PlanetScope: Citra Satelit dengan Ketersediaan Data yang Lengkap

Last Updated on July 4, 2024 by Map Vision Indonesia

Data Olahan Citra Satelit PlanetScope Warna Natural Skala 1 : 15.000 di Wilayah Kota Tanjungpinang, Provinsi Kepulauan Riau
(Image Copyright: Planet; Courtesy of Map Vision Indonesia)

DAPATKAN CITRA SATELIT PLANETSCOPE DENGAN KUALITAS TERBAIK & HARGA YANG KOMPETITIF DI MAP VISION INDONESIA

UNTUK INFORMASI LEBIH LANJUT DAPAT MENGHUBUNGI KAMI PADA NOMOR TELEPON (WhatsApp): 0878 2292 5861 | E-MAIL: mapvisionindonesia@gmail.com

Kendala terbesar dalam pengadaan atau pembelian data original citra satelit komersial yaitu tingkat ketersediaan datanya. Walau beberapa satelit observasi bumi komersial mempunyai waktu kembali ke tempat semula (revisit time) bisa dalam hitungan hari, nyatanya tingkat ketersediaan datanya di sebuah area kerap kali sangat rendah atau bahkan kami menemukan beberapa area tidak tersedia datanya sama sekali dalam jangka waktu 1 tahun. Berbeda halnya dengan citra satelit yang dapat kita peroleh secara gratis semisal Landsat 8 yang konsisten melakukan perekaman dan menghasilkan citra satelit dengan waktu hampir setiap 2 minggu sekali.

Mengapa hal itu bisa terjadi?, berikut ini beberapa prediksi kami terkait hal tersebut:

1). Efisiensi

Semakin tinggi resolusi spasial dan semakin beragam tingkat resolusi spektral dari citra yang dihasilkan oleh sebuah satelit observasi bumi, ukuran data hasil perekamannya akan semakin besar.

Sisi lain, tentunya terdapat kapasitas maksimal yang dapat disimpan oleh tempat penyimpanan data yang terdapat pada satelit.

Oleh karena itu, biasanya cakupan area dalam satu kali perekaman oleh 1 (satu) satelit penghasil citra dengan resolusi spasial yang lebih tinggi, cakupannya lebih sedikit dibandingkan satelit yang menghasilkan citra dengan resolusi spasial yang lebih rendah, yang berimbas pada tingkat ketersediaan datanya.

Menilik kondisi tersebut, perusahaan yang memiliki dan menjalankan satelit observasi bumi terutama yang menghasilkan citra dengan resolusi spasial yang sangat tinggi, akan melakukan hitung–hitungan secara mendetail dan presisi terkait pemilihan area mana yang akan direkam dan juga tidak, untuk menghindari kerugian dan mendapatkan keuntungan sesuai yang diinginkan oleh perusahaan.

Pemilihan area yang tidak direkam dalam jangka waktu tertentu, kami perkirakan berdasarkan kondisi sebagai berikut:

• Area tersebut sepanjang waktu lebih sering tertutup oleh keberadaan awan. Untuk data citra satelit optis, keberadaan awan terutama awan yang tebal yang banyak membuat data tersebut tidak berguna, karena menutupi keberadaan objek yang ada di bawah awan tersebut. Informasi yang ingin diperoleh pada area tersebut praktis tidak bisa didapatkan;
• Permintaan pada area tersebut minim;

BACA JUGA:

1). SkySat

2). Cara Memperoleh Citra Satelit Komersial untuk Kepentingan Anda

3). Penjelasan Lengkap Citra Satelit SPOT–7

4). Penjelasan Lengkap Citra Satelit SPOT–6

5). Memahami Penginderaan Jauh

2). Jumlah Satelit

Pada poin sebelumnya, kami telah menyampaikan perkiraan terkait sebuah area yang tidak banyak diambil perekaman dalam jangka waktu tertentu salah satunya diakibatkan oleh keberadaan awan tebal yang lebih sering hadir sepanjang waktu.

Untuk kendala tersebut, solusi yang dapat dilakukan salah satunya yaitu melakukan perekaman sesering mungkin pada area tersebut dengan cara menambah jumlah satelit yang beroperasi dan membuat sebuah konstelasi.

