GeoTIFF: Format File Penting untuk Data Raster Geospasial

Home » tutorial

Pengenalan

GeoTIFF telah menjadi format yang unggul untuk siapa saja yang bekerja dengan data raster geospatial, berkat dari kehandalan dalam menyimpan metadata yang kaya disamping hanya menyediakan data raster. Dari citra satelit hingga Digital Elevation Model (DEMs), geotiff menawarkan kelincahan dan akurasi yang dibutuhkan baik itu dalam disiplin monitor lingkungan, perencanaan perkotaan, dan kartografi. Artikle ini akan menggali mengenai asal usul GeoTIFF, keunggulannya, bagaimana geotiff menyimpan data spasial, dan bagaimana cara memeriksa metadata menggunakan Python.

Sejarah GeoTIFF

Pengembangan GeoTIFF awalnya dimulai diawal tahun 1990-an. Sebelum itu, belum ada suatu cara standar untuk menyimpan data raster yang didalamnya termuat informasi geospatial. NASA’s Jet Propulsion Laboratory (JPL) dan kolaborator lainnya memimpin pengembangan dari geotiff untuk mengatasi kebutuhan ini.

  • 1995: versi resmi spesifikasi GeoTIFF pertama diluncurkan. Geotiff ini meningkatkan kemampuan standar TIFF untuk mengakomodasi kebutuhan metadata geospatial, seperti sistem referensi koordinat dan geotransformasi matriks, memungkinkan penempatan akurat koordinat geografis
  • 1990s-2000: GeoTIFF mengalami adopsi yang cepat disepanjang industri, umumnya pada GIS dan remote sensing, karena kehandalannya dengan software seperti ArcGIS, Erdas Imagine, dan software open-source lainnya seperti AGIS dan GDAL.
  • 2019: Open Geospatial Consortium (OGC) mengakui GeoTIFF sebagai sebuah standar resmi, kemudian memposisikannya dalam ekosistem data geospatial. Langkah ini mendorong adopsi dan peningkatan terus menerus untuk GeoTIFF.

Sejarah dari awal pengembangan GeoTIFF dan dukungan yang luas menyebabkan menjadi format pilihan untuk data raster geospatial sampai hari ini.

Keuntungan geotiff

  1. Akurasi tinggi: memungkinkan data geolokasi yang akurat
  2. Mandiri: file GeoTIFF menyimpan data dan metadata dalam satu file, menyederhanakan pertukaran dan penggunaan data
  3. Kompatibilitas luas: didukung oleh kebanyakan software GIS dan remote sensing

Bagaiamana GeoTIFF menyimpan data geospatial

GeoTIFF file melampaui penyimpanan data pixel dengan juga menanamkan metadata spasial. Berikut merupakan bagaiamana cara informasi geospasial ditanamkan:

  • Sistem Referensi Koordinat: GeoTIFF menyertakan metadata mengenai proyeksi peta dan sistem koordinat. Ini memungkinkan sebuah gambar untuk dapat secara akurat ditempatkan pada suatu permukaan bumi, baik itu menggunakan UTM, WGS84, atau proyeksi lainya
  • Matrix Geo-Transformasi: Sebuah matrix transformasi mentranlasi suatu lokasi pixel kedalam koordinat geografis. Matrix ini berisi:
    • Awal (pojok kiri atas): menentukan lokasi geografis dari suatu pixel yang berada pada ujung atas kiri pixel
    • Ukuran pixel: menentukan ukuran spasial dengan mengindikasi jarak sebenarnya dari suatu permukaan bumi yang direpresentasikan dari suatu pixel
    • Informasi rotasi: jika suatu image ‘ditarik’ atau dirotasi, matriks akan menghitung ini untuk dilakukan transformasi
  • Tag georeference: TIFF format memungkinkan untuk sebuah tag, dan GeoTIFF menggunakan tag spesifik untuk menyimpan data geospasial:
    • Model Tie Point Tag: menautkan spesifik lokasi pixel dengan koordinat geografis
    • Model Pixel Scale Tag: mendefinisikan ukuran untuk setiap pixel dalam hal unit real-word
    • Model Transformation Tag: menyediakan transformasi tambahan jika dibutuhkan

