Citra Satelit Resolusi Tinggi Aplikasi Tata Ruang Perkotaan

Standard

Penggunaan citra satelit telah meningkat Dekade terakhir untuk berbagai aplikasi perkotaan, termasuk pemetaan catatan pertanahan, ekstraksi kanopi hutan perkotaan, dan estimasi permukaan tanah. DigitalGlobe adalah perusahaan citra satelit komersial, yang berkantor pusat di Longmont, Colorado, yang memiliki tiga satelit optik dengan resolusi spasial tinggi : QuickBird, WorldView-1, dan yang terbaru WorldView-2.

Gambar 1: Perbandingan band spektral QuickBird, WorldView-1, dan WorldView-2.

Diluncurkan pada Tahun 2009, WorldView-2 adalah satelit komersial pertama yang membawa sensor resolusi spasial sangat tinggi dengan satu pankromatik dan delapan band multi-spektral (C = Pesisir, B = Biru, G = Hijau, Y = Kuning, R = Red, RE = Red Edge, N1 = Near-Infrared1, dan N2 =, Near-Infrared2, dengan panjang gelombang pusat di 425, 480, 545, 605, 660, 725, 835, dan 950 nm). Sebagai perbandingan, QuickBird empat band spektral (B, G, R, N1) yang berpusat di 485, 560, 660 dan 830 nm, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.

Gambar 2: Octavio Bridge, Sao Paulo, Brasil dengan Sensor Worldview-2 resolusi spasial 0,5 meter.

Tabel 1: Desain dan Spesifikasi WorldView-2 .

Gambar 2 menunjukkan detail yang dapat ditangkap dari WorldView-2, seperti marka jalan dan kabel di jembatan.

WorldView-1 dan WorldView-2 memiliki kinerja tinggi sistem kontrol kamera yang mampu retargeting dengan cepat dan tinggi koleksi citra off-nadir. Hal ini memungkinkan satelit untuk mengumpulkan urutan gambar multi-sudut target tunggal, terakumulasi selama periode waktu yang singkat dari berbagai macam sudut pengamatan. Detil desain WorldView-2 dan spesifikasi dapat dilihat pada Tabel 1.

Gambar 3: Paket yang didigitalkan dari Citra DigitalGlobe.

Gambar 4: Detailed Model 3D menggunakan citra DigitalGlobe.

Citra satelit DigitalGlobe memberikan nilai dalam memahami Bumi dan dampak dari kegiatan buatan manusia dan proses alam. Sebagai contoh, citra akurasi yang tinggi dapat digunakan untuk persediaan tanah terperinci termasuk peta planimetris, peta bidang tanah, peta zonasi, dll Gambar 3 menunjukkan contoh peta kadaster diekstrak dari citra DigitalGlobe.

Gambar 5: Detail dari pusat kota Atlanta (a) sesuai dengan peta digital ketinggian (b), dan visualisasi 3D-nya (c).

satelit DigitalGlobe dirancang untuk mengumpulkan citra satelit dari mana saja di seluruh dunia. Satelit Worldview sangat lincah dan dapat mengumpulkan citra dalam waktu 24 jam. Ditambah dengan kelincahan, ketepatan, dan kembali, satelit dirancang untuk mengumpulkan data stereo atau citra multi-sudut yang memungkinkan pengguna untuk membuat model 3D rinci kota seperti yang diilustrasikan pada Gambar 4 dan 5. Secara khusus, informasi ketinggian pixel, juga dikenal sebagai Peta ketinggian digital (DHM), dapat diturunkan dengan menghapus model elevasi digital dari model permukaan, baik dihitung sebagai ukuran korelasi spasial dan dikenal sudut pengamatan satelit dari stereo atau gambar multi-sudut.

Gambar 6: Downtown Atlanta (a) dan 15 kelas peta (b).

Peta klasifikasi diperoleh dengan memanfaatkan aspek-aspek unik dari WorldView-2 dan menggabungkan spasial sangat tinggi dan resolusi multi-spektral dengan pengamatan multi-angle. Secara khusus, tiga set data spasial pengukuran yang digunakan selain untuk informasi multi-spektral. Ketiga set data adalah pengukuran tekstur, morfologi, dan tinggi. Kumpulan data tekstur dibuat menggunakan enam orde kedua parameter tekstur dihitung dengan menggunakan band pankromatik. Keenam parameter tekstur adalah: Homogenitas, kontras, ketidaksamaan, entropi, momen kedua, dan korelasi.Kumpulan data morfologi diciptakan dengan pembukaan dan penutupan oleh rekonstruksi [4].

