PENGGUNAAN ALGORITMA HIBRID OBJECT-BASED IMAGE ANALYSIS (OBIA) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK PEMETAAN FAMILI MANGROVE DI KAWASAN TAMAN NASIONAL ALAS PURWO KABUPATEN BANYUWANGI, JAWA TIMUR

Penulis

Finni Alqorina

Pembimbing: Muhammad Kamal, M.GIS., Ph.D


ABSTRACT: Mangrove was the most important object in the wetland ecosystem, It is need to maintaining for coastal ecosystems. Currently, the condition of mangrove forests is decline at an alarming rate, even the decreasing , may be faster than tropical forests on the mainland. Rapid and accurate mapping is the key to sustainable conservation for mangrove forests. The conservation and recovery process not only needs latest data and past data, but also other information such as extents, family composition, forest species and their distribution. This research aimed to (1) identification of mangrove family by using image of WorldView-3, (2) mangrove mapping of mangrove family with OBIA and SVM hybrid method using WorldView-3 image, (3) calculate the accuracy of SVM soft classification analysis with object-based classification (OBIA) with hard classification image analysis technique that is maximum likelihood (ML) for mangrove mapping. This study used object-based classification (OBIA) to distinguish mangrove and non- mangrove objects using image of WorldView-3. After that, the mangrove family will be classified using the Support Vector Machine (SVM) algorithm. WorldView-3 has a spatial resolution of 31 cm for the panchromatic channel and 1.24 m on a multispectral (8 band) channel. It has characteristic that suitable for mangrove mapping at family level. The results showed that mangrove family mapping using hybrid OBIA and SVM method in WorldView-3 image in Alas Purwo National Park can be conducted and produced 5 classes of mangrove family ie Rhizophoraceae, Avicenniaceae, Sonnertiaceae, Combretaceae, and Meliaceae. The data capability of WorldView-3 is judged by its accuracy. The accuracyof family mangrove using hybrid method of OBIA and SVM on WorldView-3 image gained the best overall value of 60,3077% with Kappa equal to 0,2009, and with maximum likelihood (ML) method gained the best overall accuration value (Overall Accuracy) of 47,2000 % with Kappa of 0,3168.

INTISARI: Mangrove merupakan salah satu objek terpenting dalam ekosistem lahan basah, yang diperlukan dalam memelihara ekosistem pantai. Saat ini kondisi hutan mangrove merosot ditingkat yang mengkhawatirkan, bahkan penurunannya mungkin lebih cepat dibanding hutan tropis di daratan. Pemetaan yang cepat dan akurat adalah kunci dasar konservasi yang berkelanjutan untuk hutan mangrove. Dalam proses konservasi dan pemulihan, tidak hanya dibutuhkan data yang terbaru maupun data lampaunya, tetapi juga informasi lain seperti luasan, komposisi famili, spesies hutan dan distribusinya. Penelitian ini bertujuan untuk (1) identifikasi famili mangrove dengan menggunakan data WorldView-3, (2) pemetaan famili mangrove dengan metode hibrid OBIA dan SVM menggunakan data WorldView-3, (3) menghitung akurasi dari hasil teknik analisis citra soft classification SVM yang diintegrasikan dengan klasifikasi berbasis objek (OBIA) dengan teknik analisis citra hard classification yakni maximum likelihood (ML) untuk pemetaan famili mangrove. Metode yang digunakan meliputi, klasifikasi berbasis objek (OBIA) untuk pembedaan objek mangrove dan non-mangrove yang kemudian dilanjutkan dengan pendekatan algoritma Support Vector Machine (SVM) yang akan memisahkan objek mangrove ke tingkat famili dengan menggunakan citra WorldView-3. WorldView-3 memiliki resolusi spasial 31 cm untuk saluran pankromatik dan 1,24 m pada saluran multispektral (8 band). Karakteristik tersebut dinilai cocok untuk memetakan mangrove di tingkat famili. Hasil penelitian menunjukkan pemetaan famili mangrove menggunakan hibrid metode OBIA dan SVM pada citra WorldView-3 di kawasan Taman Nasional Alas Purwo dapat dilakukan, dihasilkan 5 kelas famili mangrove yakni Rhizophoraceae, Avicenniaceae, Sonnertiaceae, Combretaceae, dan Meliaceae. Kemampuan data WorldView-3 dinilai dari hasil akurasinya. Akurasi famili mangrove menggunakan hibrid metode OBIA dan SVM pada citra WorldView-3 didapatkan nilai akurasi total terbaik (Overall Accuracy) sebesar 60,3077% dengan Kappa sebesar 0,2009, dan dengan metode maximum likelihood (ML) didapatkan nilai akurasi total terbaik (Overall Accuracy) sebesar 47,2000% dengan Kappa sebesar 0,3168.

Kata kunci SVM, OBIA, famili, mangrove, WorldView-3
Program Studi S1 KARTOGRAFI DAN PENGINDRAAN JAUH UGM
No Inventaris
Deskripsi
Bahasa Indonesia
Jenis Skripsi
Penerbit [Yogyakarta] : Universitas Gadjah Mada, 2018
Lokasi Perpustakaan Pusat UGM
File Tulisan Lengkap dapat Dibaca di Ruang Tesis/Disertasi
  • Anda dapat mengecek ketersediaan versi cetak dari penelitian ini melalui petugas kami dengan mencatat nomor inventaris di atas (apabila ada)
  • Ketentuan Layanan:
    1. Pemustaka diperkenankan mengkopi cover, abstrak, daftar isi, bab pendahuluan, bab penutup/ kesimpulan, daftar pusatak
    2. Tidak diperbolehkan mengkopi Bab Tinjauan Pustaka, Bab Pembahasan dan Lampiran (data perusahaan/ lembaga tempat penelitian)
    3. Mengisi surat pernyataan, menyertakakan FC kartu identitas yang berlaku

<< kembali