REALITAS LANSKAP

multilanskap

disadur dari Maarten Jacobs.2006. The Production of Mindscapes:  a comprehensive theory of landscape experience

Seseorang dapat membagi realitas menjadi tiga mode yang berbeda: realitas fisik, realitas sosial dan realitas batin. Pada setiap mode yang berbeda, lanskap muncul dalam fenomena yang juga berbeda. Jacobs menyebut tiga fenomena lanskap ini dengan istilah matterscape, powerscape dan mindscape.

Matterscape adalah realitas lanskap dalam bentuk fisik. Eksistensi fenomena fisik tidak tergantung kepada keinginan, suasana hati, mood atau kesadaran seseorang. pohon-pohon dan batu-batu itu ada, terlepas dari anda sadar atau tidak, suka atau tidak. Matterscape adalah realitas material yang digambarkan sebagai suatu sistem fakta dimana hukum alam berlaku.

Powerscape adalah realitas lanskap dalam bentuk sosial. Realitas sosial budaya terdiri dari aturan -tertulis atau tidak tertulis- yang mengatur perilaku seseorang anggota sosial grup. Aturan-aturan ini dibentuk dan diekspresikan oleh kekuasaan. Tanpa kekuasaan, aturan menjadi nonsense: Orang dapat dapat menebang pohon tanpa konsekuensi apapun. Realitas sosial adalah inter-subjektif. Tercipta antara subyek dengan kelompok sosialnya. Karena ada banyak kelompok, maka ada banyak realitas sosial. Seorang dapat menjadi anggota dari banyak kelompok pada skala yang berbeda, tanpa sadar atau secara sukarela. Powerscape adalah sistem norma dan tujuan yang kadang-kadang dirumuskan dalam bentuk undang-undang, aturan, peraturan dan rencana pemerintah, atau terwujudkan dalam adat dan tradisi. Mengatur bagaimana anggota masyarakat tertentu berperilaku terhadap lanskap.

Mindscape adalah realitas lanskap dalam batin. Didasari oleh kesadaran, pengalaman atau imajinasi. Realitas ini bersifat subjektif. Jumlah realitas batin ini dengan jumlah kesadaran subyektif di dunia. Dihasilkan oleh pengalaman. Sistem individu atas penilaian, perasaan dan pemberian makna kepada lanskap.

Matterscape, powerscape dan mindscape adalah fenomena yang berbeda. Salahsatunya karena epistemologi, atau dengan kata lain, cara mendapatkan dan memvalidasi pengetahuannya

Pengetahuan tentang matterscape dihimpin oleh disiplin yang mengkaji fakta-fakta alam seperti ekologi, geologi, hidrologi, ilmu tanah dan ilmu lingkungan. Fakta dan hukum alam yang menggambarkan lanskap berlaku untuk semua orang. Misal, air mengalir ke bawah mengikuti hukum gravitasi, atau ke atas akibat gejala kapilaritas.

Pengetahuan tentang powerscape berasal dari disiplin ilmu yang berurusan dengan penelitian sosial, seperti sosiologi, geografi sosial, etika dan ekonomi. Disiplin ini mengumpulkan pengetahuan tentang norma dan kepentingan yang menghubungkan berbagai kelompok masyarakat dengan lanskap dan tentang proses sosial yang menyertainya.Norma-norma yang membentuk powerscape tidak berlaku universal. Setiap tempat atau kelompok sosial memiliki powerscape masing-masing.

Pengetahuan tentang mindscape diperoleh dari disiplin seperti psikologi lingkungan dan geografi manusia. Jacobs menyebutnya ‘experience sciences’. Disiplin ini menyelidiki bagaimana pengalaman lanskap seseorang dan apa makna lanskap bagi seseorang. Nilai dan makna berlaku hanya untuk individu. Beberapa individu yang berbeda dapat memiliki preferensi yang sama, atau seseorang dapat berbeda dengan cara pandang mayoritas terhadap lanskapnya.

——–

Jadi misalnya, anda lahir sebagai anggota suatu masyarakat adat yang kemudian kemudian berkuliah di kota lalu bekerja sebagai forest ranger di suatu taman nasional di Indonesia, bagaimana realitas lanskap anda? apa saja yang diyakini sebagai sesuatu “yang benar” lalu anda praktekkan ?

Terimakasih kepada mbak Vera Damayanti atas pencerahannya

PROSES UMUM GIS: ALOKASI-SELEKSI-PRIORITISASI

Saat pertama kali berhadapan dengan sebuah lanskap, kita akan mengidentifikasi batas-batasnya kemudian beralih kepenasaranan apa saja didalamnya. Bagaimana struktur dan komposisinya. Apa saja jenis data yang ada atau yang dapat kita kenali. Bagaimana hubungan spasial diantara data itu. Kualitas-kualitas geografi itu kita perinci agar lebih akrab dengan obyek yang dihadapi. Kita pun mengidentifikasi kebutuhan informasi apa saja yang harus dikumpulkan sesuai tujuan. Saat merancang tata ruang, mungkin kita akan mengumpulkan berbagai informasi spasial lanskap yang berkaitan dengan topografi, iklim dan tanah, geologi, kebencanaan dan seterusnya agar bisa mengidentifikasi dimana sebaiknya wilayah untuk produksi sandang-pangan-papan, dimana lokasi industri/perekonomian/layanan sosial, dimana area yang seharusnya diproteksi dan mana saja yang dapat menjadi area kompromi untuk beberapa fungsi yang berbeda. Cara kerja umum GIS tersusun dalam alokasi, seleksi dan prioritisasi.

 

ALOKASI

Alokasi adalah tentang menyediakan kebutuhan data. Alokasi berkaitan dengan sedalam dan sebanyak apa data yang harus dikandung oleh setiap piksel atau obyek dalam lanskap yang ditangani. Tema-tema relevan disusun dan dicari data apa saja untuk memverifikasinya. Semua itu kita gabungkan dalam satu layer atau beberapa layer tematik. Sehingga setiap lokasi dalam lanskap mengandung informasi seluruh tema. Perlu difahami bahwa null atau kosong pun merupakan informasi. Kategorisasi sudah dilakukan namun cenderung lebih kepada karakter alami atau nilai intrinsik data. Ditahap awal ini perlu berhati-hati mengkuantifisir fakta kualitatif atau mengeneralisir data. Nilai satu hektar lahan di Kalimantan mungkin berbeda dengan di Jawa, misalnya. Berhati-hati terhadap peluang mereduksi makna adalah hal bijak.  Jika suatu informasi tidak dapat dikonversi menjadi data spasial, Jika kuantifikasi dinilai sebagai “memaksakan”, simpanlah dalam database. Sewaktu-waktu mungkin dibutuhkan untuk analisis berikutnya. Moral dalam alokasi adalah menyediakan, bukan memilih.

 

SELEKSI

Seleksi adalah prosedur memilih atribut yang dikandung setiap lokasi dalam lanskap (piksel raster atau obyek vektor). Seleksi bisa dilakukan mengikuti kealamian data atau diberi pemaknaan terlebih dahulu dengan pembobotan atau perhitungan tertentu antar tematik layer. Pemilihan dan pemilahan ini akan membagi habis seluruh alokasi kedalam status atau kategori tertentu. Paradigma, teori, tujuan, penguasaan metodologi, tehnik dan ketersediaan teknologi menjadi faktor yang mempengaruhi cara menseleksi. kategorisasi sudah didominasi oleh subyektifitas manusia. Sederhananya, jika alokasi itu tentang meletakkan maka seleksi adalah tentang mengambil. Moral dalam seleksi adalah menyediakan pilihan.

PRIORITISASI

Ini bahasa jargon kaum birokrat namun cukup layak untuk mengatakan bahwa tidak semua hasil seleksi dapat dieksekusi. Beberapa diambil dan sisanya disimpan sebagai rencana. Prioritisasi menggambarkan perbandingan antara daftar pilihan dengan sumberdaya tersedia, atau mungkin juga tekanan dari faktor eksternal. Prioritisasi pada dasarnya sama dengan seleksi. Boleh disebut sebagai seleksi tahap kedua. Yang ingin saya sampaikan adalah:

  1. Tidak semua data bisa diolah dengan mesin GIS. Lack of data disana sini menyebabkan mesin DSS hanyalah utopia. Kita harus jujur menjawab pertanyaan “apakah seluruh variabel data untuk mengatasi suatu persoalan sudah terkuasai sedemikian rupa bisa ditangani mesin anda?”. Misalnya anda seorang analis di suatu dinas di Kabupaten dan berhasil menseleksi daftar desa yang harus diberi bantuan. Apakah anda juga sudah memasukkan kualitas moral kepala desa dan karakter masyarakatnya? padahal moral adalah faktor penentu keberhasilan tujuan diberikannya bantuan.
  2. Ini waktunya informasi yang tidak dapat diolah sebelumnya muncul kembali. Disodorkan dengan cara berbeda kepada manajer, tim expert atau forum partisipasi.

