GEOMETRI CORRECTION.docx

8/14/2019 GEOMETRI CORRECTION.docx

1/20


2/20

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 LATAR BELAKANG

Pada dasarnya semua citra yang diperoleh melalui perekaman sensor tidak

lepas dari kesalahan, yang umumnya disebabkan oleh mekanisme perekaman

sensornya, gerak, dan wujud geometri bumi serta kondisi atmosfer pada saat

perekaman. Kesalahan yang terjadi pada proses pembentukan citra ini perlu

dikoreksi supaya aspek geometrik dan radiometriknya benar-benar mendukung

pemanfaatan untuk aplikasi yang berkaitan dengan pemanfaatan sumber daya.

Proses perbaikan kualitas citra supaya siap pakai ini disebut restorasi citraPenerapan koreksi geometrik pada foto udara sama sekali berbeda dengan

metode koreksi geometrik pada citra satelit. Untuk itulah tidak semua piranti lunak

pengolahan citra PJ menggabungkan kemampuan pengolahan citra foto udara

dengan citra satelit

1.2 TUJUAN PRATIKUM

Tujuan pada praktikum modul III koreksi geometriyaitu :

a) Agar mahasiswa mampu melakukan koreksi geometri citra dengan Metodepolinomial menggunakan perangkat lunak ER Mapper 7.0.

b) Mahasiswa mampu dan memahami rektifikasi pada data satelit yang akan di

koreksi geometri.

Mahasiswa mampu dan dapat menganalisa terhadap hasil koreksi geometri


3/20

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 KOREKSI GEOMETRI

Koreksi geometrik merupakan proses memposisikan citra sehingga cocok

dengan kordinat peta dunia sesungguhnya. Ada beberapa cara dalam

pengkoreksian ini antara lain triangulasi, polinominal, orthorektifikasi dengan

menggunakan kontrol titik titik lapangan (ground control point), proyeksi peta ke

peta dan registrasi titik titik yang telah diketahui (know point registration). Koreksi

citra bedasarkan citra yang lain yang telah dikoreksi disebut image to image.

(Mapper, 1998).Koreksi geometri digunakan untuk memperbaiki kemencengan, rotasi dan

perspektif citra sehingga orientasi, projeksi dan anotasinya sesuai dengan yang ada

pada peta. Koreksi geometri terdiri dari koreksi sistematik (karena karakteristik alat)

dan non sistematik (Karena perubahan posisi penginderaan). Koreksi sistematik

biasanya telah dilakukan oleh penyedia data. Koreksi non sistematik biasanya

dilakukan dengan suatu proses koreksi geometri. Proses ini memerlukan ikatan

yang disebut titik kontrol medan (ground control point/GCP). GCP tersebut dapat

diperoleh dari peta, citra yang telah terkoreksi atau tabel koordinat penjuru. GCP

kemudian disusun menjadi matriks transformasi untuk rektifikasi citra.

(www.anjar.web.ugm.ac.id)

Ada tiga cara untuk melakukan koreksi geometri yang pertama adalah

rektifikasi geometri. Rektifikasi geometri adalah mengubah aspek geometri pada

citra dengan cara merujuk pada proyeksi peta yang baku, sehingga koordinat pada

citra menjadi sama dengan koordinat pada peta yang digunakan sebagai data

acuan. Proses yang digunakan dalam koreksi geometri dengan cara rektifikasi

geometri adalah dengan transformasi koordinat dan resampling. Metode yang

digunakan adalah dengan metode GCP (ground control point), yaitu

membandingkan titik-titik kontrol pada citra dan titik-titik kontrol pada peta.

