../../_images/1_0001.png

Bab 6: Bekerja dengan Data Raster

Tujuan Pembelajaran

  • Memuat Data Raster

  • Mengubah simbologi raster

  • Analisis Terrain

Sampai sekarang kita selalu bekerja dengan data vektor, yang terdiri dari fitur, dan fitur itu sendiri terdiri dari titik dan garis. Dalam bab ini Anda akan mempelajari mengenai data raster. Ingat ketika Anda mengedit dengan data OpenStreetMap di JOSM? Titik, garis, dan bentuk yang Anda gambar adalah data vektor. Tetapi ketika Anda menambahkan citra satelit Bing Aerial sebagai latar belakang yang membantu Anda dalam mengedit data OSM, itu disebut data raster. Jadi apa perbedaannya?

Data raster berasal dalam bentuk gambar. Data raster terdiri dari pixel, seperti fotografi, dan sebuah gambar raster selalu memiliki beberapa jumlah pixel lebar dan beberapa jumlah pixel tinggi. Jika Anda memperbesar sampai cukup jauh pada gambar raster, itu akan menjadi blur/tidak jelas, hanya jika Anda membuka foto di komputer dan diperbesar sampai jauh. Sebaiknya Anda akan melihat didalam bab ini, bagaimanapun, sebuah gambar raster dapat berarti lebih dari sekedar fotografi dari udara. Ikuti bersama dan kita akan mempelajari semua tentang raster!

6.1 Cara Memuat Data Raster

Tidak semua data raster terdiri dari foto udara. Ada banyak bentuk lain dari data raster, dan dalam banyak kasus, sangat penting untuk melakukan simbolisasi data sehingga data raster tersebut menjadi lebih terlihat dengan baik dan lebih berguna. Pada bagian ini kita akan menambahkan jenis data raster yang baru dan melihat bagaimana mengubah simbologinya.

  1. Klik pada tombol Tambahkan Layer Raster:

../../_images/6_0011.png
  1. Kotak dalog Tambahkan Layer Raster akan terbuka. Temukan file dengan nama popmap10_all.tif di folder QGIS for Disaster Management/Working with Raster. Buka file tersebut.

  2. Ketika file tersebut muncul pada Daftar Layer, klik kanan pada nama layer dan klik Ubah nama. Beri nama Indonesian Population.

Catatan

Resolusi tinggi, yang kontemporer pada distribusi populasi manusia adalah prasyarat untuk pengukuran yang akurat dari dampak pertumbuhan populasi, untuk memantau perubahan dan untuk merencanakan intervensi. Proyek AsiaPop dimulai pada Juli 2011 dengan tujuan untuk menghasilkan peta distribusi penduduk yang rinci dan tersedia gratis untuk seluruh Asia.

Ketika layer dimuat, Anda akan mendapat gambar raster yang baru muncul sebagai seluruh kepulauan indonesia yang berwarna abu-abu.

../../_images/6_0021.png

Layer mucul dengan warna abu-abu (dan tidak memberikan informasi apapun) karena simbologinya belum diatur. Dalam warna foto udara yang dimuat sebelumnya melalui plugin OpenLayer, semuanya sudah ditentukan. Tetapi jika Anda memuat data raster dan tampilannya hanya abu-abu, Anda mengetahui bahwa belum ada simbologi untuk layer ini. Simbologi untuk layer ini perlu didefinisikan. Itulah yang akan kita lakukan sekarang.

6.2 Simbologi Data Raster

  1. Buka kotak dialog Properti Layer untuk layer Populasi, yang dinamakan Indonesian Population.

  2. Arahkan ke tab Style. Tab ini menunjukkan pengaturan simbologi yang saat ini diterapkan pada layer, dan seperti yang kita lihat, simbologi tersebut tidak memberi kita banyak informasi pada layer. Mari kita pastikan layer ini memiliki data di dalamnya.

  3. Ubah tipe render ke Pitatunggal pseudocolor. Atur warna menjadi YlOrBr dan ubah mode ke Equal Interval dengan 6 Classes. Klik Klasifikasi untuk menunjukkan 6 kelas. Seperti dibawah ini:

../../_images/6_0031.png
  1. Klik OK. Raster akan terlihat seperti ini:

../../_images/6_0041.png

Benar! Ini memberitahu kita bahwa ada data dalam layer ini. Dengan melihat itu kita bisa mendapatkan ide di Pulau Jawa, angka populasi lebih besar daripada pulau lainnya di Indonesia.

Mari berhenti beberapa menit dan memahami apa yang terjadi. Ingatlah bahwa data raster terdiri dari piksel, dimana setiap piksel memiliki sebuah nilai, yang biasanya digambarkan dengan nilai warna. Sebagai contoh, jika Anda memperbesar sebuah foto hingga sangat dekat, Anda dapat melihat setiap piksel-piksel tersebut, seperti ini:

../../_images/6_0051.png

Nilai dari setiap sel disimpan dalam file. Bayangkan file disimpan sesuatu seperti ini, dimana setiap persegi adalah pixel:

../../_images/6_0061.png

Tentunya komputer tidak mengerti kata untuk warna. Pada kenyetaannya nilai dari setiap sel memiliki angka, yang mana komputer kemudian mengasosiasikannya dengan warna tertentu. Untuk citra satelit, angka-angka tersebut sudah didefinisikan. Jika gambar kita adalah gambar yang normal sebagaimana gambar pada umumnya, komputer dapat mengasosiasikan angka-angka pada setiap piksel dalam file dengan warna-warna pada umumnya yang kita lihat setiap hari. Tapi, data raster baru ini berbeda, karena nilai-nilai dari setiap piksel tidak merepresentasikan warna, melainkan ketinggian, dan QGIS tidak tahu bagaimana untuk secara otomatis menampilkannya. Oleh karena itu, QGIS merepresentasikan setiap piksel dalam layer raster dengan warna abu-abu, bahkan jika nilai dalam setiap piksel berbeda. Ketika kita mengubah simbologi menjadi Psuedocolor, kita dapat melihat semua nilai piksel yang berbeda yang ditunjukkan dengan warna yang berbeda-beda pula.

Akan lebih tepat untuk menampilkan layer Populasi Indonesia sebagai spektrum abu-abu daripada menggunakan variasi warna yang terang. Selanjutnya kita akan mempelajari QGIS untuk melakukan simbolisasi layer dengan warna dalam spektrum, dimulai dari nilai piksel terendah dalam file dan diakhiri dengan nilai piksel tertinggi. Dengan kata lain, piksel akan terlihat seperti ini:

../../_images/6_0071.png

QGIS akan membuat spektrum dengan menyamakan angka-angka untuk warna tertentu seperti ini:

../../_images/6_0081.png

Dan citra akan terlihat seperti ini:

../../_images/6_0091.png

Untuk melakukan itu, mari mulai untuk melakukan simbologi Populasi Indonesia:

  1. Buka Properti Layer lagi.

  2. Ubah kembali tipe render menjadi Pitatunggal abu-abu (1).

  3. Beri tanda centang pada kotak di samping Min / max (2).

  4. Di samping Perbaikan Kontras, pilih Stretch to MinMax (3).

  5. Di bawah Panggil nilai min/maks, piilih Estimasi (lebih cepat).

  6. Klik tombol Muat:

../../_images/6_0101.png

Perhatikan bahwa nilai Min dan Max telah berubah. Nilai piksel terendah adalah 0 dan nilai tertinggi adalah 3024.93. Tetapi berapa nilai minimum dan maksimum yang harus digunakan? Nilai saat ini adalah hanya memberi kita sebuah persegi panjang abu-abu. Sebaliknya, kita harus menggunakan nilai piksel minimum dan maksimum yang sebenarnya pada gambar. Anda dapat menentukan nilai dengan mudah dengan memuat nilai-nilai minimum dan maksimum dari raster.

  1. Klik OK. Anda akan melihat nilai dari layer raster tertampilkan, dengan warna yang lebih gelap merepresentasikan angka terkecil dari populasi di setiap piksel dan warna yang lebih terang merepresentasikan angka terbesar dari populasi di setiap piksel:

../../_images/6_0111.png

Kita telah belajar untuk melakukan hal ini dengan cara yang sulit, namun bisakah kita melakukannya dengan lebih cepat. Tentu saja! Sekarang bahwa Anda telah memahami apa yang perlu dilakukan, Anda akan senang mengetahui bahwa ada alat untuk melakukan semua ini dengan mudah.

  1. Hapus Populasi Indonesia dari panel Daftar Layer, dengan cara klik kanan pada nama layer dan Buang

  2. Muat kembali data raster, dan ubah nama layernya menjadi Indonesian Population seperti sebelumnya. Layer tersebut akan tertampilkan dalam bentuk persegi abu-abu kembali.

  3. Aktifkan tool yang Anda perlukan dengan Tampilan ‣ Panel alat-alat ‣ Raster. Gambar icon seperti dibawah ini:

../../_images/6_0121.png

Tombol di sebelah kanan akan meregangkan nilai minimum dan maksimum untuk memberikan kontras terbaik di daerah setempat yang diperbesar. Ini berguna untuk dataset yang berukuran besar. Tombol di sebelah kiri akan meregangkan nilai minimum dan maksimum nilai konstan di seluruh gambar.

  1. Klik tombol yang berada di sebelah kanan dengan tulisan (Regangkan histogram ke seluruh dataset). Anda akan melihat data raster kini tampil lebih baik daripada sebelumnya.

6.3 Analisis Terrain

Beberapa jenis raster memungkinkan Anda untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam tentang medan yang mereka representasikan. Model Elevasi Digital (DEM) sangat berguna dalam hal ini. Pada bagian ini, kita akan melakukan praktek yang lebih banyak dengan raster DEM untuk mendapatkan informasi yang lebih banyak dari data raster tersebut.

6.3.1 Menghitung Hillshade

DEM yang Anda miliki di peta sekarang tidak menunjukkan ketinggian medan, tetapi kadang-kadang tampak sedikit abstrak. Ini berisi semua informasi elevasi 3D tentang medan yang Anda butuhkan, tetapi tidak benar-benar melihat 3-Dimensi. Untuk mendapatkan lebih baik untuk melihat medan, adalah dengan menghitung hillshade, yang merupakan raster untuk memetakan medan menggunakan cahaya dan bayangan untuk menciptakan gambar 3D yang tampak.

Untuk bekerja dengan DEM, kita akan menggunakan tool analisis all-in-one DEM (Terrain models).

  1. Buka file dengan nama SRTM_Merapi.tif, yang berlokasi di folder QGIS for Disaster Management/Working with Raster.

  2. Ketika muncul di panel Layer, ubah nama ke DEM.

  3. Klik tombol Regangkan histogram ke seluruh dataset.

  4. Pergi ke Raster → Analisis → DEM (Terrain Models)…

../../_images/6_0131.png
  1. Pada kotak dialog yang muncul, pastikan input filenya adalah layer DEM.

  2. Atur file output dengan nama hillshade.tif simpan dalam Merapi/SRTM/.

../../_images/6_014.png
  1. Beri tanda centang pada kotak di samping Muat ke dalam kanvas ketika selesai.

../../_images/6_015.png
  1. Pengaturan yang lain tidak perlu diubah.

  2. Klik OK untuk memproses hillshade.

  3. Ketika proses selesai, klik OK pada pesan pemberitahuan yang muncul.

  4. Klik Close pada kotak dialog.

Anda sekarang seharusnya memiliki layer baru yang disebut hillshade yang terlihat seperti ini:

../../_images/6_016.png

Ini terlihat lebih tiga dimensi, tetapi Bisakah kita memperbaiki ini? Ketika Anda membuka tools DEM (Terrain Models), Anda akan memperhatikan mode pilihan untuk hillshade yaitu Azimut cahaya dan Ketinggian cahaya.

Azimut cahaya menunjukkan arah matahari, dimana 0° menggambarkan utara, timur 90°, selatan 180° dan barat 270°. Sedangkan ketinggian cahaya adalah sudut antara horison dan pusat dari matahari.

Hillshade tampak seperti gips. Ini akan terlihat lebih baik jika kita bisa memadukannya dengan DEM yang lebih berwarna. Kita dapat melakukan ini dengan membuat layer hillshade sebagai overlay.

6.3.2 Menggunakan hillshade sebagai overlay

Hillshade dapat memberikan informasi yang sangat berguna mengenai sinar matahari pada waktu tertentu. Tetapi itu dapat juga digunakan untuk tujuan estetika, untuk membuat peta terlihat tampak lebih baik. Kunci untuk melakukan itu dengan pengaturan pada hillshade menjadi transparan.

  1. Ubah simbologi layer DEM asli menjadi Pseudocolor

  2. Klik dan pindahkan layer DEM dibawah layer hillshade pada panel Daftar Layer.

../../_images/6_017.png
  1. Pastikan bahwa Kontrol urutan render diaktifkan.

../../_images/6_018.png
  1. Sekarang Anda akan membuat layer hillshade menjadi transparan. Buka Properti Layer dan pergi ke tab Transparan.

  2. Aturlah Transparansi umum menjadi 50%:

../../_images/6_019.png
  1. Klik OK pada kotak dialog Properti Layer. Anda akan mendapatkan hasil seperti ini:

../../_images/6_020.png

Menggunakan hillshade dengan cara ini, memungkinkan kita untuk menajamkan tampilan topografi muka bumi. Jika efek yang tampak tidak cukup kuat bagi Anda, Anda dapat mengubah transparansi dari layer hillshade tersebut; namun tentu semakin terang hillshade, semakin suram warna dibelakangnya. Anda perlu menemukan keseimbangan yang sesuai untuk Anda.

Pergi ke bab selanjutnya –>