## MODEL KOREKSI ATMOSFER CITRA LANDSAT-7
(ATMOSPHERIC CORRECTION MODELS OF LANDSAT-7 IMAGERY)
Fadila Muchsin 1*) , Liana Fibriawati **) , Kuncoro Adhi Pradhono ***) *) **) Peneliti Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh ***) Perekayasa Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia
1 e-mail: fadila.muchsin@lapan.go.id Diterima 07 April 2017; Direvisi 12 Desember 2017; Disetujui 13 Desember 2017

## ABSTRACT
Three  methods  of  atmospheric  correction,  Second  Simulation  of  the  Satellite  Signal  in  the Solar Spectrum (6S), Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System  (LEDAPS) and the model Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH), have been applied to the  level  1T  Landsat-7  image  Jakarta  area.  The  atmospheric  corrected  image  is then  compared  with the TOA reflectance image. The results show that there is an improvement of the spectral pattern on the TOA reflectance image by the decrease of the reflectance value of each object by (1 - 11) % after the atmospheric  correction  of  all  models  for  visible  bands  (blue,  green  and  red).  In  the  NIR  and  SWIR bands  there  is  an  increase  in  the  spectral  value  of  about  1%  to  the  TOA  reflectance  on  all  objects except  wetland  for  the  LEDAPS  model.  The  percentage  of  the  increase  and  the  decrease  in  spectral values of 6S and FLAASH models have the same tendency. Analyzes were also performed on the NDVI values of each model, where NDVI values were relatively higher after atmospheric correction. The NDVI value of rice crop on FLAASH model is the same as 6S model that is equal to 0.95 and for wetland, it has the same value between FLAASH model and LEDAPS which is 0.23. NDVI value of entire scene for FLAASH model = 0.63, LEDAPS model = 0.56 and 6S model = 0.66. Before the atmospheric correction, the TOA is 0.45.
Keywords: atmospheric correction, FLAASH, 6S, LEDAPS, spectral profile, NDVI

## ABSTRAK
Tiga metode koreksi atmosfer diantaranya Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S), Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System (LEDAPS) dan model Fast Line-of-sight  Atmospheric  Analysis  of  Spectral  Hypercubes (FLAASH) telah  diterapkan  pada  citra Landsat-7  level  1T  wilayah  Jakarta.  Citra  yang  telah terkoreksi  atmosfer  dibandingkan dengan  citra reflektan  TOA.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbaikan  pola  spektral  pada  citra  reflektan TOA  dengan  adanya  penurunan  nilai  reflektan  setiap  obyek  sebesar  (1  –  11)  %  setelah  dilakukan koreksi atmosfer pada semua model untuk kanal-kanal visible ( blue , green dan red) . Pada kanal NIR dan SWIR terjadi kenaikan nilai spektral yaitu sekitar 1% terhadap reflektan TOA pada semua objek terkecuali  objek  lahan  basah  untuk  model  LEDAPS.  Persentase  kenaikan  dan  penurunan  nilai spektral model 6S dan FLAASH memiliki kecenderungan yang sama. Analisis juga dilakukan terhadap nilai NDVI masing-masing model, dimana nilai NDVI relatif lebih tinggi setelah koreksi atmosfer. Nilai NDVI tanaman padi pada model FLAASH sama dengan model 6S yaitu sebesar 0.95 dan untuk lahan basah  memiliki  nilai  yang  sama  antara  model  FLAASH  dan  LEDAPS  yaitu  0.23.  Nilai  NDVI  seluruh scene untuk  model  FLAASH  =  0.63,  model  LEDAPS  =  0.56  dan  model  6S  =  0.66.  Sebelum  koreksi atmosfer (TOA) adalah 0.45.
Kata kunci: koreksi atmosfer, FLAASH, 6S, LEDAPS, pola spektral, NDVI

## 1 PENDAHULUAN
Lebih  dari  40  tahun  program Landsat  telah  menyediakan  data  dan informasi  sumberdaya  alam  di  seluruh permukaan  bumi  untuk  pengguna  di berbagai  sektor  seperti  agrobisnis, penelitian  untuk  pemantauan  global, pemerintahan, swasta, militer, komersial dan  komunitas  internasional  (NASA, 2016).  Data  Landsat-7  mulai  direkam oleh stasiun bumi LAPAN Parepare sejak tahun 2000 dan saat ini dapat diunduh secara  gratis  melalui  website  LAPAN (www.lapan.go.id).
Citra Landsat-7 banyak digunakan untuk  memperoleh  informasi  permukaan bumi  karena  memiliki  kemampuan spektral  yang  cukup  baik  untuk mengenali  dan  membedakan  berbagai objek.  Informasi  tersebut  dapat  berupa informasi  penutup/penggunaan  lahan, reflektansi  permukaan,  indeks  vegetasi (NDVI),  albedo,  dan  sebagainya.  Citra Landsat-7  memiliki  enam  kanal  atau band  multispektral  yaitu blue (0,45  –
0,52)  µm, green (0,52  –  0,60)  µm, red (0,63  –  0,69)  µm,  NIR  (0,77  –  0,90)  µm, SWIR1  (1,55  –  1,75)  µm  dan  SWIR2 (2,09  –  2,35)  µm  serta  pankromatik (0,52  –  0,90)  µm.  Masing-masing  kanal multispektral  memiliki  resolusi  spasial
30  meter  dan  kanal  pakromatik  adalah 15  meter.  Analisis  kuantitatif  untuk memperoleh informasi permukaan bumi biasanya menggunakan keunggulan dari kanal spektal tersebut.
Informasi
yang langsung diturunkan  dari  kanal/ band spektral tersebut  masih  bercampur  dengan unsur-unsur  dan  molekul  di  atmosfer sehingga mempengaruhi akurasi informasi tersebut khususnya menggunakan band biru,  hijau,  merah,  dan  inframerah dekat.  Unsur-unsur  dan  molekul  yang sangat  mempengaruhi  adalah  aerosol dan uap air (Kaufman, Y.J, et al ., 1997). Koreksi  atmosfer  dilakukan  untuk menghilangkan  pengaruh  tersebut  agar nilai  radian  atau  pantulan  sesuai  atau mendekati  nilai  yang  sebenarnya.  Hasil dari  koreksi  atmosfer  disebut  produk surface  reflectance (Vermote,  E.F, et  al ., 2002).
Terdapat  dua  kelompok  besar koreksi  atmosfer  yaitu  koreksi  absolut dan  relatif.  Model  absolut  merupakan model koreksi atmosfer yang menggunakan parameter atmosfer seperti  aerosol,  uap  air,  ozon  dan  gas lainnya dari hasil pengukuran lapangan. Model  ini  memiliki  akurasi  cukup  baik dibandingkan  model  relatif  karena
parameter  atmosfer  langsung  diperoleh dari  lapangan  dan  mewakili  kondisi atmosfer  yang  sesungguhnya.  Namun dalam penerapannya sulit untuk memperoleh  parameter  atmosfer  hasil pengukuran lapangan khususnya untuk data-data  yang  bersifat  historis.  Model relatif merupakan model koreksi atmosfer  yang  menggunakan  citra  yang memiliki  kondisi  atmosfer  cukup  baik atau  citra  yang  bebas  awan  sebagai referensi  untuk  melakukan  koreksi atmosfer.  Model  ini  mudah  diterapkan karena  tidak  membutuhkan  pengukuran lapangan  akan  tetapi  membutuhkan target  berupa  obyek  yang  relatif  tidak pernah  berubah  ( Invariant  Features ).
Objek-obyek  tersebut  sulit  diperoleh  di wilayah  Indonesia,  dimana  dinamika perubahan  lahan  cukup  besar  terjadi. Model  koreksi  atmosfer  yang  termasuk model  absolut  antara  lain  6S,  FLAASH dan  LEDAPS.  Sedangkan  model  koreksi atmosfer  yang  termasuk  model  relatif adalah Pseudo  Invariant  Features (PIFs) dan Radiometeric  Control  Sets (RCS) (Mahiny,  A.S  dan  Turner,  B.J,  2007). Penelitian  ini  menggunakan  model absolut  yaitu  model  6S,  FLAASH,  dan LEDAPS  yang  diterapkan  pada  citra Landsat-7.
Model  6S  merupakan  model radiative  transfer  code yang  dirancang untuk  melakukan  simulasi  pantulan radiasi  matahari  melalui  kombinasi antara  permukaan  lapisan  atmosfer, kondisi  spektral  dan  geometri  obyek (Vermote,  E.F, et  al .,  1997).  Model  ini menggunakan informasi reflektansi permukaan  dan  kondisi  atmosfer  pada waktu  perekaman.  Parameter  yang diperlukan  untuk  menjalankan  model 6S  adalah Aerosol  Optical  Depth (AOD) yang dapat diwakili dengan data visibility yang  diperoleh  dari  stasiun  meterologi setempat,  uap  air,  ozon,  informasi  rata- rata ketinggian permukaan dan parameter-parameter  lainnya  seperti jenis  sensor  satelit,  sudut zenith dan azimuth ,  tanggal akuisisi  dan  koordinat
center  citra  ( scene  center )  yang  dapat diperoleh dari file metadata citra.
Model  FLAASH  juga  termasuk model  radiative  transfer  code yang didasari  pada  model  Modtran4  (ENVI, 2009).  Modtran4  dapat  menurunkan informasi  uap  air  dan  aerosol  langsung dari citra menggunakan sudut  pandang sensor,  sudut  elevasi  dan  rata-rata ketinggian  permukaan.  Parameter  lainnya seperti visibility dapat  diturunkan langsung  dari  citra.  Modtran4  telah memasukan perhitungan adjacency effect untuk  memperbaiki  nilai  reflektan akibat pengaruh pantulan obyek disekitarnya  (Mathew,  M.W, et  al ., 2003).
Model  LEDAPS  merupakan  sistem pengolahan  data  secara  otomatis  untuk menghasilkan produk surface reflectance yang  telah  terkoreksi  atmosfer  yang didasari pada Model 6S (Vermote, E. and Saleous,  N,  2007).  Sistem  LEDAPS hanya  dapat  dijalankan  untuk  citra Landsat-5  dan  Landsat-7.  Data-data pendukung  ( ancillary  data )  seperti konsentrasi  ozon  diperoleh  dari  data Total  Ozone  Mapping  Spectrometer (TOMS)  dan  kolom  uap  air  dari  data NOAA National  Center  of  Enviromental Prediction (NCEP).  Parameter  aerosol (AOT)  diperoleh  langsung  dari  citra menggunakan  metode dark  dense vegetation (DDV)  (Schmidt,  G, et  al .,
2013).
Data  Landsat-7  hasil  perekaman stasiun  bumi  LAPAN  Parepare  berupa data  level  1T  ( precision  terrain-corrected product )  telah  terkoreksi  geometrik presisi  dan  radiometrik  sistematis. Produk  turunan  dari  data  level  1T  saat ini  masih  berupa  citra  reflektan  TOA dan belum terkoreksi atmosfer . Penelitian ini bertujuan menerapkan  model  koreksi  atmosfer yaitu  6S,  FLAASH,  dan  LEDAPS  pada data Landsat-7 level 1T dan membandingkan  dengan  citra  reflektan TOA berdasarkan respon spektral obyek dan nilai NDVI.
2 METODOLOGI

