Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
NULL
KLASIFIKASI PENGGUNAAN LAHAN DENGAN OBJECT BASED IMAGE ANALYSIS (OBIA) PADA DRONE IMAGERY (STUDI KASUS KAMPUS UNIVERSITAS SYIAH KUALA)
Pengarang
Reja Ardian - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Nomor Pokok Mahasiswa
1208107010038
Fakultas & Prodi
Fakultas MIPA / Informatika (S1) / PDDIKTI : 55201
Subject
Kata Kunci
Penerbit
Banda Aceh : Universitas Syiah Kuala., 2019
Bahasa
Indonesia
No Classification
-
Literature Searching Service
Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)
Terdapat berbagai macam teknik pengolahan data dalam pengindraan jauh untuk memperoleh informasi penggunaan lahan. Teknik klasifikasi citra dalam pengindraan jauh dibagi menjadi tiga bagian teknik klasifikasi yaitu teknik berbasis piksel, teknik berbasis subpiksel dan teknik berbasis objek. Pesawat tanpa awak (drone) merupakan salah satu alternatif pengindraan jauh untuk pemetaan di samping teknologi pemetaan lainnya seperti pemetaan berbasis satelit. Keunggulan pengindraan jauh berbasis drone adalah penggunaan foto udara menghasilkan citra yang lebih detail, tidak terkendala awan, karena pengoperasiannya pada ketinggian di bawah awan. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan penggunaan lahan menggunakan metode OBIA (Object Based Image Analysis) pada citra drone Kampus Unsyiah dan melalui tahap segmentasi dan klasifikasi. Pada tahap segmentasi menggunakan algoritma multiresolutional segmentation sedangkan untuk klasifikasi berdasarkan simple-based menggunakan algoritma nearest neighbor. Setelah dilakukan pengujian menggunakan multiresolutional segmentation didapatkan bahwa nilai parameter terbaik adalah skala 50, bentuk 0,3 dan kekompakan 0,7. Proses ekstraksi dari citra drone kampus Unsyiah menghasil empat kelas penutupan lahan yaitu jalan, vegetasi, ruang terbuka hijau (RTH) dan bangunan. Jumlah objek paling banyak didapat dari kelas bangunan sebanyak 11.851dan objek paling sedikit didapatkan dari kelas RTH sebanyak 2.761. Sedangkan luas objek paling besar didapatkan pada kelas bangunan seluas 47,85 hektar dan luas paling kecil adalah kelas jalan seluas 16,42 hektar.
Tidak Tersedia Deskripsi
PENERAPAN METODE OBIA (OBJECT BASED IMAGE ANALYSIS) PADA PEMBUATAN PETA PENGGUNAAN LAHAN (STUDI KASUS DESA KOPELMA DARUSSALAM DAN RUKOH KECAMATAN SYIAH KUALA) (Bambang Herdian, 2019)
APLIKASI OBIA PADA CITRA SENTINEL-2 UNTUK PEMETAAN TUTUPAN LAHAN (Kesuma Anggraini Lubis, 2021)
SEGMENTASI OBJECT BASED IMAGE ANALYSIS (OBIA) UNTUK PEMETAAN JENIS MANGROVE KOTA LANGSA (MUTIARA RAMADHANI, 2022)
ANALISIS PERBANDINGAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD CLASIFICATION DAN OBJECT BASED IMAGE ANALYSIS PADA KLASIFIKASI LAHAN KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN CITRA RESOLUSI MENENGAH DAN RESOLUSI TINGGI. (Sal Sabila, 2024)
ANALISIS PERUBAHAN LANSKAP 20 TAHUN PASCA TSUNAMI ACEH (STUDI KASUS: GAMPONG LAMBUNG, DEAH GLUMPANG DAN ALUE DEAH TEUNGOH, KECAMATAN MEURAXA) (Putri Aulia Mentari, 2026)