just ordinary blog

KETIKA perang Irak berlangsung, fasilitas Irak yang menjadi target militer Amerika Serikat sering muncul di media massa melalui rekaman satelit Ikonos. Ikonos memang punya resolusi spasial sangat tinggi, 1 meter untuk pankromatik dan 4 meter untuk multispektral, sehingga hasilnya amat jelas.

SEBENARNYA, perusahaan swasta AS lainnya DigitalGlobe, tahun 2002 meluncurkan satelit komersial dengan kemampuan mengungguli Ikonos. Quickbird, nama satelit ini, beresolusi spasial hingga 60 sentimeter dan 2,4 meter untuk moda pankromatik dan multispektral.

Kelahiran satelit inderaja resolusi tinggi (lebih halus dari 10 meter) untuk keperluan sipil sebenarnya dipicu oleh kebijakan pascaperang dingin, bukan teknologi. Bisa dikatakan teknologi militer awal tahun 1970-an sudah memungkinkan pencitraan dengan resolusi spasial kurang dari 10 meter.

Tahun 1992 Kongres AS meloloskan Undang-Undang Penginderaan Jauh Daratan (US Land Remote Sensing Act). Undang-undang ini menyebutkan industri inderaja satelit komersial sangat penting bagi kesejahteraan rakyat AS serta mengizinkan perusahaan-perusahaan swasta mengembangkan, memiliki, mengoperasikan serta menjual data yang dihasilkan.

Dua tahun sesudahnya, lisensi diberikan pada Space Imaging, EarthWatch, dan OrbImage, yang kemudian merancang sistem dengan resolusi spasial 4 meter untuk moda multispektral dan 1 meter untuk moda pankromatik. Satu lisensi lagi diberikan pada West Indian Space-perusahaan patungan AS-Israel-untuk merancang sistem pencitraan dengan resolusi sedikit lebih rendah, 1,8 meter.

Dari keempat perusahaan, Space Imaging yang paling cepat meluncurkan satelit Ikonos serta memasarkan datanya. Namun, Ikonos-1 gagal diluncurkan dan digantikan Ikonos-2, 1999.

Kegagalan serupa dialami EarlyBird yang diluncurkan EarthWatch. Sedang OrbImage dan West Space Imaging masing-masing meluncurkan satelit Orbview dan EROS.

Setelah kegagalan EarlyBird, satelit Quickbird diluncurkan tahun 2000 oleh DigitalGlobe. Namun, kembali gagal. Akhirnya Quickbird-2 berhasil diluncurkan 2002 dan dengan resolusi spasial lebih tinggi, yaitu 2,4 meter (multispektral) dan 60 sentimeter (pankromatik). Citra Quickbird beresolusi spasial paling tinggi dibanding citra satelit komersial lain.

Lisensi ketat

Selain resolusi spasial sangat tinggi, keempat sistem pencitraan satelit memiliki kemiripan cara merekam, ukuran luas liputan, wilayah saluran spektral yang digunakan, serta lisensi pemanfaatan yang ketat. Keempat sistem menggunakan linear array CCD-biasa disebut pushbroom scanner. Scanner ini berupa CCD yang disusun linier dan bergerak maju seiring gerakan orbit satelit.

Jangkauan liputan satelit resolusi tinggi seperti Quickbird sempit (kurang dari 20 km) karena beresolusi tinggi dan posisi orbitnya rendah, 400-600 km di atas Bumi. Berdasarkan pengalaman penulis, dengan luas liputan 16,5 x 16,5 km², data Quickbird untuk 4 saluran ditambah 1 saluran pankromatik telah menghabiskan tempat 1,8 gigabyte. Data sebesar ini disimpan dalam 1 file tanpa kompresi pada resolusi radiometrik 16 bit per pixel.

Semua sistem menghasilkan dua macam data: multispektral pada empat saluran spektral (biru, hijau, merah, dan inframerah dekat atau B, H, M, dan IMD), serta pankromatik (PAN) yang beroperasi di wilayah gelombang tampak mata dan perluasannya. Semua saluran pankromatik, karena lebar spektrumnya mampu menghasilkan resolusi spasial jauh lebih tinggi daripada saluran-saluran multispektral.

