INTERPRTASI CITRA

Pengalaman Belajar
INTERPRETASI FOTO UDARA
Apabila kita melihat foto udara, kita melihat berbagai objek yang ukuran dan bentuknya berbeda-beda. Beberapa objek tersebut mungkin dapat dikenali secara langsung tetapi mungkin yang lain tidak dapat dikenali, tergantung pada persepsi dan pengalaman individual kita. Apabila kita dapat mengenali apa yang kita lihat pada foto udara dan menyampaikan informasi tersebut kepada orang lain, maka kita sedang berlatih interpretasi foto udara. Foto udara berisi data fotografik mentah. Data tersebut bila diproses oleh otak manusia menjadi informasi yang berguna.
Interpretasi foto udara merupakan perbuatan mengkaji foto udara dan atau citra dengan maksud untuk mengidentifikasi objek dan menilai arti pentingnya objek tersebut. Di dalam interpretasi foto udara, penafsir foto udara mengkaji foto udara dan berupaya melalui proses penalaran untuk mendeteksi, mengidentifikasi, dan menilai arti pentingnya objek yang tergambar pada foto udara. Dengan kata lain maka penafsir foto udara berupaya untuk mengenali objek yang tergambar pada foto udara dan menterjemahkannya ke dalam disiplin ilmu tertentu seperti geologi, geografi, geologi, dan disiplin ilmu lainnya.
UNSUR-UNSUR INTERPRETASI FOTO UDARA
Pengenalan obyek merupakan bagian vital dalam interpretasi foto udara. Tanpa dikenali identitas dan jenis objek yang tergambar pada foto udara, tidak mungkin dilakukan analisis untuk memecahkan masalah yang sedang dihadapi.
Prinsip pengenalan objek pada foto udara mendasarkan atas penyidikan karakteristik atau atributnya pada foto udara. Karakteristik objek yang tergambar pada foto udara dan digunakan untuk mengenali obyek disebut unsur interpretasi foto udara.
Unsur interpretasi foto udara terdiri dari sembilan butir, yaitu rona atau warna, ukuran, bentuk, tekstur, pola, bayangan, situs, asosiasi, dan konvergensi bukti.

1.Rona dan Warna
Rona adalah tingkat kegelapan atau kecerahan objek pada foto.
Warna adalah ujud yang tampak oleh mata dengan menggunakan spektrum sempit, lebih sempit dari spektrum tampak.
Faktor yang mempengaruhi rona:
a.Karakteristik objeknya sendiri
b.Bahan yang digunakan
c.Pemrosesan emulsi
d.Cuaca
e.Letak objek di permukaan bumi.
Contoh pengenalan objek pada foto pankromatik:
Jalan, berbeda jelas terhadap sekitarnya dan umumnya lebih cerah.
Lapangan sepak bola, mempunyai rona yang cerah karena rumput
Perairan, ronanya gelap pada musim kemarau dan cerah pada musim penghujan
2.Bentuk
Bentuk adalah variabel kualitatif yang memerikan konfigurasi atau kerangka suatu obyek (Lo, 1996). Contoh pengenalan objek berdasarkan bentuk :
Gedung sekolah pada umumnya mempunyai bentuk huruf I, L, U, atau berbentuk persegi panjang.
Gunung api berbentuk kerucut
3.Ukuran
Ukuran adalah atribut objek yang antara lain berupa jarak, luas, tinggi, lereng, dan volume. Contoh pengenalan objek berdasarkan ukuran:
Ukuran rumah sering mencirikan apakah rumah itu rumah mukim, kantor, atau industri. Rumah mukim pada ummnya lebih kecil bila dibandingkan dengan kantor atau industri.
Lapangan sepak bola, mempunyai ukuran sekitar 80 m x 100 m

