Pesawatterbang tinggi di ketinggi di atas 18.000 m di atas permukaan laut c. Satelit, di ketinggian 400 km - 900 km di atas permukaan bumi 43. Sebutkan citra nonfoto berdasarkan wahana yang digunakan! Jawaban: citra nonfoto berdasarkan wahana yang digunakan dapat dibedakan menjadi dua, yaitu: citra dirgantara dan citra satelit 44. Janu Post a Comment. Multispectral scanner data merupakan citra yang dihasilkan dari wahana . A. pesawat terbang rendah. B. pesawat terbang medium. C. pesawat terbang tinggi. D. pesawat ulang alik. E. satelit. Wahanayang digunakan di . penginderaan jauh di antaranya balon udara, pesawat terbang, pesawat ulang 18.000 meter dari permukaan bumi. Citra yang dihasilkan yaitu . foto . udara. dan . multispectral scanners data. 3) Satelit, dengan ketinggian antara 400 km sampai 900 km dari permukaan . bumi. Citra yang dihasilkan ialah. Berdasarkantempat atau wahana yang digunakan untuk melakukan penginderaan jauh dibagi menjadi dua, yaitu penginderaan jauh dari udara dan Penginderaan jauh dari ruang angkasa. Pengideraan jauh dari ruang angkasa menggunakan satelit, merupakan suatu cara untuk mendapatkan informasi atau data tentang keadaan permukaan bumi dengan sensor buatan yang ditempatkan pada satelit yang mengorbit bumi. SIGperikanan lebih sering bermain dengan bentuk data raster. Data2 SST, klorofil dll tersebut merupakan suatu data dari citra satelit yang berbentuk raster. Data raster mempunyai kelemahan dalam proses penyimpaan dan kemampuannya berinteraksi dengan data atribut. SATELITINDERAJA. A. Pengertian Citra Satelit Citra satelit merupakan citra yang dihasilkan dari pemotretan menggunakan wahana satelit. Kini sudah banyak satelit mengorbit di luar angkasa dengan fungsinya yang beragam misalnya satelit militer, satelit komunikasi, satelit inderaja antar planet dan satelit inderaja sumber daya bumi. Oleh karena itu perkembangan teknik inderaja sistem satelit Datayang akan digunakan merupakan citra dari sebuah. School No School; Course Title AA 1; Uploaded By ConstableScorpion18931. Pages 158 This preview shows page 100 - 103 out of 158 pages. RVjkiD. Penginderaan Jauh 39 a. Citra Citra dapat diartikan sebagai gambaran yang tampak dari suatu objek yang sedang diamati sebagai hasil liputan atau rekaman suatu alat pemantau. Sebagai contoh, memotret bunga di taman. Citra taman di halaman rumah yang berhasil dibuat merupakan citra taman tersebut. Proses pembuatan citra dengan cara memotret objek dapat dilakukan dengan arah horisontal maupun vertikal dari udara tampak atas. Hasil citra secara horisontal tampak sangat berbeda jika dibandingkan dengan hasil pemotretan dari atas atau udara. Gambar yang dicitra dengan arah horisontal menghasilkan citra tampak samping, sedangkan dengan arah vertikal menghasilkan citra tampak atas baik tegak maupun miring obliq. 1. Citra 2. obliq 3. Multispectral Scanner Data 4. Remote sensing Z oom a Gambar Contoh Citra Foto a Foto dari arah horisontal. b Foto dari udara vertikal. Sumber Dokumentasi Penerbit dan http Gambar Wahana Satelit Penginderaan Jauh Wahana satelit memiliki banyak keuntungan karena mampu mengambil gambar dalam cakupan wilayah yang jauh lebih luas. Sumber http b Menurut Hornby, citra adalah gambaran yang terekam oleh kamera atau alat sensor lain. Adapun menurut Simonet dkk, citra adalah gambar rekaman suatu objek biasanya berupa gambaran pada citra yang diperoleh melalui cara optik, elektro-optik, optik- mekanik, atau elektro -mekanik. b. Wahana Wahana diartikan sebagai kendaraan yang membawa alat pemantau. Wahana sering pula dinamakan mediator. Berdasarkan ketinggian peredarannya, posisi wahana dapat dikla sifikasikan menjadi tiga kelompok, yaitu sebagai berikut. 1 Pesawat terbang rendah sampai medium low to medium altitude aircraft ketinggian antara meter dari permukaan bumi. Citra yang dihasilkannya adalah citra foto foto udara. 2 Pesawat terbang tinggi high altitude aircraft dengan ketinggian sekitar meter dari permukaan bumi. Citra yang dihasilkannya adalah citra udara dan multispectral scanner data. 3 Satelit dengan ketinggian antara 400–900 km dari permukaan bumi. Citra yang dihasilkan adalah citra satelit. Di unduh dari Sumber buku 40 Geografi Membuka Cakrawala Dunia untuk Kelas XII 2. Sistem Penginderaan Jauh Mahasiswa/Alumni Universitas Pendidikan Indonesia16 Februari 2022 0415Hallo Siocio, kakak bantu jawab yaa Jadi jawaban untuk soal ini adalah B. Berikut penjelasannya. Citra nonfoto adalah gambar suatu objek yang dihasilkan oleh sensor bukan kamera dengan cara memindai scanning. Citra nonfoto dibedakan atas dasar spektrum elektomagnetik yang digunakan, sensor yang digunakan, dan wahana yang digunakan. Berdasarkan wahana, citra nonfoto dibagi menjadi dua, yaitu 1. Citra dirgantara, yang beroperasi di udara/dirgantara, contohnya citra inframerah termal, radar, dan multi spectral scanner MSS. 2. Citra satelit, citra yang dibuat dengan menggunakan wahana yang beroperasi di antariksa. Maka citra satelit inframerah, MSS Multispectral Scanner merupakan contoh dari citra nonfoto. Semoga membantu yaa. Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas. BAB BelakangKegiatan survey-pemetaan dan pemodelan untuk pngelolaan lingkungan, sumberdaya, dan wilayah, dewasa ini sudah tidak dapat dilepaskan dari dua macam teknologi, yaitu penginderaan jauh dan system informasi geografis. Penginderaan jauh adalah ilmu dan seni dalam memperoleh suatu informasi mengenai suatu objek, area, atau fenomena melalui analisis data yang diperoleh dengan alat tanpa suatu kontak langsung Lillisand et al., 2008. System Informasi Geografi adalah suatu system berbasis computer yang digunakan untuk menyimpan, mengelola, menganalisis, dan mengaktifkan atau memanggil kembali data yang memiliki referensi keruangan, untuk berbagai tujuan yang berkaitan dengan pemeetaan dan perencanaan wilayah. Kedua macam teknologi tersebut sangat bermanfaat dalam pengelolaan informasi keruangan mengenai kondisi permukaan dan dekat permukaan bumi. Oleh karena itu, pada perkembangan selanjutnya, teknologi tersebut cenderung diintegrasikan demi peningkatan efisiensi perolehan serta akurasi pemetaannya, sebagai masukkan dalam proses perencanaan dan pengelolaan penginderaan jauh maka dibutuhkan alat untuk mengidentifikasi, salah satunya adalah citra satelit. Citra satelit berkembang pesat sejak awal tahun 60an sampai sekarang, hingga lahirlah satelit Landsat, Quickbird, Ikonos, SPOT, NOAA, ALOS, da sebagainya yang mana memiliki karakteristik dan kegunaan yang berbeda-beda sesuai kebutuhan. Perkembangan ini berimbas pada citra yang dihasilkan. Berawal dari foto pankromatik ke multispectral sampai ke hiperspektral, bahkan dalam sensor yang digunakan tidak hanya citra satelit pasif melainkan aktif yang mana tenaganya dibuat oleh manusia berupa pulsa yang digunakan dalam satelit MasalahApa definisi dari citra satelit multispektral?Apa perbedaan citra satelit multispectral dari satelit Landsat, Quickbird, dan Ikonos?Apa definisi citra radar?Apa definisi citra hiperspektal? mengetahui apa yang dimaksud citra satelit mengetahui perbedaan antara satelit Landsat, Quikbird, dan mengetahui pengertian dari satelit mengetahui definisi dan maksud dari satelit Pengertian Citra Satelit MultispektralCitra multispectral adalah citra yang dibuat dengan saluran jamak. Berbeda dengan citra tunggal yang umumnya dibuat dengan saluran lebar, citra multispectral umumnya dibuat dengan saluran sempit. Dengan menggunakan sensor multispectral, maka kenampakan yang diindera akan menghasilkan citra dengan berbagai saluran. Citra dengan saluran yang berbeda tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi kenampakan-kenampakan tertentu, karena saluran-saluran tersebut memiliki kepekaan terhadap suatu kenampakan. Sebuah gambar multispektral adalah salah satu yang menangkap data gambar pada frekuensi tertentu di seluruh spektrum elektromagnetik . Panjang gelombang dapat dipisahkan oleh filter atau dengan penggunaan instrumen yang sensitif terhadap panjang gelombang tertentu, termasuk cahaya dari frekuensi di luar jangkauan cahaya tampak , seperti inframerah . pencitraan spektral dapat memungkinkan ekstraksi informasi tambahan mata manusia gagal untuk menangkap dengan yang reseptor untuk merah, hijau dan biru . Ini pada awalnya dikembangkan untuk ruang berbasis pencitraan. Citra multispektral adalah tipe utama dari gambar yang diperoleh oleh penginderaan jauh RS radiometers . Membagi spektrum dalam banyak band, multispektral adalah kebalikan dari pankromatik , yang mencatat hanya intensitas total radiasi yang jatuh pada setiap pixel . Biasanya, satelit memiliki tiga atau lebih radiometers Landsat memiliki tujuh. Masing-masing memperoleh satu gambar digital dalam penginderaan jauh, disebut 'adegan' di sebuah band kecil dari spektrum yang terlihat, mulai dari 0,7 pM sampai 0,4 pM, disebut merah-hijau-biru RGB daerah, dan pergi ke panjang gelombang inframerah 0,7 pM sampai 10 pM atau lebih, diklasifikasikan sebagai dekat inframerah NIR, tengah inframerah MIR dan far infrared FIR atau termal. Dalam kasus Landsat, tujuh adegan terdiri dari tujuh gambar-band multispektral. pencitraan spektral dengan band-band yang lebih banyak, lebih halus resolusi spektral atau cakupan spektral yang lebih luas dapat disebut itt atau ini juga membantu dalam interpretasi papirus kuno , seperti yang ditemukan di Herculaneum , oleh pencitraan fragmen dalam kisaran inframerah 1000 nm. Seringkali, teks pada dokumen tampaknya sebagai tinta hitam pada kertas hitam dengan mata telanjang. Pada 1000 nm, perbedaan reflektifitas cahaya membuat teks jelas dibaca. Ini juga telah digunakan untuk gambar palimpsest Archimedes oleh pencitraan perkamen daun dalam bandwidth 365-870 nm, dan kemudian menggunakan teknik pengolahan citra digital canggih untuk mengungkapkan undertext karya Archimedes. Ketersediaan panjang gelombang untuk penginderaan jauh dan pencitraan dibatasi oleh jendela inframerah dan jendela optik. Panjang gelombang adalah perkiraan, nilai-nilai yang tepat bergantung pada instrumen satelit tertentuBiru, 450-515 .. 