ISSN: 2746-7155 (Online), ISSN: 1978-4996 (Print) MAKILA:Jurnal Penelitian Kehutanan  Volume 16, Nomor 2 (96-103) DOI: http://doi.org/10.30598/makila.v16i2.6586 ®2022 Papilaya

## APLIKASI GOOGLE EARTH ENGINE DALAM MENYEDIAKAN CITRA SATELIT SUMBERBEDAYA ALAM BEBAS AWAN
( Google Earth Engine Application in Providing Satellite Images of Natural Resources Free of Clouds)

## Patrich Phill Edrich Papilaya
Jurusan Kehutanan Fakultas Pertanian Universitas Pattimura, Ambon, 97233 E-mail : patrichp@yahoo.com

## ABSTRACT
The availability of quality Satellite Imagery is one of the requirements for the success of natural resource research, especially in forestry. Google Earth Engine (GEE) is one of the cloud-based platforms provided by Google. GEE works on a JavaScript-based program language. The results showed that the GEE application could provide satellite imagery with a very low cloud cover or is clouds free. The GEE application  is  one  of  the  natural  resource  research  solutions,  especially  on  small  islands  in  Maluku Province.
KEYWORD: Free Clouds, Google Earth Engine, Java Script, Sentinel-2, Small Island

## INTISARI
Ketersediaan  Citra  Satelit  yang  berkualitas  menjadi  salah  satu  syarat  keberhasilan penelitian  sumberdaya  alam,  secara  khusus  dibidang  kehutanan. Google  Earth  Engine  (GEE) adalah  salah  satu  platform  berbasis  awan  ( cloud )  yang  disediakan  oleh  Google. GEE bekerja berbasis Bahasa program Java Script. Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan citra satelit bebas  awan  dengan  menggunakan GEE. Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  aplikasi GEE mampu menyediakan citra satelit yang memiliki tutupan awan sangat rendah atau bebas awan ( clouds free) . Aplikasi GEE merupakan salah satu solusi penelitian sumberdaya alam terutama pada pulau-pulau kecil di Provinsi Maluku.
KATA KUNCI: Free Clouds, Google Earth Engine, Java Script, Sentinel-2, Pulau Kecil

## PENDAHULUAN
Tutupan awan sudah menjadi dilema primer pada penggunaan citra satelit, terutama di Indonesia  yang  terletak  di  sepanjang  khatulistiwa  atau  wilayah  tropis  diman  proses pembentukan awan relative tinggi dan terjadi hampir sepanjang tahun. Kebutuhan citra satelit yang bebas awan menjadi salah satu syarat utama dalam proses klasifikasi dan analisis sejenis. Ketelitian  dalam  proses  analisis  citra  ditentukan  seberapa  besar  kualitas  citra  sebagai  bahan utama  analisis.  Semakin  rendah  tutupan  awan  semakin  baik  data  yang  dapat  diekstak  dan memberikan    informasi  yang  lebih  baik  dalam  proses  pengambilan  keputusan  (Braaten  et al.,2015).  Menurut  Danoedero  (2012),  satelit  sumber  daya  dikatakan  baik  jika  luasan  liputan awannya kurang dari 10%. Semakin banyak luasan liputan awannya berarti semakin banyak pula informasi permukaan bumi yang hilang karena tutupan awan sekaligus bayangannya. Meskipun demikian,  sekalipun  total  liputan  awan  pada  1  scene  citra  kurang  dari  10%,  bisa  jadi  liputan tersebut tersebar merata pada seluruh wilayah. Hal ini tentu saja sangat mengganggu dalam
proses interpretasi manual maupun klasifikasi secara digital karena tutupan awan hampir selalu ditemani oleh tutupan bayangan awan (Danoedero, 2012).
Provinsi Maluku terdiri atas ± 1.400 pulau yang terbentang dengan luasan 46914,03 km 2 (BPS  2021).  Komposisi  sebaran  pulau  di  Propinsi  Maluku  didominasi  oleh  pulau-pulau berukuran sangat kecil sampai sedang, hanya  memiliki ± 4 pulau digolongkan kategori pulau besar. Memiliki karakteristik iklim yang berbeda sehingga berdampak pada proses pembentukan awan yang berlangsung hampir sepanjang tahun. Kondisi ini menjadi kendala dalam eksplorasi sumberdaya  alam,  khususnya  hutan  dan  lahan.  Ketersediaan  citra  satelit  yang  bebas  awan melalui  penyedia  jasa  citra  yang  bebas  bea  ,  misalnya  LANDSAT  dan  SENTINEL-2  menjadi tantangan tersendiri untuk memperolehnya.
Pemodelan data penginderaan jauh untuk  melakukan klasifikasi tutupan  lahan  hutan memerlukan pengolahan dan pengelolaan data citra satelit bervolume  sangat  besar  dan tidak terstruktur. Kasus ini dikenal sebagai masalah  “Geo Big Data” yang membutuhkan te knologi dan sumber  daya baru yang mampu menangani citra satelit dalam jumlah besar  (Shelestov et al. 2017). Secara khusus, munculnya sumber daya komputasi awan, seperti Google Earth Engine , dapat  menyelesaikan  masalah    Geo  Big  Data  (Mutanga  et  al.  2019).  Peningkatan  volume  dan variasi data penginderaan jauh mengakibatkan permasalahan Big Data menimbulkan tantangan baru  dalam  penanganan  kumpulan  data  sehingga  diperlukan  pendekatan  baru  untuk mengekstrak informasi yang relevan dan akurat dari data penginderaan jauh (Kussul et al. 2016).
Google  Earth  Engine (GEE)  adalah  platform  komputasi  awan  yang  dirancang    untuk menyimpan  dan  memproses  kumpulan  data  besar    (pada  skala  petabyte)    untuk  analisis dan pengambilan keputusan  akhir (Kumar dan Mutanga, 2018). Front-end yang mudah diakses dan ramah  pengguna  menyediakan  lingkungan  akses  yang  nyaman  untuk  data  interaktif  dan pengembangan algoritme. Pengguna juga dapat menambahkan dan mengkurasi data dan koleksi mereka    sendiri,  sambil  menggunakan  sumber    daya cloud  Google untuk  melakukan  semua pemrosesan.  GEE  menawarkan  banyak  kemudahan  dalam  mengolah  data,  baik  dari  sudut pandang  perangkat  keras  maupun  perangkat  lunak  (Mutanga  dan  Lalit,  2019;  Gorelick  et al.,2017). Tujuan penelitian adalah mendapatkan citra satelit dengan tutupan awan yang relative sangat  rendah  sebagai  bahan  analisis  citra,  terutama  pada  daerah  kepulauan  seperti  Provinsi Maluku.

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  selama  3  bulan,  April  sampai  Juni  2022.  Penelitian  dilakukan pada Kampus Pasca Sarjana Universitas Pattimura Ambon.

## Alat dan Bahan
Penelitian    ini  menggunakan  perangkat  keras  Lenovo  i7  ram  4  gb.  GPS  Garrmin  . Windows 11 pro, office 2019.  Alat  tulis menulis. Data time-series citra Sentinel-2  liputan tahun 2015-2020 dan  Koneksi Internet.

## Prosedur Penelitian
Analisis dilakukan berbasarkan analisis komputerisasi dengan menggunakan platform Google Earth Engine (GEE) ( Gambar 1 ).  Data citra Sentinel-2 MSI: MultiSpectral Instrument , Level- 1C yang diproduksi oleh European Union/ESA/Copernicus.Sentinel-2 adalah misi pencitraan multi-spektral  yang  luas,  beresolusi  tinggi,  mendukung  studi  Copernicus  Land  Monitoring, termasuk pemantauan vegetasi, penutup tanah dan air, serta pengamatan jalur air pedalaman dan  daerah  pesisir.  Data  citra  Sentinel-2  berisi  13  spektral  band  UINT16  yang  mewakili reflektansi (TOA) dengan skala 10000. Selain itu, ada tiga band/pita QA,  dimana satu band QA (QA60) adalah band/pita bitmask dengan informasi cloud mask (Tabel 1). Band yang terakhir ini sangat penting khususnya dalam  penelitian ini.  Setiap produk Sentinel-2 (arsip zip) dapat berisi beberapa band. Setiap butiran menjadi aset Earth Engine yang terpisah. ID aset GEE untuk aset Sentinel-2 memiliki format berikut: COPERNICUS/S2/20151128T002653_ 20151128T102149_T56MNN. Data numerik pertama mewakili tanggal dan waktu penginderaan, bagian numerik kedua mewakili tanggal dan waktu pembuatan produk, dan  6 karakter terakhir adalah pengidentifikasi butiran unik yang menunjukkan referensi nilai UTM (EEDC, 2022).
Gambar 1. Struktur analisis Aplikasi Google Earth Engine
(Patrick Philiph E Papilaya)
Tabel 1 . Diskripsi Kanal/Band Sentinel-2 Name Scale Pixel Size Wavelength Description B1 0.0001 60 meters 443.9nm (S2A) / 442.3nm (S2B) Aerosols B2 0.0001 10 meters 496.6nm (S2A) / 492.1nm (S2B) Blue B3 0.0001 10 meters 560nm (S2A) / 559nm (S2B) Green B4 0.0001 10 meters 664.5nm (S2A) / 665nm (S2B) Red B5 0.0001 20 meters 703.9nm (S2A) / 703.8nm (S2B) Red Edge 1 B6 0.0001 20 meters 740.2nm (S2A) / 739.1nm (S2B) Red Edge 2 B7 0.0001 20 meters 782.5nm (S2A) / 779.7nm (S2B) Red Edge 3 B8 0.0001 10 meters 835.1nm (S2A) / 833nm (S2B) NIR B8A 0.0001 20 meters 864.8nm (S2A) / 864nm (S2B) Red Edge 4 B9 0.0001 60 meters 945nm (S2A) / 943.2nm (S2B) Water vapor B10 0.0001 60 meters 1373.5nm (S2A) / 1376.9nm (S2B) Cirrus B11 0.0001 20 meters 1613.7nm (S2A) / 1610.4nm (S2B) SWIR 1 B12 0.0001 20 meters 2202.4nm (S2A) / 2185.7nm (S2B) SWIR 2 QA10 10 meters Always empty QA20 20 meters Always empty QA60 60 meters Cloud mask Sumber : Earth Engine Data Catalog EEDC (2022).
Analisis  dilakukan  dengan  menjalankan script yang  dibuat  oleh  pengelola  GEE  yang berbasis  pada  Bahasa  pemograman  Java  ( Java  Script) .  Bahasa  pemrogrman  Java  ( Java  Script) dikembangkan sesuai kebutuhan analisis ( Gambar 2 ).
Gambar 2 . Bahasa Java Script GEE

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pemilihan Jenis Citra Satelit
Proses pemilihan citra Sentinel-2 dilakukan dengan menulis script yang memerintahkan system GEE untuk memanggil data dan spesifikasi yang diminta sesuai tujuan penelitian yang ditampilkan sebagai berikut :
var S2A = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterDate('2018-10-01', '2019-12-01') .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 90)) .map(maskS2clouds) .median() .clip(boundary);
Script dimulai dengan perintah “var” yang bermakna sebuah varibel yang akan dibuat oleh pengguna.  S2A adalah nama yang tidak wajib, pengguna boleh mengganti dengan nama yang lebih baik sesuai kebutuhan penelitian. ee.ImageCollection adalah Sript standar dari Java Script yang bermakna bahwa kita meminta system untuk memanggil database citra satelit yang tersedia.  'COPERNICUS/S2_SR'  adalah Script yang  merujuk  kepada  jenis  satelit  yang digunakan, dalam hal  ini jenis satelit Sentinel-2.  Perintah ini akan diikuti oleh sub-sub printah; misalnya  . filterDate untuk  membatasi  waktu  liputan  pengambilan  data  yang  akang  dianalisis.
.filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_  PIXEL_PERCENTAGE',  90)) berfungsi  untuk  membatasi  tutupan awan  pada  lokasi  penelitian  kita. .map(maskS2clouds) ini  Sript  yang  mengatur  proses masking awan sehingga hanya daerah yang bebas awan saja yang terpilih. .median() secara statistic kita memerintah system untuk mengambil hasil analisis nilai tengah dari setiap data citra yang kita olah,  dengan  menggunakan srippt ini.  Wilayah  lokasi  penelitian  dibatasi  dengan    script  ini .clip(boundary);.

## Masking Citra
Masking dilakukan untuk menghilangkan bagian citra yang tidak diinginkan, misalnya terdapat  bagian  citra  yang  tertutup  awan  ataupun  ingin  menghilangkan  citra  di  luar  wilayah administrasi suatu  daerah.  Secara  sederhana  masking  dapat  diartikan  sebagai  pemberian penutup untuk citra, dimana bagian yang ditutup tersebut adalah bagian yang dipertahankan. Proses  ini  sangat  penting  dalam  menghasilkan  citra  satelit  yang  bebas  awan,  sebagai  bahan analisis.  Secara umum script yang dibuat untuk mendapatkan daerah bebas awan melalui  proses masking dijelaskan dibawah ini.
function maskS2clouds(image) { var qa = image.select('QA60'); var cloudBitMask = 1 << 10; var cirrusBitMask = 1 << 11;
var mask = qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0) .and(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0)); return image.updateMask(mask).divide(1); }
Variabel  dengan  nama function  maskS2clouds(image) artinya  bahwa  sebuah  fungsi  kita buat untuk menampilkan hasil citra dari hasil masking .  image.select('BA60'); merupakan proses seleksi citra yang bebas awan dengan kisaran nilai threshold berkisar antara  nilai 1-10 untuk jenis awan umum dn 1-11 untuk jenis awan cirus. Hasil proses masking dibagi dengan nilai 1 sebagai nilai maksimum.

## Visualisasi Citra
Visualisasi  citra  merupakan  tahapan  yang  sangat  penting  untuk  melihat  keseluruhan proses  yang  dijalankan  atau  dianalisis  dengan  menggunakan  platform  GEE.  Melalui  proses visualisasi  kita  akan  mendapat  informasi  akhir  mengenai  prores    seleksi  dan  penilaian  citra terbaik yang kita buat.  Variabel yang akan tampilkan dalam bentuk citra composit, dalam hal ini citra warna natural atau true color, menampilkan warna asli dari alam. Kombinasi citra untuk True Colour Composite pada satelit Sentinel-2 adalah gabungan kanal/band red, green, blue ; B4,
B3  dan  B2.    Sedangkan  untuk  tampilan  interpretasi  citra  biasanya  digunakan  citra false  colour composite dapat menggunakan kombinasi band B11, B8 dan B4, atau kombinasi yang lain menurut selera peneliti. Script yang digunakan dalam memvisualisasi hasil analisis   sebagai berikut : var RGBTrue = S2A.select(['B4', 'B3', 'B2']); var RGBparam = { min: 0, max: 3000,};
Map.addLayer(RGBTrue, RGBparam, 'Sentinel RGB 432');
Hasil analisis akan ditampilkan pada Gambar 3 dan Gambar 4 .

## Mengunduh Hasil Masking
Citra bebas awan hasil proses dapat di unduh dan disimpan pada tempat penyimpanan yang  disediakan,  umumnya  pada google  drive .  Hasil  citra  ini  selanjutnya  dapat  dipergunakan untuk analisis lanjut sesuai dengan kebutuhan penelitian.
Export.image.toDrive({ image: RGBTrue, description: Citra_Sentinel-2, scale: 10, maxPixels: 600000000, region: geometry });
Data hasil analisis berupa citra warna RGB dengan skala 10 (m) sesuai resolusi spasial dari  citra  satelit  Sentinel-2.  Maksimal  Peixels  600000000,  angka  ini  dibuat  untuk  memcegah terlalu besar ukuran file yang diunduh.

## MAKILA:Jurnal Penelitian Kehutanan  Volume 16, Nomor 2 (96-103)
Gambar 3 . Citra True Color Composite hasil Masking bebas awan
Gambar 4 . Citra False Color Composite hasil Masking bebas awan

## KESIMPULAN
Citra dengan bebas awan merupakan kebutuhan yang urgen dalam proses analisis data citra. Google Earth Engine merupakan platform berbasis clouds (awan) dalam memproses data citra dengan kemungkinan yang tinggi dalam menghasilkan data citra bebas awan/tutupan rendah
(Patrick Philiph E Papilaya)
awan.  Dengan  berbasis  platform java  script maka  proses  pencarian  dan  mendapatkan  yang berkualitas dapat dilakukan dengan sangat user friendly.

## DAFTAR PUSTAKA
BPS, 2021. Provinsi Maluku Dalam Angka tahun 2021.
Braaten, J. D., Cohen, W. B., dan Yang, Z. (2015). Remote Sensing of Environment Automated cloud and cloud shadow identi fi cation in Landsat MSS imagery for temperate ecosystems. Remote Sensing of Environment, 169, 128 – 138. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.08.006 .
Danoedero, P. (2012). Pengantar Penginderaan Jauh Digital. Yogyakarta: C.V ANDI OFFSET.
Earth  Engine Data Catalog  EEDC (2022). https://developers.google.com/earth- engine/datasets/catalog/COPERNICUS_S2#bands . Diakses Juni 2021.
Gorelick,  N.;  Hancher,  M.;  Dixon,  M.;  Ilyushchenko, S.;  Thau,  D.;  Moore,  R. Google  Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sens. Environ.  2017, 202, 18 – 27.
Kussul, Nataliia, Guido Lemoine, Francisco Javier Gallego, Sergii V. Skakun, Mykola Lavreniuk, and  Andrii  Yu  Shelestov.  (2016)  “Parcel -  Based  Crop  Classification  in  Ukraine  Using Landsat-8 Data and Sentinel- 1A Data.” IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 9 (6): 2500 – 2508.
Mutanga, Onisimo, and Lalit Kumar, 2018.  Google Earth Engine Applications.. Journal Remote Sensing. 2019, 11, 591; Received: 8 March 2019; Accepted: 11 March 2019; Published: 12 March 2019. doi:10.3390/rs11050591.
Mutanga,  Onisimo,  and  Lalit  Kumar.  (2019)  “Google  Earth  Engine  Applications.”  Remote Sensing 11: 591.
Shelestov, Andrii, Mykola Lavreniuk, Nataliia Kussul, Alexei Novikov, and Sergii Skakun. (2017) “Exploring google earth engine platform for big data processing: Classification of multi - temporal satellite imagery for crop mapping.” Frontiers in Earth Science, 5: 17.