Dengan intensitas perekaman yang lebih sering, maka diharapkan terdapat satu waktu pada area tersebut tingkat tutupan awannya dapat lebih rendah atau bahkan bisa bebas dari awan. Andai ternyata kehadiran awan tebal di area tersebut senantiasa banyak, maka kita dapat berharap posisi dan bentuk awannya berbeda–beda, sehingga tingkat tutupan awannya dapat direduksi atau bahkan hilang sama sekali melalui proses cloud remove (menghilangkan awan tebal) melalui penggunaan beberapa data citra satelit yang mempunyai waktu perekaman yang berbeda, sedangkan untuk awan tipis (hazy) dapat dicoba terlebih dahulu melalui proses pengolahan koreksi atmosferik untuk mengurangi atau bahkan menghilang sama sekali dari data citra satelit.

Gambar 1. Proses Cloud Remove Citra Satelit dan Mosaic serta Color Balancing Menggunakan Dua Data Citra Satelit
(Image Copyright: Maxar Intelligence; Courtesy of Map Vision Indonesia)

Namun, tentu saja penambahan satelit yang beroperasi membutuhkan biaya sangat besar apalagi untuk satelit penghasil citra dengan resolusi spasial sangat tinggi. Sebagai perbandingan, biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan Maxar Intelligence (dulu bernama Maxar Technologies dan sebelumnya lagi bernama DigitalGlobe) untuk membuat 1 (satu) Satelit WorldView–4 yang mampu menghasilkan citra dengan resolusi spasial mencapai 30 cm (0,3 m), menghabiskan anggaran hingga 650 juta USD atau lebih dari 8 triliun rupiah berdasarkan kurs yang berlaku saat itu.

Beberapa perusahaan sebenarnya sudah mengakali mahalnya pembuatan satelit observasi bumi dengan membuat satelit yang berukuran mini, seperti contohnya perusahaan Planet dari Amerika Serikat. Planet menciptakan satelit mini SkySat yang dapat menghasilkan citra dengan resolusi spasial sekitar 1 m, akan tetapi secara umum kualitas data citra satelit yang dihasilkan masih di bawah satelit berukuran “normal”.

Penambahan jumlah satelit ini mutlak dilakukan dalam kondisi saat ini, agar keberadaan data citra satelit masih bisa dianggap relevan oleh berbagai sektor untuk memenuhi kebutuhan mereka akan data tampilan permukaan bumi pada suatu waktu yang mereka inginkan.

PlanetScope

Perusahaan Planet dari Amerika Serikat memahami permasalahan yang terjadi terkait ketersediaan data citra satelit, dan menjadikannya sebagai sebuah peluang untuk menyeruak sebagai pemimpin pasar untuk penyediaan data citra satelit.

Planet memberikan solusi terhadap permasalahan yang ada dengan melakukan strategi lewat “pengiriman” sebanyak mungkin satelit observasi bumi walaupun berukuran mini (untuk menekan harga pembuatan satelit) yang bernama Dove sejak tahun 2014. Tercatat hingga saat ini lebih dari 180 buah Satelit Dove tengah beroperasi di luar angkasa.

Gambar 4. Satelit Dove Penghasil Citra Satelit PlanetScope
(Image Credit: Planet)

Satelit Dove menghasilkan citra beresolusi spasial kelas 3 meter, dengan resolusi spektral 4 band & 8 band (tergantung hasil perekaman dari tipe instrumen Satelit Dove) yang diberi nama PlanetScope. Citra Satelit PlanetScope tersedia hampir setiap harinya pada setiap jengkal lahan yang ada di permukaan Bumi karena ratusan Satelit Dove mampu merekam data permukaan bumi hingga 350 juta km² per harinya.

Tabel 1. Rangkuman Spesifikasi Citra Satelit PlanetScope

Ketersediaan data yang melimpah ini – seperti yang dibahas sebelumnya, memberikan banyak manfaat bagi beragam sektor. Sebagai contoh, sektor pertambangan yang memerlukan data citra satelit setiap tahunnya untuk kepentingan perizinan seperti Izin Pinjam Pakai Kawasan Hutan (IPPKH) tidak akan kesulitan lagi mendapatkan data citra satelit dengan range liputan perekaman antara 1 tahun hingga 6 bulan terakhir dari hari permintaan penyediaan data citra satelit.

