Konsep Multi dalam Interpretasi Citra Penginderaan Jauh

Dalam penginderaan jauh (remote sensing), “konsep multi-” mengacu pada berbagai pendekatan analisis citra dengan memanfaatkan variasi dalam dimensi-dimensi tertentu, seperti spektral, temporal, spasial, sudut pandang, polaritas, atau disiplin ilmu. Teknik-teknik ini memungkinkan hasil interpretasi yang lebih kaya dan akurat. Berikut penjelasan beberapa jenis konsep multi beserta contoh dan manfaatnya:

1. Konsep multispektral

Konsep multispektral melibatkan penggunaan beberapa pita gelombang elektromagnetik (spectral bands) untuk merekam citra. Pita-pita ini mencakup wilayah cahaya tampak (visible), inframerah dekat (NIR), inframerah gelombang pendek (SWIR), dan lainnya.

Contoh: Citra Landsat 8 menyediakan berbagai band, misalnya band merah (Red), band inframerah dekat (Near-Infrared), dan band inframerah gelombang pendek (Shortwave Infrared), yang dapat dipakai untuk menghitung vegetation index seperti NDVI (Normalized Difference Vegetation Index).
Manfaat: Membedakan objek atau tutupan lahan berdasarkan karakteristik reflektansi gelombang elektromagnetik yang berbeda; sangat efektif untuk klasifikasi vegetasi, air, tanah, dan perubahan penggunaan lahan.

sumber :https://mygeoblog.com/2019/04/29/cambodia-1-mapping-vegetation-using-landsat/

2. Konsep multitingkat

Konsep multitemporal (atau multi-temporal) menggunakan citra dari periode waktu yang berbeda untuk area yang sama.

Contoh: Menggunakan beberapa citra Landsat yang diambil pada musim atau tahun yang berbeda untuk mengamati perubahan vegetasi, penggunaan lahan, atau dampak bencana alam.
Manfaat: Mendeteksi perubahan (change detection), memantau dinamika vegetasi musiman, perkembangan urban, dan perubahan lingkungan lainnya secara temporal

3. Konsep Multitemporal

Dengan “multitingkat” di sini biasanya yang dimaksud adalah variasi dalam resolusi spasial atau skala (ketinggian, resolusi pixel, atau cakupan wilayah). Interpretasi citra akan berbeda tergantung pada seberapa dekat sensor ke objek (misalnya pesawat, drone) atau seberapa jauh (misalnya satelit).

Contoh: Sensor dengan resolusi tinggi dari pesawat atau drone mampu menangkap detail kecil (misalnya daun, tanah cadas), sedangkan sensor satelit dengan resolusi sedang-rendah mencakup area yang luas tetapi detailnya lebih kasar.
Manfaat: Memilih resolusi yang sesuai sangat penting untuk tujuan spesifik untuk pemetaan detail lokal atau pemantauan regional/global. Juga untuk efisiensi pengolahan data (file besar, komputasi).

4. Konsep multiarah

Konsep multiarah berarti sensor menangkap citra dari sudut pandang (angle) yang berbeda terhadap permukaan bumi. Dengan data dari banyak arah, lebih mudah mengoreksi efek topografi, mengurangi bayangan, atau melewati hambatan seperti awan atau obstruksi visual.

Contoh: Sensor satelit atau pesawat yang dapat merekam citra saat melintas dari berbagai sudut (misalnya nadi-sampai atau miring) untuk objek permukaan yang tidak rata seperti lereng gunung atau hutan lebat.
Manfaat: Memperbaiki estimasi tekstur, meningkatkan interpretasi objek yang bayangannya sangat dipengaruhi oleh sudut cahaya atau sudut sensor. Mengurangi kesalahan klasifikasi terkait sudut pandang.

5. Konsep Multipolarisasi

Konsep ini menggunakan data polarimetrik—yakni data yang memperhatikan arah getar gelombang elektromagnetik (polarization), biasanya pada sistem radar. Polarization membantu membedakan sifat fisik objek seperti struktur, bahan (misalnya tanah, vegetasi, air, bangunan) karena elemen radar merespon berbeda tergantung orientasi dan polaritas.

