Studi Analisis Citra Digital Hutan untuk Pemantauan dan Penghitungan Laju Perubahan Area

Judul : Studi Analisis Citra Digital Hutan untuk Pemantauan dan Penghitungan Laju Perubahan Area Penulis : Dyah Pratiwi, Dewi Agushinta R. , Sarifudin M. Tahun : 2011 Latar Belakang Hutan, “paru-paru” dunia, sebuah kawasan yang ditumbuhi pepohonan/ tumbuhan lain yang lebat berfungsi sebagai penampung CO2 habitat hewan, pelestari tanah dan merupakan aspek biosfer bumi paling penting. Perusakan hutan (deforestasi), dengan cara pembalakan liar, pembakaran uran untuk membuka ladang baru, dan sebagainya, tidak mudah dicegah/deteksi aparat. Dari total luas hutan di Indonesia yang mencapai 180 juta hektar hanya sekitar 23 persen, setara dengan 43 juta hektar saja masih terbebas dari deforestasi sehingga masih terjaha dan berupa hutan primer. Beberapa cara untuk memantau kondisi hutan, khusunya kondisi kerusakan hutan, misalkan melalui pesawat udara, maupun dengan teknologi penginderan jauh, seperti satelit. Upaya pemantauan memerlukan penguasaan teknologi observasi bumi dan pembangunan jejaringnya. Untuk memantau perubagan tutupan lahan, Indonesia memanfaatkan citra satelit Landsat. Teknologi canggih saat ini dapat melakukan akuisisi data hingga mampu mengasilkan data citra permukaan bumi. Demikian pula metode pengolahan data citra satelit untuk perubahan area hutan, namun masih terus dikembangkan agar memberikan hasil optimal. Tulisan ini merupakan studi awal analisis citra hutan untuk mengembangkan metode pemantauan dan perubahan area hutan menggunakan metode segmentasi yang ada di pengolahan citra. Dari representasi warna citra digital hutan, diharapkan akan didapat metode yang sesuai untuk menentukan dan mengidentifikasikan perubahan area hutan. Rumusan Masalah - Bagaimana mengembangkan metode pemantauan dan perubahan area hutan menggunakan metode segmentasi yang ada di pengolahan citra? - Apa metode yang sesuai untuk menentukan dan mengidentifikasikan perubahan area hutan? Tujuan Mendapatkan metode yang sesuai untuk menentukan dan mengidentifikasikan perubahan area hutan, agar perusakan hutan (deforestasi), dengan cara pembalakan liar, pembakaran uran untuk membuka ladang baru, dan sebagainya, mudah dicegah atau dideteksi aparat. Metodologi Penulis melakukan studi awal analisis citra hutan untuk mengembangkan metode pemantauan dan perubahan area hutan menggunakan metode segmentasi yang ada di pengolahan citra. Inti Bahasan Pengembangan metode/algoritma segmentasi warna dan perhitungan luas area tersegmentasi untuk diterapkan pada area hutan. Diawali dengan menganalisis dara mentah dari citra hutan yang diambil dari satelit. Selanjutnya mengkonversi ruang warna yang ada pada citra tersebut dari ruang warna RGB menjadi warna HCl. Langkah berikutnya, ekstraksi citra, yaitu membangdingkan citra hasil proses sebelumnya dengan citra acuan berbasis warna. Warna citra acuan merupakan warna citra yang menjadi karakteristik dari warna hutan. Segmentasi citra, proses segmentasi dilakukan dengan menentukan warna yang sesuai berdasarkan pada variasi intensitas komponen-komponen warna setiap piksel dari citra. Selanjutnya penentuan dan perhitungan luas area hutan, proses pengolahan citra berakhir dengan deskripsi hasil dari pengolahan yang dilakukan dengan menghitung jumlah piksel dalam area dengan warna yang sama. Penelitian ini baru pada tahap pemilihan transformasi ruang warna. Hasil menunjukan transformasu yang memberikan hasil yang baik terdapat pada ruang warna HCL. Kesimpulan Citra satelit penginderaan jauh merupakan suatu alat bantu yang dapat membetikan informasi mengenai kondisi hutan secara regional dengan cepat dan akurasi cukup baik. Dengan citra dapat menampilkan/memperlihatkan keadaan hutan secara tiga dimensi. Tulisan ini baru mencapai tahap transformasi warna. Pengembangan selanjutnya akan dilakukan untuk mendapatkan luas area hutan. Daftar Pustaka [1] Aponimus, 2010, “Kerusakan hutan dan deforestasi di Indonesia”, Konferensi CITES ke 15, http://alamaendah.wordpress.com/2010/03/09/kerusakan-hutan-deforestasi-di-indonesia [2] Whitmore T.C, 1984, “Tropical Rain Forest of The Far East”,2nd Edition, Oxford University Press Oxford. [3] Lillesand, Kiefer, 2004, “Remote Sensing and Image Interpretation”, Fourth Edition, John Willey and Son, Inc. [4] Colwell, R. N. 1968, “Remote sensing of natural resources”, Scientific American. [5] Gonzales, R.C and R.E, 2008, Woods, “Digital Image Processing”, Pearson Education Inc. [6] Lussiana, E. T. P., 2007, “Metode Pendeteksian Tepi Adaptif Berdasarkan Karakteristik Region Citra”, Disertasi Program Doktor Teknologi Informasi Universitas Gunadarma. [7] Park, S, Il Dong Yun, Sang Uk Lee, 1998. Color Image segmentation based on 3-D Clustering : Morphological approach. Pattern Recognition, 31(8), pp. 1061-1076. [8] Yang, J. F., Shu-Sheng Hao, Pau-Choo Chung, 2002. Color image segmentation using fuzzy C-means and eigenspace projection. Signal Processing, 82(3),pp. 461-472. [9] Jayanta, M., 2002. MRF clustering for segmentation of color images. Pattern Recognition Letters, 23(8), pp. 917-929. [10] M. Sarfiuddin and rokia Missaoui, 2005, “A New Perceptually Uniform Color Space with Associated Color Similiarity Measure for Content-Based Image and Video Retrieval”.