PENGENALAN ANALISIS DATA RASTER R PROGRAMMING

R merupakan bahasa pemrogramman dan software yang secara luas digunakan untuk analisis data dan grafik. Selain itu, R juga memiliki kapasitas dalam mengolah data spasial dan spatio-temporal. Untuk mempelajari R dasar dan lebih lanjut dapat melalui r-bloggers.com. pada sesi ini kita akan mengenalkan bagaimana cara mengakses data penginderaaan jauh melalui R. Data yang digunakan dalam tutorial ini adalah Landsat 8. Data raster seperti file citra Landsat 8 dapat dibaca dan ditulis menggunakan GDAL (Geospatial Data Abstraction Library ). Pada tutorial kali kita akan menggunakan GDAL secara tidak langsung melalui package raster yang di dalamnya menggunakan rgdal.

Package raster merupakan package dalam R yang digunakan untuk mengolah data raster yang dikembangkan oleh Robert J. Hijmans. Package raster berguna untuk membaca dan menulis data rgdal, dapat melakukan perhitungan raster, operasi spasial atau geometrik (proyeksi, resampling), visualisasi dan interaksi dengan data, dan sebagainya (cek dokumentasi R).

Munculkan library r yang kita butuhkan, yaitu rgdal, raster, dan caret, tapi yang kita butuhkan hanya library raster

R-0502

Untuk memunculkan data citra kita dapat menggunakan RasterLayer, RasterStack dan RasterBrick. RasterLayer digunakan untuk memunculkan jika data hanya berupa single layer atau layer tunggal atau satu data citra saja. RasterStack dan RasterBrick berguna untuk membuka data dengan lebih dari satu layer citra, dimana RasterStack dan RasterBrick memiliki kemampuan yang hampir sama. Perbedaaan kedua fungsi tersebut adalah terletak pada karakteristik virtual, dimana RaterBrick hanya bekerja dengan satu file multi-layer dengan data dimunculakan hanya pada memory, sedangkan RasterStack bisa secara virtual menghubungkan beberapa objek raster ditulis pada file yang berbeda atau hanya dalam memory komputer.  RasterBrick memiliki keunggulan lebih efisien, sedangkan RasterStack memiliki keuntungan dapat digunakan untuk menghitung piksel ke piksel pada layer yang berbeda.

Selanjutnya kita menggunakan RasterBrick untuk memunculkan data citra kita yang telah kita stacking menjadi satu file, dimana file tersebut adalah saluran 2 – 7 dari citra Landsat 8. Dimana fungsinya adalah brick() isikan folder dimana kita menyimpan data.

R-0501

Tuliskan r dan klik Run, maka akan muncul ringkasan citra yang meliputi, dimensi citra, resolusi spasial, koordinat, batas citra, folder penyimpanan, dan nama citra dalam file dan rentang nilai setiap saluran dalam citra.

 

R-0503

 

Selanjutnya untuk mengetahui informasi citra secara individu kita dapat menggunakan fungsi sebagai berikut, misal nlayer() untuk mengetahui jumlah layer.

 

R-0504

 

Code di atas akan menghasilkan informasi sebagai berikut.

 

R-0505

 

Selanjutnya, kita dapat memunculkan komposit warna atau saluran tunggal melalui fungsi plotRGB() dimana dalam kurung kita isikan citra kita yaitu r, kemudian kita masukkan nama saluran untuk membebntuk komposit warna, jika kita ingin membuat komposit warna asli maka r (red) kita isikan  3, g(green) kita isikan 2, dan b(blue) kita isikan 1. Kita juga dapat mengaplikasikan penajaman citra misal linier, yaitu dengan menambahkan stretch = “lin”.

 

R-0506

 

Berikut adalah tampilan citra komposit warna asli, dimana hijau adalah vegetasi dan putih atau abu – abu adalah pemukiman. Citra merupakan citra Landsat 8 dari kota Jogjakarta.

 

R-0507

 

jika kita ingin membuat komposit warna asli maka r (red) kita isikan  4, g(green) kita isikan 3, dan b(blue) kita isikan 1. Kita juga dapat mengaplikasikan penajaman citra misal linier, yaitu dengan menambahkan stretch = “lin”.

 

R-0508

 

Maka citra akan menampilkan komposit warna inframerah dekat. Merah merupakan vegetasi dan biru muda adalah pemukiman atau wilayah kota.

 

R-0509

 

Seperti kita ketahui sebelumnya bahwa nama dari setiap saluran citra tidak mencerminkan julat panjang gelombang dan sulit untuk diinterpretasi seperti x22017landsat8.1, oleh sebab itu kita dapat mengganti nama file citra tersebut menjadi nama julat panjang gelombang atau nama lainya yang kita inginkan. Kita menggunakan fungsi names(r) <- c(nama julat).

 

R-0510

 

Berikut adalah hasilnya kita dapat lihat namanya berubah, dari x22017landsat8.1 menjadi biru.

 

R-0511

 

Selanjutnya kita dapat memunculkan histogram untuk mengetahui persebaran data melalui fungsi hist().

 

R-0512

 

Berikut adalah histogram masing – masing saluran citra dengan nama yang lebih mudah dikenali.

 

R-0513

 

Berikut adalah pengenalan tentang kegunaan R untuk data raster, jika terdapat kesalahan atau kekurangan semoga dapat ditambahkan dan dibenarkan, karena proses masih dalam proses belajar.

Sumber : Rspatial

*** SEMOGA BERMANFAAT ***

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s