KLASIFIKASI OBJECT BASED IMAGES ANALYSIS (OBIA) PADA CITRA QUICKBIRD UNTUK PENGGUNAAN LAHAN DI KECAMATAN GONDOMANAN

REFINAL, Nur Mohammad Farda, S.Si., M.Cs.

2015 | Tugas Akhir | D3 PENGINDERAAN JAUH DAN SIG

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.

Availability of remote sensing data more and more, accompanied information extraction techniques. One of them is the Object-Based Images Analysis (OBIA). The purpose of this study to determine the advantages and disadvantages OBIA classification methods and the extent to which this OBIA classification accuracy. OBIA approach through two main stages, namely Segmentation and Classification. Segmentation is done by Region Growing algorithm and classification algorithm Bhattacharya. Segmentation process with this algorithm, there are two parameters: Similarity Threshold and AreaThreshold, size of the value of these two parameters determine the segmentation results. Determining the size of the value of these parameters is no specific rule system of values of both parameters is trial and error. Land use in the extraction process can be done Gondomanan District OBIA using Quickbird imagery Pan Sharpened. The results of the survey showed that the interpretation of test accuracy 73.3% (percent) by OBIA known object in accordance with the known objects in the field.

Kata Kunci : Klasifikasi Berbasis Objek, Segmentasi Citra, Region Growing, Penggunaan Lahan Kota.