Pengambilan titik kontrol harus mewakili dan merata pada seluruh citra. untuk

memudahkan dalam pengambilan titik kontrol, obyek yang dipilih sebagai titik

kontrol adalah obyek yang mudah dikenali pada citra, seperti posisi jalan, sungai

dan kenampakan obyek yang khas. Cara yang kedua adalah dengan registrasi citra

yaitu dengan mendaftarkan koordinat citra yang belum terkoreksi dengan koordinat
http://%28www.anjar.web.ugm.ac.id/http://%28www.anjar.web.ugm.ac.id/


4/20

citra yang sudah terkoreksi yang mempunyai daerah yang sama, atau (map to map

transformation). Sedangkan Ortorektifikasi adalah bentuk lebih akurat dari rektifikasi

karena mengambil penghitungan sensor (kamera) dan karakteristik platform

(pesawat terbang). Ini khusus direkomendasikan untuk foto udara. Ortorektifikasidicakup terpisah di dalam `Image orthorectification'. (Lillesand, T.M and Kiefer, R.W.

1979)

2.2 RMS (ROOT MEAN SQUARE)

Root Mean Square adalah sebuah pengukuran ketepatan GCP dalam citra ini

yang dipresentasikan dalam ukuran pixel citra. RMSE adalah suatu angka yang

menujukkan akurasi suatu data contohnya peta dan citra satelit dalam kaitannya

dengan sistem koordinat. Semakin besar nilai RMSE maka dapat dipastikan

semakin besar pula kesalahan letak (informasi posisi ) pada dat tersebut.(www.konturgeo.blogspot.com)

Parameter tingkat keakurasian dari proses rektifikasi ini adalah nilai yang

dipresentasikan oleh selisih antara koordinat titik kontrol hasil transformasi dengan

koordinat titik kontrol, yang dikenal dengan nama RMS (Root Mean Square) Error.

Nilai RMS Error yang rendah akan menghasilkan hasil rektifikasi yang akurat.

Sebagai contoh, hasil transformasi boleh jadi masih berisi kesalahan yang signifikan

karena rendahnya/sedikitnya titik control yang dimasukkan.

Ada beberapa faktor yang mempengaruhi RMS Error ini yaitu :1. Tingkat ketelitian titik kontrol lapangan

2. Tingkat ketelitian titik kontrol citra

3. Jumlah dan distribusi letak titik control

4. Model transformasi yang digunakan

(www.ruangdialisis.files.wordpress.com)

2.3 GCP (Ground contro l point )

Penentuan titik-titik kontrol tanah (Ground control point (GCP)), dipilih pada

obyek di citra harus bersesuaian dengan titik pada obyek yang sama di peta

referensi. Peta referensi yang digunakan adalah Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI)

digital skala 1 : 25.000. Titik-titik yang dijadikan kontrol pada citra harus jelas dan

mudah dikenali. Titik-titik kontrol dalam studi berada di sekitar aliran tubuh

air/sungai/danau, jalan raya, sudut-sudut bangunan, dan tanah kosong yang terlihat

jelas pada citra dan peta referensi. (www.pustaka_deptan.go.id.)
http://www.konturgeo.blogspot.com/http://www.ruangdialisis.files.wordpress.com/http://www.ruangdialisis.files.wordpress.com/http://www.konturgeo.blogspot.com/


5/20

2.4 Orthorektifikasi

Orthorektifikasi adalah metode yang paling akurat.. Upaya ini memerlukan

data DEM (digital elevation model) dan tidak dibutuhkan pada daerah yang relative

datar. Jika suatu kenampakan geografis yang unik dan stabil sifat geometrik danradiometriknya dan lokasinya dapat diketahui dengan tepat, baik pada citra maupun

pada peta, orthorektifikasi biasanya memilih lokasi yang memiliki ciri khas seperti

kenampakan muka bumi yang berbentuk cekungan, atau garis pantai yang

menjorok ke laut, maupun ciri-ciri ekstrim lainnya pada permukaan bumi sehingga

dapat memperbaiki pergeseran relief (relief displacement). Proses koreksi

geometrisnya adalah dengan memasukkan data ketinggian permukaan dan

informasi posisi platfom satelit penginderan. (Nasda. 2000)

Orthorektifikasi adalah rektifikasi yang lebih akurat karena menggunakan ataumengukur informasi mengenai sensor dan wahana yang dipakai untuk memproduksi

citra tersebut. Biasanya orthorektifikasi dilakukan untuk mengoreksi foto udara.

(www.pustaka_deptan.go.id)

Orthorektifikasi adalah rektifikasi yang lebih akurat karena menggunakan atau

mengukur informasi mengenai sensor dan wahana yang dipakai untuk memproduksi

citra tersebut. Biasanya orthorektifikasi dilakukan untuk mengoreksi foto udara.

(www.pustaka_deptan.go.id)

Orthorefikasi merujuk pada tipe rektifikasi yang lebih akurat daripadarektifikasi biasa karena prosesnya juga mempertimbangkan beberapa karateristik

sensor (kamera) dan platform.Proses orthorektifikasi sangat disarankan untuk

dilakukan terhadap citra dijital foto udara. (Prahasta , 2008)

2.5 Polinomial

Polinomial adalah suatu persamaan matematis antara sistem koordinat citra

dengan sistem koordinat geografis. Proses rektifikasi polinomial umumnya

digunakan pada data satelit inderaja dengan resolusi spasial tingkat sedang.

Dengan melakukan rektifikasi polinomial pada data yang resolusi spasialnya tinggi,tiap piksel pada citra dipaksa untuk ditransformasikan ke dalam sistem proyeksi

yang tersedia. Namun karena ukuran piksel data dengan resolusi spasial tinggi tidak

sama, meskipun jumlah titik kontrol tanah yang ditempatkan cukup banyak, hasilnya

tidak sesuai. Dari penelitian yang dilakukan menunjukkan ketika citra EROS hasil

rektifikasi polinomial ditumpang susunkan dengan data Landsat atau IKONOS

terlihat bahwa objek-objek yang sama tidak berada pada posisi yang sama. Namun

saat diadakan penggabungan antara citra dengan peta lapangan, keakuratan
http://www.pustaka_deptan.go.id/http://www.pustaka_deptan.go.id/


6/20

metode polinomial lebih unggul, dimana tidak terlihat perbedaan yang signifikan dari

citra gabungan tersebut. Umumnya rektifikasi polinomial memakai citra dari Landsat

dan Peta Rupa Bumi (skala antar 1:50.000 sampai 1:500.000). Peta berfungsi untuk

menentukan posisi koordinat (lintang dan bujur), sedangkan citra digunakan karenamemiliki penampakan batas antara darat dan laut yang cukup jelas sehingga dapat

ditentukan kolom dan baris yang dijadikan titik kontrol tanah. (Wahyunto, A, Hidayat.

Dan A. Adimirhadja. 1998)

2.6 Triangulasi

Merupakan suatu proses penentuan elemen penting (jarak dan sudut) untuk

menentukan jaringan ikatan di permukaan bumi pada kegiatan survei objek untuk

menentukan posisi relatif terhadap suatu wilayah. Secara sederhana, teknik

triangulasi menggunakan sel-sel segitiga yang terbentuk dari masing-masing titikkontrol tanah. Sedangkan triangulasi udara adalah proses triangulasi yang

dilakukan untuk mendapatkan kontrol horizontal dan vertikal pada foto udara.

Khusus untuk triangulasi udara, dibutuhkan dalam fotogrametri. ( Lillesand, T.M dan

R.W. Kiefer. 1990)

2.7 Registrasi Titik Yang Telah Diketahui (Know n Point Registrat ion)

Salah satu proses dalam koreksi geometri, dimana system ini bekerja dengan

menyamakan citra yang belum terkoreksi dengan citra yang sudah terkoreksi. Titik-

titik pada citra yang telah terkoreksi dipindahkan atau diposisikan sedemikian rupasehingga titik-titik tersenut mempunyai lokasi yang sama dan tepat pada titik-titik

citra yang belum dikoreksi, dengan memperhatikan koordinat masing-masing titik

pada kedua citra. Known Point Registration bertujuan untuk mengoreksi citra yang

dengan acuan citra yang telah terkoreksi (image to image). (Lillesand, T.M dan R.W.

