menampilkan nilai data citra pada ermapper

Menampilkan Nilai Data Citra

Pada bagian ini akan ditunjukkan bagian ER Mapper yang bertujuan untuk mengenal nilai data dari citra dengan berbagai nilai dan lokasi koordinat. Bagian ini termasuk nilai sel, neighborhood, signatures, traverse extraction, dan scattergram. Kita juga akan belajar bagaimana mengukur jarak antara dua titik dalam citra.

1. Sekilas tentang tampilan nilai data

   Mengetahui nilai data dari citra adalah salah satu dasar yang paling penting dalam menilai kualitas data dan bagian karakteristik dalam tahapan selanjutnya pada satu citra. Beberapa pilihan untuk mengetahui nilai data dan lokasi geografi dalam ER Mapper adalah:
   
   

   Nilai Sell	Nilai data yang berasosiasi dengan nilai setiap pixel dalam citra, atau nilai data pada setiap band atau banyak band.
   Neighborhoods	Satu koleksi nilai – nilai data yang ada disekitar pixel
   Signatures	Nilai data dari sebuah pixel dalam semua band yang ditampilkan pada satu format garis.
   Traverse extraction	Sebuah profile penjumlahan data nilai sepanjang satu garis atau polygon yang digambarkan pada satu citra.
   Sattergrams	Sebuah nilai titik X – Y yang berhubungan antara nilai data dalam dua band satu citra.
   Histograms	Sebuah plot yang menggambarkan kisaran nilaian data pada sumbu X dan frekuensi relatif pada sumbu Y.

   
   

2. Latihan

Latihan ini akan menunjukan anda beberapa variasi untuk melihat nilai data, koordinat, lokasi, dan jarak geografi antara dua poin satu citra.

Apa yang akan anda pelajari
Setelah menyelesaikan latihan – latihan ini, anda mengetahui bagaimana ER Mapper dalam keadaan tertutup. Hanya menu utama ER Mapper yang terbuka pada layer komputer.

1. Melihat nilai – nilai dan signatures

Tujuan : Mempelajari untuk melihat nilai data dalam sebuah text format, format sekeliling, dan nama – nama (grafik garis) format.

Buka dan tunjukkan satu RGB algorithm


1. Dari menu File, pilih ikon Open
   Satu layer citra dan menu ikon Open akan muncul pada kotak dialog
2. Double klik pada direktori dengan nama D:/Remote Sensing untuk membuka.
3. Double klik pada file dengan nama “ Melak 2000_rec. ers ”.

Melihat nilai sel dalam citra untuk semua band


1. Dari ikon View, pilih Cell Values Profile
   
   
   Gambar 26. Jendela Cell Value Profile
   Setelah kotak Cell Values Profile muncul. Geser mouse ke dekat layer. Kotak dialog ini akan memunculkan tiga layer, dimana semuanya akan bisa dimatikan kapan saja.
2. Pada ketetapan awal, pilihan Values sudah dipilih. (jika ini sudah dirubah, aktifkan ikon Values dan matikan ikon Signatures dan Neighbors).
3. Pada pilihan menu utama, klik ikon Set Pointer mode Set Pointer mode mengajari kita menggunakan mouse pointer melihat nilai dari data. (Fungsi lain dari mouse ini adalah untuk penggunaan fungsi zoom dan pan)
4. Posisikan pointer didalam layer dan geserkan mouse pointer didalam citra (atau klik sembarang pixel). Cell Values Profile menunjukan nilai data dari tujuh band dalam citra landsat untuk lokasi pixel sekarang dalam citra. Nilai data sekarang adalah secara perlahan ujung bawah edge pada kotak dialog untuk membuat lebih besar dan terang).

Melihat neighborhood dari nilai sel


1. Dalam Cell Values Profile dialog, aktifkan Neighborhood option Window kedua sudah ditambahkan dalam Cell Values Profile, dengan satu drop – down menu untuk memilih sebuah band citra.
2. Letakkan kursor dalam layer, kemudian geser mouse dari satu sisi citra (atau cukup dengan mengklik pada sembarang pixel). Sebuah nilai 3X3 dari satu neighborhood yang ditunjukkan sesuai dengan apa yang kita geserkan dengan mouse. Pixel yang ditengah dalam tampilan 3X3 adalah pixel sesungguhnya, dan delapan pixel disekelilingnya adalah neighbors. Tampilan ini berguna untuk melihat variasi lokal atau tekstur dalam variasi diberbagai bagian dari citra.
3. Dari daftar band yang ada dibagian bawah, pilih B4:B4 dan pindahkan kembali dalam citra. Nilai data untuk band 4 dari citra Landsat ditujukan dalam tampilan 3X3 neighborhood.

Melihat sebuah signature dari cell untuk berbagai fetures


1. Dalam Cell Values Profile dialog, aktifkan menu signature Window kedua sudah ditambahkan pada Cell Values Profile dialog, dengan satu menu dropdown untuk memilih satu band citra.
2. Pastikan layar Signature diperbesar dengan memberikan ukuran pada kotak dialog, atau dengan mematikan Neighbors option.
3. Klik tanda tombol untuk warna hijau diatas window signature
4. Pilih satu titik pada citra dilayar dan dipindahkan secara perlahan dari satu sisi pada area hijau dicitra ( alam dan Vegetasi buatan ). Nilai data pada semua band dalam area hijau yang ditentukan pada satu format garis lurus (kadang disebut sebagai suatu signature ). Tanda titik dibawah menunjukan nomor band pada citra. Dalam kasus ini anda menggunakan landsat TM data, sehingga anda akan melihat nilai dari setiap band sebagai satu individu yang diukur dari suatu grafik.
5. Klik tombol untuk warna kuning diatas kolom signature.
6. Pilih satu titik pada citra di layer dan klik atau geser satu area yang terang pada citra (atap bangunan atau daerah terbuka) sebuah signature baru untuk area yang terang akan ditunjukan dalam warna kuning.
7. Klik kembali pada green color button untuk menghapus signature. Pada saat anda meng-klik color button yang kedua kalinya, signature yang sudah ada (garis berwarna) dalam citra akan hilang.
8. Pilih satu titik pada citra dilayar dan geser ke sebuah area hijau, area vegetasi kembali untuk melihat sebuah signature baru.