4.Tekstur
Tekstur adalah frekuensi perubahan rona pada citra fotografi atau pengulangan rona kelompok objek yang terlalu kecil untuk dibedakan secara individual.
Contoh pengenalan objek berdasarkan tekstur:
Hutan bertekstur kasar
Belukar bertektus sedang
5.Pola
Pola adalah hubungan susunan spasial objek. Contoh:
Pola aliran sungai sering menandai bagi struktur geologi, litologi, dan jenis tanah.
Pabrik/industri, beberapa gedung sering bergabung atau berjaraj rapat (hemat lahan)
6.Bayangan
Bayangan bersifat menyembunyikan detail atau objek yang berada di daerah gelap. Contoh pengenalan objek berdasarkan bayangan:
Cerobong asap dipasang tinggi akan lebih tampak dari bayangan
Lereng terjal tampak lebih jelas dengan adanya bayangan.
7.Situs
Situs atau lokasi objek dalam hubungannya dengan objek yang lain dapat sangat berguna untuk membantu pengenalan suatu objek. Contoh pengenalan objek berdasarkan situs:
Situs kebun kopi terletak di tanah miring karena tanaman kopi menghendaki pengatusan air yang baik
Situs pemukiman memanjang pada umumnya pada igir beting pantai, pada tanggul alam, atau sepanjang tepi jalan.
8.Asosiasi
Asosiasi dapat diartikan sebagai keterkaitan antara objek yang satu dengan objek lain. Contoh pengenalan objek berdasarkan asosiasi:
Lapangan sepak bola berasosiasi dengan adanya gawang
Stasiun kereta api berasosiasi dengan jalan kereta api yang jumlahnya lebih dari satu (bercabang)


9.Konvergensi bukti
Keandalan hasil interpretasi semakin tinggi bila semakin banyak unsur interpretasi yang digunakan. Semakin banyak unsur interpretasi, semakin menciut lingkupnya ke arah satu titik simpul. Inilah yang dimaksud konvergensi bukti. Contoh konvergensi bukti dapat dilihat pada gambar 4.1.
BENTUK POLA UKURAN SITUS
(tajuk berbentuk (tidak teratur) (tinggi ≥ 10 m) (air payau)
bintang)






Gambar4.1. Contoh konvergensi bukti.
TAHAP-TAHAP INTERPRETASI
Di dalam pengenalan objek yang tergambar pada foto udara, ada tiga rangkaian kegiatan yang diperlukan, yaitu deteksi, identifikasi, dan analisis. Tahap deteksi ialah pengamatan atas adanya suatu objek, misalnya pada gambaran sungai terdapat objek yang bukan air. Identifikasi ialah upaya mencirikan objek yang telah dideteksi dengan menggunakan keterangan yang cukup. Sehubungan dengan contoh tersebut maka berdasarkan bentuk, ukuran, dan letaknya, objek yang tergambar pada foto udara tersebut disimpulkan sebagai perahu dayung. Pada tahap analisis dikumpulkan keterangan lebih lanjut, misalnya dengan mengamati jumlah penumpangnya, sehingga dapat disimpulkan bahwa perahu tersebut berupa perahu dayung yang berisi tiga orang (Lintz Jr dan Simonett, 1976 dalam Sutanto)
Deteksi berarti penentuan ada atau tidak adanya sesuatu objek pada foto udara. Ia merupakan tahap awal dalam interpretasi foto udara. Keterangan yang diperoleh pada tahap deteksi bersifat global. Keterangan yang diperoleh pada tahap interpretasi selanjutnya, yaitu pada tahap identifikasi, bersifat setengah rinci. Keterangan rinci diperoleh dari tahap akhir interpretasi, yaitu tahap analisis (Lintz Jr dan Simonett, 1976 dalam Sutanto).
Pada dasarnya kegiatan interpretasi foto udara terdiri dari dua tingkat, yaitu tingkat pertama yang berupa pengenalan objek melalui proses deteksi dan identifikasi, dan tingkat kedua yang berupa penilaian atas pentingnya objek yang telah dikenali tersebut, yaitu arti pentingnya tiap objek dan keterkaitan antar objek itu. Tingkat pertama berarti perolehan data, sedang tingkat kedua berupa interpretasi atau analisis data. Di dalam upaya otomatisasi, hanya tingkat pertamalah yang dapat dikomputerkan. Tingkat kedua harus dilakukan oleh orang yang berbekal ilmu pengetahuan cukup memadai pada disiplin tertentu.
TEKNIK INTERPRETASI FOTO UDARA
Teknik dapat pula diartikan sebagai cara melakukan sesuatu secara ilmiah. Teknik interpertasi foto udara dimaksudkan sebagai alat atau cara khusus untuk melakukan sesuatu secara ilmiah. Sesuatu itu tidak lain adalah interpretasi foto udara. Bahwa interpretasi dilakukan secara ilmiah, kiranya tidak perlu diragukan lagi. Interpretasi dilakukan dengan metode dan teknik tertentu, berlandaskan teori tertentu pula. Mungkin kadang-kadang orang menyebutnya sebagai dugaan, akan tetapi ia berupa dugaan ilmiah (scientific guess).
Di dalam teknik interpretasi udara ini dibincangkan cara-cara interpretasi yang lebih menguntungkan. Istilah menguntungkan ini dapat diartikan dalam segi kemudahan pelaksanaan interpretasinya, lebih akurat hasil foto udara interpretasinya, atau lebih banyak hasil informasi yang dapat diperoleh. Cara-cara tersebut antara lain dilakukan dengan :
1.Data acuan
2.Kunci interpretasi citra
3.Penanganan data
4.Pengamatan stereoskopik
5.Metode pengkajian
6.Penerapan konsep multi
ALAT-ALAT INTERPRETASI FOTO UDARA
Alat untuk intepretasi foto udara pada dasarnya dibedakan atas tiga bagian, yaitu: (1) alat pengamat, (2) alat pengukur, dan (3) alat pemindah data hasil interpretasi foto udara.
A.Alat Pengamat
Alat pengamat stereoskop
Stereoskop Lensa






