k9fNfc9la6TpAxgmQLSGLRtfzYBM7Q8ABHwNMyzK

Karakteristik Citra Satelit Quickbird

Sebenarnya, perusahaan swasta AS lainnya DigitalGlobe, tahun 2002 meluncurkan satelit komersial dengan kemampuan mengungguli Ikonos. Quickbird, nama satelit ini, beresolusi spasial hingga 60 sentimeter dan 2,4 meter untuk moda pankromatik dan multispektral. Setelah kegagalan EarlyBird, satelit Quickbird diluncurkan tahun 2000 oleh DigitalGlobe. Namun, kembali gagal. Akhirnya Quickbird-2 berhasil diluncurkan 2002 dan dengan resolusi spasial lebih tinggi, yaitu 2,4 meter (multispektral) dan 60 sentimeter (pankromatik). Citra Quickbird beresolusi spasial paling tinggi dibanding citra satelit komersial lain.

Quickbird
Citra Quickbird

Selain resolusi spasial sangat tinggi, keempat sistem pencitraan satelit memiliki kemiripan cara merekam, ukuran luas liputan, wilayah saluran spektral yang digunakan, serta lisensi pemanfaatan yang ketat. Keempat sistem menggunakan linear array CCD-biasa disebut pushbroom scanner. Scanner ini berupa CCD yang disusun linier dan bergerak maju seiring gerakan orbit satelit.

Jangkauan liputan satelit resolusi tinggi seperti Quickbird sempit (kurang dari 20 km) karena beresolusi tinggi dan posisi orbitnya rendah, 400-600 km di atas Bumi. Berdasarkan pengalaman penulis, dengan luas liputan 16,5 x 16,5 km², data Quickbird untuk 4 saluran ditambah 1 saluran pankromatik telah menghabiskan tempat 1,8 gigabyte. Data sebesar ini disimpan dalam 1 file tanpa kompresi pada resolusi radiometrik 16 bit per pixel.

Semua sistem menghasilkan dua macam data: multispektral pada empat saluran spektral (biru, hijau, merah, dan inframerah dekat atau B, H, M, dan IMD), serta pankromatik (PAN) yang beroperasi di wilayah gelombang tampak mata dan perluasannya. Semua saluran pankromatik, karena lebar spektrumnya mampu menghasilkan resolusi spasial jauh lebih tinggi daripada saluran-saluran multispektral. Unsur penting lain adalah ketatnya pemberian lisensi pemanfaatan.

DigitalGlobe misalnya, hanya memberikan satu jenis lisensi pemanfaatan Quickbird pada pembeli. Jadi, bila pemerintah kota di Indonesia membeli data ini untuk keperluan perbaikan lingkungan permukiman urban misalnya, data yang sama tidak boleh digunakan untuk keperluan lain seperti pajak bumi dan bangunan (PBB). Resolusi spasial tinggi ditujukan untuk mendukung aplikasi kekotaan, seperti pengenalan pola permukiman, perkembangan dan perluasan daerah terbangun. Saluran-saluran spektral B, H, M, IMD, dan PAN cenderung dipilih, karena telah terbukti efektif dalam menyajikan variasi fenomena yang terkait dengan kota. Kondisi vegetasi tampak jelas pada komposisi warna semu (false color), yang tersusun atas saluran-saluran B, H, IMD ataupun H, M, IMD yang masingmasing ditandai dengan urutan warna biru, hijau, dan merah. Pada citra komposit warna ini, vegetasi dengan berbagai tingkat kerapatan tampak bergradasi kemerahan.

Teknik pengolahan citra digital dengan indeks vegetasi seringkali memilih formula NDVI (normalised diference vegetation index= IMD-M/IMD+M). Indeks atau nilai piksel yang dihasilkan kemudian sering dijadikan ukuran kuantitatif tingkat kehijauan vegetasi. Apabila diterapkan di wilayah kota, maka tingkat kehijauan lingkungan urban dapat digunakan sebagai salah satu parameter kualitas lingkungan. Untuk lahan pertanian, NDVI terkait dengan umur, kesehatan, dan kerapatan tanaman semusim, sehingga seringkali dipakai untuk menaksir tingkat produksi secara regional. Kehadiran Quickbird dan Ikonos telah melahirkan eforia baru pada praktisi inderaja yang jenuh dengan penggunaan metode baku analisis citra berbasis Landsat dan SPOT. Klasifikasi multispektral standar berdasarkan resolusi spasial sekitar 20-30 meter seringkali dianggap kurang halus untuk kajian wilayah pertanian dan urban di Jawa. Model-model dengan knowledgebased techniques (KBT) yang berbasis Landsat dan SPOT umumnya tidak tersedia dalam menu baku di perangkat lunak komersial, dan lebih sulit dioperasikan.

Quickbird menjawab kebutuhan itu. Resolusi 60 cm bila dipadukan dengan saluran multispektralnya akan menghasilkan pan-sharped image, yang mampu menonjolkan variasi obyek hingga marka jalan dan tembok penjara. Citra ini mudah sekali diinterpretasi secara visual. Meski demikian, para pakar inderaja saat ini masih bergulat dengan pengembangan metode ekstraksi informasi otomatis berbasis citra resolusi tinggi seperti Quickbird. Resolusi spasial yang sangat tinggi pada Quickbird telah melahirkan masalah baru dalam inderaja digital, di mana respons spektral obyek tidak berhubungan langsung dengan karakter obyek secara utuh, melainkan bagian-bagiannya.

Bayangkan citra multispektral SPOT-5 beresolusi 10 meter, maka dengan relatif mudah jaringan jalan dapat kita klasifikasi secara otomatis ke dalam kategori-kategori .jalan aspal., .jalan beton., dan .jalan tanah., karena jalan-jalan selebar sekitar 5 hingga 12 meter akan dikenali sebagai piksel-piksel dengan nilai tertentu. Namun, pada resolusi 60 cm, jalan selebar 15 meter akan terisi dengan pedagang kakilima, marka jalan, pengendara motor, dan bahkan koran yang tergeletak di tengah jalan (Thoha, 2008).

Tabel 1 Karaktristik Quickbird

Sistem

Quickbird

Orbit

600 km, 98.2o, sun-synchronous, 10:00 AM crossing

Sensor

linear array CCD

Swath Width

20 km (CCD-array)

Off-track viewing

Tidak tersedia

Revisit Time

 

Band-band Spektral (┬Ám)

0.45 -0.52 (1), 0.52-0.60 (2), 0.63-0.69 (3), 0.76-0.90 (4), 1.55-1.75 (5), 10.4-12.50 (6), 2.08-2.34 (7), 0.50-0.90 (PAN)

 

Ukuran Piksel Lapangan

(Resolusi spasial)

60 cm (PAN), 2.4 m (band 1-5, 7)

 

Arsip data

 

Sumber : (Thoha, 2008)

Berdasarkan uraian di atas, kesimpulan yang dapat kita ambil yaitu bahwa satelit Quickbird Jangkauan liputan satelit resolusi tinggi seperti Quickbird sempit (kurang dari 20 km) karena beresolusi tinggi dan posisi orbitnya rendah, 400-600 km di atas Bumi. Quickbird menjawab kebutuhan itu. Resolusi 60 cm bila dipadukan dengan saluran multispektralnya akan menghasilkan pan-sharped image, yang mampu menonjolkan variasi obyek hingga marka jalan dan tembok penjara. Citra ini mudah sekali diinterpretasi secara visual.

Belajar Materi Geografi ini juga

Related Posts