HIPERSPEKTRAL, MASA DEPAN TEKNOLOGI INDERAJA

Home  >>  Geomatika  >>  HIPERSPEKTRAL, MASA DEPAN TEKNOLOGI INDERAJA

HIPERSPEKTRAL, MASA DEPAN TEKNOLOGI INDERAJA

22
Dec,2006

14

Teknologi Hiperspektral (hyperspectral technology) yang juga dikenal dengan istilah Imaging Spectrometer, merupakan kelanjutan dari teknologi multispektral (multispectral). Sistem Penginderaan Jauh Hiperspektral merupakan paradigma baru dalam dunia penginderaan jauh. Teknik ini menggunakan jumlah sensor hyper alias berlebih sehingga hasil yang didapat lebih detail dan akurat. Untuk kebutuhan bidang pertanian misalnya, dari satelit dapat dikumpulkan data detail mengenai lokasi rawan hama, lokasi panen, rawan kekeringan, rawan banjir, sampai pendugaan umur tanaman dan penentuan jenis tanaman. Sementara di bidang pertambangan, teknologi ini mampu mengidentifikasi jenis jenis material tambang (mineral).

Beberapa dekade yang lalu, teknologi hiperspektral hanya dikenal dikalangan para peneliti dan pakar. Dengan munculnya sistem airbone hyperspectral imaging komersial, Teknologi Hiperspeltral telah siap untuk memasuki mainstream penginderaan jauh. Dengan teknologi ini, kita akan banyak terbantu dalam pekerjaan/penelitian yang terkait dengan manajemen SDA, Pertanian, eksplorasi mineral dan monitoring lingkungan. Banyak Manfaat yang ditawarkan teknologi ini, akan tetapi pemanfaatannya ini memerlukan pemahanan terhadap data alam dan berbagai startegi pemrosesan dan interpretasi dari citra tersebut.

Dari Multi Spektral ke Hyperspektral

Teknologi Hyperspektral merupakan kelanjutan dari multi spektral, Sensor Hiperspektral memanfaatkan jumlah kanal yang jauh lebih banyak dari pada sensor multispektral dengan resolusi bandwidth yang lebih sempit. Umumnya sensor hyperspektral terdiri dari 100-200 kanal dengan resolusi bandwidth 5-10 nm. Akan jauh berbeda jika dibandingkan dengan multispektral yang rata rata hanya terdiri dari 5 – 10 kanal, dengan resolusi bandwidth yahg lebih besar: 70-400 nm.

Dengan kanal kanal yang lebih sempit dengan jumlah yang jauh lebih banyak, sensor hyperspektral dapat digunakan untuk melakukakan pemisahan, klasifikasi dan identifikasi objek / material di muka bumi, sebagaimana objek aslinya. Kemampuan lainnya adalah untuk mendeteksi target subpixel, yang akan sangat membantu dalam mendeteksi objek dengan resolusi pixel yang lebih kecil.

Gambar 1, menunjukkan bahwa Hiperspektral mampu mendeteksi suatu objek dengan resolusi pixel yang kecil. Objek berwarna merah – kecil yang ada pada citra hiperspektral tidak bisa kita temukan pada citra multispektral

Hiperspektral: Spectrokopi dan Inderaja

Instrumen yang digunakan untuk menangkap objek Hiperspektral di kenal dengan spectrometer imaging. Pengembangan instumen ini, melibatkan dua teknologi yang berbeda, yang terkait satu dengan yang lainnya. Spektroskopi (spectroscopy) dan remote imaging (penginderaan) objek dipermukaan bumi.

Spektroskopi

Spektroskopi adalah studi tentang cahaya yang dipancarkan atau dipantulkan oleh material atau kombinasi (campuran) antar material, yang terkait dengan panjang gelombang sebagai perwakilan dari energi yang diterima/dipentulkan oleh objek. Sebagai aplikasi dalam inderaja optis, spektroskopi memanfaatkan spektrum cahaya matahari yang dipantulkan oleh material yang ada dipermukaan bumi, baik yang bersifat alami maupun buatan manusia.

