Menghilangkan Awan pada Citra Landsat 8 dengan Band QA

Landsat 8 menawarkan banyak perbaikan dibandingkan versi Landsat sebelumnya (Landsat 7). Salah satu dari kelebihan dari Landsat 8 adalah adanya QA Band (BQA) yang dapat memberikan informasi penting mengenai citra Landsat 8 itu sendiri. Informasi penting yang terkandung di dalam QA band misalnya awan, awan cirrus, vegetasi, bayangan awan, tubuh air, dan sebagainya. Bagaimana menerjemahkan nilai pada BQA menjadi informasi yang diinginkan? Ikuti tahapan berikut

1. Siapkan data Landsat 8

Berikut adalah salah satu contoh citra Landsat 8 liputan Pulau Lombok dan sebagian Pulau Bali dengan Scene ID LC81160662014182LGN00.tar.gz yang didownload dari EarthExplorer

1-siapkan-data

 

 

2. Buat citra komposit true color dari multispektral (misal B654, atau B753) untuk pengamatan visual.

Komposit dari Band 654 terlihat seperti pada gambar di bawah. Kegunaan dari citra komposit ini adalah untuk overview terhadap hasil penurunan informasi dari BQA (misal membuat mask awan, dsb).

2-b654

3. Buka BQA dan tampilkan semua nilai pixel yang ada dengan pengaturan symbology

BQA ditampilkan semua pixelnya seperti pada Gambar di bawah

3-bqa

4. Terjemahkan informasi nilai pixel menjadi deretan binary (16bit)

Nilai pixel dalam BQA harus dikonversi ke dalam deretan binary 16bit. Untuk konversi angka decimal ke biner dapat dilakukan dengan banyak tool. Salah satunya seperti link berikut http://www.binaryconvert.com/convert_unsigned_short.html

Deretan binary 16 bit akan terdiri dari 16 buah angka yang terdiri dari angka 0 (nol) dan 1 (satu). Sebagai contoh, nilai pixel 53280, jika dikonversi ke nilai biner adalah 11010000 00100000

4-bit-conversion

5. Tentukan segmen dari deretan binary dengan informasi yang ingin diekstrak

Nilai biner dari setiap nilai pixel BQA (Langkah 4) bandingkan dengan referensi seperti pada gambar di bawah ini.

5-binary

Dari gambar di atas dapat terlihat bahwa nilai pixel (decimal) 53280 memiliki nilai Cloud Confidence 11, Cirrus Confidence 01, dsb.

 

6. Terjemahkan nilai biner untuk setiap kategori

Di dalam penjelasan yang disajikan USGS disebutkan bahwa angka untuk data single bit (bit ke-3, 2, 1 dan 0) apabila bernilai

  • 0 = NO
  • 1 = YES 

Sedangkan untuk nilai bit ganda (bit ke 15, 14, 13, 12, dsb) memiliki penjelasan apabila bernilai

  • 00 = Not Determined
  • 01 = NO
  • 10 = Maybe
  • 11 = YES

Maka, nilai pixel 53280 itu memiliki informasi

  • Cloud confidence = 11 -> YES
  • Cirrus = 01 -> NO
  • Reserved for Cloud Shadow = 00 -> Not Determined
  • dsb

7. Klasifikasi BQA sesuai dengan kategori di Langkah 6

Tergantung kepada informasi apa yang ingin diekstrak dari BQA. Sebagai contoh, untuk membuat mask awan, maka kita harus konversi semua nilai pixek dari BQA menjadi awan atau bukan.

7-class

Untuk kategori Mungkin awan, menurut saya lebih baik masukan saja sebagai Awan.

Selanjutnya, buat klasifikasi nilai pixel BQA menjadi awan dan NULL (NoData, di ArcGIS). Gambar berikut menujukan tool RECLASSIFY pada ArcGIS yang mengklasifikasikan semua nilai BQA ke angka 1 (awan) dan NULL (bukan awan)

7b-no-data

8. Hasil

Hasil dari Langkah 7 adalah satu layer mask awan. Layer ini dapat digunakan untuk menghilangkan awan pada Band Landsat 8 lainnya .

Berikut hasil contoh mask awan yang dihasilkan

8-result2

8-result

 

Have fun

Catatan:

  • Link penjelasan dari USGS tentang BQA http://landsat.usgs.gov/L8QualityAssessmentBand.php
  • Menerjemahkan BQA dengan cara seperti ini memberikan keuntungan y.i pengguna lebih mengerti dan paham akan data yang sedang dianalisa
  • Jika menurut anda cara ini cukup ribet, mungkin sebaiknya anda gunakan tool L-LDOPE Toolbelt yang dapat diunduh di http://landsat.usgs.gov/L-LDOPE_Toolbelt.php
  • Contoh membuat mask Awan masih perlu langkah lanjutan seperti identifikasi bayangan awan, buffer, dsb. Tulisan ini hanya bermaksud menjelaskan BQA pada Landsat 8
SHARE

Leave a Reply