Penanganan Kesalahan pada Proses Publikasi Data Citra

Pada postingan kali ini saya akan menampilkan Penanganan Kesalahan pada Proses Publikasi Data Citra secara manual pada sistem katalog Bank Data Penginderaan Jauh Nasional (BDPJN). Sedianya telah dibangun hingga dapat berjalan secara otomatis. Namun dalam perjalanannya masih terdapat kesalahan dalam pemrosesan data citra. Hingga seringkali muncul tampilan data citra pada katalog BDPJN yang terlihat rusak.

Gambar 1 Tampilan Katalog BDPJN dengan Data Citra yang Mengalami Kesalahan Proses

Kesalahan tersebut bisa bermacam-macam, ada kesalahan yang terdeteksi oleh sistem namun ada juga yang tidak terdeteksi. Kesalahan yang terdeteksi oleh sistem akan langsung dihentikan pemrosesannya sementara yang tidak terdeteksi pemrosesannya akan terus berlangsung hingga muncul di katalog BDPJN. Karena pemrosesannya yang terus berlangsung, maka identifikasi untuk data citra yang kesalahannya tidak terdeteksi masih harus dilakukan secara manual.

Gambar 2 Contoh Kesalahan Proses yang Terdeteksi

Jenis kesalahan proses yang mungkin terjadi diantaranya adalah sebagai berikut:

1. Data citra tidak bisa diproses karena masalah data citra atau metadatanya yang tidak sesuai dengan script pemrosesan.
2. Data citra tidak diproses secara sempurna oleh sistem, misalnya karena masalah infrastruktur (network yang tidak stabil, dsb.)

Gambar 3 Beberapa Data Citra yang Mengalami Kesalahan Proses

Untuk menangani kesalahan tersebut, data citra harus diproses ulang. Urutan penanganan kesalahan tersebut secara manual adalah sebagai berikut:

1. Cek apakah data benar-benar non valid (akibat akuisisi atau proses transfer dari stasiun bumi yang tidak sempurna) atau proses yang tidak berhasil. 
2. Jika proses yang tidak berhasil, cek folder di storage hasil pemrosesan prepare (mosaic/composite) dari data yang tidak valid. Hapus/rename folder tersebut
3. Lakukan query ke database untuk mengubah status data menjadi siap diproses prepare kembali.
4. Lakukan proses prepare ulang.
5. Cek hasil proses prepare, jika masih terdapat kesalahan, cek data asli apakah memang error. Jika data asli tidak error, lakukan langkah 2-4 kembali. 
6. Jika hasil prepare sudah benar, buka aplikasi Arc Catalog, lalu hapus raster di mosaic dataset, jangan lupa refresh folder GDB.
7. Lakukan query ke database untuk menghapus data yang sebelumnya mengalami kesalahan.
8. Lakukan proses publish ulang.

Penanganan secara manual tersebut cukup rumit dan panjang terutama jika terdapat banyak data yang perlu diproses ulang. Untuk itu dibuat suatu script sederhana sehingga pemrosesan ulang dapat berjalan secara semi otomatis. Dengan script tersebut pemrosesan ulang dapat dilakukan dengan lebih mudah. Pengguna tinggal mencatat id data citra yang mengalami kesalahan proses. Kemudian gunakan script dengan memasukkan id data citra yang akan diproses prepare ulang kemudian menjalankan script tersebut. Setelah proses prepare dilakukan, data citra masih harus diperiksa secara manual apakah sudah benar atau masih terdapat kesalahan. Jika sudah benar maka script untuk proses publish dapat dijalankan.

Pengembangan lebih lanjut perlu dilakukan. Pengembangan pertama yang cukup penting adalah deteksi otomatis pada data yang mengalami kesalahan proses sehingga tidak perlu diperiksa secara manual. pengembangan kedua adalah dengan membuat antarmuka agar pengguna lebih mudah menjalankan script. Hal tersebut terutama karena script yang ada saat ini berbasiskan console sehingga kemungkinan terjadi human error lebih besar.


Sumber :

LEMBAGA PENERBANGAN DAN ANTARIKSA NASIONAL

PUSAT TEKNOLOGI DAN DATA PENGINDERAAN JAUH

Remote Sensing Technology and Data Center