Kiefer. 1994).


7/20

BAB III

MATERI DAN METODE

3.1 WAKTU DAN TEMPAT PRATIKUM

Pratikum pengindraan jauh yang dilaksanakan pada :

Hari, Tanggal : Selasa, 29 maret 2011

Pukul : 15.00 selesai

Tempat : Lab. Komputasi Ilmu Kelautan

Fakultas Perikanan Dan Ilmu Kelautan UNDIP

3.2 MATERI

Materi yang disampaikan pada praktikum ke-3 penginderaan jauh yaitu :

1. Memeriksa Koreksi Citra satelit

Metode ini bertujuan untuk melihat citra tersebut sudah terkoreksi atau tidak

2. Proses Geocoding Wizard

Metode ini bertujuan menyamakan koordinat antara citra yang belum dikoreksi dan

sudah dikoreksi

3. Penggabungan Dua Citra (Overlay Citra)

Menggabungkan dua citra dari satelit yang berbeda, sehingga keunggulan tiap citra

dapt dimanfaatkan

3.3 METODE

3.3.1 Membuka Dan Memeriksa Koreksi Citra

1. Membuka program ER Mapper7.0

2. Klik load dataset, buka data citra landsat_mss_notw arped ers

3. Klik newuntuk membuka window baru, kemudian klik load datasetbuka citra

lansdsat_mss_27 agustus.ers

4. Klik create RGB algorithmpada kedua citra untuk memberi warna pada citra

]


8/20

5. Klik edit algorithm, cutuntuk menghapuspseudo layer

6. Klik load dataset, infountuk menampilkan info dari citra

7. Simpan citra dalam format ER MAPPER Algorithm (.alg). Untuk citra

landsat_mss_notwarped ers simpan dengan nama file

belum_koreksi_nama_nim, sedangkan citra lansdsat_mss_27 agustus .ers

simpandengan nama file referensi_nama_nim


9/20

3.3.2 Proses Koreksi Geocoding

1. klik processgeocod ing wizard

2. Pilih polynomia l, kemudian memasukan data yang belum dikoreksi yang

telah di simpan sebelumnya, kemudian lanjut ke tahap polynomial setup

3. Pilih linier, kemudian lanjut tahap GCP set up


10/20

4. Cek Geocoded image, vectors or algorithm, masukan file yang telah

disimpan sebagai referensi. Kemudian lanjut tahap GCP edit

5. Maka akan muncul empat windowtampilan citra dan geocodingstep 4 of 5,

klik delete all GCPsuntuk menghapus semua geocodingpada citra.


11/20

6. Klik edit algorithm, hilangkan cek pada Smoothing untuk menampilkan pixel

7. Kemudian dengan zoom box tool untuk memperbesar salah satu bagian

citra di tempat yang sama antara correteddan uncorrected

8. Klik dikedua titik di tempat yang kira-kira sama pada kedua citra. Setelah itu,klik add new GCPuntuk menambahkan GCP baru

9. Lakukan hal yang sama untuk titik-titik yang lain, sebanyak 100 titik.

10. Simpan hasil tersebut dengan format gcp

11. Selanjutnya lanjutkan pada tahap recify


12/20

12. Simpan data dengan nama file rectify_nama_nim dengan format *.ers. Klik

Save file and start retification.

3.3.3 Penggabungan citra

1. Klik load dataset, buka data citra hasil rectifikasi tadi

2. Buka f i lehasil rect i f ikasitadi melalui window s algor i thm

3. Klik create RGB algorithmpada kedua citra untuk memberi warna pada citra

4. Di window s algor ithm, klik pada bagian Edit dan pilih Add Vector Layer,

Add Annotation Layer, sehingga akan munculAnnotation Layer.

5. Pilih annotation layer, kemudian klik load data set, buka file

San_Diego_drainage.erv

6. Lakukan langkah 4 dan 5 sekali lagi, dan buka file San_Diego_roads.erv

7. Klik new untuk membuat window baru, dan buka melalui window algorithm;

SPOTS_pan.ers


13/20

8. Pada bagian pseudo layer, klik kanan dan pilih intensity, dan lakukan 99%

kontras

9. Kemudian pada layer dari citra satelit SPOTS, klik copy untuk meng copy

layer tersebut

10. Pada window algorithm citra hasil rect i f ikasi, lakukan penggabungan citra

satelit SPOTS dengan citra Landsat denganklik paste.


14/20

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Hasil




15/20

# GCPs for dataset : c:\ermapper70\examples\Shared_Data\Landsat_MSS_notwarped.ers## Total number of GCPs: 100# Number turned on : 100# Warp order : 1# GCP CORRECTED map projection details:# Map Projection : NUTM11# Datum : NAD27# Rotation : 0.000

# RMS error report:# Warp Type - Polynomial

# -----ACTUAL----- ---PREDICTED---# Point Cell-X Cell-Y Cell-X Cell-Y RMS# "1" 121.128 325.374 121.128 325.374 0.0003# "2" 318.549 349.000 318.559 349.002 0.0101# "3" 112.585 171.750 112.578 171.743 0.0100# "4" 275.711 63.581 275.713 63.581 0.0019# "5" 142.469 4.973 142.469 4.978 0.0053# "6" 80.689 68.150 80.691 68.152 0.0034# "7" 363.430 444.714 363.428 444.713 0.0024# "8" 412.163 123.213 412.166 123.211 0.0034# "9" 129.480 360.081 129.480 360.080 0.0012# "10" 8.413 106.197 8.407 106.193 0.0068# "11" 476.764 324.613 476.764 324.610 0.0034# "12" 244.229 334.329 244.230 334.328 0.0010# "13" 347.422 239.504 347.423 239.504 0.0008# "14" 478.944 225.029 478.945 225.027 0.0022# "15" 222.045 241.214 222.041 241.215 0.0034

# "16" 206.070 116.613 206.061 116.608 0.0110# "17" 309.979 143.806 309.974 143.810 0.0064# "18" 408.946 266.773 408.940 266.778 0.0079# "19" 397.764 199.681 397.765 199.678 0.0027# "20" 399.361 351.438 399.360 351.444 0.0062# "21" 289.137 185.304 289.134 185.306 0.0039# "22" 437.700 36.741 437.702 36.738 0.0045# "23" 153.355 81.470 153.346 81.467 0.0094# "24" 285.942 282.748 285.946 282.738 0.0104# "25" 357.827 55.911 357.828 55.914 0.0031# "26" 108.626 269.968 108.627 269.969 0.0013# "27" 258.786 482.428 258.784 482.429 0.0019# "28" 172.524 444.089 172.522 444.092 0.0027# "29" 75.080 388.179 75.081 388.181 0.0022# "30" 68.690 273.163 68.690 273.165 0.0017# "31" 47.923 201.278 47.918 201.272 0.0081


16/20

# "32" 69.067 140.825 69.079 140.827 0.0120# "33" 354.955 303.562 354.955 303.561 0.0006# "34" 439.586 444.082 439.585 444.086 0.0046# "35" 449.167 143.880 449.170 143.880 0.0035# "36" 343.777 194.978 343.777 194.977 0.0019# "37" 225.464 33.552 225.468 33.556 0.0049# "38" 190.355 175.585 190.357 175.585 0.0015