Melihat rata – rata signature untuk sebuah tampilan

1. Klik pada icon blue color.
2. Aktifkan option Average.
3. Arah cursor pada layer citra, dan geser melalui salah satu area laut yang berwarna gelap yang mengelilingi pulau dibagian bawah.
4. Signature baru yang ketiga terlihat berwarna biru. Perhatikan bahwa garis signature lebih tipis pada bagian ini.
5. Pada waktu mengunakan Average, Signature merupakan akumulasi rata-rata dari seluruh nilai data pada seluruh area yang dicoba tadi.
6. Anda dapat menambahkan signature rata-rata dengan melanjutkan langkah no 3. Hal ini memungkinkan anda untuk melihat gambaran rata – rata signature lainnya diluar tampilan yang ada (di banding dengan satu pixel pada satu waktu.
7. Klik pada ikon Close pada Cell Vales profile pada kotak dialog untuk menutup.
2. Mengukur Lokasi dan jarak

   Tujuan : Belajar untuk mengukur tampilan lokasi geografi dalam satu citra, dan mengukur jarak antara dua titik pada satu citra.

   Melihat koordinat geographi dalam citra

   1. Dari menu View, pilih ikon Cell Coordinate…. Kotak dialog dari Cell Coordinate akan muncul. Geser di dalam citra pada layer. Tiga daerah diatas pada kotak dialog menunjukan lokasi pixel pada saat ini pada citra koordinat kolom (X) dan baris (Y), dan system koordinat Timur/Utara dan Latitude/Longitute.
   2. Arah kursor pada citra di layer, dan geser pointer pada citra.
      Posisi citra dan lokasi geographi dari cell akan muncul, sesuai dengan apa yang kita inginkan.
      Catatan : Kolom Timur/Utara dan Latitude/Longitude nilainya hanya akan muncul jika citra sudah registrasi pada salah satu proyeksi peta.

   Mengukur jarak beberapa titik dalam citra
   

   Tiga kolom dibawah dari Cell Coordinate dialog menunjukan jarak antara titik – titik dimana kita pertama kali menggeser ikon mouse dan titik dimana kita letakkan. Jarak yang ditunjukkan adalah sebagai jarak dalam satuan imperial (kaki dan miles). Jarak dalam satuan metrik (meter dan kilometer), dan jarak antar dataset (nomor piksel dalam sumbu X dan Y).
   1. Letakkan kursor pada layer dicitra dan klik sembarang titik dalam citra. Kolom jarak pada satuan imperial, metrik, dan dataset dibuat dengan nilai kosong .
   2. Tampilkan dua tampilan citra dan geser mouse diantara keduanya. Jarak antara kedua titik ini seperti yang akan ditunjukkan sesuai dengan apa yang kita geserkan. Perhitungan jarak antara kedua citra ini disebut dengan mensuration.
   3. Klik ikon Close pada kotak dialog Cell Coordinates untuk menutup.
3. Melihat profil traverse

   Tujuan : Mengetahui cara melihat nilai data citra untuk semua band yang digambarkan sesuai profile garis atau polygon ( disebut traverse extraction).

   Mengatur tampilan untuk membaca profile traverse

   1. Buka Samarinda.ers
   2. Dari menu toolbar View, pilih ikon Traverse
      Kotak dialog New map Composition dan Traverse akan terlihat.
   3. Pada kotak dialog New Map, kemudian klik pada ikon Vector file. Sebuah kotak dialog peringatan dan annotation Tools akan muncul. Anda akan menggunakan vector annotation tools untuk menggambarkan garis traverse pada citra.
   4. Klik Close jika ada peringatan ER Mapper untuk menutup. (pada saat anda menggunakan annotation tools pemakaian model Fixed page tidak disarakan, tapi karena hanya untuk latihan hal ini tidak apa – apa).

   Menggambarkan sebuah garis traverse pada citra.

   1. Pada kotak dialog Tools, klik Annotation : Poly Line
   2. Dalam citra dilayar, untuk mendapatkan satu garis yang benar dengan cara meng-klik sekali titik start, kemudian klik kembali pada akhir titik , dilanjutkan dengan peng-klikan ganda untuk mengakhiri definisi satu garis. Sebuah profile garis akan muncul ER Mepper Traverse dialog. Garis ini menunjukan potongan atau perubahan dalam nilai pixel bawah pada garis traverse seperti yang kita gambarkan. Nilai mutlak dari citra pada band 1 ditunjukan sebagai garis profile hitam.
   
   Gambar 27. Jendela Traverse

   Melihat profile untuk tiga band dataset

   1. Pada ER Mapper dialog, klik ikon Bands
      Kotak dialog Traverse Band Selection akan muncul.
   2. Tekan Ctrl key pada computer anda, kemudian klik pada band 1, 2, dan 3 dalam list untuk memilih.
   3. Klik OK pada Traverse band selection dialog.
      Profile untuk ketiga band akan muncul pada ER Mapper Traverse dialog, dengan sebuah keterangan pada pojok kanan atas yang mengindikasikan pada masing – masing band. Tipe ini akan menjelaskan hubungan antara nilai data dalam ketiga band. (dalam kasus ini, anda akan melihat nilai data untuk band yang sama dalam citra RGB (1,2,3/542), tapi anda juga dapat melihat profile untuk yang tidak digunakan pada citra yang di tampilkan.
4. Membaca Scattergram pada citra

Tujuan : Belajar untuk membaca hubungan antara nilai data citra dalam dua band sebagai dimensi plot yng disebut dengan Scattergram.

Suatu scattergram memberikan pengertian secara grafik pada anda untuk melihat korelasi antara nomor digital dalam dua band citra. Nilai dari satu band dilihat pada sumbu Y dan nilai lainnya pada sumbu X. Dua lokasi nomor digital pada masing-masing pixel dalam dua dimensi ruang pada grafik.

Membuka satu kotak dialog Scattergram


1. Dari menu view, pilih Scattergram…..
2. Klik menu cancel pada kotak dialog New Composition untuk menutupnya.

Gambar 28. Jendela Scattergram

Kotak Scattergram secara otomatis akan memunculkan citra dalam layer yang aktif. Mutlak, sebuah scattergram baru diplot pada band 1 di citra pada sumbu X dan band 2 pada sumbu Y, dan pengelompokan titik akan ditunjukkan dengan cara berbagai warna di dalam layar scattergrams. Warna – warna ini merupakan perwakilan dari akumulasi frekuensi (atau kerapatan) dari nilai kedua band tersebut. Area Scattergrams dengan kerapatan titik yang tinggi ditunjukkan pada daerah warna di bagian atas dari grafik warna (merah dan kuning) dan kerapatan titik yang rendah berada pada daerah bawah dari grafik warna(biru dan magenta). Secara tipikal, daerah kerapatan tinggi akan ditampilkan dengan perbandingan sebuah nomor besar dalam kedua band, seperti daerah luas pada air.

