Glosarium

Glosarium ini menjelaskan istilah teknis yang dipakai di buku ini, diurutkan menurut abjad. Angka di ujung tiap entri menunjuk bab tempat istilah itu pertama kali dijelaskan.

Acuan (reference data): data yang dianggap benar dan dipakai untuk menguji sebuah peta. Dalam praktik berasal dari tafsir citra resolusi tinggi atau survei lapangan; di buku ini berupa kunci jawaban sintetis. Bab 7.

Akurasi keseluruhan (overall accuracy): bagian titik sampel yang kelas petanya sama dengan kelas acuan. Satu angka ini bisa menyembunyikan kelas langka yang buruk. Bab 7.

Akurasi pengguna (user's accuracy, UA): dari semua piksel yang peta sebut kelas X, berapa persen yang benar kelas X. Ukuran ini menangkap kesalahan komisi. Bab 7.

Akurasi produsen (producer's accuracy, PA): dari semua piksel yang sebenarnya kelas X, berapa persen yang berhasil ditemukan peta. Ukuran ini menangkap kesalahan omisi. Bab 7.

Ambang (threshold): batas angka untuk menyebut sesuatu "berubah" atau "terbakar". Ambang dari buku atau literatur perlu dikalibrasi untuk data Anda. Bab 4, 5.

Amplitudo (amplitude): selisih nilai tertinggi dan terendah dalam satu deret. Sawah beramplitudo besar, hutan alam kecil. Bab 3.

Anomali (anomaly): selisih nilai satu tanggal dari nilai "biasa" piksel itu. Anomali hanya alarm dini, bukan bukti. Bab 3.

Band: satu lapisan angka dalam citra, misalnya merah atau inframerah dekat. Dalam ekspresi QGIS band dirujuk dengan nomor, misalnya @4. Bab 1.

Bekas bakar (burned area): area yang sudah terbakar dan tampak pada citra sesudah kejadian. Titik panas bukan peta bekas bakar. Bab 5.

Benih acak (seed): angka awal pengundi acak. Dengan benih tetap, undian sampel bisa diulang persis. Bab 7.

CCDC (Continuous Change Detection and Classification): algoritma deteksi titik patah pada deret waktu. Di ArcGIS Pro tersedia lewat alat Analyze Changes Using CCDC. Bab 4.

Cirrus (thin cirrus): awan tipis di ketinggian, kode 10 pada SCL. Tepinya bisa lolos dari mask dan meninggalkan "kabut" pada piksel. Bab 2.

Cloud Raster Format (CRF): format keluaran raster multidimensi di ArcGIS Pro, misalnya hasil Generate Trend Raster. Bab 3.

Data sintetis (synthetic data): data buatan skrip penulis, bukan data lapangan. Hasil analisisnya bukan kondisi hutan sebenarnya. Pendahuluan.

Deforestasi (deforestation): hilangnya tutupan hutan karena pembukaan lahan. Dibedakan dari panen hutan tanaman yang terencana. Bab 4.

Deret waktu (time series): kumpulan citra dari lokasi yang sama pada tanggal berbeda. Perbedaan antar citra menunjukkan perubahan. Bab 1.

Deteksi perubahan dua waktu (bi-temporal change detection): membandingkan citra sebelum dan sesudah, seperti permainan "temukan perbedaan". Cepat untuk luas, tetapi tidak bisa menyebut tanggal. Bab 4.

dNBR (differenced NBR): NBR sebelum dikurangi NBR sesudah. Makin besar nilainya, makin parah terbakarnya. Bab 5.

Fenologi (phenology): pola musiman kehidupan tumbuhan: tumbuh, puncak, layu. Bab 3.

Fitur (feature): angka yang menjelaskan sebuah piksel untuk model, misalnya NDVI rata-rata atau NBR minimum. Bab 6.

Galat baku (standard error): ukuran ketidakpastian sebuah perkiraan. Dipakai untuk membuat rentang 95% pada luas terkoreksi. Bab 7.

Hutan acak (random forest): banyak pohon keputusan yang memberi suara; kelas dengan suara terbanyak menang. Hasilnya lebih stabil daripada satu pohon. Bab 6.

Hutan tanaman: hutan yang ditanam dan dipanen terencana. Panennya membuat NDVI turun sedalam deforestasi, sehingga perlu peta kawasannya. Bab 3, 4.

Interpolasi linear temporal (temporal linear interpolation): menarik garis lurus antara dua pengamatan bersih untuk mengisi tanggal yang hilang. Kurang cocok untuk lompatan mendadak. Bab 2.

Kepekaan (sensitivity, recall): bagian piksel acuan yang berhasil ditemukan, yaitu tepat dibagi (tepat ditambah terlewat). Bab 4.

Kepentingan fitur (feature importance): seberapa sering sebuah fitur dipakai model untuk memisahkan kelas. Bab 6.

Kesalahan komisi (commission error): peta menyebut kelas X, kenyataannya bukan. Diukur oleh akurasi pengguna. Bab 7.

Kesalahan omisi (omission error): kenyataannya kelas X, tetapi peta tidak menandainya. Diukur oleh akurasi produsen. Bab 7.

Komposit median (median composite): nilai tengah dari banyak tanggal pada tiap piksel. Awan yang jarang muncul ikut tersisih. Bab 2.

Landsat: satelit pengamat bumi yang citranya sering digabung dengan Sentinel-2. Resolusinya 30 m dan skala reflektansinya berbeda. Bab 1.

Luas minimum (minimum mapping unit): gumpalan piksel yang lebih kecil dari batas ini dibuang sebagai derau. Di Bab 4 batasnya 5 piksel. Bab 4.

