KLASIFIKASI CITRA SATELIT

KLASIFIKASI CITRA SATELIT

Klasifikasi citra merupakan suatu proses pengelompokan seluruh pixel pada suatu citra kedalam dalam kelompok sehingga dapat diinterpretasikan sebagai suatu property yang spesifik (Chein-I Chang dan H.Ren, 2000). Ada dua metode umum dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan citraan satelit yaitu klasifikasi takterbimbing dan klasifikasi terbimbing yang berkaitan dengan paendekatan dalam pengenalan pola.

Proses klasifikasi ini merupakan tahap terkahir dalam pengolahan citra. Proses ini bertujuan untuk membagi daerah cakupan berdasarkan jenis objeknya dengan cara menginterpretasikan kenampakannya di atas citra dan menyatakannya dengan symbol tertentu. Dari proses ini dapat di hasilkan suatu peta tematik yang digunakan atau dibutuhkan bagi keperluan perencanaan selanjutnya.

·         Klasifikasi terbimbing (supervised)

Klasifikasi terbimbing adalah klasifikasi yang dilakukan dengan arahan analis (supervised), dimana kriteria pengelompokkan kelas ditetapkan berdasarkan penciri kelas (class signature) yang diperoleh melalui pembuatan area contoh (training area). Sedangkan, klasifikasi tidak terbimbing merupakan klasifikasi dengan pembentukan kelasnya sebagian besar dikerjakan oleh komputer. Kelas-kelas atau klaster yang terbentuk dalam klasifikasi ini sangat bergantung kepada data itu sendiri, yaitu dikelompokkannya piksel-piksel berdasarkan kesamaan atau kemiripan spektralnya (Riswanto 2009).

·         Klasifikasi Tidak terbimbing (Unsupervised)

Klasifikasi tidak terbimbing dalam prosesnya hanya sedikit hal yang ditetapkan atau diatur oleh seorang analis, misalnya jumlah kelas atau klaster yang akan dibuat, teknik yang akan digunakan, jumlah iterasi dan band-band atau kanal yang akan digunakan. Klasifikasi ini disebut juga dengan klastering, dimana klastering adalah suatu teknik klasifikasi atau identifikasi yang merupakan serangkaian proses untuk mengelompokan observasi (dalam hal ini piksel) ke dalam suatu kelas atau klaster yang benar dalam suatu set kategori yang disusun.

(Langkah-Langkah Klasifikasi Citra Satelit Unsupervised dan Supervised)

a.    Klasifikasi Unsupervised

            Tahapan  pengklasifikasian  dengan  menggunakan  metode  unsupervised ini yaitu:

1. Sebelum analisis dilakukan. Siapkan data yang akan di olah dan Buat iso cluster untuk mendapatkan data signature dalam menentukan klasifikasi. pilih Spatial Analyst Tools – Multivariate – “Iso Cluster”.

            Pada tahap ini, Input data raster Hasil Extract By Mask kedalam kolom “Input raster bands”, lalu pilih folder yang diinginkan untuk menyimpan hasil output dari tahap ini. Dan pada kolom “Number of Classes” diisi dengan angka, angka tersebut ditentukan berdasarkan kelas yang diinginkan. Pada kasus ini kelas yang diinginkan yaitu 5 Kelas. Sisa kolom lain dibiarkan dalam settingan default. Lalu tekan OK. Maka hasil Iso Cluster berupa data signature (.GSG) akan langsung tersimpan di folder yang telah di tentukan dan tidak muncul pada Table Of Contents.

2. Untuk menentukan Klasifikasi kita menggunakan tools Spatial Analyst Tools pada Arctoolbox – Multivariate – “Maximum Likelihood Classification”.

