Perbandingan teknik resampling pada citra hasil pansharpening untuk pemetaan penutup lahan dengan menggunakan klasifikasi terselia maximum likelihood

Adiwijoyo,

2014 | Skripsi |

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penggunaan metode pan-sharpend guna ekstraksi penutup/penggunaan lahan khususnya klasifikasi berbasis piksel menggunakan metode maximum likelihood. Hal ini didasari karena penggunaan metode pan-sharpend dalam ekstraksi penutup/penggunaan lahan umumnya sebatas interpertasi visual saja, sehingga tujuan penelitian ini untuk melihat seberapa baik akurasi dari berbagai metetode pan-sharpend untuk klasifikasi berbasis piksel. Metode pan-sharpend yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Hue Saturation Value (HSV), Brovey, Gram-Schmidt dan „Principal Component? selain membandingkan metode pan-sharpend penelitian ini juga melihat pengaruh pemilihan metode interpolasi/resampling saat proses pan-sharpend. Metode resampling yang digunakan antara lain nearest neighbour, bilinear interpolation dan cubic convolution. Untuk data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu citra ALOS AVNIR-2 dan ALOS PRISM yang direkam pada tanggal 20 Juni 2009. Hasil citra pan-sharpend dievaluasi seara kuantitatif menggunakan parameter bias of mean dan koefisien korelasi, hasil menunjukan bahwa metode Gram-Schmidt dan „Principal Component? memiliki kualitas citra yang baik. Kelas penutup/penggunaan lahan yang dihasilkan melalui citra ALOS AVNIR-2 sebanyak 11 kelas sedangkan pada citra hasil pan-sharpend dihasilkan 15 kelas penutup lahan. Dari uji akurasi interpretasi dihasilkan metode yang memiliki akurasi interpertasi paling tinggi yaitu metode „Principal Component? dengan teknik interpolasi resampling cubic convolution sebesar 81,697% sedangkan hasil uji akurasi interpretasi citra asli ALOS AVNIR-2 sebesar 82,23 %. Kata kunci : pemrosesan citra digital, pan-sharpend, penutup/pengunaan lahan, penginderaan jauh

Kata Kunci :