GIS Untuk Integrasi Interpretasi Substrat Dasar Perairan menggunakan Penggolahan Citra ALOS-AVNIR dan Side Scan Sonar
1 Rina Nurkhayati *) , 2 Henry M. Manik
1 Prodi Teknologi Kelautan Program Pascasarjana IPB
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan FPIK IPB Kampus IPB Dramaga, Bogor, 16680
1 rinanur53@gmail.com *)

## Abstrak
Interpretasi  substrat  dasar  perairan  merupakan  salah  satu  kajian  penting  dalam  ilmu  kelautan, sebagai kajian utama maupun kajian pendamping untuk kajian fenomena kelautan. Substrat dasar perairan  penting  untuk  diketahui  karena  sebarannya  yang  sangat  dinamis,  di  kedalaman  perairan yang  sama  bisa  saja  terdapat  materi  substrat  yang  berbeda  dan  materi  substrat  yang sama  bisa terdapat di rentang kedalaman yang berbeda. Interpretasi memanfaatkan citra Side Scan Sonar dan citra  satelit  ALOS  AVNIR-2  untuk  sebagian  perairan  Selat  Sunda.  Metode  yang  digunakan  adalah pengolahan  citra (image  processing )  identifikasi  substrat  perairan  untuk  citra Side  Scan  Sonar dengan  Sonarwiz  dan  penerapan  algoritma  Lyzenga  dan  transformasi  NDVI (Normalize  Different Vegetation  Index) untuk  data  citra  satelit.  Transformasi  NDVI  meningkatkan  akurasi  pemetaan substrat pada citra ALOS AVNIR-2. Hasil pengolahan kedua citra dioverlay menggunakan GIS untuk menampilkan visualisasi sebaran substrat perairan.
Kata Kunci : ALOS-AVNIR, Side Scan Sonar, GIS, Lyzenga

## 1 Pendahuluan
Interpretasi  substrat  dasar  perairan  merupakan  kegiatan  mengenali  objek  materi  dasar perairan  tanpa  kontak  langsung  dengan  objek.  Interpretasi  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  data  penginderaan  jauh  berupa  citra  satelit  dan  data  hasil  perekaman instrumen sonar. Interpretasi menggunakan citra satelit penginderaan jauh memanfaatkan nilai pantulan gelombang elektromagnetik dari objek untuk mengenali objek substrat dasar perairan. Sistem penginderaan jauh bekerja dengan prinsip setiap obyek memantulkan dan atau  memancarkan  gelombang  elektromagnetik  dimana  pantulan  dan  pancaran gelombang elektromagnetik dari setiap  benda akan ditangkap oleh sensor dan diberi nilai sesuai dengan pantulan dan pancaran benda, nilai tersebut dinyatakan dengan nilai piksel. Piksel  merupakan  sekumpulan  sel-sel  penyusun  gambar  sehingga  deteksi  jenis  obyek dapat  diketahui  dengan  menggunakan  nilai  piksel.  Interpretasi  substrat  dasar  perairan menggunakan  citra  satelit  penginderaan  jauh  umumnya  menggunakan  transformasi Lyzenga  dengan  metode  rasio  saluran,  memanfaatkan  dua  saluran  dalam  sensor  citra satelit  dengan  meminimalisir  efek  kedalaman  untuk  mengidentifikasi  obyek.  Pengaruh kedalaman  mengganggu  pembedaan  obyek  di  dalam  perairan,  obyek  yang  sama  bisa terdapat  di  kedalaman  perairan  yang  berbeda,  dan  di  kedalaman  yang  sama  beberapa obyek  tentunya  bisa  berbeda,  nam un  sensor  satelit  belum  tentu  sesuai  dalam  merekam obyek  tersebut.  Sebagai  contoh,  bisa  jadi  karang  terlihat  seperti  lamun,  lumpur  terlihat seperti pasir atau yang lainnya. Transformasi Lyzenga dikembangkan oleh David R. Lyzenga sebagai  bentuk  koreksi  kolom  air  untuk  membantu  interpretasi  visual  citra  penginderaan jauh  dengan  perhitungan  koefisien  atenuasi  perairan,  pengukuran  koefisien  atenuasi  di lapangan  bisa  dilakukan  menggunakan  alat  radiometer  namun  biaya  pengukuran  sangat mahal  dan  rumit  sehingga  dilakukan  perhitungan  linear  terhadap  kedalaman  perairan
untuk  menghitung  koefisien  atenuasi  dari  data  citra  satelit  penginderaan  jauh.  Apabila sudah  mengetahui  nilai  koefisien  atenuasi  setiap  saluran  pada  citra  yang  digunakan, koefisien  atenuasi  dikalikan  dengan  nilai  pantulan  objek  pada  citra  maka  akan menghasilkan  kenampakan  obyek  pada  citra  yang  telah  terbebas  dari  pengaruh kedalaman.
Side  Scan  Sonar adalah  sebuah  sistem  peralatan  survey  kelautan  yang  menggunakan teknologi  akustik.  Peralatan  ini  digunakan  untuk  memetakan  dasar  laut  dan  juga  dapat digunakan  untuk  mempelajari  kehidupan  di  dasar  laut.  Sistem  peralatan  ini  merekam kondisi  dasar  laut  dengan  memanfaatkan  sifat  media  dasar  laut  yang  mampu memancarkan,  memantulkan  dan  atau  menyerap  gelombang  suara  frekuensi  tinggi. Side Scan Sonar mampu membuat liputan perekaman dasar laut dari kedua sisi lintasan survey. Sistem  tranduser Side  Scan  Sonar disimpan  dalam towfish yang  ditarik  kapal  beberapa meter  di  bawah  permukaan  laut.  Gelombang  suara  yang  dipantulkan  diproses  menjadi gambar yang mirip foto udara. Interpretasi menggunakan data Side Scan Sonar merupakan bentuk  pengolahan post  processing pada  data  sonar. Post  processing yang  dilakukan secara  kualitatif  menggunakan  pendekatan  sifat  fisik  material  dan  bentuk  objek  dengan melihat  tekstur,  derajat  kehitaman,  bentuk  dan  ukuran  dari  obyek  permukaan  dasar perairan. Sedangkan post processing secara kuantitatif adalah dengan memanfaatkan nilai hamburan bailk dari objek untuk mengenali objek substrat dasar perairan.
Teknologi penginderaan jauh diharapkan dapat memberikan kemudahan untuk melakukan ekstraksi  informasi  substrat  dasar  perairan  namun  masalah  kedalaman  sering  menjadi hambatan  dalam  hal  tersebut  sehingga  perlu  ditunjang  dengan  integrasi  data  bersama teknologi  akustik  yang  mampu  menembus  badan  perairan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk meng-interpretasi  dan  visualisasi  kenampakan  substrat  dasar  perairan  secara  kualitatif dari  integrasi  data  citra  pengin deraan  jauh  dan Side  Scan  Sonar sehingga  kelak bermanfaat untuk menambah khazanah keilmuan terutama dibidang teknologi kelautan.

## 2 Diskusi

## 2.1 Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  citra  satelit  penginderaan  jauh  ALOS  AVNIR-2  level  1B2 yang  telah  terkoreksi  geometrik,  resolusi  spasial  10  meter  tahun  2012  dan  data  hasil perekaman Side  Scan  Sonar untuk  daerah  yang  sama . Penelitian  dilakukan  di  sebagian perairan Selat Sunda.

## Gambar 1 Peta citra lokasi penelitian

## 2.2 Metode
Citra ALOS AVNIR-2 dalam penelitian ini merupakan citra penginderaan jauh level 1B2  yang telah  terkoreksi  geometrik,  dapat  dilakukan  validasi  ketepatan  posisinya  dengan menggunakan  data  referensi  setempat  sehingga  tidak  perlu  dilakukan  koreksi  geometrik, perbaikan  kualitas  citra  hanya  mencakup  koreksi  radiometrik  dan  koreksi sunglint menggunakan software ENVI 5.0 dan ArcGIS 10.2 .
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  kalibrasi  nilai  DN (digital  number) menjadi  nilai radiansi pada sensor dengan perhitungan berikut :
L λ = Gain * DN + Offset (1)
L λ = (( ) - ( )) * DN) + L min (2) L λ : nilai radiansi spektral [W-m-2-sr-1-μm-1]
Gain
: rescaled gain
DN :Nilai DN pada piksel
Offset  : rescaled offset
L max :radiansi  spektral  yang  diskalakan  ke  Qcal max (kuantitas  maksimum  yang dikalibrasi nilai piksel).
L min :radiansi spektral  yang diskalakan ke Qcal min (kuantitas minimum  yang dikalibrasi nilai piksel).
Langkah kedua  yang dilakukan adalah kalibrasi nilai radiansi  menjadi  nilai pantulan pada sensor dengan perhitungan berikut :
(3)
: nilai pantulan
π
: 3.141593
L λ : nilai spektral radiansi [W/m2 str μm]
θ s
: sudut zenith matahari ketika citra direkam (radians)
d 2 : kuadrat dari jarak bumi matahari dengan satuan astronomi
Langkah  ketiga  yang  dilakukan  adalah  koreksi sunglint ,  menggunakan  formula  dari (Mobley, 1994) [7].
R i ’ = R i – bi x (R NIR – Min NIR ) (4)
R i
: nilai pantulan masing–masing saluran bi
: niai gradien dari uji regresi
R NIR : nilai pantulan saluran inframerah dekat
Min NIR : pantulan minimum  saluran inframerah dekat
Transformasi  Lyzenga  memanfaatkan  kemampuan  du a  saluran  sensor  citra  satelit  untuk menembus  badan  perairan.  Ketika  cahaya  dapat  menembus  badan  perairan  maka  dapat dibentuk  hubungan  antara  kedalaman  dengan  sinyal  pantul  yang  di  terima  oleh  sensor satelit.  Algoritma  dalam  transformasi  ini  menggunakan  dua  saluran  citra  untuk menghasilkan  satu  citra  baru  untuk  yang  lebih  menampakkan  variasi  tutupan  dasar perairan,  akan  ada  tiga  citra  baru  yang  merupakan  kombinasi  saluran  biru-hijau,  hijau- merah,  merah-biru.  Saluran  yang  digunakan  adalah  saluran  tampak  dengan  rentang panjang  gelombang: 0.42–0.50 μm untuk saluran biru, 0.52–0.60 μm untuk saluran hijau, 0.61-0.69 μm untuk saluran merah. Secara sederhana, untuk mengurangi efek kedalaman pada  setiap  saluran  citra  satelit  penginderaan  jauh  adalah  dengan  melakukan  perkalian koefisen atenuasi setiap saluran dengan nilai piksel atau nilai pantulannya sehingga dapat dihasilkan citra yang bebas dari pengaruh kedalaman perairan.
Koefisien  atenuasi  dihitung  dari  nilai  pengambilan training  area (ROI)  objek  substrat  yang sama  pada  kedalaman  berbeda.  Setiap  nilai  piksel  atau  bnilai  pantulan  dari  objek  yang disampling  diubah  menjadi  nilai  anti  logaritma  (ln)  untuk  menghilangkan  efek  kedalaman pada objek di setiap saluran. Penentuan koefisien atenuasi dipengaruhi oleh variansi dan kovariansi  yang  merupakan  tolak  ukur  keberagaman  nilai  suatu  himpunan  data.  Citra merupakan  suatu  himpunan  data  nilai  piksel  sehingga  variansi  suatu  nilai  saluran  citra merupakan  gam baran  keragaman  nilai  piksel  yang  ada  pada  citra  tersebut.  Kovariansi menjelaskan variasi  gabungan atau  bersama dua variabel yang saling berkaitan. Variansi- kovariansi  menjelaskan  bahwa  sepasang  saluran  yang  masing-masing  mempunyai  nilai variansi  yang  rendah  cenderung  akan  memiliki  nilai  kovariansi  yang  rendah  pula,  begitu pula  sebaliknya.  Pengukuran  dan  pe rhitungan  seperti  ini  diperlukan  karena  pengukuran spektral melalui nilai  piksel hasil sensor penginderaan jauh senantiasa berubah bersama - sama (Danoedoro, 2012) [2].
Berikut perhitungan untuk menentukan  nilai koefisien atenuasi dalam persamaan Lyzenga [3].
ln(R iw ) – ((k i /k j ) x ln(R jw )) (5)
Keterangan :
i
: saluran dengan panjang gelombang lebih pendek /atenuasi rendah.
j
: saluran dengan panjang gelombang lebih panjang /atenuasi tinggi.
k i /k j : sasio koefisien atenuasi kedua saluran.
Rasio koefisien atenuasi (k i /k j ) dperoleh dari perhitungan simpangan baku atau simpangan rerata  yang  merupakan  hasil  bagi  dari  selisih  variansi  saluran  terpendek  dan  terpanjang dengan dua kali covariansi saluran yang bersangkutan [10].
(6) (7)
Keterangan :
i : variansi nilai piksel saluran i,
j : variansi nilai piksel saluran j
ij : vovariansi nilai piksel dua saluran i dan j.
Untuk  meningkatan  ketepatan  penentuan  substrat  dasar  perairan  digunakan  NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) yang merupakan salah satu jenis indeks vegetasi paling  populer  yang  dikembangkan  NOAA.  NDVI  merupakan  gabungan  teknik  penisbahan dan  pengurangan  citra  yang  memanfaatkan  saluran  inframerah  dan  saluran  merah.  NDVI biasa  digunakan  untuk  menonjolkan  kerapatan  vegetasi  dalam  kajian  vegetasi  dan penggunaanlahan,  NDVI  dalam   kajian  ini  tidak  digunakan  untuk  mengindentifikasi  objek substrat  dasar  perairan  namun  untuk  menormalkan  variasi  kedalaman  perairan  dan  juga memisahkan  daerah  dengan  fitur  bentik  dan  daerah  non-bentik.  Kemampuan  NDVI  untuk meningkatkan  akurasi  pemetaan  di  daerah  bentik  telah  dibuktikan  bahwa  NDVI  dapat meningkatkan  akurasi  6-8  %  saat  menggunakan  ASTER  dan  Landsat  ETM+  untuk pemetaan kesehatan karang (Wicaksono, 2008) [10].
Interpretasi  citra Side  Scan Sonar  merupakan  interpretasi  kualitatif  dengan memperhatikan bentuk (shape) ,  ukuran (size) dan derajat kehitaman ( hue and saturation). Interpretasi Side  Scan  Sonar diperuntukan  untuk  interpretasi  objek  dikedalaman  perairan lebih  dari  20  meter  dimana  interpretasi  menggunakan  citra  satelit  penginderaan  jauh terbatas  pada  rentang  kedalaman  tersebut.  Perbedaan  rentang  kedalaman  interpretasi akan mengubah kelas jenis objek yang di interpretasi. Interpretasi akan membedakan jenis substrat pasir, lumpur, dan pecahan karang.
Prinsip Side  Scan Sonar adalah ketika sinyal ditransmisikan maka akan merambat dalam medium air, tranduser akan menerima  pantulan balik  berupa echo objek dan  yang bukan objek  atau  disebut  sebagai  derau  ( noise). Sinyal  yang  dikirimkan  tranduser  tidak sepenuhnya  kembali  ke  tranduser,  sebagian  mungkin  dipantulkan  kembali  ke  tranduser, sebagian  lainnya  mungkin  diserap  oleh  objek,  diteruskan  ke  medium  berikutnya  ataupun dihamburkan. Pantulan pertama dari echo objek merupakan pantulan terkuat.
Gambar 2 Prinsip Side Scan Sonar
A merupakan derau ( noise) dan  reverberasi  dalam kolom air, B merupakan echo pertama dari dasar perairan, C merupakan area pasir, D merupakan batuan, E merupakan lumpur, F merupakan (backscatter) target dan G merupakan bayangan dari target (Lurton, 2002) [4].
Kenampakan  citra Side  Scan Sonar  akan  memberikan  informasi  sifat  fisik  dari  material dasar perairan yang dapat diinterpretasi secara kualitatif.  Interpretasi akan dilakukan pada sebagian  kecil  dari  satu track data,  data  citra  hasil  perekaman Side  Scan  Sonar merupakan  data  yang  telah  terkoreksi  dan  hanya  akan  dilakukan post  processing saja. Pola pantulan dari sinyal  yang dikirim ke objek dan bayangan objek dapat digunakan untuk identifikasi objek material di dasar laut. Citra yang direkam di rentang atau jarak yang jauh akan  memiliki  bayangan  yang  panjang  dan  dapat  digunakan  untuk  mengukur  tinggi  dan pengukuran bentuknya.
Gambar 3 Citra Side Scan Sonar [4]
Bila backscattering semakin  kuat  maka  rona  pada  citra Side  Scan  Sonar akan  semakin gelap.  Kekuatan backscattering berhubungan  dengan  tekstur  objek,  secara  umum backscattering yang  relatif  tinggi  berhubungan  dengan  objek  kekasaran  tinggi, backscatering yang  relatif  rendah  berhubungan  dengan  objek  kekasaran  rendah. Fenomena backscattering permukaan  dasar  laut  memiliki  hubungan  dengan  kekasaran dan kekerasan permukaan (Gardner et al , 1991) [1] .
Gambar 4 Pembagian objek citra Side Scan Sonar koleksi peneliti USGS di Colorado Canyon, diturunkan dari sedimen bawah arus [1].
Ukuran  materi  substrat  dasar  laut  juga  dapat  digunakan  untuk  mengenali  objek  yang diinterpretasi,  ukuran  objek  berkenaan  fenomena  pengendapan  sedimentasi  di  perairan, materi  yang  cenderung  berukuran  lebih  besar  akan  mengendap  di  sekitar  wilayah  pantai, sedangkan  materi  yang  lebih  ringan  dan  halus  akan  diendapkan  di  perairan  laut  lepas. Asosiasi  antar  objek  yang  diinterpretasi  pun  menjadi  parameter  tambahan  dalam  proses interpretasi,  bentuk  dan  distribusi  biasanya  dapat  terdeteksi  oleh Side  Scan  Sonar ,  ini dikarenakan pantulan akustik yang diterima akan menggambarkan keadaan sama dengan kondisi sebenarnya pada saat perekaman.
Citra Side  Scan  Sonar merupakan  format  data  .xtf  dapat  ditampilkan  pada  perangkat software Sonar  Wiz  5  untuk  diubah  ke  dalam  bentuk  data  raster  bergeoreferensi  format Geotiff  untuk  dilakukan  klasifikasi  terselia (supervised), klasifikasi  dilakukan  dengan pengambilan training area (ROI) untuk dibedakan jenis substrat pasir, lumpur, dan pecahan karang/karang.
Gambar 5 Citra Side Scan Sonar ditampalkan dengan citra ALOS AVNIR-2 menggunakan ArcScene 10.3
Hasil  interpretasi  citra  satelit  penginderaan  jauh  dapat  digabungkan  dengan  hasil interpretasi  citra Side  Scan  Sonar dengan  memanfaatkan  teknologi  GIS,  penggabungan kedua  data  dapat  dilakukan  dengan  metode overlay dengan  perangkat software ArcGIS 10.2  berdasarkan  kesamaan  georeferensi  lokasi  kedua  citra.  Output  berupa  klasifikasi substrat dasar perairan integrasi kedua data citra.

## 2.3 Hasil dan Pembahasan
Proses  untuk  dapat  melakukan  interpretasi  tersebut  meliputi  beberapa  tahapan,  yaitu koreksi  radiometrik,  koreksi sunglint dan  transformasi  Lyzenga  sebagai  bentuk  koreksi kolom air. Koreksi tersebut dilakukan untuk meminimalkan kesalahan  atau koreksi energi cahaya  matahari  pada  objek  susbtrat  dasar  perairan  yang  terekam  sensor  karena pengaruh atmosfer, pantulan sunglint maupun kolom air yang  nantinya akan mengganggu interpretasi objek substrat dasar perairan.
Koreksi Sunglint pada  citra  berfungsi  mengurangi  pengaruh sunglint atau  kilat  matahari (bercak-bercak  kilap  putih)  pada  permukaan  tubuh  air,  bertujuan  untuk  mempermudah interpretasi  dan  ekstraksi  informasi  objek  bawah  air  dengan  menghilangkan  efek pengurangan atau penambahan intensitas energi karena perubahan jarak antara Bumi dan Matahari. Tampak di gambar 6 koreksi sunglint lebih menajamkan substrat dasar perairan, berikut pengaruh koreksi sunglint pada daerah perairan sekitar pantai :
(a) (b)
Gambar 6 Perbedaan citra terkoreksi sunglint (a) dengan citra asli sebelum koreksi  (b)
Transformasi  NDVI  dapat  digunakan  untuk  mempertajam  objek  dengan  fitur  bentik  dan bukan  bentik   dengan  cara  menormalkan  variasi  kedalaman.  N DVI  dalam   penelitian  ini digunakan  pada citra terkoreksi radiometrik saja,  bukan pada salah  satu proses algoritma transformasi  Lyzenga  karena  N DVI  tidak  dapat  diterapkan  di  kolom  air,  namun  hasil  dari transformasi  NDVI  ini  menunjang  kemudahan  interpretasi  hasil  pengolahan  Lyzenga. Transformasi  NDVI  menggunakan  saluran  merah  yang  merupakan  spektrum  yang mengalami atenuasi  tercepat di dalam air dan inframerah yang normal terhadap pengaruh kolom air.
Gambar 7 menunjukan kenampakan objek dengan fitur bentik tampak gelap sedangkan air tanpa  fitur  bentik  tampak  lebih  cerah.  Ini  akan  memudahkan  memisahkan  objek  substrat dasar perairan, dimana tipe substrat merupakan salah satu parameter penentuan  habitat bentik.  Daerah  daratan  dipisahkan  dengan  perairan  dengan  metode masking pada software  ENVI  5,  pemisahan  objek  daratan  dan  perairan  laut  agar  klasifikasi  objek  di perairan bisa dikatakan akurat, variasi radiansi  daratan sangat  bervariasi dibandingkan di lautan  akan  merusak  klasifikasi  ketika  digabungkan.  Manfaat  lainnya  adalah  mengurangi beban komputasi saat pengolahan data.
Hasil  koreksi  kolom  air  menggunakan  transformasi  Lyzenga  lebih  mempertegas  batasan jenis  substrat  dasar  perairan.  Gambar  8  menunjukan  perbandingan  visual  citra  asli, transformasi  N DVI  dan  Lyzenga.  Citra  hasil  transformasi  Lyzenga  mendekati  hasil penerapan  sederhana  transformasi  NDVI  dalam  menghilangkan  variasi  kedalaman perairan secara umum.
(a) (b) Gambar 7 Perbandingan citra asli (a) dan citra (b) . (a) (b) (c)
Gambar 8 Perbandingan citra asli (a), citra transformasi N DVI (b), citra transformasi
Lyzenga (c)
Kenampakan citra  substrat dasar perairan pada  citra hasil transformasi  Lyzenga dan N DVI mempunyai kemiripan dalam memisahkan objek air saja dengan  campuran air dan materi dasar  perairan,  meskipun  hasil  transformasi  NDVI  hasilnya  lebih  umum  tidak  secara spesifik seperti hasil transformasi Lyzenga.
(a) (b)
Gambar 9 Kesamaan citra transformasi Lyzenga (a) dengan transformasi NDVI (b).
Kualitas  citra hasil transformasi  Lyzenga dipengaruhi oleh pengambilan training area atau ROI saat pengolahan data, keberagaman penentuan pengambilan sampel terhadap variasi kedalaman  seharusnya  akan  semakin  meningkatkan  hasil  koreksi  kolom  air  dengan metode Lyzenga, namun itu juga tak lepas  dari  tingginya hasil koreksi penunjang sebelum pengolahan.  Dalam  penelitian  kali  ini  penggunaan  data  kedalaman  perairan  yang digunakan  hanya  sebatas  kedalaman  relatif  dimana  semakin  jauh  dari  garis  pantai  maka angka kedalaman perairan cenderung bertambah.
Interpretasi  substrat  dasar  perairan  menggunakan  transformasi  Lyzenga  pada  citra  ALOS AVNIR-2 diklasifikasikan menjadi empat kelas, yaitu pasir, lumpur, lamun, alga (makroalga),
serta terdapat satu kelas  tambahan  yaitu mangrove  yang merupakan objek  penciri  daerah estuari  sebagai  batasan  wilayah  darat  dan  laut.  ALOS  AVNIR-2  merupakan  citra  resolusi menengah  sehingga  klasifikasi  digital  m ultispektral  dirasa  lebih  efektif  untuk  interpretasi dibandingkan  interpretasi  visual  secara  manual  (digitasi).  Klasifikasi  yang  dilakukan merupakan  klasifikasi  multispektral  terselia  ( supervised ) maximum  likelihood yang ditentukan  oleh  pengambilan training  area (ROI)  pada  citra  hasil  transformasi  Lyzenga untuk  setiap  jenis  substrat  dasar  perairan.  Penentuan training  area berdasarkan kesamaan  rona,  warna  dan  tektur  pada  citra  transformasi  Lyzenga  serta  loka si berdasarkan  pendekatan  zona  dan  habitat  dengan  skema  klasifikasi  yang  dikembangkan oleh Caribbean Fishery Management Council .
Secara umum proses interpretasi juga sangat ditentukan oleh kecakapan interpreter dalam melihat  kenampakan  dalam  citra.  Objek  mangrove  dikenali  sebagai  objek  paling  dekat dengan  daratan  karena  merupakan  penciri  habitat  estuari.  Pasir  dan  pecahan  karang dikenali  melalui  tekstur  nya  yang  kasar  dan  bentuknya  yang  khas  bergerombol,  pantulan pasir  dan  pecahan  karang  tinggi  karena  sifat  kekerasan  materinya.  Lumpur  dikenali  oleh teksturnya  yang lebih halus dari pasir namun tidak lebih halus dari lamun, pantulan lumpur sedang  karena  disini  ada  sebagian  energi  yang  diserap  dan  sebagian  dipantulkan,  rona lumpur  cenderung  lebih  cerah.  Alga  (makro  alga)  dikenali  dari  teskturnya  yang  cenderung lebih  halus  daripada  lamun  dan  pantulan  nya  yang  paling  rendah.  Skema  klasifikasi mendefinisikan  komunitas  bentik  atas  dasar  dua  atribut,  yaitu  zona  dan  habitat.  Zona hanya merujuk ke lokasi komunitas bentik dan habitat mengacu hanya untuk substrat dan atau jenis penutup perairan [6]. Citra pada  Gambar 10 menunjukan lokasi habitat laguna, interpretasi objek di zona laguna : mangrove, pasir, atau pun lamun.
Gambar 10 Interpretasi substrat pada citra berdasarkan lokasi habitat.
Klasifikasi  multispektral maximum  likelihood yang  termasuk  klasifikasi  terselia  mengenali objek  berdasarkan training  area yang  ditentukan  berdasarkan  piksel  demi  piksel  citra seluas  10  x  10  meter  persegi  di  keadaan  sebenarnya.  Secara  otomatis  luasan  tersebut akan  dikenali  sebagai  satu  atau  suatu  objek  homogen  meskipun  keadaan  di  lapangan mungkin akan berbeda.
Gambar 11 Klasifikasi multispektal pada citra hasil transformasi Lyzenga
Untuk  itu,  dalam  kajian  interpretasi  substrat  dasar  perairan  menggunakan  citra  satelit penginderaan  jauh  harus  divalidasi  dengan  pengamatan  langsung  di  lapangan  untuk dilakukan  perbaikan  interpretasi  bila  terjadi  kesalahan,  kekeliruan  ataupun  perubahan
keadaan mengingat objek di indera dari jarak yang jauh serta ada perbedaan waktu antara waktu perekaman citra satelit dengan waktu terjadinya penelitian. Terkait dengan  resolusi spasial citra ALOS AVNIR-2 sebesar 10 meter akan menentukan kedetilan dari setiap objek substrat  dasar  perairan,  semakin  tinggi  resolusi  maka  objek  yang  dapat  dikenali  untuk dinterpretasi  akan  lebih  detil  dan  kompleks  serta  dapat  dilakukan  langsung  dengan interpretasi manual tanpa komputasi.
Penerapan  transformasi  Lyzenga  di  setiap  perairan  akan  berbeda  hasilnya  serta memungkinkan  akan  ada  beberapa  modifikasi  dari  rumus  aslinya  dikarenakan  pengaruh kondisi  perairan  di  setiap  belahan  bumi  berbeda  satu  sama  lain.  Modifikasi  dari  metode Lyzenga  sebagian  dipengaruhi  kondisi  fisik insitu ,  sebagai  contoh  transparansi  atau kecerahan  perairan  yang  berbeda  di  setiap  lokasi  perairan  yang  disebabkan  tingkat kekeruhan  karena  pergerakan  massa  air  laut.  Kecerahan  berkaitan  dengan  seberapa dalam  kemungkinan  cahaya  matahari  dapat  menembus  badan  perairan  sehingga  akan meningkatkan  interpretasi  objek  substrat  dasar  perairan.  Ketika  kecerahan  atau transparansi  perairan  meningkat,  nilai  radiansi  akan  menurun  maka  analisis  dari  citra semakin mudah [9].
Keterbatasan  penginderaan  objek  perairan  menggunakan  citra  satelit  adalah  jumlah  dan angka  pada  ketersediaan  saluran  tampak  pada  tingkatan  resolusi  untuk  satelit  yang merekam  daerah  perairan.  Daerah  perairan  biasanya  direkam  oleh  satelit  penginderaan jauh dengan resolusi rendah di atas 30 meter dengan jumlah sensor yang lebih banyak dan saluran  tampak  yang  lebih  sempit  (hiperspektral).  Namun,  untuk  sedikit  wilayah  perairan yang  direkam  satelit  dengan  resolusi  tinggi  hingga  sedang  pasti  terbatas  pada  jumlah sensor saluran tampak. Akurasi analisis berbasis sensor  hiperspektral secara um um lebih tinggi dibandingankan dengan sensor satelit lainnya [9].
Gambar 12 Hasil interpretasi substrat dasar perairan citra ALOS AVNIR -2 dengan menggunakan klasifikasi maximum likelihood menunjukan bahwa sebagian besar substrat dasar perairan adalah lamun .
Gambar  12  terlihat  interpretasi  dengan  menggunakan  citra  satelit  terbatas  pada kedalaman  dangkal,  sedangkan  untuk  kedalaman  yang  lebih  dalam  belum  dapat mengenali  objek  substrat  dasar  perairan  hanya  sebatas  mengenali  sebagai  perairan  laut, dikarenakan  faktor  fisik  lingkungan  dan  kemampuan  gelombang  elektromagnetik menembus  badan  perairan  di  sensor  citra  satelit  multispektral.  Integrasi   menggunakan
data  akustik Side  Scan  Sonar Merupakan  salah  metode  yang  mungkin   bisa  mengatasi keterbatasan kemampuan sensor citra satelit.
Interpretasi pada citra Side Scan Sonar merupakan kegiatan post processing , interpretasi dilakukan berdasarkan pada bentuk, ukuran dan derajat kehitamaan objek. Berikut adalah sebagian  kenampakan  visual  data  perekaman Side  Scan  Sonar. Secara  umum,  objek tampak sebagai bentuk sedimentasi materi yang terendap di dasar perairan.
Gambar 13 Contoh kenampakan substrat berupa pasir pada citra Side Scan Sonar , dikenali dari kenampkan teksturnya yang halus dan terang.
Gambar 14 Contoh kenampakan substrat berupa karang/pecahan karang pada citra Side Scan Sonar , dikenali dari bentuknya yang khas dan teksturnya yang kasar
Objek  pasir  dan  lumpur  dibedakan  atas  teksturnya,  pasir  cenderung  lebih  kasar,  tekstur lumpur  cenderung  lebih  halus,  rapat  dan  kompak.  Sebagian  hasil  interpretasi  ditunjukan oleh Gambar 15, interpretasi  substrat dasar perairan menggunakan citra Side  Scan Sonar agak  sulit  dilakukan  ketika  data  perekaman  hanya  merupakan  data  satu  lintasan  karena daerah  pengukuran  terlalu  sempit  dan  tidak  menyentuh  atau  berimpitan  dengan  daerah yang  dapat  diinterpretasi  oleh  citra  penginderaan  jauh,  sehingga  interpretasi  tidak  dapat dilakukan  secara  menyeluruh.  Hal  tersebut  dikarenakan  beda  jarak  pengukuran  kedua data  terlalu  jauh  serta  kesalahan  pemilihan  resolusi  spasial  citra  penginderaan  jauh  yang terlalu  rendah  atau  tidak  detil  dalam  penelitian  ini.  Hasil  overlay  klasifikasi  menggunakan data satelit penginderaan jauh dan Side Scan Sonar ditunjukan oleh Gambar 16.
Gambar 15 Sebagian hasil interpretasi substrat dasar perairan dari data Side Scan
Sonar menggunakan ArcScene 10.2
Data perekaman sistem akustik merupakan data resolusi tinggi dalam kisaran 10 meter ke atas sehingga dapat memberikan  gambaran seperti keadaan sebenarnya. Sedangkan data satelit  penginderaan  jauh  yang  digunakan  merupakan  data  resolusi  menengah.  Integrasi interpetasi  substrat  dasar  perairan  menggunakan  citra  penginderaan  jauh  dan  citra  hasil perekaman  akustik  instrumen Side  Scan  Sonar diupayakan  mempunyai  kesamaan  atau setidaknya kesetaraan resolusi spasial.
Gambar 16 Hasil overlay klasifikasi menggunakan data satelit penginderaan jauh dan

## Side Scan Sonar.
Ini akan sangat diperlukan agar tingkatan klasifikasi objek yang di interpretasi berada pada jenjang objek atau pengkelasan objek  yang  sama.  Resolusi spasial mempengaruhi sistem klasifikasi tutupan lahan di darat maupun tutupan lahan perairan. Semakian besar resolusi spasialnya akan semakin detil klasifikasi interpretasinya.
Metode image  sharpening sebenarnya  dapat  dilakukan  untuk  mengatasi  permasalahan resolusi  spasial  pada  citra  satelit  penginderaan  jauh,  nam un  terkadang  efek  dari  adanya image  sharpening akan  merusak  nilai  spektral  pada  citra  tersebut  sehingga  akan berdampak  pada  hasil  pengolahan  untuk  interpretasi  ini.  Oleh  karena  itu,  pemili han resolusi  spasial  tinggi  merupakan  alternatif  paling  memungkinkan  jika  akan  melakukan integrasi  data  bersama  data Side  Scan  Sonar meskipun  tantangan  yang  akan  dihadapi adalah sulitnya mendapatkan data tersebut untuk perairan Indonesia.
Secara keseluruhan interpretasi menggunakan citra Side  Scan  Sonar lebih mudah karena dapat  dikenali  langsung  dari  kenampakan  citranya,  Kedetilan  data  yang  hampir  seperti tampilan  sesungguhnya  di  lapangan  maka  tidak  memerlukan  proses  yang  terlalu  panjang untuk  melakukan  interpretasi  secara  visual  kualitatif,  berbeda  dengan  proses  interpretasi
Gambar 2.15
citra satelit  ALOS AVN IR-2 yang membutuhkan beberapa proses koreksi untuk mengurangi efek gangguan atmosfer dan kolom air sehingga objek dapat dikenali.

## 3 Kesimpulan
Transformasi  NDVI  juga  dapat  digunakan  untuk  mempertajam  objek  dengan  fitur  bentik dan  bukan  bentik  dengan  cara  menormalkan  variasi  kedalaman,  transformasi  tersebut dapat  menunjang  keberhasilan  interpretasi  dengan  transformasi  Lyzenga,  Penggunaan tranformasi  Lyzenga  sebaiknya  diintegrasikan  dengan  data  kedalaman  perairan  dan ground  check untuk  mengetahui  akurasi  ketepatan  interpretasi.  Permasalahan  resolusi spasial dan  spektral tetap menjadi hambatan utama dalam setiap pengolahan citra satelit untuk  objek  perairan,  meskipun  citra  penginderaan  jauh  menawarkan  efiensi  waktu  dan biaya.
Interpretasi  menggunaakan  data  perekaman Side  Scan  Sonar merupakan  data  resolusi tinggi  yang  baik  untuk  pengenalan  objek  dasar  perairan.  Interpretasi  substrat  dasar perairan dengan menggunakan data  tersebut sebaiknya merupakan  interpretasi kualitatif- kuantitatif  agar  pengenalan  objek  benar  sesuai  presisi  dan  akurasi.  Integrasi  data  dan metode untuk interpretasi substrat dasar perairan dengan menggunakan kedua data (ALOS AVNIR-2  dan Side  Scan  Sonar )  sebaiknya  memperhitungakn  kesetaraan  resolusi  spasial kedua  data  tersebut  agar  tingkat  pengkelasan  klasifikasi  objek  setara.  Untuk  kajian  lebih lanjut,  bila  menggunakan  citra  satelit  dengan  resolusi  yang  lebih  tinggi  tidak  hanya menggabungan hasil interpretasi dari kedua  data namun dapat dilakukan fuzy agar dapat menghasilkan data yang lebih informatif dari data asal dengan kedetilan tinggi dan kualitas spektral yang baik.

## 4 Ucapan Terima Kasih
Ucapan terimakasih penulis ucapkan kepada Pramaditya Wicaksono untuk akses data citra satelit ALOS AVNIR-2 dan Fahrulian untuk akses software SonarWIz.

## 5 Daftar Pustaka
[1] Blobdel, Philippe.,”The Handbook of Side Scan Sonar”, Springer, New York, 2009.
[2] Danoedoro, Projo., “Pem rosesan Citra Digital”, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2012.
[3] David  R.  Lyzenga,  Norman  P.  Malinas,  and  Fred  J.  Tanis,  “Multispectral  Bathymetry Using  a  Simple  Physically  Based  Algorithm”,  IEEE  Transactions  On  Geoscience  And Remote Sensing, Vol. 44, No. 8, August 2006.
[4] Dwi Charnila, Henry M. Manik , “ Pemetaan Dan  Klasifikasi  Sedimen  Dengan Instrumen Side  Scan  Sonar Di  Perairan  Balongan,  Indramayu-Jawa  Barat”,  Jurnal  Teknologi Perikanan dan Kelautan. Vol 1. No 1. November 2010: 105-112.
[5] Matthew  S.  Kendall  et  al.,  “Benthic  Mapping  Using  Sonar,  Video  Transects,  and  an Innovative Approach to Accuracy Assessment: A Characterization of Bottom Features in the Georgia Bight”, Journal of Coastal Research, West Palm Beach, Florida, 2005.
[6] Matthew  S.  Kendall  et  al.,  “Methods  Used  to  Map  the  Benthic  Habitats  of  Puerto Ricoand the U.S. Virgin Islands”, U.S. National Oceanic and Atmospheric Administration. National Ocean Service, 2001
[7] Nurkhayati, Rina, “Pemetaan Batimetri Perairan Dangkal Menggunakan Citra Quickbird Di  Perairan  Taman  Nasional  Karimun  Jawa  Kabupaten  Jepara,  Jawa  Tengah”, Universitas Gadjah Mada, 2013.
[8] T.  Sagawa  et  al.,“Technical  Note.  Mapping  Seagrass  Beds  Using  IKON OS  Satellite Image  And  Side  Scan  Sonar  Measurements:  A  Japanese  Case  Study”,  International Journal of Remote Sensing. 2010.
[9] V.  Pasqualini  et  al.,  “Contribution  Of  Side  Scan  Sonar  To  The  Management  Of Mediterranean  Littoral  Ecosystems”,  Universite  de  Corse,  Equipe  Ecosyste  Ámes Littoraux, France, 2000.
[10] Wicaksono, Pramaditya, “Integrated Model Of Water Column Correction  Technique For Improving  Satellite-Based  Benthic  Habitat  Mapping  :  A  Case  Study  On  Part  Of Karimunjawa Islands”, Indonesia, Gadjah Mada University, Yogyakarta, 2010.