## ANALISIS MISALIGNMENT CITRA MULTISPEKTRAL TERHADAP CITRA PANKROMATIK PADA DATA WORLDVIEW-2

## (MISALIGNMENT ANALYSIS OF MULTISPECTRAL IMAGE ON PANCHROMATIC IMAGE IN WORLDVIEW-2 DATA)
Randy Prima Brahmantara *) , Kustiyo Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, LAPAN
*) e-mail: randy.prima@lapan.go.id
Diterima 27 Desember; 2017 Direvisi 26 April 2018; Disetujui 27 April 2018

## ABSTRACT
The  standard  data  of  Worldview-2  owned  by  LAPAN  is  Ortho-Ready Standard  level  2  (OR2A) data consisting of 4 multispectral bands (blue, green, red, NIR) and one panchromatic band each 2 m and  0,5  m  spatial  resolution.  Both  images  have  different  metadata  and  RPC,  making  it  possible  to perform  geometric  corrections  separately.  This  paper  discusses  the  analysis  of  the  inaccuracies  of multispectral image positions to panchromatic images compared to those that have been systematically geometric corrected. The method used is fast fourier transform phase matching by taking 500 binding points  between  the  two  images.  The  measurement  results  prove  that  the  multispectral  image  of  the Worldview-2 data of the OR2A level has a larger shift compared with multispectral image that has been systematically geometric corrected. The multispectral image of the OR2A data shifts are 2,14 m on the X-axis and 0,42 m on the Y-axis. While the multispectral image that has been systematically geometric corrected shifts are 1,72 m on the X-axis and 0,54 m on the Y-axis.
Keywords: Worldview-2, Ortho-Ready Standard, OR2A, systematic geometric correction, image registration

## ABSTRAK
Data  standar  Worldview-2  yang  dimiliki  oleh  LAPAN  merupakan  data Ortho-Ready Standard level  2  (OR2A)  yang  terdiri  dari  4  kanal  multispektral  (biru,  hijau,  merah,  NIR)  dan  satu    kanal pankromatik masing-masing memiliki resolusi spasial 2 meter dan 0,5 meter. Kedua  kanal tersebut memiliki  metadata  dan  RPC  yang  berbeda,  sehingga  memungkinkan  untuk  melakukan  koreksi geometrik  secara  terpisah.  Tulisan  ini  membahas  tentang  analisis    misalignment  citra  multispektral terhadap citra pankromatik dibandingkan dengan yang telah terkoreksi geometrik sistematik. Metode yang digunakan adalah fast fourier transform phase matching dengan mengambil 500 titik ikat antara kedua citra tersebut. Hasil pengukuran membuktikan bahwa citra multispektral data Worldview-2 level OR2A memiliki pergeseran yang lebih besar dibandingkan dengan citra multispektral yang terkoreksi geometrik sistematik. Citra multispektral data OR2A bergeser 2,14 meter pada sumbu X dan 0,42 meter pada sumbu Y. Sedangkan citra multispektral data terkoreksi geometrik sistematik bergeser 1,72 meter pada sumbu X dan 0,54 meter pada sumbu Y.
Kata kunci: Worldview-2, Ortho-Ready Standard, OR2A, koreksi geometri, registrasi citra

