klasifikasi citra landsat untuk identifikasi kondisi geologi - MMT-ITS

Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XI
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 6 Pebruari 2010
KLASIFIKASI CITRA LANDSAT UNTUK IDENTIFIKASI
KONDISI GEOLOGI: STUDI KASUS DAERAH PARANGTRITIS
JOGJAKARTA
Rokhmat Hidayat, Mauridhi Hery Purnomo, dan I Ketut Eddy Purnama
Bidang Keahlian Telematika, Teknik Elektro ITS Surabaya
Email: [email protected]
ABSTRAK
Proses pemetaan geologi akan lebih mudah dengan melakukan pengamatan citra
landsat lebih dulu. Banyak informasi tentang potensi mineral dapat ditemukan dengan
interpretasi bentuk permukaan citra landsat. Citra landsat sesuai untuk pemetaan
geologi karena terdapat gelombang inframerah yang berfungsi sebagai pembeda satuan
batuan dan kondisi hidrotermal. Klasifikasi batuan pada citra landsat tidak dapat
dilakukan secara langsung, hal ini disebabkan hampir 70% lahan pada citra landsat
tertutup tumbuhan. Pemetaan sebaran batuan dapat dilakukan dengan metode geobotani,
yakni dengan melakukan penentuan karakteristik tanah secara tidak langsung, yaitu
dengan mencari hubungan kebutuhan nutrisi tumbuhan dan kondisi tanah yang menjadi
media tumbuh
Citra landsat belum dapat memberi informasi geologi yang optimal, sehingga
untuk menggali informasinya diperlukan pengolahan citra lebih dahulu. Dalam
penelitian ini dilakukan empat pengolahan citra landsat yaitu ; pemilihan komposit citra
berwarna, interpretasi citra landsat secara manual, dan klasifikasi kemiripan maksimum.
Dari proses pengolahan citra akan diperoleh produk citra baru. Selanjutnya dilakukan
analisis pada citra baru untuk menghasilkan peta geologi citra. Dari hasil delineasi
klasifikasi kemiripan maksimum diuji akurasi msing-masing satuan batuan.
Kata kunci: Pengolahan Citra, Uji Akurasi, Klasifikasi Citra, Citra Landsat
PENDAHULUAN
Proses pemetaan geologi akan jauh dipermudah dengan menggunakan
pengamatan citra landsat terlebih dulu. Deposit mineral yang ada di permukaan bumi
atau dekat permukaan bumi yang mudah didatangi sudah sulit ditemukan, maka
perhatian sekarang ditujukan pada deposit yang jauh dibawah bumi atau pada lokasi
yang sulit didatangi. Banyak informasi tentang daerah yang potensial untuk eksplorasi
dapat ditemukan dengan interpretasi bentuk permukaan pada citra landsat. Citra landsat
sesuai untuk pemetaan geologi karena terdapat gelombang inframerah yang berfungsi
untuk membedakan formasi batuan dan untuk pemetaan hidrotermal.
Citra landsat yang ada seringkali tidak dapat memberi informasi yang optimal,
sehingga untuk memperoleh informasi yang baik perlu dilakukan pengolahan terlebih
dahulu. Dalam penelitian ini dilakukan pengolahan citra landsat yaitu komposit warna,
interpretasi manual visual dan klasifikasi. Dari proses tersebut akan dihasilkan produk
berupa citra baru yang membantu dalam proses identifikasi kondisi geologi yaitu
sebaran batuan dan struktur geologi.
Pelaksanaan klasifikasi batuan pada citra landsat tidak dapat dilakukan secara
langsung, hal ini disebabkan hampir 70% lahan pada citra landsat tertutup tumbuhan.
Menurut Lillesand 2007, pemetaan sebaran batuan dapat dilakukan dengan metode
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XI
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 6 Pebruari 2010
geobotani, yakni dengan melakukan penentuan karakteristik tanah secara tidak langsung
dengan mencari hubungan kebutuhan nutrisi tumbuhan dan kondisi tanah yang menjadi
media tumbuh. Dalam penelitian ini diperlukan data acuan peta geologi dan peta
sebaran tumbuhan (dapat dilihat dari tekstur dan rona citra).
Dalam penelitian ini permasalahan yang akan diselesaikan yaitu:
 Citra landsat yang ada seringkali tidak dapat memberikan informasi yang lengkap,
sehingga untuk memperoleh informasi yang baik perlu dilakukan pengolahan
terlebih dahulu yaitu dengan pemilihan komposit warna, interpretasi manual dan
klasifikasi
 Membuat peta geologi dari hasil pengolahan citra landsat.
