GEE Archives - Geosai

Tutorial Google Earth Engine Dasar – Masking

October 17, 2023October 15, 2023 by MYW (Admin)

Home » GEE

Pada tulisan kali ini saya akan membahas tutorial basic Google Earth Engine yaitu mengenai masking. Tujuan dari tutorial ini adalah untuk mendapatkan area pada suatu citra yang diidentifikasi sebagai area perairan dari hasil perhitungan NDVI. Beberapa terminologi yang harus kita pahami terlebih dahulu adalah sebagai berikut:

Thresholding: dalam GEE thresholding merupakan suatu process konversi sebuah image dari nilai kontinyu menjadi image dengan rentang nilai binary, dimana tiap-tiap pixel akan ditentukan menjadi nilai 0 atau 1. Ini dapat dilakukan dengan membandingkan tiap-tiap nilai pixel ke suatu nilai threshold dan menggunakan logical operators untuk membantu kita untuk mempartisi sebuah image kedalam kategori nilai.
Logical operators: dalam GEE ini digunakan untuk mengkombinasikan beberapa boolean expressions atau nilai dan mengembalikan sebuah output nilai boolean. Operator ini dapat digunakan untuk mask image, membuat klasifikasi peta, dan melakukan operasi kondisional lainnnya.
Masking: dalam GEE masking merupakan suatu process identifikasi dan membuang pixel dari sebuah image yang bukan merupakan objek fokus kita. Ini biasanya dilakukan dengan beberapa alasan, seperti untuk menghilangkan awan, bayangan awan, air, ataupun objek yang tidak dikehendaki.

Seperti kita ketahui bahwa nilai NDVI memiliki rentang dari -1 hingga 1, dimana umumnya nilai NDVI dibawah 0 merupakan daerah perairan dan nilai diatas 0.5 merupakan vegetasi. Nilai diantara 0 dan 0.5 biasanya merupakan daerah perkotaan/urban atau bisa jadi juga merupakan daerah dengan vegetasi dengan kerapatan rendah.

Nilai NDVI < 0 merupakan perairan (merah), NDVI > 0.5 daerah memiliki vegetasi (hijau), dan daerah dengan warna putih merupakan daerah urban.

Membuat Landcover dengan Google Earth Engine

February 27, 2024April 1, 2023 by MYW (Admin)

Home » GEE

Google Earth Engine adalah platform sumber terbuka yang menyediakan akses ke data penginderaan jauh global dan memberikan kemampuan analisis dan visualisasi yang kuat. Salah satu aplikasi dari platform ini adalah untuk membuat tutupan lahan/landcover.

Dalam artikel ini, kami akan membahas penggunaan beberapa Indeks Vegetasi sebagai input band dalam melakukan prediksi tutupan lahan. Indeks Vegetasi yang akan digunakan meliputi NDVI, GRVI, OSAVI, dan EVI.

// ######################################################################################################
//                                    ### Set up Vegetaion Indices ###
// ######################################################################################################

var vegIndices = require("users/donjoe826/default:vegIndices")
var ndvi = vegIndices.NDVI(s2CloudMaskedClip, 'B8', 'B4') 
var grvi = vegIndices.GRVI(s2CloudMaskedClip, 'B3', 'B4')
var osavi = vegIndices.OSAVI(s2CloudMaskedClip, 'B8', 'B4')
var evi = vegIndices.EVI(s2CloudMaskedClip, 'B2', 'B3', 'B8')
var ndviTex = vegIndices.NDVITex(ndvi) 
var eviTex = vegIndices.EVITex(ndvi)

Mengunduh NDVI dengan Google Earth Engine (GEE)

February 2, 2022December 30, 2021 by MYW (Admin)

Hi, para pembaca Geosai. Apa kabar semuanya?

Kali ini, saya akan membahas cara mengunduh NDVI dengan menggunakan Google Earth Engine. Jadi untuk yang belum mempunyai akunnya, silahkan untuk register terlebih dahulu ya.

Silahkan untuk download script GEE yang sudah selesai. Saya sertakan juga video diakhir artikel ini.

Normalized Different Vegetation Index (NDVI) dapat digunakan untuk mengukur tingkat kesehatan dari vegetasi. Hal ini dapat dilakukan karena dalam proses fotosintesis, vegetasi yang sehat akan menyerap lebih banyak spektrum cahaya tampak (merah & biru) dan akan memantulkan spektrum sinar infra merah.