ErMapper 5.5 - 6.1 PDF Print E-mail
Written by Rizki Noor Hidayat Wijayaź   

Penginderaan Jauh adalah Ilmu yang berorientasi pada perolehan data dari suatu obyek tanpa melakukan interaksi fisik secara langsung dengan obyek yang dikaji. Pada awalnya ilmu penginderaan jauh beroerientasi pada obyek - obyek fisik di permukaan bumi namun pada perkembangannya definisi penginderaan jauh juga mencakup aspek di luar itu, sehingga teknologi seperti Ultrasonografi, X-Ray Photographic yang dikembangkan di bindang Kedokteran juga dikategorikan sebagai Penginderaan jauh.

Perkembangan ilmu tersebut diikuti pula oleh perkembangan teknologi baik pada piranti keras maupun piranti lunaknya, beberapa piranti lunak telah melepaskan produknya selain berorientasi pada aspek kebumian juga berorientasi pada aspek Hayati yang dikemas dalam satu Bundle piranti Lunak.

Manfaat Penginderaan Jauh

Untuk dapat lebih mengenal kemanfaatan dari penginderaan jauh dibawah ini dicontohkan beberapa aplikasinya. Penginderaan jauh telah diuji dan sukses dalam penggunaan pada Prediksi Kelas Drainase Tanah yang dikombinasikan dengan data-data Elevasi Digital yang diturunkan dari lokasi, Pengukuran Indikator Kualitas Air daerah Tropis, Monitoring Daerah Pertanian dan Produksinya, Identifikasi Kerusakan Akibat Tornado di Hutan Basah, Anasisis Tekstural Hutan Hujan Troopis,, Pemetaan - Monitoring Pola dan Hasil Tanaman Pangan, Pemetaan Unit-Unit Geomorfologi - Geologi, Peningkatan Pemahaman Hubungan Antara Karakterisitik Sosio-Kultural dengan Lingkungan Fisik, dan lain-lain.

Ditinjau dari penggunaannya maka dapat di sederhanakan menjadi tiga kategori, yaitu: Penginderaan Jauh untuk Pengukuran, Pemetaan, dan Pemodelan, sedangkan ditinjau dari obyek kajiannya dibagi menjadi: kemanfaatan untuk bidang Hidrologi, Pertanahan, Geologi - Geomorfologi, Vegetasi. Bidang non-fisikal terutama untuk Pertahanan - Keamanan, dan Studi Sosial. Pada kenyataannya penggunaan dibidang Hankam di Negara-negara maju lebih pesat dibanding penggunaannya dibidang Sipil, sedangkan di Indonesia Perkembangan Inderaja di antara Hankam dan Sipil terlalu heterogen untukdikomparasikan.

Piranti Lunak

Beberapa piranti lunak yang beredar di pasar antara lain: Er Mapper, ERDAS Imagine, TNT, ENVI, IDRISI, ILWIS, sedangkan piranti lunak utilitas antaralain: Orthobase, Orhto Engine, Pro Vec, GeoWeather, VIPLineNT, dan sebagainya.

Piranti lunak tersebut pada dasaranya memiliki landasan penggunaan aplikasi yang sama yang diambil dari prinsip-prinsip dasar Penginderaan Jauh. Namun demikian adanya keunggulan dan kekurangan pada masing-masingnya adalah wajar berkaitan dengan visi dan tujuan khusus penggunaannya.

Utilitas difungsikan untuk keperluan-keperluan khusus ,contohnya: pada pemotretan udara kesalahan bentuk dan lokasi dari Foto Udara dihasilkan oleh: kelengkungan bumi, posisi pesawat dan Kesalahan sistematik dari kamera untuk itu perlu dilakukan koreksi agar didapatkan foto udara yang benar-benar tegak.

Penerapan koreksi geometrik pada Foto Udara sama sekali berbeda dengan metode koreksi geometrik pada citra satelit. Untuk itulah tidak semua piranti lunak pengolahan citra PJ menggabungkan kemampuan pengolahan citra foto udara dengan citra satelit.

Penggunaan penginderaan jauh untuk analis aspek-aspek meteorologi terlalu luas untuk menjadi satu paket untuk analisis aspek-aspek teresterial, karena aspek non-teresterial juga memiliki lingkungan sendiri jan karakteristik yang berbeda untuk itulah diluncurkan oleh beberapa Vendor piranti lunak khusus untuk analisis Meterological atau Aspek Atmosferis, tujuan utama adalah untuk memudahkan pengguna dalam menghadapi citra-citra Penginderaan Jauh yang faktanya tidak hanya menyajikan aspek terestris, walaupun demikian untuk analisis yang global hampir keseluruhan piranti lunak penginderaan jauh memiliki kemampuan yang standar.

Daftar

  • Pendahuluan
  • Penginderaan Jauh, Pengolahann Citra, Dan Piranti Lunak.
  • Manfaat Penginderaan Jauh
  • Piranti Lunak
  • Er Mapper
  • Pengolahan Citra
  • Open Image File?
  • Algorithma
  • Grayscale
  • Pseudo Color
  • Rgb (Red - Green - Blue)
  • Algorithma
  • Koreksi Radiometri
  • Metode Koreksi Rediometrik
  • Penyesuaian Histogram
  • Penyesuaian Regresi
  • Kalibrasi Bayangan
  • Resume
  • Metode Filtering Dan Penajaman Citra
  • Filtering
  • High Pass Filter
  • Edge Enhanchment
  • Low Pass Filter
  • Penajaman Citra
  • Formula
  • Klasifikasi Citra
  • Kriteria Sampel
  • Supervised Classification
  • Parallelpiped
  • Maximum Likelihood
  • Mahalonobis Distance
  • Unsupervised Classification
  • Koreksi Geometrik
  • Komposisi Peta
  • Printing
  • Teknis
  • Teknis Penggunaan Er Mapper
    • Open File ?
    • Membuat Citra Komposit
    • Menamai Layer
    • Histogram
    • Menampilkan Nilai Spectral Citra
    • Mendeteksi Jarak Dan Lokasi
    • Menggunakan Filter
    • Membuat Filter Sendiri
    • Geolinking
    • Klasifikasi Spectral
    • Klasifikasi Tak Berguru (Unsupervised Classification)
    • Klasifikasi Berguru (Supervised Classification)
    • Eksekusi Klasifikasi
    • Maximum Likelihood Standard.
    • Menggunakan Metode Maximum Likelihood Standard Neighborhood
    • Koreksi Geometrik/Map Registration
    • Aplikasi
    • Pemetaan Kerentanan Kebakaran Hutan Dan Perairan Dangkal
    • Persiapan Data
    • Menampilkan Citra Yang Diteliti
    • Geolinking Citra
    • Membuat Citra Komposit
    • Analisis Statistik
    • Pengolahan Data
    • Identifikasi Zone Terestrial Dan Lautan
    • Identifikasi Laut Dangkal Dan Laut Dalam
    • Pemetaan Daerah Rawan Kebakaran Hutan
    • Annotasi
    • Printing
    • Aplikasi Khusus
    • Er Mapper 5.5 Untuk Penghitungan Suhu Permukaan Bumi
    • Persiapan Data
    • Menampilkan Citra Yang Diteliti
    • Penghitungan Data
    • Menghitung Radiansi Spectral
    • Menghitung Thermal Radian
    • Menghitung Thermal Kinetik
    • Menghitung Suhucelcius
    • Aplikasi Er Mapper
    • Referensi

      [Download 330hal, 30.2 MB]