1) Interpretasi secara visual

Interpretasi visual dilakukan degan menggunakan hasil pengindraan yang berupa data piktorial atau citra, sedang interpretasi secara numerik dilakukan dengan menggunakan hasil penginderaan yang berupa data digital yang direkam pada pita magenetik.

Interpretasi secara visual memungkinkan penggunaan kemampuan manusia dalam mengevaluasi pola spasial. Namun memiliki kelemahan kareana diperlukan latihan intensif dan banyak tenaga penafsir citra, sedang kemampuan manuisa dalam membedakan karakteristik spektral obyek sangat terbatas.

2) Numerik / Digital menggunakan komputer

sistem elektronik mempunyai kelebihan dalam penggunaan spektrum elektromagnetik yang lebih buas, kemampuan lebih bedar dan lebih pasti dalam membedakan karakteristik spektral obyek dan proses analisis yang lebi cepat. kejelasan dalam membedakan karakteristik spektral obyek sangat penting arrtinya dalam penginderaan jau karena pengenalan obyek pada dasarnya dilakukan dari membedakan karakteristik spektral obyek yang bersangkutan. berbeda dengan interpretasi visual yang keterbatasannya terletak pada kekurangmampuan dalam membedakan pola spketral, keterbatasan interpretasi dengan komputer terletak pada kekurang mampuan untuk mengevaluasi pola spasial.

Pasif

Sumber tenaga dari matahari (alami), jumlah tenaga matahari dipengaruhi oleh waktu (jam, musim), lokasi, dan kondisi cuaca.
- jumlah tenaga yang diterima pada siang hari lebih banyak bila dibandingkan dengan jumlahnya pada pagi atau sore hari.
- kedudukan matahari terhadap tempat dibumi berubah sesuai dengan perubahan musim.
- pada musim matahari berada tegak lurus diatas suatu tempat jumlah tenaga yang diterima lebih besar bila dibandingkan dengan pada musi lain disaat mahari kedudukannya condong terhadap tempat itu.
- jumlah tenaga juga ditentukan oleh letak tempat dipermukaan bumi, tempat di ekuator menerima tenaga lebih banyak bila dibanding terhadap tempat lintang tinggi.
- untuk waktu dan letak yang sama jumlah sinar berbeda jika kondisi cuaca berbeda.
- semakin banyak penutup oleh kabut, asap, awan, maka akan semakin sedikit tenaga yang mencapai bumi.

Penginderaan jauh sistem pasif yang menggunakan pantulan sinar matahari hanya dapat beroperasi pada siang hari pada cuaca cerah. Penginderaan jauh sistem pasif yang menggunakan tenaga pancaran obyek atau tenaga termal dapat beroperasi pada siang maupun malam hari, pada cuaca cerah pada umumnya dipilih saat dimana beda suhu antara tiap obyek cukup besar sehingga memudahkan pengenalannya pada citra.

Aktif

Sumber tenaga dari sensor (buatan)
Tenaga yang dipancarkan dari sensor menegnai obyek di permukaan bumi, dipantulkan kemabi ke sensor utuk kemudian direkan dan diproses. Umumnya menggunakan gelombang mikro, walaupun dari pasif juga menghasilkan gelombang mikro.

Karena sensor dipasang jauh dari obyek yang diindera, diperlukan tenaga penghubung tersebut yang membawa data tentang obyek ke sensor. Tenaga ini mengenai obyek dipermukaan bumi yang kemudian dipantulkan ke sensor juga dapat berupa obyek yang dipancarkan ke sensor.

Bentuk tenaga yang akan direkam sensor :

1. PANCARAN THERMAL

Spektrum inframerah thermal, sensornya bukan kamera bukan berdasarkan beda pantulan melaikan berdasarkan beda suhu dan daya pancarnya.

menggunakan thermal radiation, temperrature, emissivity (tenaga pasif)
menggunakan spektrum inframerah thermal

untuk tenaga pancaran, jumlah tenaga yang mencapai sensor bergantung atas suhu dan daya pancar obyek.

Panjang Gelombang Pancaran Thermal

Cara kerja pancaran thermal

Hukum Plank

1. Blackbody curve: Kurva radiasi benda hitam adalah representasi dari seberapa banyak radiasi (energi) yang dipancarkan oleh benda hitam pada berbagai panjang gelombang. Benda hitam adalah objek teoritis yang menyerap semua radiasi yang masuk dan memancarkan radiasi dengan efisiensi maksimum pada semua panjang gelombang.
2. Shifts to shorter wavelengths as temperature increases: Saat suhu benda hitam meningkat, puncak emisi pada kurva radiasi benda hitam akan bergeser ke panjang gelombang yang lebih pendek (misalnya dari inframerah ke cahaya tampak). Ini disebut dengan Hukum Pergeseran Wien yang menyatakan bahwa panjang gelombang puncak radiasi benda hitam berbanding terbalik dengan suhunya.
3. Wavelength of maximum emittance (λmax): Panjang gelombang puncak emisi (λmax) adalah panjang gelombang di mana benda hitam memancarkan energi paling besar. Saat suhu benda meningkat, panjang gelombang puncak ini bergeser ke panjang gelombang yang lebih pendek.

Singkatnya, saat suhu benda hitam meningkat, panjang gelombang pada puncak emisi radiasinya (λmax) bergeser ke arah panjang gelombang yang lebih pendek, menunjukkan bahwa radiasi yang dipancarkan lebih intens di wilayah panjang gelombang yang lebih kecil.

1. The area under the Planck curve represents the total energy emitted: Kurva Planck menggambarkan distribusi energi radiasi yang dipancarkan oleh benda hitam pada berbagai panjang gelombang untuk suhu tertentu. Luas area di bawah kurva ini menunjukkan total energi radiasi yang dipancarkan oleh benda hitam pada suhu tersebut di seluruh spektrum panjang gelombang.
2. The Stefan-Boltzmann law gives this energy for a blackbody: Hukum Stefan-Boltzmann menyatakan bahwa total energi yang dipancarkan oleh benda hitam per satuan luas permukaan (daya radiasi) sebanding dengan pangkat empat dari suhu absolut benda tersebut. Rumusnya:

Emisivitas

1. Emissivity (ε): Emisivitas adalah perbandingan antara energi yang dipancarkan oleh suatu objek (graybody) dengan energi maksimum yang bisa dipancarkan oleh benda hitam pada suhu yang sama. Nilai emisivitas (εεε) bervariasi antara 0 dan 1, di mana:

• ε=1 untuk benda hitam sempurna (memancarkan semua energi maksimum)
• 1ε<1 untuk benda abu-abu (memancarkan sebagian dari energi maksimum)

Rumus emisivitas:

di mana:

• E adalah energi aktual yang dipancarkan oleh objek,
• Eb dalah energi maksimum yang bisa dipancarkan oleh benda hitam pada suhu yang sama.

Dengan kata lain, emisivitas mengukur seberapa efisien suatu objek memancarkan energi dibandingkan dengan benda hitam sempurna. Jika ε rendah, objek tersebut memancarkan sedikit energi dibandingkan dengan benda hitam pada suhu yang sama.

Dengan kata lain, hukum Stefan-Boltzmann memberikan cara untuk menghitung total energi yang dipancarkan oleh benda hitam pada suhu tertentu, dan ini sejalan dengan area di bawah kurva Planck yang mewakili jumlah energi yang dipancarkan pada suhu tersebut.

Perbandingan pancaran dan pantulan pada suatu objek

Faktor yang mempengaruhi emisivitas

Berikut adalah faktor-faktor yang mempengaruhi emisivitas (kemampuan suatu objek untuk memancarkan radiasi dibandingkan dengan benda hitam):

1. Color (Warna): Warna suatu objek mempengaruhi seberapa banyak radiasi yang dapat dipancarkan. Objek berwarna gelap cenderung memiliki emisivitas yang lebih tinggi karena mereka lebih baik dalam menyerap dan memancarkan radiasi, sedangkan objek yang lebih terang atau reflektif memiliki emisivitas lebih rendah.
2. Roughness (Kekasaran): Permukaan yang kasar umumnya memiliki emisivitas yang lebih tinggi daripada permukaan yang halus atau mengkilap. Hal ini disebabkan oleh peningkatan area permukaan yang mampu memancarkan radiasi.
3. Moisture Content (Kandungan Kelembaban): Kandungan air dalam objek juga mempengaruhi emisivitas. Objek yang mengandung air atau lembab cenderung memiliki emisivitas yang lebih tinggi, terutama pada panjang gelombang inframerah, karena air adalah pemancar radiasi yang baik.
4. Compaction (Pemadatan): Objek yang lebih padat cenderung memiliki emisivitas yang berbeda dari objek yang longgar atau berpori. Pemadatan biasanya mengurangi ruang kosong yang dapat menyerap dan memantulkan radiasi, sehingga meningkatkan emisivitas.
5. EM wavelength (Panjang Gelombang Elektromagnetik): Emisivitas juga tergantung pada panjang gelombang radiasi yang dipancarkan atau diserap. Objek dapat memiliki emisivitas yang berbeda pada panjang gelombang yang berbeda (misalnya, radiasi inframerah dibandingkan dengan radiasi cahaya tampak).
6. View Angle (Sudut Pandang): Sudut di mana radiasi diukur juga mempengaruhi emisivitas. Pada sudut yang lebih besar dari normal (tegak lurus terhadap permukaan), emisivitas cenderung menurun karena radiasi yang dipancarkan mungkin tersebar atau dipantulkan.

Faktor-faktor ini memengaruhi seberapa banyak radiasi yang dipancarkan oleh objek dalam berbagai kondisi.

Pengertian temperatur atau suhu

Definisi Panas: Energi yang mengalir dari suhu tinggi ke suhu rendah melalui interaksi molekuler.

Suhu: Energi rata-rata molekul yang menyusun suatu benda atau zat (tetapi sebenarnya, itu adalah perubahan energi internal per perubahan entropi)

Suhu Radian dan Suhu Kinteik

1. Kinetic Temperature (Temperatur Kinetik): Temperatur kinetik adalah ukuran energi partikel-partikel dari suatu zat atau materi yang bergerak secara acak (random motion). Partikel-partikel tersebut dapat berupa molekul, atom, atau ion, dan energi kinetik ini sebanding dengan suhu suatu benda. Ini adalah jenis suhu yang diukur oleh termometer. Dalam skala mikroskopis, semakin cepat partikel-partikel bergerak, semakin tinggi suhu yang diukur. Contoh: Ketika Anda mengukur suhu udara dengan termometer, Anda sebenarnya mengukur temperatur kinetik dari molekul-molekul udara yang bergerak secara acak.
2. Radiant Temperature (Temperatur Radiasi): Temperatur radiasi adalah ukuran dari fluks radiasi yang dipancarkan oleh suatu benda pada suhu tertentu. Ini bukanlah suhu yang diukur secara langsung dengan termometer, melainkan berdasarkan radiasi elektromagnetik (biasanya dalam bentuk inframerah) yang dipancarkan oleh benda. Temperatur radiasi dihitung dari jumlah energi radiasi yang dipancarkan oleh permukaan benda, dan sering kali tidak sama dengan temperatur kinetik. Contoh: Kamera inframerah dapat mengukur temperatur radiasi dari suatu objek dengan mendeteksi radiasi panas (inframerah) yang dipancarkan oleh objek tersebut.

Perbedaan utama antara keduanya adalah bahwa temperatur kinetik diukur dari energi gerakan partikel, sementara temperatur radiasi diukur dari energi radiasi elektromagnetik yang dipancarkan oleh suatu benda.

Properti thermal dari masing masing material

Specific Heat Capacity (Kapasitas Panas Jenis) adalah ukuran seberapa banyak energi panas yang dibutuhkan untuk menaikkan suhu suatu massa material sebesar 1 derajat Celsius atau 1 Kelvin.

• Definisi: Kapasitas panas jenis © adalah jumlah energi panas yang diperlukan untuk menaikkan suhu 1 kg bahan sebesar 1 derajat Kelvin (atau Celsius). Satuan SI untuk kapasitas panas jenis adalah Joule per kilogram per Kelvin (J/kg·K).
• Semakin tinggi kapasitas panas jenis suatu material, semakin banyak energi yang diperlukan untuk menaikkan suhunya. Misalnya, air memiliki kapasitas panas jenis yang tinggi, artinya air membutuhkan banyak energi untuk mengalami kenaikan suhu dibandingkan dengan banyak bahan lainnya. Contoh: Kapasitas panas jenis air adalah sekitar 4184 J/kg·K, yang berarti butuh 4184 Joule energi untuk menaikkan suhu 1 kilogram air sebesar 1 Kelvin.

Specific Heat (Kalor Jenis):

1. Definisi: Specific heat atau kalor jenis adalah jumlah energi panas yang dibutuhkan untuk menaikkan suhu suatu zat sebesar 1 derajat Celsius (atau Kelvin) per satuan massa. Dalam satuan SI, biasanya dinyatakan dalam Joule per kilogram per Kelvin (J/kg·K).
2. Satuan Pengukuran Tradisional: Dalam pengukuran tradisional, satuan kalor jenis sering kali dikaitkan dengan air. Air digunakan sebagai standar karena memiliki kapasitas panas yang tinggi dan mudah diukur. Pada awalnya, satuan kalor (cal) digunakan, di mana 1 kalori adalah jumlah panas yang dibutuhkan untuk menaikkan suhu 1 gram air sebesar 1 derajat Celsius dari 14,5°C ke 15,5°C.
3. Kaitan dengan Air: Air sering dijadikan referensi karena sifat uniknya, yaitu memiliki kalor jenis yang tinggi, sekitar 4184 J/kg·K (atau 1 kalori/gram·°C), sehingga banyak digunakan sebagai standar dalam pengukuran kalor.

Singkatnya, specific heat mengukur seberapa banyak panas yang dibutuhkan untuk menaikkan suhu suatu zat, dan air sering digunakan sebagai referensi dalam pengukuran tersebut karena kapasitas panas jenisnya yang tinggi.

Sifat-sifat termal material

Thermal Inertia (P) adalah ukuran kemampuan suatu material untuk menahan perubahan suhu saat menerima atau kehilangan panas. Material dengan inersia termal yang tinggi akan mengalami perubahan suhu lebih lambat dibandingkan dengan material yang memiliki inersia termal rendah.

• Inersia termal menggabungkan konduktivitas termal, kapasitas panas, dan densitas. Ketiganya bekerja bersama untuk menentukan bagaimana suatu material bereaksi terhadap perubahan panas di lingkungannya.
• Material dengan inersia termal tinggi (seperti batu bata atau beton) menyerap dan melepaskan panas secara perlahan, yang membuatnya ideal untuk aplikasi seperti pengaturan suhu di bangunan.
• Material dengan inersia termal rendah (seperti kayu atau bahan isolasi) akan mengalami perubahan suhu lebih cepat.
• Bangunan: Material dengan inersia termal tinggi membantu menjaga stabilitas suhu di dalam gedung, sehingga bisa mengurangi kebutuhan energi untuk pemanasan atau pendinginan.
• Kendaraan luar angkasa: Inersia termal digunakan untuk menganalisis bagaimana material merespons fluktuasi suhu yang ekstrem di ruang angkasa.

Perbedaan perekaman siang dan malam

Apparent Thermal Inertia (ATI), yang digunakan untuk membandingkan perubahan emisi termal antara citra termal siang dan malam.

ATI Formula

• ATI = (1 — Albedo) / ΔT

Di mana:

• Albedo: Reflektansi atau kemampuan permukaan untuk memantulkan cahaya tampak pada siang hari.
• ΔT: Perbedaan antara suhu radiasi maksimum dan minimum, yang dapat diperoleh dari citra termal siang dan malam.
• Rumus ini menunjukkan bahwa inersia termal yang terlihat dihitung dengan mempertimbangkan reflektansi permukaan (albedo) dan perubahan suhu termal sepanjang hari.

ΔT = (T_rad max — T_rad min)

Perbedaan antara suhu radiasi maksimum dan minimum.

Ini didapat dari suhu radiasi tertinggi dan terendah, yang bisa diukur menggunakan citra termal yang diambil pada siang dan malam hari.

• ΔT yang tinggi biasanya dikaitkan dengan material yang memiliki inersia termal rendah. Ini berarti bahwa material dengan ΔT tinggi akan mengalami perubahan suhu yang lebih cepat antara siang dan malam.
• Parameter penting untuk membedakan berbagai jenis material permukaan bumi. ATI berguna untuk mengidentifikasi sifat termal dari objek atau material tertentu berdasarkan bagaimana mereka memancarkan panas sepanjang hari.

Dengan kata lain, Apparent Thermal Inertia (ATI) membantu memahami bagaimana suatu permukaan menyimpan dan melepaskan panas berdasarkan pantulan cahaya dan perubahan suhu di antara siang dan malam hari, yang pada akhirnya bisa digunakan untuk menganalisis berbagai jenis material permukaan bumi.

Point — point pancaran thermal

1.PJ non fotografik

2.Panjang Gelombang Inframerah termal (3–14micrometer, 3–5, 8–14, 10–12)

3.Pancaran (emisi) dipengaruhi oleh (warna, kekasaran permukan, kepadatan/density, kelembaban)

4.Berhubungan dengan kalor, panas

5.Berhubungan dengan suhu/temperature

6.Suhu Kinetic (gerak partikel acak >0derajat Kalvin (-273 Celcius)..thermometer

7.Suhu Radian (suhu yg tercatat di sensor/fluxes)

8.Ada rumus yg menghubungkan T kinetik dan T radiant

9.Emisi (perbandingan dgn benda hitam sempurna/blackbody)…0 (hitam)-1 (putih)…emisi=pecahan

2. GELOMBANG MIKRO : PANCARAN ATAU TRANSMISI (BACKSCATTER)

Gelombang Mikro :
- ada yang sumber aktif => radar “backscatter” =>menggunakan backscattering coefficient

sensor mengirim sinyal dan menerima sinyal balik (backscatter)

=> dibahas lebih lanjut dalam judul “Tenaga Aktif Penginderaan Jauh”

-ada yang sumber pasif => radiasi => menggunakan microwave radiation
menggunakan spektrum microwave

Faktanya, Bumi secara pasif memancarkan aliran energi gelombang mikro yang stabil, meskipun intensitasnya relatif lemah. Prinsip gelombang mikro sistem pasif mengukur kecerahan, suhu medan atau atmosfer. Ini sangat mirip dengan radiometer inframerah termal untuk suhu. Matriks nilai suhu kecerahan kemudian dapat digunakan untuk membangun gambar gelombang mikro pasif.

Sensor yang digunakan gelombang mikro dari sumber pasif yaitu Pertama, Sensor Khusus Mirowave/Imager (SSM/I). Program Satelit Meterorologi Pertahanan (DMSP) sejak 1987. Ini mengukur suhu kecerahan gelombang mikro atmosfer, lautan, dan medan pada 19,35, 22,23, 37, dan 85,5 GHz. Kedua, TRMM microwave imager (TMI). Ini didasarkan pada SSM / I, dan menambahkan satu lagi frekuensi 10.7 GHz. Contoh satelit yang digunakan :

Keuntungan penginderaan jarak jauh gelombang mikro pasif :

• Melihat melalui awan pada frekuensi yang lebih rendah
• Emisivitas sensitif terhadap kondisi permukaan, terutama kelembaban
• Kelembaban tanah
• Kesetaraan air salju
• Namun, karena jumlah energi yang dipancarkan kecil, ukuran piksel harus besar

3. PANTULAN GELOMBANG ELEKTROMAGNETIK

menggunakan reflectance
menggunakan spektrum visible — NIR

untuk tenaga pantulan jumlah tenaga yang diterima sensor sebesar pantulan (%) dikalikan dengan tenaga yang mengenainobjeknya, bila tenaga mengenai objek 100 unit daya pantul obyeknya 30% maka jumlah tenaga yang mengenai onjek 30.

Pajang gelombang yang digunakan => Visible : BHM-IM

B. Panjang Gelombang

Visible : BHM-IM

Non visible : Thermal dan Radar

C. Interaksi Objek dengan Panjang Gelombang

Fokus ke tenaga sistem pasif

Tiap obyek mempunyai karakteristik tertentu dalam memantulkan atau memancarkan tenaga ke sensor.

Pengenalan obyek pada dasarnya dilakukan dengan menyidik (tracing) karakteristik spektral obyek yang tergambar pada citra. obyek yang banyak memantulkan / memancarkan tenaga akan tampak cerah pada citra sedang obyek yang pantulan / pancarannya sedikit akan tampak gelap.

Pada kenyataanya tidak sesederhana ini, ada obyek yang berlaianan tetapi mempunyai karakteristikspektral sama atau serupa sehingga menyulitkan pembendaan dan pengenalannya pada citra. hal ini dapat diatasi dengan menyidik karakteristik lain selain karakteristik spektral, seperti misalnya bentuk, ukuran, pola.

Fokus ke sistem Aktif

D. Objek

Setiap obyek yang di indera mempunyai sikap atau karakteristik sendiri didalam interaksinya terhadap tenaga.

Obyek daerah atau gejala dipermukaan bumi dapat dikenali pada hasil rekamannya masing-masing karena mempunyai karakteristik sendiri dalam interaksinya terhadap daya, gelombang bunyi, atau tenaga elektomagnetik.

Tiap obyek mempunyai karakteristik tersendiri didalam menyerap dan memantulkan tenaga yang diterimanya. karakteristik ini disebut karakteristik spektral.

Obyek yang menatulkan tenaga elektromagnetik tampak cerah pada citra, sedang yang banyak menyerap tampak gelap.

E. Atmosfer

Matahari merupakan sumber utama tenaga elektomagnetik ini, tenaga elektormagnetik ini tidak tampak oleh mata ia hanya akan tampak apabila berinteraksi dengan debu, uap air, atau benda lain di atmosfer maupun dipermukaan bumi.

Matahari memancarkan tenaga elektromagnetik ke segala arah, sebagian daripadanya mencapai bumi. Perjalanannya berlangsung dengan cara radiasi, dapat melalui atmosfer maupun ruang hampa udara / antariksa.

Panjang gelombang merupakan jarak lurus dari puncak gelombang yang satu ke puncak gelombang yang lain terdekat. pembeda paling umum digunakan untuk tenaga elektromagnetik dalam penginderaan jauh adalah panjang gelombang.

Tenaga elektromagnetik terdiri atas berkas atau spektrum yang sangat luas, meliputi spektra kosmik, Gamma, X, ultraviolet, tampak merah, gelombang mikro, microwave dan radio.

Jendela atmosfer, meskipun spektrum elektromagnetik sangat luas hanya sebagian kecil saja yang dapat digunakan dalam penginderaan jauh. Sinar kosmik, sinar Gamma, dan sinar X sulit mencapat bumi karena atmosfer sulit ditembus. Bagian — bagian spektrum elektromagnetik yang dapat melalui atmosfer dan mencapai permukaan bumi disebut jendela atmosfer.

Jendela atmosfer yang paling banyak digunakan dalam penginderaan jauh ialah sprektrum tampak dibatasi panjang gelombang 0,4 mikrometer — 0,7 mikrometer, disebut spektrum tampak karena mata manusia sebagai sensor alamiah dapat menggunakannya untuk melihat sesuatu dan memang hanya sebesar ini kepekaannya, kepekaan film pankromatik juga sebesar ini.

Disebut juga pantulan karena tenaga di spektrum ini mencapai sensor setelah dipantulkan oleh obyek di permukaan bumi. Pengenalan obyek berdasarkan beda pantulan tiap obyek terhadap tenaga yang mengenainya. Pantulan yang diterima oleh sensor tidak hanya berupa tenagaa yang dipantulkan oleh obyek melainkan ditmabhan dengan tenaga lain oleh hamburan atmosfer atau pengaruh alam lainnya. pantulan dapat mengarah ke berbagai arah bila tenaga yang mengenai obyek dihamburkan. ia juga dapat disebut pantulan cermin bila sudut datang sa,a besar dengan sudut pantul. pantulan cermin juga disebut pantulan sempurna (specular reflection) yaitu pantulan yang terjadi tanpa hamburan.

Ada tiga (3) bentuk interaksi yang dapat terjadi ketika energi menyerang, atau insiden (I) di permukaan. Ini adalah: penyerapan / absorption(A); transmisi / transmission(T); dan refleksi / reflection(R).

Penyerapan / Absorption menyebabkan molekul di atmosfer menyerap energi pada berbagai panjang gelombang. Ozon, karbon dioksida, dan uap air adalah tiga konstituen atmosfer utama yang menyerap radiasi.

Reflection perbandingan antara tenaga yang dipantulkan oleh obyek terhadap seluruh tenaga yang diterima oleh obyek tiap satuan luas.

Transmisi berkaitan dengan thermal

Hambatan atmosfer
kendala yang terjadi pada atmosfer bersifat selektif, kendala yang terjadi pada spketrum gelombang tampak berupa hamburan dan pada gelombang inframerah thermal dinamakan serapan

Kendala yang terjadi pada spektrum tampak terutama berupa hamburan.

1. Hamburan Rayleigh
   disebabkan butir yang lebih kecil dari panjang gelombang rata rata spektrum tampak. hamburan pada saluran biru lebih besar dibanding saluran hijau dan merah inilah menyebabkan cuaca cerah tampak biru, karena hamburan pada saluran biru bersifat dominan. hamburan ini makin besar pada panjang gelombang yang makin pendek.
2. Hamburan Mie
   atmosfer yang tampak putih hingga kemerahan disebabkan oleh hamburan butir-butri debu, kabut, asao, dan sebagainya yang diameter (r)-nya sama atau lebih besar dari panjang gelombang rata spektrum tampak. butir butir ini disebut mie.
3. Hamburan nonselektif
   penyebbanya ialah butir-butir dalam atmosfer yang diameternya jauh lebih besar dari panjang gelombang spektrum tampak, dinamakan non slektif karena tidak tergantung dengan panjang gelombang

F. Wahana

G. Sensor

Hasil interaksi antaara tenaga dengan obyek yang diindera direkam oleh sensor.

Sensor yaitu alat pengindera seperti kamera, penyiam (scanner), dan radiometer yang masing-masing dilengkapi detektor didalamnya.

Penginderaan jauh yang menggunakan film sebagai detektornya disebut perekaman dengan cara fotografik.

Tenaga yang datang dari obyek dipermukaan bumi diterima dan direkam oleh sensor. tiap sensor mempunyai kepekaan tersendiri terhadap bagian spektrum elektomagnetik.

Sensor memiliki kepekaan berbeda dalam merekam obyek terkecil yang masih dapat dikenali dan dibedakan terhadap onyek lain ataupun terhadap lingkungannya. kemampuan sensor menyajikan obyek terkecil disebut resolusi spasial.

Berdasarkan atas proses perekamannya yaitu :

1. Sensor fotografik

Proses perekamannya berlangsung dengan cara kimiawi, tenaga elektormagentik diterima dan direkam pada lapisan emulsi film tertentu yang diproses menjadi foto. kalau pemotretannya dilakukan dari pesawat udara atau wahana lainnya fotonya disebut foto udara. bila pemotretanny a dilakukan dari antariksa fotonya disebut foto satelit atau foto orbital. jadi film ini berfungsi sebagai penerima tenaga dan sekaligus sebagai alat perekamannya. Kepekaan sensor tidak sama, sensor fotografik hanya peka terhadap spektrum tampak (0,4–0,7) dan perluasaannya yaitu spektrum ultraviolet dekat (0,3–0,4) dan spektrum inframerah dekat (0,7–0,9).