Merubah kombinsi band pada citra
Dalam scattergrams untuk band 1 dan 2, perlu dicatat bahwa titik-titik data biasanya berkelompok. Ini menandakan bahwa ada korelasi yang kuat antara data dan dua band tersebut (keduanya dapat dilihat pada band untuk daerah air), sehingga diharapkan akan dapat memberikan informasi tambahan.


1. Pada scattergrams doalog, klik ikon Setup…
   
   
   Gambar 29. Kotak dialog Scattergrams Setup
   Kotak dialog Scattergrams Setup akan terbuka untuk mengganti band pada citra, mendefinisikan region, dan fungsi lainnya. Pindahkan kursor sehingga tidak akan menutupi dialog Scattergrams atau layar citra.
2. Klik pada list drop-down untuk daerah sumbu Y, dan pilih B4. ER Mapper akan menggambar kembali scattergrams, pada saat ini nilai data dari band 4 ada pada sumbu Y.
3. Klik pada ikon Limit to Actual untuk mengatur sumbu X dan Y kepada data actual pada kisaran band 1 dan 4. Perbesar layar scattergrams agar memenuhi layar. Dapat dikatakan bahwa titik-titik yang ditunjukkan pada band 1 dan 4 mempunyai korelasi yang kuat, sehingga dapat menunjukkan informasi yang berbeda. (band 4 merekam reflektansi dekat daerah infrared).

Merubah batasan axis menjadi zoom in pada bagian scattergrams
Perhatikan titik-titik kecil, mengelompok dan padat di sudut kiri bawah dari scattergrams (ditunjukkan dengan warna cyan, hijau dan merah). Ini menidentifikasikan bahwa terdpat frekuensi yang tinggi pada titik dalam kedua band tersebut.


1. Letakkan titik mouse (tanpa ditekan) disekeliling area kelompok yang padat. Secara langsung diatas layar scattergrams, ER Mapper akan menunjukkan posisi pointer dalam scattergrams dan nilai data dalam kedua band tersebut. Nilai pertama adalah di sumbu X (band 1), dan nilai kedua di sumbu Y (band 4). Untuk lebih memfokuskan pada area didalam scattergrams, anda dapat menggunakan mouse untuk determinasi perkiraan limit data dari pengelompokan solid, dan selanjutnya mereset limit X dan Y kepada “zoom in”.
2. dalam dialog Setup Scattergrams, aktifkan pilihan Defer Display, ikon Display (yang semula berwarna abu-abu) sekarang sudah aktif. Ikn Defer Display memberi perintah pada ER Mapper menunda proses pembaharuan scattergrams sampai anda selesai melakukan perubahan yang diinginkan (dalam hal ini batas axis).
3. Edit nilai maksimum pada sumbu X menjadi 120, dan tekan Enter atau Return untuk pengecekan.
4. Edit nilai maksimum pada sumbu Y menjadi 30, dan ekan Enter atau Return
5. Klik ikon Display
6. ER Mapper akan menunjukkan kembali scattergrams pada “zoom in” pada kelompok solid, sehingga anda dapat lebih jelas melihat detailnya.
7. Pada dialog Setup Scattergrams, klik ikon Limits to Actual, selanjutnya klik Display kembali. Scattergrams zoom akan kembali menampilkan extents sebelumnya.
8. Matikan pilihan Defer Display
9. Pada dialog Scattergrams klik Close untuk menutupnya dan Setup Scattergrams.

ermapper

I. PENDAHULUAN

ER Mapper adalah salah satu software (perangkat lunak) yang digunakan untuk mengolah data citra atau satelit. Masih banyak perangkat lunak yang lain yang juga dapat digunakan untuk mengolah data citra, diantaranya adalah Idrisi, Erdas Imagine, PCI dan lain-lain. Masing-masing perangkat lunak mempunyai keunggulan dan kelebihannya sendiri. ER Mapper dapat dijalankan pada workstation dengan sistem operasi UNIX dan komputer PCs (Personal Computers) dengan sistem operasi Windows 95 ke atas dan Windows NT.

Pengolahan data citra merupakan suatu cara memanipulasi data citra atau mengolah suatu data citra menjadi suatu keluaran (output) yang sesuai dengan yang kita harapkan. Adapun cara pengolahan data citra itu sendiri melalui beberapa tahapan, sampai menjadi suatu keluaran yang diharapkan. Tujuan dari pengolahan citra adalah mempertajam data geografis dalam bentuk digital menjadi suatu tampilan yang lebih berarti bagi pengguna, dapat memberikan informasi kuantitatif suatu obyek, serta dapat memecahkan masalah.

Data digital disimpan dalam betuk barisan kotak kecil dua dimensi yang disebut pixels (picture elements). Masing-masing pixel mewakili suatu wilayah yang ada dipermukaan bumi. Struktur ini kadang juga disebut raster, sehingga data citra sering disebut juga data raster. Data raster tersusun oleh baris dan kolom dan setiap pixel pada data raster memiliki nilai digital (gambar 1).

Gambar 1. Struktur Data Raster

Data yang didapat dari satelit umumnya terdiri beberapa bands (layers) yang mencakup wilayah yang sama. Masing-masing bands mencatat pantulan obyek dari permukaan bumi pada panjang gelombang yang berbeda. Data ini disebut juga multispectral data. Di dalam pengolahan citra, juga dilakukan penggabungan kombinasi antara beberapa band untuk mengekstraksi informasi dari obyek-obyek yang spesifik seperti indeks vegetasi, parameter kualitas air, terumbu karang dan lain-lain.

