Sebagai seorang GIS Analyst, Anda pasti sering berurusan dengan data satelit dalam proyek pemetaan, pemantauan lingkungan, atau analisis sumber daya alam. Satelit penginderaan jauh menjadi salah satu sumber data utama yang sangat membantu dalam berbagai aplikasi GIS. Namun, tidak semua satelit diciptakan sama. Setiap satelit memiliki keunggulan dan kelemahan, tergantung pada tujuan analisis dan jenis data yang dibutuhkan.
Di artikel ini, kita akan membahas beberapa satelit penginderaan jauh utama yang sering digunakan di bidang GIS. Saya akan memberikan panduan singkat untuk membantu Anda memahami perbedaan satelit, fitur utama dari setiap sensor, serta aplikasinya dalam dunia GIS.
Informasi Satelit Penginderaan Jauh
Berikut adalah tabel yang menjelaskan berbagai satelit penginderaan jauh, sensor yang digunakan, resolusi spasial, tahun peluncuran, serta band dan panjang gelombang yang digunakan oleh setiap satelit.
| PASSIVE REMOTE SENSING MISSIONS | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| SATELLITE | SENSOR | SPATIAL RESOLUTION | BANDS | WAVE LENGTH | YEAR |
| LANDSAT SERIES | |||||
| LANDSAT 1 | Return Beam Vidicon (RBV) | 80m | Band 1; Visible blue – green | 475 – 575 nm | 1972 |
| Band 2; Visible orange – red | 580 – 680 nm | ||||
| Band 3; Visible red – Near IR | 690 – 830 nm | ||||
| Multispectral Scanner (MSS) | 80m | Band 4; Visible green | 0.5 – 0.6 μm | ||
| Band 5; Visible red | 0.6 – 0.7 μm | ||||
| Band 6; Near IR | 0.7 – 0.8 μm | ||||
| Band 7; Near IR | 0.8 – 1.1 μm | ||||
| LANDSAT 2 | Return Beam Vidicon (RBV) | 80m | Band 1; Visible blue – green | 475 – 575 nm | 1975 |
| Band 2; Visible orange – red | 580- 680 nm | ||||
| Band 3; Visible red – near IR | 690 – 830 nm | ||||
| Multispectral Scanner (MSS) | 80m | Band 4; Visible green | 0.5 – 0.6 μm | ||
| Band 5; Visible red | 0.6 – 0.7 μm | ||||
| Band 6; Near IR | 0.7- 0.8 μm | ||||
| Band 7; Near IR | 0.8 – 1.1 μm | ||||
| LANDSAT 3 | Return Beam Vidicon (RBV) | 40m | Spectral band; Green – near IR | 0.5 – 0.75 μm | 1978 |
| Multispectral Scanner (MSS) | 80m | Band 4; Visible green | 0.5 – 0.6 μm | ||
| Band 5; Visible red | 0.6 – 0.7 μm | ||||
| Band 6; Near IR | 0.7 – 0.8 μm | ||||
| Band 7; Near IR | 0.8 – 1.1 μm | ||||
| LANDSAT 4 | Multispectral Scanner (MSS) | 80m | Band 4; Visible green | 0.5 – 0.6 μm | 1982 |
| Band 5; Visible red | 0.6 – 0.7 μm | ||||
| Band 6; Near IR | 0.7 – 0.8 μm | ||||
| Band 7; Near IR | 0.8 – 1.1 μm | ||||
| Thematic Mapper (TM) | 30m | Band 1; Visible blue | 0.45 – 0.52 μm | ||
| Band 2; Visible green | 0.52 – 0.6 μm | ||||
| Band 3; Visible red | 0.63 – 0.69 μm | ||||
| Band 4; Near IR | 0.76 – 0.9 μm | ||||
| Band 5; Near IR | 1.55 – 1.75 μm | ||||
| 120m | Band 6; Thermal | 10.4 – 12.5 μm | |||
| 30m | Band 7; Mid IR | 2.08 – 2.35 μm | |||