2. Sensor elektronik

menggunakan tenaga elektrik dalam bentuk sinyal elektrik. alat penerima dan perekamnnya berupa pita magnetik atau detektor lainnya bukan film. sinyal elektrik yang direkam pada pita magentik ini kemudian dan diproses menjadi data visual maupun menjadi data digital yang diap dikomputerkan. oleh karena itu hasil akhirnya tidak disebut foto udara melaikan disebut dengan citra. jadi foto udara termasuk citra, akan tetapi tidak semua citra berupa foto udara.

Sensor elektronik lebih besar kepekaanya yakni meliputi spektrum tampak dan perluasannya, spektrum inframrah thermal, dan spektrum gelombang mikro.

Hasilnya berupa citra foto dan non foto

Kalau mau menampilkan peta dengan data kuantitatif bagus pakek warna yang mana ya? Tergantung data kuantitatifnya.

Jika data unipolar

(A) monochro matic sequential
Data unipolar, atau angka yang tidak memiliki titik pembagi dan tidak melibatkan dua fenomena yang saling melengkapi, sebaiknya disimbolkan menggunakan skema warna berurutan, yang bergradasi dari warna terang ke gelap. Skema warna urutan yang monokromatik terdiri dari satu warna dasar dan gradasi yang lebih terang (atau lebih gelap), seperti yang ditunjukkan untuk populasi dalam contoh ini.

(B) part-spectral sequential
Skema warna urutan sebagian spektral juga dapat digunakan, yang bergradasi dari terang ke gelap, tetapi terdiri dari beberapa warna yang harmonis dan berdekatan pada roda warna.

Jika data bipolar

Data bipolar dan data seimbang lebih tepat disimbolkan menggunakan skema warna divergen. Data bipolar terdiri dari angka-angka yang memiliki titik pembagi alami atau bermakna, seperti ketinggian di atas atau di bawah nol. Data seimbang terdiri dari angka-angka yang mewakili dua fenomena yang ada secara saling melengkapi, seperti jumlah suara Demokrat vs. suara Republik dalam pemilihan.

Skema warna divergen terdiri dari dua warna yang bergradasi dari terang ke gelap seiring dengan jarak dari warna terang atau netral yang sama.

Ini pada dasarnya adalah dua skema warna berurutan yang berkembang dari satu nilai berupa titik pembagi yang biasanya nol atau satu.

Warna yang dihindari data kuantitatif

skema warna pelangi, tidak direkomendasikan karena pendekatan ini tidak bergradasi dari terang ke gelap, sehingga lebih sulit untuk diinterpretasikan sebagai representasi angka yang meningkat dari rendah ke tinggi.

Peta Kualitatif

• Kategori data kualitatif, seperti tutupan lahan atau unit geologi, sebaiknya disimbolkan menggunakan warna yang didasarkan pada nuansa yang sangat berbeda (warnanya memang harus beda).
• Warna untuk kategori kualitatif sebaiknya tidak bergradasi dari terang ke gelap, karena ini akan menyiratkan bahwa data kuantitatif sedang diwakili. Selain itu, warna-warna tersebut tidak boleh diatur dalam urutan yang sama seperti yang ditemukan dalam spektrum warna.

• Hal ini sangat penting dalam legenda, di mana warna-warna yang berurutan seperti merah, oranye, kuning, hijau, biru, nila, dan ungu (ROYGBIV) mungkin diartikan sebagai representasi data kuantitatif. Singkatnya, kategori data kualitatif sebaiknya disimbolkan menggunakan nuansa yang tidak berurutan (kalau urut justru nanti dikira data kuantitatif), kecuali untuk data kualitatif yang masih dengan jenis atau kelas yang sama yang tidak masalah jika warna berurut dari ligt ke dark,
• Misalnya seperti sungai sebaiknya disimbolkan dengan 100 persen cyan. Danau sebaiknya disimbolkan dengan warna cyan yang lebih terang, biasanya dalam kisaran 10 persen hingga 30 persen (20 persen untuk kasus Danau Folsom). Konvensi ini bekerja sangat baik pada peta yang dicetak, tetapi cenderung terlihat terlalu terang ketika ditampilkan menggunakan model warna RGB di layar komputer dan perangkat proyeksi.

Penyajian data / analisis spasial satu satunya hanya disajikan dalam bentuk peta.

Kartografi sendiri adalah seni, ilmu pengetahuan dan teknologi tentang pembuatan peta.

Peta

Penyajian permukaan bumi dalam bidang datar diperkecil/diperbesar dengan skala menggunakan suatu simbol.

Apakah citra dilayout bisa dikatakan peta? Tidak bisa. Harusnya dimasukkan informasi tertentu (simbolisasi) misalnya batas wilayah, toponimi, itu baru dinamakan peta.

Peta harus ada unsur terpilih dengan simbolisasi tertentu.

Dari bumi ke bidang datar yang diskalakan sebagai informasi untuk menyajikan informasi spasial.

Membuat Peta Harus Benar

Untuk membuat peta yang baik dan benar, diperlukan ilmu kartografi. Hal ini seiring dengan definisi yang diuraikan oleh International Cartographic Association (ICA), kartografi adalah ilmu pengetahuan, seni, dan teknologi tentang pembuatan peta, termasuk studinya sebagai dokumen ilmiah dan hasil kerja seni (Tyner, 1992).

Disinilah peran seorang ahli kartografi untuk merancang simbol yang komunikatif, agar tidak terjadi mis- Pedoman Penyusunan Peta untuk Skripsi, Tesis, dan Disertasi 3 communication antara pembuat peta dengan pengguna peta. Untuk dapat merancang simbol yang baik dan komunkatif, seorang pembuat peta harus mengetahui Carthographic Grammar, yaitu aturan-aturan baku dalam mendesain simbol peta dan sekaligus mengatur tata letak informasi-informasi yang ada pada peta.

Menggunakan peta, dapat untuk mengetahui dan sekaligus melakukan analisis fenomena kajian geografi secara keruangan.

Hal ini menandakan bahwa kajian geografi pada prinsipnya tidak bisa lepas dari peta; karena peta dapat digunakan untuk memvisualisasikan data georeferensi, yakni data yang memiliki informasi posisi, atribut, bahkan hubungan antar fenomena di atas permukaan bumi. Berdasarkan uraian tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa peta merupakan sarana utama untuk visualisasi dan analisis data secara keruangan.

Analisis Aliran Satu Dimensi:
HEC-RAS mampu melakukan simulasi aliran air satu dimensi baik dalam kondisi mantap maupun tidak mantap. Ini meliputi aliran dalam saluran terbuka dan melalui struktur seperti jembatan dan bendungan.

Data input :

data geometri sungai, temasuk irisan melintang dari saluran atau sungai (yang mencakup lebar saluran, kedalaman, dan karakteristik permukaan), posisi dan karakteristik struktur seperti jembatan atau bendungan, dan data aliran seperti debit dan tinggi muka air di hulu dan hilir.

Analisis Aliran Dua Dimensi:
Versi terbaru dari HEC-RAS juga mampu melakukan simulasi aliran dua dimensi. Hal ini memungkinkan pengguna untuk menganalisis aliran air yang lebih kompleks di area luas, seperti banjir di dataran banjir atau aliran air di sekitar pulau atau struktur lainnya di dalam sungai.

Data input : Digital Elevation Model (DEM) dari daerah studi, yang
mencakup ketinggian tanah di setiap titik; karakteristik permukaan seperti
kekasaran; dan data aliran seperti debit dan tinggi muka air di hulu dan hilir.

Data Geometri Penampang

Unschematic

Mengacu pada representasi visual atau diagram aliran sungai, kanal, atau sistem sungai yang dibuat secara 1D (satu dimensi). Ini adalah tata letak geometri yang disederhanakan dari sistem yang sedang dimodelkan. Schematic digunakan untuk membangun model geometris, yang kemudian dapat digunakan dalam berbagai jenis simulasi (baik steady maupun unsteady). Dalam unschematic, Anda membuat representasi dasar dari sungai atau kanal dengan memasukkan data seperti elevasi, lebar sungai, dan karakteristik lainnya. Untuk 2D tidak dapat menggunakan unschematic.

Schematic

Menggunakan terrain raster file. Sebagai acuan kapasitas saluran sungai ; ekstraksi DEM dalam bentuk Digital Terrain Model (DTM) dilakukan dengan menggunakan Software Agisoft Metashape Standart. unscemathic juga dapat menggunakan simulasi steady maupun unsteady.

Perhitungan Hidrologi

Aliran Tunak (Steady Flow) :
debit dan kedalaman aliran tetap konstan sepanjang waktu di setiap titik di sungai. Menggunakan Debit Rasional, berikut ketentuannya :

Debit puncak menjadi faktor yang sangat penting dalam evaluasi banjir dikarenakan debit puncak menunjukkan seberapa besar air yang melewati suatu penampang saluran setiap satuan waktunya dan kapasitas apabila saluran tidak mampu menampung debit banjir tersebut maka terjadilah banjir. Pemodelan HEC-RAS dapat dilakukan untuk mengetahui kemampuan saluran sungai untuk mengalirkan debit banjir dalam setiap periode ulang.

Estimasi nilai debit puncak menggunakan pemodelan hidrologi. Penentuan debit Sub DAS dilakukan dengan menggunakan rumus rasional pada persamaan berikut:

Qp = 0,278 CIA

Keterangan:

Qp : debit puncak (m3/detik)

C : koefisien limpasan

I : intensitas hujan (mm/jam)

A : luas area setiap Sub DAS (km2)

• koefisien limpasan

Koefisien limpasan permukaan adalah persentase bagian hujan yang menjadi limpasan permukaan dengan total hujan pada suatu kejadian hujan. Nilai koefisien limpasan merupakan indikator yang menunjukkan kondisi fisik DAS. Koefisien limpasan dihitung berdasarkan metode cook menggunakan empat parameter yaitu kemiringan lereng, tutupan vegetasi, kerapatan aliran, dan kapasitas infiltrasi. Tiap satuan pemetaan mempunyai nilai skor dari masing- masing parameter yang kemudian dijumlahkan untuk mendapatkan skor total. Skoring yang dilakukan adalah menggunakan teknik kuantitatif berjenjang tertimbang berdasarkan Metode Cook. Skor total ini didapatkan dari overlay keempat parameter yang digunakan. Skor total tiap satuan lahan kemudian dikalikan dengan faktor pembobot tiap satuan pemetaan yang akan menghasilkan nilai koefisien limpasan rerata. Faktor pembobot tiap satuan pemetaan didapatkan dari luas satuan lahan dibagi dengan luas DAS. Skor total dari empat parameter yang digunakan tersebut akan menghasilkan nilai koefisien limpasan.

• intensitas hujan

1. Menentukan nilai hujan wilayah

Diperlukan data hujan lebih dari satu stasiun untuk itu diperukan peta wilaya hujan dapat dipilih beberapa metode berikut metode aritmatik, metode poligon thiessen, metode isohyet, dipilih metode yang tepat dengan wilayah yang akan diteliti.

2. Menentukan hujan rancangan atau periode ulang

Data hujan yang digunakan untuk analisis frekuensi hujan adalah data hujan harian maksimum per tahun. Analisis hujan rancangan dilakukan dengan mengkombinasikan antara pengolahan data curah hujan harian dan waktu konsentrasi. Data curah hujan harian yang digunakan berupa intensitas hujan maksimum harian selama beberapa tahun biasanya dalam rentang 10 tahun terakhir yang diperoleh dari stasiun-stasiun hujan di sekitar DAS. Langkah- langkah perhitungan hujan rancangan adalah sebagai berikut:

• Menentukan luas daerah pengaruh masing-masing stasiun hujan dengan salah satu metode seperti metode polygon Thiessen.
• Menentukan hujan maksimum harian pada tahun tertentu di setiap stasiun hujan yang melingkupi area kajian kemudian dilakukan perhitungan curah hujan rancangan dengan langkah sebagai berikut:

a) Mengurutkan data hujan harian maksimum rata-rata dari besar ke kecil.
b) Menentukan parameter statistik dari data yang telah diurutkan, yaitu: mean (x), standard deviation (S), coefficient of variation (Cv), coefficient of skewnes, dan coefficient of kurtosis (Ck).
c) Menentukan jenis distribusi yang sesuai berdasarkan parameter statistik yang ada. Terdapat empat jenis frekuensi yang sering digunakan dalam hidrologi, yaitu :
- Distribusi Normal
Distribusi normal disebut juga distribusi Gauss. Fungsi densitas peluang normal normal yaitu bila Cs ≈ 0; Ck ≈ 3.
- Distribusi Log Normal
Distribusi log Normal merupakan hasil transformasi dari distribusi normal, yaitu dengan mengubah nilai variat X menjadi nilai logaritmik variat X. Penentuan dugaan distribusi sesuai parameternya adalah Cs ≈ 3; Cv > 0.
- Distribusi Gumbel
Distribusi Gumbel digunakan untuk analisis data maksimum, misalnya untuk analisis frekuensi banjir. Distribusi Gumbel mempunyai koefisien kemencengan (Coeffisient of skewness) atau CS ≈ 1,139 dan koefisien kurtosis (Coeficient Curtosis) atau Ck < 4,002.
- Distribusi Log Pearson Tipe III

3. Menentukan Intesitas Durasi Frekuensi
Intensitas hujan merupakan laju curah hujan per satuan waktu, durasi hujan adalah kejadian terjadinya hujan yang biasanya dinyatakan dalam periode ulang. Periode ulang hujan merupakan probabilitas kejadian hujan pada periode waktu tertentu dalam suatu wilayah. Besarnya intensitas hujan berpengaruh terhadap debit rencana, dapat ditempuh beberapa cara empiris seperti dengan menggunakan rumus Talbot, Sherman, dan Mononobe. Umumnya yang digunakan adalag metode mononobe, dengan persamaan sebagai berikut :

Keterangan:

I : intensitas curah hujan (mm/jam)

R24 : curah hujan maksimum harian selama 24 jam (mm)

Tc : waktu Konsentrasi (jam)

Intensitas curah hujan dapat ditentukan dengan memperkirakan waktu konsentrasi Tc (time of concentration) untuk DAS bersangkutan. Waktu konsentrasi (time of concentration) adalah waktu perjalanan yang diperlukan oleh air dari tempat yang paling jauh (hulu DAS) sampai titik pengamatan aliran air (outlet). Salah satu metode untuk menghitung waktu konsentrasi (Tc) yang paling umum dilakukan adalah persamaan matematik yang dikembangkan oleh Kirpich (1940) sebagai berikut:

Keterangan:

Tc : waktu konsentrasi (jam)

L : panjang sungai (km)

S : kemiringan sungai (m)

Aliran Tidak Tunak (Unsteady Flow) :

Menurut Zamhari et al. (2020), ada dua metode untuk mendapatkan debit banjir rancangan, yaitu metode hidrograf dan non hidrograf, Menurut Triatmodjo (2008), hidrograf adalah kurva yang memberikan hubungan antara parameter aliran dan waktu. Parameter bisa berupa debit atau kedalaman aliran, maka terdapat hidrograf muka air dan hidrograf debit. Hidrograf muka air bisa dikonversikan ke hidrograf debit menggunakan rating curve. Komponen hidrograf memiliki tiga komponen pembentuk, yaitu aliran permukaan, aliran antara, dan aliran air tanah.

Metode hidrograf menghasilkan besaran banjir pada tiap-tiap jamnya. Untuk membuat hidrograf banjir pada sungai-sungai yang tidak ada atau sedikit sekali informasinya, maka perlu dicari karakteristik atau parameter daerah pengaliran tersebut terlebih dulu, misalnya waktu untuk mencapai puncak hidrograf lebar dasar, luas, kemiringan, panjang alur terpanjang, koefisien limpasan, dan sebagainya.

Hidrograf satuan didefinisikan sebagai hidrograf limpasan langsung (tanpa aliran dasar) yang tercatat di ujung hilir DAS yang ditimbulkan oleh hujan efektif sebesar 1 mm yang terjadi secara merata di permukaan DAS dengan intensitas tetap dalam suatu durasi tertentu. Oleh karena itu perlu dilakukan pemisahan aliran sungai menjadi limpasan langsung dan aliran dasar

Banyak ragam hidrograf satuan sintetik (HSS) yang telah dikembangkan.

Berikut beberapa HSS yang umum digunakan di Indonesia (Saputra et al., 2021).

1. HSS Nakayasu

2. HSS Snyder

3. HSS SCS

4. HSS Gama-I

Model HEC-RAS dapat dibuat dengan menggunakan data debit yang diukur di lapangan ataupun dengan data sintetis berupa hidrograf satuan sintetis. Pada penelitian ini, model HEC-RAS dibuat dengan memanfaatkan hidrograf satuan sintetis Nakayasu.

• Pengukuran Kecepatan dan Luas Penampang: Menggunakan alat seperti current meter (meter arus) untuk mengukur kecepatan aliran pada berbagai titik di penampang sungai. Debit dihitung sebagai hasil kali dari kecepatan rata-rata dan luas penampang.
• Weir atau Bendung: Menggunakan struktur buatan seperti weir atau bendung untuk mengarahkan aliran air. Debit dihitung berdasarkan tinggi air di atas bendung dengan menggunakan persamaan empiris yang sudah dikenal.

2. Metode Tidak Langsung

• Metode Manning: Menggunakan persamaan Manning, yang memperkirakan debit berdasarkan kemiringan saluran, kekasaran permukaan (koefisien Manning), dan ukuran penampang sungai.
• Metode Kontinuitas: Menggunakan hubungan antara debit, luas penampang, dan kecepatan aliran pada titik-titik yang berbeda di sungai untuk menentukan debit.

