Posts

Showing posts from December, 2013

Membangun Rational Polynomial Coefficients (RPC) menggunakan ENVI

Image
Dalam pekerjaan fotogrametri digital menggunakan foto udara digital, cita satelit, dan radar, dikenal adanya istilah RPC atau Rational Polynomial Coefficient . RPC ini diturunkan dari Rational Polynomial Model yang menggambarkan hubungan geometris sensor satelit dengan permukaan asli tiga dimensi dari bumi. Dengan adanya RPC ini pekerjaan fotogrametris seperti ekstraksi DEM dan orthorektifikasi memungkinkan untuk dilakukan oleh pengguna citra umum. Latar belakang penciptaan RPC sebagai berikut. Pada Foto Udara konvensional (frame camera), setiap lokasi di permukaan bumi direkam dari satu posisi kamera (perekaman serentak seperti pada DSLR dan kamera poket). Dengan mekanisme perekaman dan geometri sensor -  obyek yang relatif simpel tersebut, maka transformasi koordinat dari koordinat citra yang bersifat dua dimensi ke permukaan bumi yang bersifat tiga dimensi bisa diwujudkan dalam bentuk persamaan matematis yang sederhana. Akan tetapi hal ini berbeda pada Citra satelit. Mayoritas sat

Membuat Peta Surface Temperature dari Data Thermal Landsat 8 Menggunakan ENVI 5 (dengan Atmospheric Correction)

Image
Melanjutkan postingan sebelumnya di sini  ,  kali ini adalah bagaimana mengekstrak surface brightness temperature data Landsat 8 TIRS dengan melibatkan Atmospheric Correction. Pada postingan sebelumnya, data surface brightness temperature hasil ekstraksi dianggap sebagai ToA ( Top of Atmosphere ) brightness temperature. Hal ini dikarenakan ekstraksi suhu didasarkan pada nilai radiansi yang diterima oleh sensor. Padahal nilai radiansi yang diterima sensor tidak hanya berasal dari interaksi energi matahari dan obyek (hubungan iradiansi, radiansi dan emisivitas), namun juga oleh pengaruh atmosfer (bisa berupa serapan maupun hamburan), sehingga nilai radiansi yang diterima sensor besar kemungkinan terdistorsi dan tidak mencerminkan nilai radiansi yang dipancarkan obyek. Oleh karena itu, untuk mendapatkan nilai estimasi brightness temperature yang akurat dan sesuai dengan radiansi yang dipancarkan obyek, koreksi atmosfer perlu dilakukan. Tahapan kerja yang dilakukan agak sedikit berbeda

Membuat Peta Surface Temperature dari Data Thermal Landsat 8 Menggunakan ENVI 5 (tanpa Atmospheric Correction)

Image
Sensor Landsat TM (Landsat 5), ETM+ (Landsat 7) dan TIRS (Landsat 8) mampu merekam data radiansi panas permukaan bumi pada spektrum inframerah termal. Informasi radiansi panas pada spektrum thermal sangat dipengaruhi oleh suhu permukaan dan emisivitas obyek.  Makin tinggi temperatur suatu obyek, makin tinggi intensitas radiansinya. Informasi radiansi ditangkap sensor termal dan disimpan dalam bentuk digital number (DN) dengan range 0 sampe 255 (8bit) untuk data TM/ETM+ dan 0 sampai 65536 a. (16 bit) untuk data TIRS. Dengan demikian, maka DN diatas memungkinkan untuk dikonversi menjadi peta suhu permukaan. Tahapan yang dilakukan antara lain, mengubah DN menjadi nilai radiansi, mengaplikasikan koreksi atmosferik (later), mengkonversi radiansi ke temperatur permukaan, dan terakhir mengkonversi temperatur permukaan dari satuan kelvin ke satuan celcius. Berikut ini contoh penerapan ekstraksi temperatur permukaan menggunakan software ENVI 5.0 service pack 3 yang sudah mendukung citra Lan