (16 harian) sudah mencukupi.

B. Pemilihan Kriteria Akuisisi Data:

• Tutupan Awan. Data dengan tutupan awan minimum sangat penting, terutama untuk analisis vegetasi dan penggunaan lahan. Awan dapat menghalangi pantulan energi dari permukaan bumi, sehingga informasi di bawahnya menjadi tersembunyi. Untuk pemetaan tutupan lahan di daerah tropis yang sering berawan, citra dengan tutupan awan kurang dari 10% mungkin lebih diutamakan. Sebaliknya, untuk analisis curah hujan, citra dengan tutupan awan justru menjadi target utama.
• Sudut Perekaman. Sudut perekaman sensor dapat mempengaruhi iluminasi dan bayangan pada citra, yang perlu dipertimbangkan dalam analisis. Sudut perekaman yang ekstrim dapat menyebabkan distorsi geometri dan perbedaan iluminasi pada lereng, sehingga menyulitkan interpretasi. Pada daerah pegunungan, citra dengan sudut perekaman rendah (mendekati nadir) lebih disukai untuk meminimalkan distorsi geometri dan bayangan lereng. Sudut perekaman juga sangat berpengaruh pada citra resolusi tinggi yang memerlukan akurasi geometri tinggi.
• Perencanaan Akuisisi. Waktu pengambilan data perlu mempertimbangkan dua hal, yaitu waktu dalam sehari dan musim, atau berdasarakan karakteristik objek yang sedang diamati. Pemilihan waktu dalam sehari bertujuan untuk meminimalkan bayangan, terutama jika objek yang diamati memiliki ukuran vertikal yang signifikan. Untuk pemetaan topografi dengan menggunakan data DEM, akuisisi data sebaiknya dilakukan pada siang hari saat matahari berada di titik kulminasi untuk meminimalkan bayangan lereng. Sementara itu, pemilihan musim pengambilan data perlu disesuaikan dengan karakteristik objek yang ingin diamati. Untuk analisis tutupan salju, akuisisi data sebaiknya dilakukan pada musim dingin saat tutupan salju maksimum. Sebaliknya, untuk analisis vegetasi, musim kemarau mungkin lebih ideal karena tutupan awan minimum dan kondisi vegetasi relatif homogen.
• Penentuan lokasi atau batasan geografis area studi dengan tepat sangat penting untuk memastikan bahwa data yang diperoleh mencakup seluruh area yang ingin dikaji. Sebagai contoh, untuk pemetaan mangrove di suatu pesisir, batasan geografis area studi harus mencakup seluruh kawasan mangrove yang ingin dipetakan, termasuk zona transisi antara mangrove dengan ekosistem lain. Penentuan lokasi yang akurat akan membantu dalam proses pemesanan data, pemrosesan, dan analisis selanjutnya.
• Pemilihan Level Pemrosesan Data. Data penginderaan jauh tersedia dalam berbagai level pemrosesan, yang mencerminkan jenis koreksi dan transformasi yang telah diterapkan. Pemilihan level pemrosesan yang tepat bergantung pada kebutuhan dan tujuan analisis. Berikut adalah penjelasan dan contoh untuk setiap level pemrosesan data:

• • Data Level 0. Data mentah (raw data_) yang diterima langsung dari sensor tanpa koreksi geometrik, radiometrik, atau atmosfer. Data Level 0 biasanya masih mengandung distorsi geometrik akibat dari pergerakan sensor dan bentuk bumi, serta noise dan artefak lainnya. Data Level 0 cocok untuk penelitian yang membutuhkan informasi mentah dari sensor, seperti kalibrasi sensor atau pengembangan algoritma baru.
  • Data Level 1. Data yang telah terkoreksi secara geometrik, sehingga meminimalisir distorsi geometrik akibat pergerakan sensor dan bentuk bumi. Hasilnya, posisi piksel sesuai dengan koordinat geografis di lapangan. Koreksi geometrik biasanya melibatkan penyesuaian posisi piksel pada citra. Sebagai contoh, data Landsat Level 1T telah melalui tahapan koreksi geometrik, sehingga tidak memerlukan tahap pemrosesan untuk perbaikan geometrik. Di samping itu, data pada level ini juga telah terkalibrasi radiometrik.
  • Data Level 2. Data terkoreksi secara geometrik dan radiometrik. Jika Koreksi geometrik meminimalisir distorsi akibat pergerakan sensor dan bentuk bumi, Koreksi radiometrik dilakukan untuk mengurangi pengaruh atmosfer dan perbedaan sudut pengambilan data, menghasilkan nilai pantulan yang lebih akurat. Data Level 2 cocok untuk analisis yang membutuhkan nilai pantulan permukaan bumi yang akurat, seperti pemetaan tutupan lahan dan pemantauan kesehatan vegetasi.
  • Data Level 3. Data yang telah diproyeksikan ke sistem koordinat tertentu dan telah digabungkan dengan data dari waktu, sensor, atau scene yang berbeda untuk menghasilkan citra komposit. Data pada level ini memilikicoverage yang luas (bisa satu data yang mencakup seluruh bumi). Data Level 3 ideal untuk analisis spasial yang membutuhkan data terproyeksi, seperti pemetaan penggunaan lahan, analisis perubahan tutupan lahan, dan perencanaan tata ruang.
  • Data Level 4. Data hasil analisis atau pemodelan yang menggunakan data penginderaan jauh sebagai input. Data Level 4 seringkali menyajikan informasi dalam bentuk parameter biogeofisik, yaitu variabel yang menggambarkan kondisi fisik dan biologis permukaan bumi. Data ini memberikan informasi yang lebih spesifik dan siap pakai untuk pengambilan keputusan. Peta tutupan lahan, peta indeks vegetasi, peta suhu permukaan laut, dan model prediksi hasil panen merupakan contoh data Level 4, yang lebih mudah dipahami dan langsung relevan dengan berbagai aplikasi, seperti pengelolaan lingkungan, pertanian, dan pengambilan keputusan kebijakan.
• Pengolahan Data:
  • Koreksi Geometrik: Memperbaiki distorsi geometrik yang disebabkan oleh posisi sensor dan kelengkungan bumi.
  • Koreksi Radiometrik: Menghilangkan efek atmosfer dan sensor untuk mendapatkan nilai pantulan yang sebenarnya.
  • Peningkatan Citra: Meningkatkan kualitas visual citra untuk interpretasi yang lebih mudah.
• Aspek Biaya:
  • Biaya Akuisisi Data: Bervariasi tergantung pada jenis data, resolusi, dan cakupan area.
  • Biaya Pengolahan Data: Tergantung pada kompleksitas pengolahan dan perangkat lunak yang digunakan.

Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Akuisisi Data

Dalam akuisisi data penginderaan jauh, terdapat beberapa faktor yang saling terkait dan memengaruhi kualitas serta interpretasi informasi yang diperoleh. Faktor-faktor ini mencakup kondisi atmosfer, resolusi sensor, waktu akuisisi data, karakteristik objek yang diamati, geometri pengambilan gambar, dan aksesibilitas data. Pemahaman mendalam tentang faktor-faktor ini sangat penting untuk memastikan bahwa data yang diperoleh akurat, relevan, dan bermanfaat untuk berbagai aplikasi.

Salah satu faktor utama yang memengaruhi kualitas data penginderaan jauh adalah kondisi atmosfer. Atmosfer bumi terdiri dari berbagai lapisan dan komponen, seperti awan, kabut, uap air, dan aerosol, yang dapat menghalangi atau memengaruhi jalannya energi elektromagnetik dari matahari ke permukaan bumi dan kembali ke sensor. Keberadaan awan tebal, misalnya, dapat menghalangi pantulan cahaya dari permukaan bumi, sehingga data yang direkam oleh sensor menjadi tidak lengkap atau tidak akurat. Selain itu, partikel-partikel aerosol di atmosfer dapat menyebabkan hamburan cahaya, yang memengaruhi kualitas citra yang dihasilkan. Oleh karena itu, kondisi atmosfer yang buruk seringkali menjadi penghalang utama dalam akuisisi data penginderaan jauh, terutama di daerah dengan cuaca yang tidak stabil atau tingkat polusi udara yang tinggi.

Resolusi sensor juga memainkan peran penting dalam menentukan detail dan jenis informasi yang dapat dikumpulkan. Resolusi sensor mencakup empat aspek utama: spasial, spektral, temporal, dan radiometrik. Resolusi spasial mengacu pada kemampuan sensor untuk membedakan objek-objek kecil di permukaan bumi. Semakin tinggi resolusi spasial, semakin detail objek yang dapat terlihat. Resolusi spektral berkaitan dengan kemampuan sensor untuk membedakan panjang gelombang tertentu dalam spektrum elektromagnetik. Sensor dengan resolusi spektral tinggi dapat mengidentifikasi material atau fenomena tertentu berdasarkan karakteristik spektralnya. Resolusi temporal mengacu pada seberapa sering suatu area dapat diambil gambarnya. Sensor dengan resolusi temporal tinggi dapat memantau perubahan dinamis, seperti pertumbuhan vegetasi atau pergerakan awan, dengan lebih akurat. Terakhir, resolusi radiometrik menentukan sensitivitas sensor terhadap perbedaan energi yang diterima. Sensor dengan resolusi radiometrik tinggi dapat mendeteksi variasi kecil dalam pantulan atau emisi energi dari permukaan bumi.

Waktu akuisisi data juga merupakan faktor kritis, terutama dalam pengamatan fenomena dinamis seperti pertumbuhan vegetasi, perubahan musim, atau bencana alam. Pemilihan waktu yang tepat untuk pengambilan data dapat memengaruhi kualitas dan relevansi informasi yang diperoleh. Misalnya, dalam pemantauan pertanian, waktu akuisisi data harus disesuaikan dengan fase pertumbuhan tanaman untuk mendapatkan informasi yang akurat tentang kesehatan dan produktivitas tanaman. Demikian pula, dalam pemantauan bencana seperti banjir atau kebakaran hutan, data yang diambil pada waktu yang tepat dapat memberikan informasi yang sangat berharga untuk respons darurat dan mitigasi.

Karakteristik objek yang diamati juga memengaruhi kualitas data penginderaan jauh. Sifat permukaan bumi, seperti tekstur, warna, komposisi, dan kelembaban, menentukan bagaimana energi elektromagnetik dipantulkan atau dipancarkan. Misalnya, permukaan yang basah atau berair akan memantulkan cahaya secara berbeda dibandingkan dengan permukaan yang kering. Vegetasi yang sehat juga memiliki karakteristik spektral yang berbeda dengan vegetasi yang stres atau mati. Oleh karena itu, pemahaman tentang karakteristik objek yang diamati sangat penting untuk interpretasi data yang akurat.

Geometri pengambilan gambar, termasuk sudut pandang sensor dan posisi matahari, juga berkontribusi pada variasi data yang diperoleh. Sudut pandang sensor menentukan perspektif dari mana objek diamati, sementara posisi matahari (sudut zenith dan azimuth) memengaruhi intensitas dan arah cahaya yang mencapai permukaan bumi. Sudut matahari yang rendah, misalnya, dapat menciptakan bayangan panjang yang memengaruhi interpretasi permukaan tanah. Oleh karena itu, pemilihan geometri pengambilan gambar yang optimal sangat penting untuk meminimalkan distorsi dan meningkatkan kualitas data.

Terakhir, aksesibilitas data yang andal dan berkualitas tinggi menjadi pertimbangan penting, terutama di wilayah dengan sumber daya terbatas. Ketersediaan data penginderaan jauh yang akurat dan tepat waktu sangat penting untuk berbagai aplikasi, seperti pemantauan lingkungan, pertanian, bencana alam, dan perencanaan wilayah. Namun, di banyak daerah, terutama di negara berkembang, akses ke data tersebut seringkali terhambat oleh keterbatasan infrastruktur, biaya tinggi, atau kurangnya sumber daya manusia yang terampil. Oleh karena itu, upaya untuk meningkatkan aksesibilitas data, baik melalui peningkatan infrastruktur, kerja sama internasional, atau pengembangan teknologi yang lebih terjangkau, sangat penting untuk memastikan bahwa manfaat penginderaan jauh dapat dirasakan secara luas.

Secara keseluruhan, faktor-faktor ini saling terkait dan harus dipertimbangkan secara holistik dalam akuisisi dan interpretasi data penginderaan jauh. Pemahaman tentang kondisi atmosfer, resolusi sensor, waktu akuisisi data, karakteristik objek, geometri pengambilan gambar, dan aksesibilitas data akan memastikan bahwa data yang diperoleh akurat, relevan, dan bermanfaat untuk berbagai aplikasi.