3. Metode Empiris

• Metode Rasional: Digunakan dalam perencanaan drainase perkotaan, di mana debit puncak dihitung berdasarkan intensitas curah hujan, luas daerah tangkapan, dan koefisien limpasan.
• Metode SCS (Soil Conservation Service): Menggunakan data curah hujan dan karakteristik daerah aliran sungai (DAS) untuk menghitung debit banjir.
• Metode Nakayatsu: didasarkan pada analisis empiris dari data curah hujan dan respon hidrologi DAS tertentu. Metode ini menggunakan rumus empiris untuk mengestimasi debit puncak berdasarkan karakteristik curah hujan dan parameter DAS.

4. Metode Pengamatan

• Metode Salt Dilution: Menggunakan pelacak garam yang dilarutkan ke dalam aliran air dan mengukur konsentrasi garam di hilir untuk menghitung debit.
• Metode Pengamatan Air Tanah (Well Pumping Test): Menggunakan pompa untuk menurunkan permukaan air di sumur dan mengukur debit yang dihasilkan.

5. Metode Teknologi Modern

• Penggunaan Alat ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler): Teknologi berbasis gelombang suara untuk mengukur kecepatan aliran air dan menentukan debit dengan lebih akurat.
• Metode LIDAR (Light Detection and Ranging): Menggunakan teknologi LIDAR untuk pemetaan topografi sungai dan penentuan debit melalui analisis data aliran.

Masing-masing metode memiliki kelebihan dan keterbatasan yang perlu dipertimbangkan tergantung pada kondisi lapangan, skala proyek, dan tingkat akurasi yang diinginkan.

Anlysis

• A static approach at one point in time
• The search for patterns or anomalies, leading to new ideas
• Manipulation of data to reveal what would otherwise be invisible invisible

Modeling

• Multiple stages, perhaps representing different points in time
• Implementing ideas and hypotheses
• Experimenting with policy options and scenarios

Model adalah representasi dari suatu objek, benda, atau ide-ide dalam bentuk yang disederhanakan.

• Model dapat merupakan tiruan dari suatu benda, sistem atau
  kejadian yang sesungguhnya yang hanya berisi informasiinformasi yang dianggap penting untuk ditelaah.
  • Model berisi informasi-informasi tentang suatu sistem yang dibuat
  dengan tujuan untuk mempelajari sistem yang sebenarnya.
  • Tujuan dari studi pemodelan adalah menentukan informasiinformasi yang dianggap penting untuk dikumpulkan

One of many uses of GIS analysis tools is to build models.

• Models allow planners to experiment with ‘what-if’ scenarios.
• Models can be used for dynamic simulation, providing decision makers with dramatic visualizations of alternative futures.

Model, model spasial, pemodelan spasial, analisis spasial

• Model adalah abstraksi dari realitas dengan hanya memusatkan perhatian pada beberapa sifat dari kehidupan sebenarnya (Simamarta, 1983). Sebagai contoh adalah model pesawat, model rumah (maket) dsb. 
• Model Spasial adalah model yang menggambarkan sifat dasar dan atau proses untuk satu set fitur spasial (Bolstad, 2013). Sebagai contoh adalah peta penggunaan lahan, peta administrasi, peta rawan longsor, globe dsb. 
• Pemodelan Spasial adalah suatu proses yang dilakukan untuk membangun model spasial. Lebih menekankan pada prosesnya. Sebagai contoh adalah pemodelan tsunami dengan bantuan SIG, pembuatan peta rawan bencana tsunami dsb. 
• Analisis Spasial adalah sekumpulan metode; perspektif: alat analisis pada kerangka spasial (Longley et al., 2005). Hal ini mencakup Queries, Measurements, Transformations, Descriptive Summaries, Optimization dan Hypothesis. Sebagai contoh adalah buffer, overlay polygon, spatial interpolation dsb

Spatial Modeling

• Analytical procedures applied with GIS. It is the set of procedures that simulates real-world conditions within a GIS using the spatial relationships of geographic features.
• A methodology or set of analytical procedures used to derive information about spatial relationships between geographic phenomena.
• Due to the inherent complexity of the world and the interactions in it Spatial Modeling uses geographic data to attempt to describe, simulate or predict a real world problem or system.

There are two main types of models:

1. representation models — represent the objects in the landscape

2. process models — simulate processes in the landscape Each Spatial

Analyst operation and function can be considered a process model.

GIS Modeling

• Representation Modeling
• Exploratory Data Analysis
• Environmental Modeling ; Environmental Risk Assessment, Atmospheric Modeling, Soil Erosion Modeling, Hydrological (Topographic Modeling, Watershed Analysis, Dynamic Modeling)
• Land‐water interactions
• Habitat Modeling
• Human‐Environment Modeling ; Land Suitability Modeling, Land‐use/land‐cover change (Economic models (Walker), Agent‐based models)
• Archaeological Modeling
• Decision‐Support Systems (Land allocation, Agroforestry (Ellis)
• Business/Economic Modeling — Thrall
• Emergency Management

Landasan Konsep Pemodelan Spasial

• Model Empiris (numerikal / empirical )

Hubungan antar variabel semata berbasis hasil observasi, tidak mendasarkan pada teori tertentu.

Model yang disusun berdasarkan analisis statistik khususnya spasial statistik, untuk mengungkap adanya “hubungan numerikal” diantara beberapa layer data spasial.

Istilah “numerikal” mencerminkan bahwa model
dibuat berdasarkan fakta empiris yang terkandung di
dalam data.

Model ini biasanya digunakan untuk menghasilkan
prediksi keruangan atau peta prediksi berdasarkan
analisis statistik (misal analisis regresi). Contoh model
numerikal adalah peta prediksi kebakaran hutan,
prediksi longsor.

• Model Konsep (conseptual / teoritikal)

Teori tertentu digunakan sebagai landasan mengkaji hubungan antar
variabel. Pemahaman tentang proses, berdasarkan teori tertentu
dilibatkan dalam penyusunan model

Model yang disusun berdasarkan analisis spasial untuk mencirikan adanya “hubungan kontekstual” diantara beberapa layer data spasial. Istilah “kontekstual” menunjukkan bahwa model dibuat berdasarkan suatu konteks tertentu. Salah satu contoh model kontekstual yang paling umum dan banyak dikenal adalah model kesesuaian (suitability
model). Model kesesuaian bertujuan untuk mencari lokasi-lokasi
yang dipandang sesuai untuk suatu tujuan tertentu berdasarkan analisis terhadap sejumlah kriteria. Kriteria yang digunakan mengacu pada konteks tertentu.

Tujuan tersebut di atas dapat dicapai dengan menggunakan beberapa teknik pemodelan:
• Teknik biner
• Teknik rangking, dan
• Teknik rating

• Model berbasis fisik (physical based)

Disusun secara deduktif dari teori atau prinsip-prinsip fisik. Menekanan
pada arti penting proses yang mentrasformasi input menjadi output.

Kalau mau menampilkan peta dengan data kuantitatif bagus pakek warna yang mana ya? Tergantung data kuantitatifnya.

Jika data unipolar

(A) monochro matic sequential
Data unipolar, atau angka yang tidak memiliki titik pembagi dan tidak melibatkan dua fenomena yang saling melengkapi, sebaiknya disimbolkan menggunakan skema warna berurutan, yang bergradasi dari warna terang ke gelap. Skema warna urutan yang monokromatik terdiri dari satu warna dasar dan gradasi yang lebih terang (atau lebih gelap), seperti yang ditunjukkan untuk populasi dalam contoh ini.

(B) part-spectral sequential
Skema warna urutan sebagian spektral juga dapat digunakan, yang bergradasi dari terang ke gelap, tetapi terdiri dari beberapa warna yang harmonis dan berdekatan pada roda warna.

Jika data bipolar

Data bipolar dan data seimbang lebih tepat disimbolkan menggunakan skema warna divergen. Data bipolar terdiri dari angka-angka yang memiliki titik pembagi alami atau bermakna, seperti ketinggian di atas atau di bawah nol. Data seimbang terdiri dari angka-angka yang mewakili dua fenomena yang ada secara saling melengkapi, seperti jumlah suara Demokrat vs. suara Republik dalam pemilihan.

Skema warna divergen terdiri dari dua warna yang bergradasi dari terang ke gelap seiring dengan jarak dari warna terang atau netral yang sama.

Ini pada dasarnya adalah dua skema warna berurutan yang berkembang dari satu nilai berupa titik pembagi yang biasanya nol atau satu.

Warna yang dihindari data kuantitatif

skema warna pelangi, tidak direkomendasikan karena pendekatan ini tidak bergradasi dari terang ke gelap, sehingga lebih sulit untuk diinterpretasikan sebagai representasi angka yang meningkat dari rendah ke tinggi.

Peta Kualitatif

• Kategori data kualitatif, seperti tutupan lahan atau unit geologi, sebaiknya disimbolkan menggunakan warna yang didasarkan pada nuansa yang sangat berbeda (warnanya memang harus beda).
• Warna untuk kategori kualitatif sebaiknya tidak bergradasi dari terang ke gelap, karena ini akan menyiratkan bahwa data kuantitatif sedang diwakili. Selain itu, warna-warna tersebut tidak boleh diatur dalam urutan yang sama seperti yang ditemukan dalam spektrum warna.

• Hal ini sangat penting dalam legenda, di mana warna-warna yang berurutan seperti merah, oranye, kuning, hijau, biru, nila, dan ungu (ROYGBIV) mungkin diartikan sebagai representasi data kuantitatif. Singkatnya, kategori data kualitatif sebaiknya disimbolkan menggunakan nuansa yang tidak berurutan (kalau urut justru nanti dikira data kuantitatif), kecuali untuk data kualitatif yang masih dengan jenis atau kelas yang sama yang tidak masalah jika warna berurut dari ligt ke dark,
• Misalnya seperti sungai sebaiknya disimbolkan dengan 100 persen cyan. Danau sebaiknya disimbolkan dengan warna cyan yang lebih terang, biasanya dalam kisaran 10 persen hingga 30 persen (20 persen untuk kasus Danau Folsom). Konvensi ini bekerja sangat baik pada peta yang dicetak, tetapi cenderung terlihat terlalu terang ketika ditampilkan menggunakan model warna RGB di layar komputer dan perangkat proyeksi.

Lillesand dan Kiefer (2007) menyatakan bahwa penginderaan jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang obyek, wilayah, atau gejala dengan cara menganalisis data yang diperoleh dengan menggunakan alat tanpa kontak langsung terhadap obyek, wilayah, atau
gejala yang dikaji.

MENGAPA DENGAN PENGINDERAAN JAUH?

Proses lebih cepat
Cakupan wilayah lebih luas
Akses lebih mudah
Tingkat gangguan lebih rendah (less destructive)
Biaya relatif lebih murah, efisiensi lebih tinggi
Apa pasti lebih akurat?

Dari Penginderaan Jauh Menjadi Data Spasial

INTERPRETASI DAN ANALISIS

Interpretasi: penurunan informasi tentang objek/fenomena yang tidak secara langsung tampak, melalui kenampakan luarnya

Interpretasi dilakukan melalui urutan proses: deteksi => identifikasi => klasifikasi => delineasi

Pada setiap tahap proses, ada analisis –baik yang bersifat kualitatif maupun kuantitatif

Interpretasi Visual

• Melalui pendekatan penutup lahan
• Melalui pendekatan fisiografi
• Melalui pendekatan ekologi bentanglahan

Menggunakan 8 unsur interpretasi:
1. Rona /warna
2. Bentuk
3. Ukuran
4. Tekstur
5. Bayangan/kesan ketinggian atau kedalaman
6. Pola
7. Situs
8. Asosiasi

• Tidak seluruh unsur interpretasi digunakan semua dalam mengenali
suatu objek. Kadang hanya dengan 2–3 unsur sudah mencukupi
• Kadang pula seluruh unsur sudah digunakan, tapi tetap belum bisa
mengenali objek

Interpretasi Digital

• Koreksi/Pra-pemrosesan (geometri dan radiometri)
• Penajaman (enhancement):
– Penajaman kontras
– Penajaman spasial (Filtering)
– Penajaman warna
• Transformasi Spektral:
– Indeks spektral (Indeks Vegetasi, Indeks Tanah, Indeks Urban)
– Principal Component Analysis
• Klasifikasi:
– Berbasis piksel
– Berbasis objek

Interpretasi Kenampakan Fisiografi

• Basis pendekatan:
  – Interpretasi monoskopis
  – Interpretasi stereoskopis => semakin langka
• Interpretasi monoskopis:
  – Dapat diterapkan pada semua jenis citra
  – Proses interpretasi sangat didukung oleh dasar-dasar pengetahuan
  ilmu kebumian (geologi, geomorfologi, tanah, dsb.)
• Interpretasi Stereoskopis:
  – Memerlukan sepasang citra yang direkam secara berurutan pada satu
  jalur terbang/orbit
  – Memerlukan stereoskop atau screenscope digital
  – Pengenalan kesan 3D lebih baik daripada yang monoskopis
• Beberapa Prinsip Yang Perlu Diperhatikan:
  – Kenampakan relief/fisiografi dibangun oleh fakta
  variasi ketinggian dan efek bayangan
  – Satuan fisiografi bisa dirinci menjadi satuan-satuan
  berikut:
  • Satuan morfologi
  • Satuan batuan induk
  • Satuan bentuklahan
  • Satuan kemiringan lereng (kualitatif)
  • Satuan pemetaan tanah
  • Satuan medan
  • Satuan bentanglahan (landscape)
• Logika yang digunakan:
  • Teori: Material  proses (endogen, eksogen) morfologi/ekspresi relief  karakteristik medan/lahan
  • Deduksi logis: pada citra ada kenampakan, lalu ditarik mundur melalui proses deduksi untuk mengenali relief, material induk dan intensitas proses, bisa diperluas kekarakteristik medan
  contoh :
   — Batuan beku volkanik (aliran lava) bersifat resisten, kedap air terdenudasi  menghasilkan kenampakan morfologi berupa medan yang kasar, berlereng terjal, berigir runcing memanjang dengan lembah berbentuk V dan relatif rapat
  – Pengenalan pada citra dibalik kenampakan morfologi seperti tersebut di atas adalah bentuklahan dengan batuan induk aliran lava (beku volkanik, masif)

Namun demikian data spasial yang dihasilkan oleh penginderaan jauh perlu diintegrasikan dengan GIS untuk memperoleh informasi yang diinginkan

Kajian Geografi pada umumnya harus selalu mengacu pada tiga hal yaitu :

(1) penekanan pada pendekatan keruanganan dengan mengangkat ruang sebagai variable;

(2) penekanan pada inter-relasi antara hubungan manusia dengan lingkungannya dan

(3) penekanan pada sintesis antara pendekatan spasial dan pendekatan ecological.

Tiga pendekatan utama geografi yang sat ini diikuti oleh geografiawan dunia, yaitu pendekatan keruanganan (spatial approach); pendekatan ekologi (ecological approach); dan pendekatan kompleks wilayah (regional complex approach).

Pendekatan Keruangan (Spatial Approach)

Pendekatan keruangan tidak lain merupakan suatu metode analisis yang menekankan analisisnya pada eksistensi ruang (space) yang berfungsi untuk mengakomodasikan kegiatan manusia. Oleh karena obyek studi geografi adalah geossheric phenomena, maka segala sesuatu terkait obyek dalam ruang dapat disoroti dari berbagai antara lain, pola (pattern), struktur (sturcture), proses (process), interaksi (interaction), organisasi dalam sistem (organization within system), asosiasi (association), tendensi atau kecenderungan (tendency or tends), dan sinergisme keruanganan (spatial synergism). Dengan demikian minimal ada 8 tema analisis dalam spatial approach dalam geografi, yaitu:

(1) Spatial pattern analysis

(2) Spatial structure analysis

(3) Spatial process analysis

(4) Spatial interaction analysis

(5) Spatial association analysis

(6) Spatial organisation analysis

(7) Spatial tendency/tends analysis

(8) Spatial synergism analysis

Oleh karena alat inderawi sangat terbatas kemampuannya untuk mengamati kenampakan geografi di suatu wilayah atau dipermukaan bumi, maka untuk maksud analisis keruangan seseorang memerlukan alat bantu. Disinilah peranan model visualisasi permukaan bumi diperlukan kehadirannya. Ketersediaan peta, foto udara, maupun citra satelit sangat diperlukan dalam analisis. Namun demikian gambaran yang ditampilkan pada peta, foto udara, ataupun citra satelit ternyata masih sangat rumit dan kompleks sifatnya, sehingga peneliti dituntut untuk mampu mengabstraksikan kedalan visualisasi yang managable. Simbol-simbol yang lebih sederhana sangat diperlukan dalam hal ini, sehingga analisis dapat dilaksanakan dengan lebih mudah. Simbol-simbol yang secara konvensional dan masih dipakai sampai saat ini berwujud simbol-simbol titik, garis, maupun bidang. Visualisasi dari salah satu atau gabungan dari padanya sangat tergantung dari sifat data dan tujuan analisis.

Pendekatan Ekologis (Ecological Approach)

pendekatan ekologi seperti apa yang kemudian dikembangkan dalam disiplin Geografi? Seperti dikemukakan pada bagian terdahulu, bahwa Geografi adalah ilmu yang bersifat “human oriented”, sehingga manusia dan kegiatan manusia selalu menjadi fokus analisis dalam keterkaitannya dengan lingkungan biotik, abiotik, maupun lingkungan sosial, ekonomi, dan kulturnya (Dangana and Tropp, 1995). manusia dalam hal ini tdak boleh diartikan sebagai makhluk biologis semata yang setaraf dengan makhluk hidup lainnya, namun manusia adalah makhluk yang dikaruniai daya cipta, rasa, karsa dan karya atau makhluk yang berbudi daya. Dengan demikian interelasi manusia dan atau kegiatannya dengan lingkungannya akan menjadi tekanan analisis dalam pendekatan ekologi yang dikembangkan dalam disiplin Geografi. Berdasarkan inventarisasi penelitian yang ada dapat disimpulkan bahwa kendekatan ekologi dalam geografi mempunyai 4 tema analisis, yaitu:

(1) human behavior — environment analysis

human behavior — environment interactions adalah perilaku manusia, baik perilaku sosial, perilaku ekonomi, perilaku kultural, dan bahkan perilaku politik, baik yang dilakukan seseorang atau komunitas tertentu. Sebagai contoh dapat dikemukakan didaerah tertentu terdapat sekelompok penduduk yang selalu menebangi kayu di hutan lindung. Untuk mencari jawaban mengenai latar belakang mengapa komunitas tersebut berperilaku seperti itu, arus dicari unsur-unsur internal maupun eksternal yang terkait dengan perilaku tersebut. Apa latar belakangnya, bagaimana prosesnya, dan apa dampak, serta apa dan bagaimana upaya mengatasinya menjadi pembahasan sentral dari analisis yang bertemakan “human behavior — environment analysis” ini.

(2) human activity (performance) — environment analysis

human activity (performance) — environment . Latar belakang perilaku bukan menjadi pembahasan sentral , namun kegiatan manusianya yang menjadi pembahasan sentral. Perilaku lebih menekankan pada atitide, sedangkan kegiatan manusia lebih difokuskan pada external performance dari atitide itu ssendiri. Kegiatan terkait dengan tindakan manusia dalam menyelenggarakan kehidupannya, sedangkan perilaku terkait dengan sikap batiniah dan presepsi seseorang atau sekelompok orang terhadap lingkungannya. Dalam hal ini dikenal berbagai kegiatan manusia dalam menyelenggarakan kehidupannya, antara lain kegiatan pertanian, pertambangan, perikanan, industri, pembangunan perumahan, transportasi, turisme, dan sejenisnya. Sebagai contoh dapat dikemukakan adanya usaha industri genting diberbagai daerah. Didaerah yang satu terlihat kemajuan yang sangat bagus, ditempat yang lain tidak menunjukkan adanya kemajuan dan bahkan kemunduran. Dalam hal ini seseorang dituntut untuk mampu mengungkapkan penyebab terjadinya dengan mengidentifikasi faktor-faktor internal (yang terkait dengan industri) dan faktor-faktor eksternal yang merupakan elemen-elemen lingkungannya dan kemudian menganalisisnya. Sehingga ditemukan faktor-faktor mana yang paling menentukan dan faktor-faktor mana yang tidak.

(3) physico natural features — environment analysis

menekankan pada keterkaitan antara kenampakan fisikal alami dengan elemen-elemen lingkungannya (phsyco natural features — environment interaction). Sebagai contoh dapat dikemukakan disini adanya sebuah danau alami yang menunjukkan gejala peningkatan polusi air dan kemudian mengakibatkan banyaknya biota danau khususnya ikan yang mati. Gejala menurunnya kualitas air danau dapat ditelusuri dengan menganalisis keterkaitan antara faktor-faktor internal (danau itu sendiri) maupun faktor-faktor eksternal (lingkungan disekitar danau/di luar danau) seperti kondisi curah hujan, kondisi tata guna lahan, cara pengolahan lahan, penggundulan hutan, industri yang membuang limbah ke air yang bermuara didanau, daerah pemukiman di sekitar danau, maupun daerah hulu dan lain sejenisnya. Dengan meneliti keterkaitan faoktor-faktor tersebut diharapkan dapat menemukan jawaban mengapa terdapat penurunan kualitas air danau dan sekaligus seorang geograf akan mampu mencari solusinya baik preventif, kuratif, maupun inovatif.

(4) physico artificial features — environment analysis

keterkaitan antara physco artifical features — environment. Sebagai contoh dapat dikemukakan disini, yaitu di suatu daerah pemukiman tertentu yang semulatidak terjadi penggenangan, namun akhir-akhir ini terjadi penggenangan, sehingga mengakibatkan terjadinya deteritorisasi lingkungan yang hebat . kompleks pemukiman merupakan bentuk artifisial yang bersifat fisikal. Dalam hal ini peneliti dapat bertitik tolak dari faktor-faktor internal (pemukiman itu sendiri) dan juga faktor-faktor eksternal (di luar pemukiman tersebut) yang diperkirakan mempunyai keterkaitan erat dengan munculnya penggenangan. Apakad terdapat perubahan iklim khususnya curah hujan, perubahan alur sungai, kondisi laut, kerusakan hutan, penambahan luas pengerasan tanah yang berakibat run off, hilangnya kantong-kantong penampungan air karena faktor alami dan faktor non alami (kebijakan pembangunan yang salah) dan lain sebagainya. Dengan meneliti keterkaitan antara pemukiman dan faktor-faktor lingkungannya dapat diketahui penyeban utamanya dan sekaligus geograf akan mampu memberikan masukan tentang berbagai alternatif pemecahannya.

Pendekatan Kompleks Wilayah (Regional Complex Approach)

Pendekatan ini tidak lain merupaka integrasi dari pendekatan keruangan dan pendekatan ekologis. Dalam kenyataan disiplin Geografi tidak hanya menawarkan the single experties namun ada beberapa keahlian yang mampu ditangani oleh geografiawan. Namun demikian, seseorang harus selalu menyadari dan mawas diri akan keterbatasannya sehingga mampu memposisikan dirinya sebagai the right man on the right place. Untuk menyongsong perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi ada 4 hal yang harus diperhatikan untuk memantapkan peranan Geografi dalam pembangunan, sehingga terjadi marginalisasi namun secara kardinalisasi yang semakin solid.

Strategi pertama menyangkut pembekalan geografiawan dengan pengetahuan yang mendalam tentang GIS untuk analisis ruang dan wilayah. Pengasaan bidang ini akan membuka kesempatan lebih luas bagi geografiawan untuk berkiprah lebih mantap dalam pembangunan yang bersifat “regional based”. Pengelolaan data geografis, kemampuan memvisualisasikan dan menginterpretasikannyasecar ilmiah merupakan kompetisi utama para geografiawan. Sebagian besar, ataiu nyaris seluruh kegiatan pembangunan yang bersifat regional based atau pembangunan wilayah pasti membutuhkan keahlian ini;

Strategi kedua menyangkut pembekalan dengan teknis analisis keruangan baik kualitatif maupun kuantitatif;

Strategi ketiga menyangkut pembekalan geografiawan dengan pengetahuan regional, interregional, dan internasional. Proses globalisasi merupakan realita yang tidak dapat dipungkiri sehingga sistem kehidupan dan kegiatan manusia tidak lagidibatasi oleh batas-batas negara, sehingga pengetahuan mendalam mengenai negara tertentu atau kawasan tertentu menjadi sedemikian penting khususnya dalam rangka menyelenggarakan kerja sama regional baik di bidang sosial, ekonomi, dan miungkin politik (Dicken, 1988; Featherstone 1990; Hirst dan Thompson, 1996; Waters 1995).

Kesimpulan

mengamati kenampakan geografi di suatu wilayah atau dipermukaan bumi, maka untuk maksud analisis keruangan seseorang memerlukan alat bantu.

Beberapa aspek terkait dengan keruangan diantaranya yaitu :

Spasial adalah aspek keruangan suatu objek atau kejadian yang mencakup lokasi, letak, dan posisinya.

Geospasial atau ruang kebumian adalah aspek keruangan yang menunjukkan lokasi, letak, dan posisi suatu objek atau kejadian yang berada di bawah, pada, atau di atas permukaan bumi yang dinyatakan dalam sistem koordinat tertentu.

Data Geospasial adalah data tentang lokasi geografis, dimensi atau ukuranm dan/ atau karakteristik objek alam dan/atau buatan masuia yang berada di bawah, pada, atau di atas permukaan bumi.

Sumber data spasial :

• Terestris Data
• Data statistik
• Foto Udara
• Satelit Penginderaan Jauh
• Existing Map
• Sensus Data
• BIG Data

GIS : UNTUK MENGOLAH DATA SPASIAL

Geographical : berbasis lokasi spasial, digambarkan dalam bentuk titik, garis, area

Information : berisi database, yang disajikan, dalam bentuk tabel, map dan gambar

System : terdiri dari hardware, software, data, liveawere, human resource (disinilah tempatnya; capturing, storing, updating, manipulating, analyzing spatial data) ; tempatnya analisis spasial (geoprocessing) yaitu buffer, clip, intersect, union dan dissolved, dll

Linking geospatial thinking to the use of GIS

a proper use of technologies, which in Geography can be translated into using technologies and GIS as a science not only as a tool (teaching GIS) but for learning, teaching and researching: teaching with GIS (Koutsopoulos, 2010)

Using GIS to create descriptive models of the world — representations of reality as it exists

Analisis spasial merupakan inti dari GIS karena mencakup semua transformasi, manipulasi, dan metode yang dapat diterapkan pada data geografis untuk menambah nilai, mendukung pengambilan keputusan, dan mengungkap pola dan anomali yang tidak langsung terlihat. Analisis spasial adalah proses mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna.

Analisis Spasial

A. GIS-based analysis
1. What is at……?
2. Where is it…..?
3. How has it changed……..?
4. What is the pattern …….. ?
5. What if…….?
6. Which is the best way ……..?

B. Manipulation Techniques (Analytic Functions and Data Processing Functions)
1. Data retrieval
2. Map generalization
3. Map abstraction
4. Map sheet manipulation
5. Buffer generation
6. Polygon overlay and dissolve
7. Measurement
8. Grid cell analysis
9. Digital terrain analysis
10. Output techniques

C. Manipulating Databases
1. Create database
2. Drop database
3. Create table
4. Drop table
5. Insert
6. Retrieve
7. Update, edit
8. Pack
9. Index

Jadi, geografi memang membutuhkan GIS kan?