520 nm, yang digunakan untuk pencitraan atmosfer dan air yang dalam, dan dapat mencapai hingga 150 kaki 50 m jauh di air yang jernih. Hijau, 515 .. 520-590 .. 600 nm, yang digunakan untuk pencitraan vegetasi dan struktur air yang dalam, hingga 90 kaki 30 m di air jernih. Merah, 600 .. 630-680 .. 690 nm, yang digunakan untuk pencitraan benda buatan manusia, dalam air hingga 30 kaki 9 m dalam, tanah, dan vegetasi. Dekat inframerah, 750-900 nm, digunakan terutama untuk pencitraan vegetasi. Mid-inframerah, 1550-1750 nm, digunakan untuk vegetasi pencitraan, kadar air tanah, dan beberapa kebakaran hutan . Mid-inframerah, 2080-2350 nm, digunakan untuk pencitraan tanah, kelembaban, fitur geologi, silikat, tanah liat, dan kebakaran. Inframerah termal , nm, menggunakan radiasi yang dipancarkan bukan tercermin, untuk pencitraan struktur geologi, perbedaan termal dalam arus air, kebakaran, dan untuk studi malam. Radar dan teknologi yang terkait berguna untuk pemetaan medan dan untuk mendeteksi berbagai objek. Untuk tujuan yang berbeda, kombinasi yang berbeda dari band spektral dapat digunakan. Mereka biasanya diwakili dengan warna merah, hijau, dan saluran biru. Pemetaan band untuk warna tergantung pada tujuan dari gambar dan preferensi pribadi para analis. Inframerah termal sering dihilangkan dari pertimbangan karena resolusi spasial miskin, kecuali untuk tujuan khusus. Warna dasar, menggunakan saluran hanya merah, hijau, dan biru, dipetakan ke warna masing-masing. Sebagai sebuah foto warna polos, itu baik untuk menganalisis obyek buatan manusia, dan mudah dipahami bagi pemula analis. Hijau-merah-inframerah, di mana saluran biru diganti dengan dekat inframerah, digunakan untuk vegetasi, yang sangat reflektif di IR dekat, kemudian menunjukkan sebagai biru. Kombinasi ini sering digunakan untuk mendeteksi vegetasi dan kamuflase. Blue-NIR-MIR, di mana saluran biru menggunakan biru terlihat, hijau menggunakan NIR sehingga vegetasi tetap hijau, dan MIR ditampilkan sebagai merah. Gambar tersebut memungkinkan melihat kedalaman air, cakupan vegetasi, kadar air tanah, dan adanya kebakaran, semua dalam satu gambar. Banyak kombinasi lain sedang digunakan. NIR sering ditampilkan sebagai merah, membuat vegetasi yang tertutup daerah tampak merah. Perbedaan Multispektral pada Landsat, Quickbird, dan IKONOSLandsatTeknologi penginderaan jauh satelit dipelopori oleh NASA Amerika Serikat dengan diluncurkannya satelit sumberdaya alam yang pertama, yang disebut ERTS-1 Earth Resources Technology Satellite pada tanggal 23 Juli 1972, menyusul ERTS-2 pada tahun 1975, satelit ini membawa sensor RBV Retore Beam Vidcin dan MSS Multi Spectral Scanner yang mempunyai resolusi spasial 80 x 80 ERTS-1, ERTS-2 yang kemudian setelah diluncurkan berganti nama menjadi Landsat 1, Landsat 2, diteruskan dengan seri-seri berikutnya, yaitu Landsat 3, 4, 5, 6 dan terakhir adalah Landsat 7 yang diorbitkan bulan Maret 1998, merupakan bentuk baru dari Landsat 6 yang gagal Landsat merupakan salah satu satelit sumber daya bumi yang dikembangkan oleh NASA dan Departemen Dalam Negeri Amerika Serikat. Satelit ini terbagi dalam dua generasi yakni generasi pertama dan generasi kedua. Generasi pertama adalah satelit Landsat 1 sampai Landsat 3, generasi ini merupakan satelit percobaan eksperimental sedangkan satelit generasi kedua Landsat 4 dan Landsat 5 merupakan satelit operasional Lindgren, 1985, sedangkan Short 1982 menamakan sebagai satelit penelitian dan pengembangan Sutanto, 1994. Satelit generasi pertama memiliki dua jenis sensor, yaitu penyiam multi spektral MSS dengan empat saluran dan tiga kamera RBV Return Beam Vidicon.Satelit generasi kedua adalah satelit membawa dua jenis sensor yaitu sensor MSS dan sensor Thematic Mapper TM. Perubahan tinggi orbit menjadi 705 km dari permukaan bumi berakibat pada peningkatan resolusi spasial menjadi 30 x30 meter untuk TM1 - TM5 dan TM7 , TM 6 menjadi 120 x 120 meter. Resolusi temporal menjadi 16 hari dan perubahan data dari 6 bits 64 tingkatan warna menjadi 8 bits 256 tingkatan warna. Kelebihan sensor TM adalah menggunakan tujuh saluran, enam saluran terutama dititikberatkan untuk