Lalu inputkan Input data raster Hasil Extract By Mask ke kolom “Input Raster Bands”, dan input data signature yang telah di proses sebelumnya ke kolom “Input Signature File”

  

3. Maka hasilnya akan diperoleh seperti dibawah ini :

b.      Klasifikasi Supervised

Pada Klasifikasi Supervised, klasifikasi menggunakan area sampel, menggunakan klasifikasi Maximum Likehood sebelum proses klasifikasi perlu dilakukan pengambilan sampel :

1.   Untuk sampel yang akan digunakan adalah data hasil plotting yang dirubah kedalam bentuk digitasi Polygon dengan format SHP. Input data yang akan dimasukan dalam proses ini adalah data polygon, maka dari itu digitasi ulang menggunakan image Clasification pada menu tollbar. Apabila tidak bias perlu di lakukan penceklisan pada Customize - Extensionst.

2. Selanjutnya buat signature file dengan cara membuka Arctoolbox – Spatial Analyst Tools – Multivariate – “Create Signature” kemudian masukkan Citra Satellit ke dalam – Input Raster Bands, serta masukkan hasil digitasi polygon – Input raster or feature sample data, kemudian setelah itu klik ok.

3. Pada tahap selanjutnya setelah berhasil membuat hasil create signature, maka pilih “Maximum Likelihood Classifiation” dalam toolbox multivariate. Kemudian masukkan Citra landasat kedalam – Input raster bands, kemudian masukkan file signature yang telah dibuat kedalam – Input signature file. Kemudian klik “Ok” dan tunggu prosesnya selesai.

4. Setelah selesai maka pada data view akan mucul citra yang sudah terkalsifikasi secara supervised. Hasil yang didapat adalah sebagai berikut.

c.      Vektorisasi

     

Untuk mempermudah dalam proses penganalisisan data, setelah melakukan proses klasifikasi 

dengan cara klasifikasi unsupervised maupun supervised, maka langkah selanjutnya adalah 

merubah data raster menjadi data vector. Perubahan data raster menjadi vector ini dimaksudkan 

agar kita dapat melakukan perhitungan seperti luas, keliling ataupun dapat melakukan proses 

analisis overlay maupun intersect. Adapun tahapan-tahapan proses melakukan vektorisasi 

Supervised maupun Unsupervised yaitu:

1.    Siapkan data hasil pengklasifikasian yang telah dibuat (Unsupervised dan Supervised)
2.    Aktifkan Arctoolbox setelah menambahkan data hasil pengklasifikasian. Klik Conversion Tools – From Raster – Raster To Polygon

    3.  Inputkan data raster yang sudah di ubah menjadi vector, Cheklis “Simplify polygon” kemudian klik “Ok”

  4. Maka hasilnya adalah sebuah vector yang berisikan atribut table FID, Value, Count, dan Classname.

    5.  Classname merupakan kelas dalam pengklasifikasian dalam contoh ini ada 7 Classname.

    6.  Kemudian tahap selanjutnya yaitu melakukan dissolve dari hasil vector yang sudah di lakukan, proses dissolve merupakan pemisahan menggabungkan sample attribute yang memiliki kesamaan menjadi 1 sample. diantaranya dengan tahapan yaitu Geoprocessing – Dissolve, kemudian masukkan vector Supervised/Unsupervised – “Input Features”, serta beri centang pada “GRIDCODE/CLASSNAME”, kemudian klik “Ok”.

   7.  Setelah diproses maka akan didapatkan salah satunya terdapat 7 kelas.

  8. Lakukan proses tersebut menggunakan Klasifikasi (Supervised dan Unsupervised).

D.  Kesimpulan Pengolahan Citra Satelit (Composite Band – Klasifikasi Citra) Komposite Band

Komposite band merupakan cara dalam pengolahan citra satelit yang menggabungkan data raster multiple bands menjadi single raster dataset (RGB Composite), karena pada dasarnya citra satelit memiliki beberapa sensor yang masing – masing mempunyai panjang gelombang yang berbeda – beda sesuai dengan jenis satelitnya, contoh Citra Landsat 8 diketahui memiliki 11 band. Band Combination atau sering disebut sebagai citra komposit karena dalam prosesnya kita akan melakukan komposit (penggabungan) 3 kanal (band) untuk mendapatkan warna merah (Red), hijau (green) dan biru (blue). Dalam software SAGA GIS proses komposit ini dinamakan sebagai “RGB composite”. Sebagai contoh, proses komposit band 4,3,2 pada citra Landsat 8 OLI akan menghasilkan citra dengan warna alami (natural color).