## 1  PENDAHULUAN
Data  standar  Worldview-2  level-2 yang  dimiliki  LAPAN    merupakan  data Ortho-Ready  Standard  (OR2A)  yang terdiri atas 4  kanal multispektral (biru, hijau,  merah,    NIR)  dengan  resolusi spasial  2  meter  dan  satu    kanal pankromatik dengan resolusi 0,5 meter. Kedua kanal tersebut memiliki metadata dan  RPC  yang  berbeda,  sehingga memungkinkan untuk
dikoreksi geometri secara terpisah (Brahmantara & Kustiyo, 2016). Proses tersebut berpotensi  menghasilkan misalignment antara  citra  multispektral  dan  citra pankromatik. Misalignment merupakan ketidaksejajaran piksel  antara dua citra tersebut.  Dampak misalignment ini muncul  pada  citra  hasil  fusi  citra multispektral  dan  pankromatik.  Proses fusi  multispektral  dan  pankromatik disebut  juga  sebagai pansharpening (Aiazzi et al., 2007). Dampak misalignment telah ditulis oleh beberapa peneliti, seperti pada tulisan Blanc et al. (1998)  menunjukkan  bahwa  kesalahan registrasi  kecil  sebesar  0,3  pixel  dapat menyebabkan  efek  yang  terlihat  pada kualitas  gambar  hasil pansharpening . Baronti  et  al.(2011)  juga  secara  teoritis menganalisis efek misalignment menurunkan  kinerja  semua  metode pansharpening .
WorldView-2  memiliki  teknologi geopositional yang  dapat  meningkatkan akurasi  geometri  secara  signifikan. Produk  OR2A  telah  melalui  proses koreksi  geometri  untuk  menghilangkan
distorsi  posisi  satelit  pada  orbitnya, perputaran  bumi,  kelengkungan  bumi dan  distorsi  panoramik.  Informasi geolokasi  juga  telah  diterapkan  pada produk  tersebut  dengan  parameter ephemeris, attitude , rotasi, dan alignment ke proyeksi  peta.  Akurasi  produk  OR2A dapat  ditingkatkan  menjadi  6,5  meter CE90  tanpa  menggunakan  data Digital Elevation  Model (DEM)  dan Ground Control  Point (GCP)  (Cheng  &  Chaapel, 2010).
Akurasi  geometrik  citra  dapat ditingkatkan dengan melakukan
pengolahan
orthorektifikasi
menggunakan  DEM  dan  parameter satelit  baik  berupa Rational  Polynomial Coefficient (RPC) maupun GCP. Algoritma RPC  telah  menjadi  metode  yang  paling populer pada proses orthorektifikasi citra satelit  resolusi  tinggi  karena  dapat memperbaiki  akurasi  geometrik  citra tanpa  menggunakan  GCP  atau  dengan beberapa GCP (Grodecki & Dial, 2003).
Pansharpening merupakan langkah  pra-pemrosesan  yang  penting untuk  menghasilkan  citra  multispektral dengan  resolusi  spasial  tinggi  dalam beberapa  aplikasi  penginderaan  jauh seperti klasifikasi tutupan lahan (Kim & Kim, 2014; Jawak & Luis, 2013). Dalam beberapa  tahun  terakhir  permintaan pengolahan pansharpening terus meningkat,  hal  ini  terkait  banyaknya data  citra  satelit  resolusi  sangat  tinggi dalam format yang masih terpisah antara citra pankromatik dan citra multispektral.
Data  Worldview-2  level-2  OR2A memungkinkan untuk dilakukan proses pansharpening sebelum  proses  koreksi geometrik,  jika  ingin  memperoleh  citra multispektral  0,5  meter.  Cara  ini  telah teruji  di  sebagian besar  wilayah  dengan medan yang memiliki kontur yang relatif datar.  Performa  pansharpening  setelah koreksi geometrik citra pankromatik dan multispektral  secara  terpisah  sering membutuhkan penangangan misalignment kecil antara citra pankromatik  dan  citra  multispektral karena  keterbatasan  akurasi  GCP  dan DEM  yang  digunakan  dalam  proses koreksi  geometri  (Cheng  &  Chaapel, 2010).  Untuk  membuktikan  adanya misalignment pada citra tekoreksi geometrik  tersebut,  maka  tulisan  ini membahas  tentang  metode  analisis misalignment
citra
multispektral terhadap citra pankromatik data Worldview-2  OR2A  dan  yang  telah terkoreksi  geometrik  sistematik.  Metode yang  digunakan  adalah fast  fourier transform phase matching dengan mengambil  500  titik  ikat  antara  kedua citra tersebut. Tujuan dari penelitian ini
adalah  untuk  mengukur misalignment citra multispektral terhadap citra pankromatik  data  Worldview-2  level-2 OR2A  dan  data  Worldview-2  terkoreksi geometrik sistematik.

