LAPORAN PRAKTIKUM
PRAKTEK INDERAJA TERAPAN
Dosen Pengampu :
Bambang Kun Cahyono S.T, M. Sc
Dibuat oleh :
Rahmat Muslih Febriyanto
12/336762/SV/01770
PROGRAM STUDI DIPLOMA III TEKNIK GEOMATIKA
SEKOLAH VOKASI UNIVERSITAS GADJAH MADA
2014/2015
A. Judul
“Klasifikasi Terbimbing ( Supervised )”
B. Tujuan
1. Mahasiswa dapat melakukan georeferencing Citra.
2. Mahasiswa dapat melakukan cropping Citra.
3. Mahasiswa dapat melakukan klasifikasi supervised.
4. Mahasiswa dapat melakukan perhitungan luas.
5. Mahasiswa dapat melakukan membuat layout peta.
C. Waktu dan Tempat Pelaksanaan
Hari, tanggal : Kamis, 27 November 2014
Tempat : Laboratorium Fotogrametri
D. Alat dan Bahan
1. Perangkat keras
1.1 Komputer
2. Perangkat lunak
2.1 Software ENVI
2.2 Software Google Earth
2.3 Software ArcGIS
E. LANDASAN TEORI
Klasifikasi digital pada suatu citra adalah suatu proses dimana piksel-piksel dengan
karakteristik spektral yang sama diasumsikan sebagai kelas yang sama, diidentifikasi dan
ditetapkan dalam suatu warna (Gibson dan Power, 2000).
Klasifikasi supervised merupakan suatu metode klasifikasi yang menggunakan area
sampling. Ketelitian ditentukan oleh kualitas sampling dan jumlah sampel. Area sampel
dibuat dengan menggunakan Region Of Interest (ROI). ROI harus terlebih dahulu dibuat
sebelum melakukan proses klasifikasi supervised ini. Region Of Interest adalah area
sampling yang dibentuk sebagai trainning area pada klasifikasi supervised.
klasifikasi supervised dapat diartikan sebagai teknik klasifikasi yang diawasi.
Menurut Projo Danoedoro (1996) klasifikasi supervised ini melibatkan interaksi analis
secara intensif, dimana analis menuntun proses klasifikasi dengan identifikasi objek pada
citra (training area). Sehingga pengambilan sampel perlu dilakukan dengan
mempertimbangkan pola spektral pada setiap panjang gelombang tertentu, sehingga
diperoleh daerah acuan yang baik untuk mewakili suatu objek tertentu.
F. Langkah Kerja
Diagram alir praktikum :
1. Membuka data citra Landsat 8 yang akan diklasifikasikan, yaitu Citra Landsat 8 untuk
daerah Jawa Tengah
1.1 Membuka software Envi 4.8 terlebih dahulu dengan meng-klik icon .
Kemudian akan muncul tools pada Envi seperti berikut:
SUPERVISED
CLASSIFICATION
CITRA
LANDSAT 8
SUPERVISE
D
CLASSIFICA
TION KOMPOSIT CROP 15 X 15 KM
GEOREFERENCING GCP GOOGLE EARTH
RMS < 1
PIXEL
PEMBUATAN KELAS
TRAINING AREA
KLASIFIKASI
PETA PENUTUP LAHAN
1.2 Membuka data citra dengan langkah File Open Image File:
Kemudian memilih data citra dengan band-band yang akan digunakan dalam
melakukan komposit Natural Band
1.3 Membuka citra dengan komposit Natural band, yaitu R: band 4; G: band 3 ; B:
band 2 sehingga pada kotak Available Bands List akan terlihat seperti berikut:
Kemudian klik Load RGB :
2. Melakukan cropping
2.1 Menentukan lokasi yang akan digunakan untuk klasifikasi penutup lahan:
2.2 Mulai men-crop citra dengan langkah File Save Image As Image File...
2.3 Setelah muncul kotak dialog pilih tab Spatial Subset
kemudian pada kotak dialog berikutnya memilih tab Image
Isikan seperti berikut untuk mendapatkan luas citra 15 km x 15 km
Kemudian klik OK.
2.4 Setelah itu kembali ke kotak dialog Output
Display to Image File. Klik Ok
2.5 Membuka citra hasil crop, maka hasil akan terlihat seperti berikut:
3. Melakukan Georeferencing
3.1 Membuka Google Earth sebagai acuan melihat koordinat yang akan digunakan
untuk Georeferencing dengan menggunakan metode Georeferencing Image to
Map.
3.2 Menentukan daerah yang menonjol sebegai GCP pada Google Earth.
3.3 Melihat koordinat nya pada masing-masing GCP tersebut kemudian menuliskanya
untuk rektifikasi image to image.
3.4 Memulai untuk proses Georeferencing dengan langkah Map Registration
Select GCPs: Image to Map
Setelah muncul kotak dialog, maka mengatur seperti berikut:
3.5 Mengisi koordinat sesuai dengan koordinat acuan yang telah didapat dari Google
Earth sebelumnya.
Kemudian dengan melihat daerah yang merupakan tanda GCP dengan kotak
Zoom, kemudian klik Add Point sehingga GCP terekam/tersimpan:
3.6 Kemudian cek RMS untuk melihat kesalahan, jika lebih dari 1 maka ulangi proses
Georeferencing dengan klik tab Show List pada kotak dialog Ground Control
Points Selection
Berikut hasil RMS:
Menyimpan data RMS Error dalam bentuk *.txt dengan langkah klik File Save
Table to ASCII...
Kemudian menentukan lokasi penyimpanan klik OK.
3.7 Menyimpan hasil Georeferencing dengan langkah berikut:
a. Menyimpan hasil GCP dengan klik File Save GCPs w/ map coords...
Memberi nama file pada kotak dialog Output Registration Points.
b. Kemudian klik Map Registration Warp from GCPs : Image to Map
Kemudian memilih file yang telah disimpan sebelumnya
c. Kemudian mengatur Sistem proyeksi yang sesuai, Proyeksi UTM, Datum
WGS 84 zone 49 S dan klik OK.
d. Ketika kotak dialog Input Warp Image kemudian memilih citra yang
sebelumnya dijadikan acuan dalam proses Georeferencing, setelah itu klik
OK.
e. Kemudian memberi nama file citra yang telah dilakukan proses
georeferencing.
3.8 Kemudian membuka citra dengan klik Load RGB pada kotak dialog Available
Band List.
4. Melakukan Enhance
4.1 Melakukan Enhance dengan langkah klik Enhance
Interactive Strectching
4.2 Kemudian mengatur histogram pada kotak dialog berikut:
5. Membuat klasifikasi
5.1 Membuka ROI Tool untuk membuak klasifikasi penutup lahan dengan langkah
memilih menu Tools Region Of Interest ROI Tool...
5.2 Setelah keluar kotak dialog ROI Tool isikan pada ROI Name dan Color sesuai
dengan hasil klasifikasi yang diinginkan.
Berikut contoh pembuatan klasifikasi:
6. Membuat Training
6.1 Membuat training dengan langkah memilih ROI yang akan dibuat training
kemudian memilih terlebih dahulu untuk jenis digitasi dengan klik ROI Type
kemudian pilih Polygon, Polyline, atau point.
6.2 Kemudian pilih jendela yang akan digunakan untuk mendigitasi:
6.3 Berikut hasil training pada citra:
7. Melakukan Klasifikasi Supevised
7.1 Simpan terlebih dahulu hasil training dengan klik File Save ROIs...
7.2 Setelah kotak dialog Save ROIs to File muncul kemudian atur tempat
penyimpanannya kemudian klik OK.
7.3 Langkah berikutnya memilih menu Classification Supervised
Parallelepiped
7.4 Setelah itu muncul kotak dialog Classification Input File, maka pilih Citra yang
dijadikan acuan saat klasifikasi:
7.5 Kemudian mengatur parameter dan tempat penyimpanan seperti berikut:
Kemudian untuk melihat citra hasil klasifikasi klik Load RGB.
8. Melakukan Perhitungan Luas
8.1 Setelah proses klasifikasi selesai, menghitung luas dengan cara klik classification
kemudian Post classification pilih class statistis.
8.2 Kemudian pilih statistics input file, sebanyak 2 kali pada file yang sama.
8.3 Kemudian pilih select all.
Klik histogram. Klik ok.
G. HASIL
a. RMS
b. PETA
Terlampir
c. Pembahasan Metode Klasifikasi
Parallelepiped
Klasifikasi parallelepiped menggunakan aturan keputusan sederhana untuk
mengklasifikasikan data multispektral. Batas-batas keputusan merupakan
parallelepiped n-dimensi dalam ruang data gambar. Dimensi ini ditentukan
berdasarkan batas deviasi standar dari rata-rata setiap kelas yang dipilih.
Minimum Distance
Teknik jarak minimal menggunakan vektor rata-rata endmember masing-masing
dan menghitung jarak Euclidean dari setiap piksel yang diketahui oleh vektor
rata-rata untuk masing-masing kelas. Beberapa piksel memiliki kemungkinan
tidak terklasifikasi jika tidak memenuhi kriteria yang dipilih.
Maximum Likelihood
Klasifikasi supervised maximum likelihood merupakan klasifikasi yang
berpedoman pada nilai piksel yang sudah dikategorikan obyeknya atau dibuat
dalam training sampel untuk masing-masing obyek penutup lahan. Pemilihan
training sampel yang kurang baik dapat menghasilkan klasifikasi yang kurang
optimal sehingga akurasi yang diperoleh rendah. Dengan demikian diperlukan
analisis secara statistik atau uji akurasi dari training sampel tersebut.
d. Luas masing-masing Metode Klasifikasi
a. Statistik Luas dengan Metode paralelpiped sebagai berikut :
b. Luas menggunakan metode Minimum Distance sebagai berikut :
c. Luas menggunakan metode Maximum Likelihood, sebagai berikut :
H. KESIMPULAN
Dari Praktikum kali ini mahasiswa dapat mengerjakan tahapan klasifikasi secara
digital, meliputi dari doping Citra, georeferencing kemudian proses klasifikasi
serta perhitungan luasnya.