Kombinasi band merupakan fitur dimana mempermudah dalam analisis citra selanjutnya dengan

melakukan penggabungan 3 raster/band menjadi satu RGB (Red,Green,Blue) Composite, berikut

kombinasi band beserta kegunaannya.

Setiap Kombinasi dapat digunakan dalam analisis, sesuai dengan kebutuhan. Dalam hal ini karena penggunaan dari citra satelit yang tidak berbayar dan bebas diakses siapa saja yang membutuhkannya, maka terdapat kekurangan seperti permukaan bumi yang tertutup awan mengganggu interpretasi dari suatu lahan, selain itu juga adanya keterbatasan dalam kedetailan yang disebabkan oleh resolusi rendah yang didapatkan tidak mampu merepresentasikan lahan secara maksimal.

•   Klasifikasi Unsupervised

            Identifikasi lahan melalui Klasifikasi Unsupervised (Tidak Terawasi) merupakan salah satu cara dalam pengolahan citra satelit dari suatu lokasi/wilayah yang mana seluruhnya diserahkan kepada software dalam melakukan identifikasi tanpa membuat sampel/plotting terlebih dahulu. Output yang dihasilkan dari klasifikasi ini Tidak akurat, hal ini disebabkan software mendeteksi warna yang mendominasi sesuai pembagian class. Hal tersebut berpengaruh juga terhadap kondisi Citra yang mana tingkat resolusinya kecil serta kualitas gambar yang kurang mempengaruhi terhadap pengklasifikasian.

•  Klasifikasi Supervised

            Identifikasi lahan melalui Klasifikasi Supervised (Terawasi) merupakan salah satu cara dalam pengolahan citra satelit dimana dari suatu lokasi/wilayah telah diketahui terlebih dahulu penggunaan lahannya baik secara survey lapangan ataupun interpretasi dari hasil Citra satelit. Lalu pengambilan sampel-sampel warna berdasarkan fungsi penggunaan lahan yang telah di plotting kemudian nantinya klasifikasi tersebut diambil berdasarkan kesamaan warna pixel dan kedekatan warna dari sampel yang telah di digitasi.

DAFTAR PUSTAKA

https://profilanakangin.wordpress.com/2011/04/14/%EF%BB%BFklasifikasi-citra/

https://foresteract.com/klasifikasi-terbimbing-dan-klasifikasi-tidak-terbimbing/

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS

Pengertian SIG

            Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan suatu sistem informasi yang berkenaan dengan komputer yang membahas meyimpan beberapa informasi-informasi geografis.

Dari berbagai definisi dapat ditarik suatu kesimpulan bahwa di dalam SIG tercermin adanya Pemrosesan data spesial dalam bentuk digital (numeric) yang mendasarkan pada kerja komputer yang mempunyai persyaratan tertentu, disamping data lainya berupa data atribut  dinamisasi proses pemasukan, klasifikasi, analisis hingga keluar hasil informasi geografis yang baru.

Penerapan SIG dengan beberapa Hal yaitu;

·         Penerapan SIG dalam bidang Ekonomi

·         Penerapan SIG dalam bidang Transportasi

·         Penerapan SIG dalam bidang Pariwisata

·         Penerapan SIG dalam bidang PWK

1.    Penerapan SIG dalam bidang Ekonomi

Pemanfaatan SIG

·         Bidang Ekonomi

Untuk menentukan perencanaan pembangunan pasar, Bank, atau fasilitas yang lainnya.

·         Bidang Pendidikan

Untuk menentukan lokasi pembangunan sekolah yang tepat dalam pembelajaran geografi di sekolah.

·         Bidang Geologi

Untuk menentukan lokasi galian tambang dan untuk menganalisis penyabaran limbah industri tambang.

·         Bidang Sumber Daya Alam

Untuk memetakan pola penyebaran SDA dan pemanfaatannya

·         Bidang Trasportasi

Sebagai bahan analisa perencanaan pembangunan fasilitas trasportasi.

·         Bidang Militer

Untuk memetakan wilaya NKRI dan pemetaan rute-rute perjalanan logistik dan peralatan perang.