Gambar 7: kontribusi fitur Normalisasi dikelompokkan menurut jenis data.

Gambar 8: Sebelum (a) dan sesudah (b) gambar di atas Beijing dan sesuai perubahan deteksi peta Worldview-1 (c).

Gambar 8 menunjukkan contoh perubahan terdeteksi menggunakan satelit WorldView-1 melewati Beijing. Perubahan peta dapat dengan mudah diperoleh sebagai perbandingan antara dua akuisisi. Pendekatan yang umum disebut image differencing, yang terdiri dalam hanya mengurangkan dua gambar [5]. Kemudian, ambang batas dapat secara manual atau secara otomatis ditetapkan untuk menyorot hanya perubahan yang paling penting.

citra digital globe

Standard
Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Cuanza River, Angola, April 28, 2013 – Cambambe Dam 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Dunalley, Australia, Jan. 6, 2013 – fires, false color image 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Aleppo, Syria, May 26, 2013 – The Citadel of Aleppo – medieval fortified palace 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Utah, USA, April 22, 2013 – Colorado River 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Versailles, France, Aug. 20, 2013 – Palace of Versailles 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Australia, April 22, 2013 – Great Barrier Reef 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

near the city of Sur, Oman, Feb. 13, 2013 – massive “green tide” 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Croatia, Feb. 16, 2013 – Galešnjak (Island of Love) 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Hong Kong, China, May 9, 2013 – giant rubber duck 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Madang Province, Papua New Guinea, March 22, 2013 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Naples, Italy, Feb. 19 2013 – Mount Vesuvius 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Namib Desert, Namibia, May 13, 2013 – Sossusvlie area 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Niger, Feb. 13, 2013 – Arlit Uranium Mine 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Gwadar coast, Pakistan, Sept. 29, 2013 – new island created by earthquake in Pakistan 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Doha, Qatar, March 4, 2013 – Artificial island spanning nearly four million sq meters. 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Sochi, Russia, March 17, 2013 – Site of 2014 winter Olympics 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Schooner Cays, Bahamas, May 26, 2013 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Valencia, Spain, July 19, 2013 – Palau de les Arts Reina Sofia and Gulliver Park with an enormous fiberglass model of Lemuel Gulliver trapped 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Belfast, Northern Ireland, Nov. 3, 2013 – “Wish,” a large-scale art work 

Jual Citra Satelit dari DigitalGlobe

Xian, China, Sept. 24, 2013 – Shiyuan Park

 

Satelit Baru WorldView 3 Akan Menghasilkan Gambar Dengan Resolusi Lebih Tinggi

Standard
Pada akhir tahun 2014, generasi terbaru dari satelit WorldView 3 , yang diproduksi oleh Ball Aerospace , akan bertanggung jawab untuk menghasilkan gambar baru dari bumi yang lebih detail.

 
Dioperasikan oleh DigitalGlobe , perusahaan yang sekarang menyediakan gambar ke Google, Microsoft dan Apple, satelit baru akan mengorbit sekitar 600 km di atas permukaan Bumi dengan kecepatan 8 kilometer per detik.
 
Lensa, yang bertindak sebagai teleskop, mampu membedakan objek hingga 25 cm. Namun, gambar yang dihasilkan diperkirakan masih hanya tersedia untuk pemerintah AS. Untuk masyarakat umum yang menggunakan Google Maps dan Goorgle Earth, akan menjadi 50 sentimeter.
 
Selain definisi gambar, inovasi utama dari Satelit WorldView 3 adalah ia tidak berupa frame statis, tetapi juga gambar tanah atau jalur air. Gambar-gambar ini akan memberikan kontribusi dari perencanaan perkotaan untuk pemantauan hutan, eksplorasi minyak dan kartografi. Gambar yang tersedia dengan biaya, update peta tergantung kepada Google mereka yang membeli dan memasukkan ke dalam Google Maps.
 
Meskipun pilihan bervariasi antara Google, Apple Maps dan Bing Maps, semua gambar memiliki asal yang sama yaitu DigitalGlobe. Namun, setelah pemasangan kamera di British Stasiun Luar Angkasa Internasional, Kanada UrtheCast menjanjikan untuk meluncurkan teknologi baru yang menggunakan real time bebas yang akan segera masuk ke dalam tahap pengujian.
 
