Pada bidang pengindraan jauh dikenal definisi dari fusi data yaitu sebuah format kerja formal tentang cara dan alat bantu untuk menggabungkan data yang didapatkan dari sumber yang berbeda. Data fusion bertujuan mendapatkan informasi dengan kualitas yang lebih baik. Definisi “kualitas yang lebih baik” akan bergantung kepada aplikasinya (Wald 1999).
Data citra yang sering dipakai dalam analisis pengindraan jauh antara lain adalah citra pankromatik dengan informasi keabu-abuan, umumnya memiliki informasi spasial tinggi sehingga dapat membantu melokasikan suatu objek di muka bumi. Selain itu terdapat pula citra multispektral berwarna dengan saluran multispektrum yang lebih memberikan informasi warna berdasarkan pantulan dan penyerapan sinar elektromagnetik oleh objek yang ditangkap oleh sensor. Pada umumnya citra multispektral beresolusi rendah dengan artian memiliki informasi spasial yang rendah namun memberikan informasi warna yang tinggi.
Pada sistem sensor satelit pengindraan jauh, resolusi spasial dan resolusi spektral citra merupakan hal yang saling bertolak belakang. Beberapa satelit pengindraan mampu memberikan citra dengan informasi multispektral yang dapat membedakan fitur secara spektral namun tidak secara spasial, begitu juga sebaliknya (Wang et al.2005).
Pada dasarnya sebuah citra pankromatik mempunyai rentang spektrum gelombang yang lebih besar daripada kanal/band multispektral. Dengan demikian untuk menerima sejumlah energi yang sama, ukuran sensor pankromatik dapat lebih kecil dibandingkan sensor multispektral. Oleh karena itu dalam sekali perekaman, sensor pankromatik dengan ukuran yang sama dapat memberikan lebih banyak informasi spasial. Selain itu volume data sepasang citra multispektral resolusi rendah akan jauh lebih kecil jika dibandingkan dengan volume sebuah citra multispektral resolusi tinggi (Zhang 2004).
Keterbatasan pada penyediaan citra multispektral beresolusi tinggi didapatkan solusi untuk menghasilkan citra multispektral yang kaya akan informasi spasial maupun informasi warna.
Kedua citra pankromatik dan citra multispektral, terlebih penggabungan kedua citra tersebut, memiliki andil yang besar dalam aplikasi indraja. Proses penggabungan citra pankromatik dan citra multispektral ini umum dikenal sebagai image fusion atau pan-sharpening. Fusi citra (image fusion) secara umum diartikan sebagai teknik untuk mengintegrasikan detail geometri atau spasial dari suatu citra pankromatik beresolusi tinggi dengan citra multispektral beresolusi rendah. Tujuan yang hendak dicapai dalam tahapan ini adalah didapatkannya tepian objek (edge) yang semakin jelas serta didapatkannya informasi warna yang semakin tajam dan representatif dengan mengacu pada citra multispektral awal. Proses fusi citra pada bidang pengindraan jauh bertujuan mempermudah langkah analisis citra satelit, terutama pada analisis yang memerlukan ekstrasi objek citra secara detail, diantaranya analisis penggunaan lahan (land use), analisis tata ruang kota, analisis tren perkembangan wilayah, aplikasi prediksi bencana alam maupun kegunaan lainnya.
Dalam pengindraan jauh terdapat beberapa metode fusi citra yang biasa/umum digunakan, diantaranya adalah:
1. Gram-Schmidt Pan Sharpening
Dengan menggunakan transformasi Gram-Schmidt pada kanal/band kedua citra.
2. Metode Brovey
Merupakan metode yang paling populer untuk memadukan dua macam citra yang berbeda resolusi spasial atau lebih mudahnya merupakan metode perkalian antara citra multispektral dan citra pankromatik. Namun terbatas pada band RGB saja pada citra multispektralnya.
3. Metode PCA (Principal Camponent Analysis)
Menganalisis data multispektral dengan saluran yang relatif banyak dan satu sama lain saling berkorelasi, sehingga membentuk citra baru dengan jumlah band lebih sedikit.
4. Metode Hue Saturation value
Dengan menggunakan transformasi Gram-Schmidt pada kanal/band kedua citra.
2. Metode Brovey
Merupakan metode yang paling populer untuk memadukan dua macam citra yang berbeda resolusi spasial atau lebih mudahnya merupakan metode perkalian antara citra multispektral dan citra pankromatik. Namun terbatas pada band RGB saja pada citra multispektralnya.
3. Metode PCA (Principal Camponent Analysis)
Menganalisis data multispektral dengan saluran yang relatif banyak dan satu sama lain saling berkorelasi, sehingga membentuk citra baru dengan jumlah band lebih sedikit.
4. Metode Hue Saturation value
Sumur
Lillesand TM, Kiefer RW. 1990. Pengindraan Jauh dan Interpretasi Citra. Dulbahri, Suharsono P,
Hartono, Suharyadi, penerjemah; Sutanto, penyunting; Yogyakarta: Gajah Mada
University Press.
Wandayani, A. (2007). Perbandingan Metode Brovey dan PCA Dalam
Fusi Citra Pankromatik dan Multispektral. IPB. Bogor
:thumbup
BalasHapus:bingung
BalasHapus