Karakteristik BAND LANDSAT 8

TUGAS 1 PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

KARAKTERISTIK BAND LANDSAT 8

Diajukan Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Pengolahan Citra Digital

Semester Genap Tahun Ajaran 2017

Disusun oleh:

YOPPI YOLANDA PUTRI

10070314022

PROGRAM STUDI PERENCANAAN WILAYAH DAN KOTA

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS ISLAM BANDUNG

2017 M/1439 H

KARAKTERISTIK BAND LANDSAT 8

Setelah sebelumnya kita membahas bagaimana mendownload citra landsat dari USGS. Kemudian bagaimana membuat komposit band dengan ArcGIS. Pada saat ini saya akan mencoba mengenal karakteristik band citra landsat 8 dan mengenal komposisi (komposit) band untuk aplikasi atau penelitian dalam analisis remote sensing.

Landsat Data Continuity Mission (LDCM) atau dikenal juga dengan nama Landsat 8 merupakan satelit generasi terbaru dari Program Landsat. Satelit ini merupakan project gabungan antara USGS dan NASA beserta NASA Goddard Space Flight Center dan diluncurkan pada hari Senin, 11 Februari 2013 di Pangkalan Angkatan Udara Vandeberg, California Amerika Serikat. Satelit Landsat 8 yang direncanakan mempunyai durasi misi selama 5 – 10 tahun ini, dilengkapi dua sensor yang merupakan hasil pengembangan dari sensor yang terdapat pada satelit-satelit pada Program Landsat sebelumnya. Kedua sensor tersebut yaitu Sensor Operational Land Manager (OLI) yang terdiri dari 9 band serta Sensor Thermal InfraRed Sensors (TIRS) yang terdiri dari 2 band. Untuk Sensor OLI yang dibuat oleh Ball Aerospace, terdapat 2 band yang baru terdapat pada satelit Program Landsat yaitu Deep Blue Coastal/Aerosol Band (0.433 – 0.453 mikrometer) untuk deteksi wilayah pesisir serta Shortwave-InfraRed Cirrus Band (1.360 –1.390 mikrometer) untuk deteksi awan cirrus. Sedangkan sisa 7 band lainnya merupakan band yang sebelumnya  juga telah terdapat pada sensor satelit Landsat generasi sebelumnya. Dan untuk lebih detailnya, berikut ini daftar 9 band yang terdapat pada Sensor OLI.

Tabel 1. Karakteristik band Landsat 8

Band Spektral	Panjang Gelombang (µ)	Resolusi Spasial (meter)	Kegunaan dalam pemetaan
Band 1 – Coastal Aerosol	0,43 – 0,45	30	Penelitian Coastal dan Aerosol
Band 2 – Blue	0,45 – 0,51	30	Bathymetric mapping, distinguishing soil from vegetation and deciduous from coniferous vegetation
Band 3 – Green	0,53 – 0,59	30	Emphasizes peak vegetation, which is useful for assessing plant vigor
Band 4 – Red	0,64 – 0,67	30	Discriminates vegetation slopes
Band 5 – Near InfraRed	0,85 – 0,88	30	Emphasizes biomass content and shorelines
Band 6 – Short Wavelength InfraRed	1,57 – 165	30	Discriminates moisture content of soil and vegetation; penetrates thin clouds
Band 7 – Short Wavelength InfraRed	2,11 – 2,29	30	Improved moisture content of soil and vegetation and  thin cloud penetration
Band 8 – Panchromatic	0,50 – 0,68	15	15 meter resolution, sharper image definition
Band 9 – Cirrus	1,36 – 1,38	30	Improved detection of cirrus cloud contamination
Band 10 – Long Wavelength InfraRed	10,60 – 11,19	100	100 meter resolution, thermal mapping and estimated soil moisture
Band 11 – Long Wavelength InfraRed	11,50 – 12,51	100	100 meter resolution, Improved thermal mapping and estimated soil moisture

Sumber: http://landsat.usgs.gov/best_spectral_bands_to_use.php

Dari penjelasan Tabel 1 Karakteristik band Landsat 8, dapat dijelaskan kombinasi band Landsat 8 untuk berbagai aplikasi atau penelitian dijelaskan dalam Tabel 2. Penggunaan Kombinasi Band untuk Aplikasi atau Penelitian.

Tabel 2 Penggunaan Kombinasi Band

untuk Aplikasi atau Penelitian.

Aplikasi	Kombinasi Band
Natural Color	4 3 2
False Color (urban)	7 6 4
Color Infrared (vegetation)	5 4 3
Agriculture	6 5 2
Atmospheric Penetration	7 6 5
Healthy Vegetation	5 6 2
Land/Water	5 6 4
Natural With Atmospheric Removal	7 5 3
Shortwave Infrared	7 5 4
Vegetation Analysis	6 5 4

                   Sumber: http://blogs.esri.com/esri/arcgis/2013/07/24/band-combinations-for-landsat-8/

Teknologi ini  belum sepenuhnya beroperasional ini disebut dengan spektrometri pencitraan (imaging spectrometry) karena mampu memadukan kemampuan menyajikan informasi spectral objek secara kuasi-kontinu, yaitu pada interval panjang gelombang yang sangat sempit seperti halnya spectrometer, sekaligus mampu menghasilkan citra digital. Istilah spektrometri pencitran ini kadang digantikan dengan pencitraan hiperspektral. Istilah hiperspektral berkonotasi pada resolusi spectral yang sangat tinggi, yang diwakilin oleh lebar interval yang sangat sempit dan sekaligus jumlah saluran spectral yang sangat banyak, yaitu hingga lebih 200 (Danoedro, 2012)

Teknologi hiperspektral adalah peningkatan dalam mengukur kandungan klorofil pada spektrum reflektan kanopi. Sebagian besar petunjuk empiris  dari estimasi klorofil adalah langsung didapatkan dari reflektan spektrum (Gao J., 2006)

Hiperspektral digunakan untuk mengidentifikasi dan mencirikan materi yang unik serta memiliki informasi yang lebih akurat dan detail dibandingkan citra multispektral. Citra hiperspektral sudah digunakan untuk mengumpulkan banyak variabel biofisika dan geofisika seperti kandungan air pada daun, klorofil dan pigmen, mineral dan jenis tanah. 