Instrumen dari spektroskopi ini dikenal dengan nama spektrometer (spectrometer) atau spektroradiometer (spectroradiometer), yang digunakan untuk mendapatkan informasi tentang spektrum cahaya yang dipantulkan oleh material uji yang dilakukakn dilaboraturium. Elemen dispersi optis (seperti prisma) yang ada pada spektrometer membagi cahaya dalam kanal kanal sempit, kemudian panjang gelombang yang berdekatan dan energi dari setiap kanal direkam oleh detektor-detektor. Dengan menggunakan ratusan atau bahkan ribuan detektor, spektrometer dapat mengukur spektral dari kanal yang panjang gelombangnya berkisar 0.4-2.4 mm ([panjang gelombang dari cahaya tampak sampai Infra merah tengah).

Sensor perekam jarak jauh

Sensor perekam jarak jauh (Remote Imager) dirancang untuk dapat mengukur cahaya yang dipantulkan oleh objek pada area berdekatan di permukaan bumi. Citra yang direkam oleh Sensor perekam ini kemudian diolah oleh spektormeter yang ada bumi.

Nilai Replektan Spektral

Nilai Replektan Spektral ( Spectral Reflectance, selanjutnya disebut spektra) merupakan : perbandingan antara energi yang dipantulkan dengan energi yang sampai pada suatu objek sebagai fungsi panjang gelombang.

Spektra merupakan suatu kwantitas tanpa unit yang mencakup harga dari 0 sampai 1.0, atau dapat juga dinyatakan sebagai persentase, seperti di grafik diatas. pengukuran spektra dari suatu material uji dilakukan di laboratorium, nilai energi juga diperhitungkan dalam menentukan nilia spektra dari suatu material uji. Nilai energi ini diukur secara langsung atau diperoleh dari pengukuran cahaya yang dipantulkan dari sebuah material standar yang telah diketahui nilai spektranya.

Spektra ini penting, sebagai alat bantu dalam interpretasi citra hiperspektral. Nilai spektra bervariasi terhadap panjang gelombang untuk hampir semua material sebab energi pada panjang gelombang tertentu dihamburkan atau diserap ke tingkat derajat yang berbeda. Variasi spektra akan tampak jelas ketika kita membandingkan kurva spektra dengan kurva panjang gelombang untuk material yang berbeda, seperti yang ditampilkan pada Gambar 3.

Bentuk suatu kurva spektra serta posisi dan kekuatan daya serap kanal dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan memilah material yang berbeda. Sebagai contoh, tumbuh-tumbuhan mempunyai spektra(daya pantul) lebih tinggi pada kanal inframerah-dekat dan memiliki spektra lebih rendah daripada tanah (soil) pada band merah.

Spektra Mineral

Material non organik seperti mineral, komposisi kimia dan sturuktur kristalnya mempengaruhi bentuk bentuk kurva spektral. Penyerapan pada panjang gelombang spesifik disebabkan oleh adanya ion atau unsur-unsur bahan kimia tertentu, dan ikatan unsur-unsur kimia antar elemen yang ada. Ilustrasi pada gambar 4 menunjukkan spektra beberapa mineral.

Spektra Tumbuhan

Spektra dari tumbuhan hijau yang sehat mempunyai bentuk yang khusus. Bentuk kurva dipengaruhi oleh absorbsi dari pigmen hijau (klorofil) dan pigmen daun lainnya. Klorofil menyerap cahaya tampak dengan sangat efektif tetapi menyerap panjang gelombang merah dan biru lebih kuat dibanding hijau, sehingga tumbuhan yang sehat akan berwarna hijau. Lihat gambar 5

Pustaka Spektra

Beberapa pustaka spektra dari material alami maupun buatan manusia, telah tersedia untuk digunakan oleh publik Pustaka tersebut menyediakan referensi spektral yang dapat membantu dalam melakukakn interpretasi citra hiperspektral. Saat ini telah tersedia pustaka spektra ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) dan pustaka spektral USGS (the United States Geological Survey).