## 2  METODOLOGI
Data  yang  digunakan  dalam tulisan  ini  adalah  data  Worldview-2 tanggal perekaman 22 Mei 2015 wilayah Subang (Gambar 2-1). Terdapat dua data yang  diukur  nilai  pergeserannya  yaitu data  OR2A  dan  data  yang  telah terkoreksi geometrik sistematik. Pergeseran dihitung antara citra multispektral dengan citra pankromatik.
Citra  multispektral  dan  citra pankromatik  memiliki  resolusi  spasial yang berbeda, sehingga untuk mengukur misalignment diperlukan  sebuah  proses interpolasi bilinear pada citra multispektral. Interpolasi bilinear paling sering  digunakan  untuk  mengukur misalignment sub-piksel (Vanysek et al., 2005).
Diagram alir pengukuran
misalignment disajikan dalam Gambar 2-2 dan Gambar 2-3.
Gambar  2-2:  Diagram  alir  pengukuran misalignment citra  multispektral  sebelum  koreksi  geometrik terhadap citra pankromatik sebelum koreksi geometrik
Gambar 2-3: Diagram alir pengukuran misalignment citra multispektral terkoreksi geometrik terhadap citra pankromatik terkoreksi geometrik
Citra multispektral dan
pankromatik memiliki metadata dan RPC yang  berbeda.  Hal  ini  memungkinkan terjadinya misalignment antara  kedua citra  tersebut  setelah  melalui  proses koreksi  geometrik  (Cheng  &  Chaapel, 2010).
Untuk  mengetahui  kedua  citra tersebut  teregistrasi  dengan  baik  maka dilakukan  pengukuran misalignment kedua citra tersebut untuk mendapatkan pembuktikan  secara  kuantitatif.  Metode yang  digunakan  untuk  mengukur pergeseran  antara  kedua  citra  tersebut adalah  dengan  mengukur  residu  titik- titik  ikat  antara  citra  multispektral  dan pankromatik.  Titik-titik  ikat  tersebut (sebanyak  500  titik)  dibuat  dengan menggunakan  metode sampling  grid. Radius  pencarian  adalah  100  piksel disekitar  titik  ikat  dengan  nilai  korelasi minimum adalah 0,75. Jumlah titik ikat dibuat banyak karena data  Worldview-2 yang  digunakan  dalam  penelitian  ini luasnya  mencapai  1.469  Km 2 ,  sehingga setiap luasan 3 Km 2 diwakili oleh satu titik ikat.
Penghitungan korelasi dan misalignment dari  masing-masing  titik ikat menggunakan algoritma fast fourier transform  phase  matching .  Metode  ini bisa  mencocokkan  dengan  lebih  baik untuk  beberapa  data  dari  sensor  atau kanal spektral yang berbeda di area yang sama.  Pada  pengujian  ini  digunakan aplikasi  dari  PCI  Geomatica  untuk melakukan  koreksi  geometri  sistematik dan  mengukur  pergeseran  antara  citra multispektral dan pankromatik.

## 2.1   Registrasi Citra
Registrasi  citra  adalah  proses overlay dua citra atau lebih yang secara geometris menyelaraskan dua citra yaitu citra  pankromatik  sebagai  citra  acuan dan  citra  multispektral  sebagai  citra simulasi.  Registrasi  citra  merupakan langkah  penting  dalam  analisis  citra dimana  informasi  akhir  diperoleh  dari kombinasi berbagai sumber data seperti pada  fusi  citra  atau  pansharpening (Flusser & Zitova, 2003).

