Melakukan Pre-processing Data SAR Dengan Menggunakan Aplikasi SNAP (Sentinel Application Platform)

· 5 min read
Melakukan Pre-processing Data SAR Dengan Menggunakan Aplikasi SNAP (Sentinel Application Platform)

SNAP adalah salah satu software yang digunakan untuk mengolah data Sentinel yang dibuat oleh Brockmann Consult. SNAP memiliki kepanjangan Sentinel Application Platform. Dengan perkembangan zaman, Citra Sentinel dapat diproses dengan menggunakan Google Earth Engine. Namun untuk pemula yang belum terbiasa mengolah data dengan melakukan pemrograman, SNAP dapat menjadi salah satu aplikasi untuk mengolah dan menganalisis Data SAR. Aplikasi ini memiliki kelebihan interface yang mudah untuk dipelajari, menampilkan dan menavigasikan citra dengan cepat walaupu dengan data citra yang berat hingga ber­-giga-pixel.

Berikut tahap-tahap untuk menginstall dan melakukan pre-processing pada Citra SAR.

  1. Buka website http://step.esa.int/main/download/snap-download/ untuk mendownload software SNAP
  2. Install SNAP, ikuti semua petunjuk dan arahan untuk pemasangan aplikasi.
  3. Sembari mengunduh SNAP, unduh pula citra Sentinel-1 melalui web yang ada. Kali ini citra yang diunduh adalah citra Sentinel-1 untuk bagian Palu, Sulawesi Tengah, Indonesia.
  4. Ketika SNAP telah berhasil di-install, lanjutkan dengan menginstall plugin yang tersedia. Tampilannya akan seperti ini.

  5. Buka file Sentinel-1 yang telah di unduh sebelumnya
  6. Open product. Tidak perlu unzipping file, karena software SNAP akan membantu untuk unzip data tersebut. Tampilan data yang telah diunduh akan ada seperti ini.


    Di dalamnya terdapat metadata, vectordata, tie-point grids, quicklooks, dan band.

  7. Jika diperhatikan di bagian sisi kiri bawah, panel navigation menunjukkan perekaman yang terbalik (navigation tab) dibandingkan dengan aslinya (world view tab).

     

  8. Klik kanan pada citra dan klik “Open RGB Image Window” untuk melihat image color dari rasio VV, VH dan VV/VH


  9. Di sisi kiri atas, di samping tulisan Product Explorer, terdapat pilihan Pixel Info untuk melihat nilai dari tiap pixel pada citra SAR dan keterangan longitude dan latitudenya.


PREPROCESSING CITRA SAR

  1. Menentukan Subset (Area of Interest)

    Pertama-tama, hal yang harus ditetapkan adalah area kajian yang ingin di analisis. Karena citra SAR cukup berat, jika kita ingin mengolah semua area akan memakan waktu cukup lama. Oleh karena itu, memproses pada target area yang ingin dikaji dapat meminimalisir pemrosesan data.

    a. Pada Main Menu Bar, pilih Raster –> Subset



    Area subset dapat dipilih dengan memasukkan nilai manual pada kolom scene start XY dan scene XY. Selain itu subset juga dapat ditentukan secara manual dengan memilih tombol “Use Preview” dan mengarahkan kursor langsung ke gambar dan menentukan besaran area kotak yang dilambangkan dengan kotak berwarna biru. Kemudian klik “Ok”. Hasil subset akan menjadi produk baru pada file window. Hasil subset dapat dilihat pada window Product Explorer. File hasil subset akan memiliki kaidah penamaan yang berbeda dari file asli. Akan ada tambahan kata “subset_0_of_nama raw file”.