1. Aplikasi Pengolahan Data Citra

Pengolahan data citra adalah bagian penting untuk dapat menganalisa informasi kebumian melalui data satelit penginderaan jauh. Aplikasi-aplikasi yang dapat diterapkan melalui pengolahan data citra antara lain:


• pemantauan lingkungan
• manajemen dan perencanaan kota dan daerah urban
• manajemen sumber daya hutan
• eksplorasi mineral
• pertanian dan perkebunan
• manajemen sumber daya air
• manajemen sumber daya pesisir dan lautan
• oseanografi fisik
• eksplorasi dan produksi minyak dan gas bumi
2. Pengolahan Data Citra

Pengolahan data citra dimulai pada tahun 1960-an untuk memproses citra dari satelit yang mengelilingi bumi. Pengolahan data citra dibuat dalam bentuk “disk to disk” dimana kita harus menuliskan spesifikasi file yang akan diolah, kemudian memilih tipe pemrosesan yang akan digunakan, kemudian menunggu komputer mengolah data tersebut serta menuliskan hasilnya ke dalam file baru (gambar 2). Jadi sampai final file terbentuk baru kita dapat melihat hasil yang diharapkan, tetapi bila hasilnya jauh dari yang kita harapkan, maka kita harus mengulangnya dari awal kembali. Sampai tahun 1980-an proses tersebut masih digunakan oleh beberapa produk pengolahan data citra.



Gambar 2. Proses Pengolahan Data Citra Secara Tradisional


ER Mapper mengembangkan metode pengolahan citra terbaru dengan pendekatan yang interaktif, dimana kita dapat langsung melihat hasil dari setiap perlakuan terhadap citra pada monitor komputer. ER Mapper memberikan kemudahan dalam pengolahan data sehingga kita dapat mengkombinasikan berbagai operasi pengolahan citra dan hasilnya dapat langsung terlihat tanpa menunggu komputer menuliskannya menjadi file yang baru (gambar 3). Cara pengolahan ini dalam ER Mapper disebut Algoritma.



Gambar 3. Pengolahan Citra Menggunakan ER Mapper


Algoritma adalah rangkain tahap demi tahap pemrosesan atau perintah dalam ER Mapper yang digunakan untuk melakukan transformasi data asli dari hard disk sampai proses atau instruksinya selesai. Dengan Algoritma, kita dapat melihat hasil yang kita kerjakan di monitor, menyimpannya ke dalam media penyimpan (hard disk, dll), memanggil ulang, atau mengubahnya, setiap saat. Oleh karena Algoritma hanya berisi rangkaian proses, maka file dari algoritma ukurannya sangat kecil, hanya beberapa kilobyte sampai beberapa megabyte, tergantung besarnya proses yang kita lakukan, sehingga sangat menghemat ruang hard disk. Dan oleh karena file algoritma berukuran kecil, maka proses penayangan citra menjadi relatif lebih cepat. Hal ini membuat waktu pengolahan menjadi lebih cepat. Konsep Algoritma ini adalah salah satu keunggulan ER Mapper. Selain itu, beberapa kekhususan lain yang dimiliki ER Mapper adalah :

1. Didukung dengan 130 format pengimpor data
2. Didukung dengan 250 format pencetakan data keluaran
3. Visualisasi tiga dimensi
4. Adanya fasilitas Dynamic Links
5. Penghubung dinamik (Dynamic Links) adalah fasilitas khusus ER Mapper yang membuat pengguna dapat langsung menampilkan data file eksternal pada citra tanpa perlu mengimportnya terlebih dahulu. Data-data yang dapat dihubungkan termasuk kedalam format file yang populer seperti ARC/INFO, Oracle, serta standar file format seperti DXF, DON dll.

Selain kelebihan-kelebihan di atas, ER Mapper memiliki keterbatasan, yaitu :


1. Terbatasnya format Pengeksport data
2. Data yang mampu ditanganinya adalah data 8 bit.
3. Prosedur Pengolahan Data Citra

Prosedur pengolahan data citra diawali dengan mengimport data sampai dengan hasil akhir dalam bentuk cetakan (printing). Dari beberapa prosedur ini, tidak semua prosedur harus dijalankan untuk mendapatkan hasil yang sesuai dengan harapan. Untuk beberapa aplikasi dapat dihasilkan keluaran yang diharapkan tanpa melalui seluruh prosedur pengolahan citra.

1. Import Data

Langkah pertama dalam pengolahan citra adalah mengimport data satelit yang akan digunakan ke dalam format ER Mapper. Umumnya data disimpan dalam bentuk magnetic tape, CD-ROM atau media penyimpanan yang lain. Dua bentuk utama data yang diimport ke dalam ER Mapper adalah data raster dan vektor.

Data raster adalah tipe data yang menjadi bahan utama kegiatan pengolahan citra. Contoh data raster adalah citra satelit dan foto udara. Pada saat mengimport data raster, ER Mapper akan membuat dua files yaitu:


• File data binary yang berisikan data raster dalam format BIL, tanpa file extension.
• File header dalam format ASCII dengan extension .ers

Data vektor adalah data yang terseimpan dalam bentuk garis, titik dan poligon. Contoh data vektor adalah data yang dihasilkan dari hasil digitasi Sistem Informasi Geografis (SIG) seperti jalan, lokasi pengambilan sampel atau batas administrasi. ER Mapper juga akan membuat dua file hasil dari mengimport data vektor:


• File data dalam format ASCII berisikan data vektor
• File header dalam format ASCII dengan extension .erv
2. Menampilkan Citra

Setelah proses mengimpor data, selanjutnya adalah menampilkan citra tersebut. Hal ini dilakukan untuk mengetahui kualitas dari data yang digunakan. Apabila data/citra tersebut memiliki kualitas yang tidak sesuai dengan keinginan (berawan, data bergaris, dll) maka kita tidak perlu melanjutkan proses pengolahan, dan mencari data baru yang memiliki kualitas yang lebih baik.