Luas terkoreksi (adjusted area): perkiraan luas yang sudah menyesuaikan kesalahan peta, disertai rentang ketidakpastian. Lebih jujur daripada menghitung piksel peta mentah. Bab 7.

Mask (penutup): peta penanda piksel yang dipakai atau dibuang. Dalam buku ini mask dibuat dari SCL untuk membuang awan. Bab 2.

Matriks kebingungan (confusion matrix): tabel yang menyilangkan kelas peta dengan kelas acuan. Dari sini keluar akurasi pengguna dan akurasi produsen. Bab 7.

Metrik deret waktu (time series metrics): angka ringkas dari satu deret, misalnya rata-rata, amplitudo, dan tren. Bab 3.

Mosaic dataset: wadah ArcGIS untuk banyak berkas raster. Dengan field tanggal, ia bisa dipakai sebagai deret waktu. Bab 1.

NBR (Normalized Burn Ratio): (NIR dikurangi SWIR2) dibagi (NIR ditambah SWIR2). Di Sentinel-2 memakai band B08 dan B12. Bab 5.

NDVI: indeks kehijauan, (NIR dikurangi merah) dibagi (NIR ditambah merah). Di data buku ini memakai band 4 dan band 3. Bab 1.

NIR (near infrared): inframerah dekat. Tumbuhan sehat memantulkannya dengan kuat. Bab 5.

NoData: nilai penanda piksel yang tidak punya data, misalnya piksel berawan yang dibuang. Bab 2.

Pengamatan berturut-turut (consecutive observations): syarat bahwa jatuhnya nilai harus bertahan beberapa pengamatan bersih. Syarat ini mencegah awan menipu deteksi. Bab 4.

Pengamatan valid (valid observations): jumlah tanggal bersih pada sebuah piksel. Periksa petanya sebelum memercayai komposit. Bab 2.

Penyangga (buffer): area dengan jarak tertentu di sekeliling titik atau bentuk. Dipakai agar titik panas diuji dengan sedikit toleransi jarak. Bab 5.

Pohon keputusan (decision tree): aturan bercabang "jika... maka...", seperti permainan tebak-tebakan. Bab 6.

Presisi (precision): bagian piksel terdeteksi yang benar, yaitu tepat dibagi (tepat ditambah salah tambah). Bab 4.

Profil waktu (temporal profile): riwayat nilai satu piksel sepanjang tanggal. Dibaca seperti detak jantung. Bab 1.

Raster multidimensi (multidimensional raster): istilah ArcGIS Pro untuk tumpukan raster yang punya dimensi waktu. Bab 1.

Reflektansi (reflectance): pantulan permukaan, angka 0 sampai 1. Bab 1.

RMSE (root mean square error): ukuran galat rata-rata. Di Bab 2 dipakai untuk menilai tambalan hasil interpolasi. Bab 2.

Salah tambah (false positive): piksel yang ditandai berubah atau terbakar padahal tidak. Bab 4.

Sampel acak berstrata (stratified random sample): sampel acak dengan jumlah tetap di tiap kelas peta, supaya kelas langka ikut terwakili. Bab 7.

Sampel latih (training samples): titik yang kelasnya sudah diketahui, dipakai model untuk belajar. Bab 6.

SCL (Scene Classification Layer): band penanda kelas piksel pada produk Sentinel-2 L2A. Kode 3 bayangan awan, 4 vegetasi, 5 bukan vegetasi, 6 air, 8 dan 9 awan, 10 cirrus. Bab 2.

Selisih (differencing): citra sesudah dikurangi citra sebelum. Bab 4.

Sentinel-2: satelit pengamat bumi dengan piksel 10 m pada beberapa band. Data latihan buku ini meniru ukuran pikselnya, tetapi bukan data aslinya. Pendahuluan, Bab 1.

Sidik jari musiman (seasonal signature): irama khas tiap tutupan lahan sepanjang tahun. Hutan berdetak tenang, sawah cepat dan tinggi. Bab 3.

Sieve: alat GDAL yang membuang gumpalan piksel lebih kecil dari batas yang Anda tentukan. Bab 4.

Simpangan baku (standard deviation): ukuran seberapa jauh nilai tersebar dari rata-ratanya. Dipakai untuk melihat ketidakstabilan sebuah deret. Bab 3.

Stempel waktu (timestamp): tanggal yang menempel pada citra atau band. Bab 1.

SWIR (shortwave infrared): inframerah gelombang pendek; di Sentinel-2 dipakai band B11 dan B12. Naik setelah kebakaran. Bab 5.

Temporal Controller: panel QGIS untuk memutar layer menurut tanggal. Ia hanya mengatur tampilan, tidak mengubah data. Bab 1.

Terlewat (false negative): piksel yang sebenarnya berubah atau terbakar tetapi tidak terdeteksi. Bab 4.

Tingkat keparahan (burn severity): kelas dNBR dari ringan sampai berat. Angka kelasnya dari literatur dan harus dikalibrasi. Bab 5.

Titik panas (hotspot): titik deteksi suhu tinggi oleh satelit. Ia indikator api, bukan peta bekas bakar. Bab 5.

Titik patah (break): saat deret berubah nilai secara menetap. Deteksinya bisa menyebut tanggal perubahan. Bab 4.

Tren (trend): arah umum jangka panjang, diukur sebagai kemiringan garis lurus terhadap waktu. Hitung terhadap hari, bukan nomor urut. Bab 3.

Tumpukan (stack): semua tanggal digabung menjadi satu berkas, satu tanggal satu band. Bab 1.

Uji silang (cross-validation): melatih model pada sebagian titik dan menguji pada sisanya, bergiliran. Pembagian acak cenderung terlalu optimis; pembagian blok ruang lebih jujur. Bab 6.