studi vegetasi dan satu saluran untuk studi geologi tabel Terakhir kalinya akhir era 2000- an NASA menambahkan penajaman sensor band pankromatik yang ditingkatkan resolusi spasialnya menjadi 15m x 15m sehingga dengan kombinasi didapatkan citra komposit dengan resolusi 15m x 15 Saluran Citra Landsat TMSaluranKisaran Gelombang µm 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Lihat Pendidikan Selengkapnya ABSTRACK-The purpose ofthis study was todetermine the ability or potential to use a camera multispetral object identification and interpretation of coastal areas visually. Multispectral camera image is an image obtained from the unmanned aircraft vehicle. Multispectral camera consists of three spectral bands, namely Red, Green and NIR. To produce a combination of RGB used methods Bayern RGB filter array. The method used for the identification and interpretation of visual object is a method based on object keys of interpretation. Based on the interpretation keys, identification multispectral camera images can provide information spectral or spatial differences of each object on the coastal area is very clear. Discover the world's research25+ million members160+ million publication billion citationsJoin for free SEMINAR NASIONAL PENGINDERAAN JAUH2015 -560- Identifikasi dan Interpretasi Visual Citra Kamera Digital Multispektral untuk Objek Wilayah Pesisir Samsul Arifin1,*, Anwar Anas1, Nurwita Mustika Sari1, dan Dony Kushardono1 1Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh – LAPAN *E-mail Samsul_lapan ABSTRAK- Tujuan penelitianini adalah untuk mengetahui kemampuan atau potensi kamera multispetral untuk pemanfaatan identifikasi dan interpretasi objek wilayah pesisir secara kamera multispectral merupakan citra yang diperoleh dari dengan wahana pesawat tanpa awak LSU. Kamera multispectral terdiri dari 3 band spektral, yaitu Red, Green dan NIR Untuk menghasilkan kombinasi RGB digunakan metode Bayern RGB filter array. Metode yang digunakan untuk identifikasi dan interpretasi objek adalah adalah metode visual berdasarkan kunci-kunci interpretasi kunci-kunci interpretasi, identifikasi citra kamera multispectral dapat memberikan informasi spectral atau spasial perbedaan setiap objek pada wilayah pesisir sangat jelas. Kata Kunci identifikasi, interpretasi, kamera multispektral, pesisir ABSTRACK - The purpose ofthis study was todetermine the ability or potential to use a camera multispetral object identification and interpretation of coastal areas visually. Multispectral camera image is an image obtained from the unmanned aircraft vehicle LSU. Multispectral camera consists of three spectral bands, namely Red, Green and NIR. To produce a combination of RGB used methods Bayern RGB filter array. The method used for the identification and interpretation of visual object is a method based on object keys of interpretation. Based on the interpretation keys, identification multispectral camera images can provide information spectral or spatial differences of each object on the coastal area is very clear. Keywords identification, interpretation, multispectral camera, coast 1. PENDAHULUAN Indonesia merupakan negara kepulauan yang terdiri dari sekitar pulau dengan panjang garis pantai kurang lebih km. Di sepanjang garis pantai ini terdapat wilayah pesisir yang relatif sempit tetapi memiliki potensi sumber daya alam hayati dan non-hayati; sumber daya buatan; serta jasa lingkungan yang sangat penting bagi kehidupan masyarakat. Potensi-potensi tersebut perlu dikelola secara terpadu agar dapat dimanfaatkan secara pesisir secara ekologis merupakan daerah pertemuan antara ekosistem darat dan laut. Ke arah darat meliputi bagian tanah, baik yang kering maupun yang terendam air laut, dan masih dipengaruhi oleh sifat-sifat fisik laut seperti pasang surut, ombak dan gelombang serta perembesan air laut. Ke arah laut mencakup bagian perairan laut yang dipengaruhi oleh proses alami yang terjadi di darat seperti sedimentasi dan aliran air tawar dari sungai maupun yang disebabkan oleh kegiatan manusia didarat seperti penggundulan hutan, pembuangan limbah, perluasan permukiman serta intensifikasi pertanian. Kamera digital multispectral merupakan teknologi yang diharapkan mampu merekam objek /sasaran dari ketinggian rendah dengan wahana pesawat LSU/LSA Lapan sebagai pelengkap dari citra satelit yang tertutup awan dan sebagai data alternative untuk memenuhi kebutuhan darurat Dony, Kushardono et al, 2014. Kamera ini pada dasarnya digunakan untuk vegetasi, akan tetapi pada penelitian ini dicoba untuk keperluan wilayah pesisir. Dengan memanfaatkan dan mengotimalkan band-band yang ada pada kamera multispectral penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dan menganalisis kemampuan kamera multispectral dalam memberikan informasi untuk mengidentifikasi dan menginterpretasi wilayah pesisir. 2. METODE Data SEMINAR NASIONALPENGINDERAANJAUH2015 -561- Data yang digunakan adalah citra kamera multispectral yang dihasilkan dari sensor tuggal kamera digital. Data diakusisi tahun 2014 pada lokasi Indramayu, Jawa Barat dengan wahana pesawat LSU. Citra multispectral terdiri dari 3 band yaitu Red, Green dan Near Infra Red Bayer BE, 1976. Gambar 1. Citra Kamera Multispectral Metode Teknik kombinasi digunakan untuk membuat citra RGB yang mudah dikenali secara visual objek pada citra memiliki kemiripan warna objek alami. Dalam karya ilmiah dibuat berbagai kombinasi banda -band pada citra kamera digital multispektral, selanjutnya dipilih kombinasi RGB yang memiliki Natural Colour/True Colour Purwadhi SH et al, 2008. Pengkontrasan yang digunanakan adalah teknik kombinasi teknis histogram pada masing-masing filter warna. Metode analisis identifkasi dan interpretasi objek wilayah pesisir menggunakan analisis visual dengan mengoptimalkan teknik kombinasi RGB, pengkontrasan dan kunci-kunci interpretasi Lillesand TM, Keifer RW, 1979; 1990. 3. HASIL PEMBAHASAN Analisis Data Kamera yang digunakan adalah kamera digital dengan single sensor yang di desain untuk memotret reflektansi kanopi dari vegetasi karena dapat membaca cahaya tampak pada panjang gelombang 520 nm dan near-infrared dengan panajang gelombang 920 nm. Gambar dibawah menunjukkan respon dari sensor terhadap masing-masing band merah ,hijau dan biru. Filter pada band biru digunakan untuk mengukur nilai dari NIR Blue Curve sedangkan sensitifitas Hijau, Merah dan NIR setara dengan TM2, TM3 dan TM4 pada landsat Arthur RW , 1996. Gambar 2. Respon spektral pada kamera multispektral Keluaran dari kamera ini berupa data dengan format RAW 10 bit. Teknik bayer pattern digunakan untuk ekstraksi data raw menjadi R/G/NIR. Mosaik filter bayer merupakan color filter array CFA untuk menyusun RGB pada sensor foto Condat L ,2010. Identifikasi dan Interpretasi Visual Citra Kamera Digital Multispektral untuk Objek Wilayah PesisirArifin, S., et al. -562- Gambar 3. Bayer pattern Untuk mengkonversi image dari format ini ke RGB kita lakukan interpolasi dari dua nilai warna pada masing-masing pixel. Algoritma Freeman Median-based interpolation merupakan metode yang terbaik digunakan pada image yang bercak sedangkan algoritma Larosche-Prescott’s Gradient based interpolation dan Algortima Hamilton-Adam Adaptive color plane interpolation merupakan metode yang cocok digunakan pada image yang memiliki sisi/tepi yang tajam Ramanath et al, 2002.  Median-based interpolation Metode ini terdapat dua step yaitu interpolasi linier dan median filter pada warna yang berbeda. Interpolasi linier digunakan untuk mengisi setiap photosite dengan tiga warna sedangkan median filter adalah merah tanpa hijau dan biru tanpa hijau. Image yang dihasilkan dari median filter digunakan bersamaan dengan sampel original bayer array untuk merecoveri sampel. Algoritma ini dapat digunakan dengan 3x3 neighborhood.  Gradient based interpolation Metode ini umumnya digunakan di system kamera digital. Metode ini terdiri dari 3 step , pertama interpolasi chanel luminance hijau kedua dan ketiga interpolasi perbedaan warna merah tanpa hijau dan biru tanpa hijau. Interpolasi perbedaan warna digunakan untuk merekontruksi chanel chrominance merah dan biru. Metode ini memiliki keuntungan karena mata manusia lebih sensitive pada perubahan luminance.  Adaptive color plane interpolation Metode ini merupakan modifikasi dari metode gradient based interpolation. Modifikasi yang dilakukan untuk mengakomodasi derivatives. Untuk data choromaticity merah dan biru dihasilkan dari rata-rata aritmatika sedangkan data luminance hijau dari derivative yang kedua. Optimasi Kombinasi RGB dan Pengkontrasan Citra Kombinasi band yang menghasilkan Warna Natural True Colour merupakan warna yang ideal diharapkan dalam identifikasi dan interpretasi visual, karena dalam kombinasi ini yang terlihat sudah seperti apa yang terlihat oleh mata. Fitur tanah muncul dalam warna yang sama dengan penampilan sistem visual manusia, vegetasi adalah hijau, ladang baru berwarna coklat dan kuning, jalan-jalan abu-abu, dan garis pantai berwarna putih. SEMINAR NASIONALPENGINDERAANJAUH2015 -563- Kamera multispektral memiliki 3 band yang terdiri dari band1 Green , band2 Red dan band3 Near Infra Red.. Beberapa kombinasi RGB dari ke 3 band tersebut , RGB optimal yang sesuai diinginkan yaitu warna natural True Colour adalah band2 Red, band1 Green dan band3 NIR. Pada filter merah digunakan pengkontrasan histogram linear, filter hijau pengkontrasan histogram autoclip dan filter warna biru digunakan