Pengembangan Nilai Kualitas Radiometrik untuk Citra Landsat-8 (Fase I: Identifikasi Kabut) = Development of Landsat-8 Image Radiometric Quality Score (Phase I: Haze Identification)

Abstract

Kualitas radiometrik citra menunjukkan seberapa baik citra tersebut bebas dari pengaruh kesalahan radiometrik, setidaknya ada 2 parameter yang dapat diperoleh dari data Landsat-8 dan digunakan untuk menilai kualitas radiometrik, yaitu adanya kabut (haze) dan adanya awan atau jarak dari awan. Sebagai langkah awal dari pengembangan kualitas radiometrik citra, penelitian ini mengembangkan teknik untuk mengidentifikasi haze dari dataLandsat-8. Data yang digunakan adalah data Landsat-8 yang sudah terkoreksi geometrik ortho kemudian dilakukan koreksi radiometrik TOA (Top Of Atmosferic) dan BRDF (Biderectional Reflectance Distribution Function). Analisa yang digunakan adalah membandingkan teknik tasseled cap haze transformation, simplified tasseled cap haze transformation, haze optimized transform, dan algoritma pengembangan dengan teknik supervised haze transformation. Algoritma yang dikembangkan menggunakan histogram 2 dimensi (scaterplot 2D) dari kanal kanal birudan merah, analisa dilakukan berdasarkan data contoh (sample) reflektansi vegetasi dan lahan terbuka dari tiga kelas haze (tanpa haze, sedikit haze, dan banyak haze). Dengan menggunakan analisa visual, dipilih algoritma terbaik dalam mendeteksi haze yaitu supervised haze transformation.Image radiometric quality score is the score that shows how good the image from radiometric error. At least there are two parameters derived from Landsat-8 image that can be used to assess the radiometric quality, that are haze and cloud or cloud distance. As an initial work of the image radiometric quality score development, this research developed the haze identification technique from Landsat-8 image. This research used the Landsat-8 ortho rectified image, then radiometric correction (Top Of Atmospheric and Bidirectional Reflectance Distribution Function) was applied. We analyzed tasseled cap haze transformation, simplified tasseled cap haze transformation, hazeoptimized transform, and supervised haze transformation. The development of supervised haze transformation algorithms used the 2 dimensions (2D) histogram (scaterplot) between blue and red band. Analysis was carried out based on the sample reflectance of vegetation and bare soil in the three classes of haze (no haze, less haze, and much haze). By using the visual investigation, the best result in the haze detection was supervised haze transformationHlm. 124-13