## KAJIAN KOREKSI TERRAIN PADA CITRA LANDSAT THEMATIC MAPPER (TM)
Bambang Trisakti, Mahdi Kartasasmita, Kustiyo, dan Tatik Kartika Peneliti Kedeputian Penginderaan Jauh, LAPAN e-mail : btris01@yahoo.com

## ABSTRACT
Terrain  correction  is  used  to  minimize  the  shadow  effect  due  to  variation  of earth`s  topography.  So,  the  process  is very useful  to  correct  the  distortion of  the  pixel value at the mountainous area in the satellite image. The aim of this paper is to study the  terrain  correction  process and  its  implementation  for  Landsat  TM.  The  algoritm of the terrain correction was built by determining the pixel normal angle which is defined as  an  angle  between  the  sun  and  surface  normal  directions.  The  calculation  of  the terrain  correction  needs  the  information  of  sun  zenith  angle,  sun  elevation  angle (obtained from header data), pixel slope, and pixel aspect derived from digital elevation model  (DEM).  The  C  coefficient  from  each  band  was  determined  by  calculating  the gradient and the intercept of the correlation between the Cos pixel normal angle and the pixel  reflectance  in  each  band.  Then,  the  Landsat  TM  image  was  corrected  by  the algorithm  using  the  pixel  normal  angle  and  C  coefficient.  C  Coefficients  used  in  this research  were  obtained  from  our  calculation  and  from  Indonesia  National  Carbon Accounting  System  (INCAS).  The  result  shows  that  without  the  C  coefficient,  pixels value  increases  very  high  when  the  pixel  normal  angle  approximates  90 0 .  The  C coefficient prevents that condition, so the implementation of the C coefficient obtained from  INCAS  in  the  algorithm  can  produce  the  image  which  has  the  same  topography appearance. Further, each band of the corrected image has a good correlation with the corrected band from the INCAS result. The implementation of the C coefficient from our calculation  still  needs  some  evaluation,  especially  for  the  method  to  determine  the training sample for calculating the C coefficient.
Keywords: Terrain correction, Pixel normal angle, C coefficient, Landsat TM

## ABSTRAK
Koreksi terrain bertujuan untuk meminimalisir efek bayangan dan kelengkungan  karena  perbedaan  ketinggian  muka  Bumi,  sehingga  efektif  untuk mengoreksi  nilai  piksel  pada  citra  di  daerah  yang  bergunung-gunung  atau  bervariasi ketinggiannya.  Makalah  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  proses  koreksi  terrain  dan contoh  penerapannya  pada  citra  Landsat  TM.  Algoritma  koreksi  terrain  dibangun dengan menghitung sudut (sudut normal piksel) antara arah cahaya Matahari dengan arah  normal  piksel  pada  citra.  Proses  perhitungan  membutuhkan  informasi  sudut Matahari  (sudut  zenit  dan  azimut)  dari  metadata,  serta  sudut  kemiringan  (slope)  dan arah  (aspect)  piksel  yang  diturunkan  dari  Digital  Elevation  Model  (DEM).  Koefisien  C pada setiap band ditentukan dengan menghitung gradient dan titik potong dari korelasi antara  Cos  sudut  normal  piksel  dan  nilai  reflektansi.  Selanjutnya,  citra  Landsat  TM dikoreksi  dengan  algoritma  koreksi  terrain  menggunakan  sudut  normal  piksel  dan koefisien  C.  Koefisien  C  yang  digunakan  adalah  hasil  perhitungan  sendiri  dan  hasil perhitungan  pengolahan  data  Indonesia  National  Carbon  Accounting  System  (INCAS).
Hasil  koreksi  memperlihatkan  bahwa  tanpa  koefisien  C,  nilai  piksel  yang  sudah dikoreksi  menjadi  sangat  tinggi  saat  sudut  normal  piksel  mendekati  90 0 .  Penggunaan koefisien  C  membatasi  pertambahan  nilai  piksel  sehingga  lebih  mendekati  nilai  yang diinginkan.  Pemakaian  koefisien  C  dari  pengolahan  INCAS  dalam  algoritma menghasilkan  citra  dengan  penampakan  visual  relatif  sama  dan  korelasi  antar  band yang  tinggi  dengan  hasil  koreksi  INCAS,  sedangkan  penggunaan  koefisien  C  dari perhitungan  sendiri  masih  membutuhkan  kajian  lebih  lanjut,  khususnya  mengenai cara pengambilan sampel untuk perhitungan koefisien C.
