Raster Geoprocessing in R Part 1 (Cropping, Reclassify & Polygonizer)

Analisis data berbasis raster menggunakan Program R (pemotongan, rekategorisasi & konversi data raster ke vektor/polygon)

Data dengan format raster sangat umum dijumpai, misalnya hasil perekaman penginderaan jauh (citra satelit) seperti peta topografi atau iklim dan sebagainya. Data raster berupa matriks yang terdiri dari kumpulan sel-sel yang tersusun dalam bentuk baris dan kolom dimana setiap sel berisi informasi mengenai hasil perekaman, seperti informasi ketinggian, atau suhu. Pada pengolahan atau analisis Sistem Informasi Geografis (GIS), data dalam bentuk raster dapat diolah menjadi informasi yang lebih bermanfaat dengan berbagai macam tools atau alat yang disediakan oleh berbagai macam perangkat lunak atau software, baik yang berbayar maupun yang gratis.

Pada tutorial kali ini, kita akan mengolah data raster dengan menggunakan program R yang diperoleh secara gratis. Tutorial mengenai pengolahan data raster ini terdiri dari beberapa tahapan, dan semuanya akan dibahas secara series (berkelanjutan).

Pada tutorial sebelumnya, kita telah membahas bagaimana cara mendapatkan data DEM (lihat tutorial) dan mengolahnya menjadi data yang berisikan informasi ketinggian, kemiringan lahan (slope), keterjalan tapak (roughness/terrain ruggedness) dan membuat efek hillshade (lihat tutorial). Selanjutnya, pada tutorial ini kita akan membahas bagaimana cara memotong data raster, kemudian membuat kelas kategori baru (reclassify) lalu konversi data dari format raster ke format polygone (shapefile) dan terakhir menyimpan data hasil konversi tersebut ke dalam format shapefiles. Data yang digunakan dapat diperoleh dengan mengklik menu DOWNLOAD DATA pada sisi kiri atas blog ini. Beberapa hasil yang akan diperoleh dapat dilihat pada gambar berikut.

Gambar 1. Hasil analisis raster geoprocessing part 1

Seperti biasa, tentukan folder luaran tempat dimana hasil akan disimpan
# Mengaktifkan folder kerja
setwd("D:/LUBIS_PRIVATE_DATA/R_GIS_PROJECT/04_Hasil")

3D GIS Visualization and Application using R Program

Membuat tampilan 3 dimensi data GIS seperti ketinggian, slope, keterjalan tapak dan effek hillshade menggunakan Program R

Morfologi rupa bumi dapat digambarkan dalam bentuk digital elevation model (DEM). Data ini diperoleh dari SRTM atau Shuttle Radar Topography Mission yang merupakan salah satu produk hasil kerjasama antara NASA, the National Geospatial-Intelligence Agency, and the German and Italian Space Agencies. Dengan adanya data ketinggian ini, kita dapat menghitung atau konversi data elevasi menjadi data kontur, kemiringan lereng (slope), arah aliran sungai (flow direction), beberapa indeks keterjalan tapak seperti roughness, Terrain Ruggedness Index (TRI), hingga membuat efek tampilan hillshade untuk menggambarkan keadaan rupa bumi pada peta.

Informasi tersebut diatas sangat penting untuk berbagai aplikasi khususnya di bidang ekologi, misalnya untuk melihat hubungan antara spesies dengan lingkungannya. Ahli ekologi berpendapat bahwa sebaran organisme sangat dipengaruhi oleh suhu dan curah hujan. Sementara suhu dan curah hujan sangat dipengaruhi oleh bentuk rupa bumi dan posisinya terhadap garis khatilistiwa. Artinya sebaran spesies juga dipengaruhi oleh ketinggian, keterjalan tapak, kemiringan lereng, jarak dari sungai, dan sebagainya. Parameter-parameter ini biasanya digunakan dalam pemodelan distribusi spesies.

Pada tutorial sebelumnya, kita telah mebahas bagaimana cara mendapatkan data DEM ini baik secara langsung menggunakan program R (lihat tutorial) atau dari website USGS (lihat tutorial). Selain itu, kita juga sudah membahas bagaimana membuat peta kontur dari data DEM (lihat tutorial). Kali ini kita akan membahas bagaimana membuat peta kemiringan lahan (slope), keterjalan tapak (roughness/terrain ruggedness) dan membuat efek hillshade. Dengan menggunakan Program R, kita hanya perlu membuat satu baris perintah (script) sederhana untuk satu fungsi, jadi cukup ringkas dan cepat. Anda dapat mengunduh data yang akan digunakan pada tutorial ini (download data), atau jika terhubung dengan internet, Anda bisa langsung mengunduhnya melalui program R (lihat tutorial). Peta 3D yang akan dihasilkan dapat dilihat pada gambar berikut.

Gambar 1. Tampilan data ketinggian, slope, keterjalan, dan arah muka bumi menggunkan aplikasi R

Gambar 2. Tampilan hillshade pada data ketinggian di sekitar TNGP

Download Global Administrative, Topography and Bioclimatic Database Through R Program

Mengunduh data administrasi, topografi dan bio-iklim langsung melalui Program R

Salah satu keunggulan menggunakan program R adalah kita bisa langsung menunduh data dengan menggunakan satu atau dua baris perintah di program R tanpa harus membuka portal website tertentu untuk mencari dan mengunduhnya. Keunggulan ini dimiliki oleh pustaka “raster” yang sudah sering dipakai pada tutorial-tutorial sebelumnya. Data-data yang bisa diunduh langsung seperti batas administrasi suatu daerah/negara (Global Administrative Database-GADM)pada beberapa level, data ketinggian (Digital Elevation Model) resolusi 90m, data iklim global seperti suhu tahunan rata-rata/minimum/maksimum, curah hujan, dan data bioclime yang biasanya dipakai untuk analisis pemodelan distribusi spesies (Species Distribution Model).

Pada tutorial kali ini kita akan mencoba mengunduh langsung data-data tersebut yang kemudian bisa dipakai langsung untuk kebutuhan analisis data. Secara bertahap, kita akan memulainya dengan menyiapkan folder dimana output akan disimpan secara otomatis. Setelah itu memanggil data wilayah yang akan dijadikan acuan (area of interest) untuk mengunduh data. Lalu memanggil pustaka raster yang menyediakan perintah yang dibutuhkan untuk mengunduh data-data tersebut.

Data yang akan digunakan dalam tutorial ini dapat diunduh disini. Salah satu data yang akan dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 1.

Gambar 1. Peta Bio-Iklim 1 yang merupakan data suhu tahunan rata-rata

## Mengaktifkan folder kerja, dimana semua hasil akan disimpan
setwd("D:/LUBIS_PRIVATE_DATA/R_GIS_PROJECT/04_Hasil")

Create distance layers using R program

Membuat peta jarak dari lokasi menggunakan software R

Analisis jarak (distance) sangat banyak manfaatnya dan telah banyak digunakan dalam studi atau penelitian dibidang ekologi maupun bidang lainnya. Misalnya pada penelitian mengenai tingkat deforestasi di suatu tempat, biasanya jarak dari jalan ataupun jarak dari pemukiman berkolerasi positif terhadap tingkat deforestasi. Artinya, hutan yang berada dekat dengan jalan atau perkampungan biasanya memiliki tingkat deforestasi yang lebih tinggi dibanding dengan hutan yang berada jauh dari jalan atau pemukiman.

Jadi pada tutorial kali ini, kita akan belajar melakukan analisis jarak dari suatu lokasi baik yang berbentuk titik, garis ataupun area. Pada data yang memiliki format raster, analisis jarak dapat dilakukan dengan menggunakan fungsi distance yang ada pada pustaka raster. Pada pustaka yang sama, kita juga bisa melakukan analisis jarak dari data vektor yang berbentuk titik tanpa harus merubah format ke raster terlebih dahulu dengan menggunakan perintah distanceFromPoints.

Analisis jarak berikutnya adalah membuat matriks jarak antar sepasang titik dengan menggunakan perintah pointDistance, hasil luarannya berupa matriks data, bukan peta. Hal ini biasanya digunakan untuk menghitung jarak rata-rata antar lokasi, misalnya jarak rata-rata antar lokasi survey atau transek. Data vektor atau raster yang digunakan untuk analisis jarak tidak harus memiliki sistem proyeksi UTM, bisa juga dilakukan pada data yang memiliki sistem kordinat geografis.

Kita akan memulai tutorial ini dengan menggunakan fungsi distance dari data vektor jalan yang sudah diubah menjadi raster pada tutorial sebelumnya. Setelah itu, kita akan membuat peta jarak antar desa tanpa harus mengkonversi data titik desa dalam format vektor ke format raster. Yang terakhir, kita akan membuat matriks jarak antar titik lokasi penelitian di TNGP. Data yang akan digunakan dalam tutorial ini dapat diunduh disini.. Hasil dari analisis jarak dapat dilihat pada gambar dibawah.

Gambar 1. Hasil analisis jarak dari batas TNGP dalam bentuk raster

## Mengaktifkan folder kerja, dimana semua hasil luaran akan disimpan
setwd("D:/LUBIS_PRIVATE_DATA/R_GIS_PROJECT/04_Hasil")

Raster to/from vector conversion in R

Mengubah format data raster dari dan ke vektor

Data spasial dalam bentuk vektor dapat diubah menjadi format raster, begitu juga sebaliknya. Seringkali kita dihadapkan pada situasi dimana bekerja dengan format raster lebih mudah dan lebih ringan dibanding bekerja dengan format vektor. Namun penting untuk diperhatikan bahwa perubahan atau transformasi data ini dapat menyebabkan berkurangnya akurasi, dan ini sangat bergantung dengan ukuran piksel yang diinginkan.

Tutorial kali ini kita akan mengubah format data vektor menjadi data raster dan sebaliknya menggunakan program R. Pada dasarnya, proses rasterisasi ini membutuhkan dua input data, yakni data vektor yang akan diubah menjadi raster dan template raster tujuan yang telah memiliki resolusi atau dimensi geografis yang dinginkan. Template raster ini berfungsi sebagai wadah tempat dimana nilai atau informasi yang ada di vektor akan disimpan. Proses rasterasi membutuhkan memori yang cukup banyak, tergantung jenis data vektor yang akan dikonversi. Sebagai contoh, mengubah data vektor seperti jalan yang berkelok-kelok atau sungai yang bercabang-cabang akan membutuhkan memori yang lebih besar dibandingkan dengan mengubah data lokasi atau titik desa dalam bentuk titik.

Ringkasnya, kita akan melakukan beberapa tahapan dimulai dari menentukan folder aktif, memanggil data vektor, memanggil data raster yang akan dijadikan sebagai template/wadah dari raster tujuan, kemudian mengubah kembali dari raster ke vektor, lalu membuat layout dan menyimpan data yang telah dikonversi. Tutorial sebelumnya telah membahas beberapa rangkaian proses ini. Salah satu hasi layout dari tutorial ini terlihat seperti gambar di bawah 1 di bawah.

Data yang digunakan dalam tutorial ini dapat diunduh disini.

Gambar 1. Hasil konversi data (DEM) dan kawasan TNGP dalam format raster menjadi vektor (kontur dan polygon)

# Mengaktifkan folder kerja, dimana semua hasil luaran akan disimpan
setwd("D:/LUBIS_PRIVATE_DATA/R_GIS_PROJECT/04_Hasil")

Vector based geoprocessing in R

Mengolah data vektor menggunakan software R

Mengolah data vector seperti membuat buffer, intersect dan clip merupakan teknik-teknik dasar yang dibutuhkan dalam analisis GIS (Sistem Informasi Geografis) khususnya di bidang ekologi dan konservasi. Berbagai aplikasi GIS sudah banyak dikembangkan untuk tujuan konservasi seperti penentuan sistem zonasi, habitat preferensi, daerah rawan perburuan, dan lainnya. 

Pada tutorial kali ini, kita akan mencoba menentukan kategori “zona aman” untuk kawasan TNGP secara praktis menggunakan program R. Inti dari pertanyaan yang akan kita jawab disini adalah bagian mana di kawasan TNGP yang cukup jauh dari gangguan manusia dan pastinya aman bagi hidupan liar untuk hidup dan berkembangbiak. Dari hasil analisis GIS menggunakan R ini, kita akan menghasilkan sebuah peta seperti yang terlihat pada Gambar 1.