Selain itu, dengan ketersediaan data Citra Satelit PlanetScope yang masif dan terus update, maka monitoring menggunakan citra satelit dalam hitungan hari terhadap penggunaan lahan sebuah kawasan ataupun project yang tengah dilakukan di sebuah area, menjadi sesuatu yang dapat dilakukan.

Namun, tiada gading yang tak retak, begitu pula dengan Citra Satelit PlanetScope. Digdaya lewat ketersediaan datanya yang tumpah ruah, tapi Citra Satelit PlanetScope pun tak luput dari kekurangan, seperti berikut ini:

1). Resolusi Spasial

Saat ini era di mana satelit observasi bumi mampu menghasilkan citra dengan resolusi spasial mencapai 30 cm (0,3 m), yang memberikan kenampakan detail suatu objek di permukaan Bumi, bahkan kita mampu mengidentifikasi sebuah mobil yang berada di jalan raya, seperti Citra Satelit WorldView–3, WorldView–4, WorldView Legion dari Maxar Intelligence serta Pleiades Neo dari Airbus Defence & Space.

Citra Satelit PlanetScope dengan resolusi spasial 10 kali lipat lebih rendah dibandingkan citra satelit yang mempunyai resolusi spasial tertinggi saat ini, tentunya memberikan tampilan yang kurang detail. Dengan tingkat resolusi spasial kelas 3 meter, skala maksimal yang lazim dihasilkan oleh Citra Satelit PlanetScope berkisar pada skala 1 : 15.000 sampai dengan 1 : 10.000 – tergantung tingkat sudut perekamannya.

Oleh karenanya, untuk melakukan identifikasi terutama objek–objek berukuran kecil tidak semudah menggunakan citra satelit resolusi sangat tinggi seperti contohnya bangunan rumah penduduk yang tidak berkumpul, diperlukan seorang interpreter berpengalaman yang mampu melakukan interpretasi terhadap data olahan Citra Satelit PlanetScope warna natural beserta warna tidak sebenarnya (false color).

Berikut ini kami sajikan perbandingan tampilan data olahan Citra Satelit PlanetScope warna natural yang memiliki resolusi spasial kelas 3,125 meter dengan data olahan Citra Satelit WorldView–4 warna natural yang mempunyai resolusi spasial kelas 0,5 meter:

Gambar 5. Perbandingan Tampilan Data Olahan Citra Satelit PlanetScope Warna Natural dengan Data Olahan Citra Satelit WorldView–4 pada Skala 1 : 15.000
(Image Copyright: Planet (PlanetScope) & Maxar Intelligence (WorldView–4); Courtesy of Map Vision Indonesia)

Gambar 5 di atas memperlihatkan kenampakan tampilan data olahan Citra Satelit PlanetScope warna natural dengan data olahan Citra Satelit WorldView–4 pada salah satu skala maksimal yang lazim pada PlanetScope yakni 1 : 15.000.

Terlihat bahwa pada skala maksimalnya, data olahan Citra Satelit PlanetScope dapat dipergunakan untuk melakukan identifikasi berbagai objek dalam ukuran yang cukup luas seperti tambang terbuka, kolam dalam pertambangan, sungai besar, hutan, jalan besar, semak belukar, dan lahan terbuka.

Sekarang mari kita bandingkan antara data olahan Citra Satelit PlanetScope warna natural dengan data olahan Citra Satelit WorldView–4 warna natural pada salah satu skala maksimal yang lazim pada WorldView–4 yakni 1 : 2.000:

Gambar 6. Perbandingan Tampilan Data Olahan Citra Satelit PlanetScope Warna Natural dengan Data Olahan Citra Satelit WorldView–4 pada Skala 1 : 2.000
(Image Copyright: Planet (PlanetScope) & Maxar Intelligence (WorldView–4); Courtesy of Map Vision Indonesia)

Pada skala yang lebih kecil, terlihat bahwa tampilan data olahan Citra Satelit PlanetScope sudah pecah dan sulit untuk melakukan identifikasi objek–objek yang berukuran lebih kecil seperti perumahan penduduk ataupun jalan kecil. Berbeda dengan tampilan data olahan Citra Satelit WorldView–4 pada skala yang sama yaitu 1 : 2.000, yang mampu memperlihatkan secara jelas kenampakan masing–masing bangunan dan jalan kecil yang ada di wilayah tersebut.