Unsur penting lain adalah ketatnya pemberian lisensi pemanfaatan. DigitalGlobe misalnya, hanya memberikan satu jenis lisensi pemanfaatan Quickbird pada p pembeli. Jadi, bila pemerintah kota di Indonesia membeli data ini untuk keperluan perbaikan lingkungan permukiman urban misalnya, data yang sama tidak boleh digunakan untuk keperluan lain seperti pajak bumi dan bangunan (PBB).

Multispektral

Resolusi spasial tinggi ditujukan untuk mendukung aplikasi kekotaan, seperti pengenalan pola permukiman, perkembangan dan perluasan daerah terbangun. Saluran-saluran spektral B, H, M, IMD, dan PAN cenderung dipilih, karena telah terbukti efektif dalam menyajikan variasi fenomena yang terkait dengan kota.

Berdasarkan citra Quickbird wilayah Semarang bagian barat (Gambar 1), bisa dilihat jenis atapnya, misal genteng tanah liat, asbes, beton yang dicat hingga perbedaan warna tanah. Lahan yang digali dan diratakan juga dapat dibedakan secara jelas.

Kondisi vegetasi tampak jelas pada komposisi warna semu (false color), yang tersusun atas saluran-saluran B, H, IMD ataupun H, M, IMD yang masing-masing ditandai dengan urutan warna biru, hijau, dan merah. Pada citra komposit warna ini, vegetasi dengan berbagai tingkat kerapatan tampak bergradasi kemerahan.

Teknik pengolahan citra digital dengan indeks vegetasi seringkali memilih formula NDVI (normalised diference vegetation index= IMD-M/IMD+M). Indeks atau nilai piksel yang dihasilkan kemudian sering dijadikan ukuran kuantitatif tingkat kehijauan vegetasi. Apabila diterapkan di wilayah kota, maka tingkat kehijauan lingkungan urban dapat digunakan sebagai salah satu parameter kualitas lingkungan.

Untuk lahan pertanian, NDVI terkait dengan umur, kesehatan, dan kerapatan tanaman semusim, sehingga seringkali dipakai untuk menaksir tingkat produksi secara regional.

Metode analisis

Kehadiran Quickbird dan Ikonos telah melahirkan ’eforia baru’ pada praktisi inderaja yang jenuh dengan penggunaan metode baku analisis citra berbasis Landsat dan SPOT. Klasifikasi multispektral standar berdasarkan resolusi spasial sekitar 20-30 meter seringkali dianggap kurang halus untuk kajian wilayah pertanian dan urban di Jawa. Model-model dengan knowledge-based techniques (KBT) yang berbasis Landsat dan SPOT umumnya tidak tersedia dalam menu baku di perangkat lunak komersial, dan lebih sulit dioperasikan.

Quickbird menjawab kebutuhan itu. Resolusi 60 cm bila dipadukan dengan saluran multispektralnya akan menghasilkan pan-sharped image, yang mampu menonjolkan variasi obyek hingga marka jalan dan tembok penjara (Gambar 2). Citra ini mudah sekali diinterpretasi secara visual.

Meski demikian, para pakar inderaja saat ini masih bergulat dengan pengembangan metode ekstraksi informasi otomatis berbasis citra resolusi tinggi seperti Quickbird. Resolusi spasial yang sangat tinggi pada Quickbird telah melahirkan masalah baru dalam inderaja digital, di mana respons spektral obyek tidak berhubungan langsung dengan karakter obyek secara utuh, melainkan bagian-bagiannya.

Bayangkan citra multispektral SPOT-5 beresolusi 10 meter, maka dengan relatif mudah jaringan jalan dapat kita klasifikasi secara otomatis ke dalam kategori-kategori ’jalan aspal’, ’jalan beton’, dan ’jalan tanah’, karena jalan-jalan selebar sekitar 5 hingga 12 meter akan dikenali sebagai piksel-piksel dengan nilai tertentu. Namun, pada resolusi 60 cm, jalan selebar 15 meter akan terisi dengan pedagang kakilima, marka jalan, pengendara motor, dan bahkan koran yang tergeletak di tengah jalan.

Projo Danoedoro Peneliti bidang Geographic Information Science, tinggal di Brisbane, Australia

Sistem Informasi Geografis (SIG) telah dikenal luas sebagai 'tool' yang dapat membantu pekerjaan manusia dalam menganalisis atau mengevaluasi informasi yang berkaitan dengan kondisi geografi suatu daerah tertentu. Namun demikian, dalam menampilkan informasi geografi seorang ahli SIG perlu kehati-hatian dan kecermatan, karena ada suatu efek tipuan mata yang dapat terjadi. Efek tipuan mata ini tidak akan dirasakan oleh pengguna, tetapi jika ia tidak cermat dalam melihat informasi spasial, maka ia dapat memperoleh kesan yang keliru terhadap informasi yang dilihatnya.

Akhir-akhir ini dunia dirisaukan oleh penyebaran virus SARS yang belum ada obatnya. Hampir semua negara mewaspadai penyebaran SARS agar jangan sampai masuk ke negaranya masing-masing. Para ahli SIG juga tidak mau ketinggalan, dan berusaha untuk menampilkan informasi tentang penyebaran SARS di seluruh dunia. Ada 2 alamat situs http://www.esrihk.com/SARS/Eng/sars_eng_main.htm dan http://www.maptell.com/maps/webmap/world/worldsars.htm yang menunjukkan penyebaran virus di berbagai negara di belahan dunia ini. Informasi spasial ini tentu sangat bagus, informatif dan berharga, tetapi pemerhati informasi tersebut karena sebenarnya dapat ‘secara tak sengaja’ tertipu.

Coba bayangkan (misalkan) jika ada 1 orang yang terkena virus SARS di negara Singapura, dan 1 orang lagi di Cina. Boleh saja digunakan legenda warna kuning untuk negara yang terdapat kurang dari 10 penderita SARS, dan negara-negara yang tidak terjangkiti SARS diberi legenda warna hijau. Apa yang terlihat? Pemerhati tentu mendapat kesan bahwa di Cina virus SARS sudah begitu luas penyebarannya dibandingkan di Singapura. Padahal di kedua negara tersebut masing-masing hanya ada 1 penderita saja.

Sekarang coba bayangkan (misalkan) di Indonesia terdapat 1 penderita SARS dan di Australia terdapat 1 penderita SARS, dan kedua negara tersebut diberi legenda warna kuning. Bagaimana kesan ketika melihat kedua negara tersebut? Kesan pertama adalah penyebaran SARS di Australia jauh lebih besar daripada di Indonesia. Sama seperti contoh pertama di atas, disini juga terjadi kekeliruan kesan.

Anda boleh saja memakai contoh ekstrim lain, misalnya ada 100 penderita SARS di negara Singapura dan 1 penderita di negara Australia. Bagaimana kesan pemerhati peta distribusi SARS di dunia tersebut? Mungkin yang terlihat hanya negara Australia sedangkan negara Singapura tidak terlihat karena kecilnya.

Dimana sumber kekeliruan dan tipuan mata pada informasi spasial tersebut? Yang pertama adalah data statistik penderita SARS ‘diletakkan’ pada daerah yang luasnya tidak sama. Negara Cina jauh lebih luas bila dibandingkan dengan luas negara Singapura, bahkan, dalam pengamatan secara spasial negara Singapura akan ‘tenggelam’ dalam negara Cina.

Yang kedua, adalah kerapatan atau sebaran daerah. Daerah negara Indonesia yang dipakai dalam contoh di atas hanya yang daratan saja dan karena letaknya terpencar-pencar, maka kesannya adalah ‘kecil’ dibandingkan dengan Australia yang wilayah daratannya ‘padat’ menyatu.

Penggambaran perbandingan data statistik dengan menggunakan luas daerah memang dapat menimbulkan kesan keliru atau tipu-tipu terhadap mata pengguna informasi. Jadi, siapa mau ditipu?

Sistem Informasi Geografis sering diartikan sebagai suatu integrasi dari perangkat keras dan lunak berserta manusianya yang dapat membantu dalam merepresentasikan dan menganalisis data berbasis geografi.

Sistem ini mereferensi sistem koordinat dunia-nyata. Suatu SIG dapat juga untuk menyimpan data atribut yang mengandung informasi yang menjelaskan fitur pada peta. Informasi ini biasanya diletakkan terpisah dari data grafis, dalam suatu file database, tetapi tetap terkait dengan data grafis yang ada.

SIG dapat juga didefinisikan sebagai suatu sistem komputer yang dapat membuat, menyimpan, memanipulasi, dan menampilkan informasi yang bereferensi geografis.

Untuk mendefinisikan WebGIS kita dapat menggunakan definisi yang sama tetapi kita harus menambahkan komponen web kedalamnya.

Sebagian pihak mendefinisikan sebagai suatu sistem yang kompleks yang dapat diakses melalui internet, untuk mengakuisisi, menyimpan, mengintegrasikan, memanipulasi, menganalisis dan menampilkan data tanpa memerlukan perangkat lunak SIG.

“Open source” secara teknis dapat diartikan sebagai perangkat lunak yang menyediakan kode sumber (source code) untuk dimodifikasi dan didistribusikan kepada publik. Ada beberapa lisensi aplikasi open source (AOS) yang dikoordinasikan oleh “Open Source Initiative” (http://www.opensource.org). Kesuksesan AOS bukan disebabkan oleh karena penyediaan kode sumber yang secara bebas dapat dimodifikasi dan disitribusikan, akan tetapi lebih disebabkan oleh tumbuh dan berkembangnya komunitas yang memiliki minat yang sama dalam mengembangkan aplikasi tersebut.

Secara umum keunggulan AOS adalah adalah:

Didesain untuk dikembangkan secara modular. Seseorang yang ingin berkontribusi dapat menambahkan suatu fungsi tanpa atau sedikit ketergantungan terhadap bagian/fungsi yang lain.
Dokumentasi yang lengkap. Dokumentasi yang lengkap ditujukan untuk pengembang yang baru dapat dengan cepat mempelajari struktur aplikasi. Tanpa dokumentasi yang lengkap, seseorang akan terbuang waktunya hanya untuk mempelajari struktur aplikasi.
Transparansi disain dan proses pengembangan. Setiap orang dapat berkontribusi karena disain dan arah pengembangan selalu dikomunikasikan ke publik melalui web dan mailing list. Kode sumber selalu tersedia pada saat proses pengembangan melalui CVS (concurrent versning system) dan bukan pada saat dirilis.
Tim inti yang modular dan transparan. Tim inti pengembang dipilih oleh komunitas berdasarkan kontribusinya. Apabila sudah tidak memiliki kontribusi yang signifikan maka dengan sendirinya akan keluar dari anggota tim inti dan digantikan oleh yang lain yang memiliki kontribusi yang lebih banyak.


Kekuatan AOS harus dapat dievaluasi sebagaimana layaknya aplikasi komersial. Empat faktor diatas setidaknya harus dipenuhi oleh suatu proyek AOS untuk dapat berkembang dan sukses diterima publik.

Dalam bahasa Indonesia istilah GIS (Geographic Information System) sering diterjemahkan sebagai Sistem Informasi Geografis yang kemudian disingkat menjadi SIG. Sedangkan beberapa definisi dari GIS dapat kita simak berikut ini.

In the strictest sense, a GIS is a computer system capable of assembling, storing, manipulating, and displaying geographically referenced information, i.e. data identified according to their locations. Practitioners also regard the total GIS as including operating personnel and the data that go into the system.
USGS


A geographic information system (GIS) is a computer-based tool for mapping and analyzing things that exist and events that happen on earth. GIS technology integrates common database operations such as query and statistical analysis with the unique visualization and geographic analysis benefits offered by maps. These abilities distinguish GIS from other information systems and make it valuable to a wide range of public and private enterprises for explaining events, predicting outcomes, and planning strategies.
Environmental Systems Research Institute, Inc.

GIS is a computerized system that facilitates the phases of data entry, data analysis and data presentation especially in cases when we are dealing with georeferenced data.
ITC, 2001


GIS is a computer software system (often including hardware) with which spatial information may be captured, stored, analyzed, displayed, and retrieved.
P.A. Burrough, 1996

Peta Online, webmapping, web mapping, web GIS, web gis, internet mapping! Sebutan banyak orang untuk cara menyajikan peta lewat internet. Untuk yang ini saya setuju dengan salah satu tulisan di Geografiana.com yang lebih menyebutnya sebagai "webmapping".