Kata kunci: Koreksi terrain, Sudut normal piksel, Koefisien C, Landsat TM

## 1 PENDAHULUAN
Keakuratan dari data yang direkam  oleh  satelit  penginderaan  jauh dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  seperti topografi permukaan Bumi, sudut Matahari,  kondisi  atmosfir,  sensitivitas sensor dan beberapa faktor lain. Kondisi topografi  permukaan  Bumi  (terrain) merupakan  salah  satu  faktor  utama yang  mempengaruhi  besarnya  energi pantulan  balik  cahaya  Matahari  yang diterima  oleh  sensor  satelit,  sehingga mengakibatkan  terjadinya  perbedaan nilai piksel pada objek yang sama tetapi berbeda kondisi topografinya. Perbedaan nilai  piksel  tersebut  mengakibatkan menurunnya tingkat akurasi hasil proses  klasifikasi  penutup  lahan  yang dilakukan.  Perbedaan  nilai  piksel  pada citra  karena  pengaruh  kondisi  topografi dapat dikurangi atau dihilangkan dengan melakukan koreksi terrain.
Dorren  et  al  (2003)  melaporkan  bahwa koreksi  terrain  dapat  meningkatkan akurasi  dari  hasil  tutupan  lahan  untuk citra Landsat TM.
Penelitian mengenai koreksi terrain  pada  citra  satelit  Landsat  TM telah  dilakukan  dan  dipublikasikan dalam beberapa tulisan ilmiah (Lu et al. (2008),  Riano  et  al.  (2003),  Dorren  et  al (2003), Vincini and Reeder (2000). Teillet et  al.  (1982)  dan  Meyer  et  al.  (1993) melakukan koreksi terrain dengan menggunakan metode C-correction, dimana McDonald et al. (2000) melaporkan  bahwa  metode  C-correction merupakan  metode  yang  paling  efektif untuk  diterapkan  pada  citra  Landsat. Metode  C-correction  ini  juga  diterapkan
pada  metode  pengolahan  data  program INCAS dengan tujuan untuk mengkoreksi  data  Landsat  TM/ETM+ multi temporal wilayah Indonesia dalam mendukung kegiatan perhitungan karbon  di  wilayah  hutan  Indonesia.  Wu et  al.  (2004)  menjelaskan  konsep  dasar dari algoritma C-correction seperti
diperlihatkan pada persamaan 1-1 berikut:
L H = L T (Cos (sz) + c)/(Cos(i) + c)       (1-1)
Dimana:
L H : Radian yang sudah dikoreksi (radian pada permukaan datar)
L T : Radian belum dikoreksi (radian pada permukaan  miring  karena  kondisi topografi)
sz : Sudut zenit Matahari
i  : Sudut  normal  piksel  yang  dibentuk dari  arah  normal  piksel  dan  arah Matahari
c  : Koefisien pembatas yang merupakan rasio antara titik potong dan gradien (b/m) dari persamaan  regresi L T = m Cos(i) + b
Penerapan  metode  C-correction telah  diterapkan  di  program  INCAS untuk mengoreksi citra Landsat TM/ETM+.  Citra  hasil  koreksi  terrain terindikasikan  dengan  tampilan  visual citra  RGB  yang  awalnya  tidak  rata (bergelombang) karena perbedaan topografi  berubah  menjadi  datar  dan nilai  digital  piksel  yang  relatif  sama untuk  tutupan  lahan  sejenis  pada daerah dengan kondisi topografi berbeda. Walaupun  metode  koreksi  terrain  telah digunakan  secara  operasional  pada
program  INCAS,  tapi  ada  beberapa  hal yang  perlu  diperhatikan  dalam  metode pengolahan  data  tersebut  yaitu  tidak adanya  penjabaran  algoritma  koreksi terrain  dan  metode  penentuan  koefisien C,  perhitungan  koefisien  C  yang  hanya untuk wilayah hutan, dan yang terakhir adalah program yang berlisensi sehingga tidak  memungkinkan  untuk  digunakan pada  semua  komputer.  Oleh  karena  itu sangat perlu dilakukan kajian mengenai koreksi  terrain  untuk  meningkatkan kepahaman  terhadap  algoritma  yang digunakan, selanjutnya algoritma tersebut dapat diterapkan untuk melakukan  koreksi  tanpa  bergantung pada software INCAS.
