PRIHATIN IKA WAHYUNINGRUM

Transkripsi

1 PENGEMBANGAN ALGORITMA UNTUK ESTIMASI KEDALAMAN PERAIRAN DANGKAL MENGGUNAKAN DATA LANDSAT-7 ETM + (Studi Kasus: Perairan Gugus Pulau Pari, Kepulauan Seribu, Jakarta) PRIHATIN IKA WAHYUNINGRUM SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007

2 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis Pengembangan Algoritma untuk Estimasi Kedalaman Perairan Dangkal Menggunakan Data Landsat-7 ETM + (Studi Kasus: Perairan Gugus Pulau Pari, Kepulauan Seribu, Jakarta) adalah karya saya sendiri dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir tesis ini. Bogor, Agustus 2007 Prihatin Ika Wahyuningrum NIM C

3 ABSTRAK PRIHATIN IKA WAHYUNINGRUM. Pengembangan Algoritma untuk estimasi kedalaman perairan dangkal menggunakan data Landsat-7 ETM + (Studi kasus: Pulau Pari, Kepulauan Seribu, Jakarta). Di bawah bimbingan: INDRA JAYA (Ketua), dan DOMU SIMBOLON (Anggota). Kebutuhan terhadap pemetaan batimetri perairan dangkal sangat diperlukan sekali untuk berbagai macam pekerjaan keteknikan dan keamanan pelayaran. Penelitian ini mencoba mengestimasi kedalaman perairan dangkal menggunakan citra satelit Landsat-7 ETM + dan menentukan kombinasi terbaik dari algoritman Van Hengel dan Spitzer (VHS) mencari model nilai digital asli (NDA) terbaik. Model NDA terbaik diperoleh melalui analisis korelasi, analisis komponen utama (PCA) dan menerapkan beberapa model regresi terhadap citra satelit Landsat-7 ETM + band 1, 2 dan 3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: 1) Kedalaman perairan dangkal di Pulau Pari, sebagai lokasi penelitian, dapat diestimasi dari citra satelit Landsat-7 ETM + ; 2) Kombinasi band 321 citra satelit Landsat 7 ETM + adalah kombinasi terbaik dari algoritma VHS; 3) Model NDA terbaik untuk estimasi kedalaman perairan dangkal adalah persamaan eksponensial y = 21.07e x ; 4) Model NDA terbaik mempunyai galat rata-rata yang lebih kecil pada kedalaman kurang dari 9 meter sedangkan algoritma VHS mempunyai galat rata-rata yang lebih kecil pada kedalaman lebih dari 9 meter. Kata kunci: Kedalaman perairan dangkal, algoritma Van Hengel dan Spitzer (VHS), model nilai digital asli (NDA), galat

4 Abstract PRIHATIN IKA WAHYUNINGRUM. The improving algorithm to estimate shallow water depth by using Landsat-7 ETM + Data (Case study: Pari Island, Seribu Islands, Jakarta. Supervised by INDRA JAYA and DOMU SIMBOLON. The need for accurate shallow water mapping is highly desireable for various engineering work and navigational safety. The current research attempts to estimate shallow water depth using Landsat-7 ETM + and to formulate the best combination of Van Hengel and Spitzer algorithm and the best original digital number model. The best digital number model is obtained by correlation analysis, Principal Component Analysis (PCA) and application of regression model to 1 st, 2 nd and 3 rd bands of Landsat-7 ETM + satellite images. The results show that: (1) Shallow water depth in Pari Island, as a study site, can be estimated from Landsat-7 ETM+; (2) Combination of 321 bands of Land Satellite-7 Enhanched Thematic Mapper Plus (Landsat-7 ETM + )is the best combination of algorithm of Van Hengel and Spitzer; (3) The best model to estimate shallow water depth from original digital number is exponential equation: y = 21.07e x ; (4) The best original digital number model has smaller mean error at the depth of less than 9 meter while the Van Hengel and Spitzer algorithm has smaller mean error at the depth of more than 9 meter. Keywords: Shallow water depth, Van Hengel and Spitzer algorithm, original digital number model, mean error

5 Hak Cipta milik Institut Pertanian Bogor, Tahun 2007 Hak Cipta dilindungi Undang-Undang 1. Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumber. a. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik atau tinjauan suatu masalah. b. Pengutipan tidak merugikan kepentingan yang wajar bagi Institut Pertanian Bogor. 2. Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya tulis dalam bentuk apa pun tanpa izin Institut Pertanian Bogor.

6 PENGEMBANGAN ALGORITMA UNTUK ESTIMASI KEDALAMAN PERAIRAN DANGKAL MENGGUNAKAN DATA LANDSAT-7 ETM + (Studi Kasus: Perairan Gugus Pulau Pari, Kepulauan Seribu, Jakarta) PRIHATIN IKA WAHYUNINGRUM Tesis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Sains pada Departemen Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007

7 Penguji luar komisi: Dr. Ir. Bisman Nababan, M. Sc

8 Judul Tesis Nama NIM : Pengembangan Algoritma untuk Estimasi Kedalaman Perairan Dangkal Menggunakan Data LANDSAT-7 ETM + (Studi Kasus: Perairan Gugus Pulau Pari, Kepulauan Seribu, Jakarta) : Prihatin Ika Wahyuningrum : C Disetujui Komisi Pembimbing Dr. Ir. Indra Jaya, M.Sc. Ketua Dr. Ir. Domu Simbolon, M.Si. Anggota Diketahui Ketua Program Studi Teknologi Kelautan Dekan Sekolah Pascasarjana Prof. Dr. Ir. John Haluan, M.Sc. Prof. Dr. Ir. Khairil Anwar Notodiputro, M.S. Tanggal Ujian: 16 Agustus 2007 Tanggal Lulus:

9 PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas segala rahmat, pertologan dan karunia-nyalah sehingga tesis ini berhasil diselesaikan. Judul yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Juni 2004 ini adalah Pengembangan Algoritma untuk Estimasi Kedalaman Perairan Dangkal Menggunakan Data Landsat-7 ETM+ (Studi Kasus: Perairan Gugus Pulau Pari, Kepulauan Seribu, Jakarta). Terima kasih penulis ucapkan kepada Dr. Ir. Indra Jaya, M.Sc dan Dr. Ir. Domu Simbolon, M.Si selaku pembimbing yang telah banyak meluangkan waktu dan pikirannya (disela-sela kesibukan beliau) dalam menyempurnakan tesis ini. Terima kasih juga untuk Dr. ir. Bisman Nababan, MSc untuk kesediannya menjadi Dosen Penguji serta masukanmasukan yang membangun. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada Prof. Dr. John Haluan selaku ketua Program Studi TKL, juga seluruh dosen yang telah membagi ilmu dan diskusi-diskusinya sampai penulis menyelesaikan S2. Ucapan terimakasih untuk Ir. Rahmat Kurnia, M.Si yang telah meluangkan waktu dlm konsultasi statistik. Risti Endriani Arhatin, S.Pi, M.Si untuk diskusi dan persahabatannya. Bang Cacul untuk citra gratisnya. Muhammad Syahdan, S.Pi, M.Si untuk bantuan ke lapang. Gunawan, S.Pi; Pak Yayat; Nurdin dan teman-teman yang telah membantu pengambilan data lapang. Baharuddin, S. Kel, M.Si untuk diskusi-diskusi pasut dan arc viewnya, teman-teman yang sedang melanjutkan belajar di luar negeri (Zinoel, Shinta, Atik, Bang Acho dan teman-teman lain) yang telah membantu mencarikan jurnaljurnal terkait dengan penelitian ini. Terima kasih untuk teman-teman di TKL, terutama TKL 02 atas kenangan indah selama kebersamaan kita. Teman-teman di WCS (Wildlife Conservation Society) untuk pembelajaran, support dan keceriaannya. Motivatorku untuk semua kata-kata bijak yang telah menyadarkan aku untuk segera menyelesaikan studi. Mbak Shinta dan Mbak Qib, semoga Allah membalas dengan kebaikan yang berlimpah. Juga untuk MS yang selalu mensupport dari jauh. Teman-teman pejuang syariah dan khilafah; juga untuk Iil, Agustin, Etik, Husni, Siti; teman-teman di Wisma Agung 1 dan 3; adik-adikku semuanya untuk kerelaannya tetap saling mengingatkan. The Last but not the least untuk Ayah, Bunda, Dek Heni, Dek Aji, Dedek atas untaian doa yang tidak pernah putus, jerih payah, harapan, kepercayaan, motivasi, fasilitas dan kasih sayang yang tiada henti, serta kerelaan hilangnya kebersamaan selama penulis melanjutkan studi di Bogor; Semuanya takkan pernah cukup hanya dengan kata. Semoga tesis ini bermanfaat khususnya bagi penulis, rekan-rekan lain yang mengangkat masalah sejenis ini dan perkembangan ilmu pengetahuan di masa depan. Bogor, Agustus 2007 Prihatin Ika Wahyuningrum

10 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Kebumen pada tanggal 13 Juni 1978, anak pertama dari empat bersaudara, buah cinta dari pasangan Ayahanda Sudari, BA dan Ibunda Mursinah, BA. Penulis memulai pendidikan dasarnya di SD Kanisius Cungkup I Salatiga kemudian dilanjutkan di SDN Wonokriyo 2 Gombong, Kebumen (lulus tahun 1990), kemudian melanjutkan ke SMP Negeri 2 Gombong (lulus tahun 1993). Tahun 1996, penulis lulus dari SMA Negeri 1 Gombong dan diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) pada Fakultas Perikanan -kemudian menjadi Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan (FPIK)- Program Studi Ilmu Kelautan dan menyelesaikan studi pada tahun 2001 dengan skripsi yang berjudul Studi Evaluasi Kesesuaian Wilayah Perairan untuk Budidaya Rumput Laut (Eucheuma) dengan Pemanfaatan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis. Tahun 2002 penulis melanjutkan pendidikan ke tingkat strata dua (S2) di Program Studi Teknologi Kelautan Sekolah Pascasarjana IPB. Selama mengikuti program S2, penulis aktif sebagai pengurus Forum Mahasiswa Teknologi Kelautan (FORMULA IPB) serta aktif pada berbagai kegiatan nonprofit di luar kampus. Penulis pernah aktif di Laboratorium Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografi Kelautan, Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan IPB dan di Laboratorium Model dan Simulasi Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan IPB. Juga pernah bekerja sebagai staff pengolah dan interpretasi data di PT Waindo SpecTerra Indonesia dari Bulan Oktober 2001-September Saat ini bekerja di WCS-Marine Indonesia sebagai konsultan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografi. viii

11 DAFTAR ISI PRAKATA... vii RIWAYAT HIDUP... viii DAFTAR ISI... ix DAFTAR TABEL... xi DAFTAR GAMBAR... xiii DAFTAR LAMPIRAN... xiii GLOSARI... xiv 1. PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Hipotesis TINJAUAN PUSTAKA Penginderaan Jauh Transfer Cahaya (Radiative Transfer) dalam Sistem Sensor Satelit-Matahari-Laut Sifat-sifat Optik dan Unsur Utama Penyusunnya dalam Penginderaan Jauh Penginderaan Jauh untuk Menduga Kedalaman Karakteristik LANDSAT-7 ETM Kedalaman Perairan dengan Survei Echo Sounder Pasang Surut Pengertian Perairan Dangkal METODE PENELTIAN Waktu dan Tempat Penelitian Alat dan Bahan Alat Bahan Pengumpulan dan Pengolahan Data Lapangan Pengukuran kedalaman Pengukuran pasang surut Koreksi pasang surut Pengolahan Data Penginderaan Jauh Koreksi radiometrik Koreksi geometrik Pembatasan wilayah penelitian (image cropping) Pemisahan obyek laut dan bukan laut (image masking) Transformasi citra Klasifikasi citra ix

12 3.5 Pengolahan Model Nilai Digital Asli Analisis korelasi Analisis komponen utama Penyusunan model penduga kedalaman dengan nilai respon spektral data Landsat-7 ETM Pemilihan model terbaik Pengolahan Algoritma Van Hengel dan Spitzer Galat (Error) Model Nilai Digital Asli dengan Algoritma Van Hengel dan Spitzer HASIL Koreksi Radiometrik Koreksi Geometrik Pembatasan Wilayah Penelitian (Image Cropping) Pemisahan Obyek Laut dan Bukan Laut (Image Masking) Transformasi dengan Algoritma Van Hengel dan Spitzer Penentuan arah rotasi citra Pengolahan algoritma Van Hengel dan Spitzer Pembuatan Model dengan Nilai Digital Asli Penentuan koefisien korelasi Komponen utama pembentuk model Kandidat model Pemilihan model terbaik Galat (Error) Model Nilai Digital Asli dan Algoritma Van Hengel dan Spitzer PEMBAHASAN Koreksi Radiometrik Koreksi Geometrik Pembatasan Wilayah Penelitian (Image Cropping) Pemisahan Obyek Laut dan Bukan Laut (Image Masking) Algoritma Van Hengel dan Spitzer Model dengan Nilai Digital Asli Evaluasi Kemampuan Algoritma Van Hengel dan Spitzer serta Model Kedalaman Nilai Digital Asli Terbaik dalam Menyajikan Informasi Kedalaman Perairan Evaluasi Kemampuan Citra Satelit Landsat-7 ETM+ dalam Menyajikan Informasi Kedalaman Perairan KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN x

13 DAFTAR TABEL halaman 1 Karakteristik Landsat Spesifikasi Sensor ETM Model regresi yang dicobakan Susunan 6 kombinasi citra masukan algoritma Van Hangel dan Spitzer Nilai spektral sebelum dan setelah koreksi geometrik Hasil perhitungan nilai varian band 1, band 2 dan band 3 Landsat-7 ETM Hasil perhitungan nilai kovarian band 1, band 2 dan band 3 Landsat-7 ETM Nilai konstanta arah rotasi citra (r dan s) Persamaan regresi linear sederhana dan persamaan untuk menentukan kedalaman absolut Koefisien korelasi antar peubah bebas Landsat-7 ETM Komponen utama pembentuk model pada Landsat-7 ETM Kandidat model penduga kedalaman Rangkuman hasil analisis residual kandidat model band Rata-rata dan selang galat (error) pada masing-masing kelas kedalaman xi

14 DAFTAR GAMBAR halaman 1 Faktor-faktor yang mempengaruhi pantulan cahaya menuju sensor (a) penyebaran oleh bahan anorganik tersuspensi, (b) penyebaran oleh molekul-molekul air, (c) absorpsi oleh komponen yellow substance, (d) refleksi dari dasar perairan dan (e) penyebaran oleh komponen fitoplankton (Sathyendranath 2000) Komponen spektral cahaya matahari yang diterima oleh sensor satelit (Senga 2002 yang diacu dalam Hendiarti 2003) Penyinaran cahaya dan interaksinya di bawah dan di atas permukaan air (Hendiarti 2003) Koefisien penyerapan cahaya oleh air murni, klorofil a (1mg/m3) dan yellow substance (1mg/dm3) (Siegel 1986 yang diacu dalam Hendiarti 2003) Lokasi penelitian Desain survei kedalaman Koreksi radiometrik dengan metode feature space Ilustrasi teknik pemilihan GCP Diagram alir proses pengolahan data (a) Histogram citra band 1 sebelum koreksi radiometrik dan (b) Histogram citra band 1 setelah koreksi radiometrik (a) Citra sebelum koreksi radiometrik dan (b) Citra setelah koreksi radiometrik (a) Citra RGB (321) sebelum masking dan (b) Citra RGB (321) setelah masking Grafik persamaan regresi dan koefisien determinasi kedalaman relatif algoritma Van Hangel dan Spitzer Peta estimasi kedalaman laut menggunakan algoritma Van Hangel dan Spitzer Peta estimasi kedalaman laut menggunakan Model Nilai Digital Asli Grafik kedalaman lapang (ZL), estimasi kedalaman dengan Model Van Hengel dan Spitzer 321 (Z VH321) dan estimasi kedalaman dengan Model Nilai Digital Asli (Z NDA) Galat (error) estimasi kedalaman dengan Model Van Hengel dan Spitzer (321) dan estimasi kedalaman dengan Model Nilai Digital Asli dalam persen (%) xii

15 DAFTAR LAMPIRAN halaman 1 Peta batimetri di perairan Gugus Pulau Pari Histogram citra sebelum dan setelah koreksi radiometrik Contoh perhitungan nilai u r dan u s sehingga menghasilkan nilai konstanta r dan s Nilai digital kedalaman relatif pada masing-masing citra dengan menggunakan algoritma Van Hengel dan Spitzer a Hasil analisis residual kandidat model band 1 (linear) b Hasil analisis residual kandidat model band 1 (llogaritmik) c Hasil analisis residual kandidat model band 1 (power) d Hasil analisis residual kandidat model band 1 (eksponensial) Perbandingan nilai kedalaman lapang (Z L), estimasi kedalaman dengan algoritma Van Hengel dan Spitzer 321 (Z VH321) serta model nilai digital asli terbaik (Z NDA) dan nilai galat (error) pada masing-masing titik kedalaman xiii

16 GLOSARI Algoritma Band : serangkaian langkah bertahap atau perintah yang dirancang dan diprogramkan ke komputer untuk melakukan suatu fungsi spesifik atau untuk memecahkan suatu masalah (Ilyas dan Rais 1997) : o disebut juga channel atau saluran. Suatu julat spektrum elektromagnetik yang dirancang untuk kepentingan misi tertentu pada sebuah pengindera. Sebuah pengindera sekurang-kurangnya memiliki satu saluran. o sekumpulan data berisi nilai-nilai yang disimpan dalam suatu berkas (file) yang menggambarkan spectrum elektromagnetik tertentu (Howard 1991) Batimetri : ilmu yang mempelajari pengukuran kedalaman laut, samudera atau tubuh perairan lainnya dan pemetaan topografi yang sama dari kedalaman tersebut (Nurjaya 1992; Sager 1998) Citra : Gambaran kenampakan permukaan bumi hasil penginderaan pada spectrum elektromagnetik tertentu yang ditayangkan pada layar atau disimpan pada media rekam/cetak (Howard 1991) Citra Digital : suatu citra yang mempunyai nilai-nilai numerik yang melukiskan sifat warna keabu-abuan (grey tones) dimana setiap nilai numerik tersebut memiliki suatu sifat warna keabuabuan yang berlainan (Jupp 1990) Citra Satelit : Citra hasil penginderaan suatu jenis satelit tertentu (Howard 1991) ER Mapper : Perangkat lunak pengolah data berbasis raster buatan Earth Resources Mapping, Australia Ground Control Point (GCP) Histogram Irradiance reflectance Kalibrasi : Titik yang digunakan dalam menetapkan atau mengesahkan proses transformasi geometrik, juga digunakan sebagai titik referensi pada pengukuran lapangan, titik kontrol medan harus tampak jelas dan diketahui baik pada citra maupun di lapangan (Lillesand dan Kiefer 1990) : Penayangan grafis seperangkat data yang memperlihatkkan frekuensi kejadian dari pengukuran (sepanjang sumbu vertikal) atau nilai-nilai individual (sepanjang sumbu horisontal) suatu distribusi frekuensi (Ilyas el al. 1997) : perbandingan antara penyinaran ke atas dan ke bawah tepat di bawah permukaan air pada satuan panjang gelombang : Suatu proses yang membandingkan pengukuran spesifik sebuah instrumen terhadap pengukuran suatu instrumen standar (Ilyas el al. 1997) xiv

17 Klasifikasi Klasifikasi digital Klasifikasi multispektral Koefisien Attenuasi : Proses pengolahan data citra menjadi peta tematik. Proses klasifikasi dapat berupa proses digital maupun proses manual (Danoedoro 1996) : Proses klasifikasi dengan mempergunakan metode kalkulasi algoritmis. Proses klasifikasi digital dapat berupa klasifikasi terselia (supervised/penentuan objek ditentukan penafsir) atau tak terselia (unsupervised/penentuan objek diserahkan kepada komputer) (Danoedoro 1996) : Proses klasifikasi digital yang dilakukan dengan citra multispektral (Danoedoro 1996) : Besarnya pengurangan intensitas cahaya didalam air untuk saluran tertentu yang disebabkan oleh serapan dan hamburan oleh air (Biertwith 1993) Koreksi Geometrik : Kegiatan ini juga sering dinamakan rektifikasi. Memperbaiki kemencengan, rotasi dan perspektif citra sehingga orientasi, projeksi dan anotasinya sesuai dengan yang ada pada peta. Koreksi geometri terdiri dari koreksi sistematik (karena karakteristik alat) dan non sistematik (Karena perubahan posisi penginderaan). Koreksi sistematik biasanya telah dilakukan oleh penyedia data. Koreksi non sistematik biasanya dilakukan dengan suatu proses koreksi geometri. Proses ini memerlukan ikatan yang disebut titik kontrol medan (ground control point/gcp) (Jensen 2000). GCP tersebut dapat diperoleh dari peta, citra yang telah terkoreksi atau tabel koordinat penjuru. GCP kemudian disusun menjadi matriks transformasi untuk rektifikasi citra Koreksi Radiometrik : Langkah untuk memperbaiki kualitas visual citra dan memperbaiki nilai piksel yang tidak sesuai dengan nilai pantulan atau pancaran obyek yang sebenarnya (Jensen 2000) Landsat (Land Satellite) : Seri satelit sumberdaya alam milik Amerika Serikat yang mengelilingi bumi untuk mendapatkan citra multispektral pada band sinar tampak-infra merah jauh (Anonim 1999). Laut Dangkal Nadir Pandangan sinoptik : wilayah perairan yang dekat dan berbatasan dengan daratan berada pada zone neritik pelagic. Perairan ini berada di pinggiran daratan utama, lautan sangat dangkal menutupi bawah air benua yang disebut paparan benua yang mencakup 7-8 persen seluruh luas lautan, mempunyai kemiringan sangat landai dari pantai sampai kedalaman 200m (Nybakken 1996) : Titik permukaan bumi yang secara perspektif berada di bawah pusat lensa kamera atau lensa pandang (Iqbal 1983) : Kemampuan melihat atau mengukur suatu wilayah dalam waktu dan kondisi yang sama xv

18 Penajaman Citra Penginderaan Jauh Perairan Pantai Restorasi Citra Resolusi Resolusi spasial Resolusi temporal Resolusi radiometrik Resolusi spektral : Proses memperbaiki kenampakan visual pada citra untuk menghasilkan citra yang memiliki kenampakan visual yang lebih baik misalnya dengan ekualisasi histogram atau dengan filter (Jensen 2000) : Pengumpulan dan pencatatan informasi tanpa kontak langsung pada julat elektromagnetik ultraviolet, tampak, inframerah dan mikro dengan mempergunakan peralatan seperti penyiam (scanner) dan kamera yang ditempatkan pada wahana bergerak seperti pesawat udara atau pesawat angkasa dan menganalisis informasi yang diterima dengan teknik interpretasi foto, citra dan pengolahan citra (Fussel, Rundquist and Harrington 1986). Istilah ini juga memiliki pengertian yang sama untuk Remote Sensing (Inggris), Teledetection (Perancis) dan Sensoriamento Remoto (Spanyol) : Daerah perairan (laut) yang masih terpengaruh oleh aktivitas daratan (Pratikno et al 1996) : Perbaikan atau pemulihan citra untuk memperbaiki kesalahan data dengan melakukan koreksi geometrik dan radiometrik (Jensen 2000) : o Ukuran ketelitian data citra satelit o Kemampuan menampilkan sejumlah pixel pada layer tayangan o Kemampuan semua jenis pengindera (lensa, antenna, tayangan, bukaan rana, dll.) untuk menyajikan citra tertentu dengan tajam. Ukuran dapat dinyatakan dengan baris per mm atau meter. Pada citra RADAR resolusi biasa dinyatakan dalam lebar pancaran efektif dan panjang jangkauan. Pada citra infra merah resolusi biasa dinyatakan dalam IFOV. Resolusi juga dapat dinyatakan dalam perbedaan temperatur atau karakter lain yang mampu diukur secara fisik (Weissel 2005) : Ukuran terkecil suatu obyek yang masih dapat dideteksi oleh suatu sistem pencitraan (Danoedoro 1996) : Kemampuan suatu sistem untuk merekam ulang daerah yang sama (Danoedoro 1996) : Kemampuan sensor dalam mencatat respons spektral obyek. Dinyatakan dalam satuan mwattcm -2 sr. Kemampuan sensor ini secara langsung dikaitkan dengan kemampuan koding (digital coding) yaitu mengubah intensitas pantulan atau pancaran spektral menjadi angka digital. Kemampuan ini dinyatakan dlm bit (Danoedoro 1996) : Kemampuan suatu sistem optik elektronik untuk membedakan informasi (obyek) berdasarkan pantulan atau pancaran spektralnya (Danoedoro 1996) xvi

19 Transformasi : Suatu metode analisis yang digunakan untuk mengolah nilai piksel melalui suatu formula matematis tertentu sehingga menghasilkan kenampakan yang lebih tajam dan mempermudah proses interpretasi xvii