# "39" 342.057 403.889 342.058 403.888 0.0011# "40" 214.340 392.714 214.338 392.713 0.0016# "41" 260.637 439.011 260.635 439.013 0.0023# "42" 212.743 292.136 212.744 292.137 0.0009# "43" 166.445 391.117 166.445 391.117 0.0005# "44" 137.108 127.904 137.110 127.906 0.0029# "45" 407.051 153.045 407.049 153.047 0.0031# "46" 355.422 344.880 355.421 344.879 0.0009# "47" 441.265 396.084 441.264 396.089 0.0051# "48" 441.265 198.795 441.266 198.793 0.0029# "49" 243.976 135.542 243.977 135.542 0.0011# "50" 201.923 73.718 201.917 73.716 0.0059# "51" 302.711 30.120 302.701 30.120 0.0102# "52" 454.819 84.337 454.815 84.338 0.0041# "53" 55.723 325.301 55.722 325.303 0.0018# "54" 161.145 219.880 161.147 219.879 0.0026# "55" 239.458 94.880 239.460 94.882 0.0032# "56" 288.404 228.163 288.404 228.161 0.0014# "57" 121.988 69.277 121.990 69.279 0.0028# "58" 468.373 272.590 468.374 272.590 0.0010# "59" 414.157 489.458 414.155 489.457 0.0023# "60" 58.735 31.627 58.739 31.629 0.0049# "61" 19.231 225.962 19.227 225.959 0.0043# "62" 280.449 386.218 280.447 386.230 0.0120# "63" 201.923 258.013 201.925 258.013 0.0018# "65" 365.385 120.192 365.387 120.193 0.0027# "65" 307.692 78.526 307.696 78.526 0.0041# "66" 121.795 453.526 121.795 453.522 0.0038# "67" 9.615 46.474 9.619 46.478 0.0047# "68" 304.487 320.513 304.487 320.514 0.0008# "69" 251.603 291.667 251.603 291.667 0.0006# "70" 246.795 190.705 246.796 190.705 0.0014# "71" 147.436 169.872 147.439 169.874 0.0034

# "72" 354.167 25.641 354.167 25.644 0.0032# "73" 67.308 116.987 67.309 116.988 0.0016# "74" 419.872 232.372 419.869 232.379 0.0079# "75" 376.603 262.821 376.608 262.807 0.0143# "76" 225.962 458.333 225.960 458.331 0.0023# "77" 248.397 408.654 248.397 408.653 0.0012# "78" 394.231 73.718 394.236 73.716 0.0051# "79" 30.449 169.872 30.454 169.868 0.0061# "80" 28.846 299.679 28.846 299.678 0.0015# "81" 97.756 429.487 97.758 429.485 0.0024# "82" 397.436 418.269 397.435 418.267 0.0020# "83" 192.308 334.936 192.308 334.935 0.0009# "84" 206.731 201.923 206.732 201.924 0.0015# "85" 358.974 147.436 358.975 147.435 0.0014# "86" 155.449 355.769 155.448 355.770 0.0012# "87" 363.782 482.372 363.780 482.368 0.0045# "88" 1.603 152.244 1.598 152.241 0.0056

# "89" 171.474 485.577 171.479 485.574 0.0051# "90" 105.769 225.962 105.768 225.963 0.0018# "91" 325.321 214.744 325.322 214.745 0.0019# "92" 113.782 112.179 113.775 112.178 0.0071# "93" 451.923 350.962 451.920 350.959 0.0038# "94" 339.744 270.833 339.745 270.833 0.0013# "95" 261.218 253.205 261.223 253.206 0.0056# "96" 280.449 355.769 280.449 355.769 0.0004# "97" 89.744 483.974 89.742 483.979 0.0044# "98" 56.090 447.115 56.097 447.117 0.0076# "99" 30.449 391.026 30.448 391.028 0.0029# "100" 171.474 286.859 171.476 286.861 0.0027## Average RMS error : 0.004# Total RMS error : 0.377# End of GCP details


17/20


18/20

4.2 Pembahasan


Pada metode ini digunakan 2 data citra yaitu landsat_mss_notwarped ersdan

lansdsat_mss_27 agustus.ers. Dari hasil praktikum dapat dilihat bahwa GEODETICDATUM dan MAP PROJECTION citra landsat_mss_notwarped ers adalh RAW,

yang menandakan citra tersebut belum dikoreksi. Sedangkan GEODETIC DATUM

dan MAP PROJECTION citra lansdsat_mss_27 agustus.ers adalah NAD 27 dan

NUTM11 yang menandakan bahwa citra tersebut sudah dikoreksi, sehingga

dijadikan sebagai referensi untuk koreksi citra yang belum terkoreksi.


