KOREKSI ATMOSFER DATA LANDSAT-8 MENGGUNAKAN PARAMETER ATMOSFER DARI DATA MODIS

## (ATMOSPHERIC CORRECTION OF LANDSAT-8 USING ATMOSPHERIC PARAMETERS OF MODIS DATA)
Fadila Muchsin 1,a , Liana Fibriawati 1,a , Mulia Inda Rahayu 1,a , Hendayani 1,b , Kuncoro Adhi Pradhono 1,b
1 Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, LAPAN a Kontributor utama, b Kontributor anggota

## E-mail: fadila.muchsin@lapan.go.id
Diterima: 16 November 2018; Direvisi: 21 Oktober 2019; Disetujui: 12 November 2019

## ABSTRACT
Landsat-8  data  (level  1T)  received  by  user  are  still  in  digital  number  and  can  be  used  directly  for mapping land use / land cover. However, the data still has low radiometric accuracy when it is used to derive information such as vegetation index, biomass, land use/ land cover classification, etc. so that it  requires  radiometric  /  atmospheric  correction.  In  this  study,  we  use  the  second  simulation  of  a satellite signal in the solar spectrum (6S) method to eliminate atmospheric disturbance and compare the  results  with  field  measurements.  The  atmospheric  parameters  used  were  aerosol  optical  depth (AOD),  water  vapor  column  and  ozone  thickness  from  MODIS  data  with  the  date  and  time  of acquisition  are  close  to  Landsat-8  data  acquisition.  From  the  analysis  conducted  on  the  values  of vegetation index (NDVI, EVI, SAVI and MSAVI) surface reflectance shows that the vegetation index that has  high  accuracy  is  NDVI  (3-11)  %  and  the  lowest  is  MSAVI  (11-24)  %.  Analysis  of  the  spectral response  of  atmospheric  corrected  image  shows  that  visible  band  have  good  accuracy  with  RMSE values  ranging  from  (1  -  4)  %.  On  the  contrary  the  lowest  accuracy  is  found  on  the  near  infrared channel (NIR) with values (14-27) %.
Keywords: Landsat-8, atmospheric correction, spectral response, vegetation index

## ABSTRAK
Data  Landsat-8  (level  1T)  yang  diterima  oleh  pengguna  masih  dalam  bentuk  nilai  digital  dan  dapat digunakan  secara  langsung  untuk  pemetaan  penutup  /penggunaan  lahan.  Namun,  data  tersebut masih  memiliki  akurasi  radiometrik  yang  rendah  apabila  akan  digunakan  untuk  menurunkan informasi  seperti  indeks  vegetasi,  biomassa,  klasifikasi  penutup  lahan  /penggunaan  lahan,  dan sebagainya  sehingga  perlu  dilakukan  koreksi  atmosfer.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  koreksi atmosfer 6S ( Second Simulation of Satellite Signal in the Solar Spectrum ) untuk memperbaiki gangguan atmosfer  dan  membandingkan  hasilnya  dengan  pengukuran  lapangan.  Parameter  atmosfer  yang digunakan adalah aerosol optical depth (AOD), kolom uap air dan ketebalan ozon yang bersumber dari data MODIS dengan tanggal dan jam perekaman yang mendekati waktu perekaman data Landsat-8. Dari  analisis  yang  dilakukan  terhadap  nilai  indeks  vegetasi  (NDVI,  EVI,  SAVI  dan  MSAVI)  citra terkoreksi atmosfer ( surface reflectance ), menunjukkan bahwa indeks vegetasi yang memiliki akurasi tinggi  adalah  NDVI  yaitu  (3 – 11)  %  dan  terendah  adalah  MSAVI  yaitu  (11 – 24)  %.  Hasil  analisis terhadap  respon  spektral  objek  citra  terkoreksi  atmosfer  menunjukkan  bahwa  kanal-kanal visible memiliki akurasi yang cukup baik dengan nilai RMSE berkisar antara (1 – 4) %. Sebaliknya akurasi terendah terdapat pada kanal inframerah dekat (NIR) dengan nilai (14 – 27) %.
Kata kunci : Landsat-8, koreksi atmosfer, respon spektral, indeks vegetasi

## 1 PENDAHULUAN
Data  Landsat  8  dari  stasiun  bumi dengan level standar tertinggi (1T), telah terkoreksi geometri presisi (menggunakan  GCP  dan  DEM)  dan terkoreksi  radiometrik  secara  sistematis (www.usgs.gov).    Koreksi  radiometrik sistematis hanya
memperbaiki gangguan radiometri yang terjadi secara internal pada sensor, sedangkan perbaikan terhadap gangguan radiometri  yang  disebabkan  oleh  faktor eksternal  seperti  perbedaan  posisi matahari  akibat  perbedaan  musim, geometri  objek  (sudut  pantulan)  dan gangguan  atmosfer  akibat  adanya hamburan  dan  serapan  oleh  partikel- partikel  di  atmosfer  seperti  debu,  uap air  dan  aerosol,  belum  dilakukan. Metode  untuk  memperbaikinya  disebut koreksi  atmosfer  (Hadjit  et  al.,  2013; Kaufman et al., 1997).
Terdapat  beberapa  metode  untuk melakukan koreksi atmosfer antara lain menggunakan  model  MODTRAN-4  yang terdapat pada modul Flaash Line-of-sight Atmospheric Analysis
of Spectral Hypercube (FLAASH)  (ENVI,  2009), modul Atmospheric Topographic Correction (ATCOR)  pada  perangkat lunak PCI-Geomatics (Richter
&
Sensing,  2010)  dan  metode Second Simulation  of  a  Satellite  Signal  in  the Solar  Spectrum (6S)  (Vermote  et  al., 1997).  Koreksi  atmosfer  menggunakan modul FLAASH dan ATCOR memberikan akurasi  yang  cukup  baik  (Rotta  et  al.,
2016; Wang et al., 2018; Yu et al., 2016) namun  modul  tersebut  tidak  dapat digunakan secara bebas karena berlisensi.  Model  6S  banyak  digunakan saat  ini  karena  selain  memiliki  akurasi yang  cukup  baik,  pengguna  dapat melakukan  koreksi  atmosfer  secara bebas  karena  dapat  dijalankan  secara online melalui website http://6s.ltdri.org/.  Model  6S  juga dapat  dikembangkan  khususnya  untuk mencari  parameter  yang  sesuai  untuk mencapai  nilai  akurasi  koreksi  yang maksimal.
Faktor  yang  menentukan  akurasi hasil  koreksi  atmosfer  baik  FLAASH, ATCOR  maupun  6S  adalah  parameter atmosfer  berupa  aerosol,  uap  air  dan ozon. Parameter-parameter tersebut dapat diperoleh dari pengukuran lapangan.  namun  saat  ini  data  hasil pengukuran  lapangan  untuk  ketiga parameter tersebut masih jarang tersedia.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut dapat  menggunakan  data  satelit  yang tersedia secara near real time yaitu data Terra/Aqua  MODIS  (Chen  et  al.,  2010; Hu  et  al.,  2014).  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  bertujuan  melakukan koreksi atmosfer data Landsat-8 level 1T dengan metode 6S menggunakan parameter aerosol, uap air dan ozon dari data  Terra/Aqua  MODIS.  Hasil  koreksi atmosfer  akan  dianalisis  pada  lahan sawah untuk melihat kesesuaian antara nilai  spektral  objek  dan  indeks  vegetasi pada  citra  dengan  nilai  spektral  objek hasil pengukuran lapangan.

## 2 METODOLOGI
2.1   Data dan Lokasi Penelitian
Citra  satelit  yang  digunakan adalah  citra  Landsat-8  hasil perekaman stasiun bumi LAPAN Parepare,
Path / Row 122/064,  tanggal  akuisisi  24
September 2018
jam perekaman
09. 59’45,7” WIB,  kanal  multispektral. Citra tersebut digunakan karena memiliki  liputan  awan  yang  relatif bersih yaitu <6% dari luas 1 scene citra (http://landsat-catalog.lapan.go.id/).
Lokasi  penelitian  adalah  di  areal pertanian di Kabupaten Subang, Provinsi  Jawa  Barat,  dimana  sebaran objek  cukup  homogen  sehingga  nilai pantulan  dari  objek  yang  diamati  tidak terlalu  dipengaruhi  oleh  nilai  pantulan objek di sekitarnya (Gambar 2-1). Objek yang diamati adalah sawah vegetatif dan generatif  yang  berada  di  Kecamatan Ciasem, Binong dan Sukamandi.
Gambar 2-1:  Lokasi  Penelitian  di  Kabu- paten  Subang  Provinsi Jawa Barat

## 2.2   Metode Koreksi Atmosfer
Koreksi  atmosfer  citra  Landsat-8 dilakukan  menggunakan  model  koreksi atmosfer second  simulation  of  satellite signal  in  the  solar  spectrum (6S)  (Hu  et
al.,  2014;  Vermote  et  al.,  1997). Parameter  koreksi  atmosfer  diperoleh dari produk atmosfer data MODIS, yaitu aerosol,  uap  air  dan  ozon  yang disesuaikan  dengan  tanggal  dan  jam perekaman data Landsat-8. Nilai parameter  koreksi  yang  digunakan adalah  nilai  rata-rata  dari  data  MODIS yang cakupannya sama dengan cakupan data  Landsat-8.  Pengaturan  kondisi atmosfer  untuk  parameter  aerosol dilakukan  dengan  menggunakan  model continental (Remer  et  al.,  2005). Parameter  koreksi  atmosfer  seperti Aerosol  Optical  Depth (AOD)  pada panjang  gelombang  550  nm  dan  kolom uap air diperoleh dari MODIS atmosphere  products  collection 6  level  1 yaitu  MOD04  dan  MOD05,  sedangkan parameter ketebalan ozon diperoleh dari MODIS surface  reflectance  product yaitu MYD09CMG.  Produk  atmosfer  data MODIS
diunduh dari
https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.go v.  Tabel  2-1  menunjukkan  parameter koreksi  atmosfer  yang  diperoleh  dari produk data MODIS.

## Tabel 2-1: PARAMETER KOREKSI ATMOSFER
No Parameter Produk data MODIS Nilai rata- rata 1 AOD pada 550 nm MOD04 0,273 2 Kolom uap air (gr cm -2 ) MOD05 0,566 3 Ozon (cm atm) MYD09CMG 0,142

## 2.3   Indeks Vegetasi
Penghitungan  nilai  indeks  vegetasi menggunakan  empat  indeks  vegetasi yang  umum  digunakan  khususnya untuk  aplikasi  di  bidang  pertanian (Hadjimitsis  et  al.,  2010)  diantaranya Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), Soil  Adjusted  Vegetation  Index (SAVI) dan Modified  Soil  Adjusted  Vegetation Index (MSAVI). Penelitian ini
menggunakan  formula  indeks  vegetasi untuk  produk surface  reflectance data Landsat-8  dari  USGS  (Urface  et  al., 2017) sebagai berikut:
NDVI = (ρ NIR – ρ Red )/(ρ NIR + ρ Red )
………………………………………
(1)
EVI = 2,5 ( (ρ NIR – ρ Red ) / (ρ NIR + 6 ρ Red – 7,5 ρ blue + 1 ))
……………………………………… (2)
SAVI = (( ρ NIR – ρ Red ) / (ρ NIR + ρ Red + 0,5)) (1,5) ……………………………………… (3) MSAVI = (2 ρ NIR + 1 – sqrt ((2 ρ NIR +
1) 2 – 8 ( ρ NIR - ρ Red ))) / 2 ……………………………………… (4)
Dengan ρ = surface reflectance

## 2.4  Pengukuran  Respon  Spektral Objek di Lapangan
Pengukuran  respon  spektral  objek bertujuan  untuk  melakukan  validasi hasil  koreksi  atmosfer.  Pengukuran dilakukan menggunakan spektroradiometer  yang  bekerja  pada panjang  gelombang visible sampai dengan near  infrared dan  dilakukan
pada tanggal dan jam yang sama dengan perekaman  data  Landsat-8 Path/Row 122/064  yaitu  tanggal  24  September 2018  jam  09.00  sampai  dengan  jam 11.00  WIB.  Objek  yang  diukur  adalah sawah  fase  vegetatif  dan  generatif (sesuai  kondisi  objek  di  lapangan)  yang berlokasi  di  Kecamatan  Binong,  Ciasem dan  Cijambe  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 2-2. Metode pengukuran menggunakan vicarious calibration (Müller,  2014)  dengan  jarak  antar sampel  adalah  10  meter  pada  sampel seluas  30  meter  persegi  (setara  dengan ukuran  1  piksel  data  Landsat-8  kanal multispektral).  Pada  setiap  jarak  10 meter dilakukan kalibrasi ulang peralatan
spektroradiometer untuk meningkatkan akurasi hasil pengukuran. Hasil pengukuran spektroradiometer selanjutnya dibandingkan  dengan  hasil  koreksi atmosfer.
a. fase vegetatif 1 b. fase vegetatif 2 c. fase generatif 1 d. fase generatif 2
Gambar 2-2:   Contoh jenis fase tanaman padi yang diukur di Kecamatan Binong, Ciasem dan Cijambe Kabupaten Subang

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Koreksi  atmosfer  citra  Landsat-8 menggunakan  parameter  atmosfer  dari data MODIS menghasilkan citra terkoreksi  atmosfer  ( surface  reflectance ) yang dapat digunakan untuk menurunkan  informasi  indeks  vegetasi yang  akurat    (Hu  et  al.,  2014; Kotchenova  et  al.,  2006;  Wang  et  al., 2018).  Untuk  itu  pembahasan  mengacu kepada indeks vegetasi dan perbandingan  respon  spektral  objek pada  citra  terkoreksi  atmosfer  dengan pengukuran lapangan.

## 3.1  Indeks Vegetasi
Hasil penghitungan indeks vegetasi NDVI,  EVI,  SAVI  dan  MSAVI  dilakukan di  tiga  lokasi  pengukuran  dengan mengambil  nilai  rata-rata  dari  sampel yang  diukur  pada  areal  persawahan yaitu  padi  fase  vegetatif  dan  generatif. Untuk menguji kemampuan hasil koreksi  dilakukan  penghitungan  RMSE (Chen  et  al.,  2010).  Hasil  penghitungan RMSE ( Root  Mean  Square  Error ) ditunjukkan
pada
Tabel
3-1. Berdasarkan  Tabel  3-1,  nilai  RMSE indeks  vegetasi  terendah  untuk  semua
jenis  fase  tanaman  padi  adalah  NDVI, dengan  nilai  RMSE  sebesar  3%  pada fase  vegetatif  1  dan  generatif  1, sedangkan  nilai  RMSE  tertinggi  untuk semua  jenis  fase  tanaman  padi  adalah MSAVI, dengan nilai RMSE sebesar 24% pada fase vegetatif 2.
3.2  Perbadingan Respon Spektal Objek  pada  Citra  dengan  Hasil Pengukuran Lapangan Perbandingan respon spektral objek  pada  citra  terkoreksi  atmosfer dengan  hasil  pengukuran  lapangan menunjukkan  bahwa  pola  spektral tanaman  padi  fase  vegetatif  1  memiliki respon  spektral  yang  paling  mendekati dengan pengukuran lapangan dibandingkan  fase  lainnya  (Gambar  3- 1).  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  nilai RMSE  yang  rendah  yaitu  sekitar  1% pada kanal-kanal visible dan 19 % pada kanal  NIR  (Tabel  3-2).  Nilai  RMSE tertinggi terjadi pada tanaman padi fase generatif  dengan  nilai  sampai  dengan 4%  pada  kanal  merah  untuk  fase generatif 2 dan 27 % pada fase generatif untuk  kanal  NIR.  Nilai  RMSE  tertinggi terdapat  pada  kanal  NIR  untuk  fase tanaman padi.

## Tabel 3-1:  HASIL PENGHITUNGAN NILAI RMSE INDEKS VEGETASI CITRA TERKOREKSI ATMOSFER TERHADAP NILAI SPEKTRAL HASIL PENGUKURAN LAPANGAN
Fase tanaman padi RMSE NDVI EVI SAVI MSAVI Vegetatif 1 0,03 0,18 0,16 0,22 Vegetatif 2 0,11 0,17 0,17 0,24 Genetatif 1 0,03 0,18 0,18 0,21 Generatif 2 0,04 0,03 0,09 0,11
Gambar 3-1: Perbandingan respon spektral hasil koreksi amosfer dengan pengukuran lapangan  untuk  tanaman  padi  fase  fase  vegetatif  1  (a),  vegetatif  2  (b), generatif 1 (c) dan generatif 2 (d)

## Tabel 3-2: HASIL PENGHITUNGAN NILAI RMSE MASING-MASING KANAL UNTUK FASE
VEGETATIF 1, VEGETATIF 2, GENERATIF 1, DAN GENERATIF 2
Fase tanaman padi RMSE Kanal 2 ( blue ) Kanal 3 ( green ) Kanal 4 ( red ) Kanal 5 (NIR) Vegetatif 1 0,01 0,01 0,01 0,19 Vegetatif 2 0,03 0,02 0,02 0,14 Genetatif 1 0,01 0,02 0,03 0,27 Generatif2 0,01 0,03 0,04 0,18

## 4 KESIMPULAN
Telah dilakukan koreksi atmosfer data  Landsat-8  level  1T  dengan  metode 6S  menggunakan  parameter  aerosol, uap air dan ozon dari data Terra MODIS. Berdasarkan analisis nilai indeks vegetasi citra terkoreksi atmosfer ( surface reflectance ) menunjukkan bahwa  indeks  vegetasi  yang  memiliki akurasi tinggi adalah NDVI yaitu (3 – 11) % dan terendah adalah MSAVI yaitu (11 – 24)  %.  Dilihat  dari  respon  spektral objek,  kanal-kanal visible memiliki akurasi  yang  cukup  baik  dengan  nilai RMSE  berkisar  antara  (1 – 4)  %. Sebaliknya  akurasi  terendah  terdapat pada  kanal  inframerah  dekat  (NIR) dengan nilai (14 – 27) %.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  Pustekdata LAPAN  atas  dukungan  data  dan peralatan  GPS  serta  kepada  Pusteksat LAPAN atas dukungan peralatan spektroradiometer,  kepada  Kementerian Ristek-Dikti yang telah mendanai kegiatan  penelitian  ini  melalui  program Insinas  Flagship  LAPAN  TA  2018,  dan kepada Dr. Wikanti Asriningrum dan Dr. Ety Parwati atas arahan dan masukannya  untuk  penajaman  hasil dan substansi dari artikel ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Chen,  W.,  Chen,  W.,  &  Li,  J.  (2010). Comparison  of  surface  reflectance
(a)
(b)
(c) (d)
derived by relative radiometric
normalization  versus  atmospheric correction  for  generating  large-scale Landsat  mosaics. Remote  Sensing Letters , 1 (2), 103 – 109. https://doi.org/10.1080/014311609 03518057 ENVI. (2009). ENVI Atmospheric Correction Module: QUAC and FLAASH user’s guide. Module Version , 44. Retrieved from http://scholar.google.com/scholar?hl =en&btnG=Search&q=intitle:ENVI+At mospheric+Correction+Module:+QUA
C+and+FLAASH+user’s+guide#0
Hadjimitsis,  D.  G.,  Papadavid,  G., Agapiou,  A.,  Themistocleous,  K., Hadjimitsis,  M.  G.,  Retalis,  A.,  … Clayton,  C.  R.  I.  (2010).  Atmospheric correction for satellite remotely sensed  data  intended  for  agricultural applications:  impact  on  vegetation indices. Natural  Hazards  and  Earth
System Science , 10 (1), 89 – 95. https://doi.org/10.5194/nhess-10- 89-2010
Hadjit, H., Oukebdane, A., & Belbachir, A.
H.  (2013).  Atmospheric  correction  of Earth-observation  remote  sensing images  by  Monte  Carlo  method. Journal  of  Earth  System  Science ,
122 (5), 1219 – 1235.
https://doi.org/10.1007/s12040- 013-0337-4
Hu, Y., Liu, L., Liu, L., Peng, D., Jiao, Q.,
&  Zhang,  H.  (2014).  A  landsat-5 atmospheric  correction  based  on MODIS  atmosphere  products  and  6s model. IEEE Journal of Selected Topics in  Applied  Earth  Observations  and Remote  Sensing , 7 (5),  1609 – 1615. https://doi.org/10.1109/JSTARS.20 13.2290028
Kaufman, Y. J., Wald, A. E., Remer, L. A.,
Gao,  B.  C.,  Li,  R.  R.,  &  Flynn,  L. (1997).  MODIS  2.1- μm  channel - correlation with visible reflectance for use  in  remote  sensing  of  aerosol. IEEE  Transactions  on  Geoscience  and Remote  Sensing , 35 (5),  1286 – 1298. https://doi.org/10.1109/36.628795
Kotchenova,  S.  Y.,  Vermote,  E.  F., Matarrese, R., & Klemm, F. J. (2006). Validation  of  a  vector  version  of  the 6S  radiative  transfer  code  for atmospheric  correction  of  satellite
data . Part I : Path radiance.
Müller,  R.  (2014).  Calibration  and verification of remote sensing instruments and observations. Remote  Sensing , 6 (6),  5692 – 5695. https://doi.org/10.3390/rs6065692
Remer,  L.  A.,  Kaufman,  Y.  J.,  Tanré,  D., Mattoo, S., Chu, D. A., Martins, J. V., …  Holben,  B.  N.  (2005).  The MODIS Aerosol  Algorithm,  Products,  and Validation. Journal of the Atmospheric Sciences , 62 (4), 947 – 973. https://doi.org/10.1175/JAS3385.1
Richter,  R.,  &  Sensing,  R.  (2010).
Atmospheric / Topographic
Correction  for  Satellite  Imagery  ( ATCOR-2 / 3 User Guide , Version 7 . 1 , January 2010 ). Earth , (January).
Rotta,  L.  H.  S.,  Alcântara,  E.  H.,
Watanabe,  F.  S.  Y.,  Rodrigues,  T.  W. P., & Imai, N. N. (2016). Atmospheric correction  assessment  of  SPOT-6 image  and  its  influence  on  models  to estimate  water  column  transparency in  tropical  reservoir. Remote  Sensing Applications: Society and Environment , 4 , 158 – 166.
https://doi.org/10.1016/j.rsase.2016 .09.001
Urface,  L.  A.  S.,  Ode,  R.  E.  C.,  Roduct,  L. A. S. R. C. P., & Ledaps, R. E. (2017). Product Guide, (June), 1 – 27.
Vermote,  E.  F.,  Tanré,  D.,  Deuzé,  J.  L., Herman,  M.,  &  Morcrette,  J.  J. (1997).  Second  simulation  of  the satellite signal in the solar spectrum, 6s: an overview. IEEE Transactions on Geoscience  and  Remote  Sensing ,
35 (3), 675 – 686. https://doi.org/10.1109/36.581987
Wang, Z., Xia, J., Wang, L., Mao, Z., Zeng, Q.,  Tian,  L.,  &  Shi,  L.  (2018). Atmospheric  Correction  Methods  for GF-1  WFV1  Data  in  Hazy  Weather. Journal  of  the  Indian  Society  of Remote  Sensing , 46 (3),  355 – 366. https://doi.org/10.1007/s12524- 017-0679-5
Yu, K., Liu, S., & Zhao, Y. (2016). CPBAC: A  quick  atmospheric  correction method using the topographic information. Remote Sensing of Environment , 186 , 262 – 274. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.0 8.010