## PENGOLAHAN DSM DENGAN INTERFEROMETRI SAR (InSAR) ANTARIKSA UNTUK MEKANISME PEMBANGUNAN BERSIH (MPB) PROTOKOL KYOTO

## DSM Processing with Space Borne SAR Interferometry (InSAR) for Clean
Development Mechanism of the Kyoto Protocol
M.A. Raimadoya * , B.H. Trisasongko, D. Shiddiq, D.R. Panuju, dan R. Maulida
Radar Analysis Working Group-RAWG (www.rawg.org), Departemen Tanah, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor Jalan Meranti, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680

## ABSTRACT
Capacity development in biomass monitoring is a key action in the implementation of Clean Development Mechanism of  the  Kyoto  Protocol  in  developing  country  like  Indonesia.    The  objection  of  this  research  is  to  explore  the  processing  of spaceborne InSAR for the construction of Digital Surface Model (DSM).  The research successfully completed the process by using two InSAR pairs : ERS-1 & ERS-2 tandem pass (completed) and ENVISAT repeat pass (coherence only).  DSM product, after field validation, will be applied for SAR calibration in relation to biomass and carbon stock estimation.
Keywords : CDM, DSM, Kyoto Protocol, spaceborne InSAR

## PENDAHULUAN
Indonesia  telah  meratifikasi  Konvensi  Perubahan Iklim  PBB  (UNFCCC,  1992)  melalui  UU  no.  6/1996, maupun  Protokol  Kyoto  (UNFCCC,  1997)  sebagai implementasi  atas  Konvensi  tersebut  (sudah  disetujui  DPR tinggal  menunggu  diundangkan).    Kedua  kebijakan internasional ini telah melahirkan unsur Karbon (C) sebagai komoditas  baru,  yang  mulai  diperdagangkan  dalam  Bursa Emisi  Internasional  pada  periode  komitmen  pertama  tahun 2008-2012.    Sebagai  negara  berkembang  yang  menjadi Peserta  dari  Konvensi  dan  Protokol  di  atas,  Indonesia memperoleh  peluang  untuk  mencapai  pembangunan berkelanjutan  di  dalam  negeri  melalui  Mekanisme Pembangunan Bersih (MPB).
Bila  didukung  dengan  Strategi  Nasional  yang  tepat, MPB berpeluang untuk meningkatkan pendapatan masyarakat  pedesaan  melalui  dua  sektor  : Land  Use,  Land Use  Change  and  Forestry  (LULUCF) dan  Energi (Terbarukan).    Diperlukan  dukungan  Pertanian  Cermat ( Precision Agriculture ) dalam operasi MPB di kedua sektor tersebut,  karena  Karbon  yang  diproduksi  tidak  disimpan dalam  gudang  pada  saat  diperdagangkan  di  bursa  emisi, tetapi berbentuk tegakan biomasa yang kemungkinan besar berada di kawasan terpencil.
Pertanian Cermat sebagai kebutuhan untuk pelaksanaan  MPB,  memerlukan  DEM  ( Digital  Elevation Model )  sebagai  model  medan  3-D,  karena  merupakan  pra- sarana  informasi  utama  dalam  perencanaan,  operasi, maupun  pemantauan.    Secara  spesifik,  implementasi MPB/LULUCF  sangat  bergantung  pada  dukungan  data spasial  karena  melibatkan kawasan luas dan membutuhkan _______________ *  Alamat  korespondensi:.  Tel.:  0251-422325,  0811116355,  Fax.:  0251- 422325, e-mail: mar@rawg.org
pemantauan  berkala.    Dengan  demikian  penginderaan  jauh berperan  sangat  penting,  karena  mampu  menyediakan pengamatan  dengan  resolusi  spasial  dan  temporal  yang murah  dan  efisien  dibandingkan  dengan  metode  lapangan konvensional.    Namun  demikian,  terdapat  kendala inkonsistensi  radiometri  pada  data  penginderaan  jauh, terutama pada citra optik dan pada topografi yang berbukit sampai  bergunung.    Khusus  pada  citra  SAR,  inkonsistensi radiometri  hanya  terkait  dengan  topografi,  sehingga memerlukan  DEM  untuk  kalibrasi  (Raimadoya  dan Trisasongko,  2004).    Pengaruh  topografi  yang  sangat menentukan  hamburan  balik  radar  pada  hutan  dan  wilayah pertanian  juga  dikemukakan  oleh  Luckman  (1998b). Teknologi  normalisasi  topografi  untuk  kalibrasi  citra  SAR saat  ini  masih  sangat  terbatas.    Salah  satu  metode  yang dapat diimplementasikan adalah Metode Luckman (Luckman,1998a).    Metode  ini  membutuhkan  informasi DEM  yang  cukup  akurat.    Data  DEM  di  Indonesia  sendiri sangat jauh terbelakang, sehingga diperlukan upaya khusus untuk  pengadaannya,  terutama  berkaitan  dengan  MPB/ LULUCF.