Gambar 4.2. Stereoskop Lensa/Saku





Stereoskop Cermin









Gambar 4.3. Stereoskop Cermin TOPCON
Stereoskop Mikroskopik











Gambar 4.4. Interpretoskop
Alat pengamat non stereoskop

B.Alat Pengukur
Alat Pengukur Arah
Alat Pengukur Jarak
Alat pengukur Luas
Alat Pengukur Tinggi
Alat Pengukur Lereng

C.Alat Pemindah Hasil Interpretasi Foto udara
Alat Pemindah data hasil interpretasi citra terdiri dari: (1) Alat Pemindah Data Planimetrik dan (2) Alat Pemindah Data Stereoskopik

















TEORI DASAR INTERPRETASI CITRA SATELIT LANDSAT TM7+
METODE INTERPRETASI VISUAL ( DIGITIZE SCREEN)
I . PENGANTAR
Penginderaan jauh adalah ilmu dan teknik untuk memperoleh informasi tentang suatu obyek , daerah atau fenomena yang dikaji (Lillesand dan Kiefer, 1979 ). Sedangkan Sutanto , 1986 mengatakan penafsiran citra pemginderaan jauh berupa penegnalan obyek dan elemen yang tergambar pada citra penginderaan jauh serta penyajiaanya ke dalam bentuk peta tematik.
Penginderaan jauh Sistem satelit
Sistem Satelit
Sistem satelit dalam penginderaan jauh tersusun atas pemindai (scanner) dengan dilengkapi sensor pada wahana (platform) satelit, dan sensor tersebut dilengkapi oleh detektor.
Untuk lebih jelasnya dapat diuraikan sebagai berikut :
Penyiam merupakan sistem, perolehan data secara keseluruhan termasuk sensor dan detektor.
Sensor merupakan alat untuk menangkap energi dan mengubahnya ke dalam bentuk sinyal dan menyajikannya ke dalam bentuk yang sesuai dengan informasi yang ingin disadap.
Detektor merupakan alat pada sistem sensor yang merekam radiasi elektromagnetik.
Sistem Satelit Landsat
Satelit Landsat merupakan salah satu satelit sumber daya bumi yang dikembangkan oleh NASA dan Departemen Dalam Negeri Amerika Serikat. Satelit ini terbagi dalam dua generasi yakni generasi pertama dan generasi kedua. Generasi pertama adalah satelit Landsat 1 sampai Landsat 3, generasi ini merupakan satelit percobaan (eksperimental) sedangkan satelit generasi kedua (Landsat 4 dan Landsat 5) merupakan satelit operasional (Lindgren, 1985), sedangkan Short (1982) menamakan sebagai satelit penelitian dan pengembangan (Sutanto, 1994). Satelit generasi pertama memiliki dua jenis sensor, yaitu penyiam multi spektral (MSS) dengan empat saluran dan tiga kamera RBV (Return Beam Vidicon).