Di dalam ER Mapper, cara menampilkan citra disebut Color Mode. Ada beberapa cara untuk menampilkan citra:

• Pseudocolor Displays, menampilkan citra dalam warna hitam dan putih, biasanya hanya terdiri dari satu layer/band saja.
• Red-Green-Blue (RGB), menampilkan citra melalui kombinasi tiga band, setiap band ditempatkan pada satu layer (Red/Green/Blue), cara ini disebut juga color composite. Contoh: False Color Composite RGB 453.
• Hue-Saturation-Intensity (HIS), menampilkan citra melalui kombinasi tiga band, setiap band ditempatkan pada satu layer (Hue/Saturation/Intensity), cara ini biasanya digunakan bila kita menggunakan dua macam data yang berbeda, misalkan data Radar dengan data Landsat-TM.
3. Rektifikasi Data/Geocoding

Data raster umumnya ditampilkan dalam bentuk “raw” data dan memiliki kesalahan geometrik. Untuk mendapatkan data yang akurat, data tersebut harus dikoreksi secara geometrik kedalam sistem koordinat bumi. Ada dua proses koreksi geometrik:


• Registrasi, koreksi geometrik antara citra yang belum terkoreksi dengan citra yang sudah terkoreksi.
• Rektifikasi, koreksi geometrik antara citra dengan peta
4. Mosaik Citra

Mosaik citra adalah proses menggabungkan/menempelkan dua atau lebih citra yang tumpang tindih (overlapping) sehingga menghasilkan citra yang representatif dan kontinyu. Dalam ER Mapper proses ini dapat dilakukan tanpa membuat suatu file yang besar, kecuali bila kita ingin menyimpannya menjadi file tersendiri.

5. Penajaman Citra

Proses penajaman citra dilakukan untuk mempermudah pengguna dalam menginterpretasikan obyek-obyek yang ada pada tampilan citra. Dengan proses Algoritma, ER Mapper mempermudah pengguna melakukan berbagai macam proses penajaman citra tanpa perlu membuat file-file baru yang hanya akan membuat penuh disk komputer. Jenis-jenis operasi penajaman citra meliputi:

• Penggabungan Data (Data fusion), menggabungkan citra dari sumber yang berbeda pada area yang sama untuk membantu di dalam interpretasi. Contoh data Landsat-TM dengan data SPOT.
• Colodraping, menempelkan satu jenis data citra di atas data yang lainya untuk membuat suatu kombinasi tampilan sehingga memudahkan untuk menganalisa dua atau lebih variabel. Contoh citra vegetasi dari satelit di colordraping di atas citra foto udara pada area yang sama.
• Penajaman kontras, memperbaiki tampilan citra dengan memaksimumkan kontras antara pencahayaan dan penggelapan atau menaikan dan merendahkan harga data suatu citra.
• Filtering, memperbaiki tampilan citra dengan mentransformasikan nilai-nilai digital citra, seperti mempertajam batas area yang mempeunyai nilai digital yang sama (enhance edge), menghaluskan citra dari noise (smooth noise), dll.
• Formula, membuat suatu operasi matematika dan memasukan nilai-nilai digital citra pada operasi matematika tersebut., misalnya Principal Component Analysis (PCA).
• Klasifikasi, menampilkan citra menjadi kelas-kelas tertentu secara statistik berdasarkan nilai digitalnya. Contoh membuat peta penutupan lahan dari citra satelit Landsat-TM.
6. Dynamic Links

Penghubung dinamik adalah fasilitas khusus ER Mapper yang membuat pengguna dapat langsung menampilkan data file eksternal pada citra tanpa perlu mengimportnya terlebih dahulu. Data-data yang dapat dihubungkan termasuk kedalam format file yang populer seperti ARC/INFO, Oracle, serta standar file format seperti DXF, DGN dll.

7. Komposisi Peta

Komposisi peta memungkinkan pengguna untuk mempresentasikan citra-citra secara profesional dan penuh arti. Kualitas kartografik peta pada ER Mapper dapat membuat grid, legenda, bar skala, panah arah utara, logo perusahaan, legenda klasifikasi.

8. Pencetakan

Pengguna dapat menghasilkan keluaran suatu citra dengan menggunakan peralatan pencetakan atau printer yang meliputi printer berwarna, film, printer hitam putih dan format grafik. Pilihan pencetakan membutuhkan suatu algoritma yang mendefinisikan semua data dan pengolahannya dengan catatan hanya algoritma yang telah disimpan yang dapat dicetak. Pastikan kita telah menyimpan algoritma kita sebelum mencetaknya.

dasar interface pengguna ermapper

Pada bagian ini akan sedikit dijelaskan mengenai beberapa komponen utama pada tampilan (interface) ER Mapper. Hampir semua operasi menggunakan tombol pada mouse, dan hanya sedikit sekali yang dilakukan dengan mengetik pada keyboard.

1. Menggunakan Mouse

Pada saat menjalankan ER Mapper, gunakan tombol kiri mouse untuk menjalankan suatu operasi, seperti memilih items dari menus, merubah jendela citra, dan menggambar annotasi. Beberapa istilah yang umum pada saat menggunakan mouse:


• Point, menempatkan pointer mouse pada suatu item (pilihan pada tampilan ER Mapper).
• Click, menempatkan pointer pada suatu item dan menekan tombol kiri mouse sekali, Double-Click(klik ganda) berarti menekannya dua kali.
• Drag, tekan tombol kiri mouse dan menahannya, lalu membawa pointer mause ke lokasi yang baru. Symbol pointer mouse akan berubah tergantung dari apa yang ditunjukkan oleh pointer tersebut:

	memilih menu commands dan klik tombol; menunjukkan nilai digital atau koordinat pada citra.
	menulis atau memilih text, atau merubah masukan angka.
	memperbesar atau memperkecil tampilan citra atau
	memilih jendela yang tidak aktif menjadi jendela aktif (current window)
	menggeser citra pada jendela citra.
	menggambar annotasi, membuat region, membuat obyek komposisi peta.



2. Menu Utama ER Mapper

Menu utama ER Mapper muncul langsung setelah kita membuka ER Mapper. Menu utama ini mempunyai dua komponen utama yaitu menu bar dan tombol toolbar (toolbar buttons) Gambar 4 di bawah ini :



Gambar 4. Menu Utama ER Mapper

• Menu bar, tempat pilihan perintah yang akan digunakan pada pengolahan citra, untuk memilih perintah pada menu bar, klik nama pada menu bar, kemudian pilih perintah yang akan dijalankan.
• Tombol toolbars, tempat menampilkan pilihan perintah urnum secara cepat, untuk menjalankannya hanya klik pada tombol perintah yang diinginkan..
• Tool tips, untuk mengetahui fungsi tombol tersebut, letakkan pointer di atas tombol yang ingin diketahui, kemudian akan muncul kalimat {tool tips) yang memberitahukan fungsi tombol tersebut Ada 18 toolbars yang dapat diaktifkan selain toolbar standar (standard toolbar) dan toolbar fungsi umum (common function toolbar). Semuanya dapat diaktifkan dan disembunyikan dengan meng-klik Toolbar menu pada menu bar. Untuk mengaktifkan klik pada toolbar yang akan di aktifkan dan akan muncul tanda centang ( v ) yang menunjukkan bahwa menu tersebut aktif.

ER Mapper terdiri dari 8 menu utama yaitu File, Edit, View, Toolbars, Process, Utilities, Windows dan Help. Untuk mengetahui fungsi dari menu-menu utama tersebut, berikut akan kita bahas sekilas. Jendela utama ER MAPPER akan secara otomatis menampilkan menu bar yang berisikan seluruh fungsi dan perintah pada ER MAPPER.

1. Menu Edit
• Annotate Vector Layer : Menampilkan data vector
• Edit/Create Regions : Membuat dan melakukan editing pada data vector, perintah ini juga digunakan untuk membuat training area pada proses klasifikasi terbimbing (supervised classification)
• Edit ARC/INFO Coverage : Membuat dan melakukan editing pada data vektor yang berformat ARC/INFO Workspace.
• Edit Class Region Color and Name : Membuat dan melakukan perubahan nama atau warna pada kelas-kelas hasil proses klasifikasi. Hanya dapat digunakan pada data citra yang telah terklasifikasi.
2. Menu View

Anda dapat melakukan menampilkan beberapa item didalam menu view ini seperti hasil perhitungan statistic, tampilan citra normal atau 3D, alogaritma, nilai pixel, posisi koordinat lainya.
Beberapa perintah penting pada menu view adalah sebagai berikut:


• Algorithm : Membuka algorithm dialog box. Perintah dapat dipersingkat dengan menekan tombol.
• Quick Zoom : Memperbesar atau memperkecil tampilan citra. Perintah dapat dipersingkat dengan menekan tombol-tombol berikut
• Statistic : Menampilkan nilai –nilai statistic dari data citra
• Cell Value Profile : Menampilkan nilai piksel (Digital Number/DN) pada setiap band dalam data citra
• Cell Coordinat : Memberikan informasi mengenai letak geografis suatu obyek titik pada citra
3. Menu Toolbars

Menu Toolbars digunakan untuk menampilakan short-cut atau menu singkat yang ditampilkan dalm ikon-ikon untuk menjlankan perintah tertentu dalam kelompok bidang penggunaan tertentu seperti Forestry, Mineral, dan lain-lain yang tertera pada menu toolbars.

4. Menu Process

Menu Process berisi menu-menu pemrosesan didalam ER Mapper seperti klasifikasi, konversi data, rektifikasi, penghitungan nilai statistic dan laimnya.
Beberapa perintah penting pada menu process adalah sebagai berikut :


• Raster Cell to Vektor Polygons : Merubah data raster menjadi bentuk data vector
• Calculate Statistic : Menghitung nilai-nilai statistic data citra
• Classification : Menjalankan proses klasifikasi data citra satelit
• Rectification : Melakukan koreksi geometric
5. Menu Utilities

Didalam menu utilities anda dapat melakukan proses import data dari sumber/format lain dan eksport data dari ER Mapper kedalam format lainnya, managemen file dan lainnya.
Hal penting pada menu Utilities adalah :


• Import : Mengkonversi format data citra menjadi format ER Mapper
• Export : Mengkonversi data citra dari format ER Mapper menjadi data dalam format yang lain.
6. Menu Windows

Menu Windows digunakan untuk membuat windows baru dengan cara Klik menu Windows, pilih New Windows dan juga menampilkan nama-nama window lainya yang sedang dibuka dalam ER Mapper

7. Menu Help

Menu Help berisi informasi-informasi bantuan yang dibutuhkan user seperti tutorial, konsep ER Mapper dan lainnya.

3. Kotak Dialog ER Mapper

Pada saat memilih suatu perintah atau menekan tombol pada toolbar, sering muncul kotak dialog yang mengharuskan kita untuk mengisi pada kotak kosong atau memilih file, atau memilih option yang disediakan ER Mapper dengan meng-klik Scrool bar (panah geser).

Ketika kita memilih untuk membuka atau menyimpan dataset, algoritma atau file lain, ER Mapper akan menampilkan kotak dialog pemilihan file. Jendela utama menampilkan daftar direktori atau file-file pada direktori aktif. Pada menu kotak dialog pemilihan file diatas, memiliki fungsi:


• History Menu, merubah direktory aktif, berisi daftar direktori yang telah dibuka, berurutan dari yang baru dibuka paling atas dan yang lama sebelah bawah.
• Special Menu, untuk merubah direktori awal (home direktori), atau untuk menandakan atau tidak direktori.
• View Menu, Mengurutkan isi direkori berdasarkan nama, tanggal dirubah atau tanggal dibuat.
• Volumes Menu, Untuk mengakses ke disk drive.
• Directories Menu, Untuk merubah direktori yang dibuat sistem manager komputer.

Gambar 5 : Kotak Dialog Pemilihan File ER Mapper

PENGOLAHAN CITRA

PENGOLAHAN CITRA

1. Mengaktifkan Program ER Mapper
• Dari Windows 95 atau Windows 98 atau Windows lainnya non aktifkan/tutup semua program yang lain (bila ada) dan non aktifkan program screen saver (bila ada).
• Dari menu Start pilih Programs kemudian pilih ER Mapper – ER Mapper maka akan muncul gambar sebagai berikut :



Gambar 6. Menu Utama ER Mapper

• Atau dari dekstop komputer dapat dicari shortcut icon seperti gambar dibawah ini, lalu di-klik dua kali, sehingga juga akan muncul menu seperti diatas.


Gambar 7. Shortcut ER Mapper


2. Import dan Konversi Format Data

Langkah pertama dalam pengolahan citra adalah melakukan konversi data sehingga data tersebut dapat dibaca dan dikenali oleh software yang digunakan. Konversi data adalah pengubahan satu format data ke format lain, ini dapat dilakukan dengan cara melakukan proses import maupun eksport data. Data yang di import maupun di eksport ada 2 jenis yaitu data raster dan data vektor. Sedangkan penyimpanan data-data penginderaan jauh tersebut bisa disimpan dalam tape magnetik, CD ROM, disket, zip drive, atau media penyimpan lainnya,

Data raster adalah salah satu jenis data masukan untuk pengolahan data. Data raster meliputi data citra satelit, foto udara, digital terrain model (DTM), data seismik dan data geofisika. Pada saat kita mengimpor sebuah file data raster citra (dengan menggunakan program pengimpor ER Mapper), ER Mapper mengkonversikan data tersebut dan membuatnya menjadi dua buah file yaitu :


1. File data binari yang mengandung data raster dalam format BIL (Binary Interleaved by Line).
2. Kepala file (header) data ASCII dengan ekstensi *.ers

Catatan : Header merupakan file yang sangat penting karena menyimpan semua informasi data yang kita import, seperti : format data asli, datum, jumlah band , dsb. Header ini dapat di buka dengan program wordpad.

