PENGEMBANGAN TEKNIK KOMPRESI HYBRID UNTUK DATA PENGINDERAAN JAUH MODIS

Pengembangan di bidang Penginderaan Jauh memerlukan teknik kompresi data yang optimal untuk menghasilkan rasio kompresi yang tinggi namun tetap menjaga kualitas data, sehingga data tersebut masih dapat diterima dalam aplikasi penginderaan jauh. Salah satu teknik kompresi terbaru adalah kompresi hibrid yang menggabungkan pengurangan redundansi spektral dan pengurangan redundansi spasial. Pada penelitian ini akan diusulkan perbaikan teknik kompresi hibrid untuk data MODIS multiband yang dikembangkan oleh Yuan-Xiang Li, dkk. (IEEE 2007). Perbaikan tersebut dilakukan dengan memilih band referensi yang lebih baik untuk prediksi band, melewati prediksi band untuk band yang tidak dapat diprediksi, dan mengusulkan penggunaan level dekomposisi wavelet yang lebih tinggi untuk mendapatkan kinerja kompresi yang lebih baik. Hasil simulasi menunjukkan bahwa prediksi antar-band linier dengan band yang dilewati menghasilkan nilai PSNR yang tinggi (40 dB) dan rasio kompresi yang tinggi (80). Hasil kompresi ini akan digunakan untuk aplikasi penginderaan jauh data MODIS, khususnya untuk pengamatan bumi global. Kata kunci: Kompresi, Hibrid, Prediksi, Citra, Band, Wavelet, MODIS, PSNR, Symetry co-histogram