Beberapa  metode  dapat  digunakan  untuk  mem- produksi  DEM  (Li  dan  Baker,  2001),  yaitu:  survei lapangan,  fotogrametri, Light  Detection  and  Ranging (LIDAR),  dan Interferometric  Synthetic-Aperture  Radar (InSAR).  Produk DEM sendiri dibedakan dalam dua jenis, yaitu  (Intermap,  2003): Digital  Surface  Model (DSM)  dan Digital  Terrain  Model (DTM).    DSM  adalah  grid  titik elevasi  yang  mengikuti permukaan dari  semua obyek  yang berada  di  atas  permukaan  topografi,  sedangkan  DTM adalah grid titik elevasi yang secara murni hanya mengikuti permukaan  topografi  (obyek  di  atas  permukaan  topografi sudah dihilangkan).
Model  interferometrik  dalam  geometri  pencitraan operasional  (dirgantara  atau  antariksa)  dilakukan  dengan

## Pengolahan DSM dengan InSAR (M. A. Raimadoya)
beberapa  cara,  yaitu  (ESA,  2002a):  terobosan  tunggal ( single  pass ),  terobosan  ulang  ( repeat  pass ),  terobosan silang  ( cross  pass )  dan  terobosan  tandem  ( tandem  pass ). Pengolahan  InSAR  dirgantara  di  Indonesia  dilakukan secara  terobosan  tunggal  melalui  kampanye  NEXTMap Indonesia,  yang  tahap  pertamanya  dimulai  Desember  2002 sampai  Mei  2003  (Saksono  dan  More,  2003).    Total kawasan  yang  direkam  mencapai  244  000  km  persegi, tersebar  dalam  561  lembaran  peta  baku  15’  x  15’  (skala 1:50 000) dari sistem pemetaan nasional.  Dalam penelitian ini  InSAR  antariksa  dilakukan  secara  terobosan  ulang (ENVISAT)  maupun  terobosan  tandem  (ERS-1  dan  ERS- 2).    InSAR  antariksa  diperlukan  untuk  pembangunan kapasitas  dalam  kemampuan  pemantauan  MPB  khususnya kalibrasi  SAR  (ESA,  2003),  karena  semua  tahapan pengolahan  dilakukan  secara  lokal.    Sementara  InSAR dirgantara  NEXTMap  Indonesia  pengolahannya  bersifat putar kunci ( turn key ), sehingga memiliki keterbatasan bagi pembangunan  kapasitas  lokal  dalam  mengantisipasi perkembangan  satelit  SAR  di  masa  depan,  maupun  dalam implementasi MPB.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mempelajari  prosedur pembuatan DSM dengan metode InSAR antariksa.  Metode InSAR  baik  secara  antariksa  ( spaceborne )  maupun dirgantara  ( airborne ) secara  ilmiah  memiliki  keunggulan dibandingkan  metode  lain  di  atas,  khususnya  dalam  hal berikut:  kemampuan  ekstraksi  informasi  3-D  resolusi tinggi,  proses  pengolahan  yang  cepat,  dan  beroperasi hampir secara bebas cuaca.  Prosedur verifikasi DSM tidak dibahas dalam naskah  ini karena jaringan  geoid lokal pada tapak  uji  tidak  tersedia,  sehingga  hanya  didasarkan  pada datum elipsoid WGS 1984, yang tidak terkait dengan tinggi ortometris.

## BAHAN DAN METODE
Tehnik  InSAR  mengambil  keuntungan  dari  kualitas unik  citra  SAR,  yaitu  informasi  jarak  dari  sensor  ke  muka bumi direkam  untuk setiap piksel dalam citra SAR.  Tidak seperti  citra  optis,  yang  hanya  mengandung  intensitas energi  yang  diterima  sensor,  citra  SAR  mengandung informasi  jarak  berbentuk  fase.   Jarak  ini  secara  sederhana merupakan  bilangan  panjang  gelombang  dari  sumber radiasi  pada  sensor  terhadap  titik  tertentu  di  muka  bumi. Sensor  SAR  dapat  merekam  informasi  ini  karena,  tidak seperti sensor optis, sumber radiasinya aktif dan koheren.

## Model Interferometrik
Sebagian  besar  pemakaian  citra  SAR  melibatkan peragaan amplitudo dari pantulan citra dan mengenyampingkan unsur fase dari gelombang elektromagnetik.    Citra  kompleks  SLC  ( Single  Look Complex )  SAR  untuk  aplikasi  InSAR  merekam  deteksi sinyal  dalam  bilangan  kompleks  baik  dalam  amplitudo maupun fase.  Fase suatu piksel citra point target mewakili suatu pencaran tunggal bersifat deterministik.  Pada aplikasi bentangan  alam,  fase  suatu  piksel  citra  merupakan distributed  target yang mewakili  pencaran  ganda  (dalam satu sel resolusi).  Fase jenis ini terdiri dari bagian statistik
yang  deterministik  dan  non-deterministik  (ERDAS,  1999). Dengan  demikian,  fase  piksel  pada  sebuah  citra  SAR tunggal  tidak  berguna  untuk  aplikasi  bentang  alam,  karena informasi  jarak  mengandung  ambiguitas.    Sebaliknya, dengan pemilihan suatu geometri pencitraan yang tepat, dua citra  SAR  dapat  direkam  dengan  komponen  fase  non- deterministik  yang  hampir  identik.    Kedua  citra  SAR  ini dapat  saling  dikurangkan,  menghasilkan  hanya  suatu perbedaan  fase  deterministik  yang  amat  berguna  dalam menghasilkan  DSM.    Gambar  1(a)  menyajikan  model geometrik dasar untuk suatu sistem SAR interferometrik.
Dari  Gambar  1(a)  terlihat  A1  =  Antena  1,  A2  = Antena  2,  Bi  =  garis  pokok  ( baseline ),  R  =  vektor  dari antenna  1  ke  titik  sasaran  ,  R2  =  vektor  dari  antenna  2  ke titik  sasaran,  =  sudut  antara  R1  dan  vektor  garis  pokok (sudut  depresi),  Zac  =  tinggi  antenna  1.    Pada  gambar tersebut  juga  terlihat  suatu  garis  pokok (baseline )  Bi  yang memisahkan  dua  antenna,  A1  dan  A2.    Pemisahan  ini menyebabkan  kedua  antenna  menyinari  kawasan  pada sudut  depresi  yang  sedikit  berbeda  relatif  terhadap  garis pokok.  Dalam hal ini  adalah sudut depresi nominal dari A1  ke  sasaran  pemencar,  relatif  terhadap  garis  pokok. Model  mengasumsikan  bahwa  wahana  bergerak  pada kecepatan konstan pada arah X sementara garis pokok tetap sejajar  terhadap  sumbu  Y  pada  suatu  ketinggian  konstan Zac di atas bidang XY.
Dengan  mengasumsikan  konfigurasi  baku  SAR  di mana jarak tegak lurus dari SAR ke sasaran tidak berubah, dapat diformulasikan kuantitas kompleks mewakili pasangan  citra  piksel,  P1  dan  P2,  dari  citra1  dan  citra2 sebagai rumus [1] dan [2].
  1 1 1 1      j e a P Rumus [1] dan   2 2 2 2      j e a P Rumus [2]
Kuantitas a1 dan a2 mewakili amplitudo dari masing- masing  piksel  citra.    Umumnya  magnitude  ini  adalah hampir  sama.  Kuantitas  θ1 dan θ2 adalah komponen acak dari  fase  piksel.    Komponen  ini  mewakili  penjumlahan vektor pantulan dari semua pencaran yang tidak dipisahkan dalam  sel  resolusi  dan  termasuk  kontribusi  dari  derau sensor  penerima.    Dengan  disain  sistem  yang  tepat  dan geometri  perekaman,  komponen  ini  hampir  setara. Kuantitas  Ф1  dan  Ф2  adalah  kontribusi  deterministik terhadap fase dari piksel citra.  Fungsi yang diinginkan dari interferometer  adalah  memberikan  pengukuran  perbedaan fase Ф1 – Ф2.
Perkalian  dari  satu  citra  dengan  konyugasi  kompleks dari  citra  kedua  pada  basis  piksel  dengan  piksel menghasilkan  perbedaan  fase  antara  piksel  terkait  dari kedua  citra.    Produk  kompleks  ini  menghasilkan interferogram  I,  di  mana  tanda  ‘  menunjukkan  operasi konyugasi kompleks:
' 2 1 P P I   Rumus [3]
(a)
(b)
Gambar 1.  Model Geometrik untuk Suatu Sistem Interferometri SAR (InSAR) (ERDAS, 1999) (a), Lokasi  Tapak  Uji TS-A untuk InSAR Antariksa di Provinsi Riau (b)
Selat Malaka Kota Pekanbaru Lokasi Tapak TS-C Lokasi Tapak TS-A
Lokasi Tapak TS-B
Secara  ideal  setiap  piksel  pada  interferogram  mem- punyai bentuk berikut, bila menggunakan a1 = a2 = a :
  12 2 1 2 4 2              j R R j e a e a I   Rumus [4]
Fase dari interferogram menjadi :
 
  1 2 12 4 R R    Rumus [5]
atau :
       cos 4 12 i B
Rumus [6]
merupakan  kuantitas  yang  digunakan  untuk  menurunkan sudut depresi atas titik sasaran relatif terhadap garis pokok, dan  akhirnya  dapat  diperoleh  informasi  tentang  tinggi pemencar relatif terhadap bidang  XY.
Fase  interferometrik  melibatkan  banyak  radian  dari fase  untuk  pemencar  pada  sudut  depresi  lain,  karena perbedaan  jarak  R1  –  R2  merupakan  banyak  panjang gelombang.    Dalam  praktek,  suatu  sistem  interferometrik tidak  mengukur  perbedaan  total  fase  piksel.    Sebaliknya, sistem  hanya  mengukur  perbedaan  fase  yang  tersisa sesudah mengurangkan semua interval 2π  penuh yang ada (modul – 2π ) atau fase terbungkus.
Untuk  menduga  sudut  depresi  aktual  terhadap  suatu pemencar tertentu, interferometer harus mengukur perbedaan  total  fase  piksel  dari  banyak  siklus.    Informasi ini  tersedia  melalui  pembuka  bungkusan  ( unwrapping ) pengukuran  fase  interferometrik,  asal  dimulai  pada  suatu lokasi  dengan  topografi  yang  diketahui  melalui  titik kontrol.    Gambar  2  menyajikan  bagan  alur  pengolahan InSAR secara umum (Gens, 1998).

## Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  berada  di  Kabupaten  Kampar, Provinsi  Riau,  pada  tapak  uji  ENVISAT  TS-A  (Gambar 1b),  dengan  kondisi  topografi  bergelombang  sampai berbukit.    Lokasi  tapak  uji  ini  merupakan  salah  satu  dari tiga  tapak  uji  terpilih  (Raimadoya et al .,  2003)  dalam kegiatan  penelitian Envisat-Indonesia  Radar  Biomass Experiment (EIRBEX),  yang  didukung  bersama  oleh Kementerian  Riset  dan  Teknologi  RI  (melalui  RUTI- II/2003), Badan Antariksa Eropa (ESA), dan pihak industri kehutanan  PT  RiauPulp.    Lokasi  penelitian  biomasa  pada hutan  tanaman  tropika  di  Indonesia  merupakan  terobosan penting  dalam  aplikasi  SAR,  karena  selama  ini  penelitian SAR  sebagian  besar  terpusat  di  hutan  alam  baik  untuk kawasan tropika (Amazon) maupun temperate (Siberia).