Sumber : Canaltech

interpretasi Citra Satelit

Standard
           Citra Satelit sama seperti Peta : penuh informasi yang berguna dan menarik asalkan kita tahu caranya, dengan Citra Satelit dapat menunjukkan seberapa banyak suatu kota telah mengalami perubahan, seberapa baik pertumbuhan tanaman yang kita tanam, dimana kebakaran, kapan badai akan datang. Untuk membuka informasi yang kaya dalam Citra Satelit Anda harus :

  1. Mencari Skala
  2. Mencari Pola, Bentuk, dan Tekstur
  3. Tentukan Warna (termasuk bayangan)
  4. Menentukan arah utara
  5. Memperrtimbangkan pengetahuan/informasi yang sudah ada sebelumnya
Tips ini berasal dari penulis Observatorium dan Visualisasi Bumi, yang kesehariannya menafsirkan Citra Satelit, yang membantu mendapatkan Orientasi secukupnya untuk mendapatkan Informasi berharga dari Citra Satelit.
1. Mencari Skala
Salah satu hal yang pertama orang ingin lakukan ketika mereka melihat Citra Satelit adalah mengidentifikasi tempat-tempat yang akrab bagi mereka : rumah, sekolah, tempat usaha, taman favorit, tempat wisata, atau fitur2 alam seperti : danau, sungai, atau pegunungan. Beberapa gambar dari satelit Militer atau Komersial yang cukup detail untuk menunjukkan hal ini. Satelit seperti Zoom in pada daerah kecil untuk mengumpulkan kedetilan ke sekala rumah individu atau mobil. Dalam prosesnya biasanya mengorbankan gambaran yang besar.
Gambar dari komersial Satelit WorldView-2 (atas) dapat menunjukkan jalan dengan rincian jalan dari september 2013 banjir di Boulder, Colorado, sedangkan ilmiah Satelit Landsat 8 (kedua dari atas) dapat diperbesar untuk memberikan skala ukuran kota. (Gambar WorldView-2 berdasarkan data 2013 DigitalGlobe, Citra Landsat dengan menggunakan data dari USGS)
Gambar dari komersial Satelit WorldView-2 (atas) dapat menunjukkan jalan dengan rincian jalan dari september 2013 banjir di Boulder, Colorado, sedangkan ilmiah Satelit Landsat 8 (kedua dari atas) dapat diperbesar untuk memberikan skala ukuran kota. (Gambar WorldView-2 berdasarkan data 2013 DigitalGlobe, Citra Landsat dengan menggunakan data dari USGS)

Gambar dari komersial Satelit WorldView-2 (atas) dapat menunjukkan jalan dengan rincian jalan dari september 2013 banjir di Boulder, Colorado, sedangkan ilmiah Satelit Landsat 8 (kedua dari atas) dapat diperbesar untuk memberikan skala ukuran kota. (Gambar WorldView-2 berdasarkan data 2013 DigitalGlobe, Citra Landsat dengan menggunakan data dari USGS)

Satelit NASA mengambil pendekatan yang berlawanan. Peneliti ilmu bumi biasanya ingin sudut lensa yang lebar untuk melihat seluruh Ekosistem. Akibatnya gambar NASA kurang detil tetapi mencakup wilayah yang lebih luas. Tingkat kedetilan tergantung dari resolusi spasial satelit. Seperti foto digital, citra satelit terdiri dari dari titik-titik kecil yang disebut pixel. lebar masing-masing pixel adalah resolusi spasial satelit.
Satelit komersial memiliki resolusi spasial 50 sentimeter setiap pixelnya. Satelit cuaca Geostasioner, yang mengamati seluruh belahan bumi pada suatu waktu, jauh lebih detil, melihat satu sampai empak kilometer dalam satu pixel.