Makalah  ini  bertujuan  untuk mengkaji  metode  koreksi  terrain  dan contoh  penerapan  koreksi  terrain  pada citra  Landsat  TM  dengan  menggunakan software  yang  umum  dipakai  (seperti: Er-Mapper).  Koreksi  citra  Landsat  TM dilakukan  dengan  algoritma  koreksi terrain  menggunakan  sudut  normal piksel  yang  dibangun  dan  koefisien  C. Koefisien C yang digunakan adalah hasil
perhitungan  sendiri  dan  hasil  per- hitungan  pengolahan  data  program INCAS.  Selanjutnya  citra  yang  sudah dikoreksi  akan  dibandingkan  secara visual  (kualitatif)  dan  secara  kuantitatif dengan  citra  hasil  koreksi  terrain  dari program INCAS.

## 2 METODOLOGI

## 2.1 Data dan software
Data yang digunakan adalah citra Landsat-5  TM  resolusi  spasial  30  m, path/row  120/65,  tanggal  akuisisi  26 Juni  2008.  Data  kemudian  dikroping hanya untuk wilayah kajian (Gambar 2-1). Daerah dipilih karena mempunyai topografi yang bervariasi, penutup lahan berupa  hutan  dan  relatif  bersih  dari awan.  Data  lain  yang  digunakan  adalah data  DEM  SRTM  X-C  band  resolusi spasial 30 m untuk wilayah kajian. DEM akan  digunakan  untuk  menurunkan aspek  dan  slope  untuk  wilayah  kajian yang  akan  digunakan  sebagai  masukan dalam proses koreksi terrain.
Gambar 2-1:Citra Landsat TM untuk daerah kajian

## 2.2 Metode Penelitian
Metode  penelitian  dibagi  menjadi 3 tahapan besar, yaitu: tahapan penurunan  algoritma  koreksi  terrain, tahapan  penentuan  koefisien  C  dan tahapan penerapan algoritma dan pengujian  citra  hasil  koreksi.  Secara lebih detail dijelaskan sebagai berikut:
 Tahapan  penurunan algoritma  koreksi terrain
Melakukan  kajian  terhadap  konsep koreksi
terrain dan
melakukan
penurunan algoritma
untuk perhitungan sudut normal piksel (sudut antara  arah  cahaya  Matahari  dengan arah normal piksel pada citra)
 Tahapan penentuan koefisien C
Untuk  menurunkan  koefisien  C,  yang pertama  dilakukan  adalah  menurunkan slope dan aspek piksel dengan menggunakan  data  DEM  SRTM,  serta mengumpulkan informasi sudut Matahari  (zenit  dan  azimut  Matahari) dari  metadata.  Penurunan  slope  dan aspek  piksel  memerlukan  penyamaan proyeksi dan resolusi piksel antara data DEM dengan proyeksi dan resolusi citra yang akan dikoreksi. Selanjutnya informasi  slope  dan  aspek  piksel  serta sudut  Matahari  akan  digunakan  untuk menghitung  Cos  sudut  normal  piksel. Cos sudut normal piksel akan dikorelasi dengan  reflektansi  citra  pada  setiap band  untuk  mendapatkan  gradient  dan titik potong yang selanjutnya digunakan menentukan nilai C. Perhitungan nilai C dilakukan  pada  tutupan  lahan  hutan. Selain  itu  dilakukan  juga  pengumpulan nilai  C  dari  hasil  pengolahan  program INCAS untuk citra Landsat yang sama.
 Tahapan  penerapan  dan  pengujian hasil koreksi.
Koreksi  terrain  diterapkan  pada  citra Landsat TM yang sudah diorthorektifikasi dan  sudut  Matahari  hasil  dari  program INCAS.  tampilan  RGB  citra  yang  sudah dikoreksi  akan  diuji  secara  visual dengan membandingkannya dengan
citra  RGB  hasil  koreksi  terrain  program INCAS,  setelah  itu  dilakukan  juga pengujian  secara  kuantitatif  dengan melakukan  korelasi  nilai  piksel  antar band.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Penurunan Algoritma Koreksi Terrain Gambar 3-1 memperlihatkan ilustrasi
posisi normal piksel.
Keterangan  mengenai  setiap  simbol huruf  terdapat  di  bawah  gambar.  Pada citra Landsat yang direkam pada sekitar pukul 9-10 pagi posisi Matahari terletak miring  pada  sudut  zenit  tertentu,  yang digambarkan  dengan  posisi  M.  Sedang- kan  kondisi  topografi  permukaan  Bumi mengakibatkan  piksel  akan  mempunyai kemiringan  dan  arah  tertentu,  sehingga perlu  ditentukan  arah  normal  piksel (posisi  N)  yang  merupakan  arah  tegak lurus terhadap permukaan piksel. Konsep  dari  koreksi  terrain  adalah melakukan  perubahan  posisi  Matahari (M)  menjadi  posisi  normal  piksel  (N), sehingga  Matahari  seolah-olah  berada tegak  lurus  pada  setiap  piksel  (posisi Matahari  berubah  dari  titik  M  menjadi N).  Asumsi  ini  mengakibatkan  kondisi pencahayaan  Matahari  menjadi  sama untuk setiap piksel, sehingga menghasilkan  nilai  digital  piksel  yang sama  untuk  jenis  tutupan  lahan  yang sama  pada  kondisi  topografi  berbeda. Untuk  melakukan  koreksi  nilai  piksel tersebut  diperlukan  informasi  mengenai besar  dan  arah  sudut  Matahari  (sudut zenit  dan  azimut  Matahari),  serta informasi  mengenai  besar  dan  arah kemiringan  piksel  (slope  dan  aspek  dari piksel).
Gambar 3-2 memperlihatkan ilustrasi  posisi  Matahari  dan  normal piksel (kiri) dan model segitiga bola ZMN (kanan) untuk menghitung sudut normal  piksel.  Informasi  untuk  setiap titik  diperlihatkan  pada  keterangan  di gambar.  Berdasarkan  ilustrasi  Gambar 3-2,  tahapan  koreksi  terrain  terdiri  dari
2  jenis  tahapan  koreksi,  yaitu:  tahapan koreksi  sudut  Matahari  dan  koreksi sudut normal piksel.
Gambar 3-1: Ilustrasi posisi normal
piksel (Wu et al. (2004))
Keterangan:
O  : Titik pusat piksel Z  : Posisi  tegak  lurus  Matahari-Bumi (sudut zenith 0 º )
M  : Posisi  Matahari  pada  sudut  zenith tertentu
N  : Posisi  normal  piksel  (tegak  lurus terhadap piksel)
sz : Sudut zenith Matahari i  : Sudut normal piksel
Koreksi  sudut  Matahari  bertujuan untuk  melakukan  normalisasi  arah pencahayaan  Matahari  terhadap  citra. Prosesnya  adalah  merubah  nilai  digital number menjadi nilai reflektansi dengan menghitung  nilai  radian  (energi  dari objek  ke  sensor)  dibagi  dengan  nilai iradian  Matahari  (energi  dari  Matahari ke  objek).  Besarnya  nilai  iradian  sangat bergantung dengan kondisi sudut Matahari,  sehingga  perlu  merubah  nilai iradian (nilai iradian yang telah ditetapkan  pada  Z  atau  kondisi  posisi Matahari dengan sudut zenit 0 0 ) dengan melakukan koreksi menggunakan sudut zenit  Matahari  saat  perekaman.  Koreksi Matahari digambarkan dengan merubah posisi Matahari dari titik Z menjadi titik M.  Paper  ini  tidak  menjelaskan  metode koreksi  sudut  Matahari  karena  koreksi ini sudah umum digunakan dan persamaan yang digunakan dapat
dilihat dalam Landsat handsbook.
Sedangkan koreksi terrain telah dijelaskan  sebelumnya,  dengan  meng- geser  titik  M  ke  titik  N  (perpindahan pada  busur  MN).  Busur  MN  adalah
sudut MON atau sudut normal piksel (i) yang  dibentuk  antara  arah  normal piksel  dan  arah  Matahari,  sehingga persamaan  reflektansi  untuk  koreksi terrain adalah sebagai berikut:
RH = RT/Cos(i)                                (3-1)
Dimana:
RH: Reflektansi  yang  sudah  dikoreksi terrain RT: Reflektansi belum dikoreksi I  : Sudut normal piksel
Perhitungan  besar  sudut  normal piksel dapat dilakukan dengan menggunakan  beberapa  metode,  salah satunya  adalah  metode  segitiga  bola. Gambar  3-2  (kanan)  memperlihatkan gambar  ilustrasi  Matahari  dilihat  dari sisi  yang  berbeda  yang  memperlihatkan model  segitiga  bola,  yaitu  segitiga  ZMN pada  permukaan  bola.  Dengan  meng- gunakan  persamaan  Cosinus  segitiga bola  (Beyer,  1984),  maka  besar  Cos(i) dapat dihitung, sehingga diperoleh persamaan sebagai berikut:
Cos(i) = Cos(busur ZM) Cos(busur ZN) + sin(busur  ZM)  sin(busur  ZN) Cos(sudut MZN)                  (3-2)
Dengan  menghubungkan  antara sudut Matahari (zenit dan azimut ) serta slope  dan  aspek  piksel  dengan  bentuk geometri pada Gambar 2-3, maka dapat diketahui bahwa:
Busur ZM  = sudut  (ZOM)  =  sudut  zenit Matahari (sz)
Busur ZN  = sudut  (ZON)  =  sudut  slope piksel (ps)
Sudut NZM = sudut  AZB  =  sudut  aspek piksel  (pa)  –  sudut  azimut Matahari (sa)
Sehingga  persamaan  dapat  ditampilkan menjadi:
Cos(i) = Cos(sz)  Cos(ps)  +  Sin(sz)  Sin(ps)
Cos(pa – sa)                         (3-3)
Selanjutnya, bila persamaan 3-3 dimasukan  dalam  persamaan  3-1  maka algoritma koreksi terrain adalah menjadi sebagai berikut:
R H = R T /(Cos(sz) Cos(ps) + Sin(sz) Sin(ps) Cos(pa – sa))                             (3-4)
O N M O N M
Gambar 3-2: Ilustrasi  posisi  Matahari  dan  normal  piksel  (kiri)  dan  model  segitiga  bola ZMN (kanan)
Keterangan:
O  : Titik pusat piksel Z  : Posisi tegak lurus Matahari-Bumi (sudut zenith 0 º ) M  : Posisi Matahari pada sudut zenith tertentu N  : Posisi normal piksel (tegak lurus terhadap piksel) A  : Posisi Matahari pada sudut azimuth tertentu B  : Posisi piksel pada nilai aspek (sudut azimut piksel) tertentu
Yang  perlu  diperhatikan  pada persamaan  3-2  adalah  bila  nilai  i mendekati atau sama dengan 90 º maka nilai  RH  akan  menjadi  sangat  tinggi sampai  tak  berhingga.  Oleh  karena  itu perlu  digunakan  koefisien  C  untuk membatasi agar nilai tidak terlalu tinggi seperti  motode  C-Correction  (persamaan 3-1)  yang  digunakan  oleh  Wu  et  al. (2004).  Dengan  menggunakan  koefisien C  maka  persamaan  koreksi  terrain menjadi:
R H = R T (Cos(sz) +c) / (Cos(sz) Cos(ps) + Sin(sz) Sin(ps) Cos(pa – sa)+c)          (3-5)

## 3.2 Penentuan Koefisien C
Untuk  menghitung  koefisien  C perlu  dilakukan  perhitungan  Cos  (i) dengan  menggunakan  persamaan  3-4 yang memerlukan informasi sudut Matahari  (Tabel  3-1)  dari  metadata  dan informasi  slope  dan  aspek  piksel  untuk wilayah  kajian  (Gambar  3-3)  dari  data DEM SRTM. Slope piksel menggambarkan
besarnya sudut kemiringan piksel, dimana wilayah kajian mempunyai besar kemiringan berkisar 0 º -50 º , sedangkan aspek piksel memperlihatkan arah kemiringan piksel yang ditampilkan  dalam  nilai  sudut  0 º -360 º (titik  0 º adalah  kemiringan  piksel  ke arah  Utara,  selanjutnya  semakin  besar nilai  sudut  maka  kemiringan  berubah arah  sesuai  dengan  arah  jarum  jam, utara–timur–selatan–barat–utara).

## Tabel 3-1: SUDUT MATAHARI DARI HEADER FILE
Sudut zenit Matahari Sudut azimut Matahari 44 0 45 0
Selanjutnya dilakukan perhitungan Cos(i)  dan  melakukan  korelasi  antara Cos(i) dan nilai reflektansi untuk band 2, 4,  dan  5  pada  wilayah  sampling. Gambar  3-4  memperlihatkan  lokasi pengambilan  sampel  dan  hasil  korelasi untuk  band  5.  Pengambilan  sampel hanya untuk tutupan lahan hutan sama
Z M N A B O M N B A O Z Iradiance Matahari
dengan metode pengolahan data INCAS. Pengambilan sampel untuk wilayah non hutan  akan  dikaji  pada  penelitian berikutnya.  Dari  persamaan  korelasi yang diperoleh ditentukan nilai koefisien C  untuk  setiap  band.  Hasil  diperlihatkan pada  Tabel  3-2,  bersama  nilai  koefisien C yang dihasilkan oleh pengolahan data INCAS untuk scene yang sama.
Tabel  3-2  memperlihatkan  adanya perbedaan  nilai  koefisien  C  hasil  per- hitungan  sendiri  dan  hasil  pengolahan data  INCAS,  beberapa  hal  yang  diper- kirakan  menjadi  penyebabnya  adalah, lokasi  dan  jumlah  data  sampel  yang digunakan dalam perhitungan koefisien C.
(a) Slope piksel dari DEM
(b) Aspek piksel dari DEM
Gambar 3-3: informasi slope dan aspek piksel untuk wilayah kajian
Tabel 3-2: NILAI KOEFISIEN C UNTUK BAND 2,4 DAN 5 DARI PERHITUNGAN SENDIRI

## DAN DARI HASIL PENGOLAHAN DATA INCAS
Band Koefisien C dari perhitungan sendiri Koefisien C hasil dari pengolahan data INCAS band   2 27.165 38.024 band   4 0.542 0.745 band  5 0.220 0.592
Gambar 3-4:Pengambilan sampel dan korelasi untuk menghitung koefisien C
0 50
0 360
(a) Citra  RGB  542  dan  lokasi  sampel wilayah hutan (poligon putih) (b) Korelasi  antara  Cos(i)  dan  reflektansi pada  wilayah sampel untuk band 5
y = 64.29x  + 34.83 R² = 0.157 0 50 100 150 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 N il a i re fl e k ta n s i Cos(i)
3.3 Penerapan  dan  Pengujian  Hasil Koreksi
Penerapan algoritma koreksi dilakukan  pada  citra  Landsat  TM dengan  komposit  RGB  542,  supaya pengujian  hasil  secara  visual  dapat dilakukan  secara  lebih  baik.  Citra komposit  RGB  542  dikoreksi  dengan menggunakan  persamaan  3-5  (tanpa koefisien C), persamaan 3-6 (koefisien C hasil  perhitungan  sendiri),  persamaan 3-6  (koefisien  C  dari  pengolahan  data INCAS)  dan  citra  hasil  koreksi  terrain pada kegiatan INCAS.
Citra yang sudah dikoreksi diperlihatkan  pada  Gambar  3-5(a-d). Hasil  memperlihatkan  bahwa  tanpa
koefisien C, proses koreksi tidak mempunyai  faktor  pembatas  sehingga nilai digital piksel (R H ) bertambah secara tidak  terkendali  pada  saat  nilai  Cos(i) mendekati  0,  atau  sudut  normal  piksel mendekati  90 º .  Nilai  R H yang  sangat besar  terlihat  dengan  warna  putih  pada bagian  piksel  yang  mengalami  koreksi (Gambar 3-5a). Di lain pihak, penggunaan koefisien C dapat mencegah nilai koreksi yang  terlalu  tinggi,  selain  itu  juga memperbaiki kualitas citra, seperti citra yang  sudah  dikoreksi  secara  visual terlihat bernuansa datar dan mempunyai rona  yang  sama  pada  jenis  tutupan lahan yang sama (Gambar3-5b-c).
(a) Citra  yang  sudah  dikoreksi  tanpa koefisien C (b) Citra  yang  sudah  dikoreksi  dengan koefisien C hasil perhitungan sendiri (c) Citra  Landsat  yang  sudah  dikoreksi terrain dengan koefisien C dari INCAS
(d) Citra  Landsat  yang  sudah  dikoreksi terrain dari program INCAS
Gambar 3-5: Citra  RGB  542  yang  sudah  dikoreksi  terrain  (a,b,c)  dan  citra  RGB  542 yang sudah dikoreksi terrain dari INCAS (d)
Scattering plot band 2 Scattering plot band 4

## Scattering plot band 5
Gambar 3-6: Scattering  plot  antar  band  antara  citra  yang  sudah  dikoreksi  terraindan hasil koreksi terrain dari program INCAS
Perbandingan  citra  yang  sudah dikoreksi  dengan  menggunakan  koefisien C  hasil  perhitungan  sendiri  dan  hasil pengolahan data program
INCAS
dilakukan dengan membandingkan kedua  citra  yang  sudah  dikoreksi (Gambar  3-5b-c)  dengan  citra  hasil koreksi program INCAS sebagai referensi (Gambar  3-5d).  Terlihat  bahwa  citra RGB  542  yang  sudah  dikoreksi  dengan menggunakan  koefisien  C  hasil  per- hitungan  sendiri  mempunyai  tampilan lebih  kuning  dibandingkan  citra  hasil koreksi  INCAS,  Sementara  citra  RGB 542  dengan  menggunakan  koefisien koreksi c dari INCAS mempunyai pewarnaan  yang  relatif  tidak  berbeda dengan citra hasil koreksi INCAS.
Pengujian citra yang sudah
dikoreksi juga dilakukan secara kuantitatif dengan membandingkan scattering  plot  antara  nilai  digital  piksel setiap  band  (band  2,4,5)  dari  citra  yang sudah dikoreksi menggunakan koefisien C  dari  INCAS  dan  citra  yang  sudah dikoreksi  dari  INCAS.  Hasil  scattering plot  memperlihatkan  adanya  korelasi kuat  antara  setiap  band  (Gambar  3-6), terutama  band  2  yang  mempunyai  nilai digital piksel yang hampir sama.
Sementara  band  4  dan  band  5  mem- perlihatkan  adanya  sedikit  perbedaan nilai  digital  piksel.  Ini  berarti  bahwa algoritma  koreksi  terrain  yang  dibangun terbukti dapat digunakan untuk melakukan  koreksi  terrain  pada  citra landsat  TM,  walaupun  metode  per- hitungan koefisien C masih memerlukan
kajian  lebih  lanjut  koefisien  C  yang dihasilkan  dapat  lebih  mendekati  hasil perhitungan  koefisien  C  dari  kegiatan INCAS.

## 4 KESIMPULAN
Pada kegiatan ini dilakukan kajian  metode  koreksi  terrain  dan  juga dilakukan  penerapan  koreksi  terrain pada  citra  Landsat  TM.  Beberapa  hal yang  dapat  disimpulkan  adalah  sebagai berikut:
 Koreksi terrain sudah berhasil dilakukan  dengan  hasil  yang  cukup mendekati hasil pengolahan dari INCAS.
 Algoritma  perhitungan  sudut  normal piksel  sudah  dibangun,  dimana  sudut normal piksel adalah fungsi dari sudut Matahari  (zenit  dan  azimut  Matahari) dan  sudut  piksel  (aspek  dan  slope piksel)
 Tanpa  koefisien  C,  nilai  piksel  yang sudah  dikoreksi  menjadi  sangat  tinggi saat  sudut  normal  piksel  mendekati 90 0 . Penggunaan koefisien C mencegah nilai  koreksi yang  terlalu tinggi,  selain itu juga memperbaiki kualitas citra.
 Pemakaian  koefisien  C  dari  pengolahan INCAS menghasilkan citra yang sudah dikoreksi  dengan  penampakan  visual relatif  sama  dan  korelasi  antar  band yang tinggi dengan hasil koreksi INCAS, sedangkan  penentuan  koefisien  C  dari perhitungan sendiri masih membutuh- kan kajian lebih lanjut.
B2 B2 Incas B4 B4 Incas B5 B5 Incas

## DAFTAR RUJUKAN

## Beyer,  W.  H.,  Ed.,  1984.  CRC  Standard
Mathematical  Tables  27th  Edition, CRC  Press,  Inc.,  Boca      Raton, Florida , 33431, USA.
Dorren,  L.  K.  A.,  Maier,  B.  And Seijmonsbergen, A. C., 2003. Improved  Landsat-based  Forest- mapping  in  Steep  Mountainous Terrain using Object-based
Classification,  Forest  Ecology  and Management,  183  (2003)  31-46, Science Direct, Elsevier.
Riano,  D.,  Chuvieco,  E.,  Salas,  J.,  and
Aguado,  I.,  2003.  Assessment  of
Different  Topographic  Corrections in  Landsat-TM  Data  for  Mapping Vegetation Types, IEEE Transactions  on  Geoscience  and
Remote, Vol. 41, No.5, 1056-1061.
Lu,  D.,  Ge,  H.,He,  S.,  Xu,  A.,  Zhou,  G., and  Du,  H.,  2008.  Pixel-based Minnaert  Correction  Method  for Reducing  Topographic  Effects  on  a Landsat  7  ETM  Image,  Photo- grammetric Engineering and Remote  Sensing,  Vol.  74,  No.  11,
pp. 1343–1350. McDonald,  E.R.,  Wu,  X.,  Caccetta,  P.A. and Campbell, N.A., 2000. Illumination  Correction  of  Landsat TM  Data  in  South  East  NSW, Proceedings of the Tenth Australiasian Remote Sensing and Photogrammetry Conference,
Adelaide, Australia, August 21-25, 2000.
Meyer,  P.,  Itten,  K.I.,  Kellenberger,  T., Sandmeier,  S.  and  Sandmeier,  R., 1993.  Radiometric  Corrections  of Topographically  Induced  Effects  on Landsat  TM  Data  in  an  Alpine Environment,  ISPRS  Journal  of
Photogrammetry and Remote Sensing, 48, 17-28.
Teillet,  P.M.,  Guindon,  B.,  Goodenough,
D.G.,  1982.  On  the  Slope-Aspect Correction  of  Multispectral  Scanner Data, Canadian Journal of Remote
Sensing, 8, 84-106.
Vincini,  M.,  and  Reeder,  D.,  2000.
Minnaert  Topograhic  Normalization of  Landsat  TM  Imagery  in  Rugged Forest Area, International Archives of  Photogrammetry  and  Remote Sensing.  Vol.  XXXIII,  Part  B7. Amsterdam 2000.
Wikipedia, Spherical trigonometry,
http://en.wikipedia.org/wiki/Sph erical_trigonometry.
Wu,  X.,  Furby  S.  and  Wallace  J,  2004.
An  Approach  for  Terrain  Illumination Correction,  The  12th  Australasian Remote Sensing and Photo- grammetry Association Conference, held in Fremantle, Western
Australia, 18-22 October 2004.