Sebanyak  lima  citra  SAR  antariksa  digunakan  dalam kegiatan  ini,  yang  disajikan  menurut  nama  satelit,  tipe produk,  jenis  sapuan  (khusus  Envisat),  polarisasi  (khusus Envisat),  orbit,  tanggal  rekaman,  dan  stasiun  pengolahan, sebagai  berikut  :  (1)  Citra  Envisat  ASA_IMP_1P,  IS-2, V/V,  04874,  20030204,  UK-PAF;  (2)  Citra  Envisat ASA_IMS_1P,  IS-2,04874,  20030204,  UK-PAF;  (3)  Citra Envisat  ASA_IMS_1P,  IS-2,05375,  20030311,  UK-PAF; (4)  Citra  ERS-1,  SLC3,  25349(D),  20000220,  Eurimage; (5) Citra ERS-2, SLC3, 05676(D), 20000221, Eurimage.
Gambar 2.  Bagan  alur  pengolahan  InSAR  secara  umum (Gens, 1998)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  dipusatkan  pada  prosedur  pengolahan InSAR antariksa, dan belum termasuk di dalamnya validasi produk  DSM,  karena  untuk  validasi  memerlukan  kegiatan lapangan  yang  intensif.    Sementara  pengolahan  InSAR sendiri sudah merupakan proses yang kompleks, disebabkan  bervariasinya  format  citra  SAR  SLC  sebagai masukkan  awal  InSAR.    Sementara  paket  perangkat  lunak untuk  pengolahan  InSAR  juga  memerlukan  perhatian tersendiri,  mengingat  sensor  SAR  antariksa  yang  akan beroperasi  dalam  dekade  pertama  milenium  ketiga  ini meningkat secara sangat pesat.
Citra Utama Ko-registrasi Citra Pendukung Citta Utama Tidak Berubah Pembuatan Interferogram Citta Pemdilimg Ter- registrasi Citra Koherensi Interferogram Kompleks Buka Bungkus Fase Fase Terbuka Konversi ke Elevasi D E M

## Registrasi Piksel
Mengingat  keterbatasan  prasarana  peta  dijital  di negara  berkembang  seperti  Indonesia,  maka  produk  DSM dari pengolahan InSAR harus divalidasi secara langsung di lapangan,  karena  keterbatasan  sebaran  jaringan  titik kontrol.    Kendala  ini  menggiring  untuk  penggunaan  citra SLC  SAR  yang  berasal  dari  misi  ERS  atau  ENVISAT, dibandingkan  Radarsat  atau  JERS,  karena  kemampuan menentukan  orbit  satelit  secara  cermat  ( precision  orbit ). Orbit  cermat  ini  memberikan  garis  pokok  secara  akurat untuk  pasangan  citra  InSAR  pada  geometri  pencitraan tertentu, tanpa memerlukan perhitungan dari titik kontrol.
Konsekuensi  pemilihan  citra  SLC  SAR  yang  berasal dari  misi  ERS  atau  ENVISAT  adalah  diperlukan perencanaan  perekaman  yang  sesuai  dengan  geometri InSAR,  dan  kompatibel  dengan  format  data  kedua  satelit tersebut.    Untuk  keperluan  tersebut  digunakan  paket perangkat  lunak  DESCW  (ESA,  2000).    Citra  kompleks SLC SAR diperagakan secara khusus dengan bantuan paket EnviView  (ESA,  2002b),  karena  merupakan  bilangan kompleks  dalam  geometri slant  range .  Artinya  tidak  dapat ditampilkan  oleh  peraga  citra  yang  tersedia  secara komersial.    Proses  registrasi  piksel  sendiri  terdiri  dari  dua tahap:  registrasi  piksel  dan  registrasi  sub-piksel,  dilakukan dengan  menggunakan  paket  BEST  (ESA,  2002c).    Hasil proses  registrasi  piksel  adalah  berupa  besaran  garis  pokok ( base  line ),  dengan  jalur  terbang  yang  belum  dikoreksi, yang perlu dicek silang dengan pangkalan data garis pokok dari perhitungan orbit cermat.  Gambar 3 (atas) menyajikan peragaan  citra  ERS  (50  km  x  50  km)  di  atas  citra ENVISAT, dari proses hasil registrasi.

## Pembuatan Interferogram
Proses  pembuatan  interferogram  dilakukan  sesudah tahapan  registrasi  piksel  berhasil  dilakukan  dengan  baik. Proses ini  menghasilkan dua  citra  yaitu citra  fase dan citra koherens.    Kedua  citra  ini  juga  telah  disesuaikan  pada posisi ground  range . Citra  ERS  pada  Gambar  3  (atas) merupakan  citra  koherens,  yang  telah  disesuaikan  pada geometri ground range , sehingga dapat ditempatkan di atas citra  ENVISAT precision  image (IMP).    Proses  ini  juga menghasilkan  koreksi  jalur  terbang,  sehingga  memerlukan titik  kontrol  dengan  sebaran  yang  baik  dari  pengukuran GPS  di  lapangan.    Proses  koreksi  ini  pada  akhirnya menghasilkan orbit terkoreksi dan menghitung residual dari titik kontrol.
Penggunaan  yang  intensif  atas  titik  kontrol  dalam tahapan ini memerlukan bantuan citra IMP ENVISAT yang bergeometri ground  range dan  dapat  ditampilkan  untuk pengambilan  titik  kontrol.    Dengan  demikian  titik  kontrol yang  digunakan  harus  dapat  diposisikan  dengan  baik  pada citra  ENVISAT,  yang  kemudikan  dipindahkan  ke  citra kompleks  SLC  SAR  ERS  melalui  proses  rektifikasi.    Titik kontrol pilihan di atas citra ini kemudian  harus diusahakan untuk  dapat  diukur  di  lapangan.    Pengukuran  di  lapangan tidak sepenuhnya dapat dilakukan dengan sempurna, karena masalah  aksesibilitas  dan  logistik.    Mengingat  tingkat kesulitan  yang  dihadapi  pada  tahapan  ini,  maka  kawasan seluas  50  km  x  50  km  ini  akan  dijadikan  tapak  uji  untuk
mengvalidasi  hasil  pengolahan  InSAR.    Untuk  keperluan tersebut maka dilakukan peningkatan kerapatan pengukuran GPS  di  tapak  uji  tersebut  guna  memberikan  perbandingan hasil  pengolahan  InSAR  dengan  pengamatan  langsung  di lapangan.    Kawasan  tapak  uji  ini  bukan  merupakan  yang ideal, karena kondisi topografi yang terbatas (bergelombang sampai  berbukit),  tapi  sudah  sangat  menolong  dalam pengolahan InSAR antariksa di masa depan.

## Buka Bungkus Fase
Dari  rumus  [5]  ditemukan  bahwa  penentuan perbedaan  fase  pada  kedua  titik  adalah  kunci  untuk mengekstrak  tinggi  dari  fase  interferometrik.    Sayangnya, suatu  sistem  interferometrik  tidak  mengukur  perbedaan total  fase  piksel.    Yang  diukur  hanya  perbedaan  fase  yang tersisa  sesudah  semua  dikurangi  dengan  interval  2π  yang ada  (modul  -2π).    Hal  ini  menyebabkan  nilai  fase  dari fungsi  kontinyu  ketika  mencapai  2π  akan dikembalikan  ke nilai 0 (fungsi fase terbungkus).  Oleh karena itu tugas dari tahapan  buka  bungkus  fase  ( phase  unwrapping )  adalah mengambil  fungsi  fase  terbungkus  dan  merekonstruksikan ke  fase  kontinyu  sebelum  melakukan  konversi  tinggi menjadi  DSM.    Untuk  memudahkan  pekerjaan  ini,  maka proses buka bungkus sebaiknya dimulai dari titik pada baris dan  kolom  yang  mempunyai  koherens  yang  relatif  tinggi dan  berada  di  kawasan  yang  rata.    Dari  titik  awal  ini kemudian dilanjutkan keseluruh bagian citra yang lain.