| LANDSAT 5 | Multispectral Scanner (MSS) | 80m | Band 4; Visible green | 0.5 – 0.6 μm | 1984 |
| Band 5; Visible red | 0.6 – 0.7 μm | ||||
| Band 6; Near IR | 0.7 – 0.8 μm | ||||
| Band 7; Near IR | 0.8 – 1.1 μm | ||||
| Thematic Mapper (TM) | 30m | Band 1; Visible blue | 0.45 – 0.52 μm | ||
| Band 2; Visible green | 0.52 – 0.6 μm | ||||
| Band 3; Visible red | 0.63 – 0.69 μm | ||||
| Band 4; Near IR | 0.76 – 0.9 μm | ||||
| Band 5; Near IR | 1.55 – 1.75 μm | ||||
| 120m | Band 6; Thermal | 10.4 – 12.5 μm | |||
| 30m | Band 7; Mid IR | 2.08 – 2.35 μm | |||
| LANDSAT 6 (Failed) |
Enhanced Thematic Mapper (ETM) |
30m | Band 1; Blue | 0.45 – 0.52 μm | 1993 |
| Band 2; Green | 0.52 – 0.6 μm | ||||
| Band 3; Red | 0.63 – 0.69 μm | ||||
| Band 4; Near IR | 0.76 – 0.9 μm | ||||
| Band 5; Near IR | 1.55 – 1.75 μm | ||||
| 120m | Band 6; Thermal | 10.4 – 12.5 μm | |||
| 30m | Band 7; Mid IR | 2.08 – 2.35 μm | |||
| 15m | Band 8; Panchromatic (PAN) | 0.52 – 0.9 μm | |||
| LANDSAT 7 | Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) |
30m | Band 1; Blue | 0.45 – 0.52 μm | 1999 |
| Band 2; Green | 0.52 – 0.6 μm | ||||
| Band 3; Red | 0.63 – 0.69 μm | ||||
| Band 4; Near IR | 0.77 – 0.9 μm | ||||
| Band 5; Short wave IR | 1.55 – 1.75 μm | ||||
| 60m Low gain/high gain | Band 6; Thermal | 10.4 – 12.5 μm | |||
| 30m | Band 7; Mid IR | 2.08 – 2.35 μm | |||
| 15m | Band 8; Panchromatic (PAN) | 0.52 – 0.9 μm | |||
| LANDSAT 8 | Operational Land Imager (OLI) | 30m | Band 1; Coastal aerosol | 0.43 – 0.45 μm | 2013 |
| Band 2; Blue | 0.45 – 0.51 μm | ||||
| Band 3; Green | 0.53 – 0.59 μm | ||||
| Band 4; Red | 0.64 – 0.67 μm | ||||
| Band 5; Near IR | 0.85 – 0.88 μm | ||||
| Band 6; SWIR 1 | 1.57 – 1.65 μm | ||||
| Band 7; SWIR 2 | 2.11 – 2.29 μm | ||||
| 15m | Band 8; PAN | 0.5 – 0.68 μm | |||
| 30m | Band 9; Cirrus | 1.36 – 1.38 μm | |||
| Thermal Infrared Sensor (TIRS) | 100m | Band 10; TIRS 1 | 10.6 – 11.19 μm | ||
| Band 11; TIRS 2 | 11.52 – 12.51 μm | ||||
| LANDSAT 9 | Operational Land Imager 2 (OLI 2) | 30m | Band 1; Visible coastal aerosol | 0.43 – 0.45 μm | 2021 |
| Band 2; Visible blue | 0.45 – 0.51 μm | ||||
| Band 3; Visible green | 0.53 – 0.59 μm | ||||
| Band 4; Red | 0.64 – 0.67 μm | ||||
| Band 5; Near IR | 0.85 – 0.88 μm | ||||
| Band 6; SWIR 1 | 1.57 – 1.65 μm | ||||
| Band 7; SWIR 2 | 2.11 – 2.29 μm | ||||
| 15m | Band 8; PAN | 0.5 – 0.68 μm | |||
| 30m | Band 9; Cirrus | 1.36 – 1.38 μm | |||
| Thermal Infrared Sensor 2 (TIRS 2) | 100m | Band 10; TIRS 1 | 10.6 – 11.19 μm | ||
| Band 11; TIRS 2 | 11.52 – 12.51 μm | ||||
| SENTINEL SERIES | |||||
| Sentinel-1A | C-band Synthetic Aperture Radar | 5m | C band SAR | 5.405 GHz frequency |
2014 |
| Sentinel-1B | C-band Synthetic Aperture Radar | 5m | C band SAR | 5.405 GHz frequency |
2016 |
| Sentinel-2- 2A | Multispectral Sensor | 60m | Band 1; Coastal aerosol | 443.9 nm | 2015 |
| 10m | Band 2; Blue | 496.6 nm | |||
| Band 3; Green | 560.0 nm | ||||
| Band 4; Red | 664.5 nm | ||||
| 20m | Band 5; Vegetation Red Edge |
703.9 nm | |||
| Band 6; Vegetation Red Edge |
740.2 nm | ||||
| Band 7; Vegetation Red Edge |
782.5 nm | ||||
| 10m | Band 8; NIR | 835.1 nm | |||
| 20m | Band 9; Narrow NIR | 864.8 nm | |||
| 60m | Band 10; Water vapour | 945.0 nm | |||
| Band 11; SWIR – Cirrus |
1373.5 nm | ||||
| 20m | Band 12; SWIR | 1613.7 nm | |||
| Band 13; SWIR | 2202.4 nm | ||||
| Sentinel-2- 2B | Multispectral Sensor | 60m | Band 1: Coastal aerosol | 442.3 nm | |
| 10m | Band 2; Blue | 492.1 nm | |||
| Band 3; Green | 559 nm | ||||
| Band 4; Red | 665 nm | ||||
| 20m | Band 5; Vegetation Red Edge |
703.8 nm | |||
| Band 6; Vegetation Red Edge |
739.1 nm | ||||
| Band 7; Vegetation Red Edge |
779.7 nm | ||||
| 10m | Band 8; NIR | 833 nm | |||
| 20m | Band 9; Narrow NIR | 864 nm | |||
| 60m | Band 10; Water vapour | 943.2 nm | |||
| Band 11; SWIR – Cirrus |
1376.9 nm | ||||
| 20m | Band 12; SWIR | 1610.4 nm | |||
| Band 13; SWIR | 2185.7 nm | ||||
| Sentinel-3 | Ocean and Land Colour Instrument (OLCI) | 300m | Oa01 | 400 nm | 2016 |
| Oa02 | 412.5 nm | ||||
| Oa03 | 442.5 nm | ||||
| Oa04 | 490 nm | ||||
| Oa05 | 510 nm | ||||
| Oa06 | 560 nm | ||||
| Oa07 | 620 nm | ||||
| Oa08 | 665 nm | ||||
| Oa09 | 673.75 nm | ||||
| Oa10 | 681.25 nm | ||||
| Oa11 | 708.75 nm | ||||
1. Kenapa Satelit Penginderaan Jauh Penting dalam GIS?
Satelit penginderaan jauh memungkinkan kita untuk mengamati permukaan bumi dari jarak jauh tanpa harus terlibat langsung. Data yang diperoleh memberikan wawasan penting tentang kondisi lingkungan, sumber daya alam, dan perubahan tutupan lahan. Dengan informasi ini, GIS Analyst dapat membuat keputusan yang lebih tepat dalam perencanaan wilayah, konservasi alam, pertanian, hingga mitigasi bencana.
Namun, dengan begitu banyak pilihan satelit yang ada, penting untuk memahami berbagai satelit penginderaan jauh agar bisa memilih yang paling sesuai dengan kebutuhan proyek Anda. Setiap satelit memiliki kemampuan sensor yang berbeda-beda, dan tiap sensor mendukung analisis spesifik.
2. Satelit Penginderaan Jauh yang Paling Digunakan di GIS
Berikut adalah beberapa satelit penginderaan jauh yang sering digunakan dalam bidang GIS:
Landsat Series (Landsat 5, 7, 8, 9)
Satelit Landsat telah beroperasi sejak tahun 1972 dan tetap menjadi salah satu pilihan utama dalam pemetaan dan pemantauan perubahan tutupan lahan. Landsat dilengkapi dengan sensor Operational Land Imager (OLI) dan Thermal Infrared Sensor (TIRS), yang memungkinkan pengambilan data dalam berbagai band spektral. Dengan resolusi spasial mulai dari 15 hingga 100 meter, Landsat sangat cocok untuk analisis perubahan penggunaan lahan, vegetasi, serta pemantauan suhu permukaan bumi.