Informasi yang digunakan dalam prioritisasi biasanya berasal dari expert judgement yang menguasai isu-isu seputar permasalahan. Biasanya bersifat khusus, detil, parsial, kualitatif. Mereka mendapatkan dan mengolah informasi tersebut mungkin sama atau berbeda dengan cara yang anda lakukan dengan mesin anda. Mereka menggunakannya untuk menelaah hasil seleksi.

Moral dalam prioritisasi adalah menyediakan keputusan. Anda mungkin akan terkejut ketika manajemen memilih urutan tidak sesuai dengan hasil mesin anda. Atau jika hasilnya sama, mungkin sudah waktunya bagi anda menjadi expert judgement.

* Catatan ini berdasarkan pengalaman berinteraksi dengan kasus GIS. Entah darimana inspirasi “alokasi – Seleksi – Prioritisasi” ini. Apabila ada rekan-rekan yang mengetahuinya, sudilah kiranya menginfokan agar saya terhindar dari plagiat.

Analisis Kesenjangan Keterwakilan Ekologis Kawasan Konservasi Di Indonesia

gapanalisis

tautan:

http://kkji.kp3k.kkp.go.id/index.php/dokumen/publikasi/kajian-ilmiah/finish/30-kajian-ilmiah/598-analisis-kesenjangan-keterwakilan-ekologis-kawasan-konservasi-di-indonesia

Memaknai Tutupan Lahan

Tutupan lahan adalah kondisi kenampakan biofisik permukaan bumi yang diamati. Penggunaan lahan adalah pengaturan, kegiatan dan input terhadap jenis tutupan lahan tertentu untuk menghasilkan sesuatu, mengubah atau mempertahankannya. Analisis akan lebih efektif jika data yang dihasilkan dari kedua istilah tersebut digabungkan karena memungkin mendeteksi lokasi perubahan terjadi, perubahan tipe dan bagaimana suatu lahan berubah (Jansen dan Gregorio, 2002). Mengacu sistem klasifikasi penutupan lahan yang dikembangkan FAO, Jansen dan Gregorio (2002) mengidentifikasi 8 kategori utama yang  dikelompokkan menurut area bervegetasi dan tidak bervegetasi sebagaimana pada gambar 1.


lulcjansengregorio

Gambar 1. Delapan Kategori Kelas Penutupan Lahan Berdasarkan Area Bervegetasi dan Tidak Bervegetasi (Sumber: Jansen dan Gregorio, 2002).

 

Badan Standardisasi Nasional menerbitkan SNI nomor 7645:2010 tentang Klasifikasi Penutup Lahan dan SNI Nomor  SNI 19-6728.3-2002 yang menyusun klasifikasi penggunaan lahan sebagaimana disajikan pada Tabel 3 dan Tabel 4. Penggunaan lahan di Indonesia dikelompokkan dalam 3 kriteria yakni: (1) jenis penggunaan (2) Status penguasaan yang mengacu kepada UU Pokok Agraria No.5 Tahun 1960, dan (3) Pola ruang mengacu kepada Kepres No. 32 Tahun 1990 tentang Pengelolaan Kawasan Lindung.

 

Tabel 3. Klasifikasi Penutupan Lahan menurut SNI 7645:2010

Daerah bervegetasi Daerah tidak bervegetasi
A. Daerah pertanian:sawah irigasi, sawah tadah hujan, Sawah lebak, sawah pasang surut, polder perkebunan, Perkebunan campuran, Tanaman Campuran A. Lahan terbuka:Lahan terbuka pada kaldera, Lahar dan lava, Hamparan pasir pantai, Beting pantai, Gumuk pasir, Gosong sungai
B. Daerah Bukan Pertanian:Hutan lahan kering, Hutan lahan basah, Belukar, Semak, Sabana, Padang alang-alang, Rumput rawa

 

B. Permukiman dan lahan bukan pertanian:Lahan terbangun, Permukiman, Bangunan Industri, Jaringan jalan, Jaringan Jalan kereta api, Jaringan listrik tegangan tinggi, Bandar Udara, domestik/internasional, Lahan tidak terbangun, Pertambangan, Tempat penimbunan sampah/deposit
C. Perairan:Danau, Waduk, Tambak ikan, Tambak garam,Rawa, Sungai, Anjir pelayaran, Saluran irigasi, Terumbu karang, Gosong pantai/dangkalan

Sumber: Badan Standardisasi Nasional, 2010.

 

Tabel 4. Klasifikasi Penggunaan Lahan Menurut SNI 19-6728.3-2002

Klasifikasi penggunaan lahan (tingkat nasional) Klasifikasi status penguasaan lahan Klasifikasi kawasan lindung dan budidaya
1.        Pemukiman2.        Sawah

3.        Pertanian Lahan Kering

4.        Kebun

5.        Perkebunan

6.        Pertambangan

7.        Industri dan Pariwisata

8.        Perhubugan

9.        Lahan Berhutan

10.    Lahan Terbuka

11.    Padang

12.    Perairan darat

13.    Lain-lain

1.     Tanah Negara (TN) : Tanah negara bebas yang statusnya masih dikuasai negara. 

2.     Tanah Negara dibebani Hak (TAH): Tanah yang sudah dibebani hak seperti Hak Milik, Hak Adat, Hak Guna Usaha (HGU), Hak Guna Bangunan (HGB), Hak Pakai, Hak Pengelolaan. Hak Milik merupakan tanah milik yang telah bersertipikat. Hak Adat/Ulayat belum bersertipikat.

 

Acuan :UU No.5 Tahun 1960 tentang Peraturan dasar pokok-pokok agraria (Lembaran Negara RI No.104 Tahun1960).

1.    kawasan lindung : kawasan yang berfungsi lindung. 

2.    kawasan budidaya : kawasan diluar kawasan lindung yang bisa dibudidayakan.

 

Acuan: Kepres No. 32 Tahun 1990 tentang Pengelolaan Kawasan Lindung

Sumber: Badan Standardisasi Nasional, 2002.

 

Analisis tutupan dan penggunaan lahan merupakan tahapan awal untuk memahami keruangan suatu area atau objek penelitian. Melalui bantuan citra satelit dan tehnik penginderaan jauh, fitur-fitur alami dan antropogenik yang tampak dalam citra diekstraksi, dikelompokkan, dilakukan groundcheck kemudian dianalisis. Menurut Lu (2003) deteksi perubahan fitur permukaan bumi dalam suatu periode waktu merupakan hal penting untuk memahami hubungan antara manusia dan fenomena alam, yang berkaitan dengan menyusun keputusan pengelolaan dan penggunaan sumber daya alam. Lu (2003) meringkas penggunaan teknologi remote sensing untuk mendeteksi perubahan dalam 10 aspek yakni: (1) land-use and land-cover (LULC) change, (2) Perubahan hutan atau vegetasi (3) Penilaian kerusakan hutan dan defoliasi (4) deforestasi, regenerasi dan pemanenan selektif (5) Perubahan lahan basah/wetland (6) Kebakaran hutan (7) Perubahan lansekap (8) Perubahan daerah perkotaan (9) Perubahan lingkungan (10) Penggunaan lainnya seperti monitoring tanaman, monitoring perladangan berpindah, segmentasi jalan dan perubahan keseimbangan massa gletser dan facies.

 

Penggunaan lahan merupakan isu yang lebih kompleks dibanding penutupan lahan karena memiliki perbedaan fungsi meski pada unit lahan yang sama. Hutan, misalnya, menjadi penyedia kayu, mengatur iklim dan air, mengatur rezim iklim dan air, menyerap karbon dioksida, mempertahankan tanah, menyediakan habitat bagi satwa liar dan menyediakan fungsi rekreasi. Ini menjadi trade-off  diantara berbagai fungsi hutan terutama dalam kajian hubungan ekologi-ekonomi dan environmental accounting (Worldbank, 2003). Beberapa konsep untuk menganalisis penggunaan lahan antara lain Vegetation-Impervious Surface-Soil yang dikembangkan oleh (Ridd, 1995), pendekatan fungsi dan pendekatan aktifitas (Jansen dan Gregorio, 2002) dan pendekatan struktur lanskap yang dikembangkan para ahli ekologi (Garigal dan Barbara, 1995).

 

Ridd mengadaptasi konsep segitiga tanah (clay, silt, sand) dan menyatakan bahwa komposisi spasial tutupan lanskap dapat diklasifikasikan dalam kelas vegetasi, lahan terbangun (impervious surface), tanah (soil) sebagaimana pada gambar 2. Dinamika perubahan lahan menurut VIS merupakan perubahan komposisi diantara ketiga jenis tutupan tersebut. Ridd menyatakan bahwa VIS merupakan framework yang dapat menjadi dasar standarisasi parameter komposisi biofisik urban lanskap. Lebih jauh model VIS dapat digunakan untuk mendeteksi perubahan dan pertumbuhan kota, analisis impak urbanisasi, menginvestigasi hubungan energi dan air serta beberapa dimensi dari analisis ekosistem manusia di suatu kota (Ridd, 1995).

vis1

Gambar  2. Model Vegetation-Impervious Surface-Soil (Sumber: Ridd, 1995).

 

Jansen dan Gregorio (2002) mengajukan pendekatan fungsi dan aktifitas sebagai cara mendeskripsikan penutupan dan penggunaan lahan. Pendekatan fungsi adalah menggambarkan penggunaan lahan dalam konteks ekonomi yang menjawab tujuan atau untuk apa tanah digunakan. Pendekatan ini biasanya digunakan untuk deskripsi sektoral penggunaan lahan (misalnya pertanian, kehutanan, perikanan dan lain-lain). Suatu jenis penggunaan lahan dapat digabung meskipun tidak memiliki karakteristik yang bisa tapi melayani tujuan yang sama. Sebagai contoh, jenis penggunaan lahan “pertanian” dapat terdiri dari sawah, tambak dan peternakan. Pendekatan aktifitas menjelaskan apa yang secara aktual dan fisikal suatu lahan digunakan. Kegiatan ini didefinisikan sebagai “kombinasi dari tindakan yang menghasilkan jenis produk tertentu” (United Nation, 1989 dalam Jansen dan Gregorio, 2002). Pendekatan aktifitas mengacu pada suatu proses. Beberapa jenis penggunaan lahan digabungkan dalam satu kelas karena ditujukan untuk aktifitas tunggal. Sebagai contoh, komplek perumahan karyawan perkebunan, jalan dan lahan terbangun lainnya serta lahan perkebunannya itu sendiri  dapat digabung dalam satu kelas pertanian (Jansen dan Gregorio, 2002).

 

Pendekatan struktur lanskap dikembangkan untuk memotret dinamika ekologi yang berlangsung pada suatu kawasan. struktur lanskap terdiri dari komposisi dan konfigurasi yang keduanya membentuk suatu karakter tertentu sebagaimana pada gambar 3. Turner (1990) menyatakan bahwa analisa pola lansekap melalui spasial-temporal analisis dengan memperhatikan variabel diversitas, dominansi dan kontiguitas akan berkontribusi untuk memahami secara umum dinamika lansekap dalam berbagai variasi skala. Struktur lanskap terdiri dari komposisi dan konfigurasi. Komposisi merujuk kepada keberadaan dan jumlah suatu jenis tutupan dan Konfigurasi merujuk kepada  distribusi spasialnya (McGarigal dan Mark, 1995). Analisis struktur lanskap membantu analisis tutupan lahan yang tersaji dalam bentuk grafis ke dalam nilai kuantitatif bentuk (shape) dan ukuran (size) masing-masing tutupan (patches).
polaspasialfragmentasivogtetall

Gambar 3. Karakteristik Struktur lanskap (Forman dan Forman, 1981).

 

Landscape Metric merupakan ukuran kuantitatif yang menjelaskan struktur atau pola spasial suatu lanskap. McGarigal dan Mark (1995) menyusun metric of landscape dalam 65 jenis ukuran yang dikelompokkan dalam 7 Area metrics yaitu: (1) Edge metrics (2) Patch density (3)Patch size and variability metrics (4) Shape metrics (5) Core area metrics (6) Nearest neighbor metrics (7) Diversity metrics. Mc Garigal dan Mark (1995) menyarankan agar penentuan ukuran disesuaikan dengan kebutuhan. Vogth et al. (2007) mengembangkan tehnik analisis fragmentasi melalui parameter Core, Patch, Edge, dan Perforated dimana kelas tutupan yang menjadi titik orientasi adalah kelas hutan (Gambar 4). Perforated adalah piksel hutan yang berada dalam interior patch hutan yang terdegradasi oleh efek tepi. Edge atau tepi adalah piksel hutan sepanjang perimeter hutan yang terdegradasi oleh efek tepi. Patch adalah fragmen hutan yang terisolasi dan tidak tersambung dengan patch hutan lainnya yang terdegradasi oleh efek tepi. Core adalah piksel hutan yang tidak terdegradasi. Luas core disebut kecil jika kurang dari 100 ha, sedang jika 100 – 200 ha dan besar jika lebih dari 200 ha (nilai pembulatan). Lebar Edge bervariasi menurut kajian isu namun berdasarkan literatur ekologi, range mulai dari 50 meter hingga beberapa ratus meter (Vogt et al., 2007).

 

    fragmentasivogtGambar 4. Pola spasial fragmentasi hutan (Vogt et al., 2007)

 bersambung….

DIJITASI OTOMATIS JALAN SUNGAI DENGAN ARCSCAN

Gara-gara bang Jones Gabert saya jadi belajar. Melakukan dan menikmatinya. Kawan kita ini PNS di Kab. Tapanuli Utara yang sedang jadi mahasiswa Perencanaan Wilayah dan males lihat judul tesis itu-itu juga. “Bosan awak lihatnya. Ndak terpakai di pekerjaanku nanti. Mending aku buat gimana caranya nentukan prioritas pemeliharaan jalan”. Lalu dia ngajak ngobrol saya sambil menunjukan peta vektor jaringan jalan yang rumit, banyak, dibikin pake autoCAD. “Semalam aku pusing, cem mana ngolahnya”. Begitu dibuka, C#uk^m41 !!! Tak mampu awak rektifikasi..!! (koq saya jadi ikut2an yah?). “Selain TUDA, ndak adakah TUDP ?” Maksudnya Taput Dalam Peta. “Ah mana ada kulihat itu” timpalnya sambil memainkan iPhone kesayangannya.

Lalu saya inget jurus warisan Mas Rio, GISer KSDA Kupang yang pake Universal Maps Downloader (UMD). Okeylah, saya coba. Gini lay..

Langkah 1. UMD

Pertama, saya harus tahu batas koordinat latitude longitude Kanan atas dan kiri bawah Kab. Taput. Kalo ini saya yakin kita sudah pada tau caranya. Angka itu akan kita inputkan ke UMD.

1

Langkah 2.  SOTOSOP

Mari kita rapikan gambar itu di Photoshop. Tujuannya : Membuat warna jalan menjadi hitam dan sisanya putih semua. Tentu saja tidak akan sempurna hasilnya. Jadi bersabarlah dalam bekerja. Kita suka berfikir sesat dengan merasa gagah kalo pake metodologi yang aneh2 itu. Ingatlah satu hal, dalam pekerjaan riset, DATA’lah Tuhanmu. Maksudnya, kalo pun datanya bohong, berbohonglah secara serius.

Mari buka sotosop, mari buka gambar *.BMP hasil sedot UMD, mari kita hitamkan garis jalan, mari kita putihkan sisanya pake tool REPLACE COLOR (saya pake sotospo 7, tool ada di Menu ImageàAdjustments à Replace Color…)

2

  1. pilih warna dengan Eyedroper tool yang kayak pipet itu.
  2. Lightness, geser full ke kanan jadi putih, ke kiri jadi item.
  3. Add to sample, pake ini untuk nambahin warna yang laen.

Amati dulu warna-warna itu sebelum menyusun skenario menghitam-putihkan tema/obyek gambar. Atur-aturlah kontrasnya dulu agar warna garis jalan itu beda maksimal sama yang laen. Jangan berharap hasilnya sempurna. Anda mungkin masih harus menghapus manual sisa “kotoran” warna yang bukan jalan. Sudah ? Simpanlah hasilnya.

Ctt:

 Saya membiasakan menyimpan dgn nama yg lain dan tidak lupa mengcopy file BMPW-nya dengan nama copy-an yang sama. Jadi saat dibuka di aplikasi GIS gambar itu tetep berreferensi koordinat.

Satu lagi, ArcScan minta gambarnya itu monocrhome. Banyak cara untuk itu. Tapi saya suka pake MS-Paint aja. File gambar itu saya buka lalu save as Monochrome Bitmap. Iyain aja kalo ditanya “The color quality might be reduced..

 

Langkah 3. ARCSCAN

Mari buka Arcmap. Panggil tool ArcScan. Tool ini akan aktif jika :

  1. File gambar anda berkualitas monokrom
  2. Ada file vektor polyline dalam keadaan teredit untuk menampung gambar jalan itu jadi vektor jalan. Jadi, buat dulu file bertipe Polyline dengan proyeksi pilihan WGS 84. Lalu klik Start editing.
  3. Sudah ? Di tool ArcScan itu klik menu Vectorization à Generate Features…

Saya kira setengah batang rokok cukuplah untuk menunggu.

Semoga bermanfaat.

 

 

Tips Imut delete Field di Arcmap

Sering kita direpotkan dengan field yang banyak akibat merge layer sekian provinsi yang tipe fieldnya beda, atau hasil konversi klasifikasi object based atau tool fragmentasi, lalu kita memutuskan tidak memerlukan beberapa field itu. Hapus satu persatu terkadang butuh waktu lama atau malah nge-hang karena kebetulan recordnya ratusan ribu. Yawdah panggil “delete field” aza kayak gambar berikut ini…

semoga berfaedah…

delete fields

 

 

PREDIKSI PERUBAHAN LAHAN, IDRISI dan Modul CA Markov

Konon katanya perubahan lahan itu bisa diprediksi dengan 2 data interpretasi citra berbeda tahun (baiknya ditambah satu lagi untuk sandaran cari nilai kappa yang ok). Saya tentu saja awam.  Daripada salah jelasin, mending silakan melongok ke https://forums.clarklabs.org/entries/21816678-Cellular-Automata-using-Idrisi atau http://uhaweb.hartford.edu/gatetutor/idrisi/specsa2z.html. Saya hanya cerita step by stepnya saja. Mohon para suhu mengkoreksi apabila ada kekeliruan.

Saya pake data landsat tahun 1992 dan 2001 (selisih 9 tahun, angka ini nanti dipake dalam penghitungan matriks transisi) untuk kecamatan Rangkasbitung Banten. Dengan sembarangan dijit di ArcGIS, saya dapatkan shapefiles dengan kelas tutupan 3 saja: area terbuka, vegetasi dan sungai. Koq gitu sih? biar ajalah yang penting dapat contoh data. Sengaja biar tak banyak mengetik, saya sajikan dalam gambar. Tapi sebelumnya, ada syarat yg harus dipatuhi: (1)  Jumlah dan nama kelas musti sama. Usahakan juga FID untuk id kelas agar sama (bisa aja sih nanti dibetulin di IDRISI) (2) Awan ga boleh ikut. Apapun caranya. Ini kan prediksi lahan, bukan prediksi awan hehehe.

 

1. Ini persiapan datanya :

m1

 

2. Jalankan IDRISI, konversi kedua shapefiles tutupan lahan menjadi file vektor IDRISI (format *.vct).

m3

 

 

3. konversi 2 file vektor IDRISI hasil import itu menjadi raster  IDRISI (format *.rst).

m4

 

 

4. Ini hasilnya. Yang atas itu file vektor idrisi dan yang bawah file rasternya.

m5

 

5. Menjalankan modul Markov untuk membuat file transisi estimatornya. Apa itu ? hehehe mangga dihaturan calik di https://forums.clarklabs.org. Aing mah teu wasa. di modul ini akan dihasilkan koleksi file (*.rgf) yang berisi kumpulan file gambar sesuai jumlah kelasnya.

m6

 

6. Menjalankan modul CA MARKOV. Nah tahapan ini akan menghasilkan peta yang menggambarkan prediksi perubahan lahan. Terserah mau memprediksi sampe berapa tahun ke depan. Tool ini akan membantu kita dalam merencanakan tata ruang atau penataan zonasi atau apapun kreatifitas kita saat mengekstraks informasi dari gambar yang dihasilkan atau tujuan awal melakukan ini. Atau mengkonversi lagi ke vektor dan melakukan kalkulasi lanjutan untuk tujuan berikutnya ? mangga.


m7

 

Semoga berfaedah.

Ikuti

Kirimkan setiap pos baru ke Kotak Masuk Anda.