Data yang digunakan dalam tutorial ini dapat diunduh disini.
 

Gambar 1. "Zona Aman" (warna hijau) di kawasan TNGP

Spatial projection in R

Membaca dan merubah proyeksi atau sistem kordinat dengan program R

Istilah "Proyeksi" pasti sering Anda dengar ketika banyak bekerja dengan data yang memiliki informasi geografis. Proyeksi dan sistem kordinat adalah suatu sistem yang dapat mentranformasi data dari bentuk sphere (rupa muka bumi) yang berbentuk bulat menjadi peta dua dimensi melalui pendekatan matematis.

Pada program R, kedua informasi proyeksi dan sistem kordinat disimpan dalam format yang spesifik yakni proj4 string yang disimpan dalam pustaka PROJ.4 (http://trac.osgeo.org/proj). Berbagai sistem proyeksi berikut definisinya dijelaskan secara komprehensif pada pustaka tersebut.

Sebagai contoh, sistem kordinat geografi (tanpa proyeksi) dapat dituliskan seperti ini
"+proj=longlat +datum=wgs84"

Sementara untuk proyeksi UTM seperti pada wilayah Jawa Barat (WGS 84/UTM Zona 48S) dapat dituliskan seperti:
"+proj=utm +zone=48 +south +datum=WGS84 +units=m +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0"

Pada tutorial kali ini, kita akan mencoba membaca dan merubah proyeksi data spasial dengan berbagai format data. Kita akan menggunakan data yang sama pada tutorial sebelumnya yang akan menghasilkan dua data spasial yang memiliki proyeksi yang sama seperti gambar dibawah.

Data yang digunakan dalam tutorial ini dapat diunduh disini.

Gambar 1. Peta curah hujan tahunan (biru) di sekitar TNGP (merah)

Seperti biasa, kita harus menyiapkan lokasi atau folder aktif dimana hasil ataupun output akan disimpan, dengan menggunakan fungsi setwd pada R.

## Mengaktifkan folder kerja, dimana semua hasil luaran akan disimpan
setwd("D:/LUBIS_PRIVATE_DATA/R_GIS_PROJECT/04_Hasil")

Reading spatial data with R program

Membaca data spasial dengan program R

Program R merupakan sebuah program yang awalnya dikembangkan untuk analisis data statistik, sama halnya dengan program SPSS, Matlab, dan lainnya. Seiring perkembangan zaman, saat ini program R juga dapat membaca dan menganalisis berbagai macam data termasuk data spasial atau data yang memiliki informasi geografi. Hal yang paling penting adalah program ini GRATIS dengan pustaka yang jumlahnya banyak yang telah dikembangkan untuk tujuan-tujuan yang berbeda.

Tutorial ini akan membahas bagaimana cara membaca data spasial di program gratisan ini. Ada beberapa pustaka atau yang dikenal dengan istilah package di R yang berfungsi untuk membaca dan mengolah data spasial, beberapa diantaranya akan digunakan pada tutorial ini. Hasil tutorial ini akan
tampak seperti Gambar 1 di bawah.

Data yang digunakan dalam tutorial ini dapat diunduh disini.

Gambar 1. Peta yang menunjukkan lokasi Taman Nasional Gunung Gede Pangrango (TNGP)

Langkah pertama adalah menentukan lokasi atau folder aktif dimana hasil ataupun output akan disimpan, dengan menggunakan fungsi setwd pada R.

# Mengaktifkan folder kerja, silahkan disesuaikan dengan folder kerja Anda
setwd("D:/LUBIS_PRIVATE_DATA/R_GIS_PROJECT/04_Hasil") 

Membaca data vektor seperti titik (points), garis (lines/polylines), dan area (polygon) bisa dilakukan dengan beberapa pustaka (package) yang sudah tersedia di R (https://cran.r-project.org). Dalam tutorial ini kita akan menggunakan pustaka rgdal untuk membaca data vektor, dan pustaka raster untuk membaca data raster.