Terdapat dua parameter yang kritikal dalam proses ini, yaitu: correlation  cut  off dan correlation  treshold . Parameter  pertama  adalah  nilai  korelasi  di  bawah  mana tidak  dilakukan  buka  bungkus  nilai  fase.    Parameter  kedua adalah  besaran  di  mana  semua  titik  dengan  nilai  korelasi yang  berada  di  atasnya  akan  diolah  lebih  dahulu. Pengolahan  selanjutnya  baru  akan  dilakukan  untuk  titik dengan nilai korelasi di bawahnya.

## Konversi Tinggi
Merupakan  tahapan  terakhir  dari  pengolahan  InSAR, di  mana  dapat  dilakukan  pemilihan  parameter  untuk keluaran  DSM  yang  akan  dihasilkan.    Parameter  tersebut antara lain adalah:  nama file  keluaran, jarak posting DSM, dan  proyeksi  peta  yang  akan  digunakan.    Gambar  3 (tengah)  menyajikan  pandangan  perspektif  dari  DSM  yang dihasilkan  dengan posting 25m  dan  pembesaran  vertikal 5X.    Gambar  3  (bawah)  adalah  merupakan  DSM  yang dilapis  dengan  citra  ENVISAT  IMP,  dengan  pembesaran vertikal  1X.    Berbagai  tampilan  lain  yang  tidak  terbatas seperti kontur, aspek lereng, hillshade dapat dibuat dengan menggunakan paket aplikasi hilir yang menerima grid DSM sebagai  masukan.    Berbagai  tampilan  tersebut  tidak disajikan di sini, karena di luar konteks penelitian ini.
Gambar 3.  Peragaan Citra Envisat (IMP) Orbit Menaik, dan Citra Koherens  ERS-1/2  Tandem  Orbit  Menurun  (Atas); Hasil  Pembuatan  DEM  dari  ERS-1/2  Tandem  dalam Pandangan  Perspektif  dengan  Eksagerasi  Vertikal  5X (Tengah);  Citra  Envisat  (IMP)  Digelar  di  Atas  DEM dengan Eksagerasi Vertikal 1X
Unsur  penting  dalam  konversi  tinggi  adalah  garis pokok,  yang  terbagi  dalam  dua  jenis:  garis  pokok  sejajar dan garis pokok tegak lurus.  Nilai garis pokok tegak  lurus adalah  yang  paling  penting,  dan  harus  berada  dalam kesalahan  sekitar  10cm  jika  ingin  dihasilkan  DSM  yang baik.    Nilai  garis  pokok  tegak  lurus  ini  dapat  ditentukan melalui  perhitungan  titik  kontrol,  atau  melalui  pangkalan data  orbit  cermat  yang  memuat  data  garis  pokok  untuk pasangan citra InSAR yang digunakan.  Untuk memperoleh DSM  yang  dapat  dipertanggung  jawabkan,  sebaiknya
digunakan data  garis pokok dari pangkalan data,  walaupun tetap  dilakukan  perhitungan  dengan  titik  kontrol  sebagai perbandingan.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  melakukan  proses  pengolahan InSAR  pada  kuadran  3  citra  tandem  ERS-1  dan  ERS-2, dengan  luas  kawasan  2  500  km  persegi.        DSM  yang dihasilkan  untuk  sementara  masih  menggunakan  elipsoid WGS84 sebagai datum vertikal, mengingat tidak tersedianya  geoid  lokal  yang  dapat  digunakan,  sehingga bukan  merupakan  tinggi  ortometris.    Namun  demikian, ketinggian  relatif  yang  dapat  ditunjukkan  oleh  DSM tersebut  dapat  segera  dimanfaatkan  untuk  melakukan normalisasi citra SAR terhadap keragaman iluminasi akibat topografi yang bergelombang sampai berbukit.
Keberhasilan ini akan diikuti  dengan penetapan tapak uji  khusus  untuk  validasi  InSAR  yang  akan  digunakan dalam  jangka  panjang.    DSM  tervalidasi  yang  dihasilkan selanjutnya  digunakan  untuk  kalibrasi  citra  SAR  dalam pemantauan biomasa untuk MPB Protokol Kyoto.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Dukungan  dana  untuk  penelitian  ini  berasal  dari Kementerian  Riset  dan  Teknologi  RI,  Program  Riset Unggulan Terpadu Internasional –II/2003, dan PT RiauPulp untuk  kegiatan  lapangan.    Citra  SAR  Envisat  yang digunakan disediakan oleh European Space Agency (ESA) , di  mana  Penulis  Utama  dan  Penulis  Kedua  melalui  seleksi internasional  telah  dipilih  oleh  ESA  sebagai Principal Investigator dan Co-Investigator ,  untuk  hibah  riset  AOE- 869.

## DAFTAR PUSTAKA
ESA.  2000.  Display Earth Remote Sensing Swath Coverage  for Windows (DESCW).  Version 4.3.  ESRIN, European Space Agency. Frascati, Italy.  102p.
ESA.    2002a.    ASAR  Product  Handbook.    Issue  1.0,  20  August 2002.    ESRIN,  European  Space  Agency.  Frascati,  Italy. 586p
ESA.    2002b.    EnviView  User  Guide.    Issue  2.0.7,  21  August 2002.    VEGA  Group  PLC,  Welwyn  Garden  City,  Herts, United Kingdom.  141p.
ESA.  2002c.  Basic Envisat SAR Toolbox (BEST).  Version 3.0, 9  December  2002.    ESRIN,  European  Space  Agency. Frascati, Italy.  192p.
ESA.    2003.    Absolute  calibration  of  ASAR  level  1  products generated  with  PF-ASAR.    Technical  Note  ENVI-CLVL- EOPG-TN-03-0010  Issue  1  Revision  3.    ESRIN,  Frascati, Italy.  20p.
ERDAS. 1999.  ERDAS Field Guide.  Fifth Edition.  ERDAS Inc., Atlanta, Georgia, USA. p. 326-342.
Gens,  R.  1998.  Quality  assessment  of  SAR  interferometric  data.
Wissenschaftliche Arbeit der Fachrichtung
Vermessungswesen  der  Universitat  Hannover.  Germany.
141p. Atas
Bawah Tengah
Intermap.    2003.    Product  Handbook  and  Quick  Start  Guide. Version  3.2,  15  July  2003.    Intermap  Technologies  Corp.,
Nepean, Ontario, Canada.  113p.
Li,  Xiaopeng  and  A.B.  Baker.    2001.    Characteristics  of  airborne IFSAR  elevation  data.    Intermap  Technologies  Corp., Nepean, Ontario, Canada.  11p.
Luckman,  A.J.  1998a.  Correction of SAR imagery  for variation in  pixel  scattering  area  caused  by  topography.  IEEE Transaction  on  Geoscience  and  Remote  Sensing.  January 1998.
Luckman, A.J.  1998b.  The effects of topography on mechanisms of  radar  backscatter  from  coniferous  forest  and  upland pasture.  IEEE  Transaction  on  Geoscience  and  Remote Sensing. September 1998.
Raimadoya,  M.A.,  B.H.  Trisasongko,  D.R.  Panuju,  D.  Shiddiq, and  R.  Maulida.    2003.    Application  of  Envisat/ASAR  for monitoring  of  tropical  forest  plantation  biomass  in Indonesia.    Proceedings  of  FRINGE2003  Workshop  :
Advances  in  SAR  Interferometry  from  ERS  and  ENVISAT Missions, Frascati, Italy, 1-5 December 2003.  ESA Special Publication SP-550.
Raimadoya,  M.A.  dan  B.H.  Trisasongko.    2004.    Envisat- Indonesia  Radar  Biomass  Experiment  (EIRBEX).   Progress Report  II.    Faculty  of  Agriculture,  Bogor  Agricultural University.
Saksono, T. dan M. More.  2003.  The future maps of Indonesia : Benefit of the leading edge radar interferometry technology. Intermap  Technologies  Corp.,  Nepean,  Ontario,  Canada. 10p.
UNFCCC.    1992.    United  Nations  Framework  Convention  on Climate  Change.  33p.  http://www.unfccc.int  (diakses  30 Juni 2004).
UNFCCC.  1997.  Kyoto  Protocol  to  the  United  Nations Framework Convention on Climate Change. 23p. http://www.unfccc.int (diakses 30 Juni 2004).