Contoh: Data SAR (Synthetic Aperture Radar) dengan dual-polarization atau multiple polarizations (misalnya HH, HV, VV) dapat digunakan bersama citra optik untuk meningkatkan akurasi klasifikasi lahan urban atau vegetasi.
Manfaat: Tidak terpengaruh awan, bisa siang atau malam, lebih sensitif terhadap struktur fisik permukaan, sangat berguna untuk area dengan tutupan awan sering atau kondisi optik yang buruk.

6. Konsep multidisiplin

Analisis multidisiplin melibatkan kolaborasi antara berbagai disiplin ilmu seperti geografi, biologi, ekologi, ilmu kelautan, klimatologi, dan teknik untuk memperkuat interpretasi citra penginderaan jauh. Data teknis sensor perlu didukung pemahaman terhadap fenomena alam, biologi, aturan penggunaan lahan, dan faktor lingkungan lainnya.

Contoh: Untuk mempelajari sebaran fitoplankton di perairan laut, selain citra satelit (optik / spektral), dibutuhkan ahli biologi laut/oceanografi untuk validasi dan interpretasi parameter biologis (misalnya klorofil-a).
Manfaat: Memungkinkan interpretasi yang lebih holistik dan akurat; membantu dalam validasi lapangan; mendukung pengambilan keputusan yang terkait dengan lingkungan, kebijakan, atau konservasi

sumber : https://mygeoblog.com/2019/04/29/cambodia-1-mapping-vegetation-using-landsat/

Baca juga : Perbedaan Citra Foto dan Non Foto dalam Penginderaan Jauh

7. Rangkuman

Berdasarkan uraian di atas, dapat disimpulkan bahwa setiap konsep multi dalam penginderaan jauh memiliki fokus dan keunggulan masing-masing. Mulai dari pemanfaatan variasi spektrum, waktu, resolusi spasial, sudut pandang, polaritas, hingga kolaborasi lintas disiplin ilmu, semuanya saling melengkapi untuk menghasilkan analisis citra yang lebih akurat. Untuk memudahkan pemahaman, berikut rangkuman perbandingan antar konsep dalam bentuk tabel

No	Konsep Multi	Dimensi Utama yang Dimanfaatkan	Contoh Sensor / Data	Contoh Pemanfaatan
1	Multispektral	Gelombang elektromagnetik / pita spektral	Landsat (RGB, NIR, SWIR)	1) Menghitung indeks NDVI untuk memantau kesehatan tanaman padi 2) Mengidentifikasi area kebakaran hutan melalui band inframerah. 3) Pemetaan kualitas perairan di Waduk berdasarkan reflektansi.
2	Multitemporal	Perbedaan waktu pengambilan citra	Landsat, MODIS, Sentinel-2	1) Memantau deforestasi dari tahun ke tahun. 2) Mengamati pertumbuhan kota antara 1990–2020. 3) Melacak perubahan garis pantai akibat abrasi di pesisir .
3	Multiresolusi / Spasial (Multitingkat)	Resolusi spasial / skala / tinggi terbang	Drone, satelit, pesawat	1) Drone digunakan untuk pemetaan detail sawah 2) Satelit Landsat digunakan untuk pemantauan regional DAS 3) Citra SPOT digunakan untuk perencanaan tata ruang Kota
4	Multi-arah	Sudut pengambilan sensor / arah pantulan	Sensor optik multi-angle, LiDAR	1) Analisis bayangan lereng Gunung untuk mitigasi longsor. 2) Pemetaan struktur tajuk hutan tropis dengan sudut pandang berbeda. 3) Mengurangi efek awan saat pemotretan sawah
5	Multipolarisasi	Polaritas radar (HH, HV, VV, dll.)	SAR (Sentinel-1, RADARSAT	1) Pemetaan banjir saat musim hujan (radar mampu menembus awan). 2) Identifikasi area perkebunan sawit berdasarkan struktur vegetasi. 3) Deteksi kapal ilegal di perairan laut dengan data radar.
6	Multidisiplin	Integrasi ilmu lain (biologi, ekologi, geologi, dsb.)	Kolaborasi studi, validasi lapangan	1) Analisis klorofil-a untuk memantau produktivitas perikanan laut 2) Studi epidemiologi malaria dengan mengaitkan data citra lingkungan dan ilmu kesehatan. 3) Pemetaan risiko gempa dengan integrasi data geologi dan citra satelit.