Pertemuan IV - Tugas PCD (Koreksi Radiometrik)

Pertemuan IV (Resume PCD)

Koreksi Radiometrik

Koreksi Radiometrik merupakan proses untuk memperbaiki kualitas visual citra, dalam hal memperbaiki nilai piksel yang tidak sesuai dengan nilai pantulan atau pancaran spektral objek yang sebenarnya. Koreksi ini bertujuan untuk memperbaiki kualitas visual suatu citra dan nilai piksel yang tidak sesuai dengan nilai sebenarnya. Kecerahan dari permukaan citra diatas bisa disebabkan oleh kondisi atmosfir, sudut sinar matahari, dan sensitifitas sensor. Secara umum langkah melakukan koreksi radiometrik dengan cara melihat statistik citra dan memperhatikan nilai minimum yang terkandung dalam suatu citra. Nilai minimum suatu citra harus 0 dan apabila nilai minimum belum mencapai 0, maka nilai statistik harus dikurangi agar nilainya 0, langkah inilah yang dinamakan dengan koreksi radiometrik.

        Koreksi radiometrik merupakan tahap awal pengolahan data sebelum analisis dilakukan untuk suatu tujuan seperti untuk identifikasi liputan lahan pertanian. Proses koreksi radiometrik mencakup koreksi- koreksi efek- efek yang berhubungan dengan sensor untuk meningkatkan (enhancement) setiap piksel (picture element) dari citra, sehingga objek yang terekam mudah diinterpretasikan atau dianalisis untuk menghasilkan data yang benar dan sesuai dengan keadaan di lapangan. Menurut Andree Ekadinata et al (2008: 48- 49) mengatakan bahwa koreksi radiometrik adalah proses untuk meniadakan gangguan (noise) yang terjadi akibat pengaruh atmosferik maupun karena pengaruh sistematik perekaman citra.

Koreksi radiometrik sendiri memiliki berbagai macam metode untuk melakukan koreksi radiometric pada citra satelit. Metode yang paling sederhana adalah metode DOS (Dark Object Substraction) yaitu mengasumsikan bahwa nilai digital objek tergelap di permukaan bumi haruslah nol. Nilai digital pada masing- masing saluran (band) disebuah citra satelit tidak selalu nol. Koreksi radiometrik menggunakan DOS dengan asumsi dapat mengurangi nilai digital pada masing- masing kanal sehingga didapatkan nilai nol untuk objek dengan pantulan rendah. Jika y adalah nilai spectral masing- masing piksel dan kisarannya adalah y_min – y_max maka koreksi radiometrik menggunakan DOS adalah:

y_koreksi = y - y_min

            Misalnya saluran (band) 1 di citra Landsat memiliki rentang nilai antara 25- 230. Nilai minimum 25 merupakan kesalahan karena nilai seharusnya adalah nol. Koreksi radiometrik dilakukan dengan persamaan sebagai berikut:

Nilai piksel terkoreksi = nilai piksel – 25

Nilai piksel merupakan hasil bit coding informasi spectral dari obyek bayangan di permukaan bumi. Informasi spectral ini mencapai detector pada sensor dalam bentuk radiansi spectral dengan satuan miliWatt cm^-2sr^-1µm^-1. Secara teoritik, pada suatu sistem penginderaan jauh ideal, nilai pantulan spectral yang terekam di detector. Namun pada spectrum tampak dan perluasannya (0,36 – sekitar 0,9 µm), informasi spectral obyek di permukaan bumi biasanya mengalami bias, karena ada hamburan dari obyek lain di atmosfer, khususnya partikel debu, uap air dan gas triatomik. Dengan adanya bias maka diperlukan koreksi untuk memperbaiki nilai piksel supaya sesuai dengan yang seharusnya. Rumus umum koreksi nilai piksel pada setiap scene adalah dengan mengurangi setiap nilai citra yang akan dikoreksi dengan nilai bias (Abdur Rahman, 2011: 24):

BV­_terkoreksi = BV_ahli – bias

Pencarian nilai bias dapat dilakukan dengan beberapa cara, antara lain dengan penyesuaian histogram (histogram adjustment), penyesuaian regresi, kalibrasi bayangan (shadow calibration), dan metode pencar (metode bronsveld). Selain metode DOS masih banyak metode lain yang dapat digunakan untuk melakukan koreksi radiometrik. Berikut pendeskripsian mengenai metode- metode tersebut, yaitu koreksi relatif, koreksi absolut dan koreksi atmosfer:

1)  Koreksi relatif merupakan proses koreksi radiometrik yang dilakukan pada citra dengan sensor yang sama akan tetapi direkam pada waktu yang berbeda. Proses koreksi dilakukan dengan membangun korelasi berdasarkan nilai spektral pada lokasi- lokasi yang tidak mengalami perubahan di kedua citra tersebut. Koreksi ini biasanya dilakukan untuk dalam proses pemetaan tutupan lahan multiwaktu (time series).

2)    Koreksi absolut merupakan koreksi radiometric yang mengubah kembali nilai digital menjadi nilai pantulan sinar matahari yang sebenarnya. Faktor- faktor yang dipertimbangkan dalam koreksi ini adalah mencakup sudut elevasi matahari, jarak bumi- matahari dan sebagainya.

3)  Koreksi atmosfer merupakan salah satu algoritma koreksi radiometrik yang relatif baru. Koreksi ini dilakukan dengan mempertimbangkan berbagai parameter atau indikator atmosfer dalam proses koreksi termasuk faktor musim dan kondisi iklim di lokasi perekaman citra (misalnya tropis, sub-tropis dan lain- lain). Efek atmosfer menyebabkan nilai pantulan obyek di permukaan bumi yang terekam oleh sensor menjadi bukan merupakan nilai aslinya, tetapi menjadi lebih besar oleh karena adanya hamburan atau lebih kecil karena proses serapan. Secara umum dapat dikatakan bahwa koreksi atmosfer merupakan pengembangan dari koreksi absolut. Kelebihannya adalah pada kemampuannya untuk memperbaiki gangguan atmosfer seperti kabut tipis, asap, dan lain- lain.

Koreksi Radiometrik dilakukan pada kesalahan oleh sensor dan sistem sensor terhadap respon detektor dan pengaruh atmosfer yang stasioner. Koreksi radiometrik dilakukan untuk memperbaiki kesalahan atau distorsi yang diakibatkan oleh tidak sempurnanya operasi dan sensor, adanya atenuasigelombang elektromagnetik oleh atmosfer, variasi sudut pengambilan data, variasisudut eliminasi, sudut pantul dan lain-lain yang dapat terjadi selama pengambilan, pengiriman serta perekaman data. Spesifikasi kesalahan radiometric adalah:

1)    Kesalahan sapuan akibat pemakaian Multi Detektor dalam mengindra garis citra.

2)    Memperkecil kesalahan pengamatan detektor yang berubah sesuai perubahan waktu

3)   Kesalahan berbentuk nilai digital yang mempunyai hubungan linier dengan tingkat radiasi dan panjang gelombang elektromagnetik.

4)    Koreksi dilakukan sebelum data didistribusi.

5)   Koreksi dilakukan dengan kalibrasi cahaya yang keluar dari detektor dengan mengarahkan scanner pada filter yang disinari secara elektronik untuk setiap sapuan.

6)    Kesalahan yang dapat dikoreksi otomatis adalah kesalahan sistematik dan tetap, yang tetap diperkirakan sebelumnya.

7)  Kesalahan garis scan dapat dikoreksi dengan penyesuaian histogram tiap detector pada daerah-daerah homogeny misalnya diatas badan air, apabilaada penyimpangan dapat diperbaiki.

8) Kesalahan bias atau pengaturan kembali detektor apabila mean dan mediandetektor berbeda.

Koreksi radiometrik oleh respon detektor dipengaruhi oleh jumlah detektor yang digunakan dalam penginderaan jauh adalah untuk merubah radiasi yang ditangkap sensor menjadi harga voltage dan kecerahan. Kesalahan yang ditimbulkan oleh detektor secara individu adalah:

1)    Line Dropout 

terjadi apabila salah satu detektor salah fungsi pada satusapuan , maka nilai kecerahan pada pixel-pixel tertentu berada pada satu baris menjadi nol. Koreksi dilakukan pada setiap pixel dengan baris scan buruk. Hasilnya adalah citra yang telah diinterpretasi pada setiap baris n yang lebih mungkin diinterpretasi dari pada baris hitam horizontaldiseluruh citra.

2)    Stripping atau bounding 

terjadi apabila detektor tidak benar-benar salahtetapi meragukan dan perlu dikoreksi atau direstorasi agar mempunyaikontras yang sama dengan detektor yang lain pada setiap sapuan.Koreksinya adalah identifikasi garis buruk pada setiap sapuanmenggunakan histogram dari tiap n detektor pada daerah homogen.

3)    Line start 

terjadi apabila dalam pengumpulan data sistem scanningmengalami kegagalan penyapuan di awal garis scanning atau secara tiba-tiba detektor berhenti sehingga mengakibatkan nilai kecerahan nol.Koreksi kesalahan dari line start dapat dilakukan dengan interpolasi nilaikecerahan dari pixel hasil scan bagus. Namun kesalahan yang terjadisecara acak sulit untuk dikoreksi.

  Dengan kata lain, koreksi radiometrik dilakukan agar informasi yang terdapat dalam data citra dapat dengan jelas dibaca dan diinterpretasikan. Kegiatan yang dilakukan dapat berupa:

1)  Penggabungan data (data fusion), yaitu menggabungkan citra dari sumber yang berbeda pada area yang sama untuk membantu di dalam interpretasi. Sebagai contoh adalah menggabungkan data Landsat-TM dengan data SPOT.

2) Colodraping, yaitu menempelkan satu jenis data citra di atas data yang lainya untuk membuat suatu kombinasi tampilan sehingga memudahkan untuk menganalisa dua atau lebih variabel. Sebagai contoh adalah citra vegetasi dari satelit ditempelkan di atas citra foto udara pada area yang sama.

3)  Penajaman kontras, yaitu memperbaiki tampilan citra dengan memaksimumkan kontras antara pencahayaan dan penggelapan atau menaikan dan merendahkan harga data suatu citra.

4)   Filtering, yaitu memperbaiki tampilan citra dengan mentransformasikan nilai-nilai digital citra, seperti mempertajam batas area yang mempunyai nilai digital yang sama (enhance edge), menghaluskan citra dari noise (smooth noise), dan lainnya.

5)  Formula, yaitu membuat suatu operasi matematika dan memasukan nilai-nilai digital citra pada operasi matematika tersebut, misalnya Principal Component Analysis (PCA).