Sentinel-2
Sentinel-2 adalah satelit milik European Space Agency (ESA) yang memiliki kemampuan luar biasa dalam pemantauan perubahan lahan. Dengan resolusi hingga 10 meter dan frekuensi pemantauan setiap 5-10 hari, Sentinel-2 sangat efektif untuk analisis vegetasi, kualitas air, serta peta tutupan lahan. Band spektral yang dimilikinya—termasuk inframerah, merah, dan biru—sangat cocok untuk analisis vegetasi menggunakan indeks seperti NDVI (Normalized Difference Vegetation Index).
SPOT Series
Satelit SPOT merupakan salah satu pilihan unggulan untuk pemantauan lahan dengan resolusi tinggi. Dengan sensor yang mampu memberikan data pada resolusi mulai dari 2,5 meter hingga 10 meter, SPOT sangat cocok untuk aplikasi yang membutuhkan detail lebih tinggi, seperti pemetaan perkotaan, pertanian, dan pemantauan bencana alam.
3. Memahami Band Spektral dan Sensor
Salah satu faktor yang membedakan satelit-satelit ini adalah jenis sensor yang digunakan dan band spektralnya. Band spektral adalah rentang panjang gelombang elektromagnetik yang digunakan oleh sensor untuk memotret permukaan bumi. Band yang digunakan oleh satelit memiliki pengaruh besar terhadap kualitas data yang diperoleh.
Sebagai contoh:
- Band Merah dan NIR (Near Infrared): Digunakan untuk analisis vegetasi, seperti menghitung NDVI (indeks vegetasi).
- Band Biru dan Hijau: Cocok untuk analisis kualitas air dan pemantauan polusi.
- Band Termal: Berguna untuk pemantauan suhu permukaan dan analisis kebakaran.
Memilih band spektral yang tepat sesuai dengan tujuan analisis adalah langkah penting untuk memastikan kualitas data yang akan digunakan.
4. Aplikasi Satelit Penginderaan Jauh dalam GIS
Data satelit digunakan dalam berbagai aplikasi GIS, antara lain:
- Pemetaan Penggunaan Lahan dan Tutupan Lahan: Memantau perubahan penggunaan lahan dari waktu ke waktu, seperti peralihan dari lahan pertanian ke pemukiman.
- Pemantauan Vegetasi dan Pertanian: Menggunakan data satelit untuk menganalisis kesehatan tanaman, prediksi hasil panen, serta memantau kelembaban tanah.
- Pemantauan Sumber Daya Alam: Memanfaatkan data satelit untuk memetakan sumber daya alam seperti hutan, perairan, dan tambang.
- Pemetaan Risiko Bencana Alam: Dengan pemantauan data satelit secara berkala, kita dapat menganalisis risiko bencana alam, seperti banjir, kebakaran hutan, dan longsor.
5. Memilih Satelit yang Tepat untuk Proyek GIS Anda
Setiap proyek GIS memiliki kebutuhan yang berbeda. Oleh karena itu, memilih satelit yang tepat harus didasarkan pada tujuan spesifik analisis yang ingin dilakukan. Jika Anda fokus pada pemantauan vegetasi atau pertanian, Sentinel-2 atau Landsat akan menjadi pilihan yang sangat baik karena memiliki band spektral yang mendukung analisis tersebut.
Namun, jika Anda membutuhkan resolusi yang lebih tinggi untuk pemantauan perkotaan atau analisis rinci, SPOT bisa jadi pilihan yang lebih tepat.
Sebagai GIS Analyst, memilih satelit yang tepat untuk penginderaan jauh adalah langkah penting dalam memperoleh data yang akurat dan relevan. Dari Landsat hingga Sentinel-2 dan SPOT, setiap satelit menawarkan keunggulan dan kegunaan yang berbeda. Dengan memahami karakteristik masing-masing satelit, Anda dapat memilih yang paling sesuai dengan kebutuhan proyek GIS Anda.
Jangan lupa untuk memperhatikan faktor-faktor seperti resolusi spasial, frekuensi pemantauan, dan band spektral yang digunakan untuk memastikan data yang dihasilkan dapat mendukung analisis yang efektif dan efisien.
Dengan pemilihan yang tepat, Anda dapat menghasilkan peta yang lebih akurat, menganalisis data dengan lebih cermat, dan memberikan keputusan yang lebih baik untuk pengelolaan sumber daya alam atau perencanaan wilayah.
Google