Dimensi Spasial

Resolusi Spasial : Tinggi, Menengah, dan rendah

Skala Spasial data Penginderaan jauh bisa dikategorikan menjadi :

1. Baik < 5 m
2. Sedang 5 m - 100 m
3. Kasar > 100 m

                           Resolusi tinggi: 2,4 pixel                                                                            Resolusi Sedang : pixel 25m

Hubungan Antara Resolusi Spasial dan luasannya

Dimensi Spasial dari Pencitraan Sensor baik ukuran Pixel, dan tingkat daerah yang dicakup oleh Image, semuanya saling terkait seperti yang ditunjukkan dalam gambar berikut 

Peta Koran Online Dalam Berbagai Bahasa Di Seluruh dunia

NewsPaperMap - Menemukan dan menerjemahkan semua Surat kabar di dunia 

Menggunakan LandsatLook Viewer dari USGS

                Anda dapat menemukan Area/Lokasi yang anda inginkan langsung dengan kondisi tampilan data asli Product Level 1 citra Landsat dengan Panning dan Zooming lokasi di seluruh dunia. Dengan bantuan pemilihan Tema dan resolusi yang lebih detail. Dengan menggunakan tools Advanced Query anda dapat memodifikasi dari parameter standar berdasarkan Tahun Akuisisi Perekaman data citra yang tersedia dari 1972 s/d sekarang, tanggal mulai dari 01 january s/d 31 Desember, Maksimum ketertutupan Awan 0% s/d 100%, dan checklist sensor citra Landsat (MSS, TM, ETM+, atau ETM+_SLC_OFF).

http://landsatlook.usgs.gov/

Pan-Sharpening

Sebagian besar Satelit resolusi tinggi dan menengah menangkap data resolusi tinggi dalam satu Band Panchromatic, dan data resolusi rendah pada beberapan Band Multispektral. Ukuran Pixel dari Band Multispektral merupakan kelipatan dari ukuran Pixel dari Band Panchromatic. Dengan teknik Pan-Sharpening kedua data tersebut digabungkan untuk menghasilkan Image yang berwarna dan detail yang lebih baik dari Citra Panchromatic. Dengan Citra yang telah di Pan-Sharpen anda akan mendapatkan citra berwarna yang cocok untuk berbagai Aplikasi, seperti Pemetaan data Spasial, Pemetaan Vegetasi, atau sebagai Peta dasar latar belakang Vektor. Dengan resolusi Spasial Tinggi memungkinkan anda untuk melihat objek lebih detail. 

Pengolahan Citra

Image Processing merupakan ilmu khusus pengolahan citra digital pada dunia pemetaan khususnya Penginderaan Jauh ( Remote Sensing ) dengan tujuan untuk menghasilkan citra satelit yang mempunyai ketelitian dan akurasi koreksi Geometrik meskipun pada dasarnya Citra Original raw data citra mentah yang belum dilakukan pengolahan sudah georeference dan Ortho ready yang masih standar bawaan pada saat satelit melakukan shoot tasking (Pemotretan). Tujuan lain pengolahan citra adalah menghasilkan Citra yang bersih dari awan secara tampilan detail, Tajam, Seemline, dan warna yang seimbang (Color Balance). Citra satelit harus melalui beberapa proses berikut :

• Image Pan-Sharpening
• Koreksi geometrik dan Orthorektifikasi
• Generate DEM
• Cloud Removing
• Contrast Enhancements
• Image matching dan Mosaicking

Citra Raw Data ( WorldView-2 50cm )

Setelah proses Image Processing ( WorldView-2 50cm )

False Color Composite Dari Citra Resolusi Tinggi

Untuk pemanfaatan Hires Imagery dari Google earth tentu saja tidak maksimal. karna imagery dari DigitalGlobe, Geoeye, atau Spot yang di google earth tidak update dan apabila kita unduh imagerynya yang harus di rekti setelahnya hanya secara visual saja. sesuai kebutuhan kita Citra Resolusi Tinggi bisa kita  order ke Reseller resmi seperti kami Reseller resmi dari Digitalglobe khususnya hires Quickbird dan Worldview. kalau lebih ke visualisasi saja natural color standard sudah cukup dengan 3 Band RGB nya. tapi kalau untuk pengklasifikasian pemukiman, hutan, tanaman dan badan airnya kita bisa order  yang Bundle  Panchromatic 0.6m dan Multispectral 2.4m. kombinasi Band RGB 321 untuk natural color dari hasil pansharpnya yang menghasilkan res 0.6m 4 Band, kombinasi Band RGB 321 untuk natural color, 432 untuk False color Red, dan 342 false color Green. kentara sekali pengklasifikasian dengan kombinasi False color Red ataupun Green terlihat dari tanamannya. apalagi sekarang DigitalGlobe sudah publish dengan 8 Band dari WorldView-2 nya tapi data Archivenya masih Minim sekali untuk Kawasan Indonesia.

Natural Color 

False color Red 

False Color Green  

  

Pemanfaatan Citra Quickbird di Bidang Kehutanan

Aplikasi pada bidang kehutanan digunakan untuk monitoring program reboisasi, illegal loging dan timber management. Hal ini penting karena dengan citra Quickbird penebangan liar dapat diketahui dengan cepat dan akurat. Begitu pula untuk kegiatan lain, seperti monitoring kebakaran hutan, deforestation dan penebangan liar.

Kehutanan (Forest Fire)

Illegal Logging

Kehutanan (Timber Management)

 Deforestation