Pustaka spektral ASTER dibuat dan disediakan oleh NASA sebagai bagian dari pengembangan instrumen penginderaan ASTER. Di dalamnya telah termasuk kompilasi spektral dari NASA, Laboratorium Jet Propulsion, Johns Hopkins University dan dari Laboratorium milik USGS sendiri. Pustaka Spektra ASTER telah mempunyai 2000 spektra yang meliputi mineral, batuan, material buatan manusia, air, dan salju. Semua spectra tersedia untuk panjang gelombang 0.4 to 14 ?m. Pustaka ini dapat diakses dan diunduh melalui alamat: http://speclib.jpl.nasa.gov

Pustaka spektral USGS, merupakan pustaka yang disediakan oleh Laboratorium Spektroskopi USGS. Tersedia sekitar 500 spectra dari mineral dan beberapa jenis tumbuhan, dengan area kanal dari 0.3-3 ?m. Pustaka USGS dapat diakses melalui: http://speclab.cr.usgs.gov/spectral.lib04/spectral-lib04.html Di dalam pustaka ini sudah termasuk pustaka referensi standard dari TNTmips, sebuah software analisys Citra hiperspektral

Daftar Pustaka

Smith, Randall B (2006), Introduction to Hyperspectral Imaging, MicroImagis Inc, Http://www.microimages.com,

Short, Nicholas M.(2006) Remote Sensing Systems – Hyperspectral Imaging, NASA, http://rst.gsfc.nasa.gov

Tapley, Byron D(2006) Hyperspectral Remote Sensing, Centre for Space Research- University of Texas, http://www.csr.utexas.edu/

Pike, John(2005) Hyperspectral Imaging, Fedeartion of American Scientist: http://www.fas.org/

Lalu Muhamad Jaelani,

*Tulisan ini merupakan rintisan dari penelitian dalam bidang hyperspectral-Remote sensing.

Catatan: semua gambar belum sempat ditampilkan di web ini, silahkan download di –> pengantar-hyperspectral

14 Comments so far:

  1. Aldila says:

    wah..artikel yg bermanfaat!
    pdfnya kog ga bisa dibuka ya pak..

  2. Aldila says:

    bisa didownload, tapi waktu pdfnya dibuka muncul tulisan —> http://i42.tinypic.com/mtl63d.png

  3. Aldila says:

    trimakasih pak..

  4. Aldila says:

    trimakasih pak..

  5. king says:

    terima kasih pak, ini bermanfaat sekali…

  6. lmjaelani says:

    Semoga bermanfaat dan menjadi bahan awal mata kuliah hiperspektral di geomatika

  7. mtnugraha says:

    Saya juga sangat tertarik mengenai hiperspectral ini mas, karena kebetulan pernah nyoba ngolah data citra Hyperion (tapi tidak tuntas). Kalau mas pernah ngolah dan analisis citra hiperspectral ditunggu postingannya mas, supaya bisa “ngeh” mengenai hiperspectral ini.

    • lmjaelani says:

      sayang sekali, saat ini saya sudah memutuskan untuk tidak menggeluti hiperspektral, datanya terlalu mahal. hehe

      riset saya saat ini fokus ke koreksi atmosfer

  8. mtnugraha says:

    Wah sayang juga mas, hehehe ……, tapi boleh tuh mas mengenai koreksi atmosfer, saya pengen lebih tau penggunaan software seperti ATCOR atau FLAASH, kalau bisa share di blog mas risetnya ….. hehehehe …..

    • lmjaelani says:

      InsyaAllah Pak, atmospheric correction ini adalah salah satu tahap yang sangat sering dilompati (alias tidak diperhatikan), padahal PATH radiance dari atmosphere itu gede juga.

      Saya tidak menggunakan software, sementara masih coding dulu, karena penelitiannya harus menerapkan rumus rumus yang diolah dari berbagai paper atau plus metode yang kita kembangkan sendiri

Leave a Reply

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

%d bloggers like this: