pixelcooker

Adding, Displaying, Manipulating, Processing and Analyzing Landsat-9 Data in ArcGIS Pro. For example, Pan Sharpening and NDVI Analysis. Due to Landsat-9 MTL Metadata is not yet supported in ArcGIS Pro 2.9.2 when this video is published, some of the automatic tasks that can be done easily with Landsat-8 can't be done in similar ways with Landsat-9. So we must be patient until the day is come. But on the other hands, all the raster functions implemented in ArcGIS pro should be works for this data flawlessly. 

Numerous Pan-sharpening Algorithm has been developed. Some of them are better in preserve the spatial details of the panchromatic band but have poor spectral information preservation of multispectral bands, and vice versa. ArcGIS has implemented some of the most well-known Pan-Sharpening algorithms into its roster of geospatial tools. Some are good, some are good only in certain aspects.  Fortunately, Pan Sharpening implementation in ArcGIS also complemented with a weighting factor. These weights value can be derived from the data-driven approach. By using these weights, we can further control the Pan-Sharpening algorithm that has poor ability to maintain spectral information like IHS to be more consistent with the multispectral bands. And this is what the video tutorial below is about. 

When I first made this blog, I wrote few articles about Panchromatic Sharpening (Pan Sharpening). This article is also can be considered as one of them. In this article, I will share about Gram-Schmidt Pan Sharpening Method. Since a few years ago, Gram Schmidt Pan Sharpening Algorithm has been implemented in ENVI Software, and it becomes one of the best Pan Sharpening methods that could not only preserve spatial details of the Panchromatic band but also maintain the spectral fidelity of multispectral bands.  The goodness is, this algorithm now is also has been implemented in ArcGIS. So finally we can perform a decent Pan Sharpening operation in GIS Software. This will reduce multiple software operations when we need pan-sharpened data. So finally it would be more effective for us, GIS analyst. I won't explain the technical aspect of the algorithm because there are many articles on the internet that already talks about it. I only want to share how to perform pan sharpening using Gra...

Its been a while since last time I am exploring pan sharpening. Recently I am stumbled on ENVI which had  just released version 5.3 (version 5.4 will be released around summer 2016 as far I know) and it is brings some new tools in their arsenal. One of them is NNDiffuse Pan Sharpening Algorithm. ENVI has known for very long time only have 4 common image fusion/pan sharpening algorithm (PCA, Brovey, CN, and IHS/HSV) thats not quite good to maintain spectral quality of the fusion/pan sharpening result. At later version, they are adding Gram Schmidt Spectral Sharpening which is one of the most advanced pan sharpening algorithm to date and making them equal with ERDAS (Ehlers/wavelet fusion) and PCI (UNB Fusion) as the most advanced Pan Sharpening Software. Now they are adding NNDiffuse which is the latest algorithm developed by Weihua Sun et al, NNDiffuse utilizing regression approach combined with spatial frequency extraction to generate pan sharpened dataset which not only mainta...

Membuka citra satelit di ArcGIS kebanyakan praktisi dan pengguna GIS sudah paham. Bisa dengan memakai tool Add Data atau diakses dari Catalog. Yang penting formatnya didukung oleh ArcGIS. Namun demikian, untuk pemilik citra satelit "original" (original dalam artian masih dilengkapi metadata dan dalam format standar distribusi dari vendor citra, alias bukan citra turunan/hasil olahan), ada cara lain membuka dan menampilkan citra dalam ArcGIS/ArcMap. Cara ini merupakan prosedur standar menampilkan citra "original" ke dalam ArcMap. Dengan cara ini ArcMap akan mampu membaca metadata pendukung citra (informasi perekaman, orientasi, gain/bias, wavelength, RPC, dan lain-lain). Dengan terbacanya metadata citra dengan benar, maka proses pengolahan citra tingkat lanjut seperti Pan-Sharpening dan Orthorektifikasi dapat dilakukan dengan mudah di dalam ArcGIS (akan dibahas pada tutorial berikutnya, stay tuned). Untuk lebih lengkapnya, silahkan unduh tutorialnya di SINI ,

Pembuatan Peta gabungan hillshading dan elevation tint kebanyakan menggunakan teknik transparansi layer. Teknik ini walaupun bisa menghasilkan peta blending hillshade dan elevation tint yang bagus, tapi dalam kebanyakan kasus warna dari peta elevation tint-nya terpengaruh gradasi keabuan dari layer hillshading. Dengan menggunakan teknik pan sharpening di arcgis, maka kelemahan dari penggunaan transparansi layer akan dapat diperbaiki. Berikut ini caranya. 1. Siapkan sebuah file DEM. lalu load di ArcGIS 2. Buat hillshading layer dari DEM tersebut memakai tool hillshade creation di ArcToolBox, lokasinya di ArcToolbox>3D Analyst>Raster Surface>Hillshade. 3. Buat layer warna dari DEM, sebelumnya aplikasikan dulu color ramp yang dikehendaki dari DEM di DEM layer properties>symbology>color ramp 4. Buat color layer (RGB) dari DEM yang sudah diatur symbology nya dengan cara klik kanan nama DEM layer>Export Data>pilih lokasi penyimpanan, pilih format, pilih sistem proyeksi, ...

Dalam mempelajari fusi citra dan pan-sharpening, banyak dari kita yang merasa kebingungan untuk  memulai. Kebingungan ini dapat berasal dari kurangnya pemahaman akan metode dan algoritma, dasar teori fisis penginderaan jauh, konsep spasial/spectral citra, sampai sarana dan prasarana (software dan data). Untuk yang terakhir ini, saya sungguh sangat mengalaminya ketika kuliah dulu. Bagaimana susahnya memperoleh data yang “layak” untuk digunakan sebagai sarana belajar fusi citra. Ketika sedang mengerjakan skripsi, saya sempat kebingungan untuk mencari citra yang dapat digunakan untuk pemetaan skala 1/50.000. Data yang tersedia di jurusan saya hanya Citra SPOT-5 HRG dengan resolusi spasial 10 meter yang tentunya tidak cukup detil untuk pemetaan skala 1/50.000. Setelah saya pelajari citra tersebut beserta metadatanya dalam format DIMAP, akhirnya saya mengetahui kalo citra SPOT tersebut terdiri dari 2 dataset, yaitu dataset multispektral dengan resolusi 10 meter dan dataset Pankromatik denga...

adalah sebuah algorithm image fusion/pan-sharpening berbasis operasi aritmatika/map algebra, namun menggunakan prinsip fisis perjalanan gelombang elektromagnetik dalam penginderaan jauh. Tidak seperti algoritma aritmatik lain seperti brovey yang menginjeksikan detil pankromatik melalui operasi multiplikasi yang pada akhirnya mengacaukan komposisi spektral citra multispektral, SFIM mengambil detil pankromatik tanpa menyentuh atribut spektral dari citra multispektral. Sehingga, nilai spektral dari citra multispektral tidak terdistorsi/teralterasi. Tidak juga seperti algoritma berbasis transformasi seperti PCA sharpening atau IHS transform, SFIM tidak mengambil informasi intensitas, sehingga dia tidak tergantung pada julat spectral dari citra pankromatik, sehingga dapat digunakan untuk memfusikan saluran SWIR pada citra ASTER atau LANDSAT tanpa perlu khawatir informasi spektral teralterasi/terdistorsi terlalu jauh, walaupun tidak ada citra pankromatik yang direkam sampai spektrum SWIR. Al...

Hello visitor, its been a while since my last post. Starting from now, I will try to post my blog in English language. This is hard for me because I neither English nor Americans. I am Indonesian. I hope you can understand if my grammar or structure maybe very confusing. Please pardon me. I still have to learn. Ok back to the topic, few days ago, I had downloaded the trial/demo version of Leica Photogrammetry Suite version 9.2 from their FTP ( ftp.gi-leicageosystems.com ). After exploring some new modules, I get excite with a new image fusion/pan sharpening algorithm that as far I know, not implemented in previous IMAGINE or LPS version. The algorithm was developed by Mr Manfred Ehlers from Onasbruck University Germany, and it is called Ehlers fusion. I have tried to use it to fuse quickbird 16 BIT sample data from digitalglobe (multispectral and panchromatic), and the result is awesome. Comparison between original dataset and sharpening result indicated that this algorithm can maintai...

    Tulisan ini saya tulis berdasarkan pengalaman saya ketika melakukan penelitian tugas akhir S1 di Kabupaten Kulonprogo Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta menggunakan citra SPOT5\HRG. Penggabungan citra/image fusion merupakan salah satu teknik pemrosesan citra digital yang banyak mendapat perhatian dalam dunia penginderaan jauh. Ini dikarenakan image fusion dapat mengakomodasi kebutuhan citra resolusi tinggi tanpa harus mengusahakan sistem pencitraan dengan resolving power yang tinggi, sehingga dapat menghemat banyak waktu dan biaya. Terlebih kebanyakan sensor-sensor pada satelit sumberdaya alam modern (Landsat 7 ETM+, IKONOS, QUICKBIRD, IRS series, SPOT 1-5, ALOS AVNIR-2/PRISM, Orbview dll) sekarang ini dapat beroperasi pada mode multispectral dan pankromatik secara simultan, sehingga citra dari kedua mode dapat difusikan untuk memperoleh citra sintesis yang mengintegrasikan kelebihan spectral citra multispectral dan kelebihan spasial citra pankromatik. Secara sederhana i...