Kesepadanan Skala Peta dan Resolusi Spasial Citra

Peta dalam geografi adalah gambar rupa bumi yang umumnya berbentuk dua dimensi statis. Pada peta terdapat skala yang menyatakan perbandingan antara ukuran objek di peta dengan ukuran sebenarnya di muka bumi. Skala 1:25.000 (1 berbanding 25.000) artinya adalah 1 satuan di peta sama dengan 25.000 satuan di muka bumi. Jika ukuran cm (centimeter) digunakan maka 1 cm di peta sama 25.000 cm (250 m) di lapangan. Jika suatu objek di peta skala 1:25000 memiliki panjang 4 cm maka ukuran sebenarnya adalah 1 km (4 cm x 25000 cm = 100.000 cm = 1000 m = 1 km). Semakin besar skala peta semakin detil bentuk rupa bumi nampak di peta. Peta-peta dengan skala 1:1000, 1:2000 mapun 1:5000 biasa disebut peta skala besar, sedang peta skala 1:250.000, 1:500.000 maupun 1:1.000.000 disebut peta skala kecil, dan diantaranya disebut peta skala menengah.


Pada peta, bentuk muka bumi yang rumit ditampilkan melalui simbol-simbol peta yang jika dikelompokkan simbol-simbol ini hanya mencakup tiga fitur saja yakni: titik, garis dan poligon. Bentuk memanjang seperti jalan, jaringan sungai digambarkan di peta melalui fitur garis; lokasi tempat ibadah, titik triangulasi dan sekolah digambarkan melalui fitur titik; sementara permukiman, hutan, dan sawah digambarkan melalui fitur poligon. Peta yang hanya mencakup ketiga unsur di atas lazim disebut peta garis. Peta topografi (rupa bumi) termasuk peta garis. Selain peta garis terdapat peta citra.

Sumber data peta biasanya dari hasil survai terestris, data tabular, foto udara, juga dari citra satelit. Yang terakhir disebut ini perkembangannya sangat pesat sekali. Dimulai dari citra Landsat-1 pada tahun 1972  hingga terkini 2009 adalah WoldView-2  yang mengusung keunggulaan resolusi spasial yang tinggi (0,5 m). Resolusi spasial berkenaan dengan ukuran sebuah piksel citra yang mewakili suatu area di permukaan bumi. Ukuran kuantitatif dari resolusi spasial citra adalah seberapa detail suatu wilayah nampak dalam citra. Citra-citra satelit yang memiliki resolusi spasial 0,4 – 4 m disebut citra bersolusi tinggi, 4 – 30 m disebut menengah (sedang), dan 30 m hingga > 1000 m disebut beresolusi rendah. Sebagai contoh, citra-citra dari satelit GeoEye-1, WorldView-2, WorldView-1, QuickBird, IKONOS, FORMOSAT-2, and SPOT-5 adalah citra bersolusi tinggi. Citra-citra dari satelit ASTER, LANDSAT 7 dan CBERS-2 dikelompokkan pada citra bersolusi menengah. Sedangkan citra-citra dari satelit NOAA AVHRR, Terra MODIS dan Aqua MODIS dikelompokkan ke citra beresolusi rendah.

Untuk kepentingan pemetaan baik itu untuk tata ruang wilayah maupun yang lainnya, pemilihan data citra yang tepat sangatlah penting. Misalnya untuk perencanaan tata ruang kota, citra satelit apa yang diperlukan? Atau jika kita sudah melakukan analisis citra Landsat TM sehingga menghasilkan data Tutupan Lahan, maka berapa skala optimum jika ingin dicetak ?

Memilih citra yang tepat bukan cuma didasari oleh ‘budget’. Karena keterbatasan dana maka citra yang dibeli seadanya saja atau sebaliknya, memiliki dana tak terbatas maka citra yang dibeli terlalu berlebih (mis: WorldView-2) padahal hanya untuk klasifikasi tutupan pada skala wilayah yang cukup luas (kabupaten – propinsi). Hal ini justru bisa memperumit pekerjaan. Sekedar mengingat saja, bahwa klasifikasi penggunaan lahan pada citra bersolusi tinggi (WorldView-2, QuickBird, Ikonos) lebih susah dibanding citra yang mempunya resolusi spasial rendah maupun menengah (Landsat, ASTER, dll). Karena variasi spasial pada citra beresolusi tinggi lebih tinggi dibanding yang beresolusi menengah maupun rendah, terlebih untuk wilayah-wilayah perkotaan. Jika hanya menggunakan metode klasifikasi standar seperti Maximum Likehood hasilnya tidaklah begitu menggembirakan.

Karenanya memilih citra yang sepadan untuk pemetaan adalah hal penting. Untuk memilih citra yang sepadan untuk pemetaan yang optimum ada rumusan matematisnya. Rumusan ini dicetuskan oleh Wado R. Tobler pada tahun 1987. Mr. Tobler adalah seorang profesor emiritus bidang geografi dari universitas California-Santa Barbara, Amerika. Dia banyak menemukan perhitungan proyeksi peta dan dikenal sebagai ‘pembuat peta’.  Menurutnya seorang kartograf (ahli perpetaan) selalu ingin memasukkan ‘objek’ sekecil apapun dalam peta, karena setiap informasi sekecil apapun pada dasarnya penting. Namun karena keterbatasan penyajian (tergantung besarnya skala yang menjadi target), maka tidak smua objek bisa tampak dalam peta, objek yang terlalu kecil dengan sendirinya akan hilang atau justru perlu dihilangkan agar peta yang ditampilkan nanti nampak lebih apik.

Adapun rumusan atau aturan kesepadanan skala peta dan resolusi spasial citra dari Tobler ini adalah “Bagi bilangan penyebut skala peta dengan 1000 ( penggunaan angka 1000 dimaksudkan agar terdeteksi dalam satuan meter) maka resolusi citra yang sepadan adalah setengah dari hasil pembagian tersebut”.

Sebagai contoh, jika kita tidak yakin berapa besar resolusi citra yang efektif diperlukan utuk mendeteksi objek pada skala peta 1:50.000, maka sesuai aturan Tobler,  resolusi citra yang diperlukan adalah 25 m, angka ini diperoleh dari 50.000 / (1000 * 2). Jika kita sudah mengetahui resolusi citra yang diperlukan, maka selanjutnya kita bisa mencari citra satelit apa yang diperlukan, QuickBird kah? Ikonos kah? Landsat kah?

Atau sebaliknya jika kita memiliki data citra satelit beresolusi 1 m, maka berapa besar skala peta yang optimum dihasilkan? Masih sesuai aturan Tobler, jawabnya adalah sebagai berikut:

Skala peta  =   Resolusi spasial citra (dalam meter) * 2 * 1000

Skala peta =   1 * 2 * 1000

Skala peta =   2000,  atau  1:2000

Contoh hasil perhitungan kesepadanan skala peta dan resolusi spasial citra sesuai aturan Tobler bisa dilihat pada tabel berikut.

Pemahaman sederhana tentang korelasi skala dan resolusi citra, terkait rumusan Tobler seperti ini:

  • Seberapa besarkah objek di bumi yang mau dikenali oleh mata kita di atas peta?
  • Kalau kita memakai skala 1:1000,  maka objek sebesar 1 meter di bumi setara dengan 1 milimeter di peta. Jika 1 mili masih dirasa cukup besar bisa diturunkan menjadi 0.5 mili (cukup kecil bukan), itu artinya objek tersebut di lapangan ukurannya 0.5 m  (ukuran ini setara dengan resolusi spasial band pankromatik citra World View-2)

Namun demikian perlu diperhatikan unsur generalisasi (penyederhanaan). Tidak semua objek dipetakan, karena memang peta adalah bentuk penyederhanaan bentuk muka bumi. Unsur-unsur minor yang membuat peta menjadi ‘runyam’ dihilangkan. Sebaliknya yang kecil namun penting justru ditonjolkan (eksagrasi), seperti unsur jalan setapak, titik triangulasi, dan lainnya.

Benar Tobler telah membantu kita dalam memilih citra satelit dari sudut resolusi spasial, namun demikian hal tersebut tidaklah cukup karena pemilihan citra untuk pemetaan bukan hanya dilandasi oleh resolusi spasialnya saja tetapi perlu dipertimbangkan resolusi temporal maupun resolusi spektralnya. Resolusi temporal menyangkut rentang waktu satelit dalam mengindera (mengunjungi) lokasi yang sama di muka bumi. Satelit Landsat memiliki waktu kunjung 16 hari, sementara FORMOSAT-2 dan WorldView-2 waktu kunjungnya per hari (tiap 1 hari). Namun demikian dengan kecepatan waktu kunjungnya yang per hari itu, orbit satelit FORMOSAT-2 mesti merelakan beberapa wilayah di muka bumi yang tak kan pernah dikunjunginya (menghasilkan gap).

Resolusi spektral berkenaan dengan seberapa banyak band-band spektral yang direkam oleh sensor satelit. Sebagai contoh citra satelit Landsat 7 ETM+ memiliki 8 band, citra WorldView-2 memiliki 9 band, dan FORMOSAT-2  memiliki 5 band. Kini dalam perkembangannya citra satelit bisa memiliki hingga beratus-ratus band, citra ini disebut citra hyperspektral. Sebagai contoh adalah sensor Hyperion yang ditempelkan pada satelit NASA EO-1 yang menghasilkan 220 band. Belum cukup hanya di situ, type citra satelit dari sensor aktif  (radar) dan pasif (optik) juga patut dipertimbangkan mengingat ada beberapa tempat di Indonesia yang selalu tertutup awan sehingga citra radar patut menjadi pilihan.

Referensi

CRISP, 2001, Spatial Resolution, URL: http://www.crisp.nus.edu.sg/~research/tutorial/image.htm, diakses pada 4 Januari 2011.

Gandharum, L., 2010, Classification of Oil Palm in Indonesia Using FORMOSAT-2 Satellite Image, Master Thesis, National Central University, Taiwan.

Rajinder, 2010, On map scale and raster resolution, URL: http://tiny.cc/eh4jz, diakses pada  27 Desember 2010

Wikipedia, Map, URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Map, diakses pada 1 Januari 2011.

Skala Peta

Terdeteksi

dalam meter

Resolusi citra (m)

Citra satelit yang spadan dan resolusinya dalam meter*

1:1.000

1

0,5

QuickBird: p =0,6

WorldView-2: p=0,5

GeoEye-1: p=0,4

1:2000

2

1

Ikonos: p=1

GeoEye: m=1,65

WorldView-2: m=1,8

1:5.000

5

2,5

QuikBird: m=2,4 & 2,8

SPOT-5: p=2,5 – 5

Formosat-2: p=2

ALOS: p=2,5

1:1.0000

10

5

SPOT-5: p=2,5-5

Ikonos: m=4

1:15.000

15

7,5

Formosat-2: m=8

1:25.000

25

12,5

SPOT-5: m=10

Landsat TM: p=15

ALOS: m=10

ASTER:VNIR=15

1:50.000

50

25

Landsat TM: m=30

ASTER: SWIR=30

1:100.000

100

50

Landsat TM: m=30

About these ads

About laju gandharum

Lahir besar di Jakarta - Depok. Utamanya beraktifitas di Jakarta..

Posted on January 7, 2011, in Geography, GIS & RS and tagged , , . Bookmark the permalink. 32 Comments.

  1. thanks bro…!!! mambantu banget bagi gw…!!
    tapi kalo untuk geometriknya gimana bro..? koq kalo qb or ikonos utk 1 : 1.000 kalo dibandingin ma peta dasar yg bersumber dari foto udara or terestrial, koq suka berbeda dibeberapa bagian (perbedaan yg tdk homogen). gak tau mana yg benar sih! skalipun citra tsb sudah di ortho rect..!

    ada beberapa citra yg gw gak familier nih..!!! mis. formosat & worldview, sampe skarang liat barangnya aja blom pernah.
    punya spek teknisnya gak? and dapetinnya gimana?.
    tq banyak2

    • Om Ilham terimakasih udah komen,
      Sy gak bs kasih komentar byk…
      Eniwe, setau sy satelit modern pengindera bumi sudah dilengkapi INS (Inertial Navigation System). Sistem ini memungkinkan citra yang terekam secara otomatis sudah bergeoreferensi. Georeferensi mengacu pada sistem posisi global (GPS) yang menggunakan Proyeksi UTM dan datum WGS 84. Kalo tingkat akurasi citra ini yg digunakan dan dibandingkan dgn peta skala 1:1000 dari pengolahan foto udara, maka tentunya akan ada perbedaan-perbedaan.

      Akurasi citra level selanjutnya biasanya spt yg om Ilham sebutkan adalah orthorektifikasi. Pada level ini distorsi citra karena terrain (topografi) dihilangkan atau dieliminasi. Untuk bs pada level ini, ia mensyaratkan titik kontrol di lapangan dan DEM (digital elevation model). Akurasi yg diperoleh tergantung dari seberaba banyak, distribusi dan akurasi dari titik2 kontrol di lapangan. Selain itu dipengaruhi juga oleh seberapa akurat Data DEM yg digunakan.

      Jadi terjadi perbedaan walau sudah diorthorektifikasi mungkin karena jumlah, distribusi dan akurasi titik kontrol dr citra Ikonos dan peta dasar 1:1.000 berbeda. Belum lagi, pemrosesan data foto udara pd jaman dulu untuk menghasilkan peta dasar masih lebih banyak melibatkan manusia, tidak fully digital…mengakibatkan human error…yang berkontribusi pada distorsi ..

      Mengenai citra yg gak familiar..mangga di googling aja yah…

      Thx om Ilham, sukses selalu..

  2. Thans om, ini bermanfaat sekali…pedoman ini sama juga diberlakukan oleh bakosurtanal pada garis konturnya. Misal skala 1 : 25,000 konturnya adalah 12,5 m

  3. Makasih Mas Laju infonya, berguna sekali untuk perbendaharaan ilmu saya

  4. izin bookmark y bang! cz, bentar lage mau PKL neh :D ttg IndraJa…

    tak lapu sy ucapkan, trima kasih infony…

  5. ijin bookmark juga mas laju. berguna sekali.

  6. mantap tulisannya…terima kasih atas sharing ilmunya

  7. Farid mutaqien

    makasih sharing ilmunya, sangat bermanfaat, jgn bosen ya mas laju

    makasih banyak

    Farid GD itenas 99

  8. Tulisan yang sangat berguna, bisa jadi bahan rujukan penentuan skala peta optimum yang dapat dihasilkan dari sebuah citra satelit resolusi tertentu. Makasih Mas.

  9. Makasih infonya Pak, sangat bermanfaat. Bagaimana dengan kesepadan data SRTM dengan interval kontur peta yang dihasilkan Pak? Terima kasih sebelumnya.

  10. wah informasi yg bermanfaat terima kasih…

  11. bagus tulisannya mas, moga sukses selalu.

  12. Terima Kasih mas infonya…
    Cukup memberikan pencerahan…

    Mas,klo saya punya sebuah citra. bagaimana mengetahui skala nya??
    Apakah ada aplikasi utk mengetahuinya??
    Terima Kasih

    • Fitzast, yg dimiliki citra adalah resolusi spasial (ukuran 1 piksel citra di lapangan) bukan skala. Citra asli Landsat TM resolusi spasialnya 30x30m, IKONOS 1x1m, dst. Ukuran ini bs dispadankan dengan skala peta spt tulisan sy tsb. Perlu diperhatikan bhw resolusi spasial suatu citra untuk kepentingan praktis maupun analisis bisa dirubah (resample) ke ukuran tertentu.

      Demikian smoga membantu,

  13. Terima kasih pak infonya, sangat mencerahkan

  14. Faris Zulkarnain

    Jadi inget kuliah kartografi nih Pak Laju hehe. Terima kasih Pak infonya, berguna sekali buat mengingat kembali kaidah kartografis.
    Salam, Faris.

  15. pliss, gimana caranya dapetin peta raster resolusi 10 atau 30 meter, untuk se kawasan Kecamatan Cililin aja (Kab. Bandung Barat),, bantuannya dong admin

  16. kalo bisa, saya nazar kasih hadiah buat admin deh

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

Follow

Get every new post delivered to your Inbox.

%d bloggers like this: