## ALGORITMA HAZE DETECTION DENGAN MENGGUNAKAN HAZE INDEX PADA CITRA SPOT 6/7

## (HAZE DETECTION ALGORITHM USING HAZE INDEX ON SPOT 6/7 IMAGERY)
D. Heri Sulyantara 1*) , Sukentyas Estuti Siwi 1 , Yudhi Prabowo 1 , Randy Prima Brahmantara 1 , Kurnia Ulfa 1
1 Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh
*) Email: d.heri@lapan.go.id
Diterima 16 November 2018; Direvisi 21 November 2018; Disetujui 27 November 2018

## ABSTRACT
Multispectral  satellite  imagery  often  contaminated by haze and  cirrus.  It  will  reduce  the  accuracy  of data interpretation. There are some haze detection methods that have been developed by the experts. However,  haze  detection  is  still  one  of  the  important  challenges  for  the  correction  of  multispectral optical data. The method is used on hazy SPOT 6/7 imagery. This method is developed based on the reflectance slope of blue and red visible bands. It is used based on the comparison that has been done in  the  STCHT,  HOT,  and  SHT  method.  Adding  the  formula  with  different  coefficients  to  get  the optimum  haze  index  value.  Furthermore,  the  regression  analysis  has  been  done  on  the  haze  and cloud’s threshold value that is given by the applications of optimum haze index.
Keywords: haze index, haze detection, SPOT 6/7
http://dx.doi.org/10.30536/j.pjpdcd.2018.v15.a3060

## ABSTRAK
Citra  optis  multispektral  sering  terkontaminasi  oleh haze maupun cirrus sehingga  menurunkan akurasi  interpretasi  data  yang  ada.  Sejumlah  metode  untuk  melakukan haze  detection telah dikembangkan  oleh  para  ahli.  Namun  demikian, haze  detection masih  tetap  menjadi  salah  satu tantangan  yang  penting  untuk  keperluan  koreksi  data  optis  multispektral.  Penelitian  ini  bertujuan untuk menentukan haze index pada citra SPOT 6/7 dengan menentukan nilai threshold untuk haze dan cloud . Citra yang digunakan adalah citra SPOT 6/7 yang memiliki haze di dalamnya. Penelitian ini  bertujuan  untuk  menentukan  batas  awan  dan haze yang  dapat  digunakan  dalam  proses selanjutnya,  yaitu haze  removal .  Metode  dalam  penelitian  ini  dikembangkan  berdasarkan  nilai reflektan  yang  dimiliki  oleh band biru  dan  merah  suatu scene citra  SPOT  6/7.  Metode  yang digunakan didasarkan pada perbandingan yang telah dilakukan pada metode STCHT, HOT, dan SHT. Penelitian dilakukan dengan menambahkan formula dengan koefisien yang berbeda dari sebelumnya sehingga diperoleh formula yang sesuai untuk diterapkan pada citra SPOT 6/7 sehingga didapatkan haze  index dengan  nilai  yang  optimum.  Selanjutnya  dilakukan  analisa  regresi  pada  batas haze dan awan yang telah diperoleh dari penerapan haze index yang optimum.
Kata kunci: indeks haze, deteksi haze, SPOT 6/7

## 1   PENDAHULUAN
Kualitas  citra  penginderaan  jauh, secara  umum  dipengaruhi  oleh  tiga aspek,  yaitu  kualitas  radiometrik, kualitas geometrik, dan kualitas atmosferik.
Pengguna
data penginderaan  jauh  dihadapkan  pada dua  masalah  penting.  Pertama,  citra yang  jelas  penampakannya  jarang tersedia  untuk  waktu  –  waktu  tertentu sesuai  dengan  keinginan  pengguna. Kedua,  adanya haze pada scene data citra  sehingga  informasi  yang  didapat dari citra tersebut berkurang.
Kontaminasi  oleh  lapisan  awan  dan aerosol semi-transparan yang bervariasi secara  spasial,  yang  biasa  disebut sebagai haze adalah  masalah  umum yang  mempengaruhi  sebagian  besar citra  Landsat.    Untuk  daerah  yang tertutup  oleh  awan  tebal,  permukaan tanah  tidak  dapat  dilihat,  namun  di daerah  yang  tertutup  oleh haze memiliki  beberapa  informasi  yang masih dapat dikenali. Awan
menghalangi  hampir  seluruh  nilai radian yang direfleksikan oleh permukaan  benda  sehingga  informasi yang  hilang  tersebut  harus  digantikan citra lain  yang berbeda tanggal perekamannya.  Sedangkan haze hanya mengaburkan  obyek  sehingga  secara teori,  dengan  menggunakan  metode koreksi atmosfer haze dapat dihilangkan.
Kualitas  citra  penginderaan  jauh sangatlah  penting  karena  kualitas  citra berhubungan  erat  dengan  keakuratan dan  kepercayaan  proses  ekstraksi informasi.  Dengan  demikian,  koreksi atmosferik  pada  data  citra  merupakan bagian  yang  sangat  penting  untuk
meningkatkan analisis data. Melakukan koreksi atmosfer membantu memudahkan perbandingan multi- temporal,  deteksi perubahan  lahan dan algoritma klasifikasi, mendapatkan kemungkinan  untuk  membandingkan nilai reflektan data dari berbagai sensor dengan band spektral  yang  sama, memungkinkan  perbandingan  antara nilai  reflektan  yang  diterima  dari  citra satelit  dan  nilai  pengukuran  untuk memverifikasi  hasil.  Crespi  &  Vendictis (2009)  Meskipun  data  satelit  beresolusi tinggi  seperti  SPOT  6/7  tidak  dapat menggantikan  foto  udara  yang  mampu menyediakan  citra  beresolusi  0.2  m, namun  data  SPOT  6/7  memberikan beberapa  manfaat  diantaranya  adalah memungkinkan  akuisisi  yang  lebih mudah  pada  interval  waktu  tertentu yang  berguna  untuk  pemantauan  alam atau  perkembangan  fenomena  secara real  time dan untuk mendapatkan citra pada area yang sulit dijangkau oleh foto udara secara jelas. Untuk itu, keberadaan  citra SPOT  6/7 yang bebas haze sangat diperlukan.
Haze  removal merupakan  metode yang  telah  lama  dikembangkan  untuk menghilangkan  kabut  pada  citra  optis. Metode haze removal dapat dikelompokkan  ke  dalam  dua  bagian. Pertama,  dampak  dari haze dapat diramalkan  menggunakan  data  yang sudah  ada  yaitu    dengan  model transformasi  yang  bersesuaian  dan berdasarkan  pada  kondisi  atmosfer serta band – band spektral yang dimiliki masing  –  masing  satelit.  Dengan  kata lain nilai perkiraan batas haze diperoleh dari data yang telah diamati sebelumnya.  Dengan  demikian,  untuk menggunakan  teknik  pendekatan  ini
maka  diperlukan  rincian  data  yang berurutan sesuai dengan kondisi atmosfer  pada waktu dan  tempat scene citra  yang  diamati.  Metode  yang  kedua adalah haze dapat  dikurangi  dengan metode scene-based yaitu  dengan menentukan  suatu scene sebagai  basis tanpa tambahan data yang bersesuaian dengan kondisi atmosfer. Namun demikian,  dalam  melakukan haze removal terlebih  dahulu  diperlukan tahapan haze  detection yaitu  suatu tahapan yang dilakukan untuk mendeteksi  keberadaan haze pada suatu citra optis . Crist & Cicone (1984) memperkenalkan metode Simple Tasseled  Cap  Haze  Transformation (STCHT) yang merupakan
penyederhanan  dari  metode Tasseled Cap  Haze  Transformation (TCHT). Chaves  (1988)  mengembangkan  metode sederhana dark-object  subtraction dan disempurnakan  oleh  (Makarau et  al . 2014). Selain itu, Makarau et  al. (2016) juga  mengembangkan  metode  yang dapat  digunakan  untuk  mendeteksi haze dan  awan  tipis  ( cirrus )  sekaligus. Penelitiannya dilakukan
dengan
menggunakan band cirrus pada panjang gelombang  1.38μm  dengan  metode
Haze Thickness Map (HTM). Selanjutnya,
Pan et al. (2016) melakukan haze  detection dengan mengembangkan metode Haze
Distribution Map (HDM) yang diekstraksi dari citra yang memiliki haze. Wang et al. (2016)  menggunakan superpixel algorithm sebagai  pengembangan  dari metode Dark  Channel  Prior untuk memperkirakan  ketebalan haze dalam citra RGB. Nair et al. (2018) mengembangkan  metode  yang  dapat diaplikasikan  secara real  time untuk haze  removal pada  gambar  yang diambil  di  luar  ruangan . Chen et  al. (2016) mengembangkan metode Iterative Haze  Optimized  Transformation (IHOT) yang  dapat  digunakan  pada  berbagai jenis  tutupan  lahan  yang  berbeda dengan memanfaatkan citra yang bersih sebagai  referensinya.  Pengembangan metode Dark  Channel  Prior dengan menggunakan low-pass  Gaussian  filter untuk memperbaiki
gangguan
atmosferik  yang  telah  diestimasikan secara  kasar.    Selanjutnya,  Kustiyo
(2016) mengembangkan metode Supervised Haze Transform (SHT)
menggunakan band merah  dan band biru  pada  citra  Landsat  dengan mengambil training sample pada wilayah  bebas haze, sedikit haze, dan banyak haze untuk  objek  vegetasi  dan lahan  terbuka,  dengan  syarat  obyek vegetasi dan  lahan  terbuka  mempunyai tutupan lahan yang sama.
Pengembangan haze  removal yang digunakan pada satu scene citra. Zhu et al. (2015)  mengembangkan  metode sederhana dan efisien untuk satu scene citra  dengan  membangkitkan  model linear  untuk  memodelkan  kedalaman scene pada  citra  yang  memiliki haze . Selain  itu,  Liu et  al. (2017)  melakukan haze  removal dengan  menghitung komponen haze pada  setiap band menggunakan
Ground Radiance Suppressed  Haze  Thickness  Map (GRS- HTM)  untuk  mengembalikan  citra  yang bersih.
Berdasarkan
uraian
tentang penelitian  -  penelitian  yang  telah berkembang  sebelumnya,  penelitian  ini bertujuan  untuk  menghilangkan haze yang  terdapat  pada  citra  optik  resolusi tinggi  SPOT  6/7  dengan  mencari threshold untuk haze dan awan.

## 2   METODOLOGI
Penelitian  ini  menggunakan  data citra  SPOT  6/7  yang  memiliki haze di wilayah  Daerah  Istimewa  Yogyakarta dan  Jawa  Tengah  yang  direkam  pada tahun  2017.  Penelitian  ini  diawali dengan menentukan haze indeks menggunakan  nilai  reflektan  dari band biru  dan  merah.    Berdasarkan  uraian sebelumnya,  penggunaan  kombinasi band biru  dan band merah  merupakan metode  yang  paling  baik.  Misalnya, metode  STCHT  dikembangkan  dengan memanfaatkan  informasi  reflektan  dari band  -  band yang  memiliki  koefisien dengan pengaruh paling besar dibandingkan  koefisien  pada band - band yang  lain  (Kustiyo,  2016).  Selain itu,  metode Haze  Optimized  Transform (HOT) juga menggunakan informasi dari band biru dan merah dalam menentukan haze pada  suatu  citra. Dalam  penelitian  ini  ditentukan  satu nilai  koefisien  batas haze dengan mengambil  beberapa  titik  sampel  yang berbeda pada  suatu scene, sehingga diperoleh  hasil haze  detection yang sesuai  dengan  citra  aslinya  secara
visual.  Proses haze  detection pada penelitian  ini  dilakukan  sesuai  dengan diagram berikut :
Gambar 2-1: Diagram alir proses deteksi haze
Batas bawah haze adalah nilai batas antara  daerah  yang  bersih  dan  daerah yang  memiliki haze, sedangkan  batas atas haze merupakan nilai batas antara daerah  yang  memiliki haze dengan daerah  yang  berawan.  Telah  banyak berkembang  metode  yang  digunakan dalam  menentukan haze  index.  Kustiyo (2016) telah mengembangkan
perbandingan
haze index
yang digunakan  dalam  metode  STCHT,  HOT, dan  SHT  dengan  formula  yang  tertera dalam Tabel 2-1 berikut :
Tabel 2-1 : FORMULA HAZE INDEX
Nama
Metode Formula haze index STCHT STCHT=1.84xK2 - K4 HOT HOT=2.75xK2-K4 SHT SHT=3.25xK2-K4
Sumber : Kustiyo, 2016 Dari  tabel  di  atas  dapat  dilihat bahwa  koefisien  yang  digunakan  pada perbandingan  ketiga  metode  tersebut semakin  meningkat.  Berdasarkan  hal tersebut,  maka  di  dalam  penelitian  ini dilakukan pengembangan
untuk membandingkan  hasil haze  detection tersebut
dengan
menambahkan
beberapa  formula  sehingga  diperoleh sebuah  formula  dengan  hasil haze detection yang  optimal.  Berikut  ini merupakan  formula  yang  diujicobakan
pada data
SPOT 6/7
untuk mendapatkan haze index.
Tabel 2-2: FORMULA PEMBANDING HAZE INDEX Nama Metode Formula haze index STCHT STCHT=1.84xK2 - K4 HOT HOT=2.75xK2 - K4 F1 F1=3xK2 - K4 SHT SHT=3.25xK2 - K4 F2 F2=3.5xK2 - K4 Sumber : Kustiyo, 2016 dengan K2 : nilai reflektan band biru K4   : nilai reflektan band Merah
Haze  detection ditentukan  dengan cara berikut : jika tidak ada haze maka piksel  -  piksel  tersebut  akan  diberi warna  biru,  namun  jika  pada  citra tersebut  merupakan haze maka  akan dinyatakan dalam warna hijau sedangkan  untuk  bagian  yang  berawan akan diwakili oleh warna merah.

## 3   HASIL PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  digunakan  data SPOT 6/7 yang memiliki daerah bersih, memiliki haze, dan berawan dalam satu scene sebagai berikut :

## Gambar 3-1: Citra Asli
Berdasarkan  Tabel  2-2,  diperoleh klasifikasi  citra  dalam  3  kelas,  yaitu bebas haze, memiliki haze, dan berawan sebagaimana terlihat pada Gambar 3-2.
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 3-2: Hasil Deteksi Haze dengan Metode STCHT (a), Metode HOT (b), Metode F1 (c), Metode SHT (d), dan Metode F2 (e)
Berdasarkan hasil penerapan kelima formula  tersebut,  maka  secara  visual dapat disimpulkan bahwa untuk
koefisien yang kurang dari 3
menghasilkan deteksi haze dengan area bersih  yang  lebih  sedikit  dibandingkan dengan  citra  aslinya,  sedangkan  untuk formula  dengan  koefisien  yang  lebih dari  3  menghasilkan  deteksi haze dengan  area bersih yang  lebih  banyak dibandingkan  dengan  citra  aslinya. Dengan  demikian  dalam  menentukan indeks haze digunakan  rumus  berikut ini :
) , ( ) , ( ) , ( 3 y x r y x b y x I I
H    ……………(1) dengan ) , ( y x H : indeks haze
) , ( y x b I : nilai reflektan band
biru ) , ( y x r I : nilai reflektan band
merah
Pertama,  ditentukan  batas  haze menggunakan persamaan  (1)  kemudian diambil rata – rata dari nilai batas haze yang didapat dari masing- masing citra. Dari 44 data, diperoleh rata - rata batas haze adalah 2606 dan  rata - rata batas awan adalah 4238.
Gambar 3-3: Grafik Hubungan antara Batas Haze dan Batas Awan
Analisa regresi dilakukan pada hasil pengolahan  tersebut.  Sebaran  data hasil  pengolahan  dapat  dilihat  dalam Gambar 3-3.
Hubungan  antara  batas haze dan batas  awan  dapat  dinyatakan  dalam persamaan berikut :
2762 058 . 0 ) (   x x f …………………(2) dengan f(x) menyatakan  nilai  batas awan  dan x adalah  nilai  batas haze.
Selain itu, diperoleh bahwa 3231 . 0 2  R , yang menyatakan koefisien determinasi. Nilai standar deviasi batas haze 408.55 dan standar deviasi batas awan 416.91. Langkah  selanjutnya  adalah  tahapan haze  removal menggunakan  nilai  rata  - rata batas haze dan batas awan sebagai threshold.

## 4   KESIMPULAN
Proses  pengolahan haze  detection menghasilkan  nilai  rata  -  rata  batas haze  2606 dan  nilai  rata  -rata  batas awan sebesar 4238. Selain itu diperoleh hubungan antara batas haze dan awan yang  dapat  dinyatakan  sebagai  fungsi f(x)  =  0.058x+2762 dengan  standar deviasi  untuk  batas haze dan  batas awan  masing  -  masing  bernilai  408.55 dan  416.91  serta  koefisien  determinasi bernilai  0.3231.  Selanjutnya,  untuk melakukan haze removal pada  citra SPOT
6/7 yang
lain dapat
menggunakan  nilai  rata  -  rata  batas haze dan batas awan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kegiatan  penelitian  ini  merupakan bagian  dari  program  Insinas  yang didanai  dan  difasilitasi  oleh  Pusat Teknologi  dan  Data  Penginderaan  Jauh pada  tahun  anggaran  2018.  Penulis mengucapkan  terima  kasih  kepada Bapak Drs.  Kustiyo, M. Si. atas semua bimbingan  dan  bantuannya  dalam penulisan makalah ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Caselles,  V.,  &  Garcia,  M.J.L.,  (1989). An  Alternative  Simple  Approach  to Estimate  Atmospheric  Correction  in Multitemporal  Studies. International Journal  of  Remote  Sensing.,  Vol.  10, No. 6, pp. 1127-1134.
Chaves,  P.,  (1988). An  Improved  Dark- Object  Subtraction  Technique  for Atmospheric  Scattering  Correction  of Multispectral  Data. Remote  Sensing Environment., Vol. 24, No. 3, pp. 459 – 479.
Chen,  S.,  Chen,X.,  Chen,  J.,  Jia,  P., Cao, X., & Liu, C., (2015). An Iterative Haze  Optimized  Transformation  for Automatic  Cloud/Haze  Detection  of LANDSAT  Imagery. IEEE  Transaction on Geoscience and Remote Sensing. Crespi M., & De Vendictis L., (2009). A Procedure  for  High  Resolution  Satellite Imagery  Quality  Assessment. Sensors Journal.
y = 0,58x + 2762 R² = 0,3231 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 500 1000 1500 2000 2500
3000 3500 4000 Bat as awan Batas haze

## Sebaran Data
Kustiyo  &  Hayati  A.  K.,  (2016).
Pengembangan Nilai Kualitas
Radiometrik  untuk  Citra  Landsar-8 (Fase  I:  Haze  Identification). Prosiding Seminar  Nasional  Penginderaan  Jauh 2016, pp. 124-132.
Liu  Q.,  Gao  X.,  He L., &  Lu  W.,  (2017).
Haze  Removal  For  A  Single  Visivble Remote Sensing Image. Signal Processing, Elsevier, pp. 33-43. Makarau,  A.,  Richter  R.,  Muller  R.,  & Reinartz P. , (2014). Haze detection and Removal in Remotely Sensed Multispectral Imagery. IEEE Transaction on Geoscience and
Remote Sensing.
Makarau, A., Richter R., Schlapfer D., &
Reinartz P., (2016). Combined Haze and Cirrus Removal for Multispectral Imagery. IEEE  Geoscience  and  Remote Sensing Letters Vol. 13, No. 3, pp.379 -
383.
Nair  D.,  &  Praven,  S.,  (2018). Color Image  Dehazing  Using  Surround  Filter and  Dark  Channel  Prior. Elsevier Journal  Visual  Communication  and Images Representation pp. 9-15.
Pan,  X.,  Xie  F.,Jiang  Z.,  Shi  Z.,  &  Luo X., (2016). No-Reference Assesment on Haze for Remote-Sensing Images. IEEE Geoscience  and  Remote  Sensing Letters  Vol.  13  No.  12,  pp.1855  - 1859.
Wang, R., Li R., & Sun H., (2016). Haze Removal  Based  On  Multiple  Scattering Model  With  Superpixel  Algorithm. Elsevier, pp. 24 - 36.
Zhu,  Q.,  Mai  J.,  &  Shao  L.,  (2015). A Fast  Single  Image    Haze  Removal Algorithm  Using  Color  Attenuation Prior. IEEE  Transaction  On  Image Processing  Vol.  23,  No.11,  pp.3522- 3533.