Fundamentals of ERDAS IMAGINE I - · PDF fileEnvironmental Spatial Analysis Lab. ... • Setiap pixel menyimpan nilai ... Rektifikasi citra ke citra • Proses konversi data citra

1

Leica Geosystems GIS & Mapping

Copyright © 2004 Leica Geosystems GIS & Mapping, LLCEnvironmental Spatial Analysis Lab.Environmental Research CenterESALab-ERC

Dasar-Dasar ERDAS IMAGINE

Dr . Lilik Budi Prasetyo, M.ScYudi Setiawan, SP

Tr i Permadi

Laboratorium Analisis Spasial Lingkungan

PPLH IPB

Diadopsi dari:

Leica Geosystem GIS & Mapping, LCC



Bagian 1:

IMAGINE Viewer

3 - Leica Geosystems GIS & Mapping LLC – Fundamentals of ERDAS IMAGINE I Section 1: The IMAGINE Viewer

Environmental Spatial Analysis Lab.Environmental Research CenterESALab-ERC

Pendahuluan

• Terminologi ERDAS

• Apa itu data citra (image)?

• Pengenalan remote sensing

• Viewing data citra

• Koreksi Geometrik

• Viewing data vektor



ERDAS IMAGINE

• Software yang cukup lengkap untuk pemrosesan data citra dan GIS

• Memiliki interface yang lengkap dan mudah dipahami

2



Terminologi: Menu Bar Utama

• Menggunakan bentuk-bentuk perintah melalui

item Menu dan Ikon



Terminologi: Kotak Dialog

Judul kotak dialog

Open Layer ikon

Tombol radio

Text box dengan nudgers

Pop-up List

Check box

Text field

Tombol



Directory navigation

File

Type of file

Terminologi: Memilih file

Tab



Terminologi: Jendela Viewer

Quick View Functions:

Alternatif akses

pada beberapa

fungsi dng mudah

dan cepat

Display Window:

Menampilkan

data raster dan

vektor

Tool Bar:

Mengakses dng

cepat beberapa

fungsi yang sama

dng fungsi pada

pulldown menus

Menu Bar:

Mengakses seluruh

fungsi yang ada di

dalam jendela Viewer

melalui pull-down

menus

3



Apa itu data citra (image)?

• Data yang terorganisir dalam bentuk grid kolom dan baris

• Menggambarkan kondisi suatu area secara geografis

X-axis



Bagaimana data citra dibuat?

• Untuk dapat mengerti data citra seperti apa yang

diperlukan, maka kita perlu mengetahui konsep

sederhana mengenai bagaimana data itu dibuat

• Sebagian besar data citra merupakan hasil cahaya

matahari (reflectant) yang dipantulkan oleh objek

di permukaan bumi



Proses remote sensing

ENERGY SOURCE



Proses remote sensing

A. Radiasi matahari

B. Interaksi dengan target/objek

C. Perekaman energi dan dikonversi

oleh sensor

D. Stasiun penerima dan pemrosesan

E. Interpretasi dan analisis

A

A

B

D

E

C

12

65

28

33

76

T ext by the Canadian Centre for Remote Sensing

4



Pixels (picture element)

• Citra yang dihasilkan berupa

grid pixel

• Setiap pixel menyimpan nilai

digital (DN) yang terukur oleh

sensor

• Menggambarkan secara

individu area yang ter-scan

oleh sensor

• Ukuran pixel yang lebih kecil,

akan menunjukkan hasil

yang lebih detil



Swath

• Sensor mengumpulkan data citra 2D dari permukaan

berdasarkan swath sensornya

• Contoh: Landsat memiliki swath 185 km



Measuring Light

• Cahaya dapat dibagi berdasarkan panjang

gelombangnya

Gamma Rays Ultraviolet Infrared MicrowaveX-Ray TV/Radio

Wavelength

The Electromagnetic Spectrum (EMS)

Visible

˜ 0.4

micrometers

˜ 0.7



Measuring Light: Band (Saluran)

• Mata manusia hanya dapat melihat pada cahaya tampak (visible light)

• Sensor dapat mengukur atau menangkap reflectantyang lebih lebar

Bands

5



50

% R

efl

ec

tan

ce

0.4 .6 .8 1.0 1.2 1.4

Spectral Signatures

• Sinyal yang diterima oleh sensor tergantung kepada

penutupannya

Hijau - reflectance lebih tinggi jika mengenai

vegetasi hijau

Tanda Spectral utk vegetasi yg sehat

50

0

Bareland

50

0

Air



Tipe data citra

• Citra Tematik Discrete data

• Nilai hanya mengindikasikan

kelas

• Kualitatif

• Ukuran nilai reflektan

• Kuantitatif

• Citra Penginderaan Jauh Continuous data



Discrete data (Data Tematik)

• Informasi tersusun dalam bentuk kategori (kualitatif)

tentang suatu wilayah (ex. Penutupan lahan, tanah,

hidrologi dll.)

• Digunakan dan dibuat melalui operasi-operasi analitik

• Digunakan untuk mengekstrak informasi dari data

multispektral (data satelit)



Continuous data

• 2 tipe:

• Panchromatic ( 1 Band/layer)

• Multispectral ( 2 or more Bands)

6



Tampilan continuous data

• Masing-masing band atau layer dapat dilihat sebagai satu data yang terpisah

Thematic Mapper Band 1

Band 4Band 5



Viewing citra satelit

• Kombinasi tiga band saja yang dapat dilihat secara

simultan untuk mengisi slot RGB (Red Green Blue)

Monitor

color guns

SWIR

Near IR

Red

Green

Blue

Bagian

Spektrum

CahayaBand

4

Band3

Band2

Band4

Band5

Band3

Band3

Band2

Band1



Kombinasi Band (saluran)

• Melalui beberapa kombinasi band, fitur/identifikasi objek dapat menjadi lebih jelas

UrbanVegetasi

3,2,1 (RGB) 4,5,3 (RGB)4,3,2 (RGB)



Latihan 1:

Import dan Rectifikasi

7



Tipe File

• Terdapat 3 tipe file dalam ERDAS IMAGINE:

File original (Native files)

Dynamically Linked Libraries

File yang di-import



Tipe Native Files

• Erdas IMAGINE format

• “.img” file extension

• Catatan: File data format *.img, hanya ada

jika data berukuran < 2 Gb, tetapi bila lebih,

maka akan ada format tambahan yaitu *.ige,

disamping format *.img

Native DLL’s Import



Dynamically Linked Libraries

• Dapat digunakan/dibaca

langsung

• Berisi informasi tentang

bagaimana data

tersebut disimpan

• Hemat resources—

seperti ruang hardisk

(space storage)

• AOI

• Annotation

• Arc Coverage

• Arc/Info and Space Imaging BIL, BIP, BSQ

• DTED (Level 1& 2)