Data vektor adalah salah satu jenis data masukan yang disimpan dalam bentuk garis, titik, dan poligon. Misal data yang dihasilkan oleh software ARC/INFO. Data vektor yang di import tersebut kemudian disimpan menjadi 2 file yaitu :


1. File data ASCII yang mengandung data vektor
2. Kepala file (header) data ASCII dengan ekstensi *.erv

Sebelum kita melakukan proses import ataupun eksport data, ada beberapa hal yang harus diketahui dengan data yang kita dapatkan agar proses ini dapat dikerjakan. Informasi yang harus diketahui tersebut adalah:


1. Data dalam format software apa dan dengan ekstension apa. Contoh data yang kita peroleh dari Bank Data LAPAN dengan format ERDAS 7.5 dengan ekstension *.lan. Atau data dengan format ERDAS Imagine 8.2 dengan ekstension *.img. Maka dengan informasi ini saja kita sudah dapat melakukan proses konversi data sepanjang software yang kita pakai memiliki fasilitas konversi dari format tersebut.
2. Format Data, apakan data kita dalam format BIL, BSQ, atau BIP, kemudian dalam binary atau ASCI, panjang kolom dan barisnya, jumlah band, jenis file apakah single file multi band atau multi file single band serta jumlah headerya. Data-data tersebut biasanya sangat kita perlukan dalam. melakukan proses konversi guna memilih jenis konversi yang kita butuhkan dan parameter-parameter yang harus dimasukkan selama proses konversi. ERMapper 6.4 memiliki fasilitas konversi yang relatif lengkap dalam mengimpor data akan tetapi sangat terbatas untuk mengekspor data ke format software lainnya.
Langkah Kerja :
• Dari menu bar pilihan Utilities yang akan menampilkan berbagai jenis data yang dapat diimpor dengan ER Mapper.
• Untuk mengkonversi dari format ERDAS LAN, pilih Import Image formats kemudian pilih ERDAS 7.5 HEAD74
• Klik Import, akan keluar tampilan sebagai berikut :



Gambar 8. Menu Import



Gambar 9. Jendela Dialog Import dari ERDAS

• Klik Import File/Device Name untuk memilih file yang akan diimpor, dengan mengklik akan muncul kotak dialog baru yaitu kotak Input File Selection. Kemudian pilih direktori yang berisikan file yang akan diimport sebagai contoh D:\Remote Sensing\TM980126G.lan, gambar menunjukkan direktori sehingga harus di klik dua kali untuk membukanya, sedangkan gambar menunjukkan suatu file, sehingga file TM980126G.lan akan terlihat seperti TM980126G.lAN pada kotak dialog tersebut.



Gambar 10. Jendela Dialog Lokasi File yang akan di Import

• File yang akan diimpor juga dapat langsung diambil dari CD-ROM, sehingga tidak perlu file tersebut dicopy terlebih dahulu ke hard disk tetapi input file langsung dari direktori CD-ROM.
• Klik Output Dataset Name untuk menempatkan dataset hasil impor, dengan mengklik akan muncul kotak dialog baru yaitu kotak Output Dataset Selection yang mirip dengan kotak dialog Input File Selection. Kemudian pilih direktori yang akan disikan nama file baru (mencari direktori dapat menggunakan tanda panah) sebagai contoh D:\Remote Sensing\, kemudian ketikan nama file baru misalnya BS980126.ers, (catatan: penulisan extension .ers setelah nama file dapat tidak ditulis karena ER Mapper akan otomatis memberi tambahan .ers setelah nama file).
• Pilih Geodetic Datum dan Map Projection jika data yang diimport sudah sesuai dengan posisi di bumi. Jika data yang diimport adalah data asli maka set Geodetic Projection dengan RAW dan Map Projection dengan RAW.
• Klik OK
3. Menampilkan Citra

Setelah mengimpor data citra maka tahapan-tahapan berikutnya adalah menampilkan citra di layar komputer untuk mengevaluasi kualitas dan geografi daerah citra. Jika datanya berkualitas jelek atau daerah yang diinginkan tidak tercakup kita mungkin memutuskan untuk tidak meneruskan pengolahan data tersebut dan mencoba menampilkan data citra lainnya yang lebih baik.

Ada beberapa cara yang bisa dipakai untuk melihat tampilan citra, yaitu pseudocolor, red green blue (RGB), hue saturation intensity (HIS), dimana semuanya dinamakan sebagai tampilan komposisi warna. Dalam ER Mapper pemilihan warna untuk tampilan data raster dinamakan denga ‘color mode’.

Pada latihan ini, ke-3 cara dalam menampilkan citra akan di coba semua, dan dibandingkan kenampakan yang ada pada masing-masing citra yang dihasilkan. Mode pseudocolor adalah teknik tampilan citra tunggal, sedangkan mode RGB adalah teknik komposit. Penyusunan citra komposit dimaksudkan untuk memperoleh gambaran visual yang lebih baik seperti halnya melihat foto udara inframerah, sehingga pengamatan obyek, pemilihan sampel, dan aspek estetika citra dapat diperbaiki. Dalam pembuatan citra komposit ini, saluran masukan (input) bisa diganti-ganti sesuai dengan kebutuhan analisis. Citra komposit yang demikian disebut citra komposit tak standart. Sedangkan citra komposit standart adalah citra yang dibentuk dari perpaduan saluran dengan rujukan foto udara inframerah dekat.