## 2.1  Data
Penelitian  ini  menggunakan  data Landsat-7  level  1T  wilayah  Jakarta  dan sekitarnya  Path/Raw  122/064  tanggal 17  September  2001  hasil  perekaman stasiun bumi penginderaan jauh LAPAN Parepare  dengan  liputan  awan  ≤  1%. Penelitian  ini  menggunakan  data  tahun 2001  karena  data  Landsat-7  setelah bulan  Mei  tahun  2003  mengalami gangguan  berupa scan  line  corrector-off ( SLC-off ) sehingga informasi yang dihasilkan  menjadi  tidak  utuh.  Koreksi atmosfer dan kalibrasi radiometri memerlukan informasi parameter sensor yang dapat diperoleh dari metadata citra serta  nilai  radian  dari  citra.  Informasi metadata  citra  ditunjukkan  pada  Tabel 2-1.

## 2.2    Metode Koreksi Atmosfer 2.2.1   Kalibrasi radiometri
Sebelum melakukan koreksi atmosfer,  telebih  dahulu  dilakukan kalibrasi  menggunakan  parameter  pada Tabel  2-1.  Kalibrasi  radiometri  dilakukan dengan  cara  mengkonversi  nilai  digital (DN)  ke  radian  untuk  setiap  kanal multispektral  dari  citra  Landsat-7 menggunakan  formula  (Chander,  G., et al ., 2009):
L λ = G rescale x Q cal + B rescale (2-1)
G rescale = (LMAX λ – LMIN λ ) / (Q cal max – Q cal min )
B rescale = LMIN λ –  ((LMAX λ – LMIN λ ) / (Q cal max – Q cal min )) Q cal min
Keterangan: L λ = nilai  radian  pada  sensor  untuk
setiap λ [W/(m 2 sr µm)]
Q cal = nilai digital (DN) Q calmin = nilai digital minimum Q calmax = nilai digital maksimum LMIN λ = nilai  radian  minimum  pada sensor  untuk  masing-masing  λ [W/(m 2 sr µm)] LMIN λ =  nilai  radian  maksimum  pada sensor  untuk  masing-masing  λ [W/(m 2 sr µm)]]
2.2.2 Top of atmosphere (TOA) Setelah kalibrasi radiometri dilakukan konversi citra radian menjadi reflektan Top  of  Atmosphere (TOA). Tujuan  utamanya  adalah  memperbaiki perbedaan nilai pantulan akibat perbedaan  jarak  bumi  –  matahari  pada setiap tanggal perekaman. Perbedaan ini dapat menjadi signifikan karena perbedaan  kondisi  geografis  dan  waktu perekaman  citra.  Reflektan  TOA  belum memperhitungkan  pengaruh  kondisi atmosfer  pada  citra.  Perhitungan  nilai reflektansi  TOA  dilakukan  menggunakan persamaan:
𝜌𝑇𝑂𝐴 λ = 𝜋. 𝐿 λ. . d 2 𝐸𝑆𝑈𝑁 λ. . cos𝜃 s (2-2)
Tabel 2-1: INFORMASI PARAMETER SENSOR
Citra Satelit Sudut Azimuth Sudut Elevasi Sudut Zenith (90 – elevasi) Kanal/ Band Q cal min Q cal max LMIN λ LMAX λ Landsat-7 P/R (122/064) 1.1 17 September 2001 75.42º 59.65º 30.35º (blue) 1 255 -6.200 191.600 (green) 1 255 -6.400 196.500 (red) 1 255 -5.000 152.900 (NIR) 1 255 -5.100 241.100 (SWIR1) 1 255 -1.000 31.060 (SWIR2) 1 255 -0.350 10.800
Keterangan: ρ TOA λ = reflektan TOA untuk setiap λ π         = 3.14159 L λ = nilai  radian  pada  sensor  untuk masing-masing λ [W/(m 2 sr µm)] d         = jarak
bumi–matahari ( astronomical units )
ESUN λ = Mean exoatmospheric solar irradiance [W/(m 2 µm)] θ s = sudut zenith matahari  (derajat) = (90º – sudut elevasi matahari) Nilai  iradian  dan    jarak  bumi  – matahari  diperoleh  diperoleh dari Tabel 6 (Chander, G., et al .,
2009).  Sudut  elevasi  matahari diperoleh dari file metadata.
Reflektan  TOA  digunakan  sebagai  input untuk  koreksi  atmosfer  model  6S, FLAASH, dan LEDAPS.

## 2.2.3 Model FLAASH
Pada model FLAASH, radian yang diterima oleh sensor dimodelkan kembali  dengan  menambahkan  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  radian/ reflektan  yang  diterima  sensor  seperti albedo,  pantulan  obyek  disekitarnya ( adjacency  effect ),  dan  radian  yang dihamburkan  oleh  atmosfer  dengan mengasumsikan bahwa permukaan obyek  adalah  uniform  dan  Lambertian (Envi, 2009):
𝐿 λ =   ( A ρ λ 1 − ρ λ e S ) +   ( B ρ λ e 1 − ρ λ eS ) +  𝐿𝑎 (2-3)
Keterangan:
L λ = nilai  radian  yang  diterima sensor untuk setiap λ ρ λ = reflektansi permukaan ( surface  reflectance )  untuk setiap λ
ρe = rata-rata  nilai  pantulan  piksel dan piksel-piksel di sekitarnya S = nilai albedo 𝐿𝑎 = nilai radian yang dihamburkan oleh atmosfer
A  dan B  = nilai koefisien yang bergantung pada  kondisi  atmosfer  dan kondisi geometri
Setiap  variabel  pada  persamaan di  atas  tergantung  pada  kanal  spektral yang  digunakan.  Nilai  A,  B,  S,  dan  La diperoleh  dari  perhitungan  MODTRAN4 yang  menggunakan  sudut  pandang sensor  dan  sudut  matahari  serta  rata- rata  ketinggian  permukaan  yang  dapat diperoleh  dari  file  metadata  citra  dan rata-rata  ketinggian  dapat  berasal  dari data Digital  Elevation  Model (DEM). Berdasarkan  data-data  tersebut  juga dapat diturunkan model atmosfer tertentu,  model  aerosol,  dan  nilai visibility .

## 2.2.4 Model 6S
Model  6S  memprediksi  nilai pantulan  obyek  pada  lapisan  puncak atmosfer (ρ TOA λ ) menggunakan informasi reflektansi  permukaan  (ρ λ )  dan  kondisi atmosfer pada waktu perekaman. Estimasi reflektansi  permukaan  (ρ λ )  atau  citra terkoreksi atmosfer diperoleh menggunakan  formula  (Mahiny,  AS., Turner, B.J., 2007):
ρ λ = [(Aρ TOA λ + B]/[1 + ᵞ (Aρ TOA λ + B))] (2-4)
dimana  A  =  1/αβ,  B  =  -ρ TOA /β,  α adalah  transmisi  gas  global,  β  adalah total  transmisi  hamburan  di  atmosfer dan ᵞ adalah spherical albedo. Alpha , beta ,  dan gamma diperoleh  dengan menjalankan  model  6S  menggunakan modul  6SV  versi  4.1  secara online dari website  6s.ltdri.org.  Parameter  yang diperlukan  untuk  menjalankan  model 6S  adalah visibility yang  diperoleh  dari stasiun meterologi setempat dan parameter-parameter sensor yang diperoleh  dari  metadata  citra  Landsat diantaranya  jenis  sensor  satelit,  sudut zenith dan azimuth , tanggal akuisisi dan koordinat center citra ( scene center ).

## 2.2.5 LEDAPS
Landsat  Ecosystem  Disturbance Adaptive  Processing  System (LEDAPS) merupakan sistem pengolahan citra satelit secara  otomatis  yang  dikembangkan oleh  NASA  untuk  melakukan  koreksi
atmosfer citra Landsat-5 dan Landsat-7. Sistem LEDAPS didasari pada model 6S, namun  parameter  atmosfer  seperti aerosol  diturunkan  langsung  dari  citra dan  parameter  uap  air  dan  ozon diperoleh  dari  data-data  pengukuran satelit  meteorologi.  Parameter  aerosol (AOT)  diperoleh  langsung  dari  citra menggunakan  metode Dark  Dense Vegetation (DDV).  Konsentrasi  ozon diperoleh dari data Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) dan kolum uap air dari  data  NOAA National  Center  of Enviromental  Prediction (NCEP).  Pada sistem  LEDAPS  parameter  atmosfer diatur pada model continental (Schmidt, G., et al ., 2013).

## 2.3 Respon Spektral Obyek
Gambar 2-1: (a) Citra Landsat-7 Wilayah Jakarta dan sekitarnya tanggal 17 September 2001, (b) area persawahan yang dianalisis
Analisis spektral obyek dilakukan pada areal sawah, dimana obyek vegetasi, lahan  terbuka  dan  lahan  basah  cukup homogen  (Gambar  2-1).  Sebelumnya
dilakukan  digitasi training  sample tanaman  padi,  lahan  kering  dan  lahan basah  dan  diperoleh  20  sampel  untuk masing-masing  obyek  tersebut  pada setiap model. Selanjutnya dihitung rata- rata  nilai  reflektan  dan  dibuat  kurva pantulan setiap obyek.
2.4 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
NDVI  merupakan  indeks  vegetasi yang umum digunakan untuk membedakan  tingkat  kehijauan  tanaman berdasarkan  nilai  spektral  kanal visible dan inframerah (Hadjimitsis, D.G, et. al ., 2010).  NDVI  diturunkan  menggunakan formula (Teillet, P.M, et, al ., 2001):
NDVI = (ρ NIR – ρ Red )/(ρ NIR + ρ Red ) (2-5)
dimana ρ adalah nilai reflektan obyek.
3    HASIL PEMBAHASAN

## 3.1   Hasil Koreksi Atmosfer
Koreksi  atmosfer  model  FLAASH dan  6S  menggunakan  informasi  citra dan  parameter  sensor  (Tabel  2-1).  Pada model
FLAASH, pemilihan model parameter atmosfer menggunakan
parameter  standar  yang  disediakan pada  modul  FLAASH  yaitu  kolom  uap air menggunakan standar wilayah tropis (4,11  g/cm 2 dengan  suhu  udara permukaan 27ºC) dan  informasi aerosol yang  dipilih  adalah  model  maritim (representasi  aerosol  yang  terdiri  dari dua  komponen  yaitu  aerosol  dari  laut dan  wilayah  rural).  Pemilihan  model maritim   didasari    pada    karakteristik wilayah  Indonesia  pada  umumnya  yang merupakan  benua  maritim.  Penelitian ini  menggunakan  nilai initial  visibility (ENVI,  2009)  yaitu  20  km  ( moderate haze )  dengan  asumsi  kondisi  cuaca pada  seluruh scene cenderung clear , karena  liputan  awan  pada  citra  adalah 1%.  Penelitian  ini  tidak  menggunakan nilai visibility stasiun meteorologi karena sulit diperoleh untuk data-data  historis.
Model 6S juga dijalankan menggunakan  model  atmosfer  standar
(a) (b)
wilayah tropis untuk kolom uap air dan parameter  aerosol  menggunakan  model maritim.  Pada  model  6S  nilai visibility yang  digunakan  adalah  20  km.  Koreksi atmosfer  model  6S  memberikan  hasil berupa  koefisien  xa,  xb,  dan  xc  seperti disajikan  pada  Tabel  3-1.  Koefisien tersebut  kemudian  dikalikan  pada setiap band /kanal dari data Landsat 7. Pada  sistem  LEDAPS  parameter atmosfer  yaitu  ozon  diperoleh  secara langsung  dari  data  TOMS  dan  kolom uap  air  diambil  dari  data  NCEP  pada saat  proses  pengolahan  data.  Nilai aerosol optical depth diturunkan langsung  dari  citra  dan  diproses  secara otomatis  sehingga  diperoleh  langsung citra terkoreksi atmosfer ( surface reflectance )  untuk  kanal  biru,  hijau, merah, NIR dan SWIR.
3.2 Respon Spektral Obyek
Analisis spektral obyek dilakukan pada  areal  sawah,  dimana  obyek vegetasi, lahan terbuka dan lahan basah cukup  homogen.  Untuk  obyek  tanaman padi  (merupakan  representasi  dari obyek  vegetasi)  dan  lahan  kering  serta lahan  basah  menunjukkan  adanya penurunan  respon  spektral obyek setelah  koreksi  atmosfer  terhadap reflektan  TOA.  Hal  ini  terjadi  untuk semua    model    pada    kanal  biru  ( blue ), hijau  ( green ),  merah  ( red ),  dan  NIR terkecuali  pada  kanal  SWIR  hanya untuk  model  LEDAPS (Gambar 3-1a,  3- 1b dan 3-1c).
Penurunan respon spektral obyek terutama  pada  kanal-kanal visible menyebabkan  pola  spektral  obyek sesuai  dengan  pola  spektral  yang sesungguhnya  merujuk  pada  pola spektral  obyek  pada  citra  Landsat (NASA, 2016).

## Tabel 3-1. KOEFISIEN KOREKSI ATMOSFER (MODEL 6S) UNTUK SETIAP BAND
Band/kanal Kofisien koreksi xa xb xc Band 1 – blue /biru 0.00982  0.22203  0.15858 Band 2 – green /hijau 0.01030  0.13665  0.10872 Band 3 – red /merah 0.01088  0.08148  0.08037 Band 4 - NIR 0.01595  0.04734  0.05682 Band 5 - SWIR 1 0.07602  0.02062  0.03559 Band 7 - SWIR 2 0.21319  0.01644  0.03017
Gambar 3-1: Pola  pantulan  reflektan  TOA,  model  FLAASH,  LEDAPS  dan  6S  kanal visible ,  NIR  dan SWIR, pada areal persawahan: a) tanaman padi b) lahan kering c) lahan basah

## 3.3  Persentase Nilai Reflektan Setiap Model Terhadap Reflektan TOA
Persentase  nilai  reflektan  model FLAASH, 6S, dan LEDAPS terhadap citra sebelum koreksi atmosfer (TOA) disajikan pada  Tabel  3-2.  Persentase  penurunan nilai  reflektan  cukup  tinggi  terjadi  pada kanal  biru,  hijau,  dan  merah  untuk semua  jenis  obyek  pada  ketiga  model koreksi. Model FLAASH dan 6S memiliki kecenderungan  yang  sama  dibandingkan dengan  LEDAPS  baik  untuk  persentase kenaikan  maupun  penurunan  nilai reflektan.  Persentase  terbesar  terjadi untuk nilai reflektan tanaman padi pada model  FLAASH  yaitu  menurun  sebesar 11%  diikuti  model  6S  yaitu  5%  dan model LEDAPS sekitar 2.8% pada kanal
biru. Hal tersebut mengindikasikan bahwa gangguan  atmosfer  yang  terdapat  pada kanal visible telah terkoreksi menggunakan model-model tersebut.
Pada kanal NIR dan SWIR, terjadi kenaikan  nilai  reflektan  dengan  kisaran kurang  lebih  1%  untuk  obyek  vegetasi dan lahan kering pada semua model dan obyek lahan basah pada model LEDAPS. Sebaliknya pada model FLAASH dan 6S tejadi  penurunan  nilai  reflektan  dengan kisaran sekitar 1%.
Seperti  dijelaskan  sebelumnya bahwa gangguan atmosfer seperti aerosol  dan  uap  air  yang  biasanya terjadi  pada  kanal-kanal visible ( blue , green dan red )  dan  NIR  dan  berkurang pada  kanal  SWIR  (Vermote,  E.F, et  al .,
c) b)
1997)  dapat  menaikkan  nilai  reflektan dan  setelah  koreksi  atmosfer  dapat menurunkannya.  Namun  pada  penelitian ini  hal  tersebut  tidak  terjadi  untuk kanal  NIR  dan  SWIR  untuk  obyek tanaman padi dan lahan kering. Setelah koreksi atmosfer nilai reflektan cenderung naik  pada  kanal  NIR  dan  SWIR terkecuali  untuk  lahan  basah  pada model  LEDAPS.  Kenaikan  tersebut kemungkinan  terjadi  karena  terdapat absorpsi atau penyerapan atmosfer oleh uap  air  yang  cukup  besar,  sehingga koreksi  atmosfer akan mengkompensasi absorpsi  tersebut  dengan  memperkuat atau  menaikkan  nilai  reflektan  TOA
(sebelum  koreksi  atmosfer).  Absorpsi atmosfer oleh uap air adalah (0.5 – 3) % pada  kanal visible ,  (3.5  –  14)  %  pada kanal  NIR,  (5  – 16)  % pada kanal  SWIR 1, dan  (2.5 – 13) % pada kanal SWIR 1 (Vermote, E.F, et al ., 1997).
Terdapat
kecenderungan
persentase  kenaikan  dan  penurunan nilai  reflektan  yang  sama  pada  model FLAASH dan 6S kemungkinan disebabkan karena kedua model tersebut  menggunakan  nilai visibility sebagai  pengganti  nilai  aerosol  (AOD) sedangkan
model
LEDAPS
menggunakan  informasi  AOD  langsung dari citra.

## Tabel 3-2: PERSENTASE NILAI REFLEKTAN MASING-MASING MODEL TERHADAP REFLEKTAN TOA
(+) kenaikan nilai reflektan terhadap TOA (-) penurunan nilai reflektan terhadap TOA
Tabel 3-3. NILAI NDVI MASING-MASING MODEL KOREKSI ATMOSFER
Obyek Model koreksi Persentase model koreksi terhadap TOA (%) B1 ( blue ) B2 ( green ) B3 ( red ) B4 (NIR) B5 (SWIR1) B7 (SWIR2) Tanaman padi FLAASH 10.6 (-) 3.2 (-) 6.0 (-) 0.9 (+) 0.9 (+) 0.9 (+) LEDAPS 2.8 (-) 1.6 (-) 1.7(-) 0.9 (+) 1.0 (+) 0.8 (+) 6S 5.0 (-) 2.9 (-) 5.8 (-) 0.9 (+) 0.9 (+) 1.0 (+) Lahan kering FLAASH 2.3 (-) 1.4 (-) 1.1 (-) 0.9 (+) 0.8 (+) 0.8 (+) LEDAPS 1.7 (-) 1.2 (-) 1.0 (-) 0.9 (+) 0.9 (+) 0.8 (+) 6S 2.2 (-) 1.6 (-) 1.3 (-) 1.0 (+) 0.8 (+) 0.8 (+) Lahan basah FLAASH 3.0 (-) 1.8 (-) 1.1 (-) 0.9 (-) 2.1(-) 2.3 (-) LEDAPS 1.9 (-) 1.3 (-) 1.1 (-) 0.9 (+) 0.9 (+) 0.8 (+) 6S 2.8 (-) 1.8 (-) 1.5 (-) 0.9 (-) 1.1 (-) 1.4 (-)
Obyek Nilai rata-rata NDVI FLAASH LEDAPS 6S vegetasi (tanaman padi) 0.95 0.84 0.95 lahan terbuka 0.31 0.30 0.36 lahan basah 0.23 0.23 0.30 seluruh citra 0.63 0.56 0.66
3.4 Normalized  Difference  Vegetation Index (NDVI)
Nilai NDVI setelah koreksi atmosfer, relatif  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan sebelum koreksi atmosfer untuk masing-masing obyek dan memiliki nilai yang  hampir  mendekati  antara  setiap model  (Tabel  3-1).  Nilai  NDVI  tanaman padi  pada  model  FLAASH  sama  dengan model 6S yaitu sebesar 0.95 dan untuk lahan  basah  memiliki  nilai  yang  sama antara  model  FLAASH  dan  LEDAPS yaitu  0.23.  Secara  keseluruhan  nilai NDVI  model  FLAASH  hampir  mendekati model 6S.

## 4 KESIMPULAN
Telah dilakukan koreksi atmosfer
citra landsat-7 wilayah Jakarta menggunakan  model  koreksi  6S,  LEDAPS dan  FLAASH  serta  membandingkannya dengan  citra  reflektan  TOA.  Hasilnya menunjukkan terjadi penurunan respon spektral  obyek  setelah  koreksi  atmosfer terhadap reflektan TOA sehingga memperbaiki pola spektral obyek mengikuti pola spektral obyek pada citra Landsat terutama pada kanal biru ( blue ), hijau  ( green ),  merah  ( red ).  Persentase penurunan  nilai  reflektan  untuk  setiap obyek  berkisar  antara  (1  –  11%)  dan cukup  tinggi  terjadi  pada  kanal  biru untuk  obyek  tanaman  padi.  Pada  kanal NIR  dan  SWIR  terjadi  kenaikan  nilai reflektan sekitar 1% untuk semua obyek terhadap reflektan TOA terkecuali untuk lahan  basah  pada  model  LEDAPS. Kenaikan  tersebut  kemungkinan  terjadi karena terdapat absopsi atau penyerapan atmosfer oleh uap air yang cukup besar, sehingga koreksi atmosfer akan mengkompensasi absorpsi tersebut dengan  memperkuat  atau  menaikkan nilai  reflektan  TOA  (sebelum  koreksi atmosfer).
Terdapat kecenderungan persentase  kenaikan  dan  penurunan nilai  reflektan  yang  sama  pada  model FLAASH  dan  6S  untuk  seluruh  obyek dan juga untuk rata-rata nilai NDVI.

## 5 UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  ditujukan    kepada Ir.  Mahdi  Kartasasminta,  Ph.D  atas kesediaan waktunya untuk membimbing dan  mengarahkan  pada  pemahaman teoritis  dan  matematis.  Penelitian  ini merupakan bagian dari kegiatan litbang “Koreksi  Atmosfer  Citra  Landsat  TA 2015”  di  Pustekdata  Inderaja  LAPAN untuk mencari metode koreksi atmosfer yang  tepat  untuk  digunakan  pada kegiatan operasional.

## DAFTAR RUJUKAN
Chander,  G.,  Markham,  B.L.,  Helder,  D.L., 2009. Summary  of  Current  Radiometric Calibration  Coefficients  for  Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI Sensors ,
Remote  Sensing  of  Environment  (113): 893 – 903.
ENVI,  2009. Atmospheric  Correction  Module:
QUAC  and  FLAASH  User’s  Guide ,  ITT Visual Information Solutions.
Hadjimitsis,  D.G.,  Papadavid,  G.,  Agapiou,  A.,
Themistocleous,  K.,  Hadjimitsis,  M.G., Retalis, A., Michaelides, S., Chrysoulakis, N.,  Toulious,  L.,  Clayton,  C.R.I.,  2010. Atmospheris  Correction  for  Satellite Remote  Sensed  Data  Intended  for Agricultural  Application:  Impact  on Vegetation  Indeces ,  Natural  Hazards and Earth System Sciences (10): 89 – 95. Kaufman,  Y.J.,  Wald,  A.E.,  Remer,  L.A.,  Gao,
B-C.,  Li,  R-R.,  Flyn,  L.,  1997. The MODIS  2.1-  m  Channel — Correlation with  Visible  Reflectance  for  Use  in Remote  Sensing  of  Aerosol .  IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing 35 (5):1286-1298.
Mahiny, A.S.,  Turner B.J., 2007. A Comparison of Four Common Atmospheric Correction Methods ,  Photogramterric  Engineering and  Remote  Sensing,  Vol.  73,  No.4, April 2007, 361-368.
Mathew, M.W., Adler-Golden, S.M., Berk, A., Felde,
G.,  Anderson,  G.P.,  Gorodetsky,  D., Paswaters,  S.,  Shippert,  M.,  2003. Atmospheric  correction  of  spectral imagery:  evaluation  of  the  FLAASH algorithm  with  AVIRIS  data ,  Spectral Sciences, Inc.
NASA,  2016. Landsat  7  Science  Data  User Handbook ,  National  Aeronautics  and Space Administration, USA.
Schmidt,  G.,  Jenkerson,  C.,  Masek,  J.,  Vermote, E.,  Gao,  F.,  2013. Landsat  Ecosystem Disturbance  Adaptive  Processing  System (LEDAPS)  Algoritm  Description ,  Open- File Report, U.S. Geological Survey.
Teillet, P.M., Barker, J.L., Markham, B.L., Irish, R.R.,  Fedosejevs  G.,  2001. Radiometric Cross-Calibration  of    the  Landsat-7 ETM+ and Landsat-5 TM Sensors Based on  Tandem  Data  Sets ,  Remote  Sensing of Environment, Vol. 78 (39 -54).
Vermote,  E.F.,  and  Saleous,  N.,  2007. LEDAPS
Surface  Reflectance  Product  Description
version  2.0 .  Technical  Document, Departement  of  Geography,  University of Maryland. USA.
Vermote,  E.F.,  El  Saleous,  N.Z.,  Justice,  C.O.,
2002. Atmospheric  Correction  of  MODIS data  in  Visible  to  Middle  infrared:  First Result ,  Remote  Sensing  of  Environment,
Vol. 83 (97 – 111).
Vermote, E.F., Tanre, D., Deuze, J.L., Herman,
M.,  Morcrette,  J-J.,  1997. Second Simulation  of  the  Satellite  Signal  in  the Solar  Spectrum,  6S :  An  Overview,  IEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing,  Vol.  35,  No.  3,  May  1997, 875– 686.