Seperti telah dijelaskan sebelumnya, tampilan data olahan Citra Satelit PlanetScope warna natural pada skala 1 : 2.000 sudah pecah dan tidak jelas untuk objek–objek yang berukuran kecil, namun dengan pengalaman seorang interpreter dan juga melalui penggunaan data olahan Citra Satelit PlanetScope warna semu (false color) seperti contohnya warna hijau semu, identifikasi objek–objek berukuran kecil seperti bangunan dapat diperkirakan, seperti tampak pada Gambar 7 di bawah ini:

Gambar 7. Perbandingan Tampilan Data Olahan Citra Satelit PlanetScope Warna Natural dan Warna Tidak Sebenarnya (False Color) Hijau Semu dengan Data Olahan Citra Satelit WorldView–4 pada Skala 1 : 2.000
(Image Copyright: Planet (PlanetScope) & Maxar Intelligence (WorldView–4); Courtesy of Map Vision Indonesia)

[Silahkan klik untuk melihat gambar pada  ukuran sebenarnya]

Terlihat dari Gambar 6 di atas, penggunaan data olahan Citra Satelit PlanetScope warna tidak sebenarnya (false color) hijau semu memberikan kenampakan warna yang kontras antar kelas objek tutupan lahan, sehingga kita lebih mampu melakukan interpretasi terhadap objek yang terdapat pada data citra satelit tersebut.

2). “Cacat” Tampilan

Untuk beberapa data Citra Satelit PlanetScope terutama untuk satelit yang awal beroperasi, terdapat “cacat” tampilan berupa tampilnya garis–garis melintang pada Citra Satelit PlanetScope, seperti ditunjukkan di bawah ini:

Gambar 8. Garis–Garis Melintang pada Citra Satelit PlanetScope
(Image Copyright: Planet; Courtesy of Map Vision Indonesia)

Terlihat dari data olahan Citra Satelit PlanetScope warna natural di atas, terdapat garis–garis berwarna merah dan biru yang melintang, walaupun secara umum tidak menghalangi kenampakan objek yang terdapat pada data citra satelit tersebut, namun agak mengganggu dalam proses interpretasi dan menurunkan tampilan estetika datanya.

Selain itu, kami juga beberapa kali mendapatkan tampilan warna yang berbeda dalam satu scene data original Citra Satelit PlanetScope. Hal ini kami perkirakan terjadi karena 1 scene data original Citra Satelit PlanetScope merupakan gabungan dari beberapa data citra satelit hasil perekaman pada tanggal yang sama yang saling tumpang tindih, dimana tampaknya terdapat perbedaan kondisi atmosferik antar data citra satelit tersebut.

Dari pengalaman kami, hanya segelintir saja data original Citra Satelit PlanetScope mempunyai tampilan yang “abnormal” tersebut, namun sayangnya agak sulit menghindari jika kita ternyata mendapatkan data yang diorder mempunyai “kecacatan” tersebut terutama untuk tampilan garis–garis yang melintang, berhubung pada quicklook/preview data original Citra Satelit PlanetScope hanya menampilkan tampilan kualitas rendah sehingga sulit untuk melihat data yang tidak “normal”.

Kabar baiknya sendiri, untuk data original Citra Satelit PlanetScope perekaman beberapa tahun terakhir jarang ditemukan data yang “abnormal” tersebut, karena pihak Planet melakukan serangkaian peningkatan kualitas terhadap citra yang dihasilkan oleh satelit-satelit generasi terbaru yang beroperasi, seperti peningkatan ketajaman tampilan citra satelit, warna yang lebih “hidup” dan “kaya”, serta lain sebagainya.