Satelit generasi kedua adalah satelit membawa dua jenis sensor yaitu sensor MSS dan sensor Thematic Mapper (TM). Perubahan tinggi orbit menjadi 705 km dari permukaan bumi berakibat pada peningkatan resolusi spasial menjadi 30 x30 meter untuk TM1 - TM5 dan TM7 , TM 6 menjadi 120 x 120 meter. Resolusi temporal menjadi 16 hari dan perubahan data dari 6 bits (64 tingkatan warna) menjadi 8 bits (256 tingkatan warna). Kelebihan sensor TM adalah menggunakan tujuh saluran, enam saluran terutama dititikberatkan untuk studi vegetasi dan satu saluran untuk studi geologi tabel (2.1) Terakhir kalinya akhir era 2000- an NASA menambahkan penajaman sensor band pankromatik yang ditingkatkan resolusi spasialnya menjadi 15m x 15m sehingga dengan kombinasi didapatkan citra komposit dengan resolusi 15m x 15 m.
Tabel 2.1 Saluran Citra Landsat TM
Saluran
Kisaran
Gelombang (µm)
Kegunaan Utama
1
0,45 – 0,52
Penetrasi tubuh air, analisis penggunaan lahan, tanah, dan vegetasi. Pembedaan vegetasi dan lahan.
2
0,52 – 0,60
Pengamatan puncak pantulan vegetasi pada saluran hijau yang terletak diantara dua saluran penyerapan. Pengamatan ini dimaksudkan untuk membedakan jenis vegetasi dan untuk membedakan tanaman sehat terhadap tanaman yang tidak sehat
3
0,63 – 0,69
Saluran terpenting untuk membedakan jenis vegetasi. Saluran ini terletak pada salah satu daerah penyerapan klorofil
4
0,76 – 0,90
Saluran yang peka terhadap biomasa vegetasi. Juga untuk identifikasi jenis tanaman. Memudahkan pembedaan tanah dan tanaman serta lahan dan air.
5
1,55 – 1,75
Saluran penting untuk pembedaan jenis tanaman, kandungan air pada tanaman, kondisi kelembapan tanah.
6
2,08 – 2,35
Untuk membedakan formasi batuan dan untuk pemetaan hidrotermal.
7
10,40 – 12,50
Klasifikasi vegetasi, analisis gangguan vegetasi. Pembedaan kelembapan tanah, dan keperluan lain yang berhubungan dengan gejala termal.
8
Pankromatik
Studi kota, penajaman batas linier, analisis tata ruang


Sumber : Lillesand dan Kiefer, 1979 dengan modifikasi)
Karakteristik Data Landsat TM
Data Landsat TM (Thematic Mapper) diperoleh pada tujuh saluran spektral yaitu tiga saluran tampak, satu saluran inframerah dekat, dua saluran inframerah tengah, dan satu saluran inframerah thermal. Lokasi dan lebar dari ketujuh saluran ini ditentukan dengan mempertimbangkan kepekaannya terhadap fenomena alami tertentu dan untuk menekan sekecil mungkin pelemahan energi permukaan bumi oleh kondisi atmosfer bumi.
Jensen (1986) mengemumakan bahwa kebanyakan saluran TM dipilih setelah analisis nilai lebihnya dalam pemisahan vegetasi, pengukuran kelembaban tumbuhan dan tanah, pembedaan awan dan salju, dan identifikasi perubahan hidrothermal pada tipe-tipe batuan tertentu.
Data TM mempunyai proyeksi tanah IFOV (instantaneous field of view) atau ukuran daerah yang diliput dari setiap piksel atau sering disebut resolusi spasial. Resolusi spasial untuk keenam saluran spektral sebesar 30 meter, sedangkan resolusi spasial untuk saluran inframerah thermal adalah 120 m (Jensen,1986).

II. PENAFSIRAN CITRA SECARA VISUAL
Dasar Teori
Penafsiran citra visual dapat didefiniskan sebagai aktivitas visual untuk mengkaji citra yang menunjukkan gambaran muka bumi yang tergambar di dalam citra tersebut untuk tujuan identifikasi obyek dan menilai maknanya ( howard, 1991 ). Penafsiran citra merupakan kegiatan yang didasarkan pada deteksi dan identifikasi obyek dipermukaan bumi pada citra satelit landsat TM7+. Dengan mengenali obyek-obyek tersebut melalui unsure-unsur utama spectral dan spasial serta kondisi temporalnya.
Teknik penafsiran
Teknik penafsiran citra penginderaan jauh diciptakan agar penafsir dapat melakukan pekerjaan penafsiran citra secara mudah dengan mendapatkan hasil penafsiran pada tingkat keakuratan dan kelengkapan yang baik. Menurut Sutanto, teknik penafsiran citra penginderaan jauh dilakukan dengan menggunakan komponen penafsiran yang meliputi:
1.data acuan
2.kunci interpretasi citra atau unsur diagnostic citra
3.metode pengkajian
4.penerapan konsep multi spectral

1.  Data acuan
Data acuan diperlukan untuk meningkatkan kemampuan dan kecermatan seorang penafsir, data ini bisa berupa laporan penelitian, monografi daerah, peta, dan yang terpenting disini data diatas dapat meningkatkan local knowledge pemahaman mengenai lokasi penelitian.
2.   Kunci interpretasi citra atau unsur diagnostic citra
Pengenalan obyek merupakan bagian vital dalam interpretasi citra. Untuk itu identitas dan jenis obyek pada citra sangat diperlukan dalam analisis memecahkan masalah yang dihadapi. Karakteristik obyek pada citra dapat digunakan untuk mengenali obyek yang dimaksud dengan unsur interpretasi. Unsur interpretasi yang dimaksud disini adalah :
Rona / warna
Rona dan warna merupakan unsur pengenal utama atau primer terhadap suatu obyek pada citra penginderaan jauh. Fungsi utama adalah untuk identifikasi batas obyek pada citra. Penafsiran citra secara visual menuntut tingkatan rona bagian tepi yang jelas, hal ini dapat dibantu dengan teknik penajaman citra ( enhacement) . Rona merupakan tingkat / gradasi keabuan yang teramati pada citra penginderaan jauh yang dipresentasikan secara hitam-putih. Permukaan obyek yang basah akan cenderung menyerap cahaya elektromagnetik sehingga akan nampak lebih hitam disbanding obyek yang relative lebih kering.
Warna merupakan ujud yang yang tampak mata dengan menggunakan spectrum sempit, lebih sempit dari spectrum elektromagnetik tampak ( Sutanto, 1986). Contoh obyek yang menyerap sinar biru dan memantulkan sinar hijau dan merah maka obyek tersebut akan tampak kuning. Dibandingkan dengan rona , perbedaaan warna lebih mudah dikenali oleh penafsir dalam mengenali obyek secara visual. Hal inilah yang dijadikan dasar untuk menciptakan citra multispektral.
Bentuk
Bentuk dan ukuran merupakan asosiasi sangat erat. Bentuk menunjukkan konfigurasi umum suatu obyek sebagaimana terekam pada citra penginderaan jauh . Bentuk mempunyai dua makna yakni :
a. bentuk luar / umum
b. bentuk rinci atau sususnana bentuk yang lebih rinci dan spesifik.
Ukuran
Ukuran merupakan bagian informasi konstektual selain bentuk dan letak. Ukuran merupakan atribut obyek yang berupa jarak , luas , tinggi, lereng dan volume (sutanto, 1986). Ukuran merupakan cerminan penyajian penyajian luas daerah yang ditempati oleh kelompok individu.
Tekstur
Tekstur merupakan frekuensi perubahan rona dalam citra ( Kiefer, 1979). Tekstur dihasilkan oleh kelompok unit kenampkan yang kecil, tekstur sering dinyatakan kasar,halus, ataupu belang-belang (Sutanto, 1986). Contoh hutan primer bertekstur kasar, hutan tanaman bertekstur sedang, tanaman padi bertekstur halus.
Pola
Pola merupakan karakteristik makro yang digunakan untuk mendiskripsikan tata ruang pada kenampakan di citra. Pola atau susunan keruangan merupakan ciri yang yang menandai bagi banyak obyek bentukan manusia dan beberapa obyek alamiah. Hal ini membuat pola unsure penting untuk membedakan pola alami dan hasil budidaya manusia. Sebagai contoh perkebunan karet , kelapa sawit sanagt mudah dibedakan dari hutan dengan polanya dan jarak tanam yang seragam.
Bayangan
Bayangan merupakan unsure sekunder yang sering embantu untuk identifikasi obyek secara visual , misalnya untuk mengidentifikasi hutan jarang, gugur daun, tajuk ( hal ini lebih berguna pada citra resolusi tinggi ataupun foto udara)
Situs
Situs merupakan konotasi suatu obyek terhadap factor-faktor lingkungan yang mempengaruhi pertumbuhan atau keberadaan suatu obyek. Sirtus bukan cirri suatu obyek secara langsung, teapi kaitanya dengan factor lingkungan. Contoh hutan mangrove selalu bersitus pada pantai tropic, ataupun muara sungai yang berhubungan langsung dengan laut ( estuaria).
Asosiasi (korelasi )
Asosiasi menunjukkan komposisi sifat fisiognomi seragam dan tumbuh pada kondisi habita yang sama. Asosiasi juga berarti kedekatan erat suatu obyek dengan obyek lainnya. Contoh permukiman kita identik dengan adanya jaringan tarnsportasi jalan yang lebih kompleks dibanding permukiman pedesaan. Konvergensi bukti Dalam proses penafsiran citra penginderaan jauh sebaiknya digunakan unsure diagnostic citra sebanyak mungkin. Hal ini perlu dilakukan karena semakin banyak unsure diagnostic citra yang digunakan semakin menciut lingkupnya untuk sampai pada suatu kesimpulan suatu obyek tertentu. Konsep ini yang sering disebut konvergensi bukti. Sebagai contoh dapat dilihat pada gambar dibawah ini :


Konsep konvergensi ini dapat diterapkan pada proses penafsiran citra Landsat Tm7+ dimana para penafsir memulai pertimbangan umu dilanjutkan ke pertimbangan khusus pada suatu obyek.
3.  Metode pengkajian
Penafsiran citra pj lebih mudah apabila dimulai dari pengkajian dengan pertimbangn umum ke pertimbangan khusus / lebih spsifik dengan metode konvergensi bukti.

4.  Penerapan konsep multispektral
Konsep ini menganjurkan untuk menggunakan beberapa alternative penggunaan beberapa band secara bersamaan. Kegunaannya adalah untuk memudahkan interpretasi dengan mempertimbangkan kelebihan masing masing penerapan komposit band tersebut.
Pada citra dengan komposit band 543, dapat dengan mudah dibedakan antara obyek vegetasi dengan non vegetasi, obyek bervegetasi dipresentasikan dengan warna hijau, tana kering dengan warna merah, komposist ini paling popular untuk penerapan di bidang kehutanan (Departemen kehutanan).
Citra dengan komposit band 432, mempunyai kelebihan untuk membedakan obyek kelurusan seperti jalan dan kawasan perkotaan. Jaringan jalan dipresentasikan dengan warna putih.
Citra dengan komposit band 543, mempunyai kelebihan mudah untuk membedakan obyek yang mempunyai kandungan air atau kelembapan tinggi. Obyek dengan tingkat kelembapan atau kandungan air tinggi akan dipresentasikan dengan rona yang lebih gelap secara kontras. Contoh obyek tambak akan tampak berwarna biru kehitaman dengan bentuk kotak teratur., komposit ini membantu dalam pembedaan hutan rawa dengan hutan lahan kering, sawah dengan padi tua ataupun sawah dengan awal penanaman.
Penafsiran Citra
Penafsiran citra secara visual memliki arti hubungan interaktif (langsung) dari penafsir dengan citra, artinya ada prose perunutan dari penafsir untuk mengenalai obyek hingga prose pendeliniasian batas obyek untuk medefiniskan obyek tersebut. Penafsiran citra secara manual pada awalnya dengan cara deliniasi obyek pada citra cetak kertas (hardcopy) yang telah dilakukan preprocessing lebih dulu. Perkembangan tehnologi hardware dan software memungkinkan penafsiran langsung dikomputer dengan metode on screen digitize. Meskipun memanfaatkan computer. Metode ini masih termasuk interpretasi secara manual. Hasil dari metode ini adalah data kalsifikasi tematik dalam format vector. Kodifikasi data ( encoding) dapat secara langsung dilakukan. Sehingga metode ini sering dikenal juga metode penafsiran interaktif.
Kelebihan dari metode ini adalah penafsir dapat memperhitungkan konsteks spasial wilaya pada saat penafsiran dengan melibatkan lebih dari satu elemen ( unit lahan, bentuk lahan, local knowledge dll) yang tidak mungkin dapat dilakukan dengan metode klasifikasi digital secara langsung. Keuntungan kedua adalah metode ini cocok untuk daerah pada ekuator yang banyak tertutup awan.
Ada dua factor yang harus diperhatikan pada metode ini yakni
1.  Kaidah perbesaran ( Zooming)
Tingkat ketelitian pemetaan disesuaikan dengan tingkat skala yang digunakan . semakin besar skala pemetaannya semakin rinci informasi yang harus disajikan dan sebaliknya. Penafsiran manual sangat tergantung dari visualisasi citra. Berbeda dengan penafsiran digital yang tidak memperhitungkan skala.
Dimensi citra landsat Tm 7+ dapat memberikan ketelitian samapai skala 1 : 50.000. Satu hal yang menjadi kelemahan metode ini adalah ;luas visualisasi monitor computer, dimana semakin besar skala visualisasi semakin kecil luas citra yang tergambarkan begitu pula sebaliknya. Konsekuensi dari hal ini adalah kegiatan melakukan penggeseran visual citra setiap kali berpindah lokasi interpretasi. Dalam praktek ini skal visualisasi diupayakan maksimal 1 : 50.000 , hal ini untuk menjaga kualitas hasil penafsiran .

2.  Kartografi pemetaan dalam penafsiran citra..
Akurasi geometric pemetaan melaui penafsiran citra ditentukan oleh dua hal yakni :
- akurasi geometrik citra
- akurasi deliniasi antar obyek yang dipeetakan.
Akurasi geometric ditentukan oleh koreksi geometris yang dilakukan pada citra.
Akurasi deliniasi ditentukan oleh penafsir , apabila kedua hal ini telah dilakukan kaidah kartografis yang harus diperhatikan adalah ukuran luas polygon yang yang harus dideliniasi. Luasan sangat tergantung pada tujuan skala pemetaan yang direncanakan. Proses ini dikenal dengan nama generalisasi pemetaan. Aturannya menentukan luas polygon terkecil adalah 0,5 x 0,5 x skala pemetaan.

Berikut adalah skala generalisasi pemetaan pada tiap skala peta :
a. Skala pemetaan 1 : 50.000 luas polygon terkecil 1, 25 ha
b. Skala pemetaan 1 : 100.000 luas polygon terkecil 2, 5 ha
c. Skala pemetaan 1 : 250.000 luas polygon terkecil 6, 25 ha


Daftar Pustaka
Dulbahri, 1985. Interpretasi Citra Untuk survey Vegetasi. Puspics – Bakorsurtanal – UGM, Yogyakarta.
Lillesand and Kiefer, 1993. Remote Sensing And Image Interpretation, Jhon Villey and Sons, New York.
Lo, C.P, 1986. Penginderan Jauh Terapan, UI- Press, Jakarta.
Sutanto, 1986. Penginderaan Jauh Jilid I, Gadjah Mada University Press, Yogyakarta.
Sutanto, 1986. Penginderaan Jauh Jilid II, Gadjah Mada University Press. Yogyakarta.