Langkah Kerja :
• Dari menubar pilih File - New untuk membuat tampilan kosong atau klik .
• Dari menubar pilih View / Algorithm, atau dari toolbar klik untuk menampilkan isi dari algorithm dari Window atau tampilan yang dibuat sebelumnya.
• Akan muncul tampilan kotak Algorithm dan kotak window baru sebagai berikut :



Gambar 11. Jendela Pengaturan Algoritm

• Pada kotak window image ada tulisan




Pada kotak tersebut belum ada image karena belum ada file image yang dimasukkan. Tanda *** menunjukkan window/kotak tersebut sedang aktif atau sedang dipilih, angka 1 menunjukkan bahwa kotak window tersebut adalah kotak pertama yang dibuka, angka ini akan bertambah sebanyak jumlah kotak window yang dibuka sehingga bila kita membuka kotak ke 15 maka akan muncul angka 15 pada tampilan tersebut. Tulisan Algorithm Not Yet Savedberarti tampilan window yang kita buka belum disimpan dalam file algoritma (.alg).

• Dari menu Algorithm pada gambar diatas klik dibawah kata No Dataset untuk meload Data yang akan ditampilkan.
• Akan keluar tampilan baru, kotak Raster Dataset



Gambar 12. Jendela Pemilihan File

• Kemudian pilih Data yang akan ditampilkan berarti kita memilih file yang di highlight dan kotak Raster Dataset akan menutup berarti kita memilih file yang di highlight dan kotak Raster Dataset tidak akan menutup. Kalimat this layer only yang mengikuti kata OK dan Apply menunjukkan bahwa perintah tersebut hanya berpengaruh pada layer yang dipilih saja tetapi tidak untuk semua layer.
  adalah perintah untuk memperlihatkan informasi dari file dataset yang akan kita pilih, akan tampil kotak seperti berikut


Gambar 13. Jendela Informasi Dataset

• Bila data tersebut adalah data asli, maka cell size x dan y akan bernilai 1 meters. Nilai ini harus kita ubah terlebih dahulu sesuai dengan resolusi spasial Landsat-TM yaitu 30 meters, yaitu dengan mengklik . Kemudian akan tampil:



Gambar 14. Jendela Dataset Header Editor

• Kemudian klik akan muncul kotak baru



Gambar 15. Jendela Dataset Header Editor Raster

• Kemudian klik akan muncul kotak baru



Gambar 16. Jendela Dataset Header Editor Sel

• Isikan nilai 30 pada pilihan Xdimension dan Ydimension seperti contoh diatas, lalu klik OK.
• Klik Yes bila ada pertanyaan Save changes before closing editor?
• Nilai cell size x dan y akan berubah menjadi 30 meters, kemudian klik Cancel.
• Setelah data file kita pilih, kemudian kita menentukan layer apa yang akan menampilkan data tersebut. Bila sudah terpilih, maka nama file akan terlihat pada kotak Algorithm



Gambar 17. Jendela Algoritm

• menunjukkan layer pada file terpilih yang aktif dan akan ditampilkan pada layer tersebut (contoh diatas menunjukan band 1 sebagai layer terpilih). Dengan mengklik tombol panah kebawah disamping tulisan B1:Band1 maka akan tampak seluruh layer yang ada pada file tersebut (dalam hal ini adalah 7 band dari Landsat-TM) seperti contoh diatas.
• Set jenis layer yang akan digunakan untuk menampilkan data yang telah diload, beberapa pilihan layer yang disediakan adalah Pseudo, Red, Green, Blue, Intensity, Height, dll. Untuk mengetahui jenis layer dapat dengan mengklik kanan pada kalimat Pseudo Layer akan muncul



Gambar 18. Pengaturan Komposit Warna

• Tanda • menunjukkan jenis layer yang dipilih.
• Untuk menampilkan kombinasi kanal 542 misalnya, maka buat 3 layer yaitu Red, Green, dan Blue
• Untuk menampilkan hasil klasifikasi, maka buat layer Class Display
• Untuk menampilkan Pseudo Color, maka buat layer Pseudo

Catatan :

• Untuk mengganti jenis layer klik kanan pada layer yang akan diganti.
• Untuk menduplikasi layer klik Duplicate atau copy layer kemudian paste layer
• Untuk menghilangkan layer klik cut layer
• Untuk Menonaktifkan layer, klik kanan kemudian pilih Turn Off atau klik
• Gambar dan untuk menaikan dan menurunkan layer setingkat



4. Menyusun dan Menampilkan Citra Komposit Warna
• Buka Algorithm Window, dan isikan datasetnya.
• Dalam menu yang ada di dalam Algorithm Window, klik tab Surface dan gantilah Color Mode-nya menjadi Red Green Blue.
• Klik Duplicate dua kali untuk membuat dua baris yang sama dengan baris dataset yang pertama. Sekarang terdapat tiga buah baris dari dataset yang sama dalam kontrol baris Pseudocolor.
• Pada baris pertama ganti Pseudo dengan mngklik kanan baris yang dimaksud dan pilih Red, kemudian pilih band/saluran yang diinginkan pada Select a Band, misal band 4.
• Pada baris kedua lakukan hal yang sama seperti point 4 dan ganti Pseudo dengan Green, pilih band yang diinginkan, misal band 3.
• Pada baris yang ketiga ganti Pseudo dengan Blue dan pilih band yang diinginkan, misal band 2.
• Pada window citra akan muncul citra RGB dengan tampilan yang agak gelap.
• Untuk memberikan kontras yang lebih baik, klik tombol . Cara lain untuk membuat citra komposit adalah melalui Toolbar Forestry dan klik icon Create RGB Algorithm.
• Isikan dataset citra yang akan dibuat RGB-nya, lalu klik OK.
• Citra komposit akan terbentuk biasanya dengan kombinasi band 321, untuk mengubahnya buka Algorithm Window, dan ubah kombinasinya.

Set jenis Default Surface yang akan digunakan untuk menampilkan data yang telah diload, beberapa pilihan Surface yang disediakan adalah Pseudocolor, Red Green Blue, Hue Saturation Intensity. Untuk mengetahui jenis layer dapat dengan mengklik kanan pada kalimat Default Surface seperti gambar dibawah :


Gambar 19. Jendela Pemilihan Surface

• Tanda - menunjukkan jenis Default Surface yang dipilih
• Set Default Surface dengan mengklik Red Green Blue,
• Buat layer Red, Green, dan Blue, aktifkan ketiga layer in
i
• Pilih kombinasi kanal yang dikehendaki, contoh berikut menampilkan kombinasi kanal 542 (B5:Band5 – Red Layer, B4:Band4 – Green Layer, B2:Band2 – Blue Layer)

Gambar 20. Pengaturan Kombinasi Kanal