PERBANDINGAN EFEKTIVITAS KLASIFIKASI BERBASIS PIKSEL DAN KLASIFIKASI BERBASIS OBJEK MENGGUNAKAN CITRA RESOLUSI TINGGI DALAM PEMETAAN KOMPOSISI FLORISTIK (Studi Kasus Gunung Tidar Kota Magelang)

PRAMA ARDHA ARYAGUNA, Drs. Projo Danoedoro, M.Sc., Ph.D.

2014 | Skripsi | KARTOGRAFI DAN PENGINDRAAN JAUH

Penginderaan jauh semakin berkembang searah dengan perkembangan teknologi seperti pada bidang sensor dan wahana. Hal ini merambah juga pada bidang aplikasinya terutama vegetasi. Terdapat beberapa metode untuk interpretasi dan klasifikasi objek vegetasi yaitu klasifikasi berbasis piksel dan klasfikasi berbasis objek. Permasalahan klasifikasi berbasis piksel pada citra resolusi spasial tinggi adalah salt and pepper yang muncul pada hasil klasifikasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan tingkat efektivitas antara klasifikasi berbasis piksel dan klasifikasi berbasis objek untuk pemetaan komposisi floristik pada citra resolusi spasial tinggi Worldview-2. Klasifikasi Berbasis objek memiliki kelebihan daripada klasifikasi berbasis piksel karena klasifikasi berbasis objek ini tidak hanya menggunakan nilai perpikel akan tetapi menggunakan kluster piksel. Daerah kajian untuk penelitian ini adalah hutan gunung Tidar di kota Magelang yang merupakan hutan tropis dan memiliki komposisi floristik yang heterogen. Survey lapangan digunakan untuk mereklasikasi peta tentatif komposisi floristik dan sebagai data uji akurasi. Sampel lapangan ditentukan berdasarkan hasil dari klasifikasi visual. Metode penentuan sampel yang digunakan adalah stratified random sampling dengan jumlah kelas yaitu 10 kelas komposisi floristik dan 3 kelas tambahan selain kelas komposisi floristik. Klasifikasi berbasis piksel menggunakan mayoritas jendela kernel 5x5 memberikan hasil akurasi tertinggi diantara klasifikasi yang lainnya. Akurasi tertinggi bernilai 73,32% didapat dari citra Worldview-2 yang terkoreksi radiometrik level surface reflectance. Akan tetapi untuk akurasi tiap kelas objek, klasifikasi berbasis objek lebih baik daripada metode yang lain. Untuk aspek waktu dan tingkat kemudahan, klasifikasi berbasis piksel lebih baik daripada klasifikasi berbasis objek, tetapi untuk akurasinya klasifikasi berbasis objek lebih baik. Dilihat dari aspek efektivitas, berbasis piksel memiliki aspek yang lebih efektif daripada berbasis objek untuk pemetaan komposisi vegetasi di hutan Tidar. Kata kunci : Penginderaan jauh, Klasifikasi berbasis objek, Klasifikasi berbasis piksel, Worldview-2 Komposisi floristik, Efektivitas.

As time goes by, remote sensing developments have same way with development of technology especially in sensor and plane. This also extend on remote sensing application such as vegetation object. The problems for this method on high spatial resolution image are salt and pepper who appear in result of classification. The purpose of this research are compare efectivity between piksel based classification and obyek based classification for composition vegetation mapping on high resolution image Worldview-2. OBIA has advantages than pixel based classification because OBIA not just use per-pixel value but cluster piksel. Cases study for this research on Hutan Tidar Magelang which are tropical forest with have vegetation composition heterogen. Field measurement data are used for re-classification process and accuracy assesment. The location of point sample are based on the visual classification. Stratified random sampling are used to determine the location of point sample. Composition vegetation classes are divide by 10 and 3 more class for uncomposition vegetation class. The results show that pixel based classification using majority 5x5 kernel windows give the highest accuracy between another classification. The highest accuracy is 73,32% from image Worldview-2 are being radiometric corrected level surface reflectance. But for overal accuracy in every class,object based are the best between another methods. Piksel based classification better then obyek based classification from aspect cost time and difficulty,and obyek based are better then piksel based on overall accuracy. Reviewed from effectivity aspect, piksel based are more efective then obyek based for vegetation compotition mapping in Tidar forest. Keywords: Remote sensing, Objek based classification, Piksel based classification, Worldview-2, Floristik composition, Effectivity

Kata Kunci : Penginderaan jauh, Klasifikasi berbasis objek, Klasifikasi berbasis piksel, Worldview-2 Komposisi floristik, Efektivitas.