Teknologi Hiperspektral (hyperspectral remote sensing technology) merupakan suatu paradigma baru dalam dunia pengindraan jauh (remote sensing) dengan memanfaatkan jumlah kanal (channel) yang berlebih (hyper) sehingga pengguna akan mendapat kesempatan yang lebih luas untuk mengembangkan aplikasi sesuai dengan kebutuhan, khususnya dalam konteks pengelolaan sumber daya alam dan lingkungan. Hal ini tidak dimiliki oleh sistem multispektral dengan keterbatasan jumlah kanal, yang selama ini digunakan. Secara definisi teknologi hiperspektral merupakan cara memperoleh gambaran kondisi di permukaan bumi secara simultan dengan jumlah band/kanal yang banyak (lebih dari 200) serta menggunakan panjang gelombang yang sempit (narrow band) dan saling berdekatan (Evri, M. et. al., 2004)
Ada banyak satelit yang memiliki sensor hiperspektral yang sudah dapat digunakan, misalnya data satelit Hyperion milik Amerika Serikat (terdiri atas 220 kanal dengan rentang panjang gelombang 400 nm - 2500 nm), data satelit CHRIS/Proba milik Eropa, serta jenis airborne seperti sensor (CASI, HYMAP) yang juga sudah banyak digunakan dalam berbagai aplikasi. Gambar 1 memperlihatkan contoh aplikasi teknologi hiperspektral dengan menggunakan pesawat udara (airborne) yang sedang dikaji-terap oleh Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT) (Sadly, et.al., 2004), sedangkan grafik perbandingan karakteristik kanal antara jenis multispektral dan hiperspektral diperlihatkan pada Gambar 2. Dapat dilihat bahwa panjang gelombang dari sistem hiperspektral bersifat kontinu, sempit, dan berdekatan yang memungkinkan untuk mendeteksi objek-objek di permukaan bumi secara kontinu dan lebih detail/terperinci dibandingkan dengan sistem multispektral yang selama ini digunakan. Gambar 3 menunjukkan contoh studi perbandingan yang dilakukan oleh BPPT dan Universitas Gifu, Jepang antara jenis foto udara, sistem multispektral, dan sistem hiperspektral yang digunakan dalam mendeteksi/mengklasifikasi tutupan lahan (tanaman padi). Terlihat bahwa dengan teknologi hiperspektral klasifikasi tanaman padi dapat dilakukan lebih detail dan mampu membedakan jenis tanaman padi serta kondisinya lebih baik dan terperinci dibandingkan dengan menggunakan foto udara dan sistem multispektral yang selama ini digunakan.
Pemanfaatan data pengindraan jauh hiperspektral yang dapat diperoleh secara periodik dan berkesinambungan dapat menjaga kontinuitas penyediaan informasi yang lebih akurat tentang ketersediaan sumber daya pertanian dan karakteristiknya seperti sebaran dan luas lahan sawah, informasi kondisi tanaman padi dalam waktu yang singkat untuk lahan pertanian yang luas, potensi produksi, kerawanannya terhadap pengaruh iklim atau bencana kekeringan, dan pendugaan produksi yang akan dipanen.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar