Tutorial Analisis Perubahan Garis Pantai

Analisis Perubahan Garis Pantai Menggunakan DSAS

Metodologi Analisis Perubahan Garis Pantai Menggunakan DSAS

Tahap Pengumpulan Data

Posisi garis pantai dinilai berdasarkan beberapa fitur alam yang mempengaruhi semisal garis vegetasi, garis pasang dan surut air laut, garis basah atau kering yang terdapat pada pantai. Dan untuk mendapatkan garis tersebut dapat didigitasikan dari berbagai macam sumber data (contoh: citra satelit, digital ortophoto, data peta historis garis pantai), dapat pula mengumpulkan data dengan menggunakan survei Global Positionong System (GPS), atau ekstraksi dari data survei lidar.  Dan sangat disarankan untuk menggunakan data-data garis pantai dengan mengacu pada referensi yang sama (contoh: mean sea level).

Setiap vektor garis pantai merepresentasikan waktu dan posisi secara spesifik dan data tersebut sudah terdapat pada atribut tabel kelas fitur garis pantai. Pengukuran penampang melintang dapat pula ditampilkan oleh DSAS dari hasil analisa perpotongan dan persilangan garis baseline pada garis pantai. Titik yang berpotongan menampilkan informasi lokasi dan waktu yang digunakan untuk menghitung kecepatan perubahan garis pantai. Jarak dari garis baseline ke masing-masing titik perpotongan sepanjang diagram memanjang tersebut digunakan untuk menghitung angka statistik.

Data garis pantai di ekstraksi dari Citra Satelit Landsat 7, yang merupakan   implementasi lanjutan   dari   satelit-satelit   sebelumnya (program satelit ERTS yang diberi nama baru Landsat). Satelit berorbit sirkular dan sunsynchronous ini diluncurkan oleh  Amerika  Serikat  pada  tanggal 15  April 1999 dengan sudut inklinasi antara 98.2 hingga 99.1, ketinggian  705  km  di  atas  ekuator,  periode  orbit setiap 99  menit, dapat  mencapai lokasi yang sama setiap hari (repeat cycle), dan beresolusi radiometric 8-bit  (DN).  Landsat 7 hanya dilengkapi dengan sensor   ETM+   buatan   Raytheon   Santa   Barbara Remote Sensing di Santa Barbara, California. Landsat 8 adalah sebuah satelit observasi bumi Amerika yang diluncurkan pada tanggal 11 Februari 2013. Landsat 8 adalah  satelit  kedelapan  dalam program Landsat; ketujuh yang berhasil mencapai orbit.

Data yang digunakan di dalam penelitian ini terdiri dari tiga citra Landsat multi-temporal dengan perekaman 10 periode, yakni satu citra di setiap tahunnya dari tahun 2007-2018. Citra Landsat ETM+ untuk perekaman tahun 2007-2012 dan citra Landsat 8 OLI-TIRS untuk perekaman tahun 2013-2018. Semua citra Landsat yang digunakan adalah level 1TP. Citra Level 1TP adalah level yang telah mengalami koreksi geometrik, ter-orthorektifikasi menggunakan Ground control point serta DEM untuk mengurangi efek relief displacement. Data level 1 merupakan data dengan level tertinggi dan cocok untuk analisis time series (USGS, 2016). Semua data citra multi-temporal diunduh secara gratis melalui situs https://earthexplorer.usgs.gov/.

Tahap Pre-prosessing Citra

Sebelum dianalisis lebih lanjut, citra Landsat yang digunakan harus dilakukan pre-processing (koreksi radiometrik) yang bertujuan untuk memperbaiki nilai pixel agar sesuai dengan yang seharusnya. Koreksi geometrik mempertimbangkan  faktor gangguan  atmosfer sebagai sumber kesalahan utama. Efek atmosfer menyebabkan   nilai   pantulan   obyek   dipermukaan bumi yang terekam oleh sensor menjadi bukan merupakan nilai aslinya, tetapi menjadi lebih besar oleh karena adanya hamburan atau lebih kecil karena proses serapan. Metode metode yang sering digunakan untuk menghilangkan efek atmosfer antara lain metode pergeseran histogram, metode regresi dan metode kalibrasi bayangan. (Danoedoro, 1996). Pada pekerjaan ini, digunakan metode Penyesuaian Histogram (Histogram Adjustment).

Tahap Ekstraksi Garis Pantai

Sebelum dilakukan analisa perubahan dinamika garis pantai, terlebih dahulu dilakukan ekstraksi garis pantai dari setiap citra satelit yang telah terkoreksi geometrik. Metode yang digunakan adalah perpaduan antara Transformasi Tasseled Cap dengan indeks spektral NDVI. Metode ini terdiri dari penggabungan antara 4 indeks (Brightness, Greenness, Wetness, dan NDVI). Indeks Brightness, Greenness dan Wetness merupakan bagian dari Transformasi Tasseled Cap, yang berfungsi dengan baik apabila dilakukan deteksi daratan dengan tingkat vegetasi rendah. Oleh karena itu fungsi NDVI adalah untuk mendeteksi wilayah-wilayah daratan dengan tingkat vegetasi tinggi. Sehingga perpaduan antara keempat indeks ini akan memperbaiki kevalidan dalam mendeteksi daratan dan perairan pada citra (Amine, 2012). Dalam menghasilkan keempat indeks tersebut, terdapat nilai pembobotan yang berbeda pada setiap kanal di setiap citra satelit yang digunakan, mengacu pada metode pembobotan oleh Vinay, et al (2015) yaitu pada Gambar

Metode Pembobotan Untuk Komposit Indeks Brightness, Greenness, Wetness, dan NDVI

Selanjutnya dilakukan klasifikasi tanpa pengawasan, dengan metode IsoCluster pada peta raster hasil superimpose dari keempat indeks yang telah dibahas sebelumnya. Klasifikasi dilakukan melalui perangkat lunak ArcGIS, dimana digunakan jumlah kelas (n) sama dengan 8. Klasifikasi dilakukan berdasarkan Cell by Cell dengan menggeneralisasi nilai tertinggi dan nilai terendah dalam sekumpulan faktor kunci. Hasil klasifikasi didapatkan kelas-kelas terpisah yang masing-masing mewakili wilayah daratan dan perairan yang terekam pada citra. Kemudian raster yang telah terklasifikasi tersebut dikonversi menjadi Polyline menggunakan Raster to Polyline Tool pada Perangkat Lunak ArcGIS, sehingga dihasilkan peta garis pantai.

Author

M. Baharudin Fahmi

Coastal Engineer

keep in touch

baharudinfahmi@gmail.com

WhatsApp +62 852 5940 2290