Urban Heat Island (UHI)

Urban Heat Island merupakan sebuah wilayah yang memiliki kecenderungan di mana sebuah kota temperaturnya lebih hangat atau lebih panas dibanding rural area di sekitarnya, dengan perbedaan temperatur pada malam hari lebih tinggi daripada siang hari. 

UHI ini disebabkan oleh panas matahari yang disimpan oleh “impervious engineered surfaces” (bangunan dengan bahan beton, aspal, atap berwarna gelap, dll) pada siang hari, dan panas tersebut dilepaskan ke atmosfer pada malam hari. Digunakan istilah “heat island” karena udara perkotaan yang lebih panas terletak di antara lautan udara pedesaan yang lebih dingin.

Fenomena UHI ini sebenarnya sudah diinvestigasi oleh Luke Howard (seorang British manufacturing chemist dan amateur meteorologist, Wikipedia) pada tahun 1810-an, yang merupakan akibat dari kurangnya vegetasi sebagai penutup lahan dan rendahnya kelembaban tanah. Sesuai dengan fitrahnya, tanaman pada siang hari menyerap panas matahari untuk proses fotosintesis kemudian menguapkannya kembali ke atmosfer dalam proses evapotranspirasi yang mempunyai efek pendinginan.

Supervised Classification

Supervised Classification/Proses klasifikasi didasarkan pada ide bahwa pengguna (user) dapat memilih sampel pixel – pixel dalam suatu citra yang merepresentasikan kelas-kelas khusus dan kemudian mengarahkan perangkat lunak pengolahan citra (image processing software) untuk menggunakan pilihan-pilihan tersebut sebagai dasar referensi untuk pengelompokkan pixel-pixel lainnya dalam citra tersebut. Wilayah pelatihan (training area) dipilih berdasarkan pada pengetahuan dari pengguna (the knowledge of the user).

Dengan klasifikasi ini, kita lebih bebas untuk memilah data citra sesuai dengan kebutuhan. Misalnya dalam suatu kawasan kita hanya akan melakukan klasifikasi terbatas pada jenis jenis kenampakan secara umum semisal jalan, pemukiman, sawah, hutan, dan perairan. Hal tersebut dapat kita lakukan dengan klasifikasi ini. Proses input sampel juga cukup mudah, hanya saja perlu ketelitian dan pengalaman agar sampel yang kita ambil dapat mewakili jenis klasifikasi. Baik buruknya sampel, Diwujudkan dalam nilai indeks keterpisahan.

Proses klasifikasi dengan pemilihan kategori informasi yang diinginkan dan memilih training area untuk tiap ketegori penutup lahan yang mewakili sebagai kunci interpretasi merupakan klasifikasi terbimbing. Klasifikasi terbimbing digunakan data penginderaan jauh multispectral yang berbasis numeric, maka pengenalan polanya merupakan proses otomatik dengan bantuan komputer.

Klasifikasi terbimbing yang didasarkan pada pengenalan pola spectral terdiri atas tiga tahapan, yaitu:

1. Tahap training sample: analisis menyusun kunci interpretasi dan mengembangkan secara numeric spectral untuk setiap kenampakan dengan memeriksa batas daerah (training area).
2. Tahapan klasifikasi: setiap pixel pada serangkaian data citra dibandingkan steiap kategori pada kunci interpretasi numeric, yaitu menentukan nilai pixel yang tak dikenal dan paling mirip dengan kategori yang sama. Perbandingan tiap pixel citra dengan kategori pada kunci interpretasi dikerjakan secara numeric dengan menggunakan berbagai strategi klasifikasi (dapat dipilih salah satu dari jarak minimum rata-rata kelas, parallelepiped, kemiripan maksimum). Setiap pixel kemudian diberi nama sehingga diperoleh matrik multi dimensi untuk menentukan jenis kategori penutupan lahan yang diinterpretasi.
3. Tahapan keluaran: hasil matrik didenileasi sehingga terbentuk peta penutupan lahan, dan dibuat tabel matrik luas berbagai jenis tutupan lahan pada citra.