A. Konfigurasi Sensor Hiperspektral 

Konfigurasi spektral sensor HyMap ditunjukkan pada tabel di bawah ini. Tiap-tiap modul spektral (Tampak, NIR, SWIR1 dan SWIR2) memiliki 32 band sehingga total jumlah spektral band adalah 126.

Tabel II.3 Spektrum Sensor HyMap (Cocks, 1998)

No.	Konfigurasi Spektral
	Modul	Jarak spektral	Lebar antar band	Interval rata-rata spektral
1	VIS	0.45 – 0.89 μm	15 – 16 nm	15 nm
2	NIR	0.89 – 1.35 μm	15 – 16 nm	15 nm
3	SWIR1	1.40 – 1.80 μm	15 – 16 nm	13 nm
4	SWIR2	1.95 – 2.48 μm	18 – 20 nm	17 nm

Tabel II.4  Karakteristik Citra HyMap (Cocks, 1998)

No.	Modul	VIS, NIR, SWIR, MWIR, TIR
1	Number of channels	100 – 200
2	Band Spektral	10 – 20 nm
3	Resolusi Spasial	2 – 10 m
4	Swath width	60 – 70 degrees
5	Signal to noise ratio (30 derajat SZA, 50% reflektan)	>500:1
6	Operational ketinggian	2000 – 5000 m AGL

Tabel II.5 Parameter-parameter Pengoperasian Sensor HyMap (Cocks, 1998)

No	Paramater Pengoperasian
1	Platform	Light, twin engined aircraft e.g. Cessna 404, unpressurised
2	Ketinggian	2000 – 5000 m
3	Kecepatan	110 – 180 kts
	Konfigurasi Spasial
4	IFOV	2.5 mr along track, 2.0 mr across track
5	FOV	60 derajat (512 piksel)
6	Swath	2.3 km at 5 m IFOV (along track)

 

Tabel II.6 Jenis Citra Hiperspektral

(Wiweka,2006)

Sensor Pesawat	Pabrik	Jumlah Band	Selang Spektral
AVIRIS (Airbone Visible Infrared Imaging Spectrometer)	NASA Jet Propulsion Lab	224	0.4 - 2.5 µm
HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery)	Naval Researching Lab	210	0.4 - 2.5 µm
PROBE-1 Earth Search Science Inc		128	0.4 -2.5µm
CASI (Compact Airbone Spectrographic Imager)	ITRES Researching Limited	Up – 228
Hymap	Integrated Spectronic	100-200	Visible – thermal infrared
EPS-H (Enviromental Protection System)	GER Corporation	VIS/NIR (76), SWIR1 (32), SWIR(32),TIR (12)	VIS/NIR (0.43 – 1,05) µm SWIR1 (1.5 – 1.8) µm SWIR2 (2.0 – 2.5) µm TIR (8-12.5) µm
DAIS 7915 (Digital Airbone Imaging Spectrometer)	GER Corporation	VIS/NIR (32), SWIR1 (8), SWIR(32), MIR (1) TIR (6)	VIS/NIR (0.43 – 1,05) µm SWIR1 (1.5 – 1.8) µm SWIR2 (2.0 – 2.5) µm MIR (3.0 – 5.0) µm TIR (8-12.3) µm
AISA(Airbone Imaging Spectrometer)	Spectral Imaging	Up – 288	0.43 -1.0µm
EnMap	GFZ Postdam Keyser Threde	Up – 200	VNIR 420-1030 nm (92 band) SWIR 950-2450 nm (108 bands)

Menurut Wiweka (2006), aplikasi dan kapabilitas citra hiperspektral berdasarkan sejumlah referensi adalah :

1. Melengkapi peta lahan basar untuk memantau lokasi yang menarik.
2. Meningkatkan pemetaan spesies vegetasi.
3. Mengidentifikasi dan memantau rumput yang berbahaya.
4. Meningkatkan pemantauan kuantifikasi biomassa dan evolusi.
5. Pemetaan penetrasi jalur dan tingkat kehancuran untuk lebih baik meredakan serangan spesies yang beracun.
6. Pemantauan wilayah yang terkontaminasi dan rehabilitasi tambang logam.
7. Mendeteksi kontaminasi hidrokarbon terhadap tanah dan air yang dihubungkan dengan aktivitas industri dan pemantauan pipa hidrokarbon.
8. Mengukur pengaruh industri dan pertanggungjawaban manejemen sebagai garis dasar lingkungan.
9. Memodelkan dan memantau kualitas air dari garis pantai.
10. Pengkajian kualitas tanah dan pemantauan pengaruh praktek pertanian.
11. Mendukung perhitungan karbon melalui inventarisasi hutan (komitmen protokol Kyoto).
12. Pemantauan kelautan.
13. Deteksi marijuana dan ganja.
14. Deteksi polutan pada sistem air.
15. Eksplorasi geologi.
16. Pemantauan lingkungan.
17. Precision Farming.
18. Identifikasi mineral campuran.
19. Pemanfaatan untuk membangun sistem pengawasan jalur, pertanian, pertanahan tanah air, pemantauan lingkungan, pengintaian militer dan perencanaan kota.
20. Untuk mendeteksi status nutrisi dan air dari gandum pada sitem irigasi.