Dengan menyimpan informasi berikut dalam suatu file, file geotiff mempertahankan konteks spasial dan memungkinkan analisis spasial yang akurat

Bagaimana cara memeriksa metadata GeoTIFF dengan Python

Python menawarkan library yang kuat, seperti GDAL dan Rasterio. Untuk memeriksa dan bekerja dengan file GeoTIFF. Berikut merupakan cara bagaimana memeriksa metadata GeoTIFF dengan menggunakan library tersebut:

Menggunakan GDAL:

https://github.com/donjoe1996/geosai.my.id/blob/main/(241011_geosai)check_geotiff_metadata.ipynb

Kesimpulan

GeoTIFF merupakan sebuah format handal yang memungkinkan data spasial akurat dan kompatibel untuk kebanyakan software GIS. Dengan memuat metadata dan informasi koordinat, geotiff menyediakan kemampuan yang memadai dan standarisasi untuk menangani citra spasial. library Python seperti GDAL dapat memungkinkan untuk akses data GeoTIFF dan mengakses metadatanya menjadi mudah, memudahkan alur pengerjaan dalam hal monitoring lingkungan, remote sensing, dan perencanaan perkotaan

Blender GIS 101

Home » tutorial

Konteks

Artikel ini merupakan tutorial pengenalan mengenai Blender GIS. Pada artikel ini saya akan membahas sedikit mengenai software ini dan bagaimana software mengangani data spasial. Artikel ini tidak akan terlalu panjang dan mendalam membahas tentang Blender GIS.

Sekilas tentang Blender GIS

Blender GIS merupakan sebuah add-on untuk Software Blender, sebuah software popular open-source 3D. Add-on menjembatani kekosongan antara GIS dan 3D modeling, memungkinkan user untuk import, memanipulasi, dan memvisualisasikan data geospatial dengan environment 3D Blender. Software ini memungkinkan integrasi nyata data geografis kedalam scene 3D, sehingga membuatnya merupakan suatu alat untuk urban planners, arsitek, game developers, dan siapa saja yang bekerja dengan menggunakan data geografis yang akurat.

Read more

Membuat Topographic Wetness Index (TWI) Menggunakan SAGA GIS

Home » tutorial

Pengenalan

Topographic Wetness Index (TWI) merupakan sebuah attribute terrain yang dapat mengkuantifikasi pengaruh topography pada process hydrologi pada suatu watershed. Tutorial ini akan memandu anda dalam proses untuk membuat TWI menggunakan System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA) GIS.

Langkah 1: Download dan install SAGA GIS

Pertama-tama, silahkan mendownload dan menginstall SAGA GIS. Merupakan sebuah software gratis dan open source yang berarti bahwa source code dapat dimanipulasi untuk dapat menyesuaikan kebutuhan pengguna. Anda dapat mendownloadnya dari official site SAGA GIS.

Read more

Konversi GeoTIFF ke Numpy Array

Home » tutorial
MODIS imagery dalam format GeoTIFF

Klasifikasi image bertujuan untuk mengkelaskan nilai masing-masing pixel suatu image menjadi suatu kelas diskrit tertentu. Image dapat dikelaskan menjadi dua kelas (binary classification) ataupun lebih. Contoh dalam binary classification adalah mengkelaskan image menjadi kelas badan air atau non badan air.

Klasifikasi image dapat dilakukan dengan menggunakan software pengolah image/GIS seperti ENVI, ArcGIS, QGIS, maupun Google Earth Engine. Software tersebut biasanya sudah memiliki classifier/model untuk kita dapat melakukan klasifikasi.

Lalu bagaimana jika kita ingin membuat model classifer kita sendiri yang kemudian akan kita gunakan untuk melakukan klasifikasi. Banyaknya library open source machine learning memungkinkan hal ini dapat dilakukan saat ini seperti contoh library scikit-learn.

Read more

Tutorial Google Earth Engine Dasar – Masking

Home » tutorial

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:

[Baca juga : Membuat Landcover dengan Google Earth Engine]
[Baca juga: Sumber data Geoportal]

  • 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.

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

Read more

Proses Data LiDAR (Part 1)

Home » tutorial

Proses Data LiDAR

Point Cloud dengan Kode 2 (ground), 5 (high vegetation), 6 (building), dan 8 (model key/reserved)

Tujuan

Dalam tutorial ini, kita akan belajar cara membuka data point cloud LiDAR. Pada tutorial ini kita akan menggunakan software LAStools dan ArcGIS. Setelah mengikuti tutorial ini, kita sudah bisa memproses dan menampilkan data point cloud pada ArcGIS.

Bahan dan Alat

Software

Software yang diperlukan untuk mengikuti tutorial ini adalah :

1. ArcGIS

Disini admin menggunakan ArcGIS versi 10.8. Pastikan untuk extension 3D analyst dan spatial analyst sudah dicentang. ArcGIS akan kita gunakan untuk menampilkan data point cloud yang sudah dalam format .LAS.

2. LAStools

Silahkan download software ini terlebih dahulu. LAStools akan kita gunakan untuk merubah format data point cloud dari format .LAZ menjadi .LAS. Untuk situs resminya silahkan mengunjungi link berikut LAStools.

Read more

Satellite Derived Bathymetry (SDB)

Home » tutorial

Ilustrasi Satellite (unsplash.com/)

Dalam tulisan kali ini kita akan mencoba untuk memahami Satellite Derived Bathymetry (SDB). Jadi untuk mengetahui mengenai SDB ini, kita sebelumnya akan mengupas terlebih dahulu mengenai pengertian batimetri.

[Baca juga : Tutorial Download Data Batimetri (Part 1)]

[Baca juga : Tutorial Download Data Batimetri (Part 2)]

A. Sekilas tentang Batimetri

Batimetri merupakan ukuran tinggi rendahnya dasar laut untuk memberikan informasi tentang dasar laut yang bermanfaat untuk berbagai kepentingan.

Evolusi Teknik Pengambilan Data Batimetri

1. Shipborne

Pengukuran dengan batu duga (Leadline Survey), Single Beam Echosounder (SBES), dan Multi Beam Echosounder (MBES).

2. Airborne

Light Detection and Ranging (LiDAR) yaitu pengukuran kedalaman dengan memanfaat laser melalui wahana pesawat udara.

3. Space Borne

SDB dan Satellite Lidar Altimetri adalah salah satu teknik penginderaan jauh dengan ekstraksi dari kedalaman laut melalui citra dari satelit dilakukan melalui interpretasi dan analisa yang dihasilkan dari analisa optical imagery yang diperoleh dari beberapa satelit.

Read more

Tutorial Download Data Batimetri (Part 2)

Home » tutorial

GEBCO 2021 Grid diluncurkan pada Juli 2021 dan produk batimetri global ketiga dari General Bathymetric Chart of the Oceans (GEBCO) yang telah dikembangkan oleh Nippon Foundation GEBCO Seabed 2030 Project.

Tutorial download data batimetri ini merupakan bagian kedua. Untuk membaca bagian 1, silahkan mengunjungi halaman berikut : [Baca juga : Tutorial Download Data Batimetri]

Tutorial download data batimetri dari GEBCO (General Bathymetric Chart of the Oceans) atau data Global Terrain Model untuk lautan dan daratan. Data ini memiliki resolusi dengan grid interval 15 detik busur.

Sedikit ulasan tentang GEBCO. Jadi GEBCO merupakan sebuah website yang menyediakan bagan bathymetry lautan dunia yang disediakan untuk umum, selama bertahun-tahun GEBCO sudah menjadi peta refrensi bathymetry lautan dunia bagi para ilmuan dan lainnya.

GEBCO dalam penyediaan data juga beroperasi dibawah IHO (International Hydrographic Organization) dan IOC (Intergorvernmental Oceanographic Commission) dari UNESCO.

Pada tutorial ini, ada 2 tahapan yang akan dilakukan :

  1. Pembuatan kontur dengan Global Mapper
  2. Pembuatan peta batimetri dengan Surfer

Langkah-langkah untuk tutorial download data batimetri adalah sebagai berikut :

Read more

Tutorial Download Data Batimetri (Part 1)

Home » tutorial

GEBCO 2021 Grid diluncurkan pada Juli 2021 dan produk batimetri global ketiga dari General Bathymetric Chart of the Oceans (GEBCO) yang telah dikembangkan oleh Nippon Foundation GEBCO Seabed 2030 Project.

Tutorial download data batimetri dari GEBCO (General Bathymetric Chart of the Oceans) atau data Global Terrain Model untuk lautan dan daratan. Data ini memiliki resolusi dengan grid interval 15 detik busur.

Sedikit ulasan tentang GEBCO. Jadi GEBCO merupakan sebuah website yang menyediakan bagan bathymetry lautan dunia yang disediakan untuk umum, selama bertahun-tahun GEBCO sudah menjadi peta refrensi bathymetry lautan dunia bagi para ilmuan dan lainnya.

[Baca juga : Download shp kabupaten/kota se-Indonesia]

[Baca juga : Cara Import Point di AutoCAD Land Desktop 2009 ]

[Baca juga : Tutoral Download Data Batimetri Part 2]

GEBCO dalam penyediaan data juga beroperasi dibawah IHO (International Hydrographic Organization) dan IOC (Intergorvernmental Oceanographic Commission) dari UNESCO.

Langkah-langkah untuk tutorial download data batimetri adalah sebagai berikut :

Read more

Tipe Data pada Python

Home » tutorial

Tipe data python dapat diibaratkan sebagai pondasi sebuah bangunan. Harus kokoh dan mantap terlebih dahulu sebelum bisa meletakan batu bata dan atap.

MYW

Pada tulisan kali ini saya akan membahas mengenai Bahasa Pemrogaman Python. Dimana-mana kita mendengar Python untuk kegunaanya dalam machine learning, data scientist, AI, dan masih banyak field lainnya.

Sebelum kita belajar mengenai Python ini, maka pertanyaan yang harus diajukan terlebih dahulu adalah.

Mengapa belajar mengenai Python? atau apa pentingya belajar Python?

Well, jawaban singkat saya adalah dengan mengetahui mengenai Python akan membantu kita untuk dapat menyelesaikan banyak masalah baru seperti automatisasi. Ini contohnya untuk seorang GIS Analyst ya.

Tapi untuk jenis pekerjaan lainnya, saya percaya bahwa dengan mengimplementasikan Python dalam pekerjaan dapat meningkatkan produktifitas.

Sebagai seorang GIS analyst mempunyai kemampuan untuk mengolah data spasial dengan menggunakan ArcGIS/QGIS sebenarnya belum cukup menurut admin. Dengan mengetahui dan ahli dalam menggunakan Python seorang GIS Analyst dapat membuat suatu program untuk menyelesaikan masalah yang lebih kompleks lagi.

Read more

Import File Jupyter Notebook Pada WordPress

Home » tutorial

Import File Jupyter Notebook Pada WordPress

Pada artikel kali ini kita akan mencoba mengimport file jupyter notebook (.ipynb) untuk dapat ditampilkan pada WordPress. Yang ingin kita lakukan adalah mencoba menampilkan file jupyter notebook tersebut agar dapat langsung dirender pada WordPress.

Adapun langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:

1. Install plugin WP Pusher dan lalu aktifkan pada WordPress. Plugin ini dapat membantu kita untuk menginstall plugin yang bersumber dari Github.

2. Copy file custom CSS menuju wordpress.

Read more

Install SAGA GIS di Ubuntu 20.04

Home » tutorial

Install SAGA GIS di ubuntu 20.04.

System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA) adalah sebuah software open source yang handal. Software ini admin rasa secara pribadi underated karena masih banyak yang belum tahu. Pada umumnya Software GIS yang sering digunakan adalah ArcGIS/QGIS.

SAGA GIS adalah software GIS gratis dan open source yang dapat digunakan untuk editing dan menganalisa data spasial. Software ini juga berisi banyak kumpulan modul untuk analisa data vektor (titik, garis, dan polygon), table, grid, dan raster.

Read more