Tentang Speclib

Open Spectral Library — Laboratorium Geospasial ITS

Deskripsi

Speclib adalah repositori spektral signature (endmember) untuk mendukung analisis penginderaan jauh berbasis Linear Spectral Unmixing (LSU). Data spektral dikumpulkan menggunakan spektroradiometer lapangan, kemudian direduksi dan dipetakan ke kanal-kanal sensor satelit melalui berbagai metode transformasi.

Aplikasi ini dikembangkan dan dikelola oleh Lalu Muhamad Jaelani, Laboratorium Geospasial, Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya.

Metode Pengumpulan Data

Pengukuran Lapangan

Spektroradiometer: Data dikumpulkan menggunakan spektroradiometer genggam (ASD FieldSpec /类似) dengan rentang panjang gelombang 350–2500 nm.
Protokol Pengukuran: Setiap objek diukur dengan multiple sampling (30–80 repetisi) untuk menangkap variabilitas spektral alami dalam satu plot/lokasi.
Kalibrasi White Reference: Panel referensi putih (Spectralon) diukur sebelum setiap sesi untuk mengonversi radiance mentah ke reflektansi absolut.
Kondisi Lingkungan: Pengukuran dilakukan pada kondisi cerah (clear sky) antara pukul 10:00–14:00 waktu setempat untuk meminimalkan efek sudut matahari dan tutupan awan.
Dokumentasi: Setiap pengukuran disertai metadata — lokasi (koordinat GPS), tanggal, kondisi cuaca, fase pertumbuhan (untuk vegetasi), dan dokumentasi foto.

Pemrosesan Data

1. Reduksi Spektral

Mereduksi banyak sampel repetisi menjadi satu kurva representatif per endmember:

Average

Rata-rata (mean) dari seluruh sampel per panjang gelombang

Median

Median dari seluruh sampel per panjang gelombang

Q1

Kuartil pertama (25%) dari sampel per panjang gelombang

Q3

Kuartil ketiga (75%) dari sampel per panjang gelombang

Gaussian

Rata-rata tertimbang Gaussian—sampel tengah lebih berbobot

2. Pemetaan ke Band Sensor (Convolution)

Memetakan kurva spektral kontinu (resolusi ~1 nm) ke kanal diskrit sensor satelit (lebar 20–190 nm):

Average

Rata-rata sederhana dari semua nilai reflectance dalam rentang FWHM band sensor

R_b = (1/N) · Σ R(λ) untuk λ ∈ [λ_c − FWHM/2, λ_c + FWHM/2]

Nearest Band

Ambil nilai reflectance pada panjang gelombang terdekat dengan band center sensor

R_b = R(λ_nearest) di mana |λ_nearest − λ_c| minimal

Gaussian Weighting

Rata-rata tertimbang Gaussian di sekitar band center sensor, menggunakan FWHM

R_b = Σ w(λ) · R(λ) / Σ w(λ)
w(λ) = exp(−½ · ((λ − λ_c) / σ)²)
σ = FWHM / 2.355

Keterangan: R_b = reflektansi band sensor, R(λ) = reflektansi spektral pada λ, λ_c = center wavelength band, FWHM = Full Width at Half Maximum, σ = standar deviasi Gauss.

Nilai FWHM per Sensor dan Sumber

Berikut adalah nilai FWHM (Full Width at Half Maximum) per band untuk setiap sensor yang didukung, beserta sumber referensi:

Landsat 8 OLI (landsat8)

Band	Nama	Center (nm)	FWHM (nm)	Sumber FWHM
1	Coastal	443	16.0	Barsi et al. (2014) — Spectral Response of the Landsat-8 OLI
2	Blue	482	60.0	Barsi et al. (2014) — Spectral Response of the Landsat-8 OLI
3	Green	561	57.3	Barsi et al. (2014) — Spectral Response of the Landsat-8 OLI
4	Red	654	37.5	Barsi et al. (2014) — Spectral Response of the Landsat-8 OLI
5	NIR	865	28.3	Barsi et al. (2014) — Spectral Response of the Landsat-8 OLI
6	SWIR-1	1609	85.0	Barsi et al. (2014) — Spectral Response of the Landsat-8 OLI
7	SWIR-2	2201	186.7	Barsi et al. (2014) — Spectral Response of the Landsat-8 OLI

Sumber: Barsi et al. (2014) — Spectral Response of the Landsat-8 OLI. Nilai FWHM merupakan effective bandwidth yang dihitung dari kurva respon spektral (SRF) masing-masing sensor.