pengkontrasan gausian equalize transform histogram. Indentifikasi dan Interpretasi Berdasarkan kombinasi dan pengkontrasan/penajaman citra kamera multispektral, maka objek wilayah pesisir di Indramayu umumnya terdiri dari tambak, vegetasi magrove, sawah dan permukiman. Objek yang dominan mengandung air seperti tambak dan sawah fase air merupakan objek yang sangat menarik diamati dan dikaji dengan menggunakan citra kamera digital multispektral. Pada penelitian ini disajikan beberapa contoh identifikasi dan interpretasi objek untuk di wilayah pesisir Indramayu. Tambak sebagian besar di wilayah pesisir dapat diidentifikasi berdasarkan data citra kamera multispektral menjadi 3 jenis tambak yaitu tambak ikan, udang dan garam. Ketiga tambak ini memiliki karakteristik spektral yang berbeda jika dilihat dari sudut pandang kunci-kunci interpretasi. Bentuk ketiga tambak berbetuk kotak/persegi, sedangkan ukuran besaran persegi berbeda-beda. Tambak ikan memiliki bentuk persegi dangan ukuran besar, tambak udang berbentuk persegi dengan ukuran sedang, sedangkan tambak garam berbentuk persegi berukuran lebih kecil. Kenampakan tekstur tambak ikan kasar, tambak udang halus dan terdapat bintik putih pada setiap pojok kotak, sedangkan tambak garam agak kasar. Kenampakan tekstur ini dipengaruhi adanya objek vegetasi pada tambak ikan, adannya kincir angin pada tambak udang dan air tanah pada tambak garam. Dari segi warna tambak dapat diidentifikasi dan diinterpretasi bahwa tambak ikan berwana biru sampai biru asin atau cyan, tambak udang biru sampai hitam dan tambak garam berwana abu-abu sampai putih. Kenampakan perbedaan warna ketiga tambak ini kemungkinan disebabkan oleh kadar garam air atau kedalaman air. Dari segi asosiasi tambak ikan terdapat vegetasi mangrove, tambak udang terdapat teknologi kincir angin dan tambak garam terdapat lahan penampungan garam dan infrastruktur jalan. Analisis di atas didasarkan kemampuan kamera multispektral yang memiliki resolusi spektral dan resolusi spasial yang tinggi. Tambak Ikan Tambak Udang Tambak Garam Gambar4. Identifikasi dan Interpretasi Tambak Vegetasi di wilayah pesisir pada penelitian ini yang cukup luas hanya terdapat vegetasi magrove,semak dan sawah. Dengan menggunakan citra kamera multispektral magrove terdapat di wilayah pesisir dengan bentuk tak beraturan, tektur kasar, benrtuk ada yang luas dan sempit memamjang dengan warna hijau sampai kuningberasosiasi dengan pantai. Sawah dilihat dari citra kamera multispektral memiliki bentuk kotak/persegi dengan tektur halus, ukuran sedang sampai besar, berasosiasi dengan permukiman dan sawah berwarana hitam-biru untuk sawah fase air, berwana hijau untuk sawah bervegetasi dan sawah berwarna cyan sampai putih dengan tektur kasar terdapat bintik-bintik hitam atau putih menunjukkan sawah fase bera. Vegetasi ladang/tegalan berdasarkan citra kamera multispektral dapat diidentifikasi dan diinterpretasi berbentuk kotak/persegi, ukuran kecil dengan tekstur alus. Identifikasi dan Interpretasi Visual Citra Kamera Digital Multispektral untuk Objek Wilayah PesisirArifin, S., et al. -564- Vegetasi Mangove Vegetasi Sawah Vegetasi Ladang/Tegalan Gambar5. Objek Vegetasi di Wilayah Pesisir Sawah Fase Air Sawah Fase Vegetasi Sawah Fase Bera Gambar Fase Sawah pada Citra Kamera Multispectral Berdasarkan hasil identifikasi dan interpretasi citra kamera multispectral permukiman di wilayah pesisir tidak jauh berbeda dengan pemukiman di wilayah daratan. Perbedaan antara permukiman kota dengan permukiman desa terletak pada ukuran atau luasan wilayah yang terbangun. Tekstur, rona, asosiasi antara kota dan desa tidak jauh berbeda. Permukiman pada citra kamera terlihat berwarna merah-magenta-putih dan memiliki tekstur kasar, terlihat jaringan jalan dan berasosiai dengan persawahan dan vegetasi tegalan/ladang. Permukiman Kota Kecamatan Pemukiman Desa Kampung Gambar 7. Kenampakan Permukiman pada Citra Kamera Multispectral Selain objek-objek umum di atas, citra kamera multispectral dapat digunakan untuk identifikasi dan interpretasi objek khusus yang lebih detil. Objek khusus yang dimaksud seperti pelabuhan, gudang, pabrik, gedung perkantoran dan pertokoan, fasilitas umum serta jaringan jalan dan sungai. SEMINAR NASIONALPENGINDERAANJAUH2015 -565- Contoh-contoh objek tersebut dapat dilihat pada gambar di bawah ini. Gedung Perkantoran Gedung Sarana Olah Raga Pasar dan Pertokoan Perumahan Teratur / Kavling Penampungan Hasil Panen Jaringan Jalan dan Sungai Gambar 8. Objek, Jaringan Jalan dan Sungai Detil pada Citra Kamera Multispectral 4. KESIMPULAN Citra kamera multispectral terdiri dari 3 band yaitu Band 1 Green, Band 2 Red dan Band 3 Near Infra Red. Band-band tersebut setara dengan band TM2, band TM3dan band TM4. Kombinasi