Internet sebagai media penyajian peta ini adalah tempat yang dikunjungi beragam orang, jutaan orang, milyaran orang. Sebuah media yang memiliki potensi besar untuk diterima. Pencarian satu kata kunci atau frase saja pada mesin pencari sudah bisa menampilkan hasil dari ratusan, ribuan bahkan jutaan halaman dari berbagai sumber dan bahasa. Dengan kata "web gis" yang spesifik ke "gis" orang akan bertanya-tanya lagi apa itu GIS, bandingkan dengan kata "peta" atau "pemetaan" yang lebih umum.

Itu baru dari sudut pemilihan kata. Dari sudut artinya, GIS atau SIG dalam bahasa Indonesia berarti sistem informasi khusus yang mengelola data yang memiliki informasi spasial (bereferensi keruangan), atau dalam arti yang lebih sempit, adalah sistem komputer yang memiliki kemampuan untuk membangun, menyimpan, mengelola dan menampilkan informasi bereferensi geografis, misalnya data yang diidentifikasi menurut lokasinya, dalam sebuah database (Wikipedia-en|id). Dan "Web GIS" berarti.. ya GIS lewat web/internet. Bayangkan sebuah sistem yang rumit dan spesifik seperti GIS disajikan lewat internet yang dikunjungi oleh jutaan orang tanpa batasan kelompok, ini hanya akan mempersempit ruang gerak kita saja, kecuali jika memang kita ingin membidik niche tertentu.

Ah.. yang di paragraf atas itu hanya opini pribadi, terserah anda untuk setuju atau tidak. Saya terlalu terpengaruh tulisan di Geografiana itu, bahkan saya juga setuju bahwa peta yang asal tampil dalam satu situs internet (peta statis) tidak termasuk dalam kategori webmapping. Webmapping haruslah interaktif dan dinamis, se-dinamis web itu sendiri.

Penyajian peta lewat internet sebenarnya sudah mulai diupayakan sejak dekade lalu, tetapi memang tren sering kali dibuat oleh orang besar atau entitas yang berpengaruh. Sejak Google memperkenalkan layanan petanya dengan GoogleMaps&tm; tiba-tiba saja penyajian peta lewat internet menjadi suatu kebutuhan bagi banyak situs.

Seperti juga di Indonesia, ketika bencana alam datang silih berganti, tiba-tiba saja semua orang diingatkan ini lho bumi kita, kita perlu lebih peduli, karena kita lahir di sini, karena kita tinggal di sini, karena kita mencari makan di sini, karena kita hidup di sini. Dan untuk lebih peduli kita perlu lebih mengenalnya. Dan untuk lebih mengenalnya kita perlu dokumentasinya. Dan cara yang paling enak dan efisien untuk membaca dokumentasi bumi, ya dengan peta.

Lagi-lagi peta. Ya tentu saja, wong ini situs tentang peta kok.

Beberapa tahun lalu kita mungkin agak susah jika ingin menampilkan peta lewat internet, entah itu karena data, sambungan internet atau penyedia jasa pendukung lainnya. GoogleMaps&tm; memang agak sedikit memudahkan kita menampilkan peta lewat internet, tetapi tetap saja geografi berpengaruh, ekonomi berpengaruh. Google adalah perusahaan Amerika, walaupun berusaha untuk melayani seluruh dunia, peta-peta skala detilnya hanya peta-peta dari Amerika saja dan sedikit negara di luar itu yang petanya sudah tersedia dengan murah atau banyak pengunjungnya dari negara itu.

Bagi kita yang tinggal di Indonesia masih tetap "agak sulit" untuk menampilkan peta lewat internet. Peta-peta lewat internet hanya tampil pada situs-situs lembaga pemerintahan yang berbujet besar, perusahaan besar atau lembaga yang besar-besar lainnya.

Tapi dengan sedikit usaha, ternyata tidak susah-susah amat kok. Sekarang ini sudah ada layanan seperti yang disediakan ServMap.com yang bidangnya adalah membantu menyajikan peta lewat internet dengan menyediakan jasa hosting (penempatan situs) dengan fasilitas Mapserver. Dengan Mapserver ini, peta dalam format vektor seperti yang banyak didukung oleh piranti lunak GIS atau dalam format database akan bisa disajikan lewat internet dengan sedikit konfigurasi.