• ER Mapper

• ERDAS 7.5 GIS & LAN

• FIT

• GRID

• Generic Binary

• JFIF

• Map Compostion

• MrSID

• RAW

• RPF

• SDE Layer

• STK

• Shapefile

• TIFF

• TerraModelLayer

• View




10 Mb

DLL’s

TIFF

IMG

Process

IMG

Import

Proses

melalui

DLL10 Mb

10 Mb


8



File yang di-import

• Banyak file lain yang

dapat di-import melalui

importer

• Browse www.gis.leica-

geosystems.com untuk

importer baru yang telah

tersedia

catatan: semakin baru

versi ERDAS imagine,

semakin lengkap

importer-nya

• ADRG

• ADRI

• ANT

• ARCGEN

• Arc Interchange

• ASCII

• AVHRR

• CADRG

• CIB

• DAEDALUS

• USGS DEM

• DFAD

• DFAD

• DGN

• DOQ

• SeaWIFS

• Shapefile

• SPOT

• Sun Raster

• TIGER

Native DLL’s CubicImport

• DXF

• ERS

• ETAK

• Generic Binary

• GeoTIFF, TIFF

• GIS

• GRASS

• GRD

• IGDS

• IGES

• IRS

• JFIF, JPEG

• LANDSAT 7, TM, MSS

• LAN

• MIF/MID

• NLAPS

• PCX

• RADARSAT

• Raster Product Format

• SDTS





Koreksi geometrik

• Raw data citra tidak memiliki reference dengan

ground

• OR…Data citra diregistrasi/dikoreksi dengan data

lainnya

Lokasi dalam citra hanya

didefinisikan melalui grid

raster



Rektifikasi citra ke citra

• Proses konversi data citra menjadi sistem koordinat

yang baru, berdasar pada koordinat data citra yang

lainnya

Geographic Lat/Lon UTM

InputReference

http://www.gis.leica-geosystems.com/



9



Rektifikasi citra ke citra

• Proses konversi data citra menjadi sistem koordinat

yang baru, berdasar pada koordinat data citra yang

lainnya

Geographic Lat/Lon UTM

47 27 24 N,

123 53 15 W432950,

5256434 meters



Ground Control

• Input citra membutuhkan ground control untuk

dapat direktifikasi

• Titik kontrol yang dipergunakan akan digunakan untuk

mengkoreksi keseluruhan citra

116 45 14.54 W, 33 43 05.65 N

116 28 07.20 W, 33 55 43.98 N

116 47 27.20 W, 33 50 50.09 N

116 28 55.20 W, 33 00 22.43 N

Resampling Method



Root Mean Square Error (RMSE)

• Indikasi dari akurasi proses transformasi

Koordinat GCP ditransformasikan ke

dalam sistem koordinat yang baru

Dalam unit apa nilai RMS itu?

PIXELS dari image aslinya

Point tsb dapat juga kemudian utk me-RE-

transform ke dalam sistem koordinat lama

RMS Error

X residual

Y residual

Retransformed GCP

Source GCP



Image resampling

• Proses mencocokan satu data grid raster pada data

grid raster yang baru

2. Output grid

dengan GCPs

3. Sumber grid

dicocokan dengan

output grid GCPs

4. Nilai pixel dari

sumber disesuaikan

dng pixel pada grid output menggunakan

resampling method

1. Sumber grid

dng GCPs

GCP

GCP

10



Resampling Methods

• Pixel citra original harus diinterpolasikan ke

dalam posisi orthorektifikasi yang baru

menggunakan 1 dari 4 Resampling Methods:

Nearest Neighbor

Bilinear Interpolation

Cubic Convolution

Bicubic Spline



Nearest Neighbor

Grid yang terkoreksiJarak Minimum

• PROBLEM: Duplikasi pixel & drop-out; pixely output

• KEUNTUNGAN: Nilai pixel original mudah dikelola; paling cepat

• KEGUNAAN: Urban areas; data yang akan diklasifikasikan; data

tematik

Nearest Bilinear Cubic



Bilinear Interpolation

Grid yang terkoreksi

Jarak Minimum

• PROBLEM: Hilangnya nilai pixel original; lebih lambat

• KEUNTUNGAN: Secara spasial lebih akurat

• KEGUNAAN: Natural landscapes dan environments

Nearest Bilinear Cubic

NilaiAverage

Pixel output merupakan rata-rata jarak terdekat dari 4 pixel

original

Fungsi Bilinear



Cubic Convolution

Nearest Bilinear CubicCubic

Grid yang terkoreksi

Jarak Minimum

Nilai Average

Output pixel merupakan rata-rata dari 16 pixel paling dekat

Cubic function

• PROBLEM: Hilangnya nilai pixel original; lebih lambat

• KEUNTUNGAN: Citra lebih tajam dan smooth noise

• KEGUNAAN: Resampling untuk data yang berbeda ukuran

selnya (TM/photo)

11



Latihan 2:

Viewing Tipe Data Lainnya



Data Vektor (Vector Coverages)

• Berbeda fitur yg direpresentasikannya

Raster Vector

Polygons

Lines

Points



DEM (Digital Elevation Model)

• File raster yang menggambarkan elevasi

dalam kisaran pixel b/w (gelap/terang)



Tool Pengukuran

• Dipergunakan untuk menghitung point (lokasi

koordinat), line (panjang, azimut), dan polygon

(perimeter, luas)

12



Latihan 3:

Atribut Raster



Viewing citra tematik

• Citra Tematik

• Masing-masing pixel

berisikan nilai kelas

• Masing-masing nilai

kelas dapat memiliki

warna yang spesifik



Viewing citra tematik

• Masing-masing kelas dapat memiliki atribut secara

spesifik seperti:

Nama, Warna, Luas etc.



Latihan 4:

Atribut Vektor

13



Data vektor (Vector Coverages)

• Berbeda fitur yang direpresentasikannya

Raster Vector

Polygons

Lines

Points



Data vektor (Vector Coverages)

• Data vektor juga memiliki atribut

Pewarnaan vektor juga

berdasarkan atributnya



Documents

Fundamentals of ERDAS IMAGINE I - · PDF fileEnvironmental Spatial Analysis Lab. ... • Setiap pixel menyimpan nilai ... Rektifikasi citra ke citra • Proses konversi data citra