RGB yang optimal untuk visualiasi objek pada penelitian ini kombinasi RGB band2 Red, band1 Green dan band3 NIR dengan pengkontrasan merah menggunakan histogram linear, hijau menggunakan histogram autoclip dan biru menggunakan gausian equalize. Citra kamera multispektral yang memiliki kemampuan resolusi spasial yang tinggi dan resolusi multispectral dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan menginterpretasi objek di wilayah pesisir dengan metode visual berdasarkan kunci-kunci interpretasi. Identifikasi dan interpretasi objek dapat dilihat pada citra dengan mempertimbangkan perbedaan bentuk, ukuran, tekstur, warna dan asosiasi objek dengan objek lainnya secara detil. UCAPAN TERIMAKASIH Terimakasih kami ucapkan pada berbagai pihak yang telah banyak membantu baik material maupun spirituil sehingga penelitian dan tulisan ini dapat terselesaikan. Secara umum ucapat terimakasih kami ucapkan pada pihak Lapan baik pejabat struktural maupun pejabat fungsional. Harapan selanjutnya mohon saran dan masukan agar karya ilmiah ini lebih baik dan lebih sempurna. DAFTAR PUSTAKA Anomim, Agricultural Digital Camera User’s Guide Arthur, 1996. Fundamentals of Electronic Image Processing, SPIE Digital Labrary Bayer, 1976. Color Imaging Array,” Patent No. 3,971,065 Identifikasi dan Interpretasi Visual Citra Kamera Digital Multispektral untuk Objek Wilayah PesisirArifin, S., et al. -566- Dony, K., Anas, A., Maryanto, A., Utama, dan Winanto 2014. Pemanfaatan Data LSA LAPAN Surveillance Aircraft Untuk Mendukung Pemetaan Skala Rinci. Prosiding Seminar Nasional Penginderaan Jauh. Lillesand, dan Keifer, 1979. Remote Sensing and Image Interpretation. Third Edition. John Willey & Sons, Inc New York. Lillesand, dan Keifer, 1990. Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra. Terjemahan dari Remote Sensing and Image Interpretation oleh Dulbahri et al. Gadjah Mada University Press Yogyakarta. Condat, L. 2010. Color filter array design using random patterns with blue noise chromatic spectra “Image and Vision Computing, 281196–1202 Purwadhi, 2007. Penginderaan Jauh dan Aplikasinya. Bahan Bimtek Penginderaan Jauh. Pusat Data Penginderaan Jauh, LAPAN Jakarta. Purwadhi, dan Sanjoto, 2008. Pengantar Intepretasi Citra Penginderaan Jauh. LAPAN-UNES Jakarta. Ramanath, R., Synder, Bilbro, Sander, 2002. Demosaicking method for Bayer color array. Journal of Electronic Imaging 113306-315 Yuang. 2002. Image enhancement based on equal area dualistic sub-image histogram equalization method * Makalah ini telah diperbaiki sesuai dengan saran dan masukan pada saat diskusi presentasi ilmiah BERITA ACARA PRESENTASI ILMIAH SINAS INDERAJA 2015 Moderator Dr. Irawan Muripto Judul Makalah Identifikasi dan Interpretasi Visual Citra Kamera Multispektral untuk Objek Wilayah Pesisir. Pemakalah Samsul Arifin dkk, PUSFATJA - LAPAN Jam – Tempat Ball Room 3 Diskusi Syarief Budhiman PUSFATJA-LAPAN Kami berharap pemanfaatan dan penggunaannya dapat digunakan lebih detail ke arah pesisir, karena judul penelitian lebih ke konteks objek pesisir. Sehingga pemanfaatannya dapat digunakan untuk memantau sedimentasi, mangrove, tambak dan lain-lainnya. Jika melihat ke depan dari program kegiatan ini nantinya lebih ke arah konteks tata ruang, pemantauan padi, harapan kami hal tersebut juga dapat di implementasikan untuk kegiatan lainnya di bidang wilayah pesisir. Terdapat hal menarik, seperti yang tadi telah disampaikan bahwa penggunaan citra ini setara dengan data LANDSAT, hal ini belum di ungkapkan setaranya dalam hal apa? Mungkin dapat ditunjukkan dalam hal kesetaraan tersebut dengan menunjukkan range Band yang ada pada citra untuk dibandingkan dengan range Band pada citra LANDSAT Muchlisin Arief PUSFATJA-LAPAN Harus ada penjelasan lebih rinci terkait kesetaraan citra yang di gunakan dengan data LANDSAT dan perlu adanya pembanding terkait band dan panjang gelombang yang di gunakan. Jawaban Tindak lanjut dari penelitian ini adalah untuk wilayah pesisir. Terkait kesetaraan nantinya akan dilakukan analisis terkait dengan perbandingan Band dan panjang gelombang yang ada pada citra dengan data LANDSAT agar mendapat ukuran yang kuantitatif terkait dengan kesetaraan data yang diharapkan. Dony KushardonoWilayah Indonesia sangat luas dan sedang giatnya melakukan pembangunan, serta perlunya kecepatan menanggulangi bencana alam sehubungan lokasinya pada ring of fire, maka informasi geospasial tematik terbaru banyak dibutuhkan untuk perencanaan wilayah, pemantauan hasil pembangunan, pengelolaan sumberdaya alam, pelestarian lingkungan dan mitigasi bencana alam. Tersedianya informasi geospasial tematik yang cepat dari penginderaan jauh sangat dibutuhkan untuk mendukung sektor pembangunan dan mitigasi bencana alam di