Tampilan Raw Landsat (atas) memberikan tampilan pemandangan, sedangkan MODIS (bawah) memberikan pemandangan yang lebuh luas (Gambar Landsat 17 September 2013 dan MODIS 14 September 2013)

Tampilan Raw Landsat (atas) memberikan tampilan pemandangan, sedangkan MODIS (bawah) memberikan pemandangan yang lebuh luas (Gambar Landsat 17 September 2013 dan MODIS 14 September 2013)

Tergantung pada resolusi citra, sebuah kota dapat mengisi citra satelit seluruh grid dengan jalan atau mungkin titik hanya pada lanskap. Sebelum memulai untuk menafsirkan citra, hal ini membantu untuk mengetahui berapa skalanya? seberapa level kedetilan ditampilkan? citra dipublikasikan di Observatorium bumi beserta skalanya.
Kita dapat belajar hal-hal yang berbeda pada setiap skala. Misalnya, ketika pelacakan banjir, kedetilan, tampilan resolusi tinggi akan menunjukkan yang mana rumah dan kawasan bisnis yang dikelilingi oleh air. Tampilan Landscape yang lebih luas menunukkan bagian mana dari negara atau wilayah metropolitan yang tergenang dan mungkin dimana air itu berasal. Sebuah tampilan yang lebih luas menunjukkan wilayah seluruh wilayah-sistem banjir di sungai atau pegunungan dan lembah yang mengendalikan aliran. Tampilan hemispheric memperlihatkan pergerakan sistem cuaca yang terhubung ke kejadian banjjir.
Satelit GOES memperlihatkan tampilan bulatan hampir seluruh bulatan bumi. Gambar menunukkan Amerika utara dan selatan pada tanggal 14 September 2013
2. Carilah pola, bentuk, dan tekstur
Jika anda pernah menghabiskan sore mengidentifikasi awan ada yang berbentuk hewan dan bentuk-bentuk lainnya, maka anda akan sadar bahwa manusia sangat baik dalam menemukan pola. Keterampilan ini berguna dalam menafsirkan citra satelit.
Sungai, danau, dan lautan merupakan fitur yang paling sederhana untuk diidentifikasi karna bentuknya yang unik yang muncul pada peta. Pola yang jelas lainnya terlihat dari cara orang menggunakan tanah. Peternakan biasanya memiliki bentuk Geometris berupa lingkaran atau empat persegi panang yang mencolok dengan pola yang lebih acak terlihat di alam. Ketika orang menebang hutan, membuka hutan selalu persegi, atau memiliki herring-garis tulang yang terbentuk di sepanjang alam. garis lurus dari mana saja pada citra hampir pasti buatan manusia, dan mungkin jalan, kanal, atau semacam batas dibuat terlihat dengan penggunaan lahan.

Garis lurus dan bentuk geometris pada gambar (Reese, Michigan) adalah hasil dari penggunaan lahan manusia. Jalan dipotong diagonal kotak yang mendefenisikan ladang pertanian. (NASA Earth Observatory Image data ALI dari NASA)

Garis lurus dan bentuk geometris pada gambar (Reese, Michigan) adalah hasil dari penggunaan lahan manusia. Jalan dipotong diagonal kotak yang mendefenisikan ladang pertanian. (NASA Earth Observatory Image data ALI dari NASA)

Geologi membentuk Lanskap dengan cara yang sering lebih mudah untuk melihat dalam citra satelit. Gunung berapi dan kawah yang melingkar, dan pegunungan yan cenderung panjang dan serta jalur kadang-kadang bergelombang. Fitur Geologi menciptakan tekstur terlihat. Jurang berupa garis yang berlekuk-lekuk yang dibingkai oleh bayangan. Gunung tampak seperti kerutan atau benjolan.
Fitur-fitur ini juga dapat mempengaruhi awan dengan mempengaruhi aliran udara di atmosfer. Gaya keatas udara pegunungan, yang mendingin dan membentuk awan. Kepulauan menciptakan turbulensi yang menghasilkan Vortisitas berputar-putar atau terbangun di awan. Bila anda melihat garis awan atau Vortisitas, mereka memberikan petunjuk topografi tanah.

Central Chili dan Argentina memperlihatkan berbagai fitur geografis, termasuk pegunungan yang tertutup salju, lembah, dan gunung berapi

Central Chili dan Argentina memperlihatkan berbagai fitur geografis, termasuk pegunungan yang tertutup salju, lembah, dan gunung berapi

Kadang-kadang, bayangan dapat membuat sulit untuk membedakan antara pegunungan dan lembah. Ilusi optikal ini disebut relief inversion.
3. Tentukan Warna
Warna-warna pada citra satelit tergantung pada jenis cahaya instrumen satelit diukur. Citra true color menggunakan panjang gelombang cahaya-merah, hijau, dan biru terlihat warna-warna yang mirip dengan apa yang orang lihat dari luar angkasa. Warna semu citra termasuk cahaya infra merah dan dapat juga warna yang tidak diharapkan. Pada citra true color, fitur-fitur umum yang muncul sebagai berikut :