  2. Kalibrasi Radiometrik

    Radiometric Preprocessing atau kalibrasi radiometrik penting digunakan untuk mengoreksi beberapa gangguan yang terdapat di file mentah dari citra SAR. Selain itu, kalibrasi ini ditujukan untuk mendapatkan nilai piksel yang sesuai dengan keadaan lapangan. Dalam konteks ini, nilai dari piksel akan merepresentasikan nilai bascattering dari permukaan objek di permukaan bumi. Hal ini penting dilakukan untuk dapat menganalisa hasil dari perekaman secara kuantitatif. Perlu juga dilakukan komparasi dari berbagai citra dengan berbagai sensor, processors, dan perekaman waktu yang berbeda.

    Buka hasil subset citra yang sebelumnya. Kemudian klik Radar –> Radiometric –> Calibrate

Kemudian akan muncul jendela Calibration. Silahkan untuk memilih Source (Sumber) citra yang akan dikalibrasi. Kemudian masukkan Name (nama file), Directory (tempat file akan disimpan), Save as (format output file) dan klik Run.

Kemudian cek kembali pada window Product Explorer. File yang baru terbentuk memiliki nama dengan penambahan “nama file_Cal” yang menandakan file tersebut adalah hasil kalibrasi.

Perbedaan hasil dari kalibrasi dapat dilihat dari Pixel Info.

Sebelum kalibrasi (kiri), setelah kalibrasi (kanan)
Sebelum kalibrasi (kiri), setelah kalibrasi (kanan)

 

Pada bagian bands, yang sebelumnya memiliki nilai amplitude dan intensitas yang berbeda dengan nilai puluhan pada amplitude dan ribuan pada intensitas dikalibrasi menjadi satu nilai sigma yang memiliki nilai di bawah 1.

Distorsi radiometrik biasanya dikarenakan :

  • Signal loss as it propagates
  • Non-uniform antenna pattern
  • Difference in gain
  • Saturation
  • Speckle
Preprocessing: Speckle Reduction

 

Speckle pada citra radar dapat menyulitkan interpretasi karena adanya efek bulir atau granulasi pada citra. Salah satu cara mengurangi efek speckle adalah dengan menggunakan preprocessing multilook. Hasil yang telah dikalibrasi sebelumnya akan diproses lebih lanjut untuk mengurangi speckle.

Caranya adalah dengan membuka menu bar Radar –> SAR Utilities –> Multilooking


Preprocessing : Geometric Calibration
  1. Hasil dari proses sebelumnya, yaitu file name dengan akhiran “_Cal_ML” akan terlihat di bagian Product Explorer
  2. Kemudian pilih Radar > Geometric > Terrain Correction > Range-Doppler Terrain Correction
  3. Pada saat tahap Processing Parameters tab, pilihlah default options dari output files dan pilihlah proyeksi UTM/WGS 84 (proses ini akan berlangsung selama kurang lebih 30 menit)
  4. Konversikan Sigma0 untuk file Sigma)_VV dengan klik kanan pada file tersebut.
  5. Sebuah menu akan muncul, pilih Linear to/from dB

Analisis Hasil dari Hasil Processing Data
  1. Lihat hasil dari proses sebelumnya dengan membuka Bands dengan label db
  2. Lihat pada window di sudut kiri bawah, dalam tab Color Manipulation. Secara singkat dapat melihat nilai minimal dan maksimal dari Citra SAR yang kita miliki. Tab Colour Manipulation juga dapat digunakan untuk interpretasi Citra SAR yang akan dibahas di artikel selanjutnya.


  3. Jika ingin melihat lebih dalam mengenai informasi statistik dari citra yang dihasilkan dapat melihat di menubar Analysis à Statistics



    Reference : 
    1. NASA Applied Remote Sensing Training
    2. https://step.esa.int/main/toolboxes/snap/

Related Articles

Vegetasi dan Red Edge
· 1 min read

Google Earth Engine untuk Pemodelan Kesesuaian Lokasi Budidaya Ikan Kerapu (GEE-015)

Sumberdaya perikanan di Indonesia sangat berlimpah dan dapat dimanfaatkan salah satunya untuk budidaya laut. Budidaya laut perlu didukung data lokasi

· 8 min read