Dan kemudian kita bisa lebih banyak bercerita kepada orang lain, ini lho bumi kita, tempat belajar kita, tempat usaha kita, Indonesia kita, dengan cara kita, lewat peta!

http://www.rsgisforum.net/

Ditulis oleh Adang Saputra

Daerah Gunung Halu dan sekitarnya, Kabupaten Bandung, merupakan daerah bentang alam pegunungan maupun perbukitan yang sebagian besar memiliki sudut kemiringan lereng yang cukup terjal dengan kondisi geologi, lahan, curah hujan, tanah, keairan yang dapat mendukung proses terjadinya bencana alam geologi. Bencana alam geologi dimaksud lebih dititik beratkan pada bencana yang terkait dengan longsor, gempabumi. Pada daerah-daerah tersebut di atas sering terjadi proses bencana alam seperti longsor atau gempabumi, banjir atau kekeringan yang mengakibatkan korban jiwa dan kerugian harta benda yang tidak sedikit. Tanah yang subur dan pelapukan batuan yang relatif tebal telah membuat masyarakat tertarik untuk bermukim pada daerah lereng pegunungan, bahkan sering memotong kaki tebing untuk memperluas lahannya. Di lain pihak mereka tidak menyadari bahwa lahan yang mereka manfaatkan merupakah wilayah rawan bencana alam. Bencana alam sulit diprediksi kapan akan terjadinya dan berjalan dengan sangat cepat sehingga masyarakat tidak sempat menghindar dari bencana alam tersebut. Salah satu upaya guna meredam jumlah korban dan kerugian harta benda adalah dengan menumbuhkan tingkat kesadaran masyarakat tentang bahaya bencana alam dengan cara menyediakan informasi bencana alam atau sistem informasi lainnya. Data hasil penelitian dan pemetaan peneliti terdahulu di daerah ini telah banyak terkumpul di isntansi-intansi terkait seperti peta gerakan, geologi, kelas lereng, lahan, isoseismal, curah hujan, dan data lainnya. Dengan memanfaatkan teknologi Sistem Informasi Geografi (SIG/GIS), kita dapat melakukan analisis spasial dengan cara tumpang susun (mengoverlaykan) peta-peta di atas dengan sistem pembobotan untuk menghasilkan peta tingkat kerawanan bencana alam geologi yang diklasifikasi kedalam tingkat Sangat Rawan Bencana, Rawan Bencana, Agak Rawan dan Tidak Rawan. Peta hasil analisis spasial di atas, diharapkan menjadi sumber informasi masyarakat setempat mengenai kerawanan bencana alam, juga bagi pemerintah setempat dapat digunakan untuk perencanaan pembangunan dan perencanaan penataan ruang yang terhindar dari risiko bencana alam atau setidaknya diminimumkan. Oleh karena itu, usaha melakukan analisis-analisis spasial bahaya bencana alam geologi di suatu daerah menjadi penting dalam upaya Mitigasi Bencana Alam Geologi maupun Pengembangan/pembangunan wilayah yang berwawasan lingkungan. Tentu saja untuk menghasilkan informasi spasial yang akurat perlu didukung data/peta yang lengkap dan akurat juga.

http://www.grdc.esdm.go.id

Your organization has new and legacy data stored in a variety of formats in many locations. You need a way to integrate your data so that you can analyze it as a whole and leverage it to make critical business and planning decisions.

GIS can integrate and relate any data with a spatial component, regardless of the source of the data. For example, you can combine the location of mobile workers, located in real-time by GPS devices, in relation to customers' homes, located by address and derived from your customer database. GIS maps this data, giving dispatchers a visual tool to plan the best routes for mobile staff or send the closest worker to a customer. This saves tremendous time and money. Learn how Sears uses GIS to manage a fleet of more than 10,000 mobile workers. [PDF]

Put Your Data to Work

Rather than you working hard to understand your data, GIS puts your data to work for you. GIS can provide you with powerful information—not just how things are, but how they will be in the future based on changes you apply. It has been used to solve problems as diverse as where to place self-service coin counting machines, how to improve the yield of crops in a traditional Tuscan vineyard, or how to manage an entire city enterprise.