KOREKSI GEOMETRIK
Oleh :
Anita Silviana Dewi
A14090064
I. PENDAHULUAN
A. LATAR BELAKANG
Proses pemotongan citra dilakukan dengan cara penentuan lintang dan bujur. Hal ini sesuai dengan batas wilayah studi dan dibatasi oleh batas adminitrasi masing-masing daerah. Pemotongan citra dilakukan agar lebih mudah dalam pembatasan daerah dan menjadi lebih detail. (Anonim, 2010).
Data asli hasil rekaman sensor pada satelit maupun pesawat terbang merupakan representasi dari bentuk permukaan bumi yang tidak beraturan.meskipun kelihatannya merupakan daerah yang datar, tetapi area yang direkam sesungguhnya mengandung kesalahan (distorsi) yang diakibatkan oleh pengaruh kelengkungan bumi dan atau oleh sensor itu sendiri. (Anonim, 2010).
Koreksi geometrik atau rektifikasi adalah suatu proses melakukan transformasi data dari satu sistem grid menggunakan suatu transformasi geometrik. Oleh karena posisi piksel pada citra output tidak sama dengan posisi piksel input (aslinya), maka piksel-piksel yang digunakan untuk mengisi citra yang baru harus di-resampling kembali. Resampling adalah suatu proses melakukan ekstrapolasi nilai data untuk piksel-piksel pada sistem grid yang baru dari nilai piksel citra aslinya. (Anonim, 2010).
Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam koreksi geometrik diantaranya, yaitu penentuan titik-titik control tanah (Ground Control Point (GCP)), penentuan sistem referensi koordinat, datum, dan jenis transformasi, serta penentuan proses rektifikasi. Ada beberapa alas an mengapa perlu melakukan rektifikasi, diantaranya yaitu untuk membandingkan dua citra atau lebih untuk lokasi tertentu, membangun SIG dan melakukan pemodelan spasial, meletakkan lokasi-lokasi pengambilan “training area” sebelum melakukan klasifikasi, membuat peta dengan skala yang teliti, melakukan overlay (tumpang susun) citra dengan data-data spasial lainnya, membandingkan citra dengan data spasial lainnya yang memiliki skala yang berbeda, membuat mozaik citra, serta melakukan analisis yang memerlukan lokasi geografis dengan presisi yang tepat. (Anonim, 2010)
B. TUJUAN
1. Rektifikasi (pembetulan) atau restorasi (pemulihan) citra agar kordinat citra
sesuai dengan kordinat geografi.
2. Registrasi (mencocokkan) posisi citra dengan citra lain atau mentransformasikan sistem kordinat citra multispektral atau multitemporal.
3. Registrasi citra ke peta atau transformasi sistem kordinat citra ke peta, yang menghasilkan citra dengan sistem proyeksi tersebut.
II. TINJAUAN PUSTAKA
Menurut Lillesand and Kiefer (1990), data MMS relatif bebas dari distorsi panoramik dan pergeseran letak oleh relief yang terjadi pada MSS wahana udara, hal ini disebabkan karena orbit landsat sangat tinggi dan medan pandangnya kecil. Walaupun demikian data Landsat mengandung berbagai distorsi geometrik lain yang harus dikoreksi. Distorsi ini dapat disebabkan karena variasi tinggi satelit, ketegakan satelit, dan kecepatan satelit. Terdapat dua cara dalam koreksi geometrik, pertama distorsi yang dipandang sistematik. Kedua distorsi yang dipandang acak.
Distorsi sistematik dikoreksi dengan menggunakan rumus yang diturunkan dengan membuat model matematik atas sumber distorsi.distorsi acak dan distribusi sistematik yang rumit dikoreksi dengan menggunakan analisis titik ikat medan (Ground Control Poin /GCP). Akan tetapi, metode ini memerlukan ketersediaan peta teliti yang sesuai dengan daerah liputan citra dan titik-titik ikat medan yang dapat dikenali pada citra. Pada proses koreksidiletakkan sejumlah besar titik ikat medan ditempatkan sesuai dengan koordinat citra (lajur,baris) dan koordinat (koordinat UTM atau garis lintang dan bujur, sebagaimana terukur pada suatu peta).
Proses penerapan alih ragam geometrik terhadap data asli disebut resampling. Dengan cara ini didapatkan hasil yang berupa matrik berdasarkan koordinat medan dan berisi data digital citra yang mempunyai kebenaran geometrik. Cara yang paling sederhana untuk mengatasi masalah pengalihan ialah dengan menggunakan nilai digital piksel yang terdekat, tanpa memperhatikan adanya pergeseran kecil. Pendekatan ini disebut nearest neighbor resampling. Keunggulan metode ini ialah karena perhitungan sederhana dan menghindari pengubahan nilai piksel. Akan tetapi, kenampakan pada matrik keluaran dapat digeser secara spasial hingga setengah piksel dan dapat menyebabkan adanya kenampakan yang tidak bersambungan pada hasil citra keluarannya.
Metode resampling yang lebih rumit mengevaluasi beberapa piksel di sekitarnya untuk memperkirakan nilai citra yang akan dialihkan. Teknik interpolasi bilinear menggunakan perkiraan rerata tetimbang bagi empat piksel terdekat. Rekonstruksi yang lebih baik bagi citra dihasilkan oleh metode cubic concolution. Pada pendekatan ini, nilai piksel yang dialihkan ditentukan dengan melakukan evaluasi terhadap 16 piksel tetangga di sekitar tiap sel keluaran.
III. METODE
Ø Memotong Citra
Cara 1
1. Buka program ERDAS Imagine kemudian klik icon menu Viewer
2. Buka file yang akan dilakukan pemotongan dengan mengklik ikon pada Viewer #1
3. Klik menu AOI Tools sehingga muncul AOI Tool Palette, kemudian pilih ikon Create Rectangular AOI, untuk pemotongan yang berbentuk kotak atau icon Create Polygon AOI untuk jenis pemotongan polygon tak beraturan
4. Dengan menggunakan cursor tentukan daerah yang akan dipotong
5. Klik ikon DataPrep pada ikon panel kemudian pilih Subset Image
6. Isi tabel dialog nama file input (*.img) dan nama file outputnya (*.img) dengan mengklik ikon . File Input merupakan file sebelum pemotongan dan File Output merupakan file hasil pemotongan
7. Klik icon AOI pada tabel dialog sehingga muncul tampilan Choose AOI pilih Viewer kemudian klik OK
8. Klik OK dan tunggu proses hingga 100 % baru klik OK kembali
9. Untuk melihat hasilnya, buka nama file hasil pemotongan pada viewer baru
Cara 2
1. Tampilkan citra yang mau dipotong
2. Dari menu VIEWER pilih Utility/Inquire Box
3. Geser Inquire Box sesuai dengan daerah yang akan dicropping dan klik Apply
4. Dari INTERPRETER pilih Utility/Subset. Pilih nama file citra yang dipotong dan tulis nama file luaran
5. Lokasi yang dicropping ditentukan From Inquire Box
6. Pilih kanal yang diambil yaitu kanal 1:6
7. Klik OK untuk memulai proses cropping
Ø KOREKSI GEOMETRIK
Menyajikan Citra
ERDAS IMAGINE sudah dijalankan dan Viewer IMAGINE sudah terbuka (Viewer#1)
1. Klik icon Viewer pada panel icon IMAGINE untuk membuka Viewer#2.
2. Pilih Session|Tile Viewer pada panel icon IMAGINE untuk menempatkan Viewer bersebelahan.
3. Pada Viewer#1 klik icon Open (atau pilih File|Open|Raster Layer… dari menu Viewer#1).
4. Di dialog Select Layer to Add pada Filename (*.img) klik crop_land_bgr_2002.img.
5. Klik tab Raster Option dan pada pop list Display as: pilih True Color.
6. Kemudian klik Fit to Frame untuk melihat seluruh kenampakan citra. Selanjutnya klik OK.
7. Pada Viewer#2 klik icon Open (atau pilih File|Open|Raster Layer… dari menu Viewer#2).
8. Di dialog Select Layer to Add pada Filename (*.img) klik crop_spot5_bogor_180603.img.
9. Pada bagian bawah Layers to Color: tampilkan band 1 pada Red, band 2 pada Green dan band 3 pada Blue.
10. Kemudian klik Fit to Frame untuk melihat seluruh kenampakan citra. Selanjutnya klik OK.
Menjalankan GCP Tool
11. Pilih Raster|Geometric Correction dari menu Viewer#1
12. Pada dialog Set Model Dialog pilih Polynomial dan klik OK. Geo Correction Tool dan Polynomial Model Properties terbuka
13. Klik Close pada dialog Polynomial Model Properties
14. Terima default Existing Viewer pada dialog GCP Tool Reference Setup dengan mengklik OK
15. Klik pada Viewer#2 untuk menampilkan crop_spot5_bogor_180603.img, sehingga dialog Reference Map Information terbuka
16. Klik OK pada dialog Reference Map Information
17. Pada Viewer#1 pilih satu dari area yang tergambar dibawah ini dengan mengklik areanya.
18. Untuk memudahkan melihat GCP#1 tekan mouse kanan pada Color Colomn pada GCP Tool CellArray dan pilih warna Yellow
19. Pada Viewer#3 (perbesaran sebagian dari area Viewer#1) drag GCP pada lokasi pasti
20. Pada GCP Tool klik icon Create GCP
21. Pada Viewer#4 klik area yang sama seperti yang dilakukan pada Viewer#3
22. Untuk memudahkan melihat GCP#1 pada Viewer#2 tekan mouse kanan pada Color Colomn pada GCP Tool CellArray dan pilih warna Yellow
23. Klik icon Create GCP pada tool bar GCP
24. Ulangi langkah 18 – 20 untuk mendigitasi GCP#2, GCP#3 dan GCP#4. Setelah mendigitasi GCP#4 pada Viewer#1 atau Viewer#3, GCP secara otomatis match di Viewer2#4.
25. Bila model belum mendukung Auto Calculation klik icon Calculation pada tool bar GCP Tool
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. HASIL
- HASIL PEMOTONGAN CITRA PUNCAK
- ORDER 1
- ORDER 1 BILINEAR INTERPOLATION
- ORDER 1 CUBIC CONVOLUTION
- ORDER 1 NEAREST NEIGHBOR
- ORDER 2
- ORDER 2 NEAREST NEIGHBOR
- ORDER 2 BILINEAR INTERPOLATION
- ORDER 2 CUBIC CONVOLUTION
A.2. PEMBAHASAN
Pada praktikum ini melakukan pemotongan citra dan koreksi geometrik. Pemotongan citra dilakukan agar lebih mudah dalam mengamati suatu tempat atau daerah. Proses pemotongan citra dilakukan dengan cara penentuan lintang dan bujur dengan batas wilayah studi dan dibatasi oleh batas administrasi masing-masing wilayah. Citra yang dipotong yaitu citra puncak-ld-89. Dengan nilai ULX 720222.000000, nilai ULY 9264742.000000, nilai LRX 721722.000000, dan nilai LRY 9263242.000000.
Koreksi geometrik bertujuan untuk memperbaiki distorsi geometrik sehingga diperoleh citra dengan sistem proyeksi dan koordinat seperti yang ada pada peta. Koreksi geometrik sesungguhnya melibatkan proses georeferensi karena semua sistem proyeksi sangat terkait dengan koordinat peta. Untuk menguji apakah citra hasil koreksi geometrik telah mempunyai koordinat yang benar, maka dilakukan pengecekan dengan menggunakan titik-titik cek bebas, yaitu titik-titik yang teridentifikasi pada citra dan pada peta referensi tetapi berlainan dengan titik-titik control tanah. Keakuratan citra hasil geometrik dapat diuji dengan menghitung besar penyimpangan terhadap peta referensi. Citra hasil koreksi geometrik dapat diterima apabila penyimpangan posisi tidak melebihi satu piksel. (Anonim, 2010)
Pada koreksi geometrik, citra yang dikoreksi yaitu crop-land-bgr-2002 dan
citra crop-spot5-bgr. Ada tiga metode resampling yang digunakan, yaitu nearest neighbor, bilinear interpolation, dan cubic convulation. Pada ordo satu dicari tiga titik, dengan nilai control point error yang didapat sebesar X (0.0000), Y (0.0000), total (0.0000). Untuk GCP#1, X Input sebesar 291.914, Y Input sebesar -114.227, X Ref sebesar 699231.807, Y Ref sebesar 9273985.827, dan contrib.. sebesar 0.079. untuk GCP#2, X Input sebesar 114.965, Y Input sebesar -228.690, X Ref sebesar 6933948.562, Y Ref 9270431.343, dan contrib. sebesar 1.263. untuk GCP#3, X Input sebesar 106.724, Y Input sebesar -83.649, X Ref sebesar 693676.154, Y Ref sebesar 9274304.303, dan contrib. sebesar 1.183.
Metode resampling dari order satu, diantaranya nearest neighbor memiliki nilai antara lain, ULX sebesar 701209.000000, ULY sebesar 9269367.000000, LRX sebesar 702709.000000, dan LRY sebesar 9267867.000000. bilinear interpolation memiliki nilai antara lain, ULX sebesar 701299.000000, ULY sebesar 9268137.000000, LRX sebesar 702799.000000, LRY sebesar 9266637.000000. cubic convolution memiliki nilai antara lain, ULX sebesar 701239.000000, ULY sebesar 9270057.000000, LRX sebesar 70270057.000000, dan LRY sebesar 9268557.000000.
Untuk order dua dicari enam titik, dengan nilai control point error yang didapat sebesar X (0.0623), Y (0.2355), total (0.2436). Untuk GCP#1, X Input sebesar 273.125, Y Input sebesar -225.125, X Ref sebesar 699720.965, Y Ref sebesar 9270561.243, dan contrib. sebesar 0.262. untuk GCP#2, X Input sebesar 137.375, Y Input sebesar -210.375, X Ref sebesar 694753.465, Y Ref 9271101.243, dan contrib. sebesar 1.307. untuk GCP#3, X Input sebesar 116.125, Y Input sebesar -20.375, X Ref sebesar 694013.465, Y Ref sebesar 9276483.743, dan contrib. sebesar 0.452. Untuk GCP#4, X Input sebesar 46.125, Y Input sebesar -90.625, X Ref sebesar 69163.465, Y Ref sebesar 9274888.743, dan contrib. sebesar 0.498. untuk GCP#5, X Input sebesar 287.373, Y Input sebesar -134.507, X Ref sebesar 699173.068, Y Ref sebesar 9273329.402, dan contrib. sebesar 0.383. untuk GCP#6, X Input sebesar 206.444, Y Input sebesar -188.459, X Ref sebesar 69673.077, Y Ref sebesar 927162.676, dan contrib. sebesar 1.904.
Metode resampling dari order dua, diantaranya nearest neighbor memiliki nilai antara lain, ULX sebesar 701890.000000, ULY sebesar 9271182.000000, LRX sebesar 703440.000000, dan LRY sebesar 9269632.000000. bilinear interpolation memiliki nilai antara lain, ULX sebesar 700805.000000, ULY sebesar 9269973.000000, LRX sebesar 702355.000000, LRY sebesar 9268423.000000. cubic convolution memiliki nilai antara lain, ULX sebesar 700929.000000, ULY sebesar 9270841.000000, LRX sebesar 702479.000000, dan LRY sebesar 926291.000000.
Pada order dua hasil koreksi geometrik tidak lurus, hal ini dapat disebabkan karena terjadi kesalahan paralaks pada praktikan, titik yang diambil tidak mencakup ke semua wilayah. Sehingga hasil yang didapat miring. Tetapi hasil koreksi sudah benar karena nilai control point error dibawah 0.5. pada metode resampling nearest neighbor, memiliki keunggulan perhitungan yang sederhana dan menghindari pengubahan nilai piksel. Tetapi dapat menyebabkan adanya kenampakan yang tidak bersambungan pada hasil citra keluarannya. Metode bilinear interpolation menghasilkan suatu citra hasil resample dengan wujud halus. Akan tetapi, oleh karena metode ini mengubah nilai digital maka akan timbul masalah pada pemakaian analisis pengenalan pola spektral data citra. Metode cubic convolution dapat menghindarkan wujud tidak sinambung pada metode nearest neighbor dan menyebabkan citra agak lebih tajam daripada metode bilinear interpolation. Metode bilinear interpolation hasilnya paling halus, sedangkan nearest neighbor hasilnya paling kasar. (Lielesand and Kiefer, 1990).
V. Kesimpulan
Pemotongan citra dilakukan dengan menggunakan citra puncak. Citra yang dipotong untuk melihat daerah yang lebih spesifik atau detail. Koreksi geometrik menggunakan dua citra, yaitu citra landsat bogor dan spot bogor. Control point error dari order satu yaitu 0.0000 dan order dua yaitu 0.2436. titik-titik yang ditembakkan atau diambil belum mewakili seluruh daerah. Sehingga hasilnya miring. Tetapi hasil koreksi geometrik sudah benar, karena nilai control point error kurang dari 0.5. Metode bilinear interpolation hasilnya paling halus, sedangkan nearest neighbor hasilnya paling kasar.
0 komentar:
Posting Komentar