Indonesia. Dengan semakin berkembangnya teknologi penginderaan jauh berbarengan dengan berkembangnya teknologi pengolahan digital, interpretasi citra penginderaan jauh menggunakan teknik klasifikasi digital direkomendasikan untuk mendukung penyediaan informasi geospasial di Indonesia secara cepat dan lebih akurat. Pada buku ini disampaikan informasi geospasial yang dapat dihasilkan dari penginderaan jauh, pengembangan metode klasifikasi digital oleh kandidat untuk menghasilkan informasi geospasial yang baik, dan implementasi klasifikasi digital penginderaan jauh untuk percepatan penyediaan informasi geospasial di Indonesia. Laurent CondatWe propose two new types of random patterns with R, G, B colors, which allow to design color filter arrays CFAs with good spectral properties. Indeed, the chrominance channels have blue noise character- istics, a property which maximizes the robustness of the acquisition system to aliasing. With these new CFAs, the demosaicking artifacts appear as incoherent noise, which is less visually disturbing than the moiré structures characteristic of CFAs with periodic Ramanath Wesley SnyderGriff L. BilbroWilliam A. Sander IIIDigital Still Color Cameras sample the color spectrum using a monolithic array of color filters overlaid on a charge coupled device array such that each pixel samples only one color band. The resulting mosaic of color samples is processed to produce a high resolution color image such that the values of the color bands not sampled at a certain location are estimated from its neighbors. This process is often referred to as demosaicking. This paper introduces and compares a few commonly used demosaicking methods using error metrics like mean squared error in the PGB color space and perceived error in the CIELAB color space. C 2002 SPIE and WangQian ChenBaeomin ZhangHistogram equalization is a simple and effective image enhancing technique. But in some conditions, the luminance of an image may be changed significantly after the equalizing process, this is why it has never been utilized in a video system in the past. A novel histogram equalization technique, equal area dualistic sub-image histogram equalization, is put forward in this paper. First, the image is decomposed into two equal area sub-images based on its original probability density function. Then the two sub-images are equalized respectively. Finally, we obtain the results after the processed sub-images are composed into one image. The simulation results indicate that the algorithm can not only enhance the image information effectively but also preserve the original image luminance well enough to make it possible to be used in a video system directlyPemanfaatan Data LSA LAPAN Surveillance Aircraft Untuk Mendukung Pemetaan Skala RinciK DonyA AnasA MaryantoA A UtamaWinanto DanDony, K., Anas, A., Maryanto, A., Utama, dan Winanto 2014. Pemanfaatan Data LSA LAPAN Surveillance Aircraft Untuk Mendukung Pemetaan Skala Rinci. Prosiding Seminar Nasional Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra. Terjemahan dari Remote Sensing and Image Interpretation oleh Dulbahri et alT M LillesandR W KeiferLillesand, dan Keifer, 1990. Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra. Terjemahan dari Remote Sensing and Image Interpretation oleh Dulbahri et al. Gadjah Mada University Press Jauh dan AplikasinyaS H PurwadhiPurwadhi, 2007. Penginderaan Jauh dan Aplikasinya. Bahan Bimtek Penginderaan Jauh. Pusat Data Penginderaan Jauh, LAPAN Intepretasi Citra Penginderaan JauhS H PurwadhiB T SanjotoPurwadhi, dan Sanjoto, 2008. Pengantar Intepretasi Citra Penginderaan Jauh. LAPAN-UNES Jakarta. Mahasiswa/Alumni Universitas Pendidikan Indonesia29 April 2022 0908Halo Kusuma, jawaban untuk soal ini adalah B. Berikut adalah penjelasannya. Citra merupakan hasil dari penginderaan jauh, yaitu gambar suatu objek di permukaan bumi yang terekam oleh sistem penginderaan jauh. Citra dibedakan menjadi dua, yaitu citra foto fan citra nonfoto. Citra nonfoto adalah gambaran suatu objek yang dihasilkan dengan menggunakan sensor bukan kamera. Citra nonfoto terdiri dari beberapa jenis, salah satunya citra nonfoto berdasarkan wahana yang digunakan. Berdasarkan wahana yang digunakan, citra nonfoto dibedakan menajdi dua jenis, yaitu sebagai berikut 1. Citra dirgantara, yaitu citra nonfoto yang dibuat menggunakan wahana yang beroperasi di udara. Contohnya adalah citra inframerah thermal dan citra MSS Multispectral Scanner 2. Citra satelit, yaitu citra nonfoto yang dibuat menggunakan wahana yang mengorbit luar angkasa. Contohnya NOAA Amerika Serikat. Oleh karena itu, jawaban yang tepat adalah B. Semoga membantu ya!

multispectral scanner data merupakan citra yang dihasilkan dari wahana