Tutorial ENVI 5.3

Tutorial ENVI 5.3

Postingan ini diperbarui 15 Agustus 2021

ENVI atau The Environment For Visualizing Images adalah suatu sistem pengolahan citra digital penginderaan jauh yang revolusioner dibuat oleh Research System, Inc (RSI). ENVI mempunyai beberapa versi salah satunya versi 4.8, versi memberikan fitur dan fungsionalitas lebih mempermudah alur kerja dan mengurangi waktu untuk pengolahan citra digital penginderaan jauh dan analisis. 

Deskripsi ENVI,

  1. ENVI berintergrasi dengan GIS yang dapat mempermudah menyadap informasi terkini dari citra digital penginderaan jauh dengan memberikan alat analisis citra digital penginderaan jauh secara langsung dari lingkungan ArcGIS. GIS (Geographic Information System) merupakan sistem informasi khusus yang mengelola data yang mempunyai informasi spasial (bereferensi keruangan).
  2. ENVI mempunyai fungsi untuk menampilkan data LIDAR dan dapat secara langsung menggabungkan data penginderaan jauh lain dengan data LIDAR. LIDAR (Light Detection and Raging) adalah sebuah teknologi peraba jarak jauh optik yang mengukur properti cahaya yang tersebar untuk menemukan jarak dan informasi lain dari target yang jauh.
  3. ENVI juga dimanfaatkan untuk berbagai kebutuhan spesifik yang menggunakan data penginderaan jauh dari satelit dan pesawat terbang.
  4. ENVI menyediakan data visualisasi yang menyeluruh dan analisa untuk citra dalam berbagai ukuran dan tipe, semuanya dalam suatu lingkungan yang mudah dioperasikan dan inovatif untuk digunakan.
  5. ENVI menggunakan a Graphical User Interface (GUI). Format data raster dan Ascii (text) sebagai header file. Data raster disimpan sebagai binary stream of bytes berupa format Band Sequential (BSQ), Band Interleaved by Pixel (BIP), dan Band Interleaved by Line (BIL).
  6. ENVI mendukung berbagai tipe format lainnya seperti byte, interger, long interger, floating-point, double-precision, complex, dan double-precision complex.
  7. ENVI penginderaan jauh mempunyai beberapa menu utama diantaranya adalah: file management, display management, interactive display functions, basic tools, classification, transform, filters, spectral tool, map tools, vector tools, topographic tools, dan radar tools.

Baca juga: 2 Klasifikasi Citra Multispektral Penginderaan Jauh


ENVI 5.3 merupakan software yang digunakan untuk menginterpretasikan suatu citra terhadap tutupan lahan. Pada kesempatan ini kita akan membahas tentang cara mengunakan ENVI 5.3 versi PaneHutan. Sebelum kita memulai menggunakan software ini, pertama kita harus memahami pengertian interpretasi dan klasifikasi multispektral. Berikut penjelasannya.


Interpretasi Citra

Interpretasi Citra

Kawamuna (2017) menyatakan interpretasi citra adalah perubuatan mengkaji foto udara dan citra dengan maksud untuk mengindektifikasi objek dan menilai arti pentingnya objek tersebut. 

Ada tiga rangkaian kegiatan yang diperlukan dalam pengenalan objek yang tergambar pada citra, yaitu :

  1. Deteksi merupakan pengamtan adanya suatu objek, misalnya pada gambaran sungai terdapat objek yang bukan air.
  2. Identifikasi merupakan upaya yang mencirikan objek yang telah didekteksi dengan menggunakan keterangan yang cukup.
  3. Analisis merupakan pengumpulan keterangan lebih lanjut.


Pengenalan objek merupakan bagian paling vital dalam interprestasi citra. Foto udara sebagai citra tertua di dalam penginderaan jauh memiliki unsur interprestasi yang paling lengkap dibandingkan unsur interpretasi pada citra laiinnya (Kawamuna, 2017). Interpretasi citra terdiri dari: Rona dan warna, bentuk, ukuran, tekstur, pola, banyangan, situs, dan asosiasi.

Interpretasi citra merupakan serangkaian kegiatan identifikasi, pengukuran penterjemah data-data pada sebuah atau serangkaian data penginderaan jauh untuk memperoleh informasi yang bermakna. Sebuah data penginderaan jauh dapat diturunkan banyak informasi dari serangkaian proses interpretasi citra ini. 

Dalam proses interpretasi, objek diidentifikasi berdasarkan pada karakteristik yaitu : tareget dapat berupa titik, garis ataupun area dan terget harus dapat dibedakan dengan objek lainnya (Kawamuna, 2017).

Baca juga: Interpretasi Citra menggunakan Software ENVI 5.3 (Laporan Praktek PJ)


Klasifikasi Citra Multispektral

Klasifikasi Citra Multispektral
Sumber: https://skepticalinquirer.wordpress.com/

Klasifikasi digunakan untuk mengelompokkan kenampakan-kenampakan tertentu yang memilki kesamaan nilai spektral atau feature lain, berdasarkan asosiasi, ukuran, dan lain sebagainya. 

Klasifikasi citra adalah suatu teknik yang diguakan untuk menghilangkan informasi rinci dari datta input untuk menampilkan pola-pola penting atau distribusi spasial untuk mempermudah interpretasi dan analisis citra sehingga dari citra tersebut diperoleh informasi yang bermanfaat atau sesuai dengan keperluan. Untuk pemetaan penutupan lahan, hasilnya bisa diperoleh dari proses klasifikasi multispektral citra satelit (Hamli, 2015).

Klasifikasi multispektral adalah alogaritma yang dirancang untuk menyajikan informasi tematik dengan cara mengelompokkan fenomena berdasarkan satu kriteria yaitu nilai spektral. Klasifikasi ini diawali dengan menentukan nilai piksel tiap objek sebagai sampel. Selanjutnya nilai piksel dari tiap sampel tersbut digunakan sebagai masukkan dalam proses klasifikasi. 

Perolehan informasi tutupan lahan diperoleh berdasarkan warna pada citra, analisis statik dan analisis grafis. Analasis statik digunakan untuk memperhatikan nilai rata-rata, standar deviasi dan varian dari setiap kelas sampel yang diambil guna menentukan perbedaan sampel. 

Sedangkan analisis grafis digunakan untuk melihat sebaran-sebaran piksel dalam suatu kelas. Dalam melakukan proses klasifikasi citra terdapat dua cara umum yang sering digunakan yaitu supervised dan unsurpervised (Hamli, 2015).


Setelah kita sudah memahami materi diatas, kita akan membahas cara dan tutorial menggunakan ENVI 5.3 versi PaneHutan dapat didownload dibawah ini.

Download full-text PDF


Sumber:

Hamli, N. 2015. Klasifikasi Citra Multispektral dengan Menggunakan Aplikasi Envi. [Laporan Praktikum Penginderaan Jauh]. Universitas Negeri Malang. Malang.

Kawamuna, A. 2017. Analisis Kesehatan Hutan Mangrove berdasarkan Metode Klasifikasi NDVI pada Citra Sentinel-2. Universitas Diponegoro. Semarang.


Salam Lestari,
Lamboris Pane

Iklan Atas Artikel

Iklan Tengah Artikel 1

Iklan Tengah Artikel 2

Iklan Bawah Artikel