Warna sedimen laut dekat muara sungai Zambezi. Air tumbuh lebih gelap di lepas pantai sebagai sedimen yang menyebar (Gambar NASA earth observatory data Landsat8 USGS earth explorer)

Warna sedimen laut dekat muara sungai Zambezi. Air tumbuh lebih gelap di lepas pantai sebagai sedimen yang menyebar (Gambar NASA earth observatory data Landsat8 USGS earth explorer)

Air
Air menyerap cahaya, sehingga biasanya berwarna hitam atau biru gelap. Sedimen memantulkan cahaya dan warna air. Ketika pasir ditangguhkan atau lumpur padat, Air tampak berwarna coklat. Sebagai sedimen menyebar, Perubahan warna air menadi hijau dan kemudian biru. Perairan dangkal dengan dasar berpasir dapat menyebabkan efek yang sama.
Sinar matahari terpantul ke permukaan air membuat air terlihat abu-abu, silver, atau putih. Fenomena ini, dikenal sebagai Sunglint, dapat menyorot fitur gelombang atau minyak, tetapi juga pelindung adanya sedimen atau fitoplankton.
Sunglint memungkinkan untuk melihat pola arus di permukaan laut di sekitar kepulauan Canary.
Frozen air salju dan es putih, abu-abu, dan kadang-kadang sedikit biru. Puing-puing glasial dapat memberikan salju dan es warna coklat.
Tanaman
       Tanaman ada dalam berbagai nuansa hijau, dan perbedaan itu muncul dalam tmapilan warnya asli dari ruang angkasa. Padang rumput cenderung menjadi hijau pucat, sementara hutan hijau sangat gelap. Tanah yang digunakan untuk pertanian sering lebih terang dari vegetasi alami.
Di beberapa lokasi warna tanaman tergantung pada musim. Vegetasi musim semi cenderung lebih pucat dari vegetasi musim panas. Vegetasi dapat menjadi merah, oranye, kuning dan coklat berdaun layu vegetasi musim dingin berwarna coklat. Untuk alasan ini, akan sangat membantu untuk mengetahui kapan gambar itu dikumpulkan.
Hutan meliputi great smoky mountains dari tenggara Amerika Serikat berubah warna dari coklat ke hijau ke oranye sampai coklat sebagai kemajuan musim
Di lautan tanaman mengambang-fitoplankton-terdapat berbagai warna air biru dan hijau. Vegetasi terendam seperti hutan kelp memberikan rona hitam atau coklat gelap untuk air pantai.
Tanah Kosong
Tanah kosong atau yang sedikit sekali vegetasinya biasanya ada beberapa corak cokelat atau sawo matang. Warna tergantung pada kandungan mineral dalam tanah. Dalam beberapa gurun seperti pedalaman Australia dan Amerika Serikat barat daya, tanah berwarna merah atau pink karna mengandung besi oksida seperti hematite. Ketika tanah berwarna putih atau coklat pucat terutama di danau yang kering, itu karna garam, silikon, atau mineral mengandung kalsium. Puing-puing vulkanik berwarna cokelat, abu-abu, atau hitam. lahan yang baru terbakar juga berwarna cokelat tua atau hitam, tetapi bekas daerah yang terbakar memudar berwarna cokelat sebelum akhirnya menghilang dari waktu ke waktu.
Kota
Daerah padat pembangunan biasanya berwarna silver atau abu-abu dari konsentrasi beton dan material bangunan lainnya. Beberapa kota memiliki corak yang lebih coklat atau merah tergantung pada bahan material yang digunakan untuk atap.
Kontras antara warsawa modern lingkungan bersejarah mudah terlihat oleh satelit. Stadion narodow baru berwarna putih mencolok. Srodmiescie (inner city) dibangun kembali setelah perang dunia II dsn sebagian besar wilayah tampak berwarna abu-abu. Tetapi beberapa bangunan dibangum kembali dengan bangunan bergaya tua. seperti genteng merah dan atap tembaga hijau Stare Miasto (kota tua). (Gambar mililik NASA/USGS Landsat).
Atmosfir
         Awan berwarna Putih dan Abu-abu, cenderung memiliki tekstur seperti yang biasa kita lihat dari permukaan bumi. Awan juga memberikan efek bayangan gelap yang bentuknya merupakan cerminan dari awan itu sendiri. Beberapa awan tipis di ketinggian terdeteksi dari bentuk bayangan yang dipancarkan.
Asap selalu berbentuk lebih halus dibandingkan awan, yang mempunyai warna coklat sampai ke abu-abu. Asap dari kebakaran minyak berwarna hitam. Haze biasanya tidak mempunyai bentuk atau ciri khusus yang berwarna abu-abu agak pucat atau putih gelap. Warna asap atau kabut biasanya mencerminkan umlah kelembaban dan kimia polutan, tetapi itu tidak selalu menadi kemungkinan dalam membedakan antara kabut dan kabut dalam interpretasi visual dari citra satelit. Kabut putih mungkin kabut alami, tetapi uga mungkin polusi.
Awan, kabut, kabut dan salju kadang-kadang sulit untuk dibedakan dalam citra satelit, seperti dalam gambar MODIS dari Himalaya 1 November 2013 (gambar diadaptasi dari MODIS)
