SIG - Analisa Spasial
Metode Analisa Spasial
- Measurement
- Reclassification
- Buffering and Neighborhood Function
- Integrating Data/Map Overlay
Measurement (Pengukuran)
Pengukuran merupakan metode yang digunakan untuk menghitung jumlah dari point, panjang dari line, dan luas (area) atau keliling (perimeter) dari polygon.
Jenis Measurement (Pengukuran)
- Raster GIS Measurement
- Vector GIS Measurement
Raster GIS Measurement
1. Pythagorean Distance / Euclidean Distance
Menghitung panjang atau jarak antara dua titik menggunakan rumus pythagoras.
2. Manhattan Distance
Menghitung panjang atau jarak antara dua titik dengan menghitung jumlab sel yang dilalui oleh garis tersebut.
3. Proximity Distance
Menghitung panjang atau jarak antara dua titik dengan perkiraan. Proximity mirip dengan pythagorean, tetapi diterapkan pada setiap pixel.
4. Perimeter and Area
Menghitung keliling (perimeter) dan luas (area) dari sebuah polygon dengan menggunakan rumus geometri dengan satuan cell unit.
contoh dari masing-masing pengukuran:
(a) Pythagorean Distance, (b) Manhattan Distance, (c) Proximity Distance, (d) Perimeter and Area
Vector GIS Measurement
Pada pengukuran vektor, pengukuran panjang atau jarak menggunakan rumus pythagoras, dan pengukuran luas dan keliling menggunakan rumus geometri.
contoh pengukuran vektor:
Query
Query merupakan cara untuk mengambil data pada database. Beberapa operator boolean yang sering digunakan untuk menggabungkan beberapa query dengan kondisi yang diperlukan.
Reclassification (Reklasifikasi)
Reklasifikasi merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengklasifikasi ulang data spasial dari yang detail dan kelasnya banyak menjadi semi detail dan kelasnya lebih sedikit.
Contoh reklasifikasi:
Buffering and Neighborhood Function
Buffering merupakan metode penentuan area interest atau berkepentingan yang ada di sekitar entitas geografis. Biasanya buffering digunakan pada data vektor, sedangkan Neighborhood function merupakan metode buffer yang digunakan pada data raster.
Pada data raster, zona interest dibuat menggunakan proximity approach, dimana pendekatan ini akan menghasilkan lapisan data raster baru yang atribut setiap selnya merupakan pengukuran jarak.
Buffering Data Vektor
Proximity Approach
Contoh Buffering:
Integrating Data / Map Overlay
Integrasi Data merupakan suatu metode yang digunakan untuk menggabungkan 2 variabel atau lebih untuk menghasilkan satu variabel baru.
Integrasi Pada Data Vektor
Integrasi Pada Data Raster
Contoh Integrasi Data:
Interpolasi Spasial
Interpolasi spasial merupakan suatu prosedur untuk memperkirakan nilai properti dalam area yang tertutup pada pengamatan yang ada.
Metode Interpolasi
Local or Global Interpolation, Menggunakan Sample dari titik kontrol (Local) atau Menggunakan semua titik pada daerah titik kontrol (Global).
Exact or Approximate, Memprediksi nilai titik kontrol yang nilainya sama dengan pada saat observasi (Exact) atau yang nilainya tidak sama (Approximate).
Gradual or Abrupt, Interpolasi yang menghasilkan perubahan bertahap (Gradual) atau mendadak/tiba-tiba (Abrupt).
Deterministic or Stochastic, Interpolasi tidak memiliki nilai error (Deterministic) atau memiliki nilai error (Stochastic) pada nilai prediksi yang dilakukan
Thiessen Polygon (Voronoi Polygon)
Thiessen polygon merupakan metode interpolasi yang tepat untuk mengasumsikan bahwa nilai lokasi yang bukan sample sama dengan nilai titik sample terdekat. Dibuat dengan membagi garus yang menghubungkan titik neighborhood, kemudian menggambar bisektor tegak lurus, lalu menggunakan bisektor tersebut untuk merakit tepi polygon.
Triangulated Irregular Network (TIN)
TIN merupakan cara yang elegan untuk membangun permukaan dari satu set spaced data point.
Analisa Permukaan (Surface)
Analisa permukaan dapat dilakukan dengan 2 langkah, yaitu:
1. Menghitung Slope dan Aspect
Slope merupakan kecuraman atau gradien dari unit yang biasanya diukur sebagai sudut dalam ukuran derajat sebagai presentasi. Sedangkan Aspect merupakan arah yang dihitung dari derajat utara.
Perhitungan Slope dan Aspect:
Raster
Vector, menggunakan persamaan linear ketika TIN dihasilkan. persamaan tersebut menghitung slope dan aspect dari segitiga individu yang dibentuk TIN.
2. Analisa Visibilitas, yaitu identifikasi area yang dapat dilihat dari titik tertentu permukaan.
Analisa Jaringan (Network)
Permasalahan umum yang biasa ditemukan pada jaringan, yaitu:
Shortest Path Problem
Traveling Salesperson Problem
Location-Allocation Modelling
Route Tracing
Analisa Spasial
Menghitung panjang atau jarak antara dua titik dengan menghitung jumlab sel yang dilalui oleh garis tersebut.
3. Proximity Distance
Menghitung panjang atau jarak antara dua titik dengan perkiraan. Proximity mirip dengan pythagorean, tetapi diterapkan pada setiap pixel.
4. Perimeter and Area
Menghitung keliling (perimeter) dan luas (area) dari sebuah polygon dengan menggunakan rumus geometri dengan satuan cell unit.
contoh dari masing-masing pengukuran:
(a) Pythagorean Distance, (b) Manhattan Distance, (c) Proximity Distance, (d) Perimeter and Area
Vector GIS Measurement
Pada pengukuran vektor, pengukuran panjang atau jarak menggunakan rumus pythagoras, dan pengukuran luas dan keliling menggunakan rumus geometri.
contoh pengukuran vektor:
Query
Query merupakan cara untuk mengambil data pada database. Beberapa operator boolean yang sering digunakan untuk menggabungkan beberapa query dengan kondisi yang diperlukan.
Reclassification (Reklasifikasi)
Reklasifikasi merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengklasifikasi ulang data spasial dari yang detail dan kelasnya banyak menjadi semi detail dan kelasnya lebih sedikit.
Contoh reklasifikasi:
Buffering and Neighborhood Function
Buffering merupakan metode penentuan area interest atau berkepentingan yang ada di sekitar entitas geografis. Biasanya buffering digunakan pada data vektor, sedangkan Neighborhood function merupakan metode buffer yang digunakan pada data raster.
Pada data raster, zona interest dibuat menggunakan proximity approach, dimana pendekatan ini akan menghasilkan lapisan data raster baru yang atribut setiap selnya merupakan pengukuran jarak.
Buffering Data Vektor
Proximity Approach
Contoh Buffering:
Integrating Data / Map Overlay
Integrasi Data merupakan suatu metode yang digunakan untuk menggabungkan 2 variabel atau lebih untuk menghasilkan satu variabel baru.
Integrasi Pada Data Vektor
Integrasi Pada Data Raster
Contoh Integrasi Data:
Interpolasi Spasial
Interpolasi spasial merupakan suatu prosedur untuk memperkirakan nilai properti dalam area yang tertutup pada pengamatan yang ada.
Metode Interpolasi
Local or Global Interpolation, Menggunakan Sample dari titik kontrol (Local) atau Menggunakan semua titik pada daerah titik kontrol (Global).
Exact or Approximate, Memprediksi nilai titik kontrol yang nilainya sama dengan pada saat observasi (Exact) atau yang nilainya tidak sama (Approximate).
Gradual or Abrupt, Interpolasi yang menghasilkan perubahan bertahap (Gradual) atau mendadak/tiba-tiba (Abrupt).
Deterministic or Stochastic, Interpolasi tidak memiliki nilai error (Deterministic) atau memiliki nilai error (Stochastic) pada nilai prediksi yang dilakukan
Thiessen Polygon (Voronoi Polygon)
Thiessen polygon merupakan metode interpolasi yang tepat untuk mengasumsikan bahwa nilai lokasi yang bukan sample sama dengan nilai titik sample terdekat. Dibuat dengan membagi garus yang menghubungkan titik neighborhood, kemudian menggambar bisektor tegak lurus, lalu menggunakan bisektor tersebut untuk merakit tepi polygon.
Triangulated Irregular Network (TIN)
TIN merupakan cara yang elegan untuk membangun permukaan dari satu set spaced data point.
Analisa Permukaan (Surface)
Analisa permukaan dapat dilakukan dengan 2 langkah, yaitu:
1. Menghitung Slope dan Aspect
Slope merupakan kecuraman atau gradien dari unit yang biasanya diukur sebagai sudut dalam ukuran derajat sebagai presentasi. Sedangkan Aspect merupakan arah yang dihitung dari derajat utara.
Perhitungan Slope dan Aspect:
Raster
Vector, menggunakan persamaan linear ketika TIN dihasilkan. persamaan tersebut menghitung slope dan aspect dari segitiga individu yang dibentuk TIN.
2. Analisa Visibilitas, yaitu identifikasi area yang dapat dilihat dari titik tertentu permukaan.
Analisa Jaringan (Network)
Permasalahan umum yang biasa ditemukan pada jaringan, yaitu:
Shortest Path Problem
Traveling Salesperson Problem
Location-Allocation Modelling
Route Tracing
Analisa Spasial
No comments:
Post a Comment