Manfaat SIG dalam Ekonomi  Pembangunan Nasional

            Sebagaimana telah diuraikan di atas bahwa SIG mempunyai peran penting dalam pembangunan. Pembangunan meliputi tahap perencanaan, pelaksanaan, dan evaluasi. Pembangunan meliputi tahap perencanaan, pelaksanaan, dan evaluasi. Dalam setiap tahapnya pembangunan memerlukan data yang handal agar pembangunan yang dilaksanakan sesuai   tujuan dan sasaran yang dikehendaki.

Kesimpulan

·          Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan suatu sistem informasi yang berkenaan dengan komputer yang mambahas, menyimpan beberapa informasi-informasi geografis.

·         Sistem perpetaan dalam bidang ekonomi sangat berguna dalam penelitian pembagian tingkat perekonomian di suatu wilayah.

·         Sistem informasi geografis (SIG) dalam bidang ekonomi adalah untuk menentukan perencanaan pembangunan pasar, Bank, atau fasilitas yang lainnya.

·         Manfaat SIG dalam pembangunan di bidang ekonomi meliputi tahap perencanaan, pelaksanaan, dan evaluasi. Yang dalam tahap pembagunan adalah untuk mengetahui informasi suatu struktur tanah untuk daerah yang akan dibangun.

2.    Penerapan SIG dalam Bidang Transportasi

Peta

            Peta merupakan sebuah gambaran permukaan bumi yang memiliki skala tertentu melalui suatu system proyeksi. Peta berdasarkan isinya dibagi menjadi dua, yaitu peta umum dan peta khusus. Peta merupakan sebuah alat bantu geografis yang digunakan untuk mengkaji dan menganalisis sebuah fenomena baik fenomena fisik maupun fenomena sosial yang terjadi sehingga dapat terrlihat pengklasifikasian dalam suatu permasalahan.

Transportasi

          Transportasi adalah perpindahan yang dilakukan oleh manusia atau barang menuju tempat lain melalui kendaraan yang digerakan oleh manusia atau mesin. Transportasi berfungsi untuk menghubungkan sebuah desa dan kota, yang apabila suatu daerah memiliki sarana prasarana transportasi yang jelek maka daerah tersebut akan sulit untuk mengalami kemajuan.

            Transportasi merupakan sebuah alat yang sangat penting yang kaitannya erat dengan ekonomi, pemasaran, menejemen, undang – undang serta kebijakan pemerintah.

v  Transportasi Jalan/Darat

            Angkutan Jalan adalah kendaraan yang  diperbolehkan untuk menggunakan jalan angkutan jalan ini diantaranya adalah sepeda motor,mobil penumpang,bus,dan mobil barang.

v  Transportasi Laut

            Pelabuhan adalah sebuah fasilitas di ujung samudera, sungai atau danau untuk menerima kapal dan memindahkan  barang kargo maupun penumpang ke dalamnya. Pelabuhan terbagi menjadi 2, yaitu pelabuhan laut digunakan untuk pelabuhan yang menangani kapal-kapal laut dan Pelabuhan perikanan digunakan untuk berlabuhnya kapal-kapal penangkap ikan serta menjadi tempat distribusi maupun pasar ikan.

v  Transportasi Udara

          Bandara merupakan sebuah fasilitas tempat pesawat terbang dapat lepas landas dan mendarat. Bandara paling minimal memiliki sebuah landas pacu namun bandara-bandara besar biasanya dilengkapi berbagai fasilitas lain, baik untuk operator layanan penerbangan maupun bagi penggunanya.

Kesimpulan

            Transportasi merupakan kebutuhan pokok manusia secara keseluruhan, mulai dari aspek sosial, politik, perekonomian agar suatu daerah dapat berkembang.Pemetaan dalam transportasi sangat diperlukan demi terjaganya segala aspek sarana, prasana, serta subjek transportasi. GIS dapat digunakan oleh seorang perencana untuk membantu dalam menata dan menganalisis data dari jaringan jalan, kepadatan, dsb sehingga seorang perencana dapat menentukan tindakan perencanaan yang sesuai.

3.    Penerapan SIG Dalam Bidang Pariwisata

Sistem Informasi Geografis

            Ekadinata, dkk, (2008), Sistem informasi geografis (SIG) adalah sebuah system atau teknologi berbasis komputer yang dibangun dengan tujuan untuk mengumpulkan, menyimpan, mengolah dan menganalisa, serta menyajikan data dan informasi dari suatu obyek atau fenomena yang berkaitan dengan letak atau keberadaannya di permukaan bumi.

Pariwisata
            Pariwisata merupakan perjalanan dari suatu tempat ke tempat lain, yang dilakukan perorangan maupun kelompok sebagai usaha mencari keseimbangan atau keserasian (Yoeti, 2008)

SIG Dalam Bidang Pariwisata

          Secara garis besar SIG merupakan program komputer yang sangat bermanfaat dalam bidang pariwisata hal penyajian informasi-informasi secara grafis. SIG dapat menyajikan suatu data dengan jelas serta lengkap. Seiring dengan perkembangan teknologi pengolahan data geografis, dalam SIG dimungkinkan penggabungan berbagai basis data dan informasi yang dikumpulkan melalui peta, citra satelit, maupun survei lapangan. Dengan menggunakan teknologi informasi yang telah berkembang dengan pesat, sebagian data dan informasi spasial yang diperlukan dalam bidang pariwisata yang dapat dibangun dalam sebuah sistem informasi yang berbasis pada koordinat geografis yang lebih dikenal dengan sebutan Sistem Informasi Geografis (SIG).dengan lebih baik karena terbantu dengan fitur-fitur pengolahan dan penyajian data yang dimiliki oleh aplikasi SIG yang baik

4.    Penerapan SIG dalam Bidang PWK

            Secara garis besar SIG merupakan program komputer yang sangat bermanfaat khususnya dalam dunia perencanaan wilayah dan kota terutama dalam hal penyajian informasi-informasi secara grafis. SIG dapat menyajikan suatu data dengan jelas serta lengkap. Seiring dengan perkembangan teknologi pengolahan data geografis, dalam SIG dimungkinkan penggabungan berbagai basis data dan informasi yang dikumpulkan melalui peta, citra satelit, maupun survei lapangan. Dengan menggunakan teknologi informasi yang telah berkembang dengan pesat, sebagian data dan informasi spasial yang diperlukan dalam perencanaan tata ruang dapat dibangun dalam sebuah sistem informasi yang berbasis pada koordinat geografis yang lebih dikenal dengan sebutan Sistem Informasi Geografis (SIG).dengan lebih baik karena terbantu dengan fitur-fitur pengolahan dan penyajian data yang dimiliki oleh aplikasi SIG yang baik.

            Dengan menggunakan teknologi informasi yang telah berkembang dengan pesat, sebagian data dan informasi spasial yang diperlukan dalam perencanaan tata ruang dapat dibangun dalam sebuah sistem informasi yang berbasis pada koordinat geografis yang lebih dikenal dengan sebutan Sistem Informasi Geografis (SIG).

-         Kemampuan Utama SIG

-          Komponen SIG

§  Perangkat Keras (Hardware)

§  Perangkat Lunak (Software)

§  Sumber Daya Manusia (Human Resource)

§ Data

-          Format Data  Spasial

            Vektor, data vektor merupakan bentuk bumi yang direpresentasikan ke dalam kumpulan garis/line, area/polygone (daerah yang di batasi oleh garis yang berawal dan berakhir pada titik yang sama). Titik/point dan nodes (merupakan titik perpotongan antar dua buah garis).

            Keuntungan data vektor yaitu ketetapan dalam merepresentasikan fitur titik, batasan dan garis lurus, sedangkan kelemahannya yaitu tidak mampu mengakomodasi perubahan gradual.

        Data raster (atau disebut juga dengan sel grid) adalah data yang dihasilkan dari sistem Penginderaan Jauh, misal: citra satelit. Pada data raster, objek geografis direpresentasikan sebagai struktur sel grid yang disebut dengan pixel (picture element).

            Keuntungan dan kelemahan data raster yaitu keuntunganya sangat baik untuk merepresentasikan batas-batas yang berubah secara gradual, seperti jenis tanah, kelembaban tanah, curah hujan, vegetasi, dan suhu tanah, sedangkan kelemahannya yaitu kurang akurat untuk menggambarkan objek titik, garis dan polygon, besarnya ukuran file : semakin tinggi resolusi spasialnya, maka semakin besar pula ukuran filenya.

DAFTAR PUSTAKA

Aini, Anisah. Sistem Informasi Geografis Pengertian dan Aplikasinya. STMIK Amikon : Yogyakarta.

Puji, Nunung. 2012. Pengantar Sistem Informasi Geografis. Forda.

TERIMA KASIH 😊

PENGINDERAAN JARAK JAUH

PENGINDERAAN JARAK JAUH

Pengertian

Menurut Lillesand dan Kiefer (2004) dalam Purwadhi et al. (2015), penginderaan jauh atau inderaja adalah ilmu dan seni untuk mendapatkan informasi dari suatu objek, daerah, atau fenomena (geofisik) melalui analisis data, di mana dalam mendapatkan data ini tidak secara kontak langsung dengan objek, daerah, atau fenomena yang dikaji.

Prinsip Kerja Inderaja

Penginderaan jauh dimulai pada saat proses perekaman objek yang ada di permukaan bumi. Tenaga yang digunakan dalam penginderaan jauh adalah tenaga penghubung yang membawa data tentang objek ke sensor berupa bunyi, daya magnetik, gaya berat, atau elektromagnetik. Namun, dalam inderaja hanya energi atau tenaga yang berupa elektromagnetik saja yang dapat digunakan.

Tenaga elektromagnetik pada sistem pasif adalah cahaya matahari. Cahaya matahari yang mengenai objek di permukaan bumi kemudian sebagian diserap dan sebagian dipancarkan kembali oleh objek tersebut sehingga sensor dapat menangkap gelombang elektromagnetik yang berasal dari objek-objek yang berada di permukaan bumi.

Sensor yang digunakan untuk menangkap gelombang elektromagnetik dapat dipasang pada satelit ataupun pada pesawat terbang (biasanya menggunakan pesawat drone). Setelah sensor menangkap gelombang elektromagnetik kemudian sensor merubahnya menjadi sinyal-sinyak digital yang akhirnya tersimpan dalam ruang penyimpanan sensor.

Koponen-Komponen Inderaja

1.  Sumber Tenaga
2. Sensor dan Wahana
3. Interaksi Tenaga dan Objek
4. Atmosfer
5. Perolehan Data
6. Pengunaan Data

Tiga Hal Penting dalam Penginderaan Jauh

1. Sumber energi atau tenaga yang berasal dari matahari
2. Media perantara yan berupa gelombang elektromagnetik
3. Sensor yang sensitive untuk  setiap spectrum gelombang elektromagnetik.

Pengertian Sensor dan Jenis-Jenisnya

Sensor adalah alat yang digunakan untuk merekam data gelombang elektromagnetik hasil pantulan dari permukaan bumi. Sensor ini dapat dipasang pada berbagai macam wahana, seperti pesawat udara, satelit, roket, balon stratosfer, atau balon kaptif. Adapun jenis sensor terdapat 2 jenis yaitu;

1.    Sensor aktif           : merupakan sensor yang memiliki sumber tenaga sendiri

2.    Sensor pasif          : merupakan sensor yang memiliki sumber tenaga dari sinar matahari.

Keunggulan dan Kelemahan INDERAJA

Secara sederhana berikut adalah berbagai kelemahan dalam sistem inderaja:

1. Penginderaan jauh harus dilakukan oleh seseorang yang ahli di bidang ini karena tidak semua orang dapat melakukannya
2. Peralatan yang digunakan mahal karena wahana yang digunakan dapat berupa pesawat fix wing, drone, atau satelit
3. Tidak semua citra dapat didapatkan dengan mudah, beberapa citra digital bersifat berbayar dan tidak dipublikasikan untuk umum (biasanya citra digital beresolusi spasial tinggi)