Debu mempunyai rentang di dalam warna, tergantung pada sumbernya. Yang paling sering adalah sedikit coklat, tapi seperti warna tanah, bisa berwarna putih, merah, coklat tua, dan bahkan hitam karna kandungan mineral yang berbeda.
Abu vulkanik tampilannya juga bervariasi, tergantung pada jenis letusan. Gumpalan uap dan gas berwarna putih. Abu terbang berwarna coklat. Abu vulkanik disuspensi juga berwarna coklat.
Dalam Konteks Warna
Dalam melihat citra satelit, kita akan melihat segala sesuatu diantara satelit dengan tanah (awan, debu, kabut, tanah) dalam satu bidang datar. Ini berarti bahwa tampalan putih mungkin awan, tetapi juga bisa jadi adalah salju, atau hamparan garam. Dalam konteks kombinasi, bentuk, dan tekstur akan membantu untuk membedakannya.
Misalnya, bayangan dari awan atau gunung terhadap fitur lain yang permukaannya gelap seperti air, hutan, atau tanah bekas terbakar sangat gampang sekali membuat kita menjadi keliru. Dengan melihat citra lain pada daerah yang sama yang pengambilan gambarnya pada waktu yang berbeda dapat membantu menghilangkan kebingungan. Sebagian besar dalam konteks waktu akan membantu anda melihat sumber bayangan awan atau gunung dengan membandingkan bentuk bayangan dari fitur lain dalam gambar citra.
4. Menentukan Arah Utara
Ketika anda tersesat, cara paling sederhana untuk mengetahui kita berada dimana adalah dengan menemukan sesuatu yang familiar mudah dilihat dan mengorientasikan diri sehubungan dengan itu. Teknik yang sama berlaku untuk citra satelit. Jika anda tahu dimana arah utara, anda bisa mengetahui apakah itu pegunungan menyusuri dari utara keselatan atau timur ke barat, atau jika sebuah kota di sebelah timur sungai atau sebelah barat. Rincian ini dapat membantu kita mencocokkan fitur untuk peta. Di Observatorium bumi, sebagian besar citra berorientasi arah utara ada di atas.
5. Mempertimbangkan Pengetahuan Anda yang Sebelumnya
Mungkin alat yang paling ampuh untuk meafsirkan citra satelit adalah pengetahuan tentang tempat. Jika anda tahu bahwa api yang membakar hutan tahun lalu, sangat mudah untuk mengetahui tampalan hutan yang berwarna coklat tua mungkin bekas kebakaran, bukan aliran vulkanik atau bayangan
Lahan terbakar berwarna coklat abu-abu dibandingkan dengan yang tidak terbakar berwarna coklat dan pemandangan hijau disekitarnya (Citra NASA Earth Observatory dengan LANDSAT 8 data dari USGS Earth Explorer)
Memiliki pengetahuan lokal juga memungkinkan anda untuk menghubungkan pemetaan citra satelit dengan apa yang terjadi dalam kehidupan sehari-hari, studi sosial, ekonomi, dan sejarah (misalnya, pertumbuhan penduduk, transportasi, produksi pangan), untuk geologi (aktivitas vulkanik, tektonik), untuk biologi dan ekologi (pertumbuhan tanaman dan ekosistem), politik dan budaya (tanah dan air), kimia (polusi udara), dan kesehatan (polusi, habitat bagi pembawa penyakit).
Misalnya, dalam hal kebijakan kepemilikan tanah dan penggunaan lahan kontras dengan pasangan gambar dibawah ini. Di Polandia, sebidang kecil tanah milik pribadi mengelilingi hutan Niepolomice. Pemerintah telah mengelola hutan sebagai sebuah unit semenjak abad ketiga belas. Citra yang lebih rendah menunjukkan kombinasi petek-petak tanah milik pribadi dan umum di dekat Hutan Nasional Okanogan-Wenatchee Washington. Dinas kehutan Amerika serikat mengelola hutan dibawah kebijakan dalam penggunaan serta melindungi hutan, sementara disisi lain membuka Logging. Daerah hijau terang menunjukkan bahwa penebangan telah terjadi di negara bagian, federal, atau tanah pribadi. Bidang tanah milik swasta jauh lebih besar di bagian barat Amerika Serikat daripada di Polandia.
Penggunaan lahan dan kebijakan konservasi menentukan kawasan hutan di Polandia (gambar atas) dan negara bagian AS Washigton (lebih rendah). (NASA Earth Observatory citra Landsat 8 data dari USGS Earth Explorer)
Jika anda tidak memiliki pengetahuan tentang area yang ditunjukkan. Referensi peta atau atlas bisa sangat berharga. Peta mempunyai nama untuk fitur yang anda dapat lihat pada citra, serta membantu kita untuk mencari informasi tambahan. Beberapa layanan pemetaan online bahkan menyediakan tampilan dari satelit dengan fitur berlabel. Peta bersejarah dapat membantu anda mengidentifikasi perubahan dan bahkan dapat anda memahami mengapa perubahan tersebut terjadi.
 