Contoh Tampilan Citra Satelit PlanetScope

Berikut ini, kami sajikan beberapa contoh tampilan data olahan Citra Satelit PlanetScope yang pernah Map Vision Indonesia kerjakan:

Data Olahan Citra Satelit PlanetScope Warna Natural Skala 1 : 15.000 di Wilayah Kabupaten Konawe Selatan, Provinsi Sulawesi Tenggara
(Image Copyright: Planet; Courtesy of Map Vision Indonesia)

Data Olahan Citra Satelit PlanetScope Warna Natural Skala 1 : 15.000 di Wilayah Kabupaten Sarolangun, Provinsi Jambi
(Image Copyright: Planet; Courtesy of Map Vision Indonesia)

Data Olahan Citra Satelit PlanetScope Warna Hijau Semu (False Color) Skala 1 : 15.000 di Wilayah Kabupaten Sarolangun, Provinsi Jambi
(Image Copyright: Planet; Courtesy of Map Vision Indonesia)

Data Olahan Citra Satelit PlanetScope Warna Merah Semu (False Color) Skala 1 : 15.000 di Wilayah Kabupaten Sarolangun, Provinsi Jambi
(Image Copyright: Planet; Courtesy of Map Vision Indonesia)

Data Olahan Citra Satelit PlanetScope Warna Natural Skala 1 : 15.000 di Wilayah Kabupaten Sarolangun, Provinsi Jambi
(Image Copyright: Planet; Courtesy of Map Vision Indonesia)

Data Olahan Citra Satelit PlanetScope Warna Natural Skala 1 : 15.000 di Wilayah Kota Tanjungpinang, Provinsi Kepulauan Riau
(Image Copyright: Planet; Courtesy of Map Vision Indonesia)

Data Olahan Citra Satelit PlanetScope Warna Natural Skala 1 : 15.000 di Wilayah Kabupaten Karimun, Provinsi Kepulauan Riau
(Image Copyright: Planet; Courtesy of Map Vision Indonesia)

Data Olahan Citra Satelit PlanetScope Warna Natural (Shaded Relief) Skala 1 : 25.000 di Wilayah Kabupaten Konawe Selatan, Provinsi Sulawesi Tenggara
(Image Copyright: Planet; Courtesy of Map Vision Indonesia)

Tampilan 3D (3D View) Data Olahan Citra Satelit PlanetScope Warna Natural di Wilayah Kabupaten Konawe Selatan, Provinsi Sulawesi Tenggara
(Image Copyright: Planet; Courtesy of Map Vision Indonesia)

Data Olahan Citra Satelit PlanetScope Warna Natural Skala 1 : 15.000 di Wilayah Kabupaten Solok Selatan, Provinsi Sumatera Barat
(Image Copyright: Planet; Courtesy of Map Vision Indonesia)

Perbedaan Data Original & Data Olahan Citra Satelit PlanetScope
(Image Copyright: Planet; Courtesy of Map Vision Indonesia)

Data Olahan Citra Satelit PlanetScope Warna Merah Semu (False Color) Skala 1 : 15.000 di Wilayah Kabupaten Karimun, Provinsi Kepulauan Riau
(Image Copyright: Planet; Courtesy of Map Vision Indonesia)

Keterangan Pembelian Data Original Citra Satelit PlanetScope

1). Ketersediaan data arsip original Citra Satelit PlanetScope dengan resolusi spektral 4 band (Red, Green, Blue, dan Near InfraRed), dan 8 band (Red, Green, Blue, Near InfraRed, Yellow, Coastal Blue, Green I, dan Red Edge) berbeda–beda untuk setiap wilayah, tergantung dari tipe instrumen Satelit Dove yang merekam wilayah tersebut;

2). Tingkat resolusi spasial asli data arsip original Citra Satelit PlanetScope antara 3 sampai dengan hampir mencapai 5 meter, dan tiap wilayah berbeda–beda, tergantung dari tipe instrumen Satelit Dove yang merekam wilayah tersebut serta sudut perekamannya, namun untuk saat ini data original Citra Satelit PlanetScope disediakan semuanya dalam resolusi spasial kelas 3 meter;

3). Tipe produk data original Citra Satelit PlanetScope yang kami jual saat ini yaitu PlanetScope Scene Product;

PlanetScope Scene Product merupakan produk Citra Satelit PlanetScope berdasarkan satu scene hasil perekaman, yang tumpang tindih dengan scene hasil perekaman lain yang dilakukan secara simultan dan tidak diatur dalam sebuah sistem grid berbentuk kotak (tiling grid system).

Ketentuan Pembelian dan atau Pengolahan Serta Mapping Data Citra Satelit PlanetScope:

1). Minimal luasan area order pembelian dan atau yang disertai pengolahan yakni 250 km², dengan bentuk area order mempunyai lebar minimal 2 km dan jumlah verteks penyusunnya sedikit;

2). Minimal luasan area order untuk mapping dari data olahan Citra Satelit PlanetScope yakni 30 km²;

3). DP minimal 70 persen untuk pembelian yang disertai dengan pengolahan data original dan atau mapping dari citra satelit olahan;

4). Pembayaran 100 persen di muka untuk pembelian data originalnya saja;

5). Lama pengerjaan pengolahan dan atau mapping data Citra Satelit PlanetScope tergantung luasan area order serta tingkat kesulitan pengerjaannya, yang akan kami informasikan pada quotation order yang kami kirimkan kepada pihak customer;

6). Penawaran harga (quotation order) dari area yang hendak diorder akan kami kirimkan bersamaan dengan quicklook/preview citra satelit yang meng-cover area order.

Untuk respon yang lebih cepat, kami mohon kepada Anda yang serius untuk membeli data original Citra Satelit PlanetScope beserta dengan pengolahannya ataupun dimapping, untuk menghubungi kami via WA/Telepon atau e–mail, dan tidak hanya melalui kolom komentar di bawah, karena kami tidak melakukan pengecekan terhadap website ini setiap harinya.

Hubungi Kami Di:

No. Telepon (WA/SMS/Telepon):  0878 2292 5861 (XL) atau 0857 2016 4965 (INDOSAT)

E–mail: mapvisionindonesia@gmail.com atau cs@mapvisionindo.com

Kami harapkan juga kepada Anda untuk mengirimkan data area yang akan diorder supaya perhitungan luas area yang akan diorder presisi, berhubung perhitungan pembelian dan atau pengolahan serta mapping data Citra Satelit PlanetScope dihitung per kilometer persegi, sehingga Anda tidak hanya menyebutkan nama dari area yang akan diordernya saja.

Data area order dapat berupa data area (polygon)/garis (lines) dalam bentuk vektor dengan format data Shape File (.shp), atau AutoCAD files (.dxfatau .dwg), atau Google Earth files (.kml atau .kmz), atau data titik–titik koordinat dalam sistem proyeksi Geodetik/UTM dengan datum WGS 84.

Namun jika Anda tidak mengenal/tidak familiar dengan bentuk format data tersebut, Anda dapat mengirimkan saja hasil capture/screenshot area order di Google Earth atau Google Maps atau Anda dapat berkonsultasi terlebih dahulu dengan kami untuk pembuatan area order melalui nomor WA atau e–mail yang tertera di atas.

Terima kasih kami ucapkan atas perhatiannya.

Untuk memudahkan bagi Anda yang serius ingin melakukan pemesanan data Citra Satelit PlanetScope atau hendak berkonsultasi terlebih dahulu, silahkan klik tombol menuju nomor WhatsApp (WA) kami berikut ini:

POSTINGAN MENARIK LAINNYA:

1). [Tutorial] Membuka File Geodatabase di QGIS versi 3.x

2). [Tutorial] Menampilkan Informasi Cuaca di QGIS

3). [Tutorial] Cara Memperoleh Anotasi di Google Maps

4). [Tutorial] Membuat Area Buffer dalam Beberapa Radius Menggunakan QGIS

5). [Tutorial] Menghitung Volume Data Raster Menggunakan QGIS

Author: Map Vision IndonesiaMap Vision Indonesia merupakan team yang berisikan praktisi di bidang Citra Satelit, Penginderaan Jauh (Remote Sensing), Sistem Informasi Geografis (SIG), serta Pemetaan pada umumnya. Kami telah berpengalaman khususnya mengerjakan ratusan proyek pengadaan dan pengolahan serta mapping data citra satelit berbagai resolusi dari beragam vendor sejak tahun 2013.

Twitter Facebook