TUJUAN PENELITIAN
Tujuan penelitian adalah:
 Melakukan proses pengolahan citra landsat untuk mendapatkan citra landsat yang
sesuai bagi pemetaan geologi
 Identifikasi batuan dan struktur batuan melalui integrasi hasil proses pengolahan
data citra landsat
Lokasi Daerah Penelitian
Secara administrasi daerah penelitian adalah Parangtritis dan sekitarnya, Propinsi
Daerah Istimewa Yogyakarta. Luas area penelitian adalah panjang 22km, lebar 20,5km.
Secara geografis daerah penelitian dibatasi oleh koordinat geografis sebagai berikut:
Bujur Timur 110o 17’ 22,14” sampai 110o 28’ 29,58”
Lintang Selatan 7o 51’ 30,68” sampai 8o 3’ 33,07”
METODE PENELITIAN


Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah data primer, yaitu:
citra landsat 7ETM+ tahun 1999 dan tahun 2000 yang telah terkoreksi.
Peta geologi daerah penelitian
Metode penelitian yang digunakan dapat dijelaskan dengan diagram alir sebagai
berikut:
Citra Satelit Landsat 7ETM+ yang telah terkoreksi
Pemilihan Komposit Citra Berwarna
Croping Untuk Wilayah Penelitian
Pengamatan Visual
Klasifikasi Citra
Uji Akurasi
Analisa Hasil
Peta Geologi Citra
Gambar 1 Diagram Alir Metode Penelitian
ISBN : 978-979-99735-9-7
C-22-2
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XI
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 6 Pebruari 2010
HASIL DAN DISKUSI
Croping Wilayah Penelitian
Croping wilayah penelitian dilakukan mengingat coverage data citra landsat
yang begitu besar yaitu berukuran 185 x 185 km2, sehingga diperlukan pemotongan
untuk mendapakan wilayah penelitian. Secara administrasi daerah penelitian adalah
Parangtritis dan sekitarnya, Propinsi Daerah Istimewa Jogjakarta. Kenampakan citra asli
(band 321) daerah penelitian Gambar 2.
Kondisi geologi daerah penelitian dapat dilihat pada peta geologi Gambar 3 dibawah
ini. Dari Gambar 2 dan Gambar 4.2 belum bisa dilihat korelasi satuan batuan pada peta geologi
dan citra landsat. Untuk itu perlu dilakukan pemilihan band komposit warna untuk mendapatkan
korelasi tersebut.
Pada peta geologi batuan terdiri dari satuan batugamping, satuan breksi & tuff, satuan
breksi & batugamping, satuan endapan vulkanik, satuan endapan fluvial dan satuan batupasir.
Daerah penelitian mempunyai kondisi geologi yang beragam. Satuan batugamping dengan
satuan endapan vulkanik dipisahkan oleh sungai. Satuan batuan endapan vulkanik merupakan
daerah budidaya manusia, sehingga dalam citra landsat mempunyai rona dan tekstur yang tidak
seragam. Dalam citra landsat sawah tampak sebagai satuuan area dengan warna hijau tua dan
hijau muda, sehingga hal ini akan menimbulkan kesulitan bagi program komputer untuk proses
klasifikasi.
(a)
(b)
Gambar 2 (a) Citra asli daerah penelitian (band 321)
(b) Peta geologi daerah penelitian (Wartono R. Dkk. 1995)
Pembuatan Citra Komposite Berwarna
Pembuatan citra komposit warna dimaksudkan untuk lebih menonjolkan
kemampuan yang dimiliki oleh masing-masing saluran dalam membedakan obyek.
Analisa terhadap saluran-saluran yang cocok untuuk pembuatan citra komposit warna
untuk mengetahui citra komposit yang dapat menampilkan informasi geologi sebanyakbanyaknya. Penggabungan beberapa band komposit warna bertujuan untuk
mendapatkan citra natural maupun penajaman obyek batuan dan geomorfologi.
Pemilihan komposit warna adalah khas untuk masing-masing lokasi.
ISBN : 978-979-99735-9-7
C-22-3
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XI
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 6 Pebruari 2010
Tabel 1 Statistik Nilai Pixel Citra Landsat Daerah Penelitian
Min
64
40
31
12
11
8
Band 1
Band 2
Band 3
Band 4
Band 5
Band 7
Statistik Dasar
Max
Mean
255
79,1760
255
61,4482
255
58,8450
131
56,2636
185
78,5133
165
48,5790
Standar Deviasi
7,1646
7,6222
11,3747
14,8178
24,0989
15,9232
Tabel 2 Nilai Koeffisien Korelasi Antar Band Citra Landsat Daerah Penelitian
Band 1
Band 2
Band 3
Band 4
Band 5
Band 7
Band 1
1.000
0.842
0,542
0.056
0.009
0.132
Koefisien Korelasi Antar Band
Band 2 Band 3 Band 4 Band 5
0.842
0.542
0.056
0.009
1.000
0.802
0.388
0.384
0.802
1.000
0.256
0.663
0.388
0.256
1.000
0.512
0.384
0.663
0.512
1.000
0.438
0.752
0.295
0.943
Band 7
0.132
0.438
0.752
0.295
0.943
1.000
Pembuatan citra komposit dimaksudkan untuk lebih menonjolkan kemampuan
yang dimiliki oleh masing-masing saluran dalam membedakan obyek. Analisa statistik
maupun visual terhadap saluran-saluran yang cocok untuk pembuatan citra komposit
dilakukan untuk mendapatkan citra komposit yang dapat menampilkan informasi
geologi secara maksimal. Persamaan 2.1 dapat digunakan untuk melakukan analisa
statistik untuk mengetahui saluran apa saja yang menghasilkan informasi paling tinggi.
Berdasar perhitungan OIF (Optimum Index Factor) pada Tabel 1 dapat dilihat peringkat
kombinasi saluran dan tingkat informasi yang dihasilkan.
Dari hasil perhitungan OIF hasil rumusan Chavez 1984, diperoleh hasil bahwa
kombinasi band 145 dan 147 adalah yang mempunyai nilai OIF tertinggi dengan nilai
80,41 dan 78,48 yang berarti citra dengan komposit band 1,4,5 dan komposit band 1,4,7
menghasilkan informasi dengan tingkat paling tinggi.
Tabel 3 Peringkat Nilai OIF Citra Landsat Daerah Penelitian
PERINGKAT
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
SALURAN
1,4,5
1,4,7
1,3,4
2,4,5
3,4,5
1,3,5
2,4,7
3,4,7
4,5,7
2,3,4
ISBN : 978-979-99735-9-7
C-22-4
OIF
80.41
78.48
39.15
36.30
35.11
35.10
34.22
32.39
31.18
23.43
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XI
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 6 Pebruari 2010
Klasifikasi Kemiripan Maksimum
Klasifikasi berdasarkan kemiripan maksimum merupakan strategi klasifikasi
terbimbing dengan cara kuantitatif varian maupun korelasi tanggapan spektral pada saat
mengklasifikasi pixel yang tidak ikenal. Pengkelasan ini menggunakan bentuk training
sampel yang bersifat sebaran normal (distribusi normal). Klasifikasi menggunakan
kemiripan maksimum menyangkut beberapa dimensi, maka pengelompokkan objek
dilakukan pada objek yang mempunyai nilai pixel sama dan identik pada citra.
Pengelompokkan setiap kategori kelas harus memenuhi distribusi normal dimana setiap
kelas mempunyai satu karakeristik yaitu harga rata-rata intensitas yang diketahui.
(a)
(b)
Gambar 4 (a) Citra Landsat Band 1,4,5
(b) Klasifikasi Citra Landsat Komposit 1,4,5
UJI AKURASI
Uji akurasi pemetaan satuan batuan menggunakan metode yaitu dengan
membandingkan antara peta hasil delineasi satuan batuan dengan peta geologi daerah
penelitian yang telah dipublikasikan dan dikeluarkan oleh pihak yang melakukan
survey. Daerah yang bertampalan merupakan hasil delineasi yang akurat, sedangkan
daerah yang tidak bertampalan merupakan hasil delineasi yang tidak akurat. Uji akurasi
dilakukan terhadap peta geologi hasil interpretasi secara visual manual dan peta geologi
hasil klasifikasi citra digital. Metode perhitungan menggunakan program MATLAB.
Gambar 5 Contoh Hasil Penampalan Citra
ISBN : 978-979-99735-9-7
C-22-5
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XI
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 6 Pebruari 2010
Tabel 4 Hasil Uji Akurasi pada Klasifikasi Band 1,4,5
Jenis Batuan
Endapan Sungai
Endapan Vulkanik
Breksi dan Tuff
Breksi dan Batugamping
Pasir Pantai
Batugamping
TN
491.796
329.502
442.632
414.847
497.149
325.036
TP
7.989
153.298
24.202
55.758
2.798
164.310
FP
34
4.869
25.382
19.577
1.780
2.716
FN
3.497
15.647
11.100
13.134
1.589
11.259
% Akurasi
99
96
93
94
99
97
ANALISA HASIL
Bila dilakukan perbandingan antara citra asli dengan citra hasil pengolahan
komposit warna maka akan terlihat beberapa perbedaan pada citra hasil pengolahan
komposit warna yaitu:
 Memiliki rona yang lebih kontras
 Perbedaan tekstur lebih jelas
 Batas-batas yang lebih jelas
Penentuan batas penyebaran batuan berdasar hasil proses klasifikasi citra. Dari hasil
klasifikasi citra dapat dilakukan delineasi satuan batuan. Klasifikasi dilakukan terhadap tiga
citra dengan komposite band 1,4,5, komposite band 1,3,4, dan komposite band 1,4,7 (Gambar
4.8 sampai 4.10). Hasil delineasi dari tiga citra yang sudah diklasifikasi tersebut tidak sama
persis, tetapi perbedaannya hanya kecil.
Bila dilakukan perbandingan antara interpretasi secara visual manual dengan
klasifikasi digital, maka pada delineasi secara visual manual akan dapat mengenali
faktor kemiringan dan faktor budidaya manusia. Pada kalsifikasi digital dua faktor
pengenalan tersebut tidak dapat diterapkan. Kelebihan pada klasifikasi digital adalah
mampu mengenali nilai-nilai pixel pada citra dengan teliti untuk proses klasifikasi,
suatu hal yang susah dilakukan pada interpretasi secara visual manual. Dengan
interpretasi citra yang memakai dua metode maka diharapkan akan saling melengkapi
sehingga hasilnya akan lebih teliti.
KESIMPULAN
1. Metode komposit citra berhasil dimplementasikan untuk menunjukkan batas satuan
batuan pada citra landsat sesuai peta geologi. Bila dilakukan perbandingan antara
citra asli dengan citra hasil pengolahan komposit warna maka akan terlihat beberapa
perbedaan pada citra komposit warna yaitu:
 Memiliki rona yang lebih kontras
 Perbedaan tekstur lebih jelas
 Batas-batas yang lebih jelas
2. Pada klasifikasi satuan endapan vulkanik, pada citra landsat satuan ini tidak
memiliki nilai pixel yang seragam, memiliki tekstur dan rona yang tidak seragam.
Hal ini disebabkan satuan ini merupakan area budidaya manusia, merupakan sawah.
Bukan merupakan lahan alami, kondisi lahan ini tergantung campur tangan manusia.
3. Dari hasil perhitungan OIF (Optimum Indeks Factor), diperoleh hasil bahwa
kombinasi band 145, 147, 134 adalah yang mempunyai nilai OIF tertinggi.
ISBN : 978-979-99735-9-7
C-22-6
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XI
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 6 Pebruari 2010
DAFTAR PUSTAKA
Agung Setianto 2003, Geologi Daerah Mountain Front Block, cekungan Sumatra
Tengah, Riau, Berdasarkan Interpretasi Citra landsat Thematic Mapper, Tesis
Program Pasca Sarjana UGM, Yogyakarta (tidak dipublikasikan).
Christoper Jones, 1999, Geographic Information System & Computing Cartography,
Addison Wesley Longman.
Gonzales, Woods, 2003, Digital Imaging Processing, Addison Wesley Publishing
Company.
Howard P.A, 1991, Principle of Geographic Information System For Land Resource
Assesment, Clarendon Press.
Jensen R.J, 1999, Introductory Digital Image Processing A Remote Sensing
Perspective, Prentice Hall Inc, USA.
Lillesand T.M. & Kiefer R.W, 1990, Remote Sensing & Image interpretation
(terjemahan), Third Edition, John Wiley & Sons.
Lillesand T.M. & Kiefer R.W, 2007, Remote Sensing & Image interpretation, John
Wiley & Sons.
Phill Clogg dan Margarita Diaz Andreu, 1999, Digital Image Processing and the
Recording of Rock Art , Journal of Archaelogical Science (2000)27, 837-843
atau www.ideallibrary.com
Poerwadhi, S.H, 2001, Interpretasi Citra Digital, Grasindo, Jakarta.
Sabreen Gad & Timothy Kusky 2006, using Landsat TM data and field studies in the
central highlands of Eritrea Lithological mapping in the Eastern Desert of Egypt,
the Barramiya area, using Landsat thematic mapper (TM), Journal of African
Earth Science 44 (196-202).
Software Open Source ILWIS 3.4 (Integrated Land and Water Information System).
Solomon S.& Woldai Ghebreab 2006, Lineament characterization and their tectonic
significance, Journal of African Earth Science 46 (371-378).
Soejitno, T., 1995, Teknik dan Aplikasi Geologi Foto, PT Rosda Jaya Putra, Jakarta.
Soetoto, 1985, Geologi Citra Penginderaan Jauh I, Edisi Kedua, Ranggon Studi
Haasjebodni-Josswi, Yogyakarta.
Sutanto 1986, Penginderaan Jauh Jilid I, Gadjah Mada University Press, Yogyakarta.
Wartono Raharjo, Sukandarrumidi, Rosidi 1995, Peta Geologi Lembar Jogjakarta,
Jogjakarta.
ISBN : 978-979-99735-9-7
C-22-7