Metode ini bertujuan untuk mencocokan koordinat titik antara citra yangbelum terkoreksi dan referensinya. Dengan cara melakukan pemberian titik pada

kedua citra yang kira-kira berada di tempat yang sama. Pada proses ini akan

terdapat RMS yairu suatu nilai error bila jarak antara titik koreksi dan refensi

berbeda, semakin tinggi nilai RMS semakin jauh titik tersebut dari posisi yang

diinginkan. Error boleh dilakukan asal masih dalam batas nilai RMS kurang dari

satu. Pemberian titik dilakukan sebanyak 100 kali, ini dimaksudkan semakin banyak

titik semakin tinggi ketelitian dari hasil reftifikasi citra tersebut.

4.2.3 Penggabungan Citra

Metode ini bertujuan untuk menggabungkan dua citra yang berbeda antara

landsat beresolusi rendah, namun berwarna dengan SPOT yang memiliki resolusi

lebih tinggi, namun hitam-putih. Hasilnya, pada bagian penggabungan dapat terlihat

lebih jelas objeknya jika diperbesar. Selain imenggabungkan dua citra yang

berbeda, metode ini juga menggabungkan citra dar aliran sungai dan jaln. Hasilnya,

pada bagian penggabungan akan tampak gaaris putih yang menunjukan jalan

ataupun aliran sungai


19/20

BAB IV

KESIMPULAN

1. Koreksi geometrik dilakukan untuk menghilangkan distorsi pada citra yang

disebabkan oleh kelengkungan bumi, rotasi bumi, ketinggian sensor, dan

ketidakstabilan sensor

2. Koreksi geometri selanjutnya diperlukan untuk menghasilkan data yang lebih

teliti dalam aspek planimetrik

3. Rektifikasi adalah suatu proses yang transformasi geometri citra dijitalnya

sedemikian rupa sehingga setiap pixelnya memiliki posisi di dalam sistem

koordinat dunia nyata

4. Overlay citra bertujuan mengabungkan citra yang resolusinya kecil dengan

citra beresolusi tinggi


20/20

DAFTAR PUSTAKA

Lillesand and Kiefer. 1990. Remote Sensing and Image interpretation Jhon Willey

and Son, New York

Mapper. Er. 1998. Earth Resources Mapper User Manual. Ver. 6.0.87 collin Streat.West Perth. Western Australia 6005

Nasda. 2000. The Used Of Japanes Earth Resaorces Satelit 1 (Jers-1). Tokyo.Japan

Prahasta, Eddy.2008.Remote Sensing.Informatika : Bandung

Wahyunto, A, Hidayat. Dan A. Adimirhadja. Penggunaan Citra Satelit UntukIdentifikasi dan Infentarisasi Areal Tanaman Pangan dan EstimilasiProduksinaya. Makalah Tentang Hasil Rapat Pembahasan Program danPelaksanaan IP Padi 300 dan SUP MH 1998/1999 di Pekan Baru., Riau 3-4

September 1998.

http://www.anjar.web.ugm.ac.id diakses pada tanggal 1 april 2011

http://www.konturgeo.blogspot.com diakses pada tanggal 1 april 2011

http://www.pustaka_deptan.go.id diakses pada tanggal 1 april 2011

http://www.ruangdialisis.files.wordpress.com diakses pada tanggal 1 april 2011
http://www.anjar.web.ugm.ac.id/http://www.konturgeo.blogspot.com/http://www.pustaka_deptan.go.id/http://www.ruangdialisis.files.wordpress.com/http://www.ruangdialisis.files.wordpress.com/http://www.pustaka_deptan.go.id/http://www.konturgeo.blogspot.com/http://www.anjar.web.ugm.ac.id/

GEOMETRI CORRECTION.docx

Documents

Transcript of GEOMETRI CORRECTION.docx