GEOGRAPHIC OBJECT BASED IMAGE ANALYSIS (GEOBIA) UNTUK PEMETAAN JENIS ATAP BANGUNAN DI SEBAGIAN KOTA YOGYAKARTA MENGGUNAKAN CITRA WORLDVIEW-3
LEVITA ARDYAGARINI, Dr. Nur Mohammad Farda, S.Si., M.Cs.
2024 | Skripsi | KARTOGRAFI DAN PENGINDRAAN JAUH
Pemetaan penggunaan lahan dalam skala yang
detil seperti pemetaan untuk jenis atap bangunan dapat dilakukan dengan
penginderaan jauh. Terdapat berbagai cara yang dapat dilakukan untuk
mengekstraksi informasi dengan efisien, salah satunya dengan metode klasifikasi
berbasis objek atau Geographic Object Based-Image Analysis (GEOBIA).
Metode ini menggunakan segmentasi dan klasifikasi objek berdasarkan hierarki
pemetaan yang membagi citra pada beberapa tingkatan. Penelitian ini bertujuan
untuk mengidentifikasi fitur objek yang relevan untuk digunakan dalam ekstraksi
jenis atap bangunan menggunakan GEOBIA, memetakan klasifikasi jenis atap di
sebagian Kota Yogyakarta menggunakan GEOBIA, dan menguji tingkat akurasi hasil klasifikasi
GEOBIA dalam mengidentifikasi jenis atap. Area kajian berada di Kota Yogyakarta
tepatnya di sebagian Kelurahan Rejowinangun,
Kecamatan Kotagede dan sebagian Kelurahan Warungboto, Kecamatan Umbulharjo.
Penelitian ini berfokus pada pengidentifikasian jenis atap bangunan menggunakan
metode multiresolution segmentation dan rule-based classification. Objek
kajian berupa atap bangunan dapat dirinci menjadi tiga jenis yaitu atap genting
tanah liat, atap asbes, dan atap seng. Hasil uji akurasi klasifikasi atap
bangunan berbasis objek menunjukkan nilai sebesar 74,31%. Rendahnya nilai
akurasi tersebut disebabkan oleh batas antar objek yang tidak optimal akibat
hasil dari segmentasi citra yang belum mampu membatasi poligon yang sesuai
dengan peta referensi, pemilihan object information yang kurang tepat, serta perhitungan akurasi yang dilakukan
secara menyeluruh tanpa memperhatikan akurasi per kelas objek. Jenis atap
bangunan dengan overall quality tertinggi diperoleh pada kelas atap
asbes dengan nilai 80,84?n overall quality terendah diperoleh pada
atap genting tanah liat dengan nilai 68,48%. Rendahnya nilai akurasi disebabkan oleh kombinasi dari rule-set
yang digunakan untuk klasifikasi tidak maksimal sehingga terjadi beberapa misklasifikasi.
Mapping of land use on a
detailed scale, such as mapping for building roof types, can be carried out
using remote sensing. There are various methods to efficiently extract
information, one of which is object-based classification or Geographic
Object-Based Image Analysis (GEOBIA). This method employs segmentation and
object classification based on a mapping hierarchy that divides the image into
multiple levels. This study aims to identify relevant object features to be
used in extracting building roof types using GEOBIA, map the classification of
roof types in a part of Yogyakarta City using GEOBIA, and test the accuracy of
GEOBIA classification results in identifying roof types. The study area is
located in Yogyakarta City, specifically in parts of Rejowinangun Village,
Kotagede District, and parts of Warungboto Village, Umbulharjo District. This
research focuses on identifying building roof types using the multiresolution
segmentation method and rule-based classification. The objects of study, namely
building roofs, can be categorized into three types: clay tile roofs, asbestos
roofs, and zinc roofs. The object-based roof classification accuracy test
results show a value of 74.31%. The low accuracy value is attributed to the
suboptimal boundaries between objects resulting from image segmentation that
has not successfully delineated polygons matching the reference map,
inappropriate selection of object information, and the overall accuracy
calculation without considering per-class accuracy. The roof type with the
highest overall quality was obtained in the asbestos roof class with a value of
80.84%, while the lowest overall quality was obtained in the clay tile roof
class with a value of 68.48%. The low accuracy value is due to the suboptimal
rule-set combination used for classification, leading to some
misclassifications.
Kata Kunci : GEOBIA, atap bangunan, fitur objek, multispektral, WorldView-3