Tags
Artikel, ASTER, BPPT, fusion, IKONOS, Image, Image Fusion, Landsat, Pankromatik, QuickBird
Pemanfaatan cita satelit sebagai bahan kajian sumberdaya alam terus berkembang, sejalan dengan semakin majunya teknologi pemrosesan dan adanya peningkatan kemampuan sensor satelit dalam merekam kondisi permukaan bumi. Peningkatan kemampuan sensor ini dapat kita lihat selain dari semakin beragam resolusi spektral juga semakin baiknya resolusi spasial yang hasilkan. Sebagai contoh, pada awal tahun sembilan puluhan satelit Landsat memiliki sensor Thematic Mapper dengan resolusi spasial 30 meter, pada akhir sembilan puluhan Landsat telah memiliki sensor Enhanced Thematic Mapper yang telah dilengkapi sensor pankromatik dengan resolusi spasial 15 meter. Begitu pula dengan satelit SPOT. Pada saat ini sensor multispekstral SPOT telah mampu merekam citra dengan resolusi 10 meter dan sensor pankromatiknya mampu menghasilkan resolusi spasial 5 meter. Ini merupakan kemajuan dimana pada generasi sebelum sensor multispektral SPOT hanya mampu merekam citra beresolusi 20 meter dan pankromatik hanya 10 meter.
Peningkatan kemampuan perekaman data kemudian diramaikan oleh generasi satelit beresolusi tinggi, seperti IKONOS dan QuickBird yang mampu merekam data dengan sensor pankromatiknya masing-masing 1 meter dan 0,65 meter. Peningkatan kemampuan resolusi spektral juga diramaikan oleh kehadiran satelit Terra dengan sensor ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection). Sensor ASTER sendiri memiliki daerah spektral yang lebar dengan jumlah 14 band dari daerah visible hingga thermal infrared. Resolusi spasial beragam tergantung letak band pada peta spektral, resolusi 15 meter pada visible dan near infrared (VNIR), resolusi 30 meter pada Short Wave Infrared (SWIR) dan resolusi 90 meter pada Thermal Infrared (TIR).
Adanya perbedaan hasil resolusi pada masing-masing satelit dapat dimanfaatkan oleh pengguna dalam mengaplikasikan teknologi pemrosesan citra secara digital untuk menghasilkan luaran yang lebih baik. Penggunaan satu jenis data satelit terkadang belum cukup untuk mendapatkan luaran yang diinginkan karena adanya keterbatasan resolusi spektral dan juga keterbatasan resolusi spasial. Karena itu saat ini banyak dikembangkan teknik pemrosesan penggabungan citra (image fusion) dimana satu atau lebih band pada satu jenis data satelit digabungkan sedemikian rupa dengan satu atau lebih band pada jenis data satelit yang berbeda.
Pada pembahasan berikut akan dilakukan penggabungan citra dengan menggunakan tiga jenis data satelit yang mempunyai perbedaan resolusi spasial. Dari penggabungan ini diharapkan dapat terlihat penampakan obyek permukaan yang lebih baik dengan mempertahankan informasi dari salah satu jenis data satelit yang dipakai.
Artikel lengkap (pdf) dapat diunduh, silakan Klik disini.
Artikel pada buku:
Zamrud Khatulistiwa: teropong dari luar angkasa sampai laut dalam, P3-TISDA BPPT, Jakarta, 2004, ISBN 979-3017-03-1.
Catetan kecil httsan 
gw punya grup band namanya cita band & the master band
pak hartanto, diantara berbagai macam algoritma pan sharpening, sebenarnya algoritma manakah yg paling bisa mempertahankan atribut spektral dari citra MS-nya?,
apakah cuma wavelet aja? ato ad yg laen?
ato berlaku kasus per kasus?
terimakasih.
mas bramantyo maaf baru balas. saya lihat banyak algoritma yang muncul sekarang, walau hadil modifikasi yang lama. saya belum bisa menyimpulkan hal yang mas tanya…
kasus per kasus akan sangat mungkin terjadi.
Maaf pa bramantio dan pa hartanto kalo bisa minta saran, saya mahasiswa s2 ilkom yang baru mendalami image processing, kalo algoritma a trous (dengan lubang) apakah salah satu dari algoritma pan sharpening? atau sebaliknya. Karena menurut paper yang saya baca ” Multiresolution based image fusion with aditive wavelet decomposition” algoritma a trous menggunakan dyadic wavelet untuk menggabungkan (merging) non dyadic data (citra SPOT, LANDSAT TM)
terima kasih sebelumnya
yah bapak benar, cukup sulit ternyata, kembali ke tujuan mungkin jawaban paling bijak,
bwt mas ogi, setau saya ada perbedaan antara image fusion dan pan sharpening, pan sharpening termasuk dalam image fusion karena dia menggabungkan data dari sensor yg berbeda reslusinya (spasial,spektral), tapi image fusion belum tentu pan sharpening, walaupun intinya sama,
pan sharpening = SPOT XS fused with SPOT PAN, LANDSAT ETM++ fused with LANDSAT PAN, IKONOS MS + PAN, ALOS AVNIR+PRISM, de el el,
image fusion = LANDSAT ETM + SPOT PAN, LANDSAT ETM + ERS SAR, LANDSAT TM + IRS PAN, ato mungkin LANDSAT ETM + ALOS PALSAR
mohon koreksi jika ada kesalahan
ikutan nyimak om,
pansharp antara MS dan Panchro biasanya perekaman atau akuisisi pengambilan gambarnya seperti sudah berpasangan satu vendor hanya beda sensor biasanya bisa automatic hasil lsngsung maksimal
sedangkan fusion antar MS dan PAN tidak selalu sama perekaman atau akuisisinya, bisa beda vendor maupun sensornya tidak cukup dengan automatic
mohon dikoreksi msh pemula, .