Sumber/Referensi : NASA Earth Observatory 

Citra Satelit Resolusi Tinggi | False Color Composite

Standard
Untuk pemanfaatan Hires Imagery dari Google earth tentu saja tidak maksimal. karna imagery dari DigitalGlobe, Geoeye, atau Spot yang di google earth tidak update dan apabila kita unduh imagerynya yang harus di rekti setelahnya hanya secara visual saja. sesuai kebutuhan kita Citra Resolusi Tinggi bisa kita  order ke Reseller resmi seperti kami Reseller resmi dari Digitalglobe khususnya hires Quickbird dan Worldview. kalau lebih ke visualisasi saja natural color standard sudah cukup dengan 3 Band RGB nya. tapi kalau untuk pengklasifikasian pemukiman, hutan, tanaman dan badan airnya kita bisa order  yang Bundle  Panchromatic 0.6m dan Multispectral 2.4m. kombinasi Band RGB 321 untuk natural color dari hasil pansharpnya yang menghasilkan res 0.6m 4 Band, kombinasi Band RGB 321 untuk natural color, 432 untuk False color Red, dan 342 false color Green. kentara sekali pengklasifikasian dengan kombinasi False color Red ataupun Green terlihat dari tanamannya. apalagi sekarang DigitalGlobe sudah publish dengan 8 Band dari WorldView-2 nya tapi data Archivenya masih Minim sekali untuk Kawasan Indonesia.


Natural Color 

False color Red 

False Color Green

Contoh Citra Satelit Resolusi Tinggi Worldview-2 Dari DigitalGlobe

Standard
 MULTISPECTRAL 11-Bit Samples
Carajas_Brazil_July29_2005_DG
MULTISPECTRAL 8-Bit Samples
Mozambique_March09_2005_DG

Palm_Island_Feb02_2005_DG

 Tallinn_July04_2004_DG

Zemen_Romania_Sept04_2004_DG
 
PANCHROMATIC 11-Bit Samples
Frederiksdal_Greenland_Aug07_2004_DG

 Gibraltar_Feb16_2003_DG

 
 
PANCHROMATIC 8-Bit Samples

 Glendale_Az_May26_2003_DG

 Houston_Tx_March14_2005_DG

 
PAN-SHARPENED 11-Bit Samples

 Bora_Bora_Nov26_2004_DG

 kuala_Lumpur_Feb11_2004_DG

 
 
PAN-SHARPENED 8-Bit Samples
Boston_Ma_Oct13_2004_DG

 

Keywest_Fl_Nov07_2004_DG

 Obaiyed_Egypt_April09_2004_DG