## 2.2   Phase Correlation
Salah satu metode registrasi citra adalah dengan phase correlation . Metode ini  dapat  digunakan  untuk  membuat estimasi misalignment (∆x,  ∆y) antara
sepasang citra. Misalnya I 1 ( x, y ) dan I 2 ( x, y ) yang digambarkan dalam Gambar 2-4  yang  memiliki  bagian  yang  sama sehingga  bisa  dihitung misalignment antara keduanya
Gambar 2-4: Misalignment pada dua citra
I 1 ( x + ∆ x, y + ∆ y ) = I 2 ( x, y ) (2-1)
Dari  Persamaan  (1)  jika  dinotasikan pada domain Fourier menjadi :
Nilai misalignment (∆x,  ∆y) dapat dihitung  dengan  invers  FFT  (Sambodo, 2011) dari persamaan (2)
Idealnya,  nilai  maksimum  korelasi Corr  (x,  y) adalah  1,0.  Namun  pada kenyataanya,  karena  adanya random noise nilanya kurang dari 1 (Averbuch & Keller, 2002) .

## 3 HASIL PEMBAHASAN
Pengukuran misalignment antara citra multispektral dan pankromatik data Worldview-2 level-2 OR2A dan yang telah terkoreksi  geometri  sistematik  dihitung dengan  menggunakan  aplikasi  dari  PCI geomatica. Titik-titik ikat yang tersaring adalah  titik  ikat  yang  memiliki  nilai korelasi minimum adalah 0,75.
Persebaran  dan  arah  pergeseran  titik ditunjukkan pada Gambar 3-1. Dari masing-masing titik tersebut kemudian  dihitung misalignment citra multispektral terhadap citra pankromatik. Kemudian dari keseluruhan  titik  dihitung  nilai  RMSEx pada  sumbu  horisontal)  dan  RMSEy pada sumbu vertikal).
…
… (
2 ) … … ( 3 ) (2-2) (2-3) ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++
++++ ++++ ++++
Misalignment
antara citra multispektral  kanal  1,  kanal  2,  kanal  3 dan kanal 4 terhadap citra pankromatik memberikan nilai RMSE yang sama. Hal ini  membuktikan  bahwa  antar  kanal pada citra pankromatik telah teregistrasi dengan baik. Tulisan ini hanya menyajikan
hasil pengukuran pergeseran  kanal  1  terhadap  citra pankromatik.    Hasil  perhitungan  kedua data tersebut disajikan dalam Tabel 3-1.
Dari Gambar 3-2 citra
multispektral  kanal  merah  ditampilkan
dalam warna merah, semakin besar nilai digital number maka semakin merah (a). Citra  pankromatik  ditampilkan  dalam warna  hijau,  semakin besar  nilai  digital number maka semakin hijau (b). Overlay antara  citra  (a)  dan  (b),  warna  kuning muncul  karena  pencampuran  yang seimbang antara warna merah dan hijau (c). Sehingga warna kuning menunjukkan  kanal  pankromatik  dan multispektral  secara  visual  teregistrasi dengan baik. (a)
(b)
Gambar 3-1:. Persebaran titik dan arah pergeseran pada citra OR2A (a) dan Persebaran titik dan arah pergeseran citra terkoreksi geometrik (b)
Tabel 3-1: PERBANDINGAN PERGESERAN OR2A DAN TERKOREKSI GEOMETRIK
Level Jumlah titik ikat RMSE x (meter) RMSE y (meter) OR2A 414 2,14 0,42 Terkoreksi geometrik 486 1,72 0,54
(a) (b) (c) Gambar 3-2: (a) citra multispektral kanal merah, (b) citra pankromatik, (c) overlay
citra (a) dan (b)

## 4 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penghitungan misalignment citra multispektral terhadap citra pankromatik menggunakan metode fast fourier transform phase matching dapat diketahui bahwa citra multispektral data OR2A  bergeser  sejauh  2,14  meter  pada sumbu X dan 0,42 meter pada sumbu Y, sedangkan  citra  multispektral  data terkoreksi geometrik sistematik bergeser 1,72 meter pada sumbu X dan 0,54 meter pada  sumbu  Y.    Dapat  disimpulkan bahwa citra multispektral
dan pankromatik  pada  data  Worldview-2 terkoreksi geometri memiliki
misalignment yang lebih
kecil dibandingkan dengan citra multispektral dan pankromatik pada data Worldview-2 level OR2A.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  penulis  kepada Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh  LAPAN  yang  telah  menyediakan data dan infrastruktur pengolahan data, serta  Bapak  Suhermanto  yang  telah memberikan  arahan  kepada  penulis untuk menyelesaikan tulisan ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Aiazzi, B., Baronti, S. & Selva, M., (2007). Improving  Component  Substitution Pansharpening  Through  Multivariate Regression  of  MS  +  PAN  Data .  IEEE
Trans. Geosci. Remote Sens. 45, 3230 – 3239.
Averbuch,  A.  &  Y.  Keller.,  (2002). FFT Based  Image  Registration. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing 4: IV-3608-IV-3611.
Baronti, S., Aiazzi B., Selva M., Garzelli A.
&  Alparone  L.,  (2011). A  Theoretical
Analysis of the Effects of Aliasing and Misregistration on Pansharpened Imagery .  IEEE  J.  Sel.  Top.  Signal Process. 5:446 – 453. doi: 10.1109/JSTSP.2011.2104938.
Blanc P.,  Wald  L.  &  Ranchin T.,  (1998).
Importance and Effect of Co- Registration  Quality  in  an  Example  of “ Pixel  to  Pixel ” Fusion  Process . Proceedings  of  the  2nd  International Conference  on  Fusion  of  Earth  Data: Merging Point Measures, Raster Maps Remotely  Sensed  Images;  Sophia Antipolis,  France.  28 – 30  January 1998;  Nice,  France:  SEE/URISCA; 1998. pp. 67 – 74.
Brahmantara,  R.  P.  &  Kustiyo.,  (2016). Sistem  Pengolahan  dan  Katalogisasi Data  Worldview-2 .  Prosiding  Seminar Nasional Penginderaan Jauh 2016.
Cheng,  P.  &  Chuck  C.,  (2010).
WorldView-2 Pan-Sharpening and Geometric Correction . GEO Informatics 13(June):30 – 33.
Flusser,  J.  &  Zitova,  B.,  (2003) .  “Image Registration  Methods:  A  Survey. ” 21:977 – 1000.
Grodecki,  J.  &  Dial,  G.,  (2003). Block Adjustment of High-Resolution Satellite Images Described by Rational Polynomials . Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 69(1):59 – 68.
Jawak  S.  D.  &  Luis  A.J.,  (2013). A Spectral  Index  Ratio-Based  Antarctic Land-Cover Mapping Using Hyperspatial 8-Band Worldview-2 Imagery .  Polar  Sci.  7:18 – 38.  doi:
10.1016/j.polar.2012.12.002. Kim  Y.  &  Kim  Y.,  (2014). Improved Classification  Accuracy  Based  on  the Output-Level Fusion of High-Resolution Satellite  Images  and  Airborne  LIDAR Data  in  Urban  Area .  IEEE  Geosci. Remote Sens. Lett. 11:636 – 640.
Sambodo,  K.A.,  (2011). Ortho-Rektifikasi Data ALOS PALSAR dengan Menggunakan  Data  Digital  Elevation Model  (DEM)  dan  Teknik  Registrasi Citra Berdasarkan Fast Fourier Transform (FFT) . Proceedings
Geomatika SAR Nasional (GeoSARNas) 2011.
Vanysek, Petr, I. L. Us, & Hilary S. Ricco., (2005).  (12)  United  States  Patent. 2(12).
Zhang,  Y.,  &  Mishra, R.K.,  (2013). From UNB PanSharp to Fuze Go – The Success Behind  the  Pansharpening  Algorithm . International Journal of Image and Data Fusion, DOI: 10.1080/19479832.2013.848475