Berikut adalah berbagai keunggulan dari penginderaan jauh:

1. Dapat menganalisis suatu wilayah yang luas dalam waktu singkat
2. Menggambarkan kontur dari permukaan bumi secara akurat
3. Foto udara yang bersifat dua dimensi dapat dilihat secara tiga dimensi dengan menggunakan stereoskop
4. Beberapa citra digital dapat diunduh secara gratis (misalnya Landsat 8)
5. Mengukur berbagai dimensi hutan (misalnya diameter tajuk, biomassa, luas tutupan lahan hutan, dll)
6. Mudahnya menginterpretasikan citra digital dengan menggunakan aplikasi komputer, seperti Erdas Imagine atau Envi

Manfaat Penginderaan Jarak Jauh dalam Perencanaan Wilayah dan Kota

Bidang perencanaan wilayah membutuhkan inderaja untuk mengetahui informasi awal mengenai wilayah yang akan direncanakan. Dalam bidang ini biasanya analisis terhadap tutupan lahan sangat penting untuk menentukan perencanaan apa saja yang cocok untuk suatu wilayah. Citra satelit sangat berperan untuk perencanaan wilayah dan pembangunan. Detail daerah/wilayah akan mudah diamati dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh ini. Biasanya, citra satelit yang sering digunakan daam bidang perencanaan adalah citra satelit resolusi tinggi, seperti WorldView, QuickBird, IKONOS, GeoEye, atau pun Pleiades, kerena dituntut detail objek yang akan dipetakan. Diantara manfaat penggunaan citra satelit untuk perencaan wilayah dan pembangunan adalah sebagai berikut:

1.    Pembuatan peta detail penggunaan lahan

2.    Perencanaan tata ruang, DED dan Lanscape pembangunan

3.    Identifikasi dan inventarisasi kawasan-kawasan kumuh

4.    Perencanaan dan manajemen sarana dan prasarana wilayah

5.    Pemetaan kawasan rawan bencana alam

6.    Pemantauan dan penanggulangan bencana alam

7.    Pemetaan jalur listrik, air, dan lainnya

8.  Berperan dalam bidang properti

Jenis-Jenis Citra Satelit

Berikut adalah contoh-contoh satelit penghasil citra digital:

1. Satelit Landsat

Landsat 5, diluncurkan pada 1 Maret 1984, sekarang ini masih beroperasi pada orbit polar, membawa sensor TM (Thematic Mapper), yang mempunyai resolusi spasial 30 x 30 m pada band 1, 2, 3, 4, 5 dan 7.  Sensor Thematic Mapper mengamati obyek-obyek di permukaan bumi dalam 7 band spektral, yaitu band 1, 2 dan 3 adalah sinar tampak (visible), band 4, 5 dan 7 adalah infra merah dekat, infra merah menengah, dan band 6 adalah infra merah termal yang mempunyai resolusi spasial 120 x 120 m.  Luas liputan satuan citra adalah 175 x 185 km pada permukaan bumi.

2. Satelit IKONOS

Citra Satelit Bumi Space Imagingís IKONOS menyediakan data citra yang akurat, dimana menjadi standar untuk produk-produk data satelit komersoal yang beresolusi tinggi.  IKONOS memproduksi citra 1-meter hitam dan putih (pankromatik) dan citra 4-meter multispektral (red, blue, green dan near-infrared) yang dapat dikombinasikan dengan berbagai cara untuk mengakomodasikan secara luas aplikasi citra beresolusi tinggi (Space Imaging, 2004)

3. Satelit SPOT
4. Satelit Terra Aster
5. Satelit Quickbird
6. Satelit Resourcesat-1 (IRS-P6)
7. Satelit ALOS
8. Satelit Worldview
9. Satelit NOAA
10. Satelit HCMM
11. Satelit GMS/ Satelit HIMAWARI
12. Satelit Terra-Aqua MODIS
13. Satelit JERS-1
14. Satelit ERS-SAR
15. Satelit GeoEye
16. Satelit Pleiades

Sumber : https://foresteract.com/penginderaan-jauh/ diakses pada Tanggal 28 November 2018 Pukul 21.35 WIB