KAJIAN AKURASI KLASIFIKASI BERBASIS OBJEK UNTUK EKSTRAKSI PENUTUP LAHAN DENGAN MENGGUNAKAN CITRA ALOS AVNIR-2

SADDAM HUSSEIN, Drs. Projo Danoedoro, M.Sc, Ph.D

2013 | Skripsi | KARTOGRAFI DAN PENGINDRAAN JAUH

Metode klasifikasi citra digital untuk ekstraksi penutup lahan yang paling umum dan sering diterapkan adalah klasifikasi multispektral berbasis piksel. Dalam proses klasifikasinya, metode ini hanya menggunakan informasi spektral citra dalam bentuk nilai piksel pada beberapa saluran sekaligus. Klasifikasi multispektral mengabaikan konteks spasial dalam citra. Klasifikasi berbasis objek menggunakan informasi spektral dan konteks spasial citra dalam proses klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji :1) akurasi hasil klasifikasi berbasis objek pada berbagai bentanglahan jika diterapkan pada skema klasifikasi dimensi spektral dan dimensi spasial; 2) akurasi hasil klasifikasi berbasis objek pada setiap bentanglahan; dan 3) dimensi skema klasifikasi yang lebih cocok diterapkan pada metode klasifikasi berbasis objek. Penelitian menggunakan citra ALOS AVNIR-2 dengan resolusi spasial 10 meter. Proses segmentasi menggunakan Multiresolution Segmentation dan proses klasifikasi menggunakan Nearest Neighbor. Lima klasifikasi dijalankan untuk setiap skema klasifikasi untuk mengoptimalkan proses segmentasi. Uji akurasi dilakukan untuk seluruh daerah penelitian dan pada setiap bentanglahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi berbasis objek penutup lahan dimensi spektral menghasilkan akurasi yang lebih tinggi yaitu 78,11% dibandingkan klasifikasi berbasis objek untuk penutup lahan dimensi spasial yakni sebesar 69,40%. Perbedaan nilai akurasi tertinggi pada masing-masing bentanglahan yang secara umum selalu lebih tinggi daripada akurasi keseluruhan untuk seluruh daerah kajian. menunjukkan bahwa variasi bentanglahan memberikan pengaruh terhadap akurasi hasil klasifikasi. Klasifikasi berbasis objek lebih akurat jika diterapkan pada skema klasifikasi dimensi spektral. Skema klasifikasi penutup lahan dimensi spasial memiliki tingkat kerumitan yang lebih tinggi jika diekstraksi melalui citra penginderaan jauh sehingga memberikan akurasi yang lebih rendah.

The most common and frequenly applied method in digital image classification for land cover mapping is multispectral classification. Multispectral classification use only spectral information to classify image by pixel as an unit analysis and ignore the spatial of the image. Object based classification use spectral information and spatial context for classification process.This study aimed to assess :1) accuracy of object based classification when applied to a heterogeneous landscape using spectral dimensión classification scheme and spatial dimensión classification scheme; 2) the accuracy of object-based classification results in each landscape, and 3) the classification scheme that is more suitable to be applied in object-based classification method. This research used ALOS AVNIR-2 imagery that has 10 meters of spatial resolution. Segmentation process was carried out using Multiresolution Segmentation algorithm and classification process was executed using Nearest Neighbor algorithm. Five object based classification process were run for each classification scheme to optimize the segmentation process. Accuracy assessment were done for the study area and for each landscape. Results showed that object based classification for spectral dimensión classification scheme yield a higher number of accuracy that is 78,11% compared to object based classification for spatial dimensión classification scheme that is reach 69,40%. Highest accuracy value for each landscape was always higher than highest accuracy for entire study area. It showed that the variations of landscape give an impact to classification accuracy. Object-based classification was more accurate when applied to the spectral dimension classification scheme of land cover. The spatial dimension classification scheme has a higher level of complexity to be extracted through remote sensing digital classification, so that object based classification provide a lower accuracy compared to the spectral dimensión classification scheme.

Kata Kunci : klasifikasi berbasis objek, ALOS AVNIR-2, penutup lahan, skema klasifikasi, bentanglahan