Landsat 9 OLI-2 (landsat9)

Band	Nama	Center (nm)	FWHM (nm)	Sumber FWHM
1	Coastal	443	16.0	Barsi et al. (2014) — Spectral Response of the Landsat-8/9 OLI
2	Blue	482	60.0	Barsi et al. (2014) — Spectral Response of the Landsat-8/9 OLI
3	Green	561	57.3	Barsi et al. (2014) — Spectral Response of the Landsat-8/9 OLI
4	Red	654	37.5	Barsi et al. (2014) — Spectral Response of the Landsat-8/9 OLI
5	NIR	865	28.3	Barsi et al. (2014) — Spectral Response of the Landsat-8/9 OLI
6	SWIR-1	1609	85.0	Barsi et al. (2014) — Spectral Response of the Landsat-8/9 OLI
7	SWIR-2	2201	186.7	Barsi et al. (2014) — Spectral Response of the Landsat-8/9 OLI

Sumber: Barsi et al. (2014) — Spectral Response of the Landsat-8/9 OLI. Nilai FWHM merupakan effective bandwidth yang dihitung dari kurva respon spektral (SRF) masing-masing sensor.

WorldView-2 (worldview2)

Band	Nama	Center (nm)	FWHM (nm)	Sumber FWHM
1	Coastal	425	50	DigitalGlobe WV-2 Spectral Response — Kuester et al. (2015)
2	Blue	480	60	DigitalGlobe WV-2 Spectral Response — Kuester et al. (2015)
3	Green	545	70	DigitalGlobe WV-2 Spectral Response — Kuester et al. (2015)
4	Yellow	605	40	DigitalGlobe WV-2 Spectral Response — Kuester et al. (2015)
5	Red	660	60	DigitalGlobe WV-2 Spectral Response — Kuester et al. (2015)
6	Red Edge	725	40	DigitalGlobe WV-2 Spectral Response — Kuester et al. (2015)
7	NIR-1	832	125	DigitalGlobe WV-2 Spectral Response — Kuester et al. (2015)
8	NIR-2	950	180	DigitalGlobe WV-2 Spectral Response — Kuester et al. (2015)

Sumber: DigitalGlobe WV-2 Spectral Response — Kuester et al. (2015). Nilai FWHM merupakan effective bandwidth yang dihitung dari kurva respon spektral (SRF) masing-masing sensor.

WorldView-3 (worldview3)

Band	Nama	Center (nm)	FWHM (nm)	Sumber FWHM
1	Coastal	425	50	DigitalGlobe WV-3 Spectral Response — Kuester et al. (2017)
2	Blue	480	60	DigitalGlobe WV-3 Spectral Response — Kuester et al. (2017)
3	Green	545	70	DigitalGlobe WV-3 Spectral Response — Kuester et al. (2017)
4	Yellow	605	40	DigitalGlobe WV-3 Spectral Response — Kuester et al. (2017)
5	Red	660	60	DigitalGlobe WV-3 Spectral Response — Kuester et al. (2017)
6	Red Edge	725	40	DigitalGlobe WV-3 Spectral Response — Kuester et al. (2017)
7	NIR-1	832	125	DigitalGlobe WV-3 Spectral Response — Kuester et al. (2017)
8	NIR-2	950	180	DigitalGlobe WV-3 Spectral Response — Kuester et al. (2017)
9	SWIR-1	1210	30	DigitalGlobe WV-3 Spectral Response — Kuester et al. (2017)
10	SWIR-2	1570	40	DigitalGlobe WV-3 Spectral Response — Kuester et al. (2017)
11	SWIR-3	1660	40	DigitalGlobe WV-3 Spectral Response — Kuester et al. (2017)
12	SWIR-4	1730	40	DigitalGlobe WV-3 Spectral Response — Kuester et al. (2017)
13	SWIR-5	2165	40	DigitalGlobe WV-3 Spectral Response — Kuester et al. (2017)
14	SWIR-6	2205	40	DigitalGlobe WV-3 Spectral Response — Kuester et al. (2017)
15	SWIR-7	2260	50	DigitalGlobe WV-3 Spectral Response — Kuester et al. (2017)
16	SWIR-8	2330	70	DigitalGlobe WV-3 Spectral Response — Kuester et al. (2017)

Sumber: DigitalGlobe WV-3 Spectral Response — Kuester et al. (2017). Nilai FWHM merupakan effective bandwidth yang dihitung dari kurva respon spektral (SRF) masing-masing sensor.

Sentinel-2 MSI (sentinel2)

Band	Nama	Center (nm)	FWHM (nm)	Sumber FWHM
1	Coastal	443	20	ESA Sentinel-2 MSI Spectral Response Functions (SRF) v3.0
2	Blue	490	65	ESA Sentinel-2 MSI Spectral Response Functions (SRF) v3.0
3	Green	560	35	ESA Sentinel-2 MSI Spectral Response Functions (SRF) v3.0
4	Red	665	30	ESA Sentinel-2 MSI Spectral Response Functions (SRF) v3.0
5	RE-1	705	15	ESA Sentinel-2 MSI Spectral Response Functions (SRF) v3.0
6	RE-2	740	15	ESA Sentinel-2 MSI Spectral Response Functions (SRF) v3.0
7	RE-3	783	20	ESA Sentinel-2 MSI Spectral Response Functions (SRF) v3.0
8	NIR wide	842	115	ESA Sentinel-2 MSI Spectral Response Functions (SRF) v3.0
9	NIR narrow	865	20	ESA Sentinel-2 MSI Spectral Response Functions (SRF) v3.0

Sumber: ESA Sentinel-2 MSI Spectral Response Functions (SRF) v3.0. Nilai FWHM merupakan effective bandwidth yang dihitung dari kurva respon spektral (SRF) masing-masing sensor.

Sumber Data

Spektroradiometer Lapangan: Pengukuran langsung di berbagai lokasi di Jawa Timur — sawah, perairan, vegetasi, dan permukaan buatan.
Data Pendukung: Uji laboratorium dan referensi literatur untuk verifikasi signature spektral.
Sensor Satelit: Definisi band dan FWHM bersumber dari dokumentasi resmi operator satelit (USGS, ESA, DigitalGlobe, ASI).

Referensi

Barsi, J. A., Lee, K., Kvaran, G., Markham, B. L., & Pedelty, J. A. (2014). Spectral Response of the Landsat-8 Operational Land Imager. Remote Sensing, 6(10), 10232–10251.
Cipta, I. M., Jaelani, L. M., & Sanjaya, H. (2022). Identification of Paddy Varieties from Landsat 8 Satellite Image Data Using Spectral Unmixing Method in Indramayu Regency, Indonesia. ISPRS Int. J. Geo-Inf., 11(10), 510.
Cipta, I. M., Jaelani, L. M., & Sanjaya, H. (2024). A phenology-based linear spectral unmixing method for rice varieties identification from Landsat 8 Satellite Image in Ngawi District. Biodiversitas, 25(4).
Kuester, M. A., et al. (2015). WorldView-2 Spectral Response. DigitalGlobe White Paper.
Kuester, M. A., et al. (2017). WorldView-3 Spectral Response Characterization. DigitalGlobe White Paper.
ESA (2021). Sentinel-2 MSI Spectral Response Functions (SRF) v3.0. European Space Agency.

Teknologi

Backend: Flask + Gunicorn • PostgreSQL
Frontend: Pure HTML + CSS • Highcharts.js untuk visualisasi spektral
Infrastruktur: Docker • Nginx • geo.its.ac.id

← Kembali ke Speclib