Klasifikasi object based images analysis (OBIA) pada citra quickbird untuk penggunaan lahan dikecamatan Gondomanan

Refinal,

2014 | Tugas Akhir |

Ketersediaan data penginderaan jauh semakin banyak, diiringi pula teknik ekstraksi informasinya. Salah satunya berupa Object Based Images Analysis (OBIA). Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui kelbihan dan kekurangan metode klasifikasi OBIA dan sejauh mana keakuratan klasifikasi OBIA ini. Pendekatan OBIA melalui dua tahapan utama yaitu Segmentasi dan Klasifikasi. Segmentasi dilakukan dengan algoritma Region Growing dan algoritma klasifikasi Bhattacharya. Proses segmentasi dengan algoritma ini terdapat dua parameter yaitu Area Threshold dan Similarity Threshold, Besar kecilnya nilai kedua parameter ini sangat menentukan hasil segmentasi. Penentuan besar kecilnya niliai kedua parameter tersebut tidak ada aturan tertentu sistem pemberian nilai kedua parameter tersebut bersifat trial dan error. Proses ekstraksi Penggunaan Lahan di Kecamatan gondomanan dapat dilakukan dengan OBIA menggunakan citra Quickbird Pan Sharpened. Hasil dari survei uji akurasi interpretasi menunjukkan bahwa 73.3% ( persen) objek yang dikenali oleh OBIA sesuai dengan objek yang dikenal dilapangan. Kata kunci : Klasifikasi Berbasis Objek, Segmentasi